Виды характеристик уровня риска: атрибутивная и количественная, объективная и субъективная.

Оценка риска может быть качественной (атрибутивной, словесной) и количественной. Количественная оценка более объективна, но получить се достаточно трудно. Более просто устанавливаются атрибутивные оценки (например, высокий, средний и низкий уровни риска) Такие оценки более часто используются при принятии решений, хотя они и менее объективны.

Одной из разновидностей атрибутивной оценки риска является их буквенная кодировка При этом используются буквы латинского алфавита от А до Д присваиваемые при возрастании риска Так, тремя буквами ААА обозначается наибольшая надежность, которой сопутствует минимальный риск, а одной буквой £>— максимальный риск

Некоторые авторы пытаются количественно оценить риск с помощью балльных оценок (модель Альтмана), однако они лишь имитируют количественную характеристику риска, так как их наличие упрощает принятие решения, но оно часто неоптимально.

Для количественной оценки риска достаточно приблизительных оценок, которые должны иметь понятное содержание Такой характеристикой может быть только вероятность, т с количественная мера возможности наступления случайного события Может быть использована и объективная, и субъективная вероятности

Объективную вероятность можно рассчитать на основе фактических ретроспективных данных, т с. по показателям бухгалтерской и статистической отчетностей. Нередко используют коэффициенты, характеризующие платежеспособность организации (коэффициент текущей ликвидности, который представляет собой отношение ликвидных активов партнера к его долгам и отвечает на вопрос, сможет ли партнер покрыть долги своими активами, причем не просто активами, а ликвидными активами).

Объективное понимание риска должно подразумевать наличие неопределенной возможности неблагоприятного исхода, не зависящей от воли и сознания лица, подверженного риску. Иными словами, неопределенность является объективной характеристикой соответствующей ситуации. Такой подход к риску выводит его источники в окружающую человека среду. Реакция людей на такие ситуации и их субъективное отношение к неопределенности являются следствием проявления риска, а не его компонентом. Подобная точка зрения вовсе не означает, что лицо, подверженное риску, не может влиять на его проявление. Однако это влияние возможно лишь за счет воздействия на окружающую среду как источник риска и не связано с изменением точки зрения на риск. Поэтому согласно данному подходу исследование рисковой ситуации представляет собой выявление и изучение источников риска и неопределенности, а также получение как можно более подробной информации о поведении изучаемой системы.

Субъективное понимание риска должно предполагать наличие нашего отношения или нашей оценки имеющейся неопределенности.В частности, субъективные вероятности реализации неопределенной возможности неблагоприятного исхода не имеют прямого отношения к действительным шансам его реализации, а выражают то, что лицо, принимающее решения, думает о такой возможности. Таким образом, в данном контексте риск представляет собой оценку ситуации с точки зрения восприятия потенциальной осуществимости отрицательных последствий. Отсюда следует, что риск, понимаемый субъективно, связан с поведением и мышлением лица, принимающего решения, т.е. является характеристикой этого лица, а не окружающей среды.

Использование статистических и бух. Данных для получения объективных оценок риска. Применение элементов дискриминального анализа и методов корреляции, модели равномерного распределения,неравенства Чебышева и леммы Маркова.

Оценка риска с помощью леммы Маркова и неравенства Чебышева

Для принятия правильных решений нужны реальные количественные характеристики надежности и риска, а не их имитация. Они обязательно должны иметь понятное содержание. Такими характеристиками могут быть только вероятности.

При принятии решений могут быть использованы как объективная, так и субъективная вероятности. Первую можно рассчитать на основе показателей бухгалтерской и статистической отчетности. Из множества различных показателей, для данной цели, лучше всего подходит коэффициент текущей ликвидности (КТЛ), который предназначен для характеристики платежеспособности предприятия. КТЛ представляет собою отношение ликвидных активов партнера к его долгам.

Лемма Маркова гласит: если случайная величина Х не принимает отрицательных значений, то для любого положительного числа б справедливо следующее неравенство:

Р (Х > б) ? М (х) / б, (16)

где М (х) - математическое ожидание, то есть среднее значение случайной величины;

Х - любая случайная величина.

Неравенство Чебышева имеет вид:

Р(|х - х| > е) ? уІ/еІ.

Оно позволяет находить верхнюю границу вероятности того, что случайная величина Х отклонится в обе стороны от своего среднего значения на величину больше е.

Эта вероятность равна или меньше (как максимум равна, не больше), чем уІ/еІ, где уІ - дисперсия, исчисляемая по формуле:

уІ = У (х - х)І / n. (18)

Если нас интересует вероятность отклонения только в одну сторону, например, в большую, то вышеприведенное неравенство Чебышева надо было бы записать так:

Р ((х - х) > е) ? уІ / (еІ*2). (19)

Неравенство Чебышева дает значение вероятности отличное от значения, полученного решая лемму Маркова. Это объясняется тем, что неравенство Чебышева кроме среднего уровня КТЛ учитывает и еще его колеблемость.

Лемма Маркова и неравенство Чебышева пригодны для употребления при любом количестве наблюдений и любом законе распределения вероятностей. Это является их большим достоинством. Платой за отсутствие жестких ограничений является некоторая неопределенность оценок уровня вероятности, причем при использовании леммы Маркова она значительно больше, чем при применении неравенства Чебышева.

Неопределенность оценок существенно снижается, если можно допустить наличие закона нормального распределения. Как известно, условия существования этого закона довольно широки, что позволяет допускать его наличие в очень многих случаях.

Поиск по сайту: