Методы оценки и анализа рисков — страница 5

вышеназванных показателей финансового состояния производственной системы. ±Ес = Ис – F, (3) ± Ет = (Ес + Кт) – Z, (4) ± Ен = (Ес + Кт + Кt) – Z (5) При идентификации области финансовой ситуации используется трехкомпонентный показатель Ś = { S(±Ес), S(± Ет), S(± Ен)} (6) Где функция определяется следующим образом: S (x) = 1, если х >= 0 S (x) = 0, если х < 0 (7) Абсолютная устойчивость финансового состояния задается условиями: ± 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 2

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. Рисунок 2 – Построение кривой риска и финансового состояния фирмы в зависимости от возможных потерь и степени устойчивости финансов. 0,75

Кривая финансового состояния Кривая 0,5 риска 0,25 AUTONUM * ROMAN AUTONUM * ROMAN AUTONUM * ROMAN AUTONUM * ROMAN AUTONUM * ROMAN Еа Ес Ет Ен 0 Г1 В1 Б1 А1 ______________________________________________________________ Области финансового состояния Возможные потери в областях риска Лемма Маркова гласит [6]: 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