183968 (Система кількісних оцінок ступеня ризику), страница 2

Для неперервної випадкової величини Х відповідно:

(2.25)

(2.26)

З

(2.27)

практичної точки зору зручніше (беручи до уваги вимірність величин) застосовувати семі квадратичне відхилення.

Згідно із сказаним вище чим більшою буде величина SV(X) (чи SSV(X)), тим більшим буде ступінь ризику,

(2.28)

(2.29)

Для оцінки ризику можна використовувати також середньоквадратичне відхилення від зваженого середньо геометричного:

(2.30)

,

або ж оцінку цієї величини на основі статистичних даних:

(2.31)

.

Виявляється, що портфель цінних паперів, сформований на підставі максимізації зваженої середньо геометричної норми прибутку, характеризується найвищою очікуваною вартістю в кінці середньо - та довготермінового періоду (найвищим кінцевим багатством).

З точки зору неокласичного підходу до оцінки ризику доцільним є впровадження такого показника ступеня ризику, як семі квадратичне відхилення від зваженого середньо геометричного випадкової величини [11.156]:

(2.32)

,

де SG(X) — величина семі варіації по відношенню до зваженого середньо геометричного SSG(X) — семі квадратичне відхилення, _j — індикатор j-го несприятливого відхилення.

Оскільки величина SG(X) має негативний інгредієнт, то, як і раніше, ризик вважається більшим при більших значеннях SG(X) (чи SSG(X)).

3. Ризик у відносному вираженні

3.1 Коефіцієнт сподіваних збитків

У відносному вираженні ризик визначається як величина збитків, віднесена до деякої бази. За базу зручно приймати або майно підприємця, або загальні витрати ресурсів на даний вид підприємницької діяльності, або ж очікуваний прибуток від даного підприємництва.

Для підприємства за базу визначення відносної величини ризику, як правило, беруть вартість основних фондів та оборотних засобів або плановані сумарні затрати на даний вид ризикованої діяльності, маючи на увазі як поточні затрати, так і капіталовкладення чи розрахунковий прибуток.

Під ризиком банкрутства розуміють, зокрема, співвідношення максимально можливого обсягу збитків до обсягу власних фінансових ресурсів інвестора.

У відносному вираженні ризик визначається іноді за допомогою такого коефіцієнта ризику:

(3.1)

де W — коефіцієнт ризику, х — максимально можливий обсяг збитків (грош. од.), K — обсяг власних фінансових ресурсів з урахуванням точно відомих необхідних надходжень.[10.83]

Коефіцієнт сподіваних збитків K_Z враховує обсяг сподіваних збитків по відношенню до суми абсолютних значень сподіваних вигод та сподіваних збитків. Він обчислюється за формулою:

(3.2)

де Z — заплановане значення економічного показника; та — відповідно сподівані величини сприятливих та несприятливих відхилень (по відношенню до Z).

Формально та — це умовні математичні сподівання щодо відхилень, тобто

(3.3)

,

де — множина сприятливих значень економічного показника по відношенню до рівня Z, — множина його несприятливих значень. Очевидно, що

Наприклад, якщо Х має позитивний інгредієнт (Х = Х ⁺), то

= {x_i X, для яких x_i Z},

= {x_i X, для яких x_i < Z}.

Значення K_Z [0,1], причому К_Z = 0, якщо є відсутніми сподівані збитки і К_Z = 1, якщо є відсутніми сподівані вигоди. Слід зауважити, що К_Z має негативний інгредієнт ( ).

У дискретному випадку, тобто у випадку, коли X = {x₁; x₂; …; x_n} і відомі ймовірності настання кожної події P = {p₁; p₂; …; p_n}, величини та (умовні математичні сподівання) обчислюються за формулами:

(3.4)

(3.5)

де — індикатор несприятливого (по відношенню до Z) відхилення, — індикатор сприятливого (по відношенню до Z) відхилення.

Наприклад, коли Х = Х ⁺ (має позитивний інгредієнт), то

У

(3.6)

неперервному випадку, тобто в ситуації, коли відома щільність ймовірності f(х) випадкової величини Х, маємо:

(3.7)

На практиці замість величин та можна використати їхні статистичні оцінки:

(3.8)

де t — кількість спостережень, — кількість несприятливих відхилень, — кількість сприятливих відхилень, Т₁ + Т₂ = Т.

Е

(3.9)

ластичність коефіцієнта сподіваних збитків щодо величини Z обчислюється за формулою:

Чим більшим (за абсолютною величиною) буде коефіцієнт еластичності, тим більшим буде й ступінь ризику.

Знання величини еластичності е_Z дає змогу встановити, наскільки відсотків зміниться коефіцієнт ризику, коли дана планова величина економічного показника зміниться на 1%. Знаючи це співвідношення, можна виразити коефіцієнт ризику в одиницях вимірювання планової величини.

На практиці можна скористатись скінченно-різницевим аналогом формули для обчислення еластичності:

(3.10)

де величина Z задається дослідником (наприклад, Z = (Z_max –– Z_min)/100), K_Z = K(Z + Z) — K(Z).

3.2 Коефіцієнти варіації, семі варіації, семі відхилення від зваженого середньо геометричного

У випадку, коли оцінюється ризик як варіабельність щодо отримання доходів, то для оцінки ризику використовується коефіцієнт варіації, тобто відношення середньоквадратичного відхилення економічного показника ефективності Х з позитивним інгредієнтом до сподіваного значення цього показника (М⁺(Х⁺) = М(Х⁺)):

(3.11)

Коефіцієнту варіації можна надати таке економічне трактування: це величина ризику, що припадає на одиницю доходу. А тому можна зробити висновок, що CV(X⁺) = CV^–(X⁺), тобто коефіцієнт варіації має негативний інгредієнт (чим менше значення CV(X⁺) для проекту, тим меншим відносним ризиком він обтяжений).[8.102]

Коефіцієнт варіації використовується в тому разі, коли для двох альтернативних проектів А і В виявиться, що > та > ( < та < ), де =M(X⁺_А); = (X⁺_А); = M(X⁺_В); = (X⁺_В). Перевага надається тому проекту, для якого є меншим коефіцієнт варіації.

У випадку, коли > та > (чи < та < ) і при цьому , прийняте суб’єктом керування (менеджером, управлінською командою) рішення залежить від його ставлення до ризику (схильності чи несхильності). Якщо ж суб’єкт керування є нейтральним до ризику, то при наданні переваги тому чи іншому проекту слід скористатись коефіцієнтом семі варіації:

(3.12)

Очевидно, що CSV(X⁺) = CSV ^–(X⁺), тобто перевага надається тому проекту, для якого є меншою величина коефіцієнта семі варіації.

Як оцінку ступеня ризику, пов’язаного з середньо геометричним значенням випадкової величини, можна використовувати коефіцієнт семі відхилення від зваженого середньо геометричного, який обчислюється за формулою:

(3.13)

3.3 Правила визначення знака інгредієнта. Коефіцієнти асиметрії та варіації асиметрії

При побудові відносних оцінок ризику застосовуються такі правила (особливості) визначення інгредієнта оцінки.

Якщо розглядається оцінка виду [–]/[+], то, враховуючи правила зміни інгредієнта, (1/[+] = [–]; 1/[–] = [+], тобто при діленні на певну характеристику її інгредієнт змінюється на протилежний), слід пам’ятати, що

[–] / [+] = [–] 1/ [+] = [–] [–] = [–].

Р

(3.14)

озглянемо цю ситуацію на прикладі коефіцієнта варіації:

.

Отже, добуток двох характеристик з негативними інгредієнтами утворює нову характеристику, що також має негативний інгредієнт.

При побудові оцінки виду [+] / [–], маємо:

[+] / [-] = [+] · 1/ [-] = [+] · [+] = [+],

тобто добуток двох характеристик з позитивними інгредієнтами породжує нову характеристику, що також має позитивний інгредієнт.

У випадку асиметричного розподілу певних показників ефективності (ЧПВ) аналіз лише середньоквадратичного відхилення як міри ризику може бути недостатнім. Особливо коли ці значення співпадають для кількох альтернативних об’єктів (проектів). У цьому випадку слід аналізувати як показник ризику таку числову характеристику випадкової величини, як коефіцієнт асиметрії. Його обчислюють за формулою:

A

(3.15)

s(X) = ,

де As(X) — коефіцієнт асиметрії.[6.35]

У випадку, коли в наявності є статистична інформація щодо показника ефективності Х, зібрана протягом T періодів, коефіцієнт асиметрії обчислюють за формулою:

A

(3.16)

s(X) = .

Якщо As(X) = 0, то графік функції щільності ймовірності для випадкової величини Х є симетричним відносно М(Х). Якщо розподіл ймовірностей є асиметричним, причому його «довга частина» («хвіст») розміщена праворуч від моди випадкової величини Мо(Х), то зважена сума кубів додатних відхилень від М(Х) є більшою від суми кубів від’ємних відхилень. Тоді, з урахуванням того, що (Х) > 0, отримуємо, що As(X) > 0. Аналогічно отримуємо, що As(X) < 0 у випадку, коли функція щільності має лівосторонній скіс (рис.3.3) і «хвіст» розподілу виступає ліворуч.

Якщо Х = Х⁺, то за решти рівних умов серед m різних альтернативних об’єктів (проектів, стратегій) меншим ризиком обтяжений той об’єкт ( ), для якого виконується умова:

тобто As(X⁺) = As⁺(X⁺).

Це пояснюється тим, що несприятливі відхилення від сподіваного значення з відносно великою ймовірністю розташовані для обраного об’єкта ліворуч найближче до сподіваного значення (менше відхиляються від нього в несприятливий бік) порівняно з іншими, а сприятливі значення значно віддалені від сподіваної величини (ці значення — «хвіст» — розташовані праворуч). (Додаток Б)

У зв’язку з цим можна вважати, що критерій максимальної асиметрії є критерієм, який забезпечує мінімальний ризик по відношенню до несприятливих відхилень від сподіваного результату (для задач максимізації показників ефективності).

Як міру ризику можна використовувати також величину :

(3.17)

Очевидно, що оцінка має негативний інгредієнт , а тому перевага надається тому об’єкту (проекту), для якого вона є мінімальною: