Существуют различные методы оценки риска, многообразие которых вызвано множеством рисков и рисковых ситуаций. Анализ этих методов позволяет выделить следующие их группы.
1. Математические, статистические методы. Обычно применяются для оценки рисков частых и однородных событий, оценки количественного размера риска, к ним относятся: теория игр, теория статистических решений, теория дифференциального исчисления, имитационное моделирование и др.
2. Теоретическое описание систем (процессов) и построение причинно-следственных связей. Наиболее эффективно для оценки рисков редких или уникальных событий, нацелено на оценку качественных и количественных характеристик риска. К нему относятся: морфологический подход, метод построения деревьев и др.
3. Экспертные методы. Применяются при оценке индивидуальных, специфических рисков, открытии новых рынков, т.е. во всех отраслях экономики при отсутствии аналогов, высоком риске; оценивают количественные и качественные стороны риска.
Среднее квадратическое отклонение характеризует колеблемость (изменчивость) возможного результата стратегии (ситуации) от средней величины.
Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:
где а2 — дисперсия;
X — ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;
X — среднее ожидаемое значение;
п — количество (число) случаев наблюдения.
Среднее квадратическое отклонение определяется в тех же единицах, в каких изменяется варьирующий признак. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение — меры абсолютной колеблемости:
Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к среднему ожидаемому значению и показывает степень отклонения получаемых результатов:
где ст — среднее квадратическое отклонение.
При равенстве частот имеем частный случай (простая дисперсия): показывает степень отклонения получаемых результатов:
где V — коэффициент вариации, %;
ст — среднее квадратическое отклонение;
X — среднее ожидаемое значение.
Так как коэффициент вариации — величина относительная, то на его размер не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя.
С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации изменяется в пределах от 0 до 100 %, при этом значение коэффициента прямо пропорционально силе колеблемости. Установлена следующая качественная оценка различных коэффициентов вариации:
• до 10 % — слабая колеблемость;
• 10 — 25 % — умеренная;
• свыше 25 % — высокая.
В качестве варианта может быть использован несколько упрощенный метод определения степени риска. Так как количественно риск характеризуется оценкой вероятной величины максимального и минимального результатов, то «чем больше диапазон между этими величинами при равной их вероятности, тем выше степень риска»1.
Тогда для расчета дисперсии можно использовать следующую формулу:
где ст2 — дисперсия;
Ртах — вероятность получения максимального результата;
Хтах — максимальная величина результата;
X — средняя ожидаемая величина результата;
Ртіп — вероятность получения минимального результата;
Хтіп — минимальная величина результата.
Кроме вышеназванных методов могут применяться критерии: максимакса, Гурвица и др. С помощью критерия максимакса определяется стратегия, максимизирующая максимальные выигрыши для каждого состояния природы. Это критерий крайнего оптимизма.
Критерий Гурвица руководствуется некоторым средним результатом — компромиссом, характеризующим состояние между крайним пессимизмом и безудержным оптимизмом.
Может применяться метод Дельфи, который характеризуется анонимностью и управляемой обратной связью.
Графическое построение вариантов решений может быть изображено в виде «дерева решений», по ветвям которого соотносят субъективные и объективные оценки возможных решений, выбирая при этом менее рискованный путь решения.
Оптимальный метод воздействия на риск и приемы его снижения выбираются в результате сложного взаимодействия индивидуальных характеристик и финансовых возможностей лица, принимающего решение.
