Количественный подход направлен на то, чтобы количественно определить риски и показать влияние этих рисков на результат хозяйственной деятельности. Достаточно часто выражение риска в относительных единицах не является убедительным для оценки как высокого, так и низкого риска. Поэтому в большинстве случаев используют абсолютные оценки рисков для финансовых показателей (например, уменьшение объема продаж на 1000 единиц влечет Степень неопределенности ожидаемого дохода определяется количественным подходом к оценке риска. Для его оценки применяют математический инструментарий теории вероятностей:
1) математическое ожидание, или среднее значение (Х) изучаемой случайной величины (последствий какого – либо действия, например, дохода, прибыли и т.п.);
2) дисперсию ( σ²);
3) стандартное (среднеквадратическое) отклонение (σ);
4) коэффициент вариации (V);
5) распределение вероятностей случайной величины.
Из теории статистики известно, что для ограниченного числа (п) возможных значений случайной величины ее среднее значение определяется из выражения:
п
Х = ∑ XiPi
i=1
_
где Х – математическое ожидание случайной величины, ею может быть цена, доход, прибыль и т.д.;
Хi – значение случайной величины в частном случае, т.е. на рассматриваемом сегменте рынка реализации конкретного товара, или применительно к разным предприятиям;
Рi – вероятность появления случайной величины Хi; определяется методом экспертных оценок;
п – общее число вариаций случайной величины.
Возможной характеристикой, определяющей меру изменчивости возможного результата, является дисперсия – средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних
п _
σ² = ∑ (Xi — X)² * Pi,
i=1
а также очень близко с ним связанное среднеквадратическое отклонение, определяемое из выражения
σ = √ σ² = √ ∑ ( Xi — X) ² * Pi
i=1
Среднеквадратическое отклонение – это вероятностная статистическая характеристика. Иначе говоря, вероятностные отклонения приводятся в реальную размерность.
Хотя среднеквадратическое 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 среднеквадратические отклонения прибыли, однако не являются в равной мере рискованными.
Для анализа меры изменчивости часто используют коэффициент вариации случайной величины, который представляет собой отношение среднеквадратического отклонения к математическому ожиданию, или средневзвешенному значению этой величины, и показывает степень отклонения полученных значений
V = σ / X * 100 % (в процентах)
или V = σ / X (в коэффициентах)
С помощью коэффициента вариации можно сравнивать колеблемость признаков, выраженных в различных единицах измерения.
Наиболее приемлемые для оценки и практического применения следующие градации риска (V) в зависимости от уровня возможных потерь:
1.Зона приемлемого риска — до 0,25. Уровень потерь не превышает суммы чистой прибыли.
2. Зона допустимого риска – 0,25-0,50. Уровень потерь не превышает размеры прибыли от продаж.
3. Зона критического риска – 0,50-0,75. Возможны потери, величина которых превышает размеры прибыли от продаж, но не превышает размеры затрат на продажи.
4. Зона катастрофического риска – свыше 0,75. Ожидаемые потери сопоставимы с величиной имущества предприятия.
Оценивая способности руководителей принимать обоснованные рисковые решения, выделяют три основные формы управления рисками:
1. Активное управление риском – это предупреждение риска на стадии принятия решения. Оно начинается с планирования деятельности, когда при проведении маркетинговых исследований учитывают возможность оказаться в убытках при падении спроса и изменении цен на продукты и ресурсы, то есть учитывают предпринимательский риск.
2.Адаптивное управление риском – это приспособление к сложившейся ситуации, частичное предотвращение ущерба.
3.Консервативное управление риском подразумевает действия, направленные на локализацию ущерба. Управляющее воздействие возникает вслед за рисковым событием.
