Показатели оценки уровня проектных рисков

Понимание риска как возможности отклонения от цели предполагает использование для его измерения известные в статистике показатели разброса случайной величины – дисперсию, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации. Величину же разброса с характерным (ожидаемым) значением величины соразмеряет коэффициент вариации.

Показатель дисперсии:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru , Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru

где xi – значение неопределенного параметра в соответствии с i-тым сценарием;

М(х)- математическое ожидание неопределенного параметра;

pi – вероятность реализации сценария i.

Показатель среднеквадратического отклонения:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru .

Коэффициент вариации:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru .

Однако гипотеза о нормальном распределении некоторых экономических величин, для которых разработаны и успешно применяются вышеназванные показатели являются лишь приближением к тем видам распределений, которые встречаются в практических исследованиях, так как значительное количество параметров рынка имеют скошенное распределение вероятностей.

Существует несколько подходов к количественной оценке инвестиционного риска (разброса), связанного с изменением случайной величины, функция плотности вероятности которых имеется существенную скошенность. Вследствие того, что максимум функции плотности вероятности достигается при модальном значении случайной величины, именно модальное значение, а не математическое ожидание рассматривается здесь в качестве нового «центра» распределения. Приведенный коэффициент вариации является «передвинутым» традиционным коэффициентом вариации на величину, равную разнице математического ожидания и модального значения m, отнесенной к математическому ожиданию:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru ,

где SD – показатель стандартного отклонения;

Е – показатель математического ожидания;

m – мода.

Уровень риска, рассчитанный как полудисперсия (SVr) имеет вид:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru ,

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru

где хi – значения случайной величины,

Mx – математическое ожидание случайной величины;

pi – вероятность достижения случайной величиной определенного значения.

Соответственно, полуотклонение покажет среднее левостороннее отклонение от ожидаемого результата или величину разброса в худшую сторону.

Для предприятия при оценке уровня инвестиционного риска особый интерес представляет предельный уровень риска, а именно, величина, которую не превысят потери с определенной степенью вероятности. Последняя при этом задается предприятием и приобретает характер «доверительной вероятности» или «интервала доверия». Данный показатель в настоящее время широко используется зарубежными финансово-кредитными институтами как показатель «рисковой стоимости» или «стоимости под риском» (VaR – Value at Risk). Преимуществом его является то, что инвестор может отразить свое отношение к риску, выбрав тот или иной интервал доверия. Так, в наиболее простом случае, когда фактическое распределение вероятностей случайной величины приближается к нормальному, с вероятностью 95% можно утверждать, что предельные потери не превысят значения Мх – 1.65σ, с вероятностью 97.5% - не превысят значения Мх – 2σ и т.д.

При неизвестном распределении вероятностей, для нахождения предельного уровня инвестиционного риска воспользуемся неравенством Чебышева, основанном на закономерностях монотонной связи между стандартным отклонением (σ) и вероятностью того, что уровень потерь превысит какую-то величину. Тогда предельный уровень риска (Упредел) будет равен:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru ,

где σ2 – дисперсия случайной величины;

Р – заданный ПХС интервал доверия.

С помощью определенных преобразований данного показателя, можно вывести более точные значения предельного уровня риска. Так, если известно, что кривая распределения вероятностей случайной величины является симметричной относительно своего математического ожидания, то предельный уровень риска будет равен:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru .

Если при этом известно, что имеется только одно значение случайной величины с максимальным уровнем вероятности, то предельный уровень риска составит:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru .

Если же кривая распределения вероятностей не является симметричной относительно своего математического ожидания, то предельный уровень риска составит:

Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru , Показатели оценки уровня проектных рисков - student2.ru

где s – пирсоновская мера асимметрии,

хМ – мода.

Отметим, что одним из недостатков показателя Упредел является необходимость в большом объеме статистической информации. Однако преимущество его экономической обоснованности, а также возможность разрешения проблемы статистической оценки с помощью экспертных методов задания функции распределения вероятностей являются важным основанием в целесообразности использования данного показателя.

7.2. Дать определения следующим терминам:

7.2.1. Инвестиционный риск

7.2.2. Случайная величина

7.2.3. Неопределенность

7.2.4. Инфляционный риск

7.2.5. Среднеквадратическое отклонение

7.2.6. Мода

7.2.7. Медиана

7.2.8. Нормальное распределение вероятностей

7.2.9. Премия за риск

7.2.10. Упущенная выгода

7.2.11. Объективная вероятность

7.2.12. Субъективная вероятность

7.2.13. Объект риска

7.2.14. Субъект риска

Наши рекомендации