<<
>>

Коэффициент вариации

представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к среднему ожидаемому значению и показывает степень отклонения получаемых результатов.

V = —* 100%, Х

гдеV - коэффициент вариации, %;

G- среднее квадратическое отклонение;

X - среднее ожидаемое значение.

Так как коэффициент вариации - величина относительная, то на его размер не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя.

С помощью коэффициента вариации можно сравнивать даже колебле-

мость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации изменяется в пределах от 0 до 100%, при этом, значение коэффициента прямо пропорционально силе колеблемости. Установлена следующая качественная оценка различных коэффициентов вариации :

до 10% - слабая колеблемость;

10-25% - умеренная колеблемость;

свыше 25% - высокая колеблемость.

В качестве варианта может быть использован несколько упрощенный метод определения степени риска. Так как количественно риск характеризуется оценкой вероятной величины максимального и минимального результатов, то «чем больше диапазон между этими величинами при равной их вероятности, тем выше степень риска»1 . Тогда для расчета дисперсии можно использовать следующую формулу:

&2 = PMAX * ( max - XУ + Pmin * (X - Xmin У ,

2

гдеа2 - дисперсия;

Pmax - вероятность получения максимального результата;

Xmax - максимальная величина результата;

X - средняя ожидаемая величина результата;

Pmjn - вероятность получения минимального результата;

Xmjn - минимальная величина результата.

Полученные показатели следует учитывать в комплексе, так как использование отдельного критерия оценки риска не может служить основой принятия решения в пользу какой-либо стратегии.

В практике встречаются ситуации, когда отсутствует информация о вероятностях состояний среды, т.е. необходима оценка риска в условиях полной неопределенности - (2). В таких случаях для определения наилучших решений используются следующие критерии: максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвица. Применение каждого из перечисленных критериев рассмотрим на примере матрицы выигрышей А (1) и матрицы рисков R (2).

<< | >>
Источник: Грищенко Н.Б.. Основы страховой деятельности: Учебное пособие. Барнаул: Изд-во Алт. ун-та,2001. 274 с.. 2001

Еще по теме Коэффициент вариации:

  1. 1.2.10. Определение. Если существует производная функциив точке , то она называется первой вариацией функционала в точке при данной вариации аргумента, и обозначается :
  2. К теплофизическим свойствам твёрдых горючих ископаемых обычно относят удельную теплоёмкость, коэффициенты теплопроводности и температуропроводности, коэффициент теплового расширения, а также теплоту сгорания.
  3. 6.2 Относительные показатели вариации
  4. 17.3 Расчет показателей вариации
  5. 6.1 Абсолютные показатели вариации
  6. 5.1. Вариация энергии Гельмгольца
  7. Вариации
  8. 1.3.1. Теорема (о вариации интегрального функционала)
  9. Современные короткопериодные вариации
  10. Проведение анализа вариаций и связей
  11. Среднепериодные вариации в среднем и позднем голоцене
  12. 1.2.11. Теорема (необходимое условие локального экстремума функционала в терминах первой вариации).
  13. §5 Процессы с ограниченной вариацией.
  14. Проведение анализа вариаций, связей и предпочтений
  15. Долгопериодные вариации в плейстоцене