Методы статистической идентификации обычно применяются для установления (или отрицания) факта существования риска при наличии определенного и часто значительного объема информации, отражающей частоту негативных событий, уровни понесенных прямых и косвенных ущербов, реальные и нормативные показатели силы воздействия и т.п.[ ...]
Статистические методы условно можно разделить на прямые и косвенные. К косвенным1 относятся методы корреляционного анализа, основанные на использовании коэффициентов корреляции и эластичности. В частности, на существование риска заболеваемости может указывать высокое значение коэффициента корреляции между уровнем концентрации загрязнителя в той или иной сфере окружающей среды и уровнем заболеваемости населения, рассчитанного по информации, отражающей соответствующие показатели на совокупности территорий. Корреляционный анализ, например, подтверждает существование прямых взаимосвязей между концентрацией СО в атмосфере и частотой заболеваний астмой, концентрацией свинца в атмосфере, воде и заболеваниями крови, концентрацией азотсодержащих и хлорсодержащих соединений в воде и заболеваниями желудка и почек, уровнем бактериального загрязнения вод и кишечными заболеваниями и т.д.[ ...]
Аналогичным образом высокие показатели коэффициента корреляции между характеристиками качества окружающей среды (например, ПДК воздуха) и показателями скорости износа фондов (оборудования, зданий и т.д.), рассчитанного на основе информации, собранной по территориям и имеющимся на них предприятиям, могут служить подтверждением существования риска материальных, имущественных потерь у предприятий и населения, находящихся на загрязненной территории.[ ...]
Ау и Ах — приросты этих показателей соответственно в рассматриваемый период.[ ...]
При использовании выражения (2.1) необходимо, чтобы значения других факторов, определяющих стоимость жилья, были постоянными. Это обеспечивается сопоставлением значений рассматриваемых переменных в идентичных населенных пунктах, районах города и т.п.[ ...]
Коэффициенты эластичности в данном случае показывают, на сколько процентов изменится стоимость жилья и имущества при изменении качества окружающей среды на 1%. Иными словами, их можно рассматривать как индикаторы риска экономических потерь владельцев недвижимости, строительных компаний. В табл. 2.1 и 2.2 приведены данные о масштабах влияния загрязнения окружающей среды на стоимость жилья и имущества.[ ...]
Согласно данным табл. 2.2 рост загрязнения атмосферы в городах США на 1% обусловливал снижение стоимости имущества примерно на 0,1—0,5% (в зависимости от вида загрязнителя).[ ...]
Сопоставление оценок ущербов, рассчитанных на основе этих показателей, с допустимыми уровнями экономических потерь строительных компаний и владельцев недвижимости позволит им судить о существовании риска, обусловленного загрязнением окружающей среды, в районе предполагаемого строительства жилья.[ ...]
К прямым статистическим методам идентификации рисков относятся, например, методы проверки гипотез. Самое широкое применение они находят при решении задач идентификации рисков аварий и катастроф на производстве.[ ...]
Напомним, что Р %2[2(1 + 5с)] > 25св определяется на основании таблицы значений закона распределения у > а р, на практике выбирается на уровне порядка 0,001, 0,01, ..., 0,05.[ ...]
Вернуться к оглавлению