можна скористати коефіцієнтом ексцесу. Его обчислюють за формулою:
(3.21)
p> де Ех (Х) - коефіцієнт ексцесу. Статистичну оцінку коефіцієнта ексцесу можна здійсніті за формулою:
(3.22)
br/>
де Т - кількість періодів.
Чім больше Значення коефіцієнта ексцесу, тім більш В«гостровершіннімВ» є графік Функції щільності ймовірності для віпадкової величини, что характерізує об'єкт (проект). Ця властівість коефіцієнта ексцесу вказує на більш скроню В«КонцентраціюВ» значень сертифіката № ефектівності в околі его сподіваного значення.
Зменшення Значення Ех (Х) наводити до того, что графік Функції щільності ймовірності віпадкової величина Х становится Менш В«гостровершіннімВ» (Додоток В), тоб більш В«згладженняВ». Ця Ситуація вказує на ті, что Розміри інтервалу, на Який В«найчастішеВ» потрапляють Значення сертифіката № ефектівності, збільшіліся. p> Очевидно, что среди m різніх альтернативних об'єктів (проектів, стратегій) найменша ризиковості тієї, для Якого В«концентраціяВ» значень сертифіката № ефектівності в околі его сподіваного Значення є віщою, тоб тієї (Х k0 ), для Якого віконується:
,
тоб Ех (Х) = Ех + (Х).
В
4. Використання нерівності Чебишева
4.1 уникнення банкрутства при отріманні кредитом
Повертаючісь до варіації (Дісперсії) як Міри ризику, треба Зазначити, что дісперсія, звичайна, чи не Повністю характерізує ступінь ризику, альо Дає змогу у Деяк випадка чітко віявіті граничні Шансі менеджера (інвестора, підпріємця).
Теоретична база цього Заклад у відомій нерівності Чебишева: ймовірність того, что Випадкове величина відхіляється за модулем від свого математичного сподівання больше, чем на завдань допуск d, що не перевіщує ее дісперсії (варіації), поділеної на d 2 .
(4.1)
Тут відразу треба Зазначити, что варіація V деякої віпадкової величиною R має буті Менш, чем d 2 , оскількі величина ймовірності НЕ перевіщує одініці:
В
(4.2)
Що стосується віпадкової Величини X (ефективність, прибуток), то можна записатися
,
де m - математичне сподівання віпадкової Величини X.
Припустиме, что інвестиції здійснюються за...
