Аналіз ризиків

Що таке аналіз ризику?

Аналіз ризику – це процес оцінки ймовірності несприятливої ​​події, що відбулася в корпоративному, урядовому чи екологічному секторах. Аналіз ризиків – це вивчення основної невизначеності даного курсу дій і стосується невизначеності прогнозованих потоків грошових потоків, дисперсії доходності портфеля чи акцій, ймовірності успіху чи провалу проекту та можливих майбутніх економічних станів.

Аналітики ризиків часто працюють у парі з професіоналами з прогнозування, щоб мінімізувати в майбутньому негативні непередбачувані наслідки. Усі фірми та приватні особи стикаються з певними ризиками; без ризику винагороди є менш імовірними. Проблема в тому, що занадто великий ризик може призвести до невдачі. Аналіз ризиків дозволяє досягти рівноваги між ризиком та їх зменшенням.

Ключові винос

  • Аналіз ризиків має на меті виявити, виміряти та пом’якшити різні ризики чи ризики, що стоять перед бізнесом, інвестицією чи проектом.
  • Кількісний аналіз ризику використовує математичні моделі та моделювання для присвоєння числових значень ризику.
  • Якісний аналіз ризику спирається на суб’єктивне судження людини для побудови теоретичної моделі ризику для даного сценарію.
  • Аналіз ризиків часто є і мистецтвом, і наукою.

Розуміння аналізу ризиків

Оцінка ризику дозволяє корпораціям, урядам та інвесторам оцінити ймовірність того, що несприятлива подія може негативно вплинути на бізнес, економіку, проект чи інвестицію. Оцінка ризику має важливе значення для визначення того, наскільки вартий конкретний проект чи інвестиція та найкращий процес (и) для пом’якшення цих ризиків. Аналіз ризиків забезпечує різні підходи, які можна використовувати для оцінки ризику та винагороди за компромісний варіант потенційної інвестиційної можливості.

Аналітик ризиків починає з визначення того, що потенційно може піти не так. Ці негативи повинні бути зіставлені з метрикою ймовірності, яка вимірює ймовірність настання події.

Нарешті, аналіз ризику намагається оцінити ступінь впливу, який буде здійснено, якщо подія трапиться. Багато виявлених ризиків, таких як ринковий ризик, кредитний ризик, валютний ризик тощо, можна зменшити за допомогою хеджування чи придбання страховки.

Майже всі види великого бізнесу вимагають мінімального аналізу ризиків. Наприклад, комерційні банки повинні належним чином хеджувати валютний ризик закордонних позик, тоді як великі універмаги повинні враховувати можливість зменшення доходів через глобальну рецесію. Важливо знати, що аналіз ризиків дозволяє професіоналам виявляти та пом’якшувати ризики, але не уникати їх повністю.

Види аналізу ризиків

Аналіз ризику може бути кількісним або якісним.

Кількісний аналіз ризиків

В рамках кількісного аналізу ризику модель ризику будується за допомогою моделювання або детермінованої статистики для присвоєння числових значень ризику. Вхідні дані, які в основному є припущеннями та випадковими величинами, включаються в модель ризику.

Для будь-якого заданого діапазону вхідних даних модель генерує діапазон результату чи результату. Результати роботи моделі аналізуються за допомогою графіків, аналізу сценаріїв та / або аналізу чутливості менеджерами ризиків для прийняття рішень щодо пом’якшення та боротьби з ризиками.

Моделювання методом Монте – Карло може бути використаний для створення цілого ряду можливих результатів прийнятого рішення або дію прийнято. Моделювання – це кількісна методика, яка обчислює результати для випадкових вхідних величин неодноразово, використовуючи кожен раз інший набір вхідних значень. Результат кожного входу реєструється, а кінцевим результатом моделі є розподіл ймовірностей усіх можливих результатів.

Результати можна узагальнити на графіку розподілу, що показує деякі міри центральної тенденції, такі як середнє та медіана, та оцінюючи мінливість даних через стандартне відхилення та дисперсію. Результати також можна оцінити за допомогою таких інструментів управління ризиками, як аналіз сценаріїв та таблиці чутливості. Аналіз сценаріїв показує найкращий, середній та найгірший результат будь-якої події. Поділ різних результатів від найкращого до гіршого забезпечує розумне поширення розуміння для менеджера ризиків.

Наприклад, американська компанія, яка працює в глобальному масштабі, може знати, як би пройшов її нижній рядок, якщо обмінний курс окремих країн зміцниться. Таблиця чутливості показує, як змінюються результати при зміні однієї або декількох випадкових величин або припущень.

В іншому, менеджер портфеля може використовувати таблицю чутливості, щоб оцінити, як зміни до різних значень кожного цінного паперу в портфелі вплинуть на дисперсію портфеля. Інші типи інструментів управління ризиками включають дерева рішень та аналіз беззбитковості.

Якісний аналіз ризиків

Якісний аналіз ризику – це аналітичний метод, який не визначає та не оцінює ризики за допомогою числових та кількісних рейтингів. Якісний аналіз включає письмове визначення невизначеностей, оцінку ступеня впливу (якщо ризик виникає) та плани контрзаходів у випадку негативної події.

Приклади інструментів якісного ризику включають SWOT-аналіз, діаграми причин і наслідків, матрицю рішень, теорію ігор тощо. Фірма, яка хоче виміряти вплив порушення безпеки на своїх серверах, може використовувати метод якісного ризику, щоб допомогти підготувати її до будь-яких втрачених дохід, який може виникнути від порушення даних.

Короткий огляд

Хоча більшість інвесторів стурбовані ризиком зменшення, математично, ризик полягає у дисперсії як у бік зменшення, так і в бік зростання.

Приклад аналізу ризику: значення ризику (VaR)

Значення ризику (VaR) – це статистика, яка вимірює та кількісно визначає рівень фінансового ризику в межах фірми, портфеля чи позиції протягом певного періоду часу. Ця метрика найчастіше використовується інвестиційними та комерційними банками для визначення обсягу та коефіцієнта потенційних збитків у своїх 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 ризику, що стосується всієї фірми.

VaR обчислюється шляхом зміщення історичної віддачі від найгіршої до найкращої з припущенням, що повернення буде повторюватися, особливо там, де це стосується ризику. Як історичний приклад, давайте розглянемо Nasdaq 100 ETF, який торгується під символом QQQ (іноді його називають “кубиками”) і який почав торгуватися в березні 1999 року. Якщо ми розраховуємо кожну щоденну прибутковість, ми отримуємо багатий набір даних більше 1400 балів. Найгірші, як правило, візуалізуються зліва, а найкращі віддачі – справа.

Більше 250 днів щоденна прибутковість ETF обчислювалася між 0% та 1%. У січні 2000 року ETF повернув 12,4%. Але є моменти, коли ETF також призвів до збитків. У гіршому випадку ETF приносив щоденні збитки від 4% до 8%. Цей період згадується як найгірші 5% ETF. Виходячи з цих історичних прибутків, ми можемо з 95-річною впевненістю припустити, що найбільші втрати ETF не перевищать 4%. Отже, якщо ми вкладемо 100 доларів, ми можемо із впевненістю у 95% сказати, що наші втрати не перевищать 4 доларів.

Важливо пам’ятати, що VaR не надає аналітикам абсолютної впевненості. Натомість це оцінка на основі ймовірностей. Ймовірність стає вищою, якщо врахувати вищу віддачу і врахувати лише найгірший 1% прибутковості. Втрати ETF Nasdaq 100 від 7% до 8% становлять найгірший 1% його результативності. Таким чином, ми можемо з упевненістю на 99% припустити, що наш найгірший прибуток не втратить нам 7 доларів від наших інвестицій. Ми також можемо з упевненістю на 99% сказати, що інвестиція в 100 доларів втратить нам максимум 7 доларів.

Обмеження аналізу ризиків

Ризик є імовірнісним показником, і тому ніколи не можна точно сказати, якою є ваша точна експозиція ризику в даний момент часу, лише яким буде розподіл можливих збитків, якщо і коли вони відбудуться. Також не існує стандартних методів розрахунку та аналізу ризику, і навіть VaR може мати кілька різних способів підходу до завдання. Часто передбачається, що ризик виникає із використанням нормальних ймовірностей розподілу, які насправді трапляються рідко і не можуть враховувати екстремальних подій або подій ” чорного лебедя “.

Наприклад,  фінансова криза  субстандартних іпотечних кредитів.

Величина ризику також була недооцінена, що призвело до надзвичайних коефіцієнтів важелів впливу у субстандартних портфелях. Як результат, недооцінка виникнення та величина ризику призвели до того, що установи не змогли покрити мільярди доларів збитків, оскільки обставини іпотечного кредитування невисокої вартості падали.