- •Тема 1 Риск как экономическая категория
- •1. Понятие риска, его основные элементы
- •2. Причины возникновения экономического риска
- •Наличие противоборствующих тенденций, столкновение противоречивых интересов.
- •Неполная, недостаточная информация об объекте, процессе, явлении относительно которого принимается решение. Ограниченность человека в сборе и обработке информации.
- •4.Факторы, влияющие на уровень экономического риска
- •Внутренние факторы.
- •Тема 2 Система количественных оценок риска
- •Общеметодические подходы к количественной оценке риска
- •Количественные оценки риска и методы их определения.
- •3. Шкалы риска и характеристика их градаций
- •Тема 3 Теоретические аспекты риск-менеджмента
- •1. Содержание риск-менеджмента
- •Функции объекта управления.
- •Функции субъекта управления.
- •2. Основные принципы управления рисками
- •3. Анализ риска
- •4. Методы количественного анализа риска
- •Тема 4 Риск и доход
- •1. Концепция стоимости денег во времени
- •Концепция риска и доходности в финансовом менеджменте
- •Тема 5 Управление рисками и антикризисное управление
- •Сущность антикризисного управления
- •2. Основные причины возникновения кризисной ситуации на предприятии
- •3. Принципы антикризисного управления
- •4. Основные направления антикризисного управления при угрозе банкротства
- •Тема 6 Методы снижения степени риска
- •1. Классификация методов управления рисками
- •2. Методы уклонения от риска
- •Методы локализации риска
- •Методы диссипации (распределения) риска
- •Методы компенсации риска
- •Тема 7 Учет риска при принятии управленческих решений
- •Принятие решений в условиях риска
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Тема 8 Управление риском в банковской системе
- •Основные виды рисков в банковской деятельности
- •Финансовые риски
- •1.Кредитный риск
- •2.Риск ликвидности
- •3.Ценовые риски
- •Риск изменения процентных ставок
- •Базисный риск
- •Валютный риск
- •Рыночный риск
- •Функциональные риски
- •1. Стратегический риск
- •2. Технологический риск
- •3.Риск операционных или накладных расходов (риск неэффективности)
- •4. Риск внедрения новых продуктов и технологий(внедренческий риск)
- •Прочие внешние риски
- •1. Риск несоответствия
- •2. Риск потери репутации
- •2.Управление банковскими рисками
- •Системы управления риском
- •Установление лимитов
- •Выявление и измерение риска
- •Подходы к внедрению процедур выявления и измерения риска
- •Контроль риска
- •Мониторинг риска
- •Определение дохода на банковский капитал с учетом риска
- •Тема 9 Риск-менеджмент в страховании
- •Сущность страхования
- •2. Условия обеспечения платежеспособности страховщиков
- •3. Страховые резервы
- •Перестрахование
- •Управление рисками страховой компании.
- •Тема 10 Инвестиционный менеджмент и риск
- •Риск инвестиционного портфеля
- •Ситуация усложняется при переходе к портфелям с большим числом входящих в них активов. В этом случае возникает ряд проблем как теоретического, так и вычислительного характера.
- •3. Принципы формирования портфеля инвестиций
- •Модель оценки доходности финансовых активов
- •Д оходность
- •5. Анализ инвестиционных проектов в условиях риска Имитационная модель оценки риска
- •Методика изменения денежного потока
- •Тема 11 Управление финансовыми рисками
- •1. Сущность и классификация финансовых рисков
- •2. Политика управления финансовыми рисками
- •3. Внутренние механизмы управления финансовыми рисками
Д оходность
km
M
krf
1 Риск ценной бумаги ( )
Рис. 6.1. Логика представления модели САРМ
Исходя из приведенных выше предпосылок, доказывается, что искомая зависимость у = f(x) представляет собой прямую линию.
Итак, мы имеем две точки с координатами (0, krf) и (1, km). Из курса геометрии известно, что уравнение прямой, проходящей через точки (х1, y1) и (х2, у2) задается формулой:
х – х1 |
= |
y – y1 |
x1 –x2 |
y1 – y2 |
(10.6)
Подставляя в формулу исходные данные, получим:
y = krf + (km— krf) x (10.7)
Имея в виду, что переменная х представляет собой риск, характеризуемый показателем , а у — ожидаемую доходность ke, получим следующую формулу, которая и является моделью САРМ:
y = krf + (km - krf) (10.8)
где ke — ожидаемая доходность акций данной компании;
krf — доходность безрисковых ценных бумаг (в частности, в США берут за основу государственные казначейские векселя, используемые для краткосрочного (до 1 года) регулирования денежного рынка);
km — ожидаемая доходность в среднем на рынке ценных бумаг;
— бета-коэффициент данной компании.
Показатель (km — krf) имеет вполне наглядную интерпретацию, представляя собой рыночную (т.е. в среднем) премию за риск вложения своего капитала не в безрисковые государственные ценные бумаги, а в рисковые ценные бумаги (акции, облигации корпораций и пр.). Аналогично, показатель (ke—krf) представляет собой премию за риск вложения капитала в ценные бумаги именно данной компании. Модель САРМ означает, что премия за риск вложения в ценные бумаги данной компании прямо пропорциональна рыночной премии за риск.
Систематический риск в рамках модели САРМ измеряется с помощью -коэффициентов (бета-коэффициентов). Каждый вид ценной бумаги имеет собственный -коэффициент, представляющий собой индекс доходности данного актива по отношению к доходности в среднем на рынке ценных бумаг. Значение показателя рассчитывается по статистическим данным для каждой компании, котирующей свои ценные бумаги на бирже, и периодически публикуется в специальных справочниках.
Например, имеется совокупность показателей доходности по группе компаний за ряд периодов {kij}, где kij | — показатель доходности 1-й компании (i = l, 2,..., t) в j-м периоде (j = 1, 2,..., n). Тогда общая формула расчета -коэффициента для произвольной і-ой компании имеет вид:
(10.9)
где
-
Cov(ki,km)
=
1
n
-
Var(km)
=
1
n
В целом по рынку ценных бумаг -коэффициент равен единице; для отдельных компаний он колеблется около единицы, причем большинство -коэффициентов находится в интервале от 0,5 до 2,0. Интерпретация -коэффициента для акций конкретной компании заключается в следующем:
= 1 означает, что акции данной компании имеют среднюю степень риска, сложившуюся на рынке в целом;
< 1 — что ценные бумаги данной компании менее рискованны, чем в среднем на рынке (так, = 0,5 означает, что данная ценная бумага в два раза менее рискованна, чем в среднем по рынку);
> 1 — что ценные бумаги данной компании более рискованны, чем в среднем на рынке;
увеличение -коэффициента в динамике свидетельствует о том, что вложения в ценные бумаги данной компании становятся более рискованными;
снижение -коэффициента в динамике — о том, что вложения в ценные бумаги данной компании становятся менее рискованными.
Как отмечено выше, модель САРМ разработана исходя из ряда предпосылок, часть из которых не выполняется на практике, например, налоги и трансакционные затраты существуют, инвесторы находятся в неравных условиях, в том числе и в отношении доступности информации и т.п. Поэтому модель не является идеальной и неоднократно подвергалась как критике, так и эмпирической проверке. Особенно интенсивно исследования в этом направлении велись с конца 60-х годов, а их результаты нашли отражение в сотнях статей. Существуют различные точки зрения по поводу модели, поэтому приведем некоторые наиболее типовые представления о современном состоянии этой теории из обзора, сделанного Ю. Бригхемом и Л. Гапенски.
1. Концепция САРМ, в основе которой лежит приоритет рыночного риска перед общим, является весьма полезной, имеющей фундаментальное значение в концептуальном плане. Модель логично отражает поведение инвестора, стремящегося максимизировать, свой доход при заданном уровне риска и доступности данных.
2. Теоретически САРМ дает однозначное и хорошо интерпретируемое представление о взаимосвязи между риском и требуемой доходностью, однако она предполагает, что для построения связи должны использоваться априорные ожидаемые значения переменных, тогда как в распоряжении аналитика имеются лишь апостериорные фактические значения. Поэтому оценки доходности, проведенные с помощью модели, потенциально содержат ошибки.
3. Некоторые исследования, посвященные эмпирической проверке модели, показали на значительные отклонения между фактическими и расчетными данными, что позволило ученым подвергнуть эту теорию серьезной критике. В частности, к ним относятся Ю. Фама и К. Френч, которые изучили зависимость между -коэффициентами и доходностью нескольких тысяч акций по данным за пятьдесят лет'. По мнению Бригхема и Гапенски, модель САРМ описывает взаимосвязи между ожидаемыми значениями переменных, поэтому любые выводы, основанные на эмпирической проверке статистических данных, вряд ли правомочны и не могут опровергнуть теорию.
Тем не менее, многие ученые понимают — один из основных недостатков модели заключается в том, что она является однофакторной. Указывая на этот недостаток, известные специалисты Дж. Вестон и Т. Коуплэнд приводят такой образный пример. Представьте себе, что ваш маленький самолет не может совершить посадку из-за сильного тумана и на вопрос диспетчерам о помощи вы получаете информацию о том, что самолет находится в ста милях от посадочной полосы. Конечно, информация весьма полезна, но вряд ли достаточна для успешной посадки.
В научной литературе известны три основных подхода, альтернативных модели САРМ:
теория арбитражного ценообразования,
теория ценообразования опционов,
теория преференций состояний в условиях неопределенности.
Наибольшую известность получила теория арбитражного ценообразования (Arbitrage Pricing Theory — APT). Концепция APT была предложена известным специалистом в области финансов, профессором Йельского университета Стивеном Россом. В основу модели заложено естественное утверждение о том, что фактическая доходность любой акции складывается из двух частей: нормальной, или ожидаемой, доходности и рисковой, или неопределенной, доходности. Последний компонент определяется многими экономическими факторами, например, рыночной ситуацией в стране, оцениваемой валовым внутренним продуктом, стабильностью мировой экономики, инфляцией, динамикой процентных ставок и др. Таким образом, модель может и должна включать множество факторов.
Данная модель обладает как достоинствами, так и недостатками. Прежде всего она не предусматривает таких жестких исходных предпосылок, которые свойственны модели САРМ. Количество и состав релевантных факторов определяется аналитиком и заранее не регламентируется. Фактическая реализация модели связана с привлечением весьма сложного аппарата математической статистики, поэтому до настоящего времени теория АТР носит достаточно теоретизированный характер. Тем не менее, главное достоинство этой теории заключается в том, что доходность является функцией многих переменных, и потому эта теория рассматривается многими учеными как одна из наиболее перспективных.
Две другие альтернативы модели САРМ — теория ценообразования опционов (Option Pricing Theory — ОРТ) и теория преференций состояний в условиях неопределенности (State-Preference Theory — SPT) — по тем или иным причинам еще не получили достаточного развития и находятся в стадии становления. В частности, в отношении теории SPT можно упомянуть, что она носит весьма теоретизированный характер и, например, подразумевает необходимость получения достаточно точных оценок будущих состояний рынка. Зарождение теории ОРТ связывают с именами Ф. Блэка и М. Скоулза, а теории преференций — с именем Дж. Хиршлифера.