Курсовая работа: Система кількісних оцінок ступеня ризику
де Ех(Х) — коефіцієнт ексцесу. Статистичну оцінку коефіцієнта ексцесу можна здійснити за формулою:
|
де Т — кількість періодів.
Чим більше значення коефіцієнта ексцесу, тим більш «гостровершинним» є графік функції щільності ймовірності для випадкової величини, що характеризує об’єкт (проект). Ця властивість коефіцієнта ексцесу вказує на більш високу «концентрацію» значень показника ефективності в околі його сподіваного значення.
Зменшення значення Ех(Х) приводить до того, що графік функції щільності ймовірності випадкової величини Х стає менш «гостровершинним» (Додоток В), тобто більш «згладженим». Ця ситуація вказує на те, що розміри інтервалу, на який «найчастіше» потрапляють значення показника ефективності, збільшилися.
Очевидно, що серед m різних альтернативних об’єктів (проектів, стратегій) найменш ризиковий той, для якого «концентрація» значень показника ефективності в околі його сподіваного значення є вищою, тобто той (Хk0 ), для якого виконується:
,
тобто Ех(Х) = Ех+ (Х).
4. Використання нерівності Чебишева
4.1 Уникнення банкрутства при отриманні кредиту
Повертаючись до варіації (дисперсії) як міри ризику, треба зазначити, що дисперсія, звичайно, не повністю характеризує ступінь ризику, але дає змогу у деяких випадках чітко виявити граничні шанси менеджера (інвестора, підприємця).
Теоретична база цього закладена у відомій нерівності Чебишева: ймовірність того, що випадкова величина відхиляється за модулем від свого математичного сподівання більше, ніж на заданий допуск d, не перевищує її дисперсії (варіації), поділеної на d2 .
|
|
,
де m — математичне сподівання випадкової величини X.
Припустимо, що інвестиції здійснюються за рахунок кредиту, взятого під відсоток rs та під заставу нерухомості. Яка ймовірність того, що інвестор не зможе повернути свій борг і позбудеться своєї нерухомості?
Це ймовірність того, що випадкова величина R набуде свого значення, яке відповідає умові
R < rs ,
або
– (R – m) > m – rs .
Отже, одержимо:
P(R < rs ) = P(– (R – m) > m – rs ) £ P(|R — m| > m — rs ) £ (V/(m – rs ))2 .
Звідси маємо, що шанс збанкрутувати не перевищує величини V/(m – rs )2 . Звичайно при цьому мають на увазі, що обов’язково виконується умова раціональності такого вкладу «під кредит», тобто, що m > rs а оцінка має сенс лише тоді, коли варіація (дисперсія) не дуже велика, тобто, коли виконується умова
V £ (m – rs )2 .
Коли задані умови (гіпотези) виконуються, то для того щоб шанс збанкрутувати був не більшим, ніж 1/9, достатньо виконати умову (правило трьох сігм)
V £ 1/9(m – rs )2 , або m ³ rs + 3s.
|
поряд з таким параметром ризику, як дисперсія (варіація). У даному випадку рн £ 1/9. Звичайно, можна сперечатися, чи задовольняє ця величина менеджера (суб’єкта прийняття рішення), чи ні. У ряді випадків величину рн необхідно брати досить малою, інколи для забезпечення «допустимого» ризику покладають рн = 0,001. [1.106]
4.2 Уникнення банкрутства при наданні кредиту. Визначення меж зон допустимого, критичного та катастрофічного ризиків
В ситуації коли інвестор вкладає в звичайні акції лише частину власного капіталу, залишаючи певну частку на збереження під майже без ризиковий відсоток r0 (державні короткотермінові цінні папери). Яка буде при цьому величина ймовірності банкрутства?