|
по мнению автора, нецелесообразно, т.к. они в большей степени характеризуют доходность, нежели риск. Автор предлагает рассматривать риск как возможность (Р) потерь (L), возникающую вследствие необходимости принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности. При этом особо подчеркивается, что понятия «неопределенность» и «риск» не тождественны, как это зачастую считается, а возможность наступления неблагоприятного события не следует сводить к одному показателю вероятности. Степень этой возможности можно характеризовать различными критериями: -вероятность наступления события; -величина отклонения от прогнозируемого значения (размах вариации); -дисперсия; математическое ожидание; среднее квадратическое отклонение; коэффициент асимметрии; эксцесс, а также множеством других математических и статистических критериев. Поскольку неопределенность может быть задана различными её видами (вероятностные распределения, интервальная неопределенность, субъективные вероятности и т. д.), а проявления риска чрезвычайно разнообразны, на практике приходится использовать весь арсенал перечисленных критериев, но в общем случае автор предлагает применять матожидание и среднее квадратическое отклонение как наиболее адекватные и хорошо зарекомендовавшие себя на практике критерии. Кроме того, особо отмечается, что при оценке риска следует учитывать индивидуальную толерантность к риску (у), которая описывается кривыми индифферентности или полезности. Таким образом, автор рекомендует описывать риск тремя вышеупомянутыми параметрами (24): Риск = (Р; L; у } (24) Сравнительный анализ статистических критериев оценки риска и их экономическая сущность представлены в следующем параграфе. Статистические критерии риска Вероятность (Р) события (Е) отношение числа К случаев благоприятных исходов, к общему числу всех возможных исходов (М). 87 |
тов, как альтернативные издержки, упущенная выгода и т. д., встречающееся в литературе [14], по мнению автора, нецелесообразно, т.к. они в большей степени характеризуют доходность нежели риск. Диссертант предлагает рассматривать риск как возможность (Р) потерь (L), возникающую вследствие необходимости принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности. При этом особо подчеркивается, что понятия «неопределенность» и «риск» не тождественны, как это традиционно считается, а возможность наступления неблагоприятного события не следует сводить к одному показателю вероятности. ' Степень этой возможности можно характеризовать различными критериями: -вероятность наступления события; -величина отклонения от прогнозируемого значения (размах вариации); -дисперсия; математическое ожидание; среднее квадратическое отклонение; коэффициент асимметрии; эксцесс а также множеством других математических и статистических критериев. Поскольку неопределенность может быть задана различными её видами (вероятностные распределения, интервальная неопределенность, субъективные вероятности и т. д.), а проявления риска чрезвычайно разнообразны, рекомендуется использовать весь арсенал перечисленных критериев, предлагая в общем случае применять матожидание и среднее квадратическое отклонение как наиболее адекватные и хорошо зарекомендовавшие себя на практике критерии. Кроме того особо отмечается, что при оценке риска следует учитывать индивидуальную толерантность к риску (у), которая описывается кривыми индифферентности или полезности. Таким образом автор рекомендует описывать риск тремя вышеупомянутыми параметрами (2.6): ПРИЛОЖЕНИЕ 9 Статистические критерии риска Вероятность (Р) события (Е) отношение числа К случаев благоприятных исходов, к общему числу всех возможных исходов (М). Р (Е)= К / М (28) Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Например, вероятность выпадения «орла» или «решки» при подбрасывании идеальной монеты 0,5. Субъективный метод основан на использовании субъективных критериев (суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта) и вероятность события в этом случае может быть разной, будучи оцененной разными экспертами. В связи с этими различиями в подходах необходимо отметить несколько нюансов: Во-первых, объективные вероятности имеют мало общего с инвестиционными решениями, которые нельзя повторять много раз, тогда как вероятность выпадения «орла» или «решки» равна 0,5 при значительном количестве подбрасываний, а например при 6 подбрасываниях может выпасть 5 «орлов» и 1 «решка». Во-вторых, одни люди склонны переоценивать вероятность наступления неблагоприятных событий и недооценивать вероятность наступления положительных событий, другие наоборот, т.е. по разному реагируют на одну и ту же вероятность (когнитивная психология называет это эффектом контекста). |