Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Политэкономия arrow Экономическая теория

Риск и неопределенность

Понятия риска и неопределенности

В рыночной системе хозяйственная деятельность осуществляется в условиях неопределенности и изменчивости экономической среды. Это значит, что возникает неясность и неуверенность в получении ожидаемого конечного результата, а, следовательно, возрастает риск, опасность неудачи, непредвиденных потерь.

Информация является важным условием принятия рациональных решений. Обладая, как мы уже знаем, свойством неистощимости (см. подпараграф 18.1.2), информация как экономическое благо в условиях рыночной экономики может быть ограничена. В ряде случаев возникает асимметричная информация, т.е. ситуация, в которой одна часть участников сделки обладает информацией, а другая – не обладает. Экономическая деятельность часто не оставляет возможности для устранения асимметрии информации и неосведомленности: или информация очень дорога, или ее невозможно получить. В обоих случаях субъекты экономики сталкиваются с неопределенностью.

Первым проблему неопределенности в рамках экономической теории исследовал американский экономист Фрэнк Найт[1] (1885–1974). Одним из нововведений, предложенных ученым, является разграничение понятий "неопределенность" и "риск". Риск возникает в ситуации, когда известны все возможные исходы событий и вероятности их наступления, т.е. риск – это оцененная любым способом вероятность, Под неопределенностью понимается случай, когда вероятность наступления события установить невозможно. Неопределенность – это то, что не поддается оценке. Таким образом, в исследовании риска и неопределенности ключевое значение имеет понятие "вероятность".

Измерение риска

Вероятность показывает относительную частоту появления того или иного возможного события.

Пример 1. Сделано 100 наблюдений проезда в общественном транспорте, и ожидаемым событием является проверка билета. Вероятность в данном случае показывает относительную частоту появления ожидаемого события: вероятность проверки билета находится как отношение числа проверок (10 случаев) к общему числу наблюдений: р = 10/100 = 0,1.

Различают два вида вероятности: математическую и статистическую. Математическая вероятность определяется общими, заранее заданными принципами. Например, вероятность выпадения цифры, обозначенной на игральной кости, равна 1/6. Статистическую вероятность можно определить лишь эмпирически. Например, вероятность угона автомобиля данной марки. Конечно, имеется определенная статистика, однако она относится к маркам автомобилей и не относится к конкретному автомобилю, здесь трудно отделить случайное от необходимого и невозможно

устранить все случайные факторы. Первый тип вероятности редко встречается в бизнесе, второй типичен для деловой сферы, так как поддается оценке. Вероятность обладает следующими свойствами:

  • • вероятность нс бывает отрицательной величиной;
  • • вероятность не может быть больше единицы;
  • • сумма вероятностей всех возможных результатов наблюдений равняется 1.

Для количественной оценки риска экономисты используют ряд показателей и методов. В силу неопределенности результата наблюдатель должен оценивать средний, или ожидаемый, результат. Ожидаемый результат – это взвешенная средняя величина всех возможных результатов, где вес определяется вероятностью ее появления. Среднее значение подсчитывается по формуле

где Е(х) – это математическое ожидание, или средневзвешенное значение всех возможных результатов; п – число возможных результатов; xi – возможный результат; рi – вероятность результата, .

Экономический смысл этого расчета состоит в установлении результата, к которому тяготели бы показатели при неограниченном повторении данного события.

Пример 2. Билет для проезда в наземном транспорте стоит 25 руб., а штраф за безбилетный проезд – 1000 руб. Если вероятность проверки билета ОД, то ожидаемое значение риска от безбилетного проезда Е(х) = 0,9 • 25 + 0,1 • (-1000) = -77,5. Таким образом, ездить безбилетником нерационально, убытки превысят выгоду.

В математической статистике количественно степень риска можно оценить с помощью дисперсии и среднеквадратического отклонения. Отклонение – это разница между действительным результатом и ожидаемым. Если мы не располагаем необходимой информацией, то ожидаемый результат может значительно отличаться от действительного. Дисперсия – средневзвешенная величина квадратов отклонений действительных результатов от средних:

Чем выше дисперсия, тем больше разброс вероятных событий и тем выше риск.

Чаще для количественного измерения риска используют величину среднеквадратичного отклонения. Среднеквадратическое отклонение равняется квадратному корню из дисперсии:

Среднеквадратическое отклонение имеет размерность случайной величины результата и определяет некоторый стандартный среднеквадратичный интервал рассеивания случайных величин, симметричный относительно ожидаемого значения результата.

  • [1] Найт Ф. X. Риск, неопределенность и прибыль / пер. с англ. М.: Дело, 2003.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы