уть статистичного способу полягає в тому, що вивчається статистика втрат і прибутків, що мали місце на даному чи аналогічному виробництві, встановлюються величина і частотність отримання тієї чи іншої економічної віддачі, складається найбільш ймовірний прогноз на майбутнє .
Безсумнівно, ризик - це імовірнісна категорія, і в цьому сенсі найбільш обгрунтовано з наукових позицій характеризувати і вимірювати його як ймовірність виникнення певного рівня втрат. Імовірність означає можливість отримання певного результату.
Фінансовий ризик, як і будь-який інший, має математично виражену ймовірність настання втрати, яка спирається на статистичні дані і може бути розрахована з досить високою точністю.
Щоб кількісно визначити величину фінансового ризику, необхідно знати всі можливі наслідки будь-якого окремого дії і ймовірність самих наслідків.
Стосовно до економічних задач методи теорії ймовірності зводяться до визначення значень імовірності настання подій і до вибору з можливих подій самого кращого виходячи з найбільшої величини математичного очікування, яке дорівнює абсолютній величині цієї події, помноженої на ймовірність його настання.
. Інструменти статистичного методу оцінки ризику
Головними інструментами статистичного методу оцінки ризику є середнє очікуване значення, дисперсія і середньоквадратичне відхилення. Середнє очікуване значення пов'язане з невизначеністю ситуації. Воно виражається за формулою:
Де - очікувана грошова вартість, отримана в результаті якого проекту, події і т.д.;
- i-тая величина результату;
- ймовірність (частота) виникнення i-того результату, тобто =, Де - кількість спостережень з i-тим результатом, - загальна кількість спостережень.
Середня величина являє собою узагальнену кількісну характеристику і не дозволяє прийняти рішення на користь якого-небудь варіанта вкладення капіталу. Для остаточного рішення необхідно виміряти коливання (розмах або мінливість) показників, тобто визначити колеблемость можливого результату. Вона являє собою ступінь відхилення очікуваного значення від середньої величини. Для її визначення зазвичай обчислюють дисперсію або середньоквадратичне відхилення.
Приклад: при вкладенні коштів у захід А із 150 випадків прибуток у сумі 20,0 тис. руб. була отримана в 75 випадках (ймовірність - 75: 150=0,5), прибуток 25,0 тис. руб.- В 60 випадках (ймовірність - 60: 150=0,4) і прибуток 30,0 тис. руб.- В 15 випадках (ймовірність - 15: 150=0,1).
Середнє очікуване значення прибутку складе:
, 0 х 0,5 + 25,0 х 0,4 + 30.0 х 0,1=23.
Здійснення заходу Б з 150 випадків давало прибуток 19,0 тис. руб. в 60 випадках (ймовірність - 60: 150 == 0,4), прибуток 24,0 тис. руб.- В 45 випадках (ймовірність 45: 150=0,3), 31,0 тис. руб.- В 45 випадках (ймовірність 45: 150=0,3).
При проведенні заходу Б середня очікувана прибуток становитиме:
19,0 х 0,4 +24,0 х 0,3 +1,0 х 0,3=24,1.
Порівнюючи величини очікуваного прибутку при вкладенні коштів у заходи А до Б, можна зробити висновок, що величина одержуваного прибутку при заході А коливається ...
