Верченко П. И. , Сигал А.В. , Наконечный Я.С.. Экономический риск: игровые модели (2002)

2.3.1. Степень риска как векторная величина

Количественная оценка риска является системообразующей составляющей инструментария ризикологии. Чем совершеннее являются методы исследования и количественной оценки риска, тем меньше становится фактор неопределенности. Несмотря на то, что риск - это объективно-субъективная экономическая категория, в количественной мере риска необходимо учитывать как его объективную, так и субъективную сторони.
Таким образом, оценивая риск экономического объекта (системы), субъект риска, как правило, интересуется ряду показателей, которые отражают различные грани неопределенности, конфликта и порожденного ими риска. На наш взгляд, количественная мера риска - это вектор W = (w1; w2, ...) где wi (I = 1, 2, ...) отдельные показатели (компоненты) степени риска. Часть из них имеет объективную природу (дисперсия, семивариация, коэффициент вариации и т.д.), остальные компонент этого вектора являются субъективными оценками степени риска, поскольку они зависят от отношения субъекта риска к неопределенности, конфликтности.
В настоящее время теория риска и экономическая практика выработали ряд отдельных показателей количественной оценки степени риска, среди которых финансовые коэффициенты широко используемые, например, в банковской, страховой деле, в проектном менеджменте. Ряд показателей степени риска подразделяют на характеризующие степень риска в абсолютном или в относительном выражении. Существуют и другие классификационные признаки по выбору компонент вектора W. Отметим, что этот выбор зависит от сферы экономической деятельности (объекта анализируется, системы и т.д.), от целей исследования (анализа, оценки, принятия решений), принятой системы гипотез, от информационной ситуации (вид, тип неопределенности и конфликта) , а также от его экстравертности или интравертности тощо.
Для примера обратимся к прогнозирования и планирования налоговых поступлений в государственный и местный бюджеты. Рассмотрим категорию налогового риска как одну из составляющих многофакторного оценки устойчивости и надежности принятия решений по объемам плановых налоговых поступлений на основе их прогнозируемых обсягив.
Известно, что прогнозирование любого экономического показателя связано с погрешностью прогноза. Величина погрешности определяет степень риска планов (решений), которые основываются на прогнозируемых экономических показателях. В статистическом моделировании и прогнозировании вводятся и анализируются такие понятия, как средний и эмпирический риск. Показателя степени среднего риска, в частности, избирается математическое ожидание квадрата разницы между расчетными и фактическими значениями прогнозируемого экономического показателя. Минимизация степени среднего риска позволяет наиболее правдоподобно выявить закономерности и реально существующие существенные взаимосвязи. При сравнении альтернативных математических моделей прогнозирования лучшей можно считать ту из них, которой соответствует минимальное значение ряда соответствующих показателей степени риска, и, в частности, значение степени среднего риска. Это касается и моделей прогнозирования объемов налоговых надходжень.
На основании прогнозируемых объемов налоговых поступлений определяют плановым объем, который принимается несколько меньше, чем среднее значение прогнозируемого объема. На этом этапе необходимо, кроме объективной составляющей степени риска, ввести и субъективную составляющую, за которую уместно выбрать вероятность недовыполнение запланированного объема налоговых поступлений, исчисленную на основе их прогнозируемого объема. Очевидно, что величину оценки степени риска (вероятность) недовыполнение планового объема поступлений необходимо сделать как можно меньше. Процент недовыполнение объемов плановых налоговых поступлений, в случае установления этих объемов, может рассматриваться как еще один показатель субъективной оценки степени риска. Он задается нормативно, в зависимости от отношения субъекта принятия решения к риску на основе объемов прогнозируемых величин, задаваемых определенным интервалом значений и где учитывается риск того, что прогнозируемая величина может достичь за пределы этого интервалу.
Уместно также ввести как один из компонентов векторной оценки степени налогового риска показатель степени риска неиспользованных возможностей, характеризующий степень отклонения плановых объемов налоговых поступлений от максимально возможного прогнозируемого объема поступлений, полученного на базе использования адекватных математических моделей и методов. Все эти составляющие меры налогового риска целесообразно использовать системно, комплексно.
В ряде научных работ доминирует мнение, что показателем риска может служить определенная скалярная величина (индикатор риска). В некоторых случаях это правильно, но далеко не всегда. Поэтому стремление синтезировать такой индикатор, осуществляя определенную свертке отдельных показателей риска, не во всех случаях способствует правильному оценке его и учету при анализе проектов. Например, в прогнозировании экономических показателей используется ряд критериев адекватности и точности прогноза. Для осуществления интервального прогноза вектор риска W можно установить как состоящий из трех параметров: w1 =

<- 2.3. Система количественных оценок степени экономического риска 2.3.2. Показатели допустимого , критического и катастрофического рисков ->