Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Общие подходы к оценке риска





При оценке риска следует опираться на концепцию приемлемого риска или принцип As Low As Reasonably Achievable. Это означает, что затраты на снижение риска не должны превышать величину потерь, обусловленных тем или иным фактором риска («чистый эффект»).

Рассматривая риск с точки зрения его оценки, необходимо решить следующие задачи:

- описать все возможные в будущем варианты развития событий, соответствующие данному риску (возможные исходы принятия решений или случайные события);

- определить вероятности каждого из этих вариантов (случайных событий).

Среднее ожидаемое значение (математическое ожидание) случайной величины Х выражается в денежных единицах, обозначается МХ и вычисляется как средневзвешенное для всех различных ее значений, где вероятность каждого значения используется в качестве весового коэффициента. Рассчитывается как:

, (5.1)

где eI – значение случайной величины Х в ситуации i (i=1, …, k), pi – вероятность наступления ситуации i.

Среднеквадратическое отклонение - наиболее распространенный показатель оценки уровня риска. Определяется по формуле:

, (5.2)

где i - число вариантов действий (развития ситуации); - расчетный доход (расчетные потери) по каждому из вариантов; - средний ожидаемый доход (математическое ожидание, МХ); Pi - вероятность наступления варианта i.

Пример расчета математического ожидания показан в таблице 5.2. Имеются данные о проектах А и В и вероятных вариантах развития ситуации.

Таблица 5.2

Расчетные данные по проектам и вариантам развития ситуации

Вариант, i Проект А Проект В
  Доход, ε Вероятность, Pi Ожидаемый доход (ε * Pi) Доход, ε Вероятность, Pi Ожидаемый доход (ε * Pi)
Благоприятный   0, 25     0, 20  
Средний   0, 5     0, 60  
Неблагоприятный   0, 25     0, 20  
В среднем ()   1, 0     1, 0  

 

Расчет среднеквадратического отклонения показан в таблице 5.3.

Таблица 5.3

Среднеквадратическое отклонение по проектам

Проект Вариант Доход, ε Pi s
А Благоприятный     +150   0, 25    
Средний     +50   0, 5    
Неблагоприятный     -250   0, 25    
В среднем         1, 0    
В Благоприятный     +350   0, 2    
Средний         0, 6    
Неблагоприятный     -350   0, 2    
В среднем         1, 0    

 

Коэффициент вариации - это соотношение риска и дохода по проекту. Чем он выше, тем более рискованным является проект. Коэффициент вариации позволяет определить уровень риска, если показатели средних ожидаемых доходов по проектам различны.

. (5.3)

Важным показателем, характеризующим уровень риска, также выступает бета-коэффициент. Он характеризует индивидуальный уровень систематического риска, связанный с вложениями в конкретные активы (проекты, предприятия). Значение бета-коэффициента, большее 1, означает, что риск инвестирования в конкретный актив (измеряемый среднеквадратическим отклонением) выше среднего риска по рынку, а следовательно, владельцы актива вправе ожидать от него и большей доходности. Бета-коэффициент рассчитывается с помощью регрессионного анализа, для чего используется следующая формула:

, (5.4)

где p(ri, rm) – коэффициент корреляции между доходностью конкретного актива i и доходностью рынка в целом (m). Коэффициент корреляции указывает на наличие и тесноту связи.

Другой метод расчета бета-коэффициента возможен через ковариацию доходностей рынка и конкретного актива cov(ri, rm): .

Коэффициент в зарубежной практике определяется на основе обработки большого статистического материала о ценах на рынке капитала и фактической эффективности различных инвестиционных проектов авторитетными рыночными институтами.







Дата добавления: 2014-10-29; просмотров: 601. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...


Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...


Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Правила наложения мягкой бинтовой повязки 1. Во время наложения повязки больному (раненому) следует придать удобное положение: он должен удобно сидеть или лежать...

ТЕХНИКА ПОСЕВА, МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ЧИСТЫХ КУЛЬТУР И КУЛЬТУРАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА МИКРООРГАНИЗМОВ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БАКТЕРИЙ Цель занятия. Освоить технику посева микроорганизмов на плотные и жидкие питательные среды и методы выделения чис­тых бактериальных культур. Ознакомить студентов с основными культуральными характеристиками микроорганизмов и методами определения...

САНИТАРНО-МИКРОБИОЛОГИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВОДЫ, ВОЗДУХА И ПОЧВЫ Цель занятия.Ознакомить студентов с основными методами и показателями...

Мелоксикам (Мовалис) Групповая принадлежность · Нестероидное противовоспалительное средство, преимущественно селективный обратимый ингибитор циклооксигеназы (ЦОГ-2)...

Менадиона натрия бисульфит (Викасол) Групповая принадлежность •Синтетический аналог витамина K, жирорастворимый, коагулянт...

Разновидности сальников для насосов и правильный уход за ними   Сальники, используемые в насосном оборудовании, служат для герметизации пространства образованного кожухом и рабочим валом, выходящим через корпус наружу...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия