Лінійна функція

V₀(x) = (x – C)/( – b/²) (4.31)

є одним із розв’язків цього рівняння. Загальний розв’язок (4.29) записують як суму V₀(x) і розв’язок відповідного однорідного рівняння

(4.32)

Очевидно, що (4.32) має два лінійно незалежних розв’язки — е^х і е^х. Тут

. (4.33)

Величини   — це корені відповідного характеристичного рівняння.

Отже, загальний розв’язок (4.29) має вигляд:

V(x) = V₀(x) + Ce^x + C⁰e^x.

З (4.33) бачимо, що   0  . Отже, коли C⁰  0, то функція V(x), якщо х  , експоненціально зростатиме до  або експоненціально спадатиме до –. Порівнюючи з детермінованим випадком, бачимо, що функція V(x) має зростати не швидше за x(t). Це можливо лише тоді, коли C⁰ = 0.

Згідно з умовою V(0) = 0 маємо C = –V₀(x). Далі запишемо

V(x) = x/ – (C/ + b/²) [1 – e^x]. (4.34)

Зокрема, математичне сподівання інтегрально дисконтованого доходу від функціонування об’єкта з моменту, коли почалася на ньому відповідальна діяльність, після того як придбав його у власність даний підприємець, можна обчислити за формулою (4.34) за умови, що х = Х, тобто

.

Агрегування впливу випадкових чинників у один показник. Зауважимо, що коли  = k =  = 0 i R_j = R, то формула (4.34) перетворюється у формулу (4.24). Очевидно, що реальна динаміка доходу підприємства не завжди збігається з лінійною моделлю (4.22).

Тоді зручніше обмежитися прогнозуванням динаміки середнього значення доходу, агрегувавши в один показник усю наявну інформацію про вплив випадкових чинників.

У розвинутих країнах вплив чинників ризику і невизначеності враховується, по суті, встановленням відповідної норми дисконту (про що вже йшлося раніше).

Для того щоб обчислення за формулами (4.24) і (4.34) з нормами дисконту R i R_j давали однакові результати, має задовольнятися рівняння

(4.35)

Уведемо такі позначення:

С/X =  ²  n, T = , RT =  . (4.36)

Співвідношення (4.35) можна подати у вигляді:

(4.37)

Отже, щоб визначити невідому норму дисконту, потрібно спочатку згідно з вихідною інформацією знайти ρ (розв’язок рівняння (4.37)) і, нарешті, обчислити R:

(4.38)

Це означає, що норма дисконту R з урахуванням ризику відріз­няється від δ коригуючим коефіцієнтом . Значення цього коефіцієнта, як бачимо, залежить лише від,  та n.

Можна поглиблено проаналізувати вплив кожного з уведених чинників ризику.

Сформулюймо такий важливий висновок з побудованої моделі: норму дисконту R, знайдену розглянутим способом, не можна подати ні у вигляді сум безризикової складової R_j та деякої надбавки, яка враховує ризик (премія за ризик) і є незалежною від R_j, ні у вигляді добутку цієї складової і якогось більшого від одиниці коефіцієнта, який не залежить від R_j і враховує ризик.

Умовний приклад розрахунків норми дисконту з урахуванням чинників ризику. За одиницю вимірювання часу візьмемо один рік. Вважатимемо, що «збої» у виробництві виникають у середньому один раз на рік: , а час на ліквідацію наслідків збою підлягає експоненційному закону розподілу із середнім значенням = 0,04 (приблизно двом тижням). Припустимо, що витрати, пов’язані з ліквідацією наслідків «збою», пропорційні витратам в одиницю часу, причому кожен день «збою» не лише призводить до відсутності відповідного доходу, а й потребує додаткових витрат, що становлять 50 % початкового доходу Х. За даних передумов із (4.26) та (4.27) знайдемо:

Поява нових технологій, упровадження яких зробить розглядуване виробництво збитковим, можна вважати малоймовірним. Якщо припустити, що такі «революції» в технології відбуваються в середньому три рази за сторіччя, то можна брати k = 0,03.

Запишемо співвідношення для параметрів, які входять до рівняння (4.37):

У цьому разі R залежатиме лише від R_f і T та співвідношення .

Порівнювання значень R та R_j підтверджує висновок про неадитивність і немультиплікативність впливу чинників ризику на норму дисконту.