Категории: ДомЗдоровьеЗоологияИнформатикаИскусствоИскусствоКомпьютерыКулинарияМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОбразованиеПедагогикаПитомцыПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРазноеРелигияСоциологияСпортСтатистикаТранспортФизикаФилософияФинансыХимияХоббиЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Выбор в условиях неопределенностиНеопределенность и риск. Одним из первых ученых, обративших внимание на проблему неопределенности в рамках современной экономической теории, был американский экономист Фрэнк Найт (1885—1974). Он различал два типа вероятности: 1) математическую, или априорную, и 2) статистическую. Вероятность первого типа определяется общими заранее заданными принципами. Например, вероятность выпадения цифры, обозначенной на игральной кости, равна одной шестой. "Априорнаявероятность — это абсолютно однородная классификация случаев, во всем идентичных". Вероятность второго типа можно определить лишь эмпирически. Например, вероятность возникновения пожара в данном конкретном здании. Конечно, имеется определенная статистика, однако она относится к другим зданиям города, каждое из которых имеет свою специфику. Здесь трудно отделить случайное от необходимого, и практически невозможно устранить все случайные факторы. Здесь нет полной однородности внутри выделяемого класса, отсутствуют равновероятные альтернативы и поэтому нельзя точно определить вероятность с помощью априорных математических вычислений.Статистическая вероятность – это эмпирическая оценка частоты, проявления связи между утверждениями, неразложимыми на изменчивые комбинации одинаково вероятных альтернатив. Первый тип вероятности очень редко встречается в бизнесе, второй типичен для деловой сферы. Первый тип поддается однозначному измерению, для измерения второго требуются субъективные оценки.Риск — это оцененная любым способом вероятность, анеопределенность — это то, что не поддается оценке. В данной теме мы, прежде всего, будем рассматривать риск. Хотя такой подход не отражает всю сложность проблемы выбора в условиях неопределенности, он, тем не менее, помогает подойти к ее пониманию. Измерение риска. Вероятность — возможность получения определенного результата. Следует различать объективную и субъективную вероятность.Объективная вероятность — это вероятность, базирующаяся на расчете частоты, с которой происходит данный процесс или явление. Объективная вероятность определяет среднее значение вероятности.Субъективная вероятность — это вероятность, основанная на предположении о возможности получения данного результата. Ожидаемое значение — это средневзвешенное значение всех возможных результатов. Е(х) = π1х1 + ... + πnхn = πiхi (13.1) где хi — возможный результат, πi — вероятность соответствующего результата, Σπi = 1. Допустим, билет в автобусе стоит 10 руб., а штраф за безбилетный проезд — 100 руб. Если вероятность проверки билета 1/10, то ожидаемое значение результата от безбилетного проезда Е(х) = 0,9 х 10 - 0,1 х 100 = -1 руб. Таким образом, ездить "зайцем" в данных условиях нерационально — убытки, скорее всего, превысят выгоду. Отклонение — это разница между действительным результатом и ожидаемым. Если мы не располагаем необходимой информацией, то ожидаемый результат может значительно отличаться от действительного. Допустим, один человек знает, что в урне находятся только белые и черные шары. Для него субъективная вероятность вытащить белый или черный шар равна 50%. Если другой человек точно знает, что в урне белых шаров в 4 раза больше, чем черных (80% — белых и 20% — черных), то для него субъективная вероятность вытащить белый шар равна уже не 50, а 80%, и черный — соответственно не 50, а 20%. Если ожидаемые результаты нескольких процессов равны, это еще не значит, что эти варианты равноценны. Информацию о возможных отклонениях от ожидаемых результатов дает дисперсия и стандартное (среднеквадратичное) отклонение. Дисперсия — средневзвешенная величина квадратов отклонений действительных результатов от ожидаемых σ2 = Σπi [хi — Е(х)]2 Стандартное (среднеквадратичное) отклонение — это квадратный корень из дисперсии. Чем больше величина дисперсии, тем выше риск. Отношение к риску различно у разных людей. Есть люди, склонные к риску, есть его противники, а также те, кто к риску безразличен, нейтрален.Противником риска считается человек, который при данном ожидаемом доходе предпочтет определенный, гарантированный результат ряду неопределенных, рисковых результатов. У противников риска низкая предельная полезность дохода (см. рис. 13—1). С ростом богатства прирост полезности уменьшается на каждое равновеликое прибавление богатства. Убывающая предельная полезность развивает в людях антипатию к риску. Поэтому нерасположенность к риску является типичной чертой большинства людей. Риск для них — испытание, пойти на которое они готовы лишь в том случае, если им предложат определенную компенсацию. Доход Рис. 13—1. Нерасположенность к риску Нейтральным к риску считается человек, который при данном ожидаемом доходе безразличен к выбору между гарантированным и рисковым результатами. Для этого человека важна средняя прибыль. Поскольку она будет равна нулю, то такая игра не вызовет у него интереса. Нейтральность к риску может быть интерпретирована как луч, выходящий из начала координат (см. рис. 13—2). Равномерное увеличение дохода вызывает и линейный рост общей полезности.
Общая полезность Доход Рис. 13—2. Нейтральность к риску Склонным к риску считается человек, который при данном ожидаемом доходе предпочтет связанный с •риском результат гарантированному результату. Любители риска получают удовольствие от азартной игры. К ним относятся люди, которые готовы отказаться от стабильного дохода ради удовольствия испытать судьбу. Обычно они переоценивают вероятность выигрыша. Так как ставки возрастают с ростом дохода, то графически предрасположенность к риску может быть интерпретирована как парабола, резко поднимающаяся вверх (рис. 13—3). Общая полезность Доход Рис. 13—3. Склонность к риску Отношение к риску учитывают различные компании. Если жулики и авантюристы наживаются на тех, кто предпочитает риск, то страховые компании работают с людьми, не расположенными к риску. Снижение риска. Существует четыре способа (метода) снижения риска: 1) диверсификация; 2) объединение риска или страхование; 3) распределение риска; 4) поиск информации. Диверсификация — это метод, направленный на снижение риска путем распределения его между несколькими рисковыми товарами таким образом, что повышение риска от покупки (или продажи) одного означает снижение риска от покупки (или продажи) другого. Допустим, компания "Росвооружение" экспортирует бронетранспортеры и грузовики в Индию. В случае войны повышенным спросом будут пользоваться бронетранспортеры. Это принесет компании 10 млн. долл. дохода. Однако в таком случае упадет спрос на гражданскую продукцию. В частности, грузовиков данных условиях удается продать лишь на 2 млн. долл. В ситуации, когда наступает мир, положение на рынках резко меняется: растет спрос на грузовики и снижается спрос на бронетранспортеры. Доход от продажи товаров
Диверсифицируя свое производство, компания компенсирует убытки и во время войны, и во время мира. Диверсификация не может полностью уничтожить риск, но она помогает его значительно снизить. Объединение риска — это метод, направленный на снижение риска путем превращения случайных убытков в относительно небольшие постоянные издержки. Он лежит в основе страхования. Болезни, стихийные бедствия, кражи и тому подобные непредвиденные обстоятельства связаны со значительными расходами. Смягчить последствия этих инцидентов помогает страхование. Люди во всем мире страхуют жизнь и имущество от непредвиденных обстоятельств. Страховые компании организуют дело таким образом, чтобы сумма выплат и затраты на организацию страхового дела не превышали величины полученных взносов. Главное условие эффективности объединения риска при страховании заключается в том, чтобы риски застрахованных лиц были независимыми друг от друга (или, как в случае диверсификации, имели разнонаправленную, отрицательную корреляцию). Распределение риска — это метод, при котором риск вероятного ущерба делится между участниками таким образом, что возможные потери каждого относительно невелики. Именно благодаря использованию данного метода финансово-промышленные группы не боятся идти на риск финансирования крупных проектов или новых направлений НИОКР. Поиск информации также способствует снижению риска. Мы уже отмечали, что большинство ошибочных решений связано с недостатком информации. Получение ее может значительно снизить величину риска. Информация — редкое благо, за которое приходится платить. Поэтому, чтобы определить количество необходимой информации, следует сравнить ожидаемые от нее предельные выгоды с ожидаемыми предельными издержками, связанными с ее получением (см. рис. 13—4). Ценность выгод и затрат Количество информации Рис. 13—4. Определение оптимального размера необходимой информации Количество (ОЕ) и цена (PЕ) необходимой информации определяются точкой пересечения кривых ожидаемой от нее предельной выгоды (MB) и ожидаемых издержек (МС), связанных с ее получением. Если ожидаемая выгода от покупки информации не превышает ожидаемых предельных издержек (MB ≥ МС), то такую информацию необходимо приобрести. Если же наоборот (MB < МС), то от покупки такой дорогой информации лучше отказаться: дешевле будет сделать некоторые ошибки. |
|||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-07-23 lectmania.ru. Все права принадлежат авторам данных материалов. В случае нарушения авторского права напишите нам сюда... |