Сущность информационной асимметрии и последствия ее проявления на микроэкономических рынках. Методы измерения риска

В экономике постиндустриального типа информация выступает важнейшим фактором производства, от объема и своевременности получения которого зависит коммерческий успех деятельности рыночного субъекта. Нормативная модель совершенной конкуренции базируется на предпосылке симметричного распределения информации и полной информированности участников рыночного процесса. В этом случае цены передают точную информацию об альтернативных издержках предлагаемого к продаже экономического блага. Однако, в действительности, информация, как и любое другое экономическое благо, обладает свойством ограниченности.

На практике потребители и производители сталкиваются с асимметрией информации, при которой одна часть участников рыночной сделки располагает важной информацией, а другая часть нет. Подобная ситуация порождает проблему выбора в условиях неопределенности и риска. Одним из первых исследовал эту проблему американский экономист Фрэнк Найт (1885-1974). В своем исследовании он опирался на два типа вероятности: математическую (априорную) и статистическую.

По мнению Ф. Найта, априорная вероятность определяется общими заранее заданными принципами. Например, вероятность выпадения цифры, обозначенной на игральной кости, равна одной шестой. Таким образом, априорная вероятность – это абсолютно однородная классификация случаев, во всем идентичных. Статистическую вероятность можно определить лишь эмпирическим путем и она представляет собой оценку частоты проявления связи между утверждениями, не разложенными на изменчивые комбинации одинаково вероятных альтернатив. По мнению Ф. Найта, именно статистическая вероятность, требующая субъективной оценки, наиболее характерна для деловой сферы.

Следуя рассуждениям Ф. Найта, риск – это оцененная любым способом вероятность, а неопределенность – это то, что не поддается оценке. С экономической точки зрения, вероятность – это возможность получения определенного результата. Она может быть рассмотрена в двух видах: как объективная и субъективная. Объективная вероятность - это вероятность, базирующаяся на расчете частоты, с которой происходит данный процесс или явление. Она определяет среднее значение вероятности. Субъективная вероятность – это вероятность, основанная на предположении о возможности получения данного результата.

Принимая решение в условиях неопределенности, ожидаемый результат часто отличается от действительного, т.е. имеет место отклонение.

Допустим один человек знает, что в урне находятся только черные и белые шары. Для него субъективная вероятность вытащить белый и черный шар равна 50%. Если другой человек точно знает, что в урне белых шаров в 4 раза больше, чем черных (80% - белых и 20% - черных), то для него субъективная вероятность вытащить белый шар равна уже не 50%, а 80%, и черный – соответственно не 50%, а 20%.