<<
>>

Точечная оценка показателя риска

Содержанием показателя оценки риска является вероятность получения фактического значения результата меньше требуемого (намеченного, планируемого, прогнозируемого) значения.

(3.15)

где R — показатель (функция распределения) оценки риска;

р — вероятность риска;

X — текущее значение результата как случайной величины;

.1Ц, — требуемое (планируемое) значение результата — действительное число.

Использовать показатель R можно только после установления типа и параметров закона распределения значений результатов деятельности.

Наиболее полное представление о степени риска (3.15) дает закон распределения (функция распределения или функция плотности распределения) возможных значений результатов деятельности. В условиях ограниченного статистического материала обычно сложно подобрать подходящую функцию распределения. Однако, полагая, что на результат предпринимательской деятельности влияет большое количество внешних и внутренних факторов риска, используют гипотезу, в соответствии с которой результат деятельности (как случайная величина) подчинен нормальному или близкому к нормальному закону распределения.

Кривая функции плотности нормального распределения представляет собой графическое изображение зависимости плотности распределения вероятностей возможных значений результата деятельности (рис. 3.11).


Из кривой плотности можно увидеть, что значения результата наиболее тесно группируются вокруг величины х (кривая плотности в этой точке максимальна), а по мере убывания влево и вправо значений результатов их плотность падает.

В частности, вероятность получения результата не ниже требуемого определяется площадью под кривой, которая для нормального закона распределения равна

гдlt; - числовые характеристики распределения: математическое ожидание и дисперсия.


Исходя из кривой плотности распределения возможных значений результата деятельности, можно построить (обычно в другой системе координат) кривую распределения вероятностей возможных потерь (рис. 3.12), которую и называют кривой риска [11, 22].

Эта кривая имеет четыре характерные точки, каждой из которых соответствует определенное значение вероятности потерь (см. рис. 3.12): точка 1 определяет вероятность Вр нулевых потерь — отсутствие отклонения полученных значений результата от расчетного; точка 2 характеризует потери, равные ожидаемой (расчетной) прибыли, т.е. полные потери прибыли, вероятность которых равна Вд; точка 3 соответствует величине потерь, равных расчетной выручке, вероятность таких потерь Вкр;

точка Охарактеризуется потерями, равными имущественному состоянию предпринимателя, вероятность которых В^.

Точка 2 определяет зону допустимого риска, точка 3 — границу зоны критического риска, точка 4 — границу зоны катастрофического риска.

Знание величин вероятностей показателей Вр, Вд, Вкр, Вкт достаточно для того, чтобы в подавляющем большинстве случаев идти на обоснованный риск. Но необходимо дополнительно установить предельные значения этих показателей, выше которых они не должны приниматься. Предельные значения вероятностей возникновения допустимого, критического и катастрофического рисков соответственно обозначаются Кд, Ккр, Кет. Величины этих показателей в принципе должна устанавливать и рекомендовать прикладная теория предпринимательского риска. По мнению авторитетных практиков, целесообразно ориентироваться на следующие предельные значения показателей риска: Кд = 0,1; Ккр = 0,01;              = 0,001,

т.е. соответственно 10%, 1% и 0,1%.

В итоге можно сформулировать следующие условия возможных масштабов предпринимательских потерь и приемлемости риска: показатель допустимого риска не должен превышать предельного значения (Вд lt; Кд); показатель критического риска должен быть меньше предельной величины (Вкр lt; Ккр); показатель катастрофического риска не должен быть выше предельного уровня (Вкт lt; К^.).

Это означает, что не следует идти на предпринимательскую сделку, если в десяти случаях из ста можно потерять всю прибыль от реализации (ПРр), и в одном случае из тысячи — имущественное состояние (ИС).

Следовательно, если при оценке риска удается построить не всю кривую вероятностей риска, а только установить четыре характерные точки, соответствующие приведенным зонам риска, то такую задачу можно считать успешно решенной. Однако для построения кривых плотности распределения вероятностей возможных результатов предпринимательской деятельности требуется достаточно объемный массив статистической информации с тем, чтобы проверить статистические гипотезы о виде и параметрах закона распределения. Зачастую такие исходные данные получить заранее сложно, поэтому вероятностные показатели в виде (3.15 — З.Г6)4 используют редко.

Обычно определение вероятностных показателей степени риска основано на определении частоты или частости. Частота событий характеризует, как часто встречаются те или иные значения результата в распределении, а частость представляет частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу. Так, если установлено, что некоторый i-й результат происходит в П; случаях из N (частота результата п;), то его частость оценивается как

(3.17)

Если число наблюдений велико, то частость результата в первом приближении может быть принята за его вероятность. Естественно, что сумма вероятностей всех возможных результатов равна

Перечисление всех возможных событий с соответствующими им вероятностями представляет распределение вероятностей.

Пример 3.8. Рассчитать вероятности норм прибыли предпринимателя на вложенный капитал поданным, представленным в табл. 3.18.

Таблица 3.18

Расчет вероятности норм прибыли

Норма прибыли на капиталовложения, %

Частота

результатов

Частость результатов, %

Кумулятивная

величина

вероятностей

30-40

5

5

5

20-30

19

19

24

10-20

33

33

57

О

7

о

21

21

78

-10-0

14

14

92

-20-10

8

8

100

Всего

100

100

-

Как видно из табл.

3.18, максимальная вероятность получения прибыли на вложенный капитал находится в диапазоне 10-20%. Графическая модель интервального ряда расположения в виде гистограммы представлена на рис. 3.13. Аппроксимация гистограммы непрерывной функцией распределения достаточно близка к кривой плотности нормального распределения.

Для построения кривой риска используется кумулятивная величина вероятностей, определяемая по накопленным частостям (рис. 3.14). Из рис. 3.14 и табл. 3.18 следует, что вероятность получения прибыли на планируемые капитальные вложения составляет 78%, а вероятность того, что они окажутся убыточными — 22%. Есть всего лишь 5% шансов, когда норма прибыли составит 30—40%.

Рис. 3.13. Гистограмма распределения капиталовложения по нормам прибыли


Необходимо отметить, что для определения вероятности негативного отклонения значения результата осуществляемой рисковой операции вероятностные показатели могут быть взаимосвязаны с коэффициентными показателями или входить в конструкцию комплексных коэффициентных показателей для учета стохастичности предпринимательской среды.

В качестве первого направления определим оценку риска невыполнения партнером договорных обязательств из-за его ограниченной платежеспособности.

Гарантией полной платежеспособности предприятия является двукратное превышение [9] ликвидных активов над краткосрочными обязательствами. Будем считать, что предприятия с величиной коэффициента текущей ликвидности Ктл lt;1 можно отнести к банкротам, у которых ликвидных активов меньше, чем долгов.

Остается еще одна группа предприятий со значениями К,.л в диапазоне, равном 1—2. Об этой группе нельзя сказать с полной определенностью, вернут ли предприятия долги своим партнерам.

Ответ на данный вопрос можно дать лишь с тем или иным уровнем вероятности. В частности, если предположить, что риск невозврата заемщиком долга равномерно уменьшается с ростом значения К^, то для расчета вероятности невозврата долга может быть использован равномерный закон распределения случайной величины. Данное распределение является непрерывным аналогом распределений классической теории вероятностей, описывающих случайные эксперименты с равновероятными исходами.

Обозначим: в — верхняя граница зоны риска; а — нижняя граница зоны риска; х — фактическое значение Ктл. Тогда вероятность невозврата долга Р(х) выражается зависимостью

(3.18)

График динамики вероятности невозврата долга представлен на рис. 3.15.

Пример 3.9. Коммерческому банку предстоит принять решение о целесообразности кредитования ОАО. Согласно бухгалтерской отчетности фактическое значение коэффициента текущей ликвидности у этого предприятия равно 1,6.

Банк ведет статистику неплатежей, в соответствии с которой у конкурентов, оказывающихся должниками, коэффициент находился в диапазоне 0,9 : 1,8, а у аккуратных плательщиков — в диапазоне 1,2 : 2,7.

Определить вероятность невыполнения заемщиком договорных обязательств и оценить степень кредитного риска.

Для данного предприятия зону риска по значению Ктл можно рассчитать: а = 1,2; в = 1,8. В соответствии с (3.18) вероятность невозврата долга


что соответствует (см. 3.1.) допустимому уровню риска.

Если бы у банка не было представительской статистики неплатежей, то расчет уровня риска кредитования в соответствии с рекомендациями [5] дал бы следующие результаты: а = 1,0; в = 2,0; Р(х) = 40%, т.е.

порог уровня риска при детализации информации уменьшается.

Рассмотренные зависимости могут быть использованы для перевода значений не только Ктл, но и многих других коэффициентных показателей в вероятностные оценки уровня риска.

Основополагающей особенностью предпринимательской деятельности является ее инновационный рисковый характер. Поэтому индивидуальные вероятностные показатели, как правило, входят в состав комплексных показателей для оценки степени риска. В качестве примера можно привести коэффициент технического и коммерческого успеха, предложенный американскими экономистами при оценке технических нововведений. Ценно в данном методе стремление учесть вероятностный характер ожидаемого результата в условиях неопределенности


где Э — эффективность реализации нововведений;

П — ежегодный объем продаж нового изделия;

С — продажная цена изделия;

Т — жизненный цикл новшества (предполагаемый срок производства нового изделия или период от его освоения до снятия с производства);

Рт — вероятность технического успеха (вероятность практического повторения исследовательских идей в новой продукции);

Рк — вероятность коммерческого успеха (возможность сбыта продукции на рынке и получения ожидаемых прибылей);

Е3 — сумма затрат на реализацию, включая затраты на разработку, освоение производства и текущие производственные затраты.

Вероятность коммерческого (Рк) и технического (Рт) успеха, т.е. учет риска и оценка его уровня, определяются в зависимости от характера продукции, которую предполагается получить в результате реализации и других факторов (табл. 3.19).

Факторы, влияющие на оценку вероятности успеха проекта

Фактор

Описание изобретения

Класс 1

Класс 2

Класс 3

Информационный

Изделие хорошо известно, оценено

Требования к изделию определены, но характеристики — лишь в общих чертах

Изделие на стадии проекта, требования известны в общих чертах

Производственно

технический

Обычный производственный процесс. Можно использовать существующее оборудование

Необходимы некоторые новые технологии и модернизация производственного процесса

Большинство технологий будет новым, необходимы новые методы производства

Научно-техничес

кий

Потребуются лишь лабораторные исследования или опытное производство образцов

Необходимы большие теоретические исследования и значительные эксперименты

Необходима широкая исследовательская и экспериментальная работа

Юридический

Фирма имеет преимущество в патентах и лицензиях

Относительно свободная возможность использовать патенты и лицензии

Преимущественное положение в патентах и лицензиях имеют конкуренты

Кадровый

Персонал — специалисты в данной области

Специалисты как у конкурентов

Отсутствие опыта в данной области

<< | >>
Источник: В.С.Ступаков, Г.С.Токаренко. Риск -Менеджмент. 2005

Еще по теме Точечная оценка показателя риска:

  1. Вероятностные показатели оценки риска
  2. Интервальная оценка показателя риска
  3. Система показателей оценки риска
  4. Относительные показатели оценки риска
  5. Абсолютные показатели оценки риска
  6. Непосредственная оценка риска на основе относительных показателей
  7. Статистические показатели оценки риска
  8. Опосредованная оценка риска на основе относительных показателей
  9. Показатели, методы оценки и основные способы снижения риска
  10. Глава 3 ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНКИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОГО РИСКА
  11. 15.4. Оценка проектов на основе показателей их общего риска
  12. ТОЧЕЧНЫЙ АТТРАКТОР
  13. Показатели и факторы оценки демографического развития Разновидности показателей оценки демографической ситуации
  14. 3.7.2. Показатели вариации уровни риска
  15. 5.2. Рыночные показатели банковского риска
  16. Метод точечной интерполяции
  17. Оценка риска
  18. Оценка риска потери платежеспособности
  19. Математические модели оценки риска
- Антикризисное управление - Деловая коммуникация - Документоведение и делопроизводство - Инвестиционный менеджмент - Инновационный менеджмент - Информационный менеджмент - Исследование систем управления - История менеджмента - Корпоративное управление - Лидерство - Маркетинг в отраслях - Маркетинг, реклама, PR - Маркетинговые исследования - Менеджмент организаций - Менеджмент персонала - Менеджмент-консалтинг - Моделирование бизнес-процессов - Моделирование бизнес-процессов - Организационное поведение - Основы менеджмента - Поведение потребителей - Производственный менеджмент - Риск-менеджмент - Самосовершенствование - Сбалансированная система показателей - Сравнительный менеджмент - Стратегический маркетинг - Стратегическое управление - Тайм-менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством - Управление конкурентоспособностью - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения - Финансовый менеджмент - ЭКОНОМИКА ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ -