2.2. Показатели измерения степени риска

Эффективность любой финансовой или хозяйственной операции и величина сопутствующего ей риска взаимосвязаны. Не учитывая фактор риска, невозможно провести полноценный инвестиционный анализ. Таким образом, одна из основных задач управления рисками – это умение оценить величину риска и установить взаимосвязь между нею и уровнем доходности конкретной операции. Понятно, что чем выше вероятность получения низкого дохода или даже убытков, тем рискованнее проект. А чем рискованнее проект, тем выше должна быть его норма доходности.

Риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой точностью. Чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Применительно к экономическим задачам методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания. Иначе говоря, математическое ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события умноженной на вероятность его наступления.

Пример. Имеются два варианта вложения капитала. Установлено, что при вложении капитала в мероприятие А получение прибыли в сумме 15 тыс. руб. имеет вероятность 0,6; в мероприятие Б получение прибыли в сумме 20 тыс. руб. – 0,4. Тогда ожидаемое получение прибыли от вложения капитала (т.е. математическое ожидание) составит:

по мероприятию А – 9 тыс. руб. (15 0,6);

по мероприятию Б – 8 тыс. руб. (20 0,4).

Вероятность наступления события может быть определена объективным методом или субъективным методом.

Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Например, если известно, что при вложении капитала в какое-либо мероприятие прибыль в сумме 15 тыс. руб. была получена в 120 случаях из 200, то вероятность получения такой прибыли составляет 0,6 (120/200).

Субъективный метод определения вероятности основан на использовании субъективных критериев, которые основываются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта, мнение финансового консультанта и т.п. когда вероятность определяется субъективно, то разные люди могут устанавливать разное ее значение для одного и того же события и таким образом делать различный выбор.

Степень риска в большинстве случаев может быть достаточно точно оценена, а также определена величина доходности предлагаемого проекта, соответствующая данному риску. Опираясь на полученные результаты, потенциальный инвестор может не только выбрать наиболее привлекательный для него способ вложения денег, но и значительно сократить степень возможного риска.

Инструментом для проведения необходимых вычислений является математическая теория вероятностей. Для измерения величины риска или степени риска используются два критерия:

- среднее ожидаемое значение;

- колеблемость (изменчивость) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение измеряет результат, который мы ожидаем в среднем, и является средневзвешенным значением для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Иными словами, среднее ожидаемое значение – это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией.

Например, если известно, что при вложении капитала в мероприятие А из 120 случаев прибыль равная 12, 5 тыс. руб. была получена в 48 случаях (вероятность =0,4), прибыль равная 20 тыс. руб. – в 42 случаях (вероятность=0,35) и прибыль равная 12 тыс. руб. – в 30 случаях (вероятность =0,25), то среднее ожидаемое значение составит 15 тыс. руб.:

12,5 0,4+20 0,35+12 0,25=15 тыс. руб.

Аналогичным способом определяем среднюю прибыль при вложении капитала в мероприятие Б, она составляет:

15 0,3+20 0,5+27,5-0,2=20 тыс. руб.

Сравнивая две суммы ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что при вложении капитала в мероприятие А величина получаемой прибыли колеблется от 12 до 20 тыс. руб. и средняя величина составляет 15 тыс. руб.; при вложении капитала в мероприятие Б величина получаемой прибыли колеблется от 15 до 27,5 тыс. руб. и средняя величина равна 20 тыс. руб. Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: дисперсию и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой среднее взвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:

G²= (2.1)

где G²- дисперсия;

X – ожидаемое значение для каждого случая наблюдения;

X – среднее ожидаемое значение;

n – число случаев наблюдения (частота).

Среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:

G= , (2.2)

где G – квадратическое отклонение.

Среднее квадратическое отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак. Дисперсия и среднее квадратическое отклонение являются мерами абсолютной колеблемости, поэтому на эти величины влияют абсолютные значения измеряемых показателей.

Для того чтобы исключить влияние абсолютных значений, используют коэффициент вариации. Коэффициент вариации представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений:

V= , (1.3)

где V –коэффициент вариации, %;

G –среднее квадратическое отклонение;

X – среднее ожидаемое значение.

Коэффициент вариации – относительная величина. Поэтому на его размер не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя. С помощью коэффициента вариации можно сравнивать колеблемость признаков, выраженных в разных единицах измерения. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации⁵ до 10% - слабая колеблемость; 10-25% - умеренная колеблемость; свыше 25% - высокая колеблемость.

Количественно риск инвестора характеризуется оценкой вероятной величины максимального и минимального доходов. При этом, чем больше диапазон между этими величинами при равной их вероятности, тем выше степень риска. В данном случае, для расчета дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации можно использовать следующие формулы:

G²=Р_max(X_max-X)+P_min(X-X_min)² (2.4)

где G² – дисперсия;

Р_max- вероятность получения максимального дохода;

X_max- максимальная величина дохода (прибыли, рентабельности);

X-средняя ожидаемая величина дохода (прибыли, рентабельности);

P_min- вероятность получения минимального дохода;

X_min- минимальная величина дохода (прибыли, рентабельности);

Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б приведен в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б

№ собы-тия	Мероприятие А					Мероприятие Б
	полученная прибыль, тыс. руб., Х	число случаев наблюдения, n	(х- )	(х- )2	(х- )2 n	полученная прибыль, тыс. руб., Х	число случаев наблюдения, n	(х- )	(х- )2	(х- )2 n
1	12,5	48	-2,5	6,25	300	15	24	-5	25	600
2	20	42	+5	25,00	1050	20	40	-	-	-
3	12	30	-3	9,00	270	27,5	16	+7,5	56,25	900
Итого	Х=15	120	G2=13,5		1620	Х=20	80	G2=18,75		1500

Пример. Выбрать наименее рискованный вариант вложения капитала из двух существующих вариантов.

Первый вариант: прибыль при средней величине 30 млн. руб. колеблется от 15 до 40 млн. руб. вероятность получения прибыли в 15 млн. руб. равна 0,2 и прибыли в 40 млн. руб. – 0,3.

Второй вариант: прибыль при средней величине 25 млн. руб. колеблется от 20 до 30 млн. руб. Вероятность получения прибыли в 20 млн. руб. равна 0,4 и прибыли в 30 млн. руб. – 0,3.

При первом варианте вложения капитала

G²=0,3 (40-30)²+0,2 (30-15)²=75;

G= = 8,66;

V= = 28,9%.

При втором варианте вложения капитала

G =0,3(30-25) +0,4(25-20) =17,5;

G= = 4,18;

V= = 16,7%.

Сравнение значений коэффициентов вариации показывает, что меньшая степень риска присуща второму варианту вложения капитала. Таким образом, предпочтение следует отдать второму варианту вложения капитала.

Фундаментальный экономический анализ предлагает следующие показатели, которые также фактически являются измерителями риска: запасы, коэффициенты ликвидности, финансовой устойчивости, дифференциал и плечо финансового рычага, производственного рычага, коэффициенты эластичности различных показателей по соответствующим факторам.

Все эти измерители в той или иной степени характеризуют чувствительность критериев эффективности экономической деятельности к изменениям внутрихозяйственной и внешней конъюнктуры. Эти показатели определяют приоритет изучаемых и контролируемых параметров, они помогают вскрыть взаимосвязи и логические зависимости между факторами рисков. Параметры чувствительности можно представить графически с помощью профиля риска, в связи с чем анализ рисков часто называют профилированием риска.

Профиль риска – это график зависимости изменения экономического показателя V (например, стоимости данного финансового инструмента) от изменения влияющего фактора S (курса, процентной ставки, цены базового актива и т.д.) (см. рис. 2.4).

Нелинейный инструмент

Линейный инструмент

Δ V

Δ V

Δ S

Δ S

Рис. 2.4. Примеры профиля риска

Другими показателями риска являются косвенные показатели: рейтинги ценных бумаг, заемщиков, рынков, государств (в том числе факторная модель кредитного риска Альтмана); премии за риск, содержащиеся в доходности различных активов; котировки производных финансовых инструментов (опционов, фьючерсов, свопов и т.д.) и т.д. Все эти показатели статистическими, экспертными либо рыночными оценками характеризуют риски активов.

Одно из основных мест среди измерителей риска занимают вероятности событий, нежелательных для субъекта риска, параметры их распределений, производные от этих параметров показатели.

Вероятность разорения выражает степень уверенности в том, что капитал предприятия окажется недостаточным для удовлетворения всех претензий кредиторов. Вероятность потери или получения дохода часто уступает место показателям распределения вероятностей этих событий.

Чтобы ответить на вопросы, как подвержена та или иная компания процентному, валютному, ценовым рискам, следует, прежде всего, ознакомиться с финансовой отчетностью фирмы: бухгалтерским балансом, отчетом о прибылях и убыткам и другими документами, в том числе с пояснительной запиской.

Анализируя бухгалтерский баланс, следует задаться, рядом вопросов:

- какова ликвидность компании?

- как высок уровень заемного капитала?

- подвержена ли компания долгосрочным валютным рискам?

- как чувствительна компания к процентному риску?

- подвержена ли компания влиянию изменения цен на товарном рынке?

Анализ отчета о прибылях и убытках, а также других отчетов и документов строится на следующих ключевых моментах:

- каков спрос на продукцию (услуги) фирмы?

- изменились ли затраты по отношению к доходам?

- имеется ли чувствительность к валютным рискам?

- как обслуживается долг?

В современных формах бухгалтерской отчетности организаций, предусмотренных действующими в России правилами бухгалтерского учета и можно указать поля статей отчетности, абсолютные значения которых или динамика этих значений позволяет охарактеризовать финансовые риски предприятия.

Для анализа интересны не только основные отчеты (бухгалтерский баланс, отчет о прибылях и убытках), но и пояснения (например, расшифровка отдельных прибылей и убытков).

Очень важно обращать внимание не только на очень высокие или низкие показатели, соотношения, но качественные признаки, в том числе примечания, высказанные в пояснительной записке к отчетности.

Следует также упомянуть, что в экономике с низкой степенью транспорентности бизнеса, каковой в настоящий период является российская, необходимо проводить корректировку часто искаженной бухгалтерской отчетности с учетом управленческой информации.

Следует также упомянуть следующие современные методы измерения рисков, которые используются некоторыми авторами в риск–менеджменте⁶:

• бета– и альфа-анализ;

• анализ разрывов срочной процентной структуры;

• дюрация и выпуклость;

• метод исторических симуляций;

• метод Монте-Карло.

Каждый из вышеперечисленных методов измерения риска имеет свои плюсы и минусы. Использование того или иного метода зависит от того, с каким видом риска имеет дело организация и какую проблему она решает в настоящий момент.

Подводя краткие итоги, необходимо отметить, что бизнес всегда связан с риском. При этом наибольшую прибыль, как правило, приносят рыночные операции с повышенным риском. Однако во всем нужна мера. Риск обязательно должен быть рассчитан до максимально допустимого предела. Главными задачами в этой области являются: обнаружение области повышенного риска, оценка его степени, разработка и принятие заблаговременных мер, а если ущерб уже имеет место, то и способов возмещения ущерба.

Внешнеэкономическая деятельность является наиболее рисковой сферой предпринимательства. Но не стоит путать риски связанные с процессом таможенного оформления, с которыми сталкивается участник ВЭД и таможенные риски, с которыми сталкиваются сотрудники таможенных органов.

Ни один менеджер не в состоянии устранить риск полностью, но путем выявления сферы повышенного риска, его количественного измерения, оценки допустимого уровня риска, регулярного проведения контроля руководитель способен владеть ситуацией и в определенной мере управлять риском.

На практике используется целый ряд методов анализа и оценки риска. Так как различные методы анализа риска являются специализированными, то выбор и сравнение методов должны проводиться в зависимости от конкретных задач, стоящих перед организацией.