 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Субъективные и объективные распределения вероятностей
Во всех четырех предыдущих примерах при построении распределений вероятностей использовались субъективные оценки риска и доходности в будущем, или оценки ex ante. Те же методы можно применять и к фактическим, или ex post, данным для получения объективных, а не субъективных оценок риска, при условии, что имеются в наличии временные ряды данных. Например, предположим, что инвестиции, аналогичные инвестициям проекта 2, осуществлялись ежегодно в течение последних 10 лет. В данном случае имеется 10 фактических значений доходности, к, этого проекта. Эти значения можно использовать для расчета динамических средних значений доходности, 
, дисперсии и среднего квадратического отклонения для проекта 2:
Эти формулы обычно используются для анализа выборочных данных, а исходные данные рассматриваются как выборка из более крупной совокупности. Использование временных рядов в прогнозных целях основывается на предпосылке, что существующие тенденции сохранятся и в будущем. Если это так, временные ряды можно использовать как основу для составления прогнозов, а полученные средние значения доходности, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации — для оценки проекта 2. Совершенно очевидно также, что такой анализ неприменим для оценки новых проектов — если нет соответствующих временных рядов данных, необходимо основываться на субъективных оценках вероятностей.
Проведенный анализ субъективных и объективных распределений вероятностей позволяет сделать важный вывод: в финансовом анализе мы, как правило, сталкиваемся с двумя источниками риска: 1) риск, связанный с неопределенностью исходов при заданном распределении вероятностей, и 2) дополнительный риск, связанный с тем, что используемые распределения вероятностей сами по себе могут содержать неточности. Анализируя риск, можно производить абсолютно точные расчеты, однако на самом деле они в значительной степени субъективны.
Вопросы для самопроверки
Какие показатели оценки общего риска вам известны?
Является ли один из них более предпочтительным по сравнению с остальными?
Поясните различие между субъективными и объективными распределениями вероятностей.
Поиск по сайту: