Статистические методы оценки риска.

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. На основе статистических методов вероятность возникновения рисков оценивается по каждой финансовой операции, рассматриваемому инвестиционному проекту или предпринимательской фирмы в целом – на основе ее доходов за некоторый промежуток времени.

В числе статистических методов анализа риска следует назвать:

1)табличный; 2)графический; 3)метод группировок; 4)метод средних величин; 5)анализ колеблемости; 6)корреляционный анализ; 7)регрессионный анализ.

При первичной обработке данных используются методы: группировок, табличный, графический, регрессионный анализ.

Методы средних величин и анализа колеблемости включают себя расчеты таких показателей как:

Среднее ожидаемое значение (или иначе математическое ожидание) связано с неопределенностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов E(x), где вероятность каждого результата А используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения x. В общем виде это можно записать так:

Для окончательного решения необходимо измерить колеблемость (размах или изменчивость) показателей, т.е. определить колеблемость возможного результата. Она представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для её определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонении, коэффициент вариациие.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

, где

- дисперсия; - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; - среднее ожидаемое значение; - частота случаев, или число наблюдений, либо вероятность.

Среднее квадратическое (стандартное) отклонение рассчитывается по формуле:

Коэффициент вариации – отношение среднеквадратического отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.

, где - коэффициент вариации, %; - среднее квадратическое отклонение.

Корреляционный анализ определение статистической взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.

Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции .

Регрессио́нный анализ — статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных (Х) на зависимую переменную(Y) Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные — критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения.

Преимущество статистических методов – несложность математических расчетов.

Недостатки статистических методов: Статистический метод количественной оценки риска требует наличия значительного массива данных, которые не всегда имеются в распоряжении предпринимателя. Сбор и обработка данных могут весьма дорого обойтись.

Статистический метод оценки риска обеспечивает приемлемую достоверность результатов анализа при условии сохранения в перспективе тенденций развития исследуемой системы и её внешней среды.