Б) нормальное распределение

В случаях, когда информация ограничена для количественного анализа, используются функции стандартного распределения вероятностей – нормальное распределение Гаусса.

Нормальное распределение Гаусса представляет собой вид распределения случайных величин с достаточной точностью описывающий распределение плотности вероятных результатов.

Применение нормального распределения Гаусса для оценки рисков инновационной деятельности связано с тем, что в основе данных вычислений, как правило, используется дискретные величины.

Поскольку основными параметрами нормального распределения является мат.ожидание и дисперсия, любое их сочетание, поддается нормированию и выражается в виде стандартного нормального распределения. Применение законов нормального распределения обеспечивает адекватность выводов и оценок.

За адекватность отвечает показатель Z

При этом используются статистические таблицы стандартного нормального распределения. По этим таблицам, исходя из значения Z, оценивается вероятность того, что результат инновации окажется не хуже некоторого критического уровня, определяемого инноватором

, где

ч – критический уровень результата инновации

ч_е – ожидаемый результат.

По значению Z на основе таблицы оцениваем вероятность риска:

1) если критический уровень превосходит среднеожидаемое значение
(ч > ч_е), то инноватор заинтересован в максимизации результата (для расчета берем значение Z -статистики …)

2) если критический уровень меньше ожидаемого значения (ч < ч_е), то инноватор заинтересован в минимизации результата и вероятность того, что результат инновации превзойдет уровень хуже ожидаемого оценивается по формуле

, где

р^* - значение вероятностей получаемое по таблице Z -статистики.

Задача:

1) Известно, что средний ожидаемый доход от реализации проекта составит 10 000 руб.

Необходимо определить вероятность того, что результат от реализации проекта будет больше 15 000 руб.

δ = 21.

Решение:

поскольку критическое значение превышает мат.ожидание, то инноватор заинтересован в максимизации прибыли.

По таблице Z-статистики:

т.е. с вероятностью 40,5% инноватор волучит фин.результат 15 000 руб.

2) Оценим вариант, что реализация проекта не принесет убытка более 5 000 руб.

Решение:

Критическое значение меньше ожидаемого => результат получаем по таблице Z-статистики, и его необходимо скорректировать в лучшую сторону

- убыток

- не получим убытка