Методы для оценки величины вероятностей и рисков
| № | Методы оценки рисков | Суть метода |
| 1. | Статистические методы | Суть статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода. |
| 1.1 | Метод оценки вероятности исполнения | Позволяет дать упрощенную статистическую оценку вероятности исполнения какого – либо решения путем расчета доли выполненных и невыполненных решений в общей сумме принятых решений |
| 1.2 | Метод анализа вероятностных распределений потоков платежей | Позволяет при известном распределении вероятностей для каждого элемента потока платежей оценить возможные отклонения стоимостей потоков платежей от ожидаемых |
| 1.3 | Технология «Risk Metrics» | Разработана компанией «J.P. Morgan» для оценки риска рынка ценных бумаг. Методика подразумевает определение степени влияния риска на событие через вычисление «меры риска» |
| Аналитические методы | Позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей и используются в основном для анализа риска инвестиционных проектов. | |
| 2.1 | Анализ чувствительности | Сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении |
| 2.2 | Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска | Основная идея заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой |
| 2.3 | Метод достоверных эквивалентов | С помощью данного метода осуществляется корректировка ожидаемых значений потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены |
| 2.4 | Метод сценариев | Позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений |
| 3. | Метод экспертных оценок | Представляет собой комплекс логических и математико – статистических методов и процедур по обработке результатов опроса группы экспертов, причем результаты опроса являются единственным источником информации |
| Метод аналогов | используется в том случае, когда применение иных методов по каким – либо причинам неприемлемо. Метод использует базу данных аналогичных объектов для выявления общих зависимостей и переноса их на исследуемый объект. |
[13]
К вероятностям, используемым при определении количественной оценки риска, относятся вероятности событий и вероятности изменения состояния системы, в том числе вероятности безотказной работы оборудования.
При оценке вероятности существуют общие ошибки или смещения величин риска, которых следует избегать, учитывая следующие особенности.
- Обычно люди недооценивают низкие вероятности и переоценивают слишком высокие вероятности. Зная об этих тенденциях, следует стремиться их компенсировать, применяя соответствующие гарантированные оценки.
- Не всегда справедливо предположение о том, что все состояния и события независимы. Для событий, имеющих общую причину с высокой вероятностью появления, общая вероятность выше, чем произведение составляющих вероятностей.
- Обычно люди оценивают вероятности сценариев, включающих опасность для имущества, и недооценивают или игнорируют распространенные сценарии, такие как возникновение пожара от электрозамыкания или нагревательного оборудования. Это является причиной использования усеченных данных об инцидентах возникновения пожара при оценке вероятностей возгорания.
- Обычно инженеры используют данные о тщательном исследовании пожара в каждом инциденте. Это может привести к некоторым заблуждениям при оценке вероятностей, так как базы данных включают только необходимую часть информации о происшедших пожарах, в которой преобладают данные о пожарах с высоким уровнем потерь и со смертельным исходом. Таким образом, могут быть пропущены менее опасные пожары, где фактически происходит большинство смертельных случаев, а также наиболее крупные пожары, наносящие большой ущерб имуществу.
- Неблагоразумно считать нулевой вероятность сценариев, которые никогда не были документально описаны в доступных базах данных по ущербу от пожара. Если подобное упущение отражает недостаток данных, то хорошей практикой может быть использование более высокой вероятности для общего сценария, который включает более точные данные для оценки вероятности. Также возможно использование статистических методов оценки вероятности события, которое еще не произошло.
Величина риска чаще всего складывается из двух величин: вероятности и возможного ущерба.
В качестве количественной оценки вероятности на основе данных обычно используют частоту, которую вычисляют путем деления предполагаемого количества исследуемых событий на период или количество возможностей появления событий. Знаменатель может измеряться в единицах времени (например, количество событий в год), количестве человек (например, количество пожаров на тысячу человек), единицах стоимости имущества (например, количество пожаров на общую стоимость всех зданий и их содержимого), количестве зданий (например, пожары на тысячу зданий данного типа) или других единицах (например, пожары на тысячу компаний, владеющих или использующих производственные здания одного типа).
Базы данных для числителей или знаменателей могут быть созданы на основе выборочных данных (допускающих статистическую выборку данных для оценки размера полной группы или генеральной совокупности, из которой отобрана выборка) или путем сбора сведений (обеспечивающего наиболее полные данные о группе).
Главное преимущество использования моделирования состоит в том, что, в отличие от других методов оценки, оно обычно обеспечивает получение не только количественных оценок, необходимых для анализа риска объекта защиты, но также помогает понять взаимосвязь изменений в объекте защиты с изменениями полученных значений вероятности. Эта взаимосвязь необходима в случае, когда при оценке пожарного риска первоначального состояния объекта защиты не получена приемлемая оценка соответствующего риска.
Использование модели не исключает использование экспериментальных или экспертных данных, но уменьшает потребность в данных по другим переменным.
Оценка вероятности может быть проведена на основе технического или научного анализа.
[3].
4.2 . Оценка ущербов.
4.2.1 Основные принципы системного анализа и моделирования процесса причинения ущерба.
Существует два основных подхода к оценке ущерба в результате реализации риска природных и природно-техногенных процессов.
Первый подход основан на подсчете возможного ущерба от реализации конкретного опасного процесса. Здесь широко используются такие показатели, как общее число жертв, общее число пострадавших, общий объем экономических потерь и т.д.
При втором подходе риск оценивается по тем средствам, которые необходимо вложить в восстановление инфраструктуры территории, человеческого и экологического потенциала после реализации риска.
Если отсутствует точная информации о времени и возможности наступления аварийной ситуации, но необходимо принять решение о дальнейшем ведении деятельности, либо о ее приостановке, изменении интенсивности или применении дополнительных мер защиты. Ситуация, связанная с вероятностным прогнозом описывается с помощью так называемой «платежной матрицы» (табл. 4.4).
Таблица 4.4
Дата добавления: 2015-01-24; просмотров: 1530;