Статистический риск — это количественная оценка риска ситуации с использованием статистических методов . Эти методы могут использоваться для оценки распределения вероятностей для результата определенной переменной или, по крайней мере, одного или нескольких ключевых параметров этого распределения, и из этого оцененного распределения может быть использована функция риска для получения одного неотрицательного числа, представляющего конкретную концепцию риска ситуации.
Статистический риск учитывается в различных контекстах, включая финансы и экономику , и существует множество функций риска, которые можно использовать в зависимости от контекста.
Одной из мер статистического риска непрерывной переменной , такой как доходность инвестиций , является просто оценочная дисперсия переменной или, что эквивалентно, квадратный корень дисперсии, называемый стандартным отклонением . Другой мерой в финансах, которая рассматривает риск роста как несущественный по сравнению с риском падения , является бета падения . В контексте бинарной переменной простая статистическая мера риска — это просто вероятность того, что переменная примет меньшее из двух значений.
Существует смысл, в котором можно сказать, что один риск A однозначно больше другого риска B (то есть больше для любой разумной функции риска): а именно, если A является сохраняющим среднее значение спредом B. Это означает, что функция плотности вероятности A может быть сформирована, грубо говоря, путем «распространения» функции B. Однако это лишь частичное упорядочение : большинство пар рисков не могут быть однозначно ранжированы таким образом, и различные функции риска, примененные к оценочным распределениям двух таких неупорядоченных рисковых переменных, дадут разные ответы на вопрос, какая из них более рискованна.
В контексте статистической оценки риск, связанный с оценкой конкретного параметра, является мерой степени, в которой оценка может быть неточной.