Оценка риска прогнозов

Оценка риска прогнозов может основываться на исчислении коэффициентов вариации прогнозируемых показателей. Если прогнозирование осуществляется на основе статистических данных с помощью эконометрических моделей, то программные средства статистических пакетов дают оценки как ожидаемых значений прогнозов,так и значений их стандартных отклонений, что позволяет определять величины коэффициентов вариации.

При прогнозировании путем экспертных оценок для определения риска необходимо использовать сценарный подход и получить наиболее вероятные пессимистические и оптимистические оценки. Оценки могут даваться в трех или пяти вариантах. В случае трех вариантов прогноза наиболее вероятное значение можно рекомендовать принимать с вероятностью 50%, а пессимистический и оптимистический варианты — с вероятностью 25% каждый. В случае добавления весьма пессимистического и весьма оптимистического вариантов их вероятность можно рекомендовать принимать величиной по 5% за счет снижения вероятности пессимистического и оптимистического вариантов до 20%.

При использовании сценарного подхода получают дискретное распределение вероятностей прогнозируемого показателя. Напомним, в этом случае ожидаемое значение показателя представляют в следующем виде:

ВВ = Σ_{i = 1 ÷ n} ВВ_i × P_i,

где ВВ — ожидаемое значение показателя; ВВ_i — i-й возможный вариант; P_i — вероятность реализации i-го варианта; n — число возможных вариантов; ∑_{i = 1 ÷ n} — суммирование по всем n вариантам.

Затем рассчитывается дисперсия дискретного распределения следующим образом:

SD² = Σ_{i = 1 ÷ n} (ВВ_i – ВВ)² × P_i,

где SD² — дисперсия показателя; SD — среднее квадратическое отклонение — стандартная ошибка; ВВ — ожидаемое значение показателя; ВВ_i — i-й возможный вариант; P_i — вероятность появления i-го варианта; n — число возможных вариантов; Σ_{i = 1 ÷ n} — сумма.

Далее подсчитывается среднеквадратическое отклонение:

После чего определяется коэффициент вариации: І = SD/ВВ.

Если величина коэффициента вариации превышает 0,33-0,50, то прогноз следует признать недостаточно точным для целей планирования.