s²= ---------------,

åА

где s² — дисперсия;

х — ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

е — среднее ожидаемое значение;

А — частота случаев, или число наблюдений.

Коэффициент вариации — это отношение среднего квадратнчного отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.

V=s/e*100,

где V – коэффициент вариации, %;

s - среднее квадратичние отклонение;

е – среднее арефметическое.

Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации:

·                    до 10% — слабая колеблемость;

·                    10—25% — умеренная колеблемость;

·                    свыше 25% — высокая колеблемость.

 В нашем примере среднее киадратическое отклонение составляет:

·                    в мероприятии А: Од = 16,5^ 4,06;

·                    в мероприятии Б: erg = 24,06 •= 4,905.

Коэффициент вариации:

для мероприятия А:V_А= 16,917;

для мероприятия Б: V_Б = 20,609.

Коэффициент вариации при вложении капитала и мероприятие А меньше, чем при мероприятии Б. Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим риском, а значит, предпочтительнее. Дисперсионный метол успешно применяется и при наличии более чем двух альтернативных признаков.

В тех случаях, когда информация ограничена, для количественного анализа риска используются аналитические методы, или стандартные функции распределения вероятностей, например нормальное распределение, или распределение Гаусса, показательное (экспоненциальное) распределение