13. Абсолютные и относительные показатели колеблемости рисков. Их использование в страховании

При всем многообразии рисков, их проявлений в разных отраслях, сферах деятельности имеются показатели, служащие для обоснованной оценки риска. Их можно разделить на две группы: I – показатели, характеризующие уровень риска; II – показатели, характеризующие колеблемость риска. Нетрудно заместить, что вероятность оценки рисков являются надежными только при очень большом числе рисковых событий. Например, показатель смертности по Российской Федерации более надежен и стабилен, что показатели смертности в отдельно взятом селе, так как эта оценка в нем зависит от большого числа индивидуальных факторов (исторических условий, экологической обстановки, вида трудовой деятельности жителей, половозрастного состава и т.д.) В связи с этим в практике производятся индивидуальные расчеты показателей колеблемости рисков. В первую очередь обратим внимание на показатель среднеквадратного отклонения Б:

, где xi – текущее значение риска; – среднее значение риска; n – число фиксированных значений риска; i – значение риска в фиксированный момент. Расчет показателя среднеквадратного отклонения является трудоемким и поэтому в страховой практике часто используется расчет среднеквадратного отклонения на основе биномиального распределения в форме: , где р– вероятность наступления страхового случая; n – число событий. Биномиальным распределением описывается число бракованных изделий, число невыполненных договоров, число невозвращенных банку кредитов и т.д. В процессе страхования важно обеспечить гарантию того, что страховые выплаты из страхвого фонда не превысят определенного уровня. Известно из статистической теории, что с вероятностью 98% значение риска не превысит границы 2. Учитывая данное обстоятельство рассмотрим пример. Коммерческий банк выдал 100 кредитов по 1 млн.рублей каждый и должен создать резервный фонд исходя из того, что процент невозврата кредита составляет 20% (р=0,2). В этих условиях . Тогда резервный фонд Рф будет равен Рф = р+2 = 28%, или 28 млн. рублей. Важным показателем колеблемости риска является коэффициент вариации . Он дает возможность определить относительную колебмлемость разнородных рисков с резким средним значением.

Надо обратить внимание, что среднеквадратическое отклонение уменьшается при увеличении числа страхуемых объектов. В приведенном выше примере  изменяется таким образом:

Число кредитов n	1	10	20	30	100	1000
, %	40	12,6	8,9	7,3	4	1,3

Отсюда следует, что если риск индивидуальный, то  = 40%, а если риски складываются (n>1), то  уменьшается. Теоретически обоснование этой закономерности может быть аргументировано следующим образом. Предположим, что на n предприятиях имеется риск, средний ущерб от которого составляет на одном предприятии “А”, а среднеквадратическое отклонение о. Тогда среднеквадратическое отклонение составит в доле от среднего ущерба величину V: . Коэффициент вариации V характеризует относительную степень нанесенного ущерба. На всех предприятиях в целом ущерб составит , а среднеквадратическое отклонение . Коэффициент вариации ущерба по предприятиям будет равен: . Таким образом общий коэффициент вариации в раз меньше, чем по отдельному предприятию и объединяя риски мы повышаем надежность системы.

Именно в этом заключен смысл страхования и деятельности страховой компании. Если колеблемость индивидуального риска одного страхо вателя, как мы видели, достигает при кредитовании 40%, колеблемость риска страховой компании при 100 кредитах снизится до 4%, или уменьшится в 10 раз. Риск для индивидуального заемщика может достигать огромных размеров, в то время, как страховая компания имеет дополнительны возможности для более последовательного и детального изучения риска, разработки мероприятий по его предупреждению или уменьшению последствий. В связи с изложенным можно сделать вывод о том, что предприятия, которые страхуют большое число однородных объектов могут осуществить самострахование, не прибегая к услугам страховой компании. Если, к примеру, владелец автопарка имеет в собственности 10 автомобилей, то вместо страхования по ставке в 10% от стоимости автомобилей, он может создать собственный страховой фонд в размере стоимости одного автомобиля (10%  10) и обеспечить полное возмещение возможного ущерба. Подобная же ситуация складывается при страховании большого количества судов, станков и в других случаях.