Оценка риска по коэффициенту вариации годовых чистых денежных поступлений.

Коэффициент вариации годовых чистых денежных поступлений:

;

Среднеквадратическое отклонение:

;

Среднее значение годовых чистых денежных поступлений:

;

х=1-n – количество вероятных исходов, или событий.

Пример: сделана оценка годовых чистых денежных поступлений по двум проектам А и Б. Продолжительность реализации этих проектов – один год. Оценка сделана в тыс. руб.

Состояние	Проект А	Проект Б
Д_х	Р_х	Д_х	Р_х
Глубокий спад		0,1		0,1
Средний спад		0,2		0,2
Нормальное состояние		0,4		0,4
Небольшой подъем		0,2		0,2
Максимальный подъем		0,1		0,1

Решение:

Рассчитать коэффициент вариации величины Д и выбрать менее рискованный проект.

Из таблицы видно, что из двух проектов среднее значение Д одинаково Д=4000. В проекте Б разброс значений значительно больше, чем в А.

Рассчитаем среднеквадратическое отклонение чистых денежных поступлений.

А:

Б:

Проект Б более рискованный, т.к. коэффициент вариации больше. Таким образом, коэффициент вариации необходимо рассчитать по всем годам жизненного цикла.

Проблема в том, что риски изменяются во времени. На 2-ой, 3-ий и последующие годы проекта риски, как правило, будут увеличиваться с точки зрения точности прогноза.

В таблице, приведенной в примере, даны субъективные вероятности событий. Для определения субъективных вероятностных событий опрашивают группу экспертов, которые оценивают вероятности тех или иных событий. Затем эти значения усредняются и получают субъективные вероятности. Оценку субъективной вероятности можно получить и от неспециалиста в области экономической статистики.

Например, главный бухгалтер утверждает, что крупный дебитор вернет долг с вероятностью 0,6, а не вернет с вероятностью 0,2. Очевидно что эти значения нужно пронормировать на 1. Субъективная вероятность возврата долга Р₁=0,6/(0,6+0,2)=0,75. Субъективная вероятность того, что долг не будет возвращен: Р₂=0,2/(0,6+0,2)=0,25.