Способы оценки рисков

± Ес >= 0;

± Ет >= 0; Ś = (1, 1, 1) (8)

± Ен >= 0;

Нормальная устойчивость финансового состояния задается условиями:

± Ес ≈ 0;

± Ет ≈ 0; Ś = (1, 1, 1) (9)

± Ен ≈ 0;

Неустойчивое финансовое состояние предприятия задается условиями:

± Ес < 0;

± Ет >= 0; Ś = (0, 1, 1) (10)

± Ен >= 0;

Критическое финансовое состояние задается условиями:

± Ес < 0;

± Ет < 0; Ś = (0, 0, 1) (11)

± Ен >= 0;

Кризисное финансовое состояние задается условиями:

± Ес < 0;

± Ет < 0; Ś = (0, 0, 0) (12)

± Ен < 0;

На рисунке 1.5. поясняется экономический смысл классификации финансовых ситуаций в зависимости от основных областей риска. При этом ± Ес ≈ ± Еа.

Из таблицы видно, что анализ абсолютных показателей устойчивости, который включает в себя исследование состояния запасов и затрат, равен возможным потерям в области риска.

Для принятия правильных решений нужны реальные количественные характеристики надежности и риска, а не их имитация. Они обязательно должны иметь понятное содержание. Такими характеристиками могут быть только вероятности.

При принятии решений могут быть использованы как объективная, так и субъективная вероятности. Первую можно рассчитать на основе показателей бухгалтерской и статистической отчетности.

0,75

Кривая

финансового

состояния Кривая

0,5 риска

0,25

I.

II.

III.

IV.

V.

Еа Ес Ет Ен 0 Г1 В1 Б1 А1

Области финансового состояния Возможные потери в областях риска

Рис. 2. Построение кривой риска и финансового состояния фирмы в зависимости от возможных потерь и степени устойчивости финансов.

Лемма Маркова гласит [14]: если случайная величина Х не принимает отрицательных значений, то для любого положительного числа α справедливо следующее неравенство:

Р (Х > α) ≤ М (х) / α, (13)

где М (х) – математическое ожидание, то есть среднее значение случайной величины;

Х – любая случайная величина.

Неравенство Чебышева имеет вид:

Р(|х - х| > ε) ≤ σ²/ε². (14)

Оно позволяет находить верхнюю границу вероятности того, что случайная величина Х отклонится в обе стороны от своего среднего значения на величину больше ε.

Эта вероятность равна или меньше (как максимум равна, не больше), чем σ²/ε², где σ² - дисперсия, исчисляемая по формуле:

σ² = Σ (х – х)² / n. (15)

Если нас интересует вероятность отклонения только в одну сторону, например, в большую, то вышеприведенное неравенство Чебышева надо было бы записать так:

Р ((х – х) > ε) ≤ σ² / (ε²*2). (16)

Неравенство Чебышева дает значение вероятности отличное от значения, полученного решая лемму Маркова. Это объясняется тем, что неравенство Чебышева кроме среднего уровня показателей учитывает и еще его колеблемость.

Это интересно:

Спрос на лизинговые услуги
Спрос на лизинговые услуги в настоящее время очень высок в связи с тем, что потребности в модернизации и реструктуризации у российских компаний довольно большие, а доступные финансовые механизмы ограничены. В действительности же, директора лизинговых компаний в неформальной обстановке раскрывают св ...

Схема возмещения НДС
Возмещение (бюджетное возмещение) переплаченной суммы НДС из Государственного бюджета. НДС, который производитель или продавец вносит в Государственный бюджет, является разницей суммы НДС полученного от покупателя за реализованные производителем товары, работы, услуги (налогового обязательства) и с ...

Этапы реформирования налоговой системы
Построение справедливой и эффективной налоговой системы, обеспечение ее ясности, предсказуемости и стабильности являются важным условием повышения предпринимательской и инвестиционной активности, прогресса Казахстана во время вступления в Таможенный союз, достижения поставленных задач в рамках прог ...