Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Основные показатели, определяемые при статистическом методе оценки рисков




В качестве исходных показателей для оценки риска выступают:

1) Значение случайной величины каких-либо последствий (например, доход, выручка, прибыль, затраты, проценты и т.п.);

2) Вероятность (частота) появления случайной величины.

На основе системы значений случайной величины (Xi) и вероятности их наступлений (pi) определяют ряд показателей:

1) Среднее значение ожидаемой случайной величины (математическое ожидание события, ожидаемый результат, эффективность операции – измеряет результат, который мы ожидаем в среднем в будущем, и показывает наиболее правдоподобное (реальное к осуществлению) значение оцениваемого события (явления, процесса). Единицами измерения ожидаемого результата являются те же измерители, что и у варьирующего признака (случайной величины).

2) Дисперсия – сумма квадратов отклонений случайной величины от её среднеожидаемого значения, взвешенных на соответствующие вероятностные оценки.

Она характеризует степень разброса (рассеивания) возможных значений около их математического ожидания. Данный показатель всегда принимает положительные значения и лишь в одном случае может равняться нулю – когда все значения случайной величины равны между собой, т.е. не отклоняются от математического ожидания, что свидетельствует об отсутствии риска.

Особое внимание следует обратить на тот момент, что единицей измерения дисперсии будет измеритель, что и у варьирующего признака (случайной величины), возведённый в квадрат. Данный аспект не имеет экономического смысла, он является следствием проводимых расчётов. Однако из-за подобной трудности чаще рассчитывают и интерпретируют показатель стандартного отклонения.

3) Стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение)– это корень квадратный, взятый от величины дисперсии.

Среднее квадратическое отклонение показывает, чему равно среднее отклонение изучаемой случайной величины от математического ожидания. Единицами измерения стандартного отклонения являются те же измерители, что и у варьирующего признака (случайной величины). Данный показатель всегда принимает положительные значения и лишь в одном случае может равняться нулю – когда все значения случайной величины равны между собой, то есть не отклоняются от математического ожидания, что свидетельствует об отсутствии риска.

Часто в качестве риска операции называют среднее квадратическое отклонение управляемого случайного фактора.

Основной недостаток вышеперечисленных показателей состоит в том, что они являются абсолютными. Поэтому целесообразно дополнить систему показателей относительными величинами.

4) Коэффициент вариации – есть отношение стандартного отклонения к математическому ожиданию.

Данный показатель является относительной величиной, поэтому с его помощью можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения, например, проценты по вкладам в банке и курс акции. Наиболее часто приводится следующая шкала колеблемости коэффициента вариации используемая для оценки риска: до 10% (до 0,1) – слабая колеблемость (изменение); от 10 до 25% (от 0,1 до 0,25) – умеренная колеблемость (изменение); свыше 25% (свыше 0,25) – высокая колеблемость (изменение).


Критерии выбора оптимального варианта решения при статистическом методе оценки рисков

Основными критериями статистического метода для принятия решений в условиях риска являются:

1) критерий инвестора или максимизации среднего ожидаемого значения случайной величины каких-либо последствий (как, например, доход, прибыль, затраты, проценты и т.п.);

2) критерий риска или минимизации колеблемости (вариации, изменчивости) возможного результата.

Если подойти к данной проблеме проще, то руководству для выбора оптимального варианта решения в условиях риска с помощью статистических оценок необходимо выбрать ту альтернативу, которая обеспечивает максимальное значение ожидаемого результата или минимальные значения стандартного отклонения и коэффициента вариации. В том случае, если нет специальных оговорок, используется преимущественно только первый критерий.

Однако, как правило, в реальности приходится делать выбор из нескольких альтернатив и по двум критериям одновременно. Хотя теория принятия оптимальных решений выходит за рамки статистического метода, но она тесно с ней связана.

В результате возникает необходимость решения оптимизационной двухкритериальной задачи по выбору наилучшего варианта из ряда возможных. Для этого можно воспользоваться приёмом определения оптимальности по Парето (правилом Парето).






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных