logo search
Upravlenie_riskami_i_strakhovanie_gotovo (2)

Статистический метод оценки риска.

В основе данных методов лежит оценка вероятности наступления случайного события исходя из относительной частоты появлений данного события в серии наблюдений. Данные методы являются наиболее предпочтительными, поскольку, во-первых, они достаточно просты и, во-вторых, их оценки базируются на фактических данных (а практика, как известно, является критерием истины).

Но статистические методы не применимы там, где нет достаточного объема наблюдений. Для корректной оценки рисков редких событий требуется очень больший объем статистических данных. Кроме того, сбор и обработка таких массивов информации могут оказаться слишком долгими и дорогими.

Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, которые были на данном или аналогичном предприятии торговли, с целью определения вероятности события и установления величины риска.

Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения нового товара на рынке товаров и услуг в течение одного года может составить 3/5, а обратная вероятность - 2/5.

Величина, или степень, риска измеряется с помощью таких показателей, как среднее ожидаемое значение и колеблемость возможного результата.

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику, и по ее значению достаточно трудно принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. С этой целью измеряется Колеблемость, или размах, полученного результата. Колеблемость - это степень отклонения ожидаемого значения результата от его средней величины. Для определения колеблемости вычисляют такие статистические величины, как дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия (σ2) представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых и рассчитывается по формуле

http://uchil.net/images/94/69/4489469.png

где х - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

— среднее ожидаемое значение;

f- частота случаев или число наблюдений.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости. Они измеряются в тех же единицах, что и варьирующий признак. Для анализа степени отклонения часто используется коэффициент вариации.

Коэффициент вариации (V) выражается как отношение среднего квадратического отклонения к среднему ожидаемому значению. Он показывает степень отклонения полученных значений и вычисляется по формуле

http://uchil.net/images/94/71/4489471.png

где σ - среднее квадратическое отклонение;

- среднее ожидаемое значение.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Причем чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака.