" Методы измерения риска | Глава 5. Оценка риска | Раздел II. Управление риском | Управление риском | Риск-менеджмент | Risk management | Богоявленский С.Б. Управление риском в социально-экономических системах. Учебное пособие - Знай страхование! | Методы измерения риска. Описание основных групп методов измерения риска: определения, область применения, примеры | управление риском риски риск-менеджмент risk management страхование Богоявленский Сергей Борисович,страхование,страховка,страховая компания,страховых компаний,страховщик,Методы измерения риска | Глава 5. Оценка риска | Раздел II. Управление риском | Управление риском | Риск-менеджмент | Risk management | Богоявленский С.Б. Управление риском в социально-экономических системах. Учебное пособие,Знай страхование!,Знай страхование!
Znay.ru Знай страхование! Об авторе
Знай.ру Контакты
 Главная  -
 Новости сайта  -
 Страхование это...  -
 Каско  -
 ОСАГО  -
 Зеленая карта  -
 Страхование ОПО  -
 Страх-е перевозчиков  -
 Страхование жилья  -
 Страхование жизни  -
 Управление риском  -
 Правовая база  -
 Библиотека  -
 Учебники  -
 Словарь  -
 Юмор  -
 Технологии продаж  -
 Вопросы-Ответы (FAQ)  -
 Автопутешествия  -


Горячие темы сайта:

КБМ - коэффициент Бонус-Малус по ОСАГО

Зеленая карта: стоимость и тарифы

Как правильно оформить Европротокол


Поиск на сайте:

> Управление риском

 

Методы измерения риска

30.03.16 Версия страницы для печати


Количественная оценка вероятности и последствий (или распределения случайных величин, с помощью которых моделируется рисковая ситуация) может осуществляться разными методами. Выбор того или иного способа зависит, в первую очередь, от объема доступной, в т.ч. статистической, информации о риске и требуемой точности оценок. Также приходится учитывать фактический уровень риска. Чем меньше вероятность наступления, тем труднее измерить риск.

Общий принцип при выборе методов измерения сводится к максимально возможному использованию доступных статистических данных. Если их нет, они недостаточны или неприменимы, фактический материал заменяется теоретическими гипотезами или экспертными оценками.

Всего можно выделить четыре группы методов количественной оценки рисков:

  1. Статистические методы.
  2. Вероятностно-статистические.
  3. Теоретико-вероятностные.
  4. Экспертные.


5.9.1. Статистические методы

В основе данных методов лежит оценка вероятности наступления случайного события исходя из относительной частоты появлений данного события в серии наблюдений. Данные методы являются наиболее предпочтительными, поскольку, во-первых, они достаточно просты, и, во-вторых, их оценки базируются на фактических данных (а, практика, как известно, является критерием истины).

Но статистические методы не применимы там, где нет достаточного объема наблюдений. Для корректной оценки рисков редких событий требуется очень больший объем статистических данных. Кроме того, сбор и обработка таких массивов информации может оказаться слишком долгой и дорогой.

Пример:

Отдельный узел сложной технической системы разработан уже давно, производится и эксплуатируется достаточно длительный период. За это время накоплено большое число статистических данных, которые позволяют рассчитать частоту отказа данного узла, которая служит несмещенной оценкой вероятности реализации риска отказа.


5.9.2. Вероятностно-статистические методы

Если имеющаяся статистическая информация недостаточно полная, то иногда возможно восполнить имеющиеся пробелы за счет анализа дополнительных косвенных данных или за счет логических рассуждений. Использование комбинации статистических данных и теоретических гипотез для оценки риска составляет основную идею вероятностно-статистических методов. Это расширяет область применения данной группы методов, но надежность полученных результатов может оказаться ниже, чем при использовании статистических методов.

Пример:

У страховой компании имеется достаточно большой объем статистических данных о заявленных убытках по страхованию гражданской ответственности. За все время наблюдений не было ни одного убытка, превышающего некоторую сумму. Однако возможность их наступления существует. Чтобы оценить вероятность убытков, превышающих эту сумму, актуарий страховой компании должен по имеющимся статистическим данным построить теоретическое распределение убытка и на его основе оценить вероятность убытков в той области, о которой еще нет фактических данных.


5.9.3. Теоретико-вероятностные методы

Две предыдущие группы методов требуют наличия достаточного или хотя бы ограниченного объема статистических данных об исследуемом явлении. Однако при управлении рисками приходится сталкиваться с необходимостью оценки редких событий, которые допускают очень тяжелые последствия. В прошлом данные события могли вообще не происходить в силу их "редкости" (т.е. малой вероятности) или уникальности рассматриваемых объектов. В этом случае статистика либо вообще отсутствует, либо относится к другим объектам, которые существенно отличаются от исследуемого. Это делает невозможным применение статистических и вероятностно-статистических методов. Приходится использовать теоретико-вероятностные методы, в основе которых лежит построение математической модели изучаемого риска и теоретической оценки его параметров. Данные методы очень трудоемки и имеют относительно невысокую точность, но в ряде случаев являются единственным возможным научно-обоснованным способом оценки. В частности, они применяются при разработке деклараций промышленной безопасности предприятий.

Пример:

Разрабатывается новый уникальный технический объект. Статистики по отказам для него, разумеется, нет. В этом случае можно составить принципиальную схему функционирования объекта. На ее основе вывести аналитическую формулу для расчета вероятности отказа через вероятности отказа на каждом этапе (звене). Оценивать вероятность отказа отдельных звеньев, как правило, легче, т.к. некоторые используются в других объектах и для них есть статистика, для некоторых - можно оценить по аналогии или экспертным путем. В результате расчета по общей аналитической формуле получают оценку вероятности отказа для сложного объекта в целом.

В отличие от статистического метода, где объект рассматривается как "черный ящик", в приведенном примере изучается структура объекта и влияние каждого его элемента на вероятность реализации риска. Но при использовании подобных теоретических методов полученное абсолютное значение вероятности может быть неточно, т.к. оно зависит от правильности определения вероятности отказа всех звеньев. Зато, если модель адекватна, то хорошо учитывается влияние изменения схемы (структуры) объекта. Поэтому теоретико-вероятностные методы лучше работают при сравнении надежности различных схем, чем при абсолютной оценке степени их безопасности.


5.9.4. Экспертные методы

В ситуации, когда нет ни статистики, ни возможности построить математическую модель, остается использование опыта и знаний экспертов. Это имеет место при исследовании объектов с неопределенными параметрами или неизученными свойствами. Количественная оценка риска происходит на основе обработки ответов специально отобранных экспертов. При этом большое внимание должно уделяться процедуре отбора экспертов и формированию шкал оценок. Для организации процесса может использоваться так называемый метод Дельфи. Однако и он не дает гарантии достоверности результатов.


5.9.5. Область применения методов измерения риска

Особенности рассмотренных методов количественной оценки рисков определяют области их применения в зависимости от имеющихся статистических данных и возможности построения теоретических моделей (см. Рис.5.5).

Следует также отметить, что поскольку в подавляющем большинстве случаев понятие риска относится к будущим событиям, то при любом методе количественной оценки приходится учитывать возможное изменение существующего уровня риска, то есть делать прогноз. Выбор метода прогнозирования также является сложной задачей.


Области применения методов измерения риска


Рис.5.5. Области применения методов измерения риска.





"Управление риском в социально-экономических системах"
© Богоявленский С.Б., 2010



< Предыдущая страница | Оглавление | Следующая страница >










Поиск информации о страховании на сайте "Знай страхование!"


Поиск страховой информации



А.Б.Знаменский,
© Copyright' 2003-2014
   
Рейтинг@Mail.ru