94.Чому для кількісного вимірювання величини ризику використовують декілька показників? Навести окремі з них, та подати відповідні приклади.

Кількісне вимірювання ризику є вектором, компоненти якого відображають різні грані ризику і формуються залежно від цілей дослідження, прийнятої системи гіпотез, наявної інформації, ставлення суб’єкта ризику до невизначеності,конфліктності. Кількісні показники ризику дають змогу визначити ступінь ризику як в абсолютному, так і в відносному виразі. В абсолютному виразі ступінь ризику може визначатись за допомогою мат.сподівання (сподівана норма прибутку), яке є середньозваженим усіх можливих результатів: m = (∑Rt) / T, де Rt = (Pt – Pt-1)∙100% / Pt-1, а P – ціни на акції. Наступний показник ризику – дисперсія, чим більше її значення, тим вищий ступінь ризику. Формула: V = (∑(Rt – m)²) / (T–1), де Rt – норма прибутку, що мала місце в t-му періоді; Т – к-сть періодів, за які беруть відповідну інформацію; m – сподівана норма прибутку, яка визначається за формулою: m = (∑Rt) / T. Дисперсія буде = 0 лише тоді, коли всі норми прибутку (Rt) рівні між собою, тобто в цьому випадку ризик відсутній. Середньокв. відхилення цінних паперів дає можливість оцінити, яке у середньому відхилення можливих норм прибутку від сподіваної величини. Формула: σ = √V. Воно, як і дисперсія, є невід’ємною величиною. Чим вище σ цінного паперу, тим більший ступінь ризику. Також для оцінки ризику визначають показники семі-варіації та семі- квадратичного відхилення. Семі-варіація: SV‾ = (∑(mi – m)²) / (T – 1), де mi – усі значення сподіваної норми прибутку, менші за m. У відносному виразі ризик вимірюють за допом. коефіцієнта варіації, тобто співвідношення середньоквадратичних відхилень доходів, поділених на відповідні величини сподіваних доходів. Коеф. варіації визач. за формулою: CVp =σp / mp. Чим вищий CV, тим вищий ризик проекту.

Кількісна оцінка ризику ґрунтується на результатах його кількісного та якісного аналізу. При цьому в процесі кількісного оцінювання ризику якісний і кількісний аналіз не механічно доповнюють один одного, а системно взаємодіють. Ураховуючи множинність чинників ек. Ризику, його ієрархічність, можна стверджувати про принципову неможливість вичерпного вимірювання ризику одним кількісним показником. Ек. Ризик потребує ретельного аналізу впливу на об’єкти оцінювання множини внутр.. і зовн.чинників,над системи, а також урахування ставлення до ризику суб’єктів господарювання.

95.Які Ви знаєте показники кількісної оцінки ризику в абсолютному вираженні? Навести приклади.

Для здійснення кількісної оцінки економічного ризику підприємець повинен керуватись двома категоріями: 1). Величиною очікуваних втрат спричинених конкретним рішенням. 2). Ймовірністю настання цих втрат.

Для оцінювання ймовірності може застосовуватись один із двох методів: 1). Суб’єктивний метод оцінки ймовірності. 2). Об’єктивний метод (обробка статистичних даних).

Система кількісних оцінок ризику в абсолютному виразі складається з таких:

- У випадку, коли рішення є альтернативним, тобто можливі лише два наслідки його реалізації, показники ризику розраховуються за такою залежністю:

R = Xн * Рн, (2.1),

де Хн – величина збитків у разі настання негативного наслідку рішення, Рн – ймовірність настання негативного наслідку.

- У випадку, якщо рішення мають декілька (безліч) наслідків реалізації, використовують показники:

• математичне сподівання. Математичне сподівання дискреційної величини представляє собою суму добутків можливих варіантів цієї величини на їх імовірність: М(х)= (2.2),

при чому основною умовою використання цієї формули є: (2.3).

Математичне сподівання для неперервної величини: М(х)= (2.4);

= показник дисперсії характеризує ступінь мінливості реальних даних деякої випадкової величини навколо математичного сподівання. Визначається як математичне сподівання квадратів відхилень індивідуальних значень випадкової величини від її математичного сподівання: σ²=М(х – М(х))²

Для дисперсійної величини формула дисперсії має вигляд:

σ²= (2.5).

Для неперервної величини: σ²=

= середньо квадратичне відхилення:

σ = (2.7);

σ = (2.8).