Методи кількісної оцінки економічного ризику

— гранична (область підвищеного ризику);

— сумнівна (область критичного ризику);

— безнадійна (область неприпустимого ризику).

Для визначення максимального рівня ризику Урмакс використовується графік Лоренца. Для його побудови частоти вибудовуються у висхідний ранжированный ряд і визначаються кумулятивні (накопичені) підсумки. Дані відкладаються на сторонах квадрата 100*100.

При відсутності втрат, тобто при роботі фірми в безризиковій області, лінія Лоренца буде представляти пряму. Якщо рівень ризику підвищується, частота втрат буде розподіляться нерівномірно. Максимальний рівень ризику визначається по формулах:

Урмакс= (1-АВ/АС)*100;

Урмакс= АВ1/АС*100

Для розрахунку ступеня визначеного виду ризику необхідно знати закон його розподілу, тобто володіти інформацією про тім:

— при наявності яких умов він може бути реалізований;

— як його реалізація буде відбита на діяльності господарського суб'єкта.

Математичне чекання даного відображення являє собою суму добутків усіх можливих значень на імовірність їхнього виникнення:

М(Х)=Х1Р1 + Х2Р2 +...+ХnPn,

де: М(Х) — математичне чекання;

Х1; Х2, Хn — значення, що може приймати досліджуваний параметр у залежності від конкретних умов;

Р1; Р2, Рn — імовірність прийняття цих значень.

Таким чином, імовірнісний зміст математичного чекання конкретного параметра від проведення підприємницької діяльності полягає в тому, що воно приблизно дорівнює середньому арифметичний його що спостерігаються (можливих) значень.Однак, математичне чекання ще не є повною характеристикою випадкової величини. Для більш повної її характеристики необхідно використовувати й інші числові характеристики. Так, для того, щоб оцінити, яким образом будуть розсіяні значення обраного параметра (наприклад, прибутку) від його середнього прогнозованого значення (тобто від математичного чекання) доцільно використовувати таку характеристику, як дисперсія. Теорія імовірностей визначає дисперсію як математичне чекання квадрата відхилення [57].

D(X)=V(X2) – [M(X)]2

Величина, за допомогою якої можна оцінювати розсіювання (відхилення) можливих значень випадкової величини від її середнього значення, називається середньоквадратичне відхиленням. Середньоквадратичне відхилення являє собою квадратний корінь з дисперсії [55].

Таким чином, економічний зміст середньоквадратичного відхилення з погляду теорії ризиків полягає в тому, що воно є характеристикою конкретного ризику, що показує максимально можливе коливання визначеного параметра від його середньочікуваного значення. Дане положення дозволяє використовувати середньоквадратичне відхилення як показник ступеня ризику з погляду імовірності його реалізації. Причому, чим більше величина середньоквадратичного відхилення, тим ризикованіше дане управлінське рішення і, відповідно, більш ризиковане даний шлях розвитку підприємства.