Критерії для оцінювання ризику

Рівень ризику L	Якісний ступінь ризику
L > 1,79 	Високий
L  [1,79  , 1,01  ]	Середній
L < 1 	Незначний

Зазначимо, що три ступені ризику (високий, середній, незначний) регламентовані Законом України “Про основні засади державного нагляду (контролю) у сфері господарської діяльності”.

Очевидно, враховуючи вищеназвані критерії, прийнятний рівень ризику L_пррізних видів економічної (господарської) діяльності в Україні нині становитьL_пр= 1,79.

МОП основний акцент робить на фіксації всіх небезпек на робочому місці. Це означає, що доцільно управління ризиками на виробництві базувати на кожному виді економічної діяльності, тобто вивчати професійні ризики. При ідентифікації, аналізу й оцінюванні професійних ризиків раціонально застосовувати метод, – систему превентивних заходів, – який базується на фіксації всіх небезпек на робочому місці з подальшим оцінюванням ступеня ризику від них і побудови адекватної моделі усунення або зниження рівнів ризиків.Адекватність моделі означає, що вимоги повноти, точності та правильності моделі виконуються не взагалі, а лише у тій мірі, яка достатня для досягнення мети.

2.Апостеріорні (статистичні) моделі ризику будуються на основі відомої емпіричної функції розподілуF^*(𝑥), отриманої за допомогою даних простого чи згрупованого варіаційного ряду, який поданий у вигляді дискретного статистичного розподілу вибірки, тобто відповідності між варіантами вибірки {𝑥_i} () та відносними частотамиw=n_i /n, деn– обсяг вибірки (kn).

Звідси випливає таке статистичне визначення ризику: ризик – частота реалізації небезпек. Кількісна оцінка ризику – це відношення числа тих або інших несприятливих наслідків до повного числа всіх наслідків за певний період. Нехай подія А пов’язана з несприятливими наслідками. Якщоk_н(А) – число спостережень (експериментів), у яких подія А відбулася, аn– число всіх спостережень, то відносною частотоюW_n(А) події А є вираз:

W_n(А) =k_н(А) /n. (11)

У відповідності з теоремою Бернуллі, за необмеженого збільшення числа спостережень (експериментів) відносна частота W_n(А) події А збігається за ймовірністю до її ймовірності р. Тобто для будь-якого малого ε>0 виконується:

(A) – p| < ε) = 1 (12)

Апостеріорна модель ризику визначається відношенням кількості подій з небажаними наслідками (m) до числа всіх подій (n) за конкретний період часу:

R = m / n , (13)

де величина n визначає максимальну кількість усіх подій при оцінюванні загального ризику, або максимальну кількість подій у конкретній групі працюючих при оцінюваннігрупового ризику. Очевидно, статистичний ризик R є безрозмірною величиною, рівеньLякого просто обраховується (див. табл. 3).

До статистичних показників відносяться: показник частоти виробничого травматизму, інтегральний показник професійного ризику виробництва, коефіцієнт важкості, коефіцієнт непрацездатності. Вказані показники є інструментом системи реактивних заходівуправління ризиками на державному рівні, коли заходи приймаються після того, як відбулися події.

3. Двовимірні моделі ризику – моделі, які пов’язують між собою ймовірність (Р) виникнення негативної події А і ймовірнісну величину можливих наслідків (W) у результаті реалізації цієї події. Ризик R(А) виникнення негативної події А при функціонуванні складної системи залежить від ступеня ризикута від рівня ризику W:

R (А) = f (, W), (14)

де f – символ функції; =(p) – ступінь ризику, де p – імовірність появи несприятливої ситуації (p(0, 1]); W(0, 100] – рівень ризику, який раціонально визначати в 100-значній метричній шкалі (інтервальній шкалі чи шкалі відношень).

Рівень ризику W може бути незначним W  (0, 25), середнім – W  (25, 50), значним (великим) – W (50, 75), дуже великим – W  (75, 100]. Так, як імовірність є величиною безрозмірною, то одиниця вимірювання ризику співпадає з одиницею вимірювання рівня ризику W, тобто величини потенційного збитку (шкоди).

Наприклад, якщо рівень ризику W пов'язаний з радіаційним опроміненням людини від джерела іонізуючого випромінювання, то одиницею оцінювання ризику R в системі СІ є зіверт (Зв), а в позасистемній одиниці – бер.

Нехай (p)p, тоді залежність конкретизується так:

R (А) =pW, (15)

де – коефіцієнт, який залежить від виду метричної шкали вимірювання. Якщо W = const, то маємо співвідношення:

R (А) = W, (16)

де f(t) – густина ймовірності, яка задовольняє умови:

f(t)0, = 1. (17)

________________________________________________________________________________