522
где
r
– первый возможный результат инновации;
p
j
– вероятность
i
-го результа-
та;
n
– число возможных результатов.
Пример 3
. Инновационная компания разработала новый витамин, стиму-
лирующий творческую активность персонала. Затраты на проведение исследо-
ваний и испытаний препарата составили 20 тыс. руб. К препарату проявили ин-
терес две фармацевтические компании. Они готовы купить сырье для произ-
водства витамина за 40 тыс. руб. Себестоимость сырья для фирмы-инноватора
составит 10 тыс. руб. Вероятность того, что компании купят или не купят сы-
рье, одинакова: 50:50. Возможные результаты инновационной деятельности
представлены следующими вариантами (табл. 12.1):
•
ни одна из компаний не купит сырье: фирма-инноватор понесет убытки в
размере затрат на проведение исследований и испытаний (20 тыс. руб.);
•
сырье и технологию производства приобретет лишь одна из компаний,
тогда прибыль фирмы-инноватора составит: 40 - 10 - 20 = 10 тыс. руб.;
•
сырье и технологию закупят обе фармацевтические компании:
•
(40 - 10) 2 - 20 = 40 тыс. руб.
Таблица 12.1.
Возможные результаты инновационной деятельности (тыс. руб.)
Возможный
результат
1-я
Вероятность
купит
не купит
2-я компания
купит
+40
+10
0,5
не купит
+ 10
-20
0,5
Вероятность
0,5
0,5
Тогда наиболее ожидаемый доход от инновации составит:
r
е
= 40 · 0,5 · 0,5 + 10 · 0,5 ·0,5 + 10 ·0,5 ·0,5 - 20 ·0,5 ·0,5 = +10 тыс. руб.
Количественной оценкой риска той или иной инновации принято считать
вариацию (
var
) – разброс возможных результатов инновационной операции от-
носительно ожидаемого значения (математического ожидания), рассчитывается
как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата:
∑
=
−
=
n
i
e i
i
r r P
1
2
)4(
)
(
var
. (12.4)
Также для оценки риска используется показатель среднего линейного от-
клонения (
σ
), который иногда называется дисперсией:
var
=σ
. (12.5)
Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя
стандартного отклонения, или колеблемости (γ):
e
r
σ
=γ
. (12.6)