Теория ассиметричной информации
Ассиметричная информация имеет место, когда менеджер знает о будущем своего предприятия больше, чем наблюдающие за ним аналитики и инвесторы. В этом случае менеджеры могут на основе имеющейся у них закрытой информации определить, что цена акции/облигации их предприятия завышена или занижена и воспользоваться этой информацией в своих целях. Для того чтобы обеспечить высокую котировку акций предприятия, менеджеры должны информировать рынок о скрытом от него потенциале предприятия. Такие действия называют сигналами, а процесс передачи сигналов – сигнализацией. Например, объявление о значительном увеличении выплачиваемых дивидендов – это сигнализация.
Риск отдельных финансовых активов
Риск – это возможная опасность и действие наудачу в надежде на счастливый исход. Менеджеры, принимая инвестиционные и другие решения, должны оценивать риск и определять, компенсируется ли он ожидаемой доходностью.
Риск можно определить двояко:
как общий риск, относящийся к конкретному активу, рассматриваемому изолированно, и измеряемый дисперсией ожидаемой доходности этого актива;
как рыночный риск, относящийся к конкретному активу как части портфеля активов и оцениваемый с учетом вклада этого актива в совокупный риск портфеля в целом.
При управлении активами необходимо сопоставление риска с ожидаемой доходностью и определение величины доходности, способной компенсировать данный уровень риска. Так как риск связан с вероятностью того, что фактическая доходность окажется ниже ожидаемого значения, то основой для измерения риска является статистическое распределение вероятностей доходности.
Распределением вероятности называют множество возможных исходов событий с указанием вероятности появления каждого из них.
Ожидаемая доходность – это наиболее вероятная величина доходности, которую принято называть математическим ожиданием. Если число таких исходов конечно, то имеет место дискретное распределение вероятностей и ожидаемую доходность можно определить по формуле:
,
где
-
ожидаемая доходность
аi - i-й возможный исход/вариант событий
Pi – вероятность появления i-го исхода
n – число возможных исходов.
Дискретное распределение вероятностей может быть получено в результате экспертной оценки.
Дисперсией называется мера разброса возможных исходов относительно ожидаемого значения. Чем выше дисперсия, тем больше разброс.
Дисперсия дискретного распределения рассчитывается таким образом:
Другим измерением разброса индивидуальных значений вокруг средних является среднее квадратическое/ стандартное отклонение:
Измеритель риска – Йота-коэффициент
В
общем случае величина доходности и её
колеблемость могут быть различны. Для
оценки меры относительного риска
инвестиций с различной ожидаемой
доходностью рассчитывают риск на единицу
доходности путем определения коэффициента
вариации доходности (Йота-коэффициент).
Он представляет собой отношение среднего
квардратического отклонения (
)
к ожидаемому значению доходности (
):
При построении распределения вероятности могут использоваться субъективные экспертные оценки риска и доходности в будущем. Могут использоваться и фактические данные (например, данные о доходности акций в последние годы). Они позволяют получать объективные оценки:
;
,
где n
– число измерений доходности.
Анализ свойств субъективного и объективного распределений вероятности приводит к выводу о том, что в финансовом анализе приходится сталкиваться с двумя источниками риска:
неопределенность исходов при заданном распределении вероятности,
неточности используемых распределений вероятности.
Значительная часть данных имеет нормальное распределение. Свойства нормального распределения точно определяют связь между величинами интервала, в котором с определенной доверительной вероятностью реализуются исходы событий по получению определенной доходности, и средним квадратическим отклонением ( ). Так 68,3 % всех исходов лежит в пределах одного отклонения в каждую сторону, которое равно среднему квадратическому отклонению от ожидаемого значения, а 99,5 % - в пределах отклонений, равных двум средним квадратическим отклонениям.