|
Страница 2 Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата А используется в качестве частоты или веса соответствующего значения х.
Е(х) = А1х1 + А2х2 + . + Аnхn.
Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного решения необходимо измерить изменчивость показателей, определить меру колеблемости возможного результата. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение.
Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:
s2=(å(х-е)2А)/(åА)
где s2 - дисперсия, х - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения, е - среднее ожидаемое значение, А - частота случаев, или число наблюдений.
Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратичного отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.
=s/e*100
где V - коэффициент вариации, s - среднее квадратическое отклонение, е - среднее ожидаемое значение.
Этот коэффициент позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. На основании обобщения результатов исследований многих авторов по проблеме количественной оценки риска ниже приведена эмпирическая шкала риска.
Таблица 1 - Шкалы риска |
№ |
Величина риска |
Наименование градаций риска | |
1 |
0,0-0,1 |
минимальный | |
2 |
0,1-0,3 |
малый | |
3 |
0,3-0,4 |
средний | |
4 |
0,4-0,6 |
высокий | |
5 |
0,6-0,8 |
максимальный | |
6 |
0,8-1,0 |
критический |
В тех случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей, например нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение вероятностей, которое довольно широко используется в расчетах надежности, а также распределение Пуассона, которое часто используют в теории массового обслуживания.
В зарубежной практике в качестве метода количественного определения риска вложения капитала предлагается использовать древо вероятностей. риск финансовый оценка
Этот метод позволяет точно определить вероятные будущие денежные потоки инвестиционного проекта в их связи с результатами предыдущих периодов времени. Если проект вложения капитала приемлем в первом периоде времени, то он может быть также приемлем и в последующих периодах времени.
Если же предполагается, что денежные потоки в разных периодах времени являются независимыми друг от друга, тогда необходимо определить вероятное распределение результатов денежных потоков для каждого периода времени.
В случае, когда связь между денежными потоками в разных периодах времени существует, необходимо принять данную зависимость и на ее основе представить будущие события так, как они могут произойти.
|
