Тотальная и вероятностная оценка риска

Базовые методики оценки рисков

Оценка риска является одним из этапов рискового анализа. Ее суть состоит в количественной и качественной оценке рисковых случаев по возможностям их возникновения. Качественная оценка производится в основном экспертными методиками в неопределенных условиях, и применяется для сравнения ограниченной численности альтернатив принимаемых решений. Количественная оценка предполагает математическое оценивание степени и меры риска. Полученные значения вводятся в расчеты, которые обосновывают экономическую эффективность принимаемых решений.

Качественная оценка реализуется при помощи рейтинга. Рейтинг является способом оценки качества риска в какой-то сфере деятельности на основании формализации экспертных методик. Самая простейшая форма проведения рейтинговой оценки - это так именуемый ранкинг, то есть ранжирование. Ранжирование подразумевает упорядочивание оцениваемых объектов в порядке убывания или возрастания их качества. Ранжирование может реализовываться несколькими методиками, но в основании каждой из них лежат экспертные мнения – суждения специалистов в отношении оцениваемого объекта.

Самой распространенной формой проведения ранжирования является мягкая рейтинговая оценка. В соответствии с этим методом эксперты оставляют в списке, не отмечая лидера, лучшие, по их мнению, оцениваемые объекты. Высший рейтинг получает тот объект, который набирает наибольшее число голосов экспертов.

Второй по популярности методикой установления рейтинга является непосредственное ранжирование. Суть данного метода заключена в том, что эксперты расставляют в определенном порядке (убывания или возрастания качеств) оцениваемые объекты, позже подсчитывают усредненное арифметическое место любого объекта, и согласно полученным значениям формируют рейтинг оцениваемых объектов.

Третьей методикой ранжирования является методика на основании бальной оценки. Она предполагает расположение оцениваемых объектов в определенном порядке, причем каждому порядковому номеру присваивается соответственное количество баллов. Для получения итогового упорядоченного списка объектов ранжирования баллы, проставленные отдельными экспертами, складываются, и объекты оценки располагаются в порядке убывания или возрастания суммы баллов.

Основная проблема ранжирования как одной из методик рисковой оценки, связана с тем, что сравнение объектов реализуется по нескольким показателям и результаты его могут являться неоднозначными. В связи с этим применяются рейтинги, в которых объекты ранжируются отдельно по каждому показателю. Право определения какое из ранжированных качеств будет являться самым важным дается тому, кто применяет результаты рейтинга.

Вероятностные способы оценки

Необходимо учесть, что сами действия по формированию вероятностной модели оценки риска и его анализа являются весьма трудоемкими. Вызвано это тем, что рисковые факторы являются субъективными, они постоянно изменяются. Помимо этого, итоги работ по оценке довольно-таки трудно формализовать. В связи с этим, вырабатывая модели оценки, важно тщательно проанализировать начальную информацию, экспертные позиции на предмет целевого характера и системности выявленных факторов и причин риска.

Сама природа риска априори предполагает некоторую вероятность образования неблагоприятного события. Это значит, что рассматривая его как категорию вероятности, мы в абсолютной мере можем использовать математический инструментарий, который применяет так называемые стохастические модели. Для лучшего представления об уровнях риска применяется функция плотности распределения, которая связана со стандартным нормальным законом распределения.

Этот закон может характеризоваться тем обстоятельством, что данные статистики по изучаемому параметру (потерям, убыткам, доходам) будут группироваться возле определенного центра с приблизительно равным разбросом:

• Вправо;
• Влево.

Если этот разброс представить визуальным образом, то образуется контур колоколоподобной кривой, который в теории вероятности называется графиком плотности вероятности.

Рисунок 1. График плотности вероятности. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

У описанного закона существует отличный потенциал использования для оценки риска после идентификации. Представляется, что параметром, который исследуется с позиции рисков, является доход организации. Свойства нормального закона распределения могут использоваться с использованием «правил сигм». Отличают правила одной сигмы, двух сигм и трех сигм.

Рисунок 2. График плотности вероятности доходов. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Выше размещен график плотности вероятности, который использует сведения статистики, которые накоплены за продолжительный период по доходам организации, к которому применяются правила «сигм».

Например, математическое ожидание находит соответствие значению двадцать миллионов рублей. Среднеквадратическое отклонение σ обладает значением два миллиона рублей. Следовательно, отложив вправо и влево от центральной оси по 1 σ, мы с вероятностью 0,68 утверждаем, что прогноз дохода оказывается в пределах 18-22 миллионов рублей. Применяя правило двух сигм, мы с вероятностью 0,95 получаем диапазон 16-24 миллионов рублей, и т.п.

Методики анализа рисков, которые основаны на вероятностной модели, используются на любом предприятии.