Методы расчета риска

Для количественной оценки уровня риска можно использовать следующие методы: cтатистический и экспертных оценок. Кратко изложим суть этих методов.

Статистический метод менеджеры используют при наличии значительного объема статистической информации о реализации определенных видов риска и потерях от них в прошлые периоды по конкретным направлениям предпринимательской деятельности в целях оценки вероятности их наступления в будущем. Эта вероятность и будет являться степенью риска, она выражается величиной среднеквадратического отклонения от ожидаемых величин. Главные элементы статистического метода — математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации.

Математическое ожидание (s w:val="28"/></w:rPr><m:t>Р•</m:t></m:r></m:e></m:acc></m:e><m:sub><m:r><m:rPr><m:sty m:val="p"/></m:rPr><w:rPr><w:rFonts w:ascii="Cambria Math" w:h-ansi="Cambria Math"/><wx:font wx:val="Cambria Math"/><w:sz w:val="28"/><w:sz-cs w:val="28"/><w:lang w:val="EN-US"/></w:rPr><m:t>r</m:t></m:r></m:sub></m:sSub></m:oMath></m:oMathPara></w:p><w:sectPr wsp:rsidR="00000000"><w:pgSz w:w="12240" w:h="15840"/><w:pgMar w:top="1134" w:right="850" w:bottom="1134" w:left="1701" w:header="720" w:footer="720" w:gutter="0"/><w:cols w:space="720"/></w:sectPr></w:body></w:wordDocument>"> ) — это сумма произведений всех возможных значений, которые может принимать исследуемый параметр (Е), на вероятность их возникновения. Математическое ожидание приблизительно равно среднему арифметическому возможных значений рассматриваемого параметра.

Дисперсия — это мера отклонения (разброса) фактического значения признака Е от его среднего значения, которую определяют как квадрат отклонения значений признака от его среднего значения, умноженный на вероятность Р_i. В теории вероятностей дисперсию определяют как математическое ожидание квадрата отклонения:

(4.1)

где Е – фактическое значение признака;

- среднее значение признака;

– вероятность.

Среднеквадратическое отклонение (σ) рассчитывается извлечением квадратного корня из дисперсии и показывает максимально возможное отклонение параметра от его среднеожидаемого значения:

σ = (4.2)

Величина среднеквадратического отклонения характеризует степень конкретного риска — чем она больше, тем рискованнее избранный путь.

Коэффициент вариации — это отношение среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию σ/ . Чем меньше коэффициент вариации, тем более стабильна прогнозируемая ситуация и меньше уровень риска.

Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

- до 10% - слабая колеблемость (малый риск);

- 10—25% - умеренная колеблемость (допустимый риск);

- свыше 25% — высокая колеблемость (опасный риск).

При недостатке или отсутствии статистической информации приходится применять метод экспертных оценок, который сводится к сбору и обработке мнений опытных экспертов, дающих балльную оценку вероятности возникновения того или иного вида риска и степени потерь.

Экспертная оценка уровня риска - это не решение, а лишь полезная информация, помогающая выбрать обоснованное решение. Принимать решение об уровне риска на основе своих предпочтений может только менеджер по риску, он и несет за них ответственность.

Экспертные методы оценки широко используются при определении уровней инфляционного, процентного, эмиссионного, валютного, инвестиционногои некоторых других видов финансовых рисков.

В целях получения более развернутой характеристики уровня риска по рассматриваемой операции опрос следует ориентировать на отдельные виды финансовых рисков, идентифицированные по данной операции (процентный, валютный, инвестиционный и т.п.). В процессе экспертной оценки каждому эксперту предлагается оценить уровень возможного риска, основываясь на определенной балльной шкале, например:

В практике целесообразно применять комбинированный метод оценки уровня риска, сочетающий в себе элементы статистического и экспертного уровня оценки.