Распределение вероятностей для проектов А и В

По формуле (1.5) получаем:

CVC=6,3/20=0,315;
CVD=22,14/80=0,276.

Как видно, несмотря на достаточно больше значение , величина CV у проекта D меньше риска на единицу доходности, что достигается за счет достаточно большой величины ERRD.
В данном случае расчет коэффициента CV дает возможность принять решение в пользу второго проекта.
Итак, мы получили два параметра, позволяющие количественно определить степень возможного риска: среднеквадратичное отклонение и коэффициент вариации CV. Но при этом мы вынуждены отметить, что определение степени риска не всегда позволяет однозначно принять решение в пользу того или иного проекта. Поэтому рассмотрим еще один пример.
Известно, что вложение капитала в проекты K и L в последние четыре года приносило следующий доход (см. табл. 4).
Определить, в какой из проектов вложение капитала связано с меньшим риском.

Решение
По формуле (1.4) рассчитаем среднюю норму доходности для обоих проектов.
ARRK=(20+15+18+23)/4=19%,
ARRL=(40+24+30+50)/4=36%.
По формуле (1.3) найдем величину среднеквадратичного отклонения

Видим, что у проекта L средняя норма доходности выше, но при это выше и величина υ . Поэтому необходимо рассчитать коэффициент вариации CV.
По формуле (1.5) получаем:

CVK=2,9/19=0,15;
CVL=9,9/36=0,275.

Коэффициент вариации для проекта L выше в 2 раза, следовательно, вложение в этот проект почти вдвое рискованнее.
Однако данные таблицы 5 говорят, что минимальная доходность проекта L выше максимальной доходности проекта K. Очевидно, что вложение в проект L в любом случае более рентабельно. Полученные же значения и CV означают не возможность получения более низкой доходности, а возможность неполучения ожидаемой доходности от проекта L.