МЕРЫ РИСКА

(Measures of Risk) — показатели, характеризующие уровень риска. Рисковость события (явления, действия, актива) может оцениваться уровнем вариации некоторой его характеристики, рассматриваемой как ключевая при принятии решения в отношении этого события. В частности, для оценки вариации можно воспользоваться такими статистическими коэффициентами, как размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, называемое иногда стандартным, и коэффициент вариации.
Рассмотрим ряд статистических величин (это могут быть как абсолютные, так и относительные величины):
img border="0" width="388" height="31" src="/upload/content/1580210049_5.files/image123.jpg">
Размахом вариации (R) называется разность между максимальным и минимальным значениями признака данного ряда:
img border="0" width="392" height="33" src="/upload/content/1580210049_5.files/image124.jpg">
Этот показатель имеет много недостатков, выделим без комментариев лишь три из них. Во-первых, он дает грубую оценку степени вариации значений признака. Во-вторых, он является абсолютным показателем, и потому его применение в сравнительном анализе весьма ограничено. В-третьих, его величина слишком зависит от крайних значений ранжированного ряда.
img border="0" width="381" height="90" src="/upload/content/1580210049_5.files/image125.jpg">
Среднее квадратическое отклонение показывает среднее отклонение значений варьирующего признака относительно центра распределения, в данном случае средней арифметической. Этот показатель рассчитывается по формуле
img border="0" width="385" height="39" src="/upload/content/1580210049_5.files/image126.jpg">
Все вышеприведенные показатели обладают одним общим недостатком - это абсолютные показатели, значение которых существенно зависит от абсолютных значений исходного признака ряда. Поэтому в статистике большее применение имеет коэффициент вариации (CV), рассчитываемый по формуле
img border="0" width="381" height="39" src="/upload/content/1580210049_5.files/image127.jpg">