
- •1. Определение и сущность рисков
- •1.1. Понятие риска
- •1.2. Риск и неопределенность
- •1.3. Объективное и субъективное понимание риска
- •1.4. Содержание риска
- •1.5. Структурные характеристики риска
- •1.6. Основные черты риска
- •1.7. Источники риска и неопределенности
- •1.8. Экзогенные и эндогенные факторы неопределенности
- •1.9. Экономические риски
- •2. Классификация рисков
- •2.1. Критерии классификации по времени возникновения
- •2.2. Критерии классификации по характеристике опасности
- •2.2.1. Классификация по типу объекта
- •2.2.2. Классификация по причине (природе) ущерба
- •2.2.3. Классификация по типичности отрицательных последствий
- •2.3. Критерии классификации по характеристике подверженности риску
- •2.3.1. Классификация по специфике исходов
- •2.3.2. Классификация по месту появления рисков
- •2.3.3. Классификация по степени зависимости ущерба от исходного события
- •2.3.4. Классификация по характеру распределения бремени риска
- •2.3.5. Классификация по уровню возникновения риска
- •2.3.6. Классификация по уровню проявления негативных последствий
- •2.4. Критерии классификации по характеристике уязвимости
- •2.4.1. Классификация по степени влияния природной и социальной среды на риск
- •2.4.2. Классификация по степени учета временного фактора
- •2.4.3. Классификация по зависимости уязвимости от времени
- •2.4.4. Классификация по продолжительности выявления и ликвидации отрицательных последствий
- •2.5. Критерии классификации по характеристике взаимодействия с другими рисками
- •2.5.1. Классификация по степени распространенности данного риска
- •2.5.2. Классификация по характеру влияния на различные объекты
- •2.5.3. Классификация по степени диверсифицируемости риска
- •2.6. Критерии классификации по характеристике имеющейся информации о риске
- •2.6.1. Классификация по степени предсказуемости риска
- •2.6.2. Классификация по типу информации
- •2.6.3. Классификация по степени достоверности информации
- •2.7. Классификация по величине риска
- •2.7.1. Классификация по частоте возникновения ущерба
- •2.7.2. Классификация по размеру (тяжести) ущерба
- •2.7.3. Распределение ущерба
- •2.8. Критерии классификации по характеристике расходов (издержек), связанных с риском
- •2.8.1. Классификация по возможным финансовым последствиям
- •2.8.2. Классификация по характеру расходов
- •2.8.3. Классификация по характеру распределения расходов
- •2.9. Специфические классификации рисков
- •2.9.1. Предпринимательские риски
- •2.9.2. Финансовые риски
- •2.9.3. Специфические банковские риски
- •2.9.4. Специфические страховые риски
- •3. Система управления риском
- •3.1. Управление риском
- •3.1.1. Определение управления риском
- •3.1.2. Развитие концепции управления риском
- •3.2. Общая характеристика системы управления риском
- •3.2.1. Свойства системы управления риском
- •3.2.2. Основные принципы управления рисками
- •3.3. Управление риском как часть общего менеджмента фирмы
- •3.3.1. Управление риском и стратегия развития фирмы
- •3.3.2. Управление риском и организационная структура общего менеджмента
- •3.3.3. Аутсорсинг управления риском
- •3.4. Цели и задачи системы управления риском
- •3.4.1. Цели системы управления риском
- •3.4.2. Задачи системы управления риском
- •3.5. Ограничения системы управления риском
- •3.5.1. Внешние ограничения системы управления риском
- •3.5.2. Внутренние ограничения системы управления риском
- •3.6. Специфика управления портфелем рисков
- •3.7. Этапы управления риском
- •3.7.1. Этап 1. Идентификация и анализ риска
- •3.7.2. Этап 2. Анализ альтернативных методов управления риском
- •3.7.3. Этап 3. Выбор методов управления риском
- •3.7.4. Этап 4. Исполнение выбранного метода управления риском
- •3.7.5. Этап 5. Мониторинг результатов и совершенствование системы управления риском
- •3.7.6. Взаимосвязи между этапами управления риском
- •4. Идентификация и анализ рисков
- •4.1. Общая характеристика идентификации и анализа рисков
- •4.1.1. Содержание идентификации и анализа рисков
- •4.1.2. Этапы идентификации и анализа рисков
- •4.2. Общая характеристика информации, необходимой для управления риском
- •4.2.1. Принципы информационного обеспечения системы управления риском
- •4.2.2. Внешние и внутренние источники информации
- •4.2.3. Источники информации для идентификации риска
- •4.2.4. Информационная система
- •4.2.5. Визуализация рисков
- •4.3. Концепция приемлемого риска
- •4.3.1. Пороговые значения риска
- •4.3.2. Рисковый капитал
- •8. Методы управления риском
- •8.1. Методы трансформации рисков
- •8.1.1. Метод отказа от риска
- •8.1.2. Метод снижения частоты ущерба или предотвращения убытка
- •8.1.3. Метод уменьшения размера убытков
- •8.1.4. Лимитирование
- •8.1.5. Метод разделения риска
- •8.1.6. Метод аутсорсинга риска
- •8.2. Методы финансирования рисков
- •8.2.1. Покрытие убытка из текущего дохода
- •8.2.2. Покрытие убытка из резервов
- •8.2.3. Покрытие убытка за счет использования займа
- •8.2.4. Покрытие убытка на основе самострахования
- •8.2.5. Покрытие убытка на основе страхования
- •8.2.6. Покрытие убытка на основе нестрахового пула
- •8.2.7. Покрытие убытка за счет передачи ответственности на основе договора
- •8.2.8. Покрытие убытка на основе поддержки государственных и/или муниципальных органов
- •8.2.9. Покрытие убытка на основе спонсорства
- •8.3. Выбор методов снижения экономического риска
- •9.7.1. Метод корректировки нормы дисконта
- •9.7.2. Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов определенности)
- •9.7.3. Анализ чувствительности критериев эффективности
- •Исходные данные по проекту производства продукта «а»
- •9.7.4. Метод сценариев
- •9.7.5. Анализ вероятностных распределений потоков платежей
- •2.5.1. Независимые потоки платежей
- •2.5.2.Сильно зависимые (идеально коррелированные) потоки платежей
9.7.5. Анализ вероятностных распределений потоков платежей
Зная распределение вероятности для каждого элемента потока платежей, можно определить ожидаемую величину чистых поступлений наличности М(CFt) в соответствующем периоде, рассчитать по ним чистую современную стоимость проекта NPV и оценить ее возможные отклонения. Проект с наименьшей вариацией доходов считается менее рисковым.
Проблема однако заключается в том, что количественная оценка вариации напрямую зависит от степени корреляции между отдельными элементами потока платежей. Рассмотрим два противоположных случая:
- элементы потока платежей независимы друг от друга во времени (т.е. корреляция между ними отсутствует);
- значение потока платежей в периоде t сильно зависит от значения потока платежей в предыдущем периоде t-1 (т.е. между элементами потока платежей существует тесная корреляционная связь).
2.5.1. Независимые потоки платежей
|
|
|
|
В случае отсутствия корреляции между элементами потока платежей ожидаемая величина NPV и ее стандартное отклонение s могут быть определены из следующих соотношений:
где M(CFt) – ожидаемое значение потока платежей в периоде t; CFit – i-й вариант значения потока платежей в периоде t; m – количество предполагаемых значений потока платежей в периоде t; pit – вероятность i-го значения потока платежей в периоде t; st – стандартное отклонение потока платежей от ожидаемого значения в периоде t.
Пример 2.5.
Проект «Е» требует первоначальных вложений в размере 10 000 ден. ед. Планируемый поток платежей по проекту характеризуется распределением вероятностей, приведенным в табл. 2.4. Определить чистую современную стоимость NPV и риск проекта.
Таблица 2.4
Распределение вероятностей потока платежей
Год 1 |
Год 2 |
Год 3 |
|||
CFi |
Pi |
CFi |
Pi |
CFi |
Pi |
3000 |
0.3 |
2000 |
0.2 |
3000 |
0.3 |
5000 |
0.4 |
4000 |
0.6 |
5000 |
0.4 |
7000 |
0.3 |
6000 |
0.2 |
7000 |
0.3 |
Определив ожидаемое значение NPV (2475,06) и величину стандартного отклонения s (2257,27), можно провести анализ вероятностного распределения будущего дохода, исходя из предположения о его нормальном распределении.
В результате получается, что вероятность того, что величина NPV для проекта будет меньше или равна 0, равна 0,14. Соответственно вероятность получения положительного значения NPV будет равна: 1-0,14 = 0,86, или 86%.
2.5.2.Сильно зависимые (идеально коррелированные) потоки платежей
В случае существования тесной корреляционной связи между элементами потока платежей их распределения будут одинаковы. Например, если фактическое значение поступлений от проекта в первом периоде отклоняется от ожидаемого на n стандартных отклонений, все остальные элементы потока платежей в последующих периодах будут также отклоняться от ожидаемого значения на эту же величину. Другими словами, между элементами потока платежей существует линейная зависимость. Такие потоки платежей называют идеально коррелированными (perfectly correlated).
В этом случае формулы расчетов существенно упрощаются:
|
Если предположить, что в предыдущем примере между элементами потока платежей существует идеальная корреляция, результаты расчетов существенно изменятся.
В этом случае величина стандартного отклонения превышает ожидаемое значение NPV, а вероятность возникновения убытков возросла почти в два раза и составляет 26 %.
Рассмотренные случаи имеют важное теоретическое и практическое значение. Однако, как это часто бывает, в реальной практике преобладает золотая середина, и между элементами потоков платежей существует умеренная корреляция. В этом случае сложность вычислений существенно возрастает.
Методика проведения анализа рисков при существовании умеренной корреляции между элементами потока платежей требует предварительного рассмотрения понятия условной вероятности, принципов ее исчисления и приведения дополнительных сведений из соответствующих разделов теории вероятностей и математической статистики.
В целом применение вышеизложенного метода анализа рисков позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений, а также провести анализ их вероятностных распределений.
Вместе с тем использование этого метода предполагает, что вероятности для всех вариантов денежных поступлений известны либо могут быть точно определены. В действительности в некоторых случаях распределение вероятностей может быть задано с высокой степенью достоверности на основе анализа прошлого опыта при наличии больших объемов фактических данных. Однако чаще всего такие данные недоступны, поэтому распределения задаются исходя из предположений экспертов и несут в себе большую долю субъективизма.
Необходимо запомнить
ü Анализ рисков – неотъемлемая часть процесса оценки эффективности инвестиционных проектов. Понятие «риск» здесь ассоциируется с вариабельностью потоков платежей и ожидаемых доходов, абсолютной мерой измерения которой служит стандартное отклонение s, а относительной – коэффициент вариации CV.
ü Реализация инвестиционного проекта влечет за собой возникновение трех видов риска: собственный риск, корпоративный или внутрифирменный риск, рыночный риск.
ü Существует несколько методов анализа собственного риска проекта: метод корректировки нормы дисконта с учетом риска; метод коэффициентов достоверности (определенности); анализ чувствительности критериев эффективности (NPV, IRR и др.); метод сценариев; анализ вероятностных распределений потоков платежей; метод Монте-Карло (имитационное моделирование); деревья решений и др.
ü Метод корректировки нормы дисконта позволяет определить тот или иной критерий эффективности проекта с требуемой поправкой на риск.
ü Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности) позволяет привести потоки платежей, характеризующиеся неопределенностью, к их безрисковому эквиваленту.
ü Анализ чувствительности критериев эффективности проводится для выявления степени их зависимости от изменения значений ключевых факторов (переменных).
ü Метод сценариев обеспечивает менеджера информацией о возможных результатах реализации проектов исходя из различных предположений о значениях ключевых параметров и их вероятностей.
ü Анализ вероятностных распределений позволяет получить полезную информацию об ожидаемых значениях NPV и чистых поступлений от реализации проекта.
ü ППП EXCELL предоставляет различные инструменты, позволяющие существенно облегчить проведение анализа рисков и повысить его эффективность. Помимо финансовых, математических и статистических функций, к таким инструментам относятся: таблицы подстановки (автоматизируют проведение анализа чувствительности); диспетчер сценариев (автоматизирует процесс создания, модификации и анализа различных предположений об условиях развития событий).
10. Риски инвестиций в портфель ценных бумаг
10.1. Процесс управления инвестициями. Стратегии формирования портфеля ценных бумаг. Оценка эффективности портфеля
10.2. Диверсифицированный портфель
10.3. Риски, связанные с инвестированием в портфель ценных бумаг. Опционы. Фьючерсы. Хеджирование.
[1] В специальной литературе понятия максимально возможный и максимально вероятный риск могут иметь другой, отличный от вышеизложенного смысл. Так, иногда под максимально возможным понимают убыток, который может иметь фирма без учета превентивных мероприятий, а под максимально вероятным - убыток, который она может иметь при условии их проведения.
[2] Не следует путать метод аутсорсинга риска с аутсорсингом управления риском.