|
Риск имеет математически выраженную вероятность наступления определенного события, которая опирается на статистические данные или экспертные оценки и может быть математически рассчитана.
Рассматривая риск с точки зрения его оценки, необходимо решить следующие задачи:
- описать как можно больше возможных вариантов развития событий в будущем, соответствующих данному риску (возможные исходы принятия решений или случайные события);
- определить вероятности наступления каждого из этих вариантов (случайных событий).
Вероятность наступления события (вероятностная мера риска) может быть определена объективным или субъективным методом.
Объективный метод имеет следующие разновидности:
- прямой вероятностный (статистически) метод, основанный на вычислении относительной частоты, с которой происходит случайное событие: если в n испытаниях случайное событие наблюдается m раз, то его вероятность находится по формуле:
p = m / n
При этом следует учитывать следующие ограничения:
- pi = 1, то есть сумма вероятностей всех событий равна 1;
- 0 <= pi < 1, вероятность отдельного события должна быть больше или равна 0 и меньше 1.
Этот метод является наиболее предпочтительным в том случае, когда имеется обширная и достаточно надежная информация об истории оцениваемого объекта.
- приближенный вероятностный метод используется, когда по каким-то причинам не удается получить искомое распределение вероятностей по всем вариантам развития событий. Множество вариантов пытаются сознательно упростить в расчете, чтобы полученная грубая модель оказалась полезной.
- косвенный (качественный) метод. Если применение точной или приближенной вероятности модели оказывается практически невозможным, то можно ограничиться измерением каких-то других показателей, косвенно характеризующих рассматриваемый риск и доступных для практического измерения. Этот метод дает лишь качественную оценку риска.
Субъективный метод базируется на использование субъективных критериев, основанных на различных предположениях; к ним могут относиться суждения принимающего решение, его личный опыт, оценка эксперта, консультанта и т.д.
На основе вероятностей рассчитываются стандартные характеристики риска:
- математическое ожидание - это средневзвешенное всех возможных результатов, где в качестве весов используются вероятности их достижения.
- дисперсия - представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания (т.е. отклонений действительных результатов от ожидаемых), мера разброса
rвадратный корень из дисперсии называется стандартным отклонением и показывает степень разброса возможных результатов по проекту.
- коэффициент вариации показывает, какую долю среднего значения случайной величины составляет ее средний разброс
- коэффициент корреляции показывает связь между переменными, состоящую в изменении средней величины одной из них в зависимости от изменений другой.
Описанные выше критерии применяются к нормальному распределению вероятностей, т.к. его важнейшие свойства (симметричность распределения относительно средней, ничтожная вероятность больших отклонений случайной величины от центра ее распределения) позволяет существенно упростить анализ.
Методический учет неопределенных факторов, закон распределения которых неизвестен, базируется на формировании специальных критериев (критерий Вальда, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица, критерий Байеса-Лапласа, критерий крайнего оптимизма), на основе которых принимаются решения.
|