The Degree of RiskIt is intuitively

The Degree of Risk
It is intuitively obvious that there are some situations
in which the risk is greater than in other situations.
Just as we should agree on what we mean when we
use the term risk, we should agree on the way(s)
in which risk can be measured. Precisely what is
meant when we say that one alternative involves
“more risk” or “less risk” than another?
It would seem that the most commonly accepted
meaning of degree of risk is related to the likelihood
of occurrence. We intuitively consider those events
with a high probability of loss to be “riskier” than
those with a low probability. This intuitive notion of
the degree of risk is consistent with our definition
of risk. When risk is defined as the possibility of an
adverse deviation from a desired outcome that is
expected or hoped for, the degree of risk is measured
by the probability of the adverse deviation.
In the case of the individual, the hope is that no
loss will occur, so that the probability of a deviation
from what is hoped for (which is the measure of
risk) varies directly with the probability that a loss
will occur. In the case of the individual, we measure
risk in terms of the probability of an adverse deviation
from what is hoped for. Actuarial tables tell us,
for example, that the probability of death at age 60
is approximately 1 percent and that at age 83 it is
about 10 percent. At age 96, the probability of death
increases to nearly 30 percent. Using the probability
of an adverse deviation from the outcome that
is hoped for, we view the risk of death at age 83 as
greater than that at age 60, but less than that at age
96. The higher the probability that an event will occur,
the greater the likelihood of a deviation from the
outcome that is hoped for and the greater the risk,
as long as the probability of loss is less than one.
If the probability of loss is 1.0, there is no chance
of an outcome other than that which is expected
and, therefore, no hope of a favorable result. Similarly,
when the probability of loss is zero, there is no
possibility of loss and therefore no risk.
In the case of a large number of exposure units,
estimates can be made about the likelihood that
a given number of losses will occur, and predictions
can be made on the basis of these estimates.
Here the expectation is that the predicted number of
losses will occur. In the case of aggregate exposures,
the degree of risk is not the probability of a single
occurrence or loss; it is the probability of some outcome
different from that predicted or expected. Insurance
companies make predictions about losses
that are expected to occur and charge a premium
based on this prediction. For the insurance company,
then, the risk is that its prediction will not be
accurate. Supposethat based on past experience, an
insurer estimates that 1 out of 1000 houses will burn.
If the company insures 100,000 houses, it might predict
that 100 houses will burn out of the 100,000
insured, but it is highly unlikely that 100, and only
100, houses will burn. The actual experience will
undoubtedly deviate from the expectation, and insofar
as this deviation is unfavorable, the insurance
company faces risk. Therefore, the insurance company
not only predicts the number of houses that
will burn but also estimates the range of error. The
prediction might be that 100 losses will occur and
that the range of possible deviation will be plus or
minus 10. Some number of houses between 90 and
110 are expected to burn, and the possibility that
the number will be more than 100 is the insurer’s
risk. Students who have studied statistics will note
that when one of the standard measures of dispersion
(such as the standard deviation) is used, risk is
measurable, and we can say that more risk or less
risk exists in a given situation, depending on the
standard deviation.
At times we use the terms more risk and less risk
to indicate a measure of the possible size of the
loss. Many people would say that there is more risk
involved in a possible loss of $1000 than in that of
$1, even though the probability of loss is the same
in both cases. The probability that a loss may occur
and the potential severity of the loss if it does
occur contribute to the intensity of one’s reaction
to risk. It seems, therefore, that a measurement of
risk should recognize the magnitude of the potential
loss. Given two situations, one involving a $1000
exposure and the other a $1 exposure, and assuming
the same probability in each case, it seems appropriate
to state that there is a greater risk in the case of
the possible loss of $1000. This is consistent with our
definition of risk, since the loss of $1000 is a greater
deviation from what is hoped for (i.e., no loss) than
is the loss of $1. On the other hand, given two situations
in which the amount exposed is the same
(e.g., $1000), there is more risk in the situation with
the greater probability of loss.

Kết quả (Việt) 1:

Mức độ rủi roNó là trực giác rõ ràng rằng có một số tình huốngtrong đó nguy cơ là lớn hơn trong các tình huống khác.Cũng giống như chúng ta nên đồng ý về những gì chúng tôi có nghĩa là khi chúng tôisử dụng nguy cơ hạn, chúng ta nên đồng ý về các way(s)trong đó nguy cơ có thể đo được. Chính xác là gìcó nghĩa là khi chúng ta nói rằng một sự thay thế liên quan đến"rủi ro hơn" hoặc "ít có nguy cơ" hơn?Có vẻ như nó thường được chấp nhậný nghĩa của mức độ rủi ro có liên quan đến khả năngxảy ra. Chúng tôi trực giác xem xét những sự kiệnvới một xác suất cao của mất mát là "rủi ro" hơnnhững người có một xác suất thấp. Khái niệm này trực quan củamức độ rủi ro là phù hợp với định nghĩa của chúng tôinguy cơ. Khi nguy cơ được định nghĩa là khả năng của mộtCác độ lệch bất lợi từ một kết quả mong muốn làdự kiến, hoặc hy vọng, mức độ rủi ro được đobởi các xác suất của độ lệch bất lợi.Trong trường hợp cá nhân, Hy vọng là khôngmất mát sẽ xảy ra, vì vậy mà xác suất của một sự chệch hướngtừ những gì hy vọng (đó là biện pháp củarủi ro) thay đổi trực tiếp với xác suất mà một mất mátsẽ xảy ra. Trong trường hợp cá nhân, chúng tôi đo lườngrủi ro về xác suất của một độ lệch bất lợitừ những gì được mong đợi. Actuarial bàn nói với chúng tôi,Ví dụ, rằng xác suất chết ở tuổi 60xấp xỉ 1% và ở tuổi 83 nó làkhoảng 10%. Ở tuổi 96, xác suất của cái chếttăng lên đến gần 30 phần trăm. Sử dụng xác suấtcủa một độ lệch bất lợi từ các kết quả màHy vọng cho chúng tôi xem qua đời ở tuổi 83 như nguy cơlớn hơn ở tuổi 60, nhưng ít hơn so với tuổi96. cao hơn khả năng rằng một sự kiện sẽ xảy ra,Các lớn hơn khả năng của một độ lệch từ cáckết quả hy vọng và lớn hơn nguy cơ,miễn là xác suất của sự mất mát là ít hơn một.Nếu khả năng mất mát là 1.0, đó là không có cơ hộicủa một kết quả ngoài dự kiếnvà, do đó, không có hy vọng của một kết quả thuận lợi. Tương tự,Khi xác suất của sự mất mát là zero, có là khôngkhả năng giảm cân và do đó không có nguy cơ.Trong trường hợp của một số lượng lớn các đơn vị tiếp xúc,ước tính có thể được thực hiện về khả năng đómột số thiệt hại sẽ xảy ra, và dự báocó thể được thực hiện trên cơ sở những ước tính.Dưới đây những kỳ vọng là dự đoán sốthiệt hại sẽ xảy ra. Trong trường hợp tổng hợp tiếp xúc,mức độ nguy cơ không phải là xác suất của một đĩa đơnsự xuất hiện hoặc bị mất; nó là xác suất của một số kết quảkhác nhau từ đó dự đoán hoặc dự kiến. Bảo hiểmcông ty làm cho dự đoán về thiệt hạimà dự kiến sẽ xảy ra và tính phí bảo hiểmDựa trên dự đoán này. Đối với công ty bảo hiểm,sau đó, rủi ro là dự đoán của nó sẽ khôngchính xác. Supposethat dựa trên kinh nghiệm quá khứ, mộtdoanh nghiệp bảo hiểm ước tính rằng 1 trong số 1000 nhà sẽ đốt cháy.Nếu công ty đảm bảo 100.000 ngôi nhà, nó có thể dự đoánthat 100 houses will burn out of the 100,000insured, but it is highly unlikely that 100, and only100, houses will burn. The actual experience willundoubtedly deviate from the expectation, and insofaras this deviation is unfavorable, the insurancecompany faces risk. Therefore, the insurance companynot only predicts the number of houses thatwill burn but also estimates the range of error. Theprediction might be that 100 losses will occur andthat the range of possible deviation will be plus orminus 10. Some number of houses between 90 and110 are expected to burn, and the possibility thatthe number will be more than 100 is the insurer’srisk. Students who have studied statistics will notethat when one of the standard measures of dispersion(such as the standard deviation) is used, risk ismeasurable, and we can say that more risk or lessrisk exists in a given situation, depending on thestandard deviation.At times we use the terms more risk and less riskto indicate a measure of the possible size of theloss. Many people would say that there is more riskinvolved in a possible loss of $1000 than in that of$1, even though the probability of loss is the samein both cases. The probability that a loss may occurand the potential severity of the loss if it doesoccur contribute to the intensity of one’s reactionto risk. It seems, therefore, that a measurement ofrisk should recognize the magnitude of the potentialloss. Given two situations, one involving a $1000exposure and the other a $1 exposure, and assumingthe same probability in each case, it seems appropriateto state that there is a greater risk in the case ofthe possible loss of $1000. This is consistent with ourdefinition of risk, since the loss of $1000 is a greaterdeviation from what is hoped for (i.e., no loss) thanis the loss of $1. On the other hand, given two situationsin which the amount exposed is the same(e.g., $1000), there is more risk in the situation withthe greater probability of loss.

Kết quả (Việt) 2:

Các Mức độ rủi ro
Đó là trực giác rõ ràng rằng có một số tình huống
trong đó nguy cơ lớn hơn trong các tình huống khác.
Cũng như chúng ta nên đồng ý về những gì chúng tôi có nghĩa là khi chúng ta
sử dụng có nguy cơ hạn, chúng ta nên đồng ý trên đường (s)
trong mà rủi ro có thể được đo lường. Chính xác những gì đang
có nghĩa là khi chúng ta nói rằng một trong những lựa chọn liên quan đến
"rủi ro hơn" hoặc "ít rủi ro" hơn người khác?
Có vẻ như phổ biến nhất là chấp nhận
ý nghĩa của mức độ rủi ro có liên quan đến khả năng
xảy ra. Chúng tôi trực giác xem xét những sự kiện
với một xác suất cao của sự mất mát là "rủi ro" hơn
những người có một xác suất thấp. Ý niệm trực giác về
mức độ rủi ro là phù hợp với định nghĩa của chúng tôi
về rủi ro. Khi rủi ro được định nghĩa là khả năng của một
độ lệch bất lợi từ một kết quả mong muốn được
dự kiến hoặc hy vọng, mức độ rủi ro được đo
bằng khả năng của độ lệch bất lợi.
Trong trường hợp của cá nhân, hy vọng là không có
thiệt hại sẽ xảy ra, do đó xác suất của một độ lệch
từ những gì được mong đợi (mà là thước đo của
rủi ro) thay đổi trực tiếp với các xác suất mà một mất mát
sẽ xảy ra. Trong trường hợp của cá nhân, chúng tôi đo lường
rủi ro về xác suất của một độ lệch bất lợi
từ những gì được mong đợi. Bảng tính toán bảo hiểm cho chúng tôi biết,
ví dụ, rằng xác suất của cái chết ở tuổi 60
là khoảng 1 phần trăm và ở tuổi 83 là
khoảng 10 phần trăm. 96 tuổi, xác suất tử vong
tăng lên gần 30 phần trăm. Sử dụng xác suất
của một độ lệch bất lợi từ các kết quả đó
là hy vọng, chúng ta xem nguy cơ tử vong ở tuổi 83 là
lớn hơn ở tuổi 60, nhưng ít hơn ở tuổi
96. Các cao hơn xác suất mà một sự kiện sẽ xảy ra,
lớn hơn khả năng của một độ lệch từ
kết quả đó là hy vọng và càng có nguy cơ,
miễn là xác suất mất là ít hơn một.
Nếu xác suất mất mát là 1.0, không có cơ hội
của một kết quả khác so với dự kiến
và, do đó, không có hy vọng về một kết quả thuận lợi. Tương tự như vậy,
khi xác suất mất là số không, không có
khả năng mất và do đó không có rủi ro.
Trong trường hợp của một số lượng lớn các đơn vị tiếp xúc,
ước tính có thể được thực hiện về khả năng
một số lượng nhất định các thiệt hại sẽ xảy ra, và dự đoán
có thể được thực hiện trên cơ sở của những ước tính này.
ở đây, kỳ vọng là con số dự đoán của các
thiệt hại sẽ xảy ra. Trong trường hợp tiếp xúc tổng hợp,
mức độ rủi ro không phải là xác suất của một đơn
xảy ra hoặc mất mát; nó là xác suất của một số kết quả
khác nhau từ đó dự đoán hoặc dự kiến. Bảo hiểm
các công ty đưa ra dự đoán về những mất mát
mà dự kiến sẽ xảy ra và tính phí bảo hiểm
dựa trên dự đoán này. Đối với các công ty bảo hiểm,
sau đó, các rủi ro đó là dự đoán của mình sẽ không được
chính xác. Supposethat dựa trên kinh nghiệm quá khứ, một
công ty bảo hiểm ước tính rằng 1 trong số 1.000 nhà sẽ cháy.
Nếu công ty bảo hiểm cho 100.000 ngôi nhà, nó có thể dự đoán
rằng 100 nhà sẽ ghi ra trong số 100.000
người được bảo hiểm, nhưng nó là rất không chắc rằng 100, và chỉ
100 , nhà sẽ cháy. Kinh nghiệm thực tế sẽ
chắc chắn đi chệch khỏi sự mong đợi, và trong chừng mực
như độ lệch này là không thuận lợi, bảo hiểm
của công ty phải đối mặt với rủi ro. Do đó, các công ty bảo hiểm
không chỉ dự đoán số lượng nhà ở mà
sẽ đốt nhưng cũng ước tính khoảng lỗi. Các
dự đoán có thể là 100 thiệt hại sẽ xảy ra và
rằng phạm vi của độ lệch có thể sẽ được cộng thêm hoặc
trừ đi 10. Một số số lượng nhà ở giữa 90 và
110 dự kiến sẽ đốt cháy, và khả năng
con số này sẽ là hơn 100 là công ty bảo hiểm của
đặt vào may rủi. Những sinh viên đã nghiên cứu thống kê sẽ lưu ý
rằng khi một trong những biện pháp chuẩn của phân tán
(như độ lệch chuẩn) được sử dụng, rủi ro là
đo lường được, và chúng ta có thể nói rằng nhiều rủi ro hoặc ít
rủi ro tồn tại trong một tình huống nhất định, tùy thuộc vào các
tiêu chuẩn độ lệch.
Thỉnh thoảng chúng tôi sử dụng các từ ngữ nhiều rủi ro và ít rủi ro hơn
để chỉ ra một thước đo kích thước có thể của
sự mất mát. Nhiều người sẽ nói rằng có nhiều nguy cơ
liên quan đến một sự mất mát có thể là $ 1.000 so với của
$ 1, mặc dù xác suất mất là như nhau
trong cả hai trường hợp. Xác suất một mất mát có thể xảy ra
và mức độ nghiêm trọng tiềm năng của sự mất mát nếu nó
xảy ra góp phần vào cường độ của phản ứng của một
rủi ro. Có vẻ như, do đó, rằng một phép đo
rủi ro cần phải nhận ra tầm quan trọng của khả năng
mất mát. Cho hai tình huống, một liên quan đến 1000 $
tiếp xúc và tiếp xúc với $ 1 khác, và giả định
xác suất như nhau trong mỗi trường hợp, nó có vẻ thích hợp
với nhà nước mà ở đó là một nguy cơ lớn hơn trong trường hợp của
sự mất mát có thể có của $ 1000. Điều này phù hợp với chúng tôi
định nghĩa về rủi ro, sau khi bị mất $ 1000 là lớn hơn
độ lệch từ những gì được mong đợi (tức là, không có lỗ) hơn
là mất $ 1. Mặt khác, đưa ra hai tình huống
trong đó số tiếp xúc là như nhau
(ví dụ, $ 1000), có nhiều rủi ro hơn trong các tình huống với
xác suất lớn hơn của sự mất mát.