Статистические методы управления рисками

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

В условиях рыночных отношений (особенно переходного типа, как в России) предприятия, независимо от форм хозяйствования, форм собственности, вынуждены функционировать в условиях «рыночной неопределенности». Умение оценивать риски и управлять ими является важнейшей составляющей эффективной деятельности любого предприятия. В частности, полиграфическое производство неизбежно связано с проблемой риска, поскольку технологические процессы в полиграфии связаны с массой непредвиденных обстоятельств, ведущих к возможным производственным и финансовым потерям (просчеты при планировании тиража, сроков его изготовления, неверные расчеты количества бумаги на приладку краски, срыв договорных поставок, убытки, связанные с человеческим фактором, и т.д.), что в целом сказывается на конечном результате.

Сегодня управление рисками является тщательно планируемым процессом. Задача управления риском органически вплетается в общую проблему повышения эффективности работы предприятия. Пассивное отношение к риску и осознание его существования, заменяется активными методами управления.

Риск - это финансовая категория. Поэтому на степень и величину риска можно воздействовать через финансовый механизм. Такое воздействие осуществляется с помощью приемов финансового менеджмента и особой стратегии. В совокупности стратегия и приемы образуют своеобразный механизм управления риском, т.е. риск-менеджмент. Таким образом, риск-менеджмент представляет собой часть финансового менеджмента.

Риск-менеджмент представляет собой систему управления риском и экономическими, точнее, финансовыми отношениями, возникающими в процессе этого управления. Систему управления риском можно охарактеризовать как совокупность методов, приемов и мероприятий, позволяющих в определенной степени прогнозировать наступление рисковых событий и принимать меры к исключению или снижению отрицательных последствий наступления таких событий.

В основе риск-менеджмента лежат целенаправленный поиск и организация работы по снижению степени риска, искусство получения и увеличения дохода (выигрыша, прибыли) в неопределенной хозяйственной ситуации.

Конечная цель риск-менеджмента соответствует целевой функции предпринимательства. Она заключается в получении наибольшей прибыли при оптимальном, приемлемом для предпринимателя соотношении прибыли и риска.

Глава 1. Методы оценки риска

Оценка уровня риска является одним из важнейших этапов риск - менеджмента, так как для управления риском его необходимо прежде всего проанализировать и оценить. В экономической литературе существует множество определения этого понятия, однако в общем случае под оценкой риска понимается систематический процесс выявления факторов и видов риска и их количественная оценка, то есть методология анализа рисков сочетает взаимодополняющие количественный и качественный подходы.

Источниками информации, предназначенной для анализа риска являются:

- бухгалтерская отчетность предприятия.

- организационная структура и штатное расписание предприятия.

- карты технологических потоков (технико-производственные риски);

- договоры и контракты (деловые и юридические риски);

- себестоимость производства продукции.

- финансово-производственные планы предприятия.

Выделяются два этапа оценки риска: качественный и количественный.

Задачей качественного анализа риска является выявление источников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникает риск, то есть:

- определение потенциальных зон риска;

- выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия;

- прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.

Основная цель данного этапа оценки -- выявить основные виды рисков, влияющих на финансово-хозяйственную деятельность. Преимущество такого подхода заключается в том, что уже на начальном этапе анализа руководитель предприятия может наглядно оценить степень рискованности по количественному составу рисков и уже на этом этапе отказаться от претворения в жизнь определенного решения.

Итоговые результаты качественного анализа риска, в свою очередь, служат исходной информацией для проведения количественного анализа, то есть оцениваются только те риски, которые присутствуют при осуществлении конкретной операции алгоритма принятия решения.

На этапе количественного анализа риска вычисляются числовые значения величин отдельных рисков и риска объекта в целом. Также выявляется возможный ущерб и дается стоимостная оценка от проявления риска и, наконец, завершающей стадией количественной оценки является выработка системы антирисковых мероприятий и расчет их стоимостного эквивалента.

Количественный анализ можно формализовать, для чего используется инструментарий теории вероятностей, математической статистики, теории исследования операций. Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.

1.1 Статистические методы

Управление риском означает правильное понимание степени риска, который постоянно угрожает людям, имуществу, финансовым результатам хозяйственной деятельности. Для предпринимателя важно знать действительную стоимость риска, которому подвергается его деятельность. Под стоимостью риска следует понимать фактические убытки предпринимателя, затраты на снижение величины этих убытков или затраты по возмещению таких убытков и их последствий. Правильная оценка финансовым менеджером действительной стоимости риска позволяет ему объективно представлять объем возможных убытков и наметить пути к их предотвращению или уменьшению, а в случае невозможности предотвращения убытков обеспечить их возмещение.

Оценка риска - это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики: вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба. Можно выделить основные методы оценки риска для конкретных процессов:

1) анализ статистических данных по неблагоприятным событиям, имевшим место в прошлом;

2) теоретический анализ структуры причинно-следственных связей процессов.

Используя имеющиеся статистические данные, можно оценить вероятность возникновения неблагоприятных событий и размер ущерба. Этот метод подходит для частых и однородных событий.

К методам, обеспечивающим отдельную оценку уровня риска, относится дисперсия, которая представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов рискованных инвестиционных вложений от средних ожидаемых.

Дисперсия рассчитывается:

где q - дисперсия;

Х - ожидаемое значение для каждого случая вложения инвестиционных ресурсов;

Х-- - среднее ожидаемое значение риска инвестиционной деятельности;

n - число вложений инвестиционных ресурсов (частота).

Дисперсия характеризует абсолютную колеблемость частоты инвестиционного риска, а относительную степень колеблемости показывает коэффициент вариации, который рассчитывается по формуле:

где V - коэффициент вариации;

q - среднее квадратическое отклонение;

х - среднее ожидаемое значение риска инвестиционной деятельности.

Коэффициент вариации может изменяться от 1 до 100%.

Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10% - слабая колеблемость риска инвестиционной деятельности;

10-25% - средняя, умеренная колеблемость риска инвестиционной деятельности;

более 25% - высокая колеблемость риска инвестиционной деятельности.

При использовании дисперсии и вариации учитывают, что риск имеет математически определенную вероятность получения результата от реализации инвестиционного проекта. Эта вероятность в свою очередь может быть определена субъективно экспертным путем или объективно на основании математических вычислений частот степени риска.

Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютного рассеяния и измеряются в тех же физических единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

Коэффициент вариации - относительная величина. Поэтому с его помощью можно сравнивать колеблемость признаков, выраженных в различных единицах измерений.

Поскольку на формирование ожидаемого результата (например, величины прибыли) воздействует множество случайных факторов, то он, естественно, является случайной величиной.

Одной из характеристик случайной величины Х является закон распределения ее вероятностей.

Характер, тип распределения отражают общие условия, вытекающие из сущности и природы явления, и особенности, оказывающие влияние на вариацию исследуемого показателя (ожидаемого результата).

Ситуации, когда убытки редки, но их величина существенна, возникают в результате таких катастрофических обстоятельств, как взрыв на заводе или землетрясение. Напротив, ситуации, когда убытки происходят часто, но их размер относительно невелик, имеют обычный характер. Примером является физический ущерб автомобилю (например, в результате аварии) из большого автопарка.

Значительная часть организаций несет большое число убытков относительно небольшого размера (hazard, accidental) по рискам опасности. Например, в больших производственных компаниях ежегодно с работниками происходит большое число незначительных случаев травматизма. Другие организации страдают от таких катастрофических потерь, как большой пожар или взрыв на заводе, что, хотелось бы верить, происходит не часто. Между этими двумя крайними ситуациями располагаются убытки средней величины, которые могут наступить или не наступить с некоторой периодичностью.[34]34

Принятие решений с большим уровнем риска зависит от склонности к риску лиц, принимающих решение. Однако принятие таких решений возможно только в случае, если наступление нежелательного исхода не приведет предпринимателя (фирму) к банкротству.

Для оценки приемлемости отклонения используется коэффициент вариации V. При этом приводятся следующие шкалы колеблемости (риска) коэффициента вариации: до 0,1 - слабая; от 0,1 до 0,25 - умеренная; свыше 0,25 - высокая.

При оценке приемлемости коэффициента, определяющего риск банкротства, существует несколько не противоречащих друг другу точек зрения. Одни авторы считают, что оптимальным является коэффициент риска, составляющий 0,3, а коэффициент риска, ведущий к банкротству, - 0,7 и выше. В других источниках приводится шкала риска со следующими градациями указанного выше коэффициента: приемлемый риск - до 0,25, допустимый риск - 0,25-0,50, критический риск - 0,50-0,75, катастрофический риск - свыше 0,75.

По мнению практически всех авторов, в границах коэффициента, определяющего риск банкротства от 0,3 до 0,7, находится зона повышенного риска. Принятие решения о реализации рискового мероприятия в границах этой зоны определяется величиной возможного выигрыша в случае, если нежелательный исход (рисковое событие) не произойдет, и склонностью к риску лиц, принимающих решение.

Как показывает практика, для характеристики распределения социально-экономических явлений наиболее часто используется так называемое нормальное распределение.

Допущение о том, что большинство результатов хозяйственной деятельности (доходы, прибыль и т.п.) как случайные величины подчиняются закону, близкому к нормальному, широко используется в литературе по проблеме количественной оценки экономического риска. Известно, что закон нормального распределения характерен для распределения событий в случае, когда их исход представляет собой результат совместного воздействия большого количества независимых факторов и ни один из этих факторов не оказывает преобладающего влияния.

В действительности нормальное распределение экономических явлений в чистом виде встречается редко, однако, если однородность совокупности соблюдена, часто фактические распределения близки к нормальному.

На практике для проверки обоснованности принятого распределения используются различные критерии согласия (между эмпирическим и теоретическим распределением), которые позволяют принять или отвергнуть принятую гипотезу о законе распределения.

Из курса теории вероятностей и математической статистики известно, что нормально распределенная случайная величина является непрерывной и ее дифференциальная функция распределения имеет вид:

где у = f(x) определяет плотность распределения вероятности для каждой точки x.

Потери организации характеризуются частотой (числом) убытков и тяжестью (размером) убытков. Эти понятия относятся ко всем типам рисков, как к операционным, так и к финансовым/рыночным рискам организации.

Частота (frequency of losses) убытков - число страховых случаев, по которым возникли убытки за определенный период времени, например за год. Тяжесть (severity of losses) убытков - размер убытков в денежном эквиваленте, который должен быть выплачен, чтобы компенсировать ущерб. Последняя характеристика может использоваться для определения размера как индивидуального убытка, так и для группы убытков.

Однако, как следует из рассмотренного нами определения риска, существенные факторы понятия риска в приведенных здесь формулах даже не затрагиваются.

Глава 2. Суть статистических методов

Суть статистических методов оценки риска заключается в определении вероятности возникновения потерь на основе статистических данных предшествующего периода и установлении области (зоны) риска, коэффициента риска и т.д. Достоинствами статистических методов является возможность анализировать и оценивать различные варианты развития событий и учитывать разные факторы рисков в рамках одного подхода. Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков.

Современный подход к проблеме оценки риска включает два различных, но дополняющих друг друга подхода:

* метод оценки стоимости риска - VaR (Value-at-Risk), базирующийся на анализе статистической природы рынка;

* метод анализа чувствительности портфеля к изменениям параметров рынка - Stress or Sensitivity Testing.

Метод оценки рисков VaR

VaR - это статистический подход. Методология VaR обладает рядом несомненных преимуществ: она позволяет измерить риск в терминах возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения; позволяет измерить риски на различных рынках; позволяет агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о количестве позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиций.

VaR является суммарной мерой риска, способной производить сравнение риска по различным портфелям (например, по портфелям из акций и облигаций) и по различным финансовым инструментам (например, форварды и опционы).

VaR является универсальной методикой оценки различных видов кредитных и инвестиционных рисков:

* ценового риска

* валютного риска

* кредитного риска

* риска ликвидности

Сутью расчетов VaR является чёткий и однозначный ответ на вопрос, возникающий при проведении финансовых операций: какой максимальный убыток рискует понести инвестор за определённый период времени с заданной вероятностью? Отсюда следует, что величина VaR определяется как наибольший ожидаемый убыток, который с заданной вероятностью может получить инвестор в течение n дней. Ключевыми параметрами VaR являются период времени, на который производится расчёт риска, и заданная вероятность того, что потери не превысят определенной величины.

Для вычисления VaR необходимо определить ряд базовых элементов, влияющих на его величину. В первую очередь, это вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменения цен входящих в портфель активов. Очевидно, что для его построения необходима некоторая статистика по поведению каждого из этих активов во времени. Если предположить, что логарифмы изменений цен активов подчиняются нормальному гауссовскому закону распределения с нулевым средним, то достаточно оценить только волатильность (т. е. стандартное отклонение). Однако на реальном рынке предположение о нормальности распределения, как правило, не выполняется. После задания распределения рыночных факторов необходимо выбрать доверительный уровень (confidence level), то есть вероятность, с которой потери не должны превышать VaR. Затем надо определить период поддержания позиций (holding period), на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях известно, что VaR портфеля пропорционален квадратному корню из периода поддержания позиций. Поэтому достаточно вычислить только однодневное VaR. Тогда, например, четырехдневное VaR будет в два раза больше.

Говоря простым языком, вычисление величины VaR производится с целью формулирования утверждения подобного типа: "Мы уверены на Х% (с вероятностью Х%), что наши потери не превысят величины Y в течение следующих N дней". В данном положении неизвестная величина Y и есть VaR.

Расчет VaR.

Для начала нужно определить логарифмы однодневных изменений курсов акций для каждой позиции по формуле:

где F - курс акции на i-тую дату

Затем рассчитывается стандартное отклонение для каждой позиции:

где N - количество дней.

При расчете значения VaR на период более одного дня данное выражение умножается еще и на корень их числа дней, на которое рассчитывается VaR.

После этого уже рассчитывается сам показатель VaR по формуле:

где k - коэффициент, соответствующий каждому из доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%;

P - текущая стоимость финансового инструмента;

N - количество финансовых инструментов данной позиции. Обычно расчет VaR производится для доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%.

Заключение

оценка риск потеря статистический

Сегодня управление рисками является тщательно планируемым процессом. Задача управления риском органически вплетается в общую проблему повышения эффективности работы предприятия. Пассивное отношение к риску и осознание его существования, заменяется активными методами управления.

Статистика финансовой деятельности предприятия изучает качественную сторону показателей в неразрывной связи с качественной стороной.

* Основная ценность статистического анализа заключается в том, что он позволяет проследить влияние различных факторов на конечный показатель или результат.

* В условиях нестабильной экономики и высокой инфляции анализ финансового положения несколько затруднен, т.к. некоторые финансовые показатели не всегда адекватно отражают действительное финансовое положение предприятия. Поэтому анализ динамики некоторых финансовых показателей следует производить с использованием, так называемых дефилирующих коэффициентов, которые рассчитываются в зависимости от среднего индекса цен (на потребительские товары или товары производственного назначения) в тот период времени, когда рассчитываются финансовые коэффициенты. Тем самым убирается так называемая инфляционная составляющая.

Основным недостатком этих методов считается необходимость использования в них вероятностных характеристик. Возможно применение следующих статистических методов: оценка вероятности исполнения, анализ вероятного распределения потока платежей, деревья решений, имитационное моделирование рисков.

Список использованной литературы

1. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа.-- М.: Финансы и статистика, 2003

2. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2005

3. Патров В.В., Ковалев В.В. Как читать баланс.-- М.: Финансы и статистика, 2003

4. Романов В.С. Бутуханов А.В. Риски предприятия как составная часть рисков. Моделирование и Анализ Безопасности, Риска и Качества в Сложных Системах: Труды Международной Научной Школы МА БРК- 2005, СПб. - НПО "Омега", 2005

5. Романов В.С. Бутуханов А.В. Рискообразующие факторы: характеристика и влияние на риски. Моделирование и Анализ Безопасности, Риска и Качества в Сложных Системах: Труды Международной Научной Школы МА БРК- 2001, СПб. - НПО "Омега", 2005

6. Статистика. Курс лекций. Л.П. Харченко, В.Г. Ионин и др. Новосибирск, НГАЭиУ, 2003

7. Финансовый менеджмент.-- Под ред. Е.С. Стояновой.-- М.: Перспектива, 2003

8. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов.-- М.: Дело, 2002

9. Хохлов Н. В. Управление риском. - М.: Юнити - Дана, 2004

10. Човушян Э.О., Сидоров М.А. Управление риском и устойчивое развитие. Учебное пособие для экономических вузов. - М.: Издательство РЭА имени Г.В.Плеханова, 2004

11. Шеремет А.Д. и др. Методика финансового анализа предприятия.-- М.: Дело, 2003

Размещено на Allbest.ru