Всем > Теория риска > Глава 3 > 3.8.Сравнение критериев выбора в условиях риска
Глава 3. Принятие решений в условиях риска
3.8. Сравнение критериев выбора в условиях риска
Все рассмотренные в настоящей главе показатели, которые могут применяться при принятии решений в условиях риска, по-своему характеризуют альтернативы, ориентируясь на те или иные особенности и характеристики распределения. Это определяет область применения критериев. На рис.3.9 на примере распределения результатов деятельности некоторой фирмы за год представлено взаимное расположение оценок по различным показателям. Для иллюстрации специально было выбрано распределение с левосторонней асимметрией, поскольку оно более характерно для подобных моделей. Источники дохода, как правило, ограничены выручкой от основной деятельности и небольшим числом дополнительных источников (сдача в аренду, реализация активов и т.д.), а также благоприятными исходами спекулятивных рисков. В то же время перечень чистых рисков, предусматривающих только убытки, всегда намного шире. Среди них присутствуют как относительно легкие и умеренные риски (мелкие поломки, небольшие перерывы в производстве, повышенный процент брака и т.д.), так и крупные, катастрофические риски (пожар, отзыв лицензии, предъявление крупного иска о возмещении вреда и т.д.). Поэтому распределение финансовых результатов деятельности "средней" фирмы практически всегда более растянуто в сторону убытков.
Рис.3.9. Примерное взаимное положение показателей оценки риска для случая непрерывного распределения с левосторонней асимметрией.
В таких условиях можно отметить следующее:
1) Предельных значений исходов, как правило, нет (по крайней мере, в области убытков). Всегда можно представить очень тяжелые события, последствиями которых будут и прямой ущерб, и косвенные потери, и иски о возмещении вреда.
Например, в результате пожара на производстве сгорело здание и все оборудование, пострадали рабочие и третьи лица, предприятие было вынужденно остановить свою деятельность, из-за чего не выполнило обязательства перед контрагентами и т.д. То есть оценить максимально возможный общий убыток практически невозможно. Поэтому критерий предельных значений здесь применить нельзя.
2) При левосторонней асимметрии критерий наиболее вероятного значения является более оптимистичным, чем критерий ожидаемого значения, так как:
MX < MoX
3) Критерий ожидаемого значения представляет собой средневзвешенное по вероятности, поэтому допускает значительную вероятность того, что фактический результат окажется ниже, чем значение критерия. Площадь под графиком плотности распределения, расположенная левее МХ, достаточно велика. Поэтому если нас беспокоит вероятность получить убыток или не выполнить план (не получить прибыль на заданном уровне), то ориентироваться на данный критерий не стоит.
4) Задавая большие значения коэффициента λ в обобщенном критерии или выбирая высокие значения уровня безопасности γ в критерии VaR, мы оцениваем величину прибыли, на которую можно рассчитывать с требуемой уверенностью, или размер убытка, который возможно придется покрывать за счет собственных средств. Однако надо помнить, что всегда будет существовать (1 - γ)-процентная вероятность наступления очень тяжелых убытков, которые не были учтены в критерии VaRγ.
5) Критерий ES0 представляет собой ожидаемое значение потерь. Поэтому если нас интересует средняя величина убытка в ситуации, когда вместо прибыли предприятие покажет отрицательный результат, то данный показатель для этого подходит очень хорошо. Но здесь также существует вероятность получить еще больший убыток, превышающий значение критерия.
6) Самым осторожным из рассмотренных является критерий TVaRγ (или ESTVaRγ).
TVaRγ < VaRγ
Если использовать его в качестве ориентира для расчета резерва собственных средств, то можно обеспечить себе достаточно высокий уровень устойчивости как перед лицом обычных рисков, так и в условиях кризисов и катастроф.
Однако направлять средства в такие резервы вместо того. чтобы вкладывать их в основную деятельность, не всегда эффективно. Это может привести к более медленному развитию фирмы. Возможно, имеет смысл использовать менее пессимистические оценки и не рассматривать столь маловероятные сценарии. В любом случае окончательное решение остается за руководителями организации и ее владельцами. Но для принятия ими обоснованных решений, требуется полная картина рисков и распределение результатов с рассчитанными показателями.
Все перечисленные критерии применимы и для анализа чистых рисков, когда исходы выражают возможный убыток в результате реализации того или иного события. На рис.3.10 представлено примерное распределение прямого ущерба от пожара. Для подобных случаев характерно:
- относительно небольшая вероятность малых ущербов;
- наличие некоторого диапазона убытков вокруг ожидаемого значения, в который попадает большинство случаев;
- достаточно длинный и тяжелый хвост, отражающий редкие, но тяжелые события (наиболее опасные сценарии развития аварии).
Рис.3.10. Примерное взаимное положение показателей оценки риска для случая распределения прямого реального ущерба в результате пожара.
Кроме того, если мы говорим только о прямых убытках, связанных с конкретным имуществом (зданием, автомобилем, оборудованием и т.д.), то можно найти и максимально возможный ущерб. Он соответствует ситуации, когда мы полностью теряем это имущество. Величина максимального прямого ущерба равна стоимости утраченного объекта. Однако нельзя забывать, что из-за потери имущества может возникнуть целый ряд косвенных расходов, что увеличивает последствия реализации риска.
1) Коротко выводы относительно применения критериев выглядят следующим образом:
2) Так как здесь есть максимальная величина ущерба, можно применять критерий предельных значений.
3) Распределение имеет правостороннюю асимметрию, поэтому:
MX > MoX
Но поскольку х выражает убытки, представленные положительными значениями, математическое ожидание по-прежнему является более осторожной оценкой, чем критерий наиболее вероятного значения.
4) Поскольку здесь речь идет только об убытках, показатель ES0 теряет смысл (он просто превращается в МХ).
5) Критерии VaR и TVaR являются самыми осторожными, и TVaR всегда более пессимистичен, чем VaR.
Анализируя подобным образом имеющиеся распределения исходов можно действительно выбрать оптимальную альтернативу по заданному показателю (или даже по группе показателей). Главное, чтобы применение критериев было осознанным, и ЛПР понимал, что показывает критерий, и какие у него есть недостатки.
Дата обновления: 25.09.2014