Вероятностный подход. Одним из первых ученых, обративших внимание на проблему неопределенности в рамках современной экономической теории

Одним из первых ученых, обративших внимание на проблему неопределенности в рамках современной экономической теории, был американский экономист Фрэнк Найт (1885–1974). Он различал два типа вероятности: математическую (или априорную) и статистическую.

Вероятность первого типа определяется общими, заранее заданными принципами. Например, вероятность выпадения цифры, обозначенной на игральной кости, равна одной шестой.

Априорная вероятность – это абсолютно однородная классификация случаев, во всем идентичных.

Вероятность второго типа можно определить лишь эмпирически. Например, вероятность возникновения пожара в данном конкретном здании. Конечно, имеется определенная статистика, однако она относится к другим зданиям города, каждое из которых имеет свою специфику. Здесь трудно отделить случайное от необходимого и практически невозможно устранить все случайные факторы. Здесь нет полной однородности внутри выделяемого класса, отсутствуют равновероятные альтернативы и поэтому нельзя точно определить вероятность с помощью априорных математических вычислений.
Статистическая вероятность – это эмпирическая оценка частоты проявления связи между утверждениями, неразложимыми на изменчивые комбинации одинаково вероятных альтернатив.
Первый тип вероятности очень редко встречается в бизнесе, второй – типичен для деловой сферы. Первый тип поддается однозначному измерению, для измерения второго требуются субъективные оценки.
Применительно к экономическим задачам методы теории вероятностей сводятся к определению значений вероятностей наступления событий и к выбору самого предпочтительного, исходя из наибольшей величины математического ожидания.

Математическое ожидание определяется как произведение абсолютной величины события на вероятность его наступления.
Построение сложных распределений вероятностей
Одним из методов, относящихся к вероятностному подходу, является метод моделирования задачи выбора с помощью «дерева решений». Данный метод предполагает графическое построение вариантов решений, которые могут быть приняты. Следуя вдоль построенных ветвей и используя специальные методики расчета вероятностей, оценивают каждый путь и затем выбирают менее рискованный.
МЕТОД АНАЛОГИЙ

Сущность метода аналогий, также имеющего в основе вероятностный подход к оценке риска,состоит в анализе всех наличных данных, касающихся осуществления предприятием аналогичных проектов в прошлом с целью расчета вероятностей возникновения потерь. Наибольшее применение метод аналогий находит при оценке риска часто повторяющихся проектов, например, в строительстве. Если строительная фирма предполагает реализовать проект, аналогичный уже завершенным проектам, то для расчета уровня риска предпринимаемого проекта можно построить так называемую кривую риска на основании имеющегося статистического материала. С этой целью устанавливаются области риска, ограниченные нижней и верхней границами общих потерь. Метод аналогий чаще всего используется в том случае, если другие инструменты оценки риска неприемлемы; он связан с использованием базы данных о рисках аналогичных проектов.