Ризик і невизначеність

Поняття ризику і невизначеності

У ринковій системі господарська діяльність здійснюється в умовах невизначеності та мінливості економічного середовища. Це означає, що виникає неясність і невпевненість в отриманні очікуваного кінцевого результату, а, отже, зростає ризик, небезпека невдачі, непередбачених втрат.

Інформація є важливою умовою прийняття раціональних рішень. Володіючи, як ми вже знаємо, властивістю неистощимости (див. Підпараграфів 18.1.2), інформація як економічне благо в умовах ринкової економіки може бути обмежена. У ряді випадків виникає асиметрична інформація, тобто ситуація, в якій одна частина учасників угоди володіє інформацією, а інша - не володіє. Економічна діяльність часто не залишає можливості для усунення асиметрії інформації та необізнаності: або інформація дуже дорога, або її неможливо отримати. В обох випадках суб'єкти економіки стикаються з невизначеністю.

Першим проблему невизначеності в рамках економічної теорії досліджував американський економіст Френк Найт [1] (1885-1974). Одним з нововведень, запропонованих вченим, є розмежування понять "невизначеність" і "ризик". Ризик виникає в ситуації, коли відомі всі можливі наслідки подій і ймовірності їх настання, тобто ризик - це оцінена будь-яким способом імовірність, Під невизначеністю розуміється випадок, коли ймовірність настання події встановити неможливо. Невизначеність - це те, що не піддається оцінці. Таким чином, у дослідженні ризику та невизначеності ключове значення має поняття "ймовірність".

Вимірювання ризику

Імовірність показує відносну частоту появи того чи іншого можливого події.

Приклад 1. Зроблено 100 спостережень проїзду в громадському транспорті, і очікуваною подією є перевірка квитка. Імовірність в даному випадку показує відносну частоту появи очікуваної події: вірогідність перевірки квитка знаходиться як відношення числа перевірок (10 випадків) до загального числа спостережень: р = 10/100 = 0,1.

Розрізняють два види ймовірності: математичну та статистичну. Математична ймовірність визначається загальними, заздалегідь заданими принципами. Наприклад, ймовірність випадання цифри, позначеної на гральної кістки, дорівнює 1/6. Статистичну вірогідність можна визначити лише емпірично. Наприклад, ймовірність викрадення автомобіля даної марки. Звичайно, є певна статистика, однак вона відноситься до марок автомобілів і не відноситься до конкретного автомобіля, тут важко відокремити випадкове від необхідного і неможливо

усунути всі випадкові фактори. Перший тип ймовірності рідко зустрічається в бізнесі, другий типовий для ділової сфери, оскільки піддається оцінці. Імовірність має такі властивості:

  • • ймовірність нс буває негативною величиною;
  • • ймовірність не може бути більше одиниці;
  • • сума ймовірностей всіх можливих результатів спостережень дорівнює 1.

Для кількісної оцінки ризику економісти використовують ряд показників і методів. У силу невизначеності результату спостерігач повинен оцінювати середній, або очікуваний, результат. Очікуваний результат - це зважена середня величина всіх можливих результатів, де вага визначається ймовірністю її появи. Середнє значення підраховується за формулою

де Е (х) - це математичне очікування, або середньозважене значення всіх можливих результатів; п - число можливих результатів; x i - можливий результат; р i - ймовірність результату,.

Економічний зміст цього розрахунку полягає у встановленні результату, до якого тяжіли б показники при необмеженому повторенні даної події.

Приклад 2. Квиток для проїзду в наземному транспорті коштує 25 руб., А штраф за безквитковий проїзд - 1000 руб. Якщо ймовірність перевірки квитка ОД, то очікуване значення ризику від безквиткового проїзду Е (х) = 0,9 • 25 + 0,1 • (-1000) = -77,5. Таким чином, їздити безбілетником нераціонально, збитки перевищать вигоду.

У математичній статистиці кількісно ступінь ризику можна оцінити за допомогою дисперсії і середньоквадратичного відхилення. Відхилення - це різниця між дійсним результатом і очікуваним. Якщо ми не володіємо необхідною інформацією, то очікуваний результат може значно відрізнятися від дійсного. Дисперсія - середньозважена величина квадратів відхилень дійсних результатів від середніх:

Чим вище дисперсія, тим більше розкид імовірних подій і тим вище ризик.

Частіше для кількісного виміру ризику використовують величину середньоквадратичного відхилення. Середньоквадратичне відхилення дорівнює квадратному кореню з дисперсії:

Середньоквадратичне відхилення має розмірність випадкової величини результату і визначає певний стандартний середньоквадратичний інтервал розсіювання випадкових величин, симетричний щодо очікуваного значення результату.

  • [1] Найт Ф. X. Ризик, невизначеність і прибуток / пер. з англ. М .: Справа, 2003.
 
< Попер   ЗМІСТ   Наст >