Рецензенты: кафедра математического моделирования экономических процессов

1.2. МЕРЫ РИСКА Наиболее распространена точка зрения, согласно которой мерой риска некоторого коммерческого (финансового) решения или операции следует считать среднее квадратичное отклонение (положительный квадратный корень из дисперсии) значения показателя эффективности этого решения или операции. Действи­тельно, поскольку риск обусловлен недетерминированностью исхода решения (операции), то, чем меньше разброс (дисперсия) результата решения, тем более он предсказуем, т.е. меньше риск. Если вариация (дисперсия) результата равна нулю, риск полно­стью отсутствует. Например, в условиях стабильной экономики операции с государственными ценными бумагами считаются безрисковыми. Чаще всего показателем эффективности финансового реше­ния (операции) служит прибыль. Рассмотрим в качестве иллюстрации выбор некоторым ли­цом одного из двух вариантов инвестиций в условиях риска. Пусть имеются два проекта А и В, в которые указанное лицо может вложить средства. Проект А в определенный момент в будущем обеспечивает случайную величину прибыли. Предположим, что ее среднее ожидаемое значение, математическое ожидание, рав­но тА с дисперсией . Для проекта В эти числовые характери­стики прибыли как случайной величины предполагаются равны­ми соответственно mB и . Средние квадратичные отклонения равны соответственно SA и SB. Подробнее описание числовых характеристик дано, напри­мер, в [2, гл.4] и [7, гл. 14]. Возможны следующие случаи: a) тA = mB, SA < SB, следует выбрать проект А; b) тA > mB, SA < SB, следует выбрать проект А; c) тA > mB, SA = SB, следует выбрать проект А; d) тA > mB, SA > SB; e) тA < mB, SA < SB. В последних двух случаях решение о выборе проекта А или В зависит от отношения к риску ЛПР. В частности, в случае d проект А обеспечивает более высокую среднюю прибыль, одна­ко он и более рискован. Выбор при этом определяется тем, какой дополнительной величиной средней прибыли компенсируется для ЛПР заданное увеличение риска. В случае е для проекта А риск меньший, но и ожидаемая прибыль меньшая. Субъективное от­ношение к риску учитывается в теории Неймана-Моргенштерна и рассматривается в гл. 4. Пример. Пусть имеются два инвестиционных проекта. Пер­вый с вероятностью 0,6 обеспечивает прибыль 15 млн руб., одна­ко с вероятностью 0,4 можно потерять 5,5 млн руб. Для второго проекта с вероятностью 0,8 можно получить прибыль 10 млн руб. и с вероятностью 0,2 потерять 6 млн руб. Какой проект выбрать? Решение. Оба проекта имеют одинаковую среднюю при­быльность, равную 6,8 млн руб. (0,6*15 + +0,4(-5,5)=0,8*10 + 0,2(-6) = 6,8). Однако среднее квадратичное отклонение прибыли для первого проекта равно 10,04 млн руб. ([0,6(15 - 6,8)2 + 0,4(-5,5 – 6,8)2]1/2 = 10,04), а для второго - 6,4 млн руб. ([0,8 (10 - 6,8)2 + 0,2(-6 – 6,8)2]1/2 = 6,4), поэтому более предпочтите­лен второй проект. Хотя среднее квадратичное отклонение эффективности реше­ния и используется часто в качестве меры риска, оно не совсем точно отражает реальность. Возможны ситуации, при которых варианты обеспечивают приблизительно одинаковую среднюю прибыль и имеют одинаковые средние квадратичные отклоне­ния прибыли, однако не являются в равной мере рискованными. Действительно, если под риском понимать риск разорения, то величина риска должна зависеть от величины исходного капита­ла ЛПР или фирмы, которую он представляет. Теория Неймана-Моргенштерна это обстоятельство учитывает. Из публикаций, посвященных методам измерения и управления рисками, укажем на [8,9,10,16,18,20]. На рис. 1.1 рассмотрен случай выбора из более чем двух вариантов инвестиций. Характеристики вариантов показаны точ­ками на плоскости (т, S), где т - средняя прибыль, получаемая в результате инвестиции, а S- среднее квадратичное отклонение прибыли. Рис. 1.1. Варианты выбора инвестиций Из рис. 1.1 видно, что среди вариантов А, В и С наиболее предпочтителен А. Из вариантов В, D и Н следовало бы выбрать Н. Вариант Н лучше вариантов С и F. Однако сравнительная предпочтительность, например, вариантов А, D, F и G зависит от склонности ЛПР к риску. ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОПРОВЕРКИ 1. Что такое риск? 2. Какие бывают виды рисков? 3. Какой параметр наиболее часто используется в качестве меры риска? 4. Акционерному обществу предлагаются два рисковых проекта: Проект I Проект 2 Вероятность события ................................. 0,2 0,6 0,2 0,4 0,2 0,4 Наличные поступления, млн руб. ........... 40 50 60 0 50 100 Учитывая, что фирма имеет фиксированные платежи по долгам 80 млн руб., какой проект должны выбрать акционеры и почему?

Похожие:

	Математическое моделирование экономических систем «Основы математического моделирования экономических систем» должно способствовать развитию у студентов более глубокого понимания...		Рефератов Метод математического моделирования экономических процессов и явлений Сравнительная характеристика двух исторических этапов развития экономико-математических исследований — математической школы в политэкономии...
	Учебно-методический комплекс дисциплины Рецензенты: доктор экономических наук, профессор Лоскутов Владислав Иванович; кандидат физико-математических наук, зав кафедрой Математического...		Учебно-методический комплекс дисциплины «Методы математического моделирования» Контрольный экземпляр находится на кафедре информатики, математического и компьютерного моделирования шен двфу
	Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение... «Математические методы и модели в экономике» – освоение студентами поиска оптимальных решений задач оптимизации, методов математического...		Эконометрика Кафедра математического моделирования Башкирского государственного университета, заведующий кафедрой доктор физико-математических...
	Программа вступительных испытаний по направлению подготовки научно-педагогических... «Информационные системы и процессы» разработана профессорско-преподавательским составом кафедры компьютерного и математического моделирования,...		Урока по теме: «Применение производной» ...
	Рабочая программа по дисциплине «Электромагнитные приводы мехатронных систем» Методы исследования и моделирования процессов в электромеханических преобразователях энергии (кафедра эм)		Реферат №1 На тему: «История развития экономико-математического моделирования» Однако методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий, единая...
	Рабочая программа по дисциплине «Техническая диагностика электромеханических устройств и систем» Методы исследования и моделирования процессов в электромеханических преобразователях энергии (кафедра эм)		Кафедра прикладной социологии Количественные и качественные методы в прогнозировании социально-экономических процессов
	«Исследование операций и методы оптимизации» Теоретическая и практическая подготовка в области общенаучных исследований количественной стороны массовых социально-экономических...		Докладе описаны ключевые моменты математического моделирования устройств... В докладе описаны ключевые моменты математического моделирования устройств компенсации реактивной мощности на базе igbt-ключей с...
	Овместное использование функционального и имитационного моделирования... Ого моделирования, обеспечивающая повышение результативности разработки различных этапов жизненного цикла сложной технической системы....		Исследование социально-экономических и политических процессов для... Тема I: Методологический характер дисциплины «Исследование социально-экономических и политических процессов»