Методы оценки рисков

Риск, которому подвергается организация, – это вероятная угроза разорения или несение таких финансовых потерь, которые могут остановить все дело. Поскольку вероятность неудачи присутствует всегда, встает вопрос о методах снижения риска. Для ответа на этот вопрос необходимо количественно определить риск, что позволит сравнить величину риска различных вариантов решения и выбрать из них тот, который больше всего отвечает выбранной фирмой стратегии риска.

При анализе риска обычно используются следующие допущения:

1) потери от риска независимы друг от друга;

2) потеря по одному направлению деятельности не обязательно увеличивает вероятность потери по другому, за исключением чрезвычайных обстоятельств;

3) максимально возможный ущерб не должен превышать финансовых возможностей участника.

Анализ рисков можно подразделить на два дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.

Качественный анализ позволяет определить факторы и потенциальные области риска, выявить возможные его виды.

Количественный анализ направлен на то, чтобы количественно выразить риски, провести их сравнение.

При количественном анализе риска используются различные методы. В настоящее время наиболее распространены:

· статистический анализ;

· метод экспертных оценок;

· аналитические методы;

· метод аналогий;

· анализ финансовой устойчивости организации и оценка ее платежеспособности.

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. Для определения величины, или степени, риска рассчитывают производственную величину всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения результата.

Допустим, что при продвижении нового товара мероприятие А из 200 случаев давало прибыль 20,0 тыс. руб. с каждой единицы товара в 90 случаях (вероятность составит 90:200 = =0,45), прибыль 25,0 тыс. руб. в 60 случаях (вероятность 60:200 = 0,3) и прибыль в 30,0 тыс. руб. в 50 случаях (вероятность 50:200 = 0,25), тогда средневзвешенное ожидаемое значение прибыли при мероприятии А составит: 20,0 ^. 0,45 + 25,0 ^. 0,30 + 30,0 ^. 0,25 = 24,0.

Осуществление мероприятия Б из 200 случаев давало прибыль 19,0 тыс. руб. в 85 случаях, прибыль в24,0 тыс. руб. в 60 случаях, 31,0 тыс руб в 55 случаях. При мероприятии Б средневзвешенная ожидаемая прибыль составит: 19,0 ^. (85:200) + 24,0 ^. (60:200) + 31,0 ^. (55:200) = 23,8.

Сравнивая две суммы ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что при вложе­нии в мероприятие А величина получаемой прибыли колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб. и средняя величина составляет 24,0 тыс. руб. При вложении капитала в мероприятие Б величина получаемой при­были колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина составляет 23,8 тыс. руб.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику, которая не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показа­телей, то есть определить меру колеблемости возможного результата, которая представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднее квадратичное отклонение.

Дисперсия (σ) представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений результатов от средних отклонений:

,

где х, – ожидаемое значение для каждого i -го случая наблюдения; х – среднее ожидаемое значение; п – число случаев наблюдения;

Среднее квадратичное отклонение определяется по формуле:

.

Среднее квадратичное (или стандартное) отклонение указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

Дисперсия и среднее квадратичное отклонение являются мерами абсолютной колеблемости.

Для анализа обычно используют коэффициент вариации (К _вар). Это отношение среднего квадратичного отклонения к среднему ожидаемому значению, которое показывает степень отклонения полученных значений:

Коэффициент вариации – относительная величина, поэтому на неё не оказывают влияния абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Он может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10% – слабая колеблемость;

10–25% – умеренная колеблемость;

свыше 25% – высокая колеблемость.

Сведем результаты расчетов в таблицу 8.1.1.

Таблица 8.1.1.

Дата добавления: 2014-01-05