Методы оценки рисков

Вероятностные методы оценки рисков. Риск - это категория вероятностная, поэтому в процессе оценки неопределенности и количественного определения степени риска ценовых решений используют вероятностные расчеты.

Степень риска в данном методе представляет собой вероятность наступления случая потерь, а также размер ущерба от него.

Вероятностью называется мера объективной возможности случайного события, которая колеблется от 0 до 1.

Вероятностные методы сводятся к оценке двух параметров риска:

1) к вербальнму, когда степень риска оценивается в соответствующих понятиях;

2) количественной оценке вероятности, соответствующей вербальной оценке степени риска.

На основании обобщения результатов исследований многих авторов по проблеме количественной оценки риска разработана эмпирическая шкала риска (табл. 16.1), рекомендуемая при использовании в качестве количественной оценки риска вероятность наступления рискового события.

Таблица 16.1

Эмпирическая шкала уровня риска

Существует два метода определения вероятности нежелательных событий:

1) объективный метод основан на вычислении частоты, с которой тот или иной результат ценовых решений был получен в аналогичных условиях. Расчет вероятности осуществляется путем соотношения числа событий с успешным (или неуспешным) исходом с общим числом аналогичных событий, включающих как успешный, так и неуспешный исходы:

где P - расчет вероятности;

n - число событий с успешным или неуспешным исходом;

N - общее число событий.

2) субъективный метод используется при невозможности применения объективного метода оценки вероятности нежелательного исхода. Субъективная вероятность является предположением относительно определенного результата ценовых решений.

Некоторые подходы, отражающие применение вероятностного метода оценки степени риска.

1. При использовании отчетных данных критерий риска можно исчислить по формуле

где C _р - степень риска;

D _пл - планируемое (требуемое) значение результата;

D - фактическое значение результата.

2. Степень риска можно определить на основе оценки его величины по математическому ожиданию, которое равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления. В этом случае степень риска определяется по формуле

где У - ожидаемый ущерб (ден. ед.);

P (У) - вероятность ущерба.

3. Риск при принятии управленческого решения можно рассчитать по формуле

где П - возможная прибыль от принятия решения (ден. ед.);

P(П) - вероятность получения прибыли.

При этом допускается принятие управленческого решения, если C _рне превышает 1, а при значении C _рот 1 и более лучше воздержаться от принятия такого решения.

4. Определенный интерес для выяснения степени риска (как вероятности технического и коммерческого успеха) представляет собой подход, предложенный американскими экономистами при оценке технических нововведений:

где Э - эффективность реализации нововведений;

Q - ежегодный объем продаж нового изделия;

Ц - цена реализации изделия;

T - жизненный цикл новшества (предполагаемый срок производства нового изделия или период от его освоения до снятия с производства);

P _T - вероятность технического успеха (вероятность практического претворения исследовательских идей в новой продукции);

P _к - вероятность коммерческого успеха (вероятность сбыта продукции на рынке и получения ожидаемой прибыли);

E _з - сумма затрат на реализацию, включая затраты на разработку, освоение производства и текущие производственные затраты.

Статистические методы оценки рисков. Данные методы относятся к одним из наиболее распространенных методов количественной оценки риска.

Суть статистического метода заключается в том, что изучается статистика потерь и прибылей, имевших место при данных или аналогичных условиях ценовых решений, устанавливается величина и частность получения той или иной экономической отдачи и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее.

Главными инструментами статистического метода расчета риска являются:

■ среднее значение ( = М(X)) изучаемой случайной величины (последствий какого-либо действия, например, дохода, прибыли);

■ дисперсия ;

■ стандартное (среднеквадратическое) отклонение ;

■ коэффициент вариации v.

Статистический метод включает в себя следующие этапы:

1) задаются возможные исходы реализации ценовых решений;

2) оценивается вероятность наступления каждого из ценовых решений объективным или субъективным способом. При этом сумма вероятностей должна равняться 1:

3) для каждого результата ценовых решений определяется значение итогового показателя X _i;

4) определяется математическое ожидание (среднее значение) итогового показателя, которое представляется собой обобщенную количественную характеристику ожидаемого результата ценовых решений:

где X _t- значение случайной величины;

P _i - вероятность появления случайной величины.

Математическое ожидание - именованная величина, т.е. имеет единицы измерения, в которых выражен показатель X _i,

5) определяется дисперсия и среднеквадратическое отклонение .

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних, т.е. является мерой разброса фактического значения признака от величины его математического ожидания:

Рискованность ценового решения определяется с помощью стандартного отклонения, которое определяет разброс, т.е. возможное отклонение как в худшую, так и лучшую сторону ожидаемого значения рассчитываемого показателя от его среднего значения (16.9). Чем больше величина стандартного отклонения, тем больше разброс возможного результата, а следовательно, выше риск данного ценового решения.

Стандартное отклонение - именованная величина, т.е. имеет единицы измерения, в которых выражено математическое ожидание и варьирующий признак, поэтому с его помощью трудно сравнить эффективность различных управленческих решений. Следовательно, когда необходимо сравнить варианты ценовых решений с различным ожидаемым результатом и разным риском, необходим 6-й этап.

6. Определяется коэффициент вариации , который представляет собой процентное отношение среднеквадратического отклонения к величине математического ожидания:

Этот показатель дает характеристику размера риска на единицу ожидаемого результата ценового решения. Коэффициент вариации является относительной величиной, поэтому на его размер не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя и с его помощью можно сравнивать колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения.

Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 1, или от О до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость и выше риск проекта.

При интерпретации величины коэффициента вариации наиболее распространены две точки зрения:

1) риск ценового решения считается допустимым при величине данного коэффициента от 0 до 33% (0, 33) включительно;

2) устанавливается шкала риска со следующими градациями коэффициента вариации:

■ приемлемый риск (0 v 25%). Зона приемлемого (минимального) риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры чистой прибыли,

■ допустимый риск (25% v 50%). Зона допустимого (повышенного) риска характеризуется уровнем потерь, не превышающим размеры расчетной прибыли,

■ критический риск (50% v 75%). Зона критического риска характеризуется тем, что в ее границах возможны потери, величина которых превышает размеры расчетной прибыли, но не превышает размер ожидаемых доходов, т.е. средств, вложенных предпринимателем в операцию по.реализации ценового решения,

■ катастрофический риск (75% v 100%). Зона катастрофического (недопустимого) риска характеризуется тем, что в границах этой зоны ожидаемые потери способны превзойти размер ожидаемых доходов от операции и достичь величины, равной всему имущественному состоянию предпринимателя или фирмы. То есть предприниматель теряет не только средства, вложенные в операцию, но и сверх того, вплоть до полного банкротства.

Методы оценки чувствительности результирующих показателей. Методы оценки чувствительности широко используются в финансовом менеджменте и осуществляются в три этапа:

1) устанавливаются взаимосвязи между исходными и результирующими показателями ценовых решений в виде математического уравнения или неравенства;

2) определяются наиболее вероятные (расчетные) значения параметров и возможный диапазон их изменения;

3) путем пошагового изменения исходных показателей исследуется их влияние на конечный результат.