Анализ риска

Что такое анализ рисков?

Анализ риска — это процесс оценки вероятности неблагоприятного события,. происходящего в корпоративном, государственном или экологическом секторе. Анализ риска — это исследование неопределенности, лежащей в основе данного образа действий, и относится к неопределенности прогнозируемых потоков денежных средств,. дисперсии доходности портфеля или акций, вероятности успеха или неудачи проекта и возможных будущих экономических состояний.

Аналитики рисков часто работают в тандеме со специалистами по прогнозированию, чтобы свести к минимуму будущие негативные непредвиденные последствия. Все фирмы и частные лица сталкиваются с определенными рисками ; без риска вознаграждение менее вероятно. Проблема в том, что слишком большой риск может привести к неудаче. Анализ рисков позволяет найти баланс между принятием рисков и их снижением.

Понимание анализа рисков

Оценка риска позволяет корпорациям, правительствам и инвесторам оценить вероятность того, что неблагоприятное событие может негативно повлиять на бизнес, экономику, проект или инвестиции. Оценка риска необходима для определения того, насколько целесообразным является конкретный проект или инвестиция, а также для определения наилучшего процесса (процессов) для снижения этих рисков. Анализ риска предлагает различные подходы, которые можно использовать для оценки соотношения риска и вознаграждения потенциальной инвестиционной возможности.

Аналитик рисков начинает с определения того, что потенциально может пойти не так. Эти отрицательные значения должны быть сопоставлены с метрикой вероятности, которая измеряет вероятность возникновения события.

Наконец, анализ риска пытается оценить степень воздействия, которое будет оказано, если событие произойдет. Многие выявленные риски, такие как рыночный риск,. кредитный риск, валютный риск и т. д., можно уменьшить за счет хеджирования или приобретения страховки.

Почти все виды крупного бизнеса требуют минимального анализа рисков. Например, коммерческим банкам необходимо должным образом хеджировать валютные риски зарубежных кредитов, в то время как крупные универмаги должны учитывать возможность сокращения доходов из-за глобальной рецессии. Важно знать, что анализ рисков позволяет специалистам выявлять и снижать риски, но не избегать их полностью.

Типы анализа рисков

Анализ риска может быть количественным или качественным.

Количественный анализ рисков

При количественном анализе риска модель риска строится с использованием имитационного моделирования или детерминированной статистики для присвоения числовых значений риску. Входные данные, которые в основном представляют собой предположения и случайные величины,. вводятся в модель риска.

Для любого заданного диапазона входных данных модель генерирует диапазон выходных данных или результатов. Выходные данные модели анализируются с использованием графиков, анализа сценариев и/или анализа чувствительности менеджерами по управлению рисками для принятия решений по смягчению рисков и управлению ими.

Моделирование методом Монте-Карло можно использовать для получения ряда возможных результатов принятого решения или действия. Моделирование — это количественный метод, который повторно вычисляет результаты для случайных входных переменных, используя каждый раз другой набор входных значений. Результирующий результат каждого входа записывается, а конечным результатом модели является распределение вероятностей всех возможных результатов.

Результаты можно обобщить на графике распределения, показывающем некоторые меры центральной тенденции, такие как среднее значение и медиана, и оценивая изменчивость данных через стандартное отклонение и дисперсию. Результаты также можно оценить с помощью инструментов управления рисками,. таких как анализ сценариев и таблицы чувствительности. Сценарный анализ показывает лучший, средний и худший исход любого события. Разделение различных результатов от лучших к худшим обеспечивает разумное распространение информации для риск-менеджера.

Например, американская компания, работающая в глобальном масштабе, может захотеть узнать, как сложится ее чистая прибыль, если обменный курс в некоторых странах укрепится. Таблица чувствительности показывает, как меняются результаты при изменении одной или нескольких случайных переменных или допущений.

В другом месте управляющий портфелем может использовать таблицу чувствительности, чтобы оценить, как изменения различных значений каждой ценной бумаги в портфеле повлияют на дисперсию портфеля. Другие типы инструментов управления рисками включают деревья решений и анализ безубыточности.

Качественный анализ рисков

Качественный анализ рисков – аналитический метод, который не идентифицирует и не оценивает риски числовыми и количественными оценками. Качественный анализ включает в себя письменное определение неопределенностей, оценку степени воздействия (если возникает риск) и планы контрмер в случае возникновения негативного события.

Примеры качественных инструментов управления рисками включают SWOT-анализ,. причинно-следственные диаграммы, матрицу решений, теорию игр и т. д. Фирма, которая хочет измерить влияние нарушения безопасности на свои серверы, может использовать технику качественного управления рисками, чтобы подготовиться к любой ситуации. потерянный доход, который может возникнуть в результате утечки данных.

Хотя большинство инвесторов обеспокоены риском падения, математически риск представляет собой отклонение как в сторону снижения, так и в сторону повышения.

Пример анализа рисков: стоимость, подверженная риску (VaR)

Стоимость под риском (VaR) — это статистика, которая измеряет и количественно определяет уровень финансового риска в рамках фирмы, портфеля или позиции в течение определенного периода времени. Этот показатель чаще всего используется инвестиционными и коммерческими банками для определения степени и коэффициента возникновения потенциальных убытков в их институциональных портфелях. Риск-менеджеры используют VaR для измерения и контроля уровня подверженности риску. Расчеты VaR можно применять к конкретным позициям или целым портфелям или для измерения подверженности риску всей фирмы.

VaR рассчитывается путем сдвига исторической доходности от худшей к лучшей с предположением, что доходность будет повторяться, особенно когда речь идет о риске. В качестве исторического примера давайте посмотрим на ETF Nasdaq 100,. который торгуется под символом QQQ (иногда называемый «кубами») и который начал торговаться в марте 1999 года. Если мы посчитаем каждый дневной доход, мы получим богатый набор данных более 1400 баллов. Худшие результаты обычно визуализируются слева, а лучшие – справа.

Более 250 дней ежедневная доходность ETF рассчитывалась от 0% до 1%. В январе 2000 г. доходность ETF составила 12,4%. Но есть моменты, когда ETF также приносил убытки. В худшем случае ETF ежедневно терял от 4% до 8%. Этот период называют худшими 5% ETF. Основываясь на этих исторических доходах, мы можем предположить с 95% уверенностью, что самые большие потери ETF не превысят 4%. Таким образом, если мы инвестируем 100 долларов, мы можем с 95-процентной уверенностью сказать, что наши потери не превысят 4 долларов.

Важно помнить, что VaR не дает аналитикам абсолютной уверенности. Вместо этого это оценка, основанная на вероятностях. Вероятность становится выше, если вы рассматриваете более высокие доходы и учитываете только худшие 1% доходов. Потери Nasdaq 100 ETF от 7% до 8% представляют собой худший 1% его результатов. Таким образом, мы можем предположить с вероятностью 99%, что наша наихудшая доходность не приведет к потере нами 7 долларов на наши инвестиции. Мы также можем сказать с уверенностью 99%, что инвестиции в размере 100 долларов принесут нам максимум 7 долларов.

Ограничения анализа рисков

Риск является вероятностной мерой, и поэтому он никогда не может сказать вам наверняка, какова ваша точная подверженность риску в данный момент времени, а только то, как вероятно будет распределение возможных потерь, если и когда они произойдут. Также нет стандартных методов расчета и анализа риска, и даже VaR может иметь несколько разных подходов к решению задачи. Часто предполагается, что риск возникает с использованием вероятностей нормального распределения, которые в действительности происходят редко и не могут объяснить экстремальные события или события « черного лебедя ».

Финансовый кризис 2008 года, например, обнажил эти проблемы, поскольку относительно мягкие расчеты VaR сильно занижали потенциальное возникновение событий риска, связанных с портфелями низкокачественных ипотечных кредитов.

Величина риска также была недооценена, что привело к чрезмерным коэффициентам левериджа в портфелях субстандартного кредитования. В результате из-за недооценки возникновения и величины риска учреждения не смогли покрыть убытки в миллиарды долларов, когда стоимость субстандартных ипотечных кредитов рухнула.

Особенности

• Анализ рисков часто является и искусством, и наукой.

• Количественный анализ рисков использует математические модели и симуляции для присвоения рискам числовых значений.

• Анализ рисков направлен на выявление, измерение и смягчение различных рисков или опасностей, с которыми сталкивается бизнес, инвестиции или проект.

• Качественный анализ риска опирается на субъективное суждение человека для построения теоретической модели риска для данного сценария.