Modelarea riscului si incertitudinii

Riscul exista atunci cand o multime de consecinte nefavorabile sunt associate unor decizii

posibile si se poate cunoaste sau determina cu ajutorul probabilitatilor sansele aparitiei acestor

consecinte.

Riscul economic reprezinta incapacitatea firmei de a se adapta la timp cu cel mai mic cost

la variatiile mediului. Riscul economic reprezinta volailitatea rezultatelor economice in conditiile

de exploatare. Dupa natura activitatii si pozitia sa in mediul economic, rezultatele firmei sunt

inflentate de cresterea pretului energiei, cresterea salariilor, accentuarea concurentei, inovatia

tehnologica.1

Incertitudinea si riscul legat de ea sunt caracteristice proceselor care au loc in sistemele

agricole. Datorita particularitatiilor acestor sisteme, multe din variabilele care le descriu nu pot fi

deterministe, nu pot lua o umica valoare cu certitudine. In marea lor majoritate marimile

caracteristice sistemelor agricole sunt variabile aleatoare. Modelele ce se construiesc pentru

sistemele agricole trebuie sa tina cont de aceasta realitate. Tratarea unor astfel de modele este

insa mai dificila pentru ca face apel la o teorie matematica aparte si anume teoria probabilitatilor.

Incertitudinea apare atunci cand cel putin una din actiuni are asociate mai multe

consecinte posibile. Multiplicitatea consecintelor unei actiuni posibile provine din faptul ca nu se

poate controla perfect mediul extern.

Obiectivul modelarii incertitudinii este sa descrie comportamentul individual in conditiile

de incertitudine, adica sa studieze cum evalueaza un decident rational o perspectiva aleatoare

pentru a produce o ordonare, un clasament al acestor loterii in vederea fundamentarii deciziilor

privind actiunile lor.

1. Criterii de apreciere a perspectivelor aleatoare

La fel ca in situatiile de certitudine cand pe multimea consecintelor se defineste o

preordine a preferintelor rationalizand astfel deciziile, tot asa trebuie procedat si in situatiile de

incertitudine. Diferenta consta in faptul ca in incertitudine, individual trebuie sa compare

1 Camelia Ratiu, Modelare & Simulare economica, Breviar, Ed. Economica, Bucuresti, 2009, pag. 87

1

distributii de probabilitate pentru a allege pe cea mai favorabila. Determinare clasamentului

perspectivelor aleatoare ocupa un loc central in teoria financiara modera.

Criteriul sperantei matematice a castigului

De-a lungul timpului s-a simplificat problema evaluarii perspectivelor aleatoare

presupunand ca toate distributiile de probabilitate relatine la consecintele monetare pot fi

caracterizate printr-un singur numar adica speranta matematica (media) a castigului.

Criteriul speranta – varianta

Divergenta dintre preferintele observate si criteriul E provine din faptul ca atunci cand

evalueaza loteriile, indivizii fac sa intervina si alte consideratii pe langa speranta matematica a

castigului.Au fost facute numerooase propuneri de imbunatatire a criteriului E printer acestea

una mai simpla si foarte utilizata in literature financiare este datorata lui H.Markowitz. Ea consta

in introducerea ca element de apreciere a unei loterii pe langa sperantta matematica E(a) si

variantei (dispersiei) castigului posibil.2

Criteriul sperantei de utilitate

Insuficienta criteriului maximizarii sperantei matematice a castigului a fost sesizata inca

din secolul al XVIII-lea de Nicolas Bernoulli, prin vestitul paradox Sankt-Petersburg. Au fost

propuse mai multe solutii pentru rezolvarea acestui aparent paradox, dar se pare ca nici una nu

are astazi rezonanta celei sugerate de Cramer.

Cramer a enuntat, practic principiul maximizarii sperantei de utilitate, cunoscut apoi ca si

principiul lui Bernoulli, sugerand introducerea unei functii reprezentative a preferintelor

individului pe multimea perspectivelor aleatoare. Observatia lui Cramer a fost ca pe indivizi sa

nu-i intereseze direct de castig ci sa tranforme acest castig la o alta scara: utilitatea castigului

U(x). Aceasta functie de utilitate este caracterizata traditional prin prima derivata prozitiva si a

doua derivata negativa.3

2. Decizii in conditii de incertitudine2 Mircea Gheorghita, Modelarea si simularea proceselor economice.

3 Mircea Gheorghita, Modelare si simulare in sisteme agricole, Ed. Universitara, Bucuresti, 2002, pag. 148

2

Pentru astfel de probleme se pot utiliza mai multe criterii de decizie.

Criteriul prudent sau pesimist ( criteriul lui Wald) consta in aplicarea principiului maxi-

min, insa numai in ceea ce priveste strategiile decidentului (se vor determina utilitatile

marimile pe linii si dintre acestea se va alege cea mai maxima.

Criteriul optimist ( criteriul lui Hurwicz) recomanda sa se aprecieze pentru fiecare

strategie in parte o probabilitate p1 de realizare a situatiei celei mai dezavantajoase. Cu

ajutorul acestor doua probabilitati se calculeaza sperantele matematice si se alege strategia

care corespunde sperantei matematice celei mai avantajoase.

Criteriul Laplace consta in a considera starile naturii ca achiprobabile si in a aplica, apoi

criteriul compararii sperantelor matematice.

Criteriul regretului ( criteriul lui Savage ). Conform acestui criteriu, strategia trebuie

aleasa luand in considerare diferenta intre valoarea rezultatului optim ce s-ar fi putut obtine

intr-o anumita stare a naturii si valoarea celorlalte rezultate. Savage denumeste aceasta

diferenta “ regret” si propune luarea deciziei in urma aplicarii criteriului pesimist la matricea

regretelor. Aceasta matrice se obtine scazand valoarea fiecarui element al matricei initiale din

valoarea elementului de marime optima pe coloana respectiva.

3. Decizii in conditii de risc

In procesul managerial, decidentii ( cu niveluri diferite de autoritate ) sunt deseori pusi in

situatii dificile prin necesitatea optiunii dintr-o multime de strategii a unei singure:

Modelarea structurii generale a unui proces decisional ne conduce la preciziarea

elementelor acestuia, si anume:

- Decidentul;

- Formularea problemei;

- Multimea variantelor/alternativelor posibile ce caracterizeaza o situatie decizionala;

- Multimea consecintelor anticipate pentru fiecare varianta;

- Multimea criteriilor de decizie ale decidentului;

- Obiectivele propuse de decident ( minimizarea/maximizarea unor indicatori tehnico-

economici);

- Starile naturii - factori independent de decidenti, de tip conjunctural.

3

Din multimea variantelor posibile, decidentul urmeaza sa retina numai una si anume pe

cea mai convenabila.

Ca urmare a necesitatii de a compara intre ele diferite variante decizionale caracterizate

prin mai multe consecinte se face apel la conceptul de utilitate, unitate comuna de masura a

consecintelor diverselor alternative decizionale.4

Bibliografie

4 Camelia Ratiu-Suciu, Modelare economica, Ed. ASE, Bucuresti, 2009, pag. 133

4

Camelia Ratiu, Modelare & Simulare economica, Breviar, Ed. Economica, Bucuresti,

2009, pag. 87

Camelia Ratiu-Suciu, Modelare economica, Ed. ASE, Bucuresti, 2009, pag. 133

Mircea Gheorghita, Modelare si simulare in sisteme agricole, Ed. Universitara, Bucuresti, 2002,

pag. 148

Mircea Gheorghita, Modelarea si simularea proceselor economice.

5