광고:
다가오는 토론은 위험 베어링과 회사의 불확실성 베어링 자연의 차이점에 대해 업데이트됩니다.
‘위험’과’불확실성’이라는 두 용어는 종종 회사의 투자가 불확실한 비즈니스 환경에서 운영되고 있다는 사실로 인해 발생할 수있는 잠재적 손실 상황을 지칭하기 위해 상호 교환 적으로 사용됩니다. 위험 베어링은 프로젝트가 잘못 될 경우 손실을 수락 할 책임이 있거나 공유하는 것을 말합니다.
대부분의 경제 활동은 어떤 상황에서는 손실을 초래할 수 있지만 예상되는 결과는 좋을 수 있습니다. 누군가는 어떤 손실든지 만나기의 위험을 부담해야 한다. 어떤 계획사업을 위해 첫번째 위험 부담자는 개인 상사안에 기업가,또는 회사안에 공평 주주 이다.
광고:
손실이 충분히 크면 채권자,세무 당국,나중에 배달 할 물품에 예금을 지불 한 고객,사업이 붕괴 될 때 무보수 된 근로자를 포함하여 회사와 관련된 다른 사람들도 위험에 처해 있습니다.
특정 위험은 보험 할 수 있지만(예:회사 주식의 화재 또는 도난 위험)회사의 생존 및 번영 능력은 아닙니다. 회사 자체는 시장 장소의 위험을 가정해야합니다. 그것은 그것의 제품을 판매 할 수없는 경우는 파산 할 것이다;이 성공하면 이익을 만들 것입니다. 따라서 위험 감수는 상품 및 서비스 공급 프로세스 및 신제품 개발 과정에서 필수적인 부분으로 간주되어야합니다. 이익은 부분적으로 성공적인 위험 감수에 대한 보상입니다.
경영자는 미래가 어떤 것인지 확실히 알지 못하기 때문에 어떤 결정의 가장 가능성이 높은 결과가 무엇인지 추측해야 하며,미래의 사건이 발생할 가능성에 통계적 수익성을 효과적으로 할당해야 한다. 미래의 사건 발생 가능성에 대한 그러한 모든 추정치는 본질적으로 주관적이어야하지만,일부 추정치는 사용 가능한 정보의 양에 따라 다른 추정치보다 좋을 수 있습니다.
정확한 통계적 확률을 공식화 할 수 있도록 많은 양의 정보가 가능하므로 불확실성보다는 위험에 대해 이야기 할 수 있습니다. 예를 들어,보험 회사는 화재 보험 정책 및 화재의 큰 숫자와 각각에 의해 수행 된 손상의 양에 대한 주장을 다루고,그리고 화재가 발생하는 사업의 가능성을 예측하기 위해이 정보를 사용할 수 있습니다.
광고:
이 상세한 통계 정보는 보험 회사가 화재 손실에 대해 그들을 배상하고 그렇게함으로써 이익을 위해 제조 업체의 프리미엄을 청구 할 수 있습니다. 대조적으로,단일 제조 업체는 매우 어려운 화재 및 손상의 양에 의해 손상되는 자신의 건물의 가능성을 예측 찾을 것,이러한 이벤트는 그를 위해 독특한 경험이 될 경향이 있기 때문에.
화재 발생 가능성에 직면하여 제조업체는 심각한 화재로 인한 손실 위험을 부담하거나 보험 회사에 보험료를 지불하여 화재 피해 위험을 피할 수 있습니다. 다시 말하지만,제조업체는 주요 원료의 가격이 내년에 훨씬 더 높을 것이라는 위험을 감수 할 수도 있고,오늘 고정 된 가격으로 미래의 원료를 사기 위해 지금 계약을 체결 할 수도 있습니다.
위험과는 달리 불확실성은 예측하기 어려운 변화 또는 가능성을 정확하게 추정 할 수없는 사건에서 발생합니다. 불확실성은 현재의 사실 또는 미래의 가능성에 대한 지식이나 정보 부족을 의미합니다 불확실성은 주로 미래 사건의 예측 불가능 성으로 인해 발생합니다. 위험과 불확실성 사이에는 차이가 있다.
위험은 개별 이벤트가 알려지지 않았지만 이벤트가 발생하는 빈도(또는 발생할 가능성이 있음)를 알고 있다고 생각하는 경우를 포함합니다. 그러나 그러한 신념이 부재 한 곳에 불확실성이 존재합니다. 개별 사망,화재 또는 자동차 사고와 같은 위험이 적용되는 유형의 이벤트는 잠재적으로 보험 할 수있는 반면 불확실성이 적용되는 유형의 이벤트는 그렇지 않습니다.
광고:
불행히도,대부분의 경영 결정은 본질적으로 거의 반복적이지 않으며 미래를 안내하는 데 사용할 수있는 과거 데이터가 거의 없기 때문에 불확실한 조건에서 이루어집니다. 신제품을 출시 할 때 발생할 수있는 손실의 가능성과 정도에 대한 시장의 불확실성은 관리자가 자신의 판단과 경험과 함께 사용할 수있는 제한된 데이터를 결합하여 평가할 수 있습니다.
관리자는 예측,시장 조사,타당성 조사 등의 정보를 수집하여 미래에 대한 주관적인 추정치를 향상시킬 수 있습니다.,그러나 그들은 의사 결정을 개선 할 때 그러한 정보를 수집하는 비용과 그 가치의 균형을 맞출 필요가 있습니다. 그런 정보 비용이 금지 이는 곳에,매니저는 적당하게 좋은(최적)결정을 주는 가득 차있 비용 값을 매기기 각종 어림셈에 돌지도 모른다.
이 회사의 전통적인 이론은 미래의 비용과 수익에 대한 완벽한 지식으로 무장 한 회사를 예상하여 비용과 수익의 한계 가중치를 기반으로 가격 책정 및 산출 결정을 내렸다. 완벽한 지식에 대한이인지 적 가정은 여러 가지 이유로 비판에 열려 있습니다.
기업가는 위험을 감수해야합니다. 기업가는 성공적인 결과를 기대하여 생산을 수행하는 데 자본을 위험에 빠뜨려야합니다-그는 성공을 보장 할 수 없으며 실패의 위험에 대비할 수도 없습니다. 이익은 일반적으로 불확실성의 부담을 짊어 짐에 대한 보상으로 정의된다,또는 위험 베어링의 기능에 반환으로.
사업을 운영에서 발생 하는 위험은 많은 종류의. 확률의 법칙이 관련된 위험의 정도를 계산할 수 있습니다 이러한 이벤트 및 보험 회사에 적용 할 수 있기 때문에 이러한 직원 홍수,화재,도난,또는 부상으로 인한 손실의 위험으로 이들 중 일부는,보험이다.
그러나 통계학자는 기업이나 기업 그룹이 미래에 이익 또는 손실을 입을 확률을 계산할 수 없습니다. 경제 상황은 항상 변화하고 있으며 과거에 특정 기업의 성공 또는 실패는 미래에 유사한 기업의 성공 또는 실패에 대한 좋은 지침이 아닙니다. 이익,다음,비 보험 위험을 복용에 대한 보상이다.