Що таке аналіз ризику?
Аналіз ризиків - це процес оцінки ймовірності виникнення несприятливих подій у корпоративному, державному чи екологічному секторах. Аналіз ризиків - це вивчення основної невизначеності певного курсу дій і стосується невизначеності прогнозованих потоків грошових потоків, дисперсії портфельного або фондового прибутку, ймовірності успіху чи провалу проекту та можливих майбутніх економічних станів. Аналітики з ризиків часто працюють в тандемі з фахівцями з прогнозування, щоб мінімізувати майбутні негативні непередбачені ефекти.
Ключові вивезення
- Аналіз ризиків - це процес оцінки ймовірності виникнення несприятливих подій у корпоративному, державному чи екологічному секторах. Ризик можна проаналізувати за допомогою декількох підходів, включаючи ті, які підпадають під категорії кількісного та якісного.
Розуміння аналізу ризиків
Аналітик ризику починається з визначення того, що може піти не так. Потім негативні події, які можуть статися, зважуються з метрикою ймовірності для вимірювання ймовірності настання події. Нарешті, аналіз ризику намагається оцінити ступінь впливу, який буде зроблено, якщо подія відбудеться.
Кількісний аналіз ризику
Аналіз ризиків може бути кількісним або якісним. У рамках кількісного аналізу ризиків будується модель ризику, використовуючи моделювання або детерміновану статистику для призначення числових значень ризику. Вхідні дані, які є переважно припущеннями та випадковими змінними, подаються в модель ризику.
Для будь-якого заданого діапазону введення модель генерує діапазон результатів чи результатів. Модель аналізується за допомогою графіків, аналізу сценаріїв та / або аналізу чутливості менеджерами ризиків для прийняття рішень щодо пом'якшення та подолання ризиків.
Моделювання в Монте-Карло може бути використане для отримання ряду можливих результатів прийнятого рішення або вжитих заходів. Моделювання - це кількісна методика, яка обчислює результати для випадкових вхідних змінних повторно, використовуючи різний набір вхідних значень щоразу. Отриманий результат від кожного введення записується, а кінцевим результатом моделі є розподіл вірогідності всіх можливих результатів. Результати можна підсумувати на графіку розподілу, що показує деякі заходи центральної тенденції, такі як середня та медіана, та оцінюючи мінливість даних за допомогою стандартного відхилення та дисперсії.
Результати також можна оцінити, використовуючи інструменти управління ризиками, такі як аналіз сценаріїв та таблиці чутливості. Аналіз сценарію показує найкращий, середній та найгірший результат будь-якої події. Розмежування різних результатів від найкращого до гіршого забезпечує розумне поширення розуміння для менеджера ризиків.
Наприклад, американська компанія, яка працює в глобальному масштабі, може захотіти знати, як би проходив її нижній рядок, якщо зміцнюється обмінний курс окремих країн. Таблиця чутливості показує, як результати змінюються при зміні однієї або декількох випадкових змінних чи припущень. Менеджер портфоліо може використовувати таблицю чутливості, щоб оцінити, як зміни різних значень кожного цінного папера в портфелі впливатимуть на дисперсію портфеля. Інші інструменти управління ризиками включають дерева рішень та аналіз беззбитковості.
Якісний аналіз ризику
Якісний аналіз ризику - це аналітичний метод, який не визначає та не оцінює ризики за допомогою числових та кількісних оцінок. Якісний аналіз передбачає письмове визначення невизначеності, оцінку ступеня впливу (якщо ризик виникає) та плани контрзаходів у разі негативної події.
Приклади якісних інструментів ризику включають аналіз SWOT, діаграми причин та наслідків, матрицю рішень, теорію ігор тощо. Фірма, яка хоче виміряти вплив порушення безпеки на своїх серверах, може використовувати якісну техніку ризику, щоб допомогти підготувати її до втрати дохід, який може виникнути від порушення даних.
Хоча більшість інвесторів стурбовані ризиком зниження, математично, ризик є різницею як вниз, так і вгору.
Практично всі види великих підприємств потребують мінімального роду аналізу ризиків. Наприклад, комерційні банки повинні належним чином захищати валютну експозицію закордонних позик, тоді як великі універмаги повинні враховувати можливість зниження доходів через глобальну рецесію. Важливо знати, що аналіз ризиків дозволяє професіоналам ідентифікувати та пом'якшувати ризики, але не уникати їх повністю.
Приклад аналізу ризиків: величина ризику (VaR)
Значення ризику (VaR) - це статистика, яка вимірює та кількісно визначає рівень фінансового ризику в межах фірми, портфеля чи позиції протягом певного часового періоду. Цей показник найчастіше використовується інвестиційними та комерційними банками для визначення ступеня та коефіцієнта виникнення потенційних втрат у їхніх інституційних портфелях. Менеджери ризиків використовують VaR для вимірювання та контролю рівня ризику. Можна застосувати розрахунки VaR до конкретних позицій або цілих портфелів або для вимірювання впливу ризику на всю фірму.
VaR обчислюється шляхом зміщення історичної віддачі від найгіршої до кращої з припущенням, що повернення буде повторним, особливо якщо це стосується ризику. Як історичний приклад, давайте розглянемо Nasdaq 100 ETF, який торгує під символом QQQ (іноді його називають "кубиками") і який почав торгувати в березні 1999 року. Якщо ми розраховуємо кожен щоденний прибуток, ми виробляємо багатий набір даних більше 1400 балів. Найгірші, як правило, візуалізуються зліва, тоді як найкращі прибутки розміщуються праворуч.
Понад 250 днів добова віддача для ETF розраховувалася між 0% і 1%. У січні 2000 року ETF повернув 12, 4%. Але є моменти, в яких ETF також призвів до втрат. У найгіршому випадку, ETF щоденно втрачав від 4% до 8%. Цей період називають найгіршими 5% ETF. Виходячи з цих історичних доходів, ми можемо з 95% впевненості припустити, що найбільші втрати ETF не перевищуватимуть 4%. Тож якщо ми інвестуємо 100 доларів, ми можемо з 95% впевненістю сказати, що наші збитки не перевищуватимуть 4 долари.
Одне важливе, що потрібно пам’ятати. VaR не надає аналітикам абсолютної впевненості. Натомість це оцінка, заснована на ймовірності. Імовірність стає вищою, якщо врахувати більш високу віддачу, а врахувати лише найгірші 1% прибутку. Втрати Nasdaq 100 ETF від 7% до 8% - це найгірший 1% його ефективності. Таким чином, ми можемо з 99% впевненості припустити, що наша найгірша віддача не втратить нам 7 доларів від наших інвестицій. Ми також можемо з 99% впевненістю сказати, що 100-доларова інвестиція втратить нам максимум 7 доларів.
Обмеження аналізу ризиків
Ризик є імовірнісним заходом, і тому ви ніколи не зможете точно сказати вам, який саме ваш ризик є ризиком у даний момент часу, лише те, яким може бути розподіл можливих втрат, якщо і коли вони відбудуться. Не існує також стандартних методів обчислення та аналізу ризику, і навіть VaR може мати кілька різних способів підходу до завдання. Часто вважається, що ризик виникає з використанням звичайних ймовірностей розподілу, які насправді трапляються рідко і не можуть пояснити екстремальні події або "чорні лебеді".
Фінансова криза 2008 року, яка викрила ці проблеми як відносно доброякісні розрахунки VaR, занижувала потенційну появу ризикових подій, спричинених портфелями найперших іпотечних кредитів. Також було занижено величину ризику, що призвело до надзвичайних коефіцієнтів важеля в межах портфеля додаткового рівня. Як результат, недооцінка виникнення та величина ризику не давали можливостей установам покрити збитки на мільярди доларів, оскільки значення іпотечного кредиту на первинному рівні знизилися.
