사업 위험을 줄이는 방법?

여기서는 소비자와 기업이 위험을 줄일 수있는 세 가지 방법을 설명합니다. 이들은 다각화, 보험 및 정보입니다.

소비자와 비즈니스가 위험을 줄일 수있는 몇 가지 중요한 방법은 다음과 같습니다.

방법 # 1. 다각화 :

자원을 다양한 위험 상황에 할당함으로써 위험을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 불확실한 수익을 올리는 많은 활동 중 하나만 추구하기 위해 가용 시간을 할애하거나 그러한 활동에 시간을 할애 할 수 있습니다. 그의 복귀는 전자보다 후자에서 더 크다는 것이 종종 보인다.

마찬가지로 주식 시장에서 개인은 자신의 자원을 사용하여 수익이 불확실한 주식을 구매합니다. 일부 주식의 가격은 다른 주식보다 더 상승 할 수 있으며 일부 주식의 가격은 하락할 수도 있습니다. 여기에서 주식을 몇 개만 사지 않고 많은 주식의 포트폴리오를 유지한다면 승자가 될 수 있습니다.

방법 # 2. 보험 :

위험 회피 사람들은 위험을 피하기 위해 기꺼이 지불합니다. 그들은 보험 구매를 통해이를 할 수 있습니다. 실제로 보험 비용이 예상 손실보다 크지 않으면 위험 회피 사람들은 자신이 겪을 수있는 재정적 손실을 완전히 복구 할 수있는 충분한 보험을 사게됩니다.

예를 들어, 주택 소유자는 자신의 집이 화재로 손상 될 가능성이 10 % 일 것이며, 이 경우 그의 재정 손실은 Rs 50, 000이 될 것입니다.

이 경우, 화재 보험 비용이 예상 손실과 같은 5, 000 루피를 넘지 않으면 위험을 피하기 위해 보험에 들어갑니다. 이 예에서 최대 5, 000 루피를 지불하면 실제로 화재가 발생하면 50, 000 루피의 손실을 복구 할 수 있습니다.

이 예를 더 살펴 보겠습니다. 그 집의 가치가 5, 00, 000 루피이고 상기 보험 비용이 실제로 5, 000 루피라고 가정 해 봅시다. 여기서 사람이 보험을 사지 않으면 화재가 실제로 발생하면 재산이 4, 50, 000 루피로 줄어들고 불이 없으면 5, 00, 000 루피가됩니다.

이 경우 그의 예상 부는 Rs (4, 50, 000 x 0.1 + 5, 00, 000 x 0.9) = Rs 4, 95, 000의 가치가 있습니다. 또한 여기에 부의 SD는

반면에, 사람이 보험을 사면 화재 발생에 관계없이 그의 부는 4, 95, 000 루피가 될 것입니다 (보험료로 인해 5, 000 루피가 적음). 이 경우 부의 예상 가치는 4, 95, 000 루피이며 SD는 0입니다.

이 모든 데이터를 표 7.1에 정리했습니다.

위의 표에서 두 가지 상황 (보험 적용 범위와 비 보상 범위)에서 예상 부가 동일 (Rs 4, 95, 000) 한 것을 쉽게 알 수 있습니다. 물론 변동성은 (SD가 제공 한) 매우 다릅니다. 보험이 없으면 부의 SD는 15, 000 루피이며 보험의 경우 0입니다. 이것은 우리에게 보험이없는 상황이 더 위험하다는 것을 의미합니다. 즉, 보험은 사람이 위험을 줄이는 데 도움이됩니다.

또한 우리의 예에서 불이 없으면, 무보험 주택 소유자는 주택의 보험 소유자와 비교하여 Rs 5, 000 (보험료)을 얻습니다 [표 7.1의 열 (3)].

반면, 화재가 발생하면 보험이없는 주택 소유자는 보험이있는 주택 소유자에 비해 45, 000 루피 (화재로 인한 피해)-5, 000 루피 (보험료)를 잃게됩니다. 위험을 회피하는 사람의 경우 손실은 이익보다 (유틸리티의 변화 측면에서) 더 많이 계산됩니다. 따라서 위험 회피 주택 소유자는 보험을 구매함으로써 더 높은 유틸리티를 누릴 수 있습니다.

방법 # 3. 많은 수의 법칙 :

위험을 피하기 위해 위험 회피 사람들은 보험을 구매할 것입니다. 보험 판매를 전문으로하는 보험 회사가 있습니다. 이제 문제는 보험 회사가 어떻게 고객의 위험 부담을 감당하면서도 이익을 얻는가하는 것입니다. 그 답은 “많은 수의 법칙”에 있습니다.

이 법에 따르면 무작위 실험의 단일 시험 결과는 예측할 수 없지만 많은 실험 시험의 평균 결과는 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 편견이없는 동전의 단일 던지기 결과는 '머리'또는 '꼬리'일 가능성이 높습니다. 정확하게 예측할 수는 없습니다.

그러나 우리가 그러한 시험을 여러 번 수행하면 평균적으로 시험의 절반에서 '머리'가, 시험의 나머지 절반에서 '꼬리'가 얻어 질 것이라고 말할 수 있습니다.

우리는 이제 이러한 개념을 화재 보험 사례에 적용 할 수 있습니다. 이 예에서 화재 사고가 발생할 확률은 0.1입니다. 이 경우 많은 수의 법에 따라 1, 000 주택 (모든면에서 동일)마다 평균 100 주택이 화재 사고에 직면하게됩니다. 그러나 1, 000 채의 특정 표본에서 화재가 발생한 집의 수는 120 개 이상일 수 있습니다.

따라서이 1, 000 채의 주택 소유자가 보험을 사면 회사는 보험료로 Rs (5, 000 x 1, 000) = Rs 50, 00, 000을받는 반면, 보상금으로 Rs (50, 000 x 120) = Rs 60, 00, 000을 지불해야합니다 화재로 인한 손상. 따라서 이러한 경우 보험 회사는 막대한 손실을 입게되고 비즈니스를 중단하게됩니다.

반면, 회사가 다수의 주택 소유자에게 보험을 판매 할 수 있다면 (간단하게하기 위해 모든면에서 동일), 20, 000 명의 구매자에게 판매하면 많은 수의 법으로 인해 2, 000 건의 화재.

이 경우 회사는 프리미엄 Rs (5, 000 x 20, 000) = Rs 100, 000, 000으로받는 반면, Rs (50, 000 x 2, 000) = Rs 100, 000, 000을 지불해야합니다. 즉, 여기서 손실을 지불 할 수있는 충분한 프리미엄을 생성 할 수 있습니다 . 보험 회사는 많은 수의 법률에 의존하여 총 지불액이 총 보험료 금액을 초과하지 않도록 할 수 있습니다.

방법 # 4. 보험 계리 적 공정성 :

위의 예에서와 같이 보험료가 예상 지급액과 같으면 보험이 실제로 공정하다고 말합니다. 그러나 관리 비용을 충당하고 약간의 이익을 얻으려면 보험 회사가 예상 손실보다 충분히 큰 보험 기금을 창출 할 수있는 보험료 요율을 수정해야합니다.

이 보험료율은 보험 계리 적 공평보다 다소 높습니다. 그러나 시장이 상당히 경쟁력을 갖도록 충분히 많은 보험 회사가있는 경우 보험료율은 보험 계리 적 요금에 가깝습니다. 일부 국가에서는 구매자가 과도한 보험료를 지불하지 못하도록 보험료가 규제됩니다.

방법 # 5. 정보의 가치 :

사람과 소비자, 기업 모두 제한된 정보를 바탕으로 결정을 내리는 경우가 많습니다. 정보가 더 완전하다면, 더 나은 예측을하고 위험을 줄일 수 있습니다. 정보는 귀중한 상품이기 때문에 사람들은 기꺼이 비용을 지불 할 것입니다.

완전한 정보의 가치는 완전한 정보가있을 때 선택의 기대 값과 정보가 불완전 할 때의 예상 값 사이의 차이입니다.

 

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