Студопедия
Новини освіти і науки:
МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах


РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання


ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ"


ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ


Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків


Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні


Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах


Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами


ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ


ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів



Контакти
 


Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция






Ризик в абсолютному вираженні.

Система кількісних оцінок економічного ризику.

Для здійснення кількісної оцінки економічного ризику підприємець повинен керуватись двома категоріями:

1). Величиною очікуваних втрат спричинених конкретним рішенням.

2). Ймовірністю настання цих втрат.

Для оцінювання ймовірності може застосовуватись один із двох методів:

1). Суб’єктивний метод оцінки ймовірності.

2). Об’єктивний метод (обробка статистичних даних).

Система кількісних оцінок ризику в абсолютному виразі складається з таких:

· У випадку, коли рішення є альтернативним, тобто можливі лише два наслідки його реалізації, показники ризику розраховуються за такою залежністю:

R = Xн * Рн, (9.1),

де Хн – величина збитків у разі настання негативного наслідку рішення, Рн – ймовірність настання негативного наслідку.

· У випадку, якщо рішення мають декілька (безліч) наслідків реалізації, використовують показники:

а) математичне сподівання. Математичне сподівання дискреційної величини представляє собою суму добутків можливих варіантів цієї величини на їх імовірність: М(х)= (9.2),

при чому основною умовою використання цієї формули є: (9.3).

Математичне сподівання для неперервної величини: М(х)= (9.4);

б) показник дисперсії характеризує ступінь мінливості реальних даних деякої випадкової величини навколо математичного сподівання. Визначається як математичне сподівання квадратів відхилень індивідуальних значень випадкової величини від її математичного сподівання: σ2=М(х – М(х))2

Для дисперсійної величини формула дисперсії має вигляд:

σ2= (9.5).

Для неперервної величини: σ2= (9.6).

в) середньо квадратичне відхилення:

σ = (9.7);

σ = (9.8).

Іноді для оцінки величини ризику в абсолютному виразі використовують ймовірність настання небажаних наслідків, тобто величини Р. Для неперервних величин при оцінці ризику іноді достатнім є зображення густоти розподілу випадкових величин Х на графіку (Рис. 9.5):

 
 

З наведених на малюнку прикладів розподілу віддачі проекту А і Б можна зробити висновок, що ризик проекту Б є меншим ніж ризик проекту А, оскільки менша його розсіюваність навколо середнього значення.

2.2. Ризик у відносному виразі.Іноді для оцінки ризику при обґрунтуванні рішення не достатньо абсолютних показників. У такому випадку здійснюють розрахунок відносних показників. У відносному виразі ризик визначається:

1). коефіцієнтом ризику, який визначається як відношення величини максимальних втрат від даного виду діяльності до деякої бази порівнянь (за таку базу може прийматись обсяг власних ресурсів підприємства, загальні величини втрати по даному виду діяльності або сподіваний дохід від даного виду діяльності):

, (9.9)

де Х – величина максимально можливих втрат; К – база порівнянь.

Приклад: Емігрант з України включається в гру на фондовій біржі після того як отримав роботу і має стабільний дохід. Заощадивши власні 10000 доларів, він взяв у борг ще 40000 доларів під 10%-річних і вклав всі 50000 доларів в акції однієї з компаній, розраховуючи на річне зростання курсу 20%. Але фактичний курс почав падати з ряду причин і коли він знизився на 40% емігрант вирішив позбутися ненадійних акцій, у результаті чого збитки привели його до банкрутства. Його знайомий американець також вклав власні 50000 доларів в акції тієї ж фірми, а потім продав їх, проте американцю вдалося уникнути банкрутства. Чому збанкрутував емігрант?

Розв’язок:

1). Визначаємо збитки, які зазнав емігрант: 10000+40000·1,1-30000=24000 доларів.

Власний капітал емігранта 10000 доларів.

2). Збитки американця дорівнюють 20000 доларам: вклав 50000 дол., повернув 30000 дол. Власний капітал 50000 доларів.

У наведеній фінансовій операції ступінь ризику емігранта у 6 разів переважав ступінь ризику американця, тому він і зазнав банкрутства.

2). Коефіцієнт варіації

σв= (9.10).

Цей показник, як правило завершує проведення дисперсійного аналізу ризику і використовується при наявності масиву статистичної інформації. При чому, чим більший цей показник, тим більшим є ризик, пов’язаний з даним проектом.

2.3. Ризик та нерівність Чебишева.Дисперсійний аналіз іноді не повністю характеризує ризик проекту. Проте дає необхідний матеріал для оцінки граничних шансів інвестора. Теоретичною базою для цього є нерівність Чебишева, яка має такий вигляд: ймовірність того, що випадкова величина відхиляється по модулю від свого математичного сподівання більше ніж на задану величину σне перевищує дисперсії цієї величини поділеної на квадрат :

Р{}≤ (9.11).

При цьому необхідною умовою для виконання нерівності є:

≤ 1 або σ2 (9.12).

Приклад (застосування нерівності Чебишева для обґрунтування рішень):

Припустимо, що інвестиції здійснюються за рахунок кредиту взятого під відсотки rs під заставу нерухомості. Яка ймовірність того, що інвестор не зможе повернути свій борг і позбудеться нерухомості.

Розв’язок: Інвестор позбудеться нерухомості, якщо реальна віддача буде меншою за відсотое по кредиту:

R < rs (9.13)

-(R – m) > m – rs (9.14)

Р{êR – m ê>m – rs }≤ (9.15).

Виходячи з останньої формули, шанс збанкрутувати для підприємства не перевищує величину σ2 / (m – rs)2.

Звичайно, при цьому обов’язковою є умова раціональності кредиту, коли m>rs. Таким чином задаючись ймовірністю банкрутства, підприємець може визначити проекти, віддача яких знизить небезпеку банкрутства. Так, якщо прийняти ймовірність банкрутства 1/9, то достатньо щоб виконувалось правило “трьох σ”.

Якщо ймовірність 1/9, то 1/9 ³ (9.16)

m ≥ rs + 3σ (9.17)


Читайте також:

  1. III. РИЗИК ТА ПРИБУТКОВІ СТАВКИ
  2. Абстрактна небезпека і концепція допустимого ризику.
  3. Алгоритм розрахунку ризиків за загрозою відмова в обслуговуванні
  4. Аналiз ризику методами iмiтацiйного моделювання
  5. Аналіз внутрішніх ризиків
  6. Аналіз втрат від маркетингового ризику
  7. Аналіз ефективності системи антиризикованих заходів
  8. Аналіз зовнішніх ризиків
  9. Аналіз кредитного ризику банку
  10. Аналіз невизначеності і ризику
  11. Аналіз обсягу виробництва продукції в натуральному й вартісному вираженні.
  12. Аналіз проектних ризиків.




Переглядів: 2427

<== попередня сторінка | наступна сторінка ==>
Ставлення до ризику й ефективність ризику. | Допустимий критичний та катастрофічний ризик. Крива щільності розподілу ймовірності настання випадкових втрат.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

 

© studopedia.com.ua При використанні або копіюванні матеріалів пряме посилання на сайт обов'язкове.


Генерація сторінки за: 0.006 сек.