Содержание

Введение

1. Метод оценки рисков VaR

2. Метод оценки рисков Stress Testing

3. Количественные методы

4. Качественные методы

Заключение

Список используемой литературы

Введение

Актуальность темы курсовой работы связана с нестабильным состоянием международных финансовых рынков, неполнотой исследований в данной области, открывающимися возможностями для использования методов оценки инвестиционных рисков в российской экономике.

В частности, актуальность финансового управления рисками на международных рынках связана с тем, что риски увеличиваются, произошла их глобализация. В целом, финансовые рынки стали более нестабильными, сложными и рискованными.

Риск является оценкой потенциальных (максимально возможных) потерь, которые может понести банк, страховая компания, пенсионный фонд или паевой фонд и, на конец, обычная фирма, осуществляющая определенную финансовую деятельность. Для институционального инвестора в целом эти максимально возможные потери не должны превышать определённой величины. В противном случае существует вероятность возникновения финансовой неустойчивости. Как сделать так, чтобы этого не произошло? Необходима система оценки рисков. Значимость оценки риска заключается в возможности, во-первых, прогнозировать в определенной степени наступление рискового события, во-вторых, заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий. Для того чтобы управлять риском, необходимо иметь его количественную оценку, т.е. уметь измерять вероятность наступления неблагоприятных событий и величину потерь сопутствующих им.

Коммерческие фирмы сталкиваются в своей повседневной деятельности с большим количеством различного рода рисков (кредитные, валютные, ценовые). Они должны иметь эффективные методы по оценке рисков для ежедневного мониторинга всех видов риска, как по отдельности, так и в совокупности для всего портфеля банка.

Российская экономика является переходной, сочетающей в себе черты открытой рыночной и административной систем. Процесс реформ оказался связан с крупнейшими макроэкономическими проблемами: инфляция, инвестиционный кризис, бюджетный дефицит, быстро растущий государственный долг, демонетизация экономики, высокие риски и нестабильность. Поэтому модели, используемые при оценке рисков, которые возникали на российском финансовом рынке, позволили банкам и предприятиям сглаживать негативные последствия таких экономических тенденций. В этой связи особую актуальность приобретает изучение зарубежного опыта.

Под "оценкой риска" подразумевается его количественное измерение.

Первый подход: риск оценивается как сумма произведений возможных ущербов, взвешенных с учетом их вероятности.

Второй подход: риск оценивается как сумма рисков от принятия решения и рисков внешней среды (независимых от наших решений).

Третий подход: риск определяется как произведение вероятности наступления отрицательного события на степень отрицательных последствий.

1. 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%.

Коэффициенты, соответствующие каждому из доверительных уровней, приведены в таблице 1.1:

Таблица 1.1

Доверительный уровень	Коэффициент
90,0 %	1,28
95,0%	1,65
97,5 %	1,96
99,0 %	2,33

2. Метод оценки рисков Stress Testing

Недостатком метода оценки рисков VaR является то, что он игнорирует очень многие значительные и интересные детали, необходимые для реального представления рыночных рисков. VaR не учитывает, какой вклад в риск вносит рынок, какие структурные изменения портфеля увеличивают риск, а также какие инструменты хеджирования контролируют специфический риск.

Ответы на эти вопросы можно получить с помощью метода анализа чувствительности портфеля к изменениям параметров рынка Stress Testing. VaR, по определению, ориентируется на ожидаемый уровень достоверности (90%, 95%, 97,5% и 99%). Именно Stress Testing позволяет анализировать поведение портфеля в условиях реализации вероятности оставшихся 10%, 5%, 2,5% и 1% событий.

Stress Testing может быть определено как оценка потенциального воздействия на финансовое состояние инвестиции ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям. Stress Testing осуществляется с применением различных методик. В рамках Stress Testing инвестор должен учитывать ряд факторов, которые могут вызвать экстраординарные убытки в портфеле активов, либо предельно усложнить управление его рисками. Данные факторы включают в себя различные компоненты рыночного, кредитного рисков и риска ликвидности.

Идея этого метода оценки - анализ вариаций подходящей целевой функции (например, доходности или современной стоимости портфеля) в зависимости от вариаций параметров рынка (кривой доходности, изменчивости (волатильности) рыночных цен, обменных курсов и т.п.). Но если методика VaR уже стала общепризнанным инструментом, то общепризнанного инструмента класса Stress Testing пока не существует.

Stress Testing позволяет решить проблему резких скачков и выбросов. Это метод анализа влияния многих, если не всех основных видов параметров предпринимательских, финансовых, кредитных и инвестиционных рисков одновременно, таких как сдвиги, изменение наклона или изгибы кривой доходности, изменение абсолютной величины доходности, изменчивости и т.д. Таким образом, для заданного портфеля можно исследовать изменение его параметров (доходности, современной стоимости) как при краткосрочных, так и при длительных изменениях рынка, выражающихся в резких и плавных изменениях доходности инструментов, их корреляций вплоть до моделирования кризисных ситуаций.

3. Количественные методы

Количественная оценка рисков определяет вероятность возникновения рисков и влияние последствий рисков на проект, что помогает группе управления проектами верно принимать решения и избегать неопределенностей. Количественная оценка рисков позволяет определять:

· Вероятность достижения конечной цели проекта

· Степень воздействия риска на проект и объемы непредвиденных затрат и материалов, которые могут понадобиться.

· Риски, требующие скорейшего реагирования и большего внимания, а также влияние их последствий на проект.

· Фактические затраты, предполагаемые сроки окончания.

Количественная оценка рисков часто сопровождает качественную оценку и также требует процесс идентификации рисков. Количественная и количественная оценка рисков могут использоваться по отдельности или вместе, в зависимости от располагаемого времени и бюджета, необходимости в количественной или качественной оценке рисков.



Рис. 3.1 Количественная оценка рисков

Мера риска - это степень неопределенности финансовых результатов, степень вероятности потерь. Например, риск вложения капитала в бизнес связан с неопределенностью ожидаемого дохода. Для его оценки применяют математический инструментарий теории вероятностей - стандартное отклонение, дисперсия, математическое ожидание, коэффициент вариации. Чем меньше значение стандартного отклонения а и коэффициента вариации по основным параметрам деятельности, тем меньше риск. Это количественный подход к оценке риска.

Для моделирования вероятностей может быть использована таблица нормального распределения вероятностей. Присвоение вероятностей осуществляется на основании обработки статистической информации (объективная вероятность) или экспертным путем (субъективная вероятность). Классификация вероятностных параметров риска приведена на рис. 3.2

Вид вероятности	Вероятность получения ожидаемого результата
Характеристика	Объективная частота	Субъективная изменчивость
Меритель	Средневзвешенная величина	Дисперсия, стандартное отклонение

Рис. 3.2.Параметры рисков

Пример измерения риска на основе вероятностной оценки ожидаемых доходов:

I. Рассмотрим два взаимоисключающих проекта развития предприятия стоимостью 500 ден.ед.:

* Проект М - замена оборудования на более производительное (модернизация);

* Проект И - приобретение нового оборудования для изготовления
новой продукции (инновация).

Результаты прогнозирования оптимистического, нормального и пессимистического вариантов реализации проектов приведены в табл. 2.1.

Оценка осуществляется в следующей последовательности:

1 этап Разработка бизнес-планов, оценка денежных потоков и финансовых результатов для каждого варианта реализации проектов. В нашем примере используется статический метод оценки, на основе ожидаемого чистого годового дохода, NCF_t.

2 этап. Присвоение определенной вероятности получения дохода по каждому варианту реализации проекта -

оптимистический - 0,2 (проект М); 0,1 (проект И);

нормальный - 0,6 (проект М); 0,8 (проект И),

пессимистический - 0,2 (проект М); 0,1 (проект И).

3_этап. Составление гистограммы ожидаемых чистых доходов (рис. 3.3), предполагая, что потоки подчиняются нормальному распределению вероятностей.



500 600 700 1200 ожидаемый доход

Рис. 3.3. Распределение вероятностей ожидаемых доходов

4 этап. Расчет параметров вероятности - стандартное отклонение, дисперсия, математическое ожидание (см. Формулы).

5 этап. Сравнительная оценка риска по стандартному отклонению или, если проекты обладают одинаковым стандартным отклонением, - по коэффициенту вариации.

Вывод: Менее рискован проект М, так как его ожидаемый доход меньше отличается от среднего значения - стандартное отклонение (63,25 ден. ед.) меньше, чем у проекта И (268,33 ден. ед.).

Таблица 2.1 - Вероятностная оценка ожидаемых доходов

Проект	Вариант реализации	Ожидаемый чистый годовой доход, NCF,	Вероятность получения дохода	Математическое ожидание (3)х(4)	Отклонение от среднего (2) - Х	Квадратичное отклонение	Дисперсия О2, (7)х(4); стандартное отклонение о
1	2	3	4	5	6	7	8
Проект М	пессимистический	500	0,2	100	-100	10000	2000
	нормальный	600	0,6	360	0	0	0
	оптимистический	700	0,2	140	+100	10000	2000
	Итого			Х = 600			Ог= 4 000
							О=63,25
Проект И	пессимистический	0	0,1	0	-600	360 000	36 000
	нормальный	600	0,8	480	0	0	0
	оптимистический	1200	0,1	120	+600	360 000	73000
	Итого			Х- 600			О2=72 000
							О=268, 33

Имитационная модель Д. Хертца основана на присвоении вероятностей значениям основных параметров (факторов), влияющим на денежные потоки:

Размер рынка (объем продаж).

Сегментация рынка.

Отпускные цены.

Темп роста продаж.

Уровень переменных затрат.

Уровень постоянных затрат.

Объем необходимых инвестиций.

Ликвидационная стоимость активов.

Срок полезного использования оборудования.

Факторы рассматриваются как независимые. Диапазоны величин по каждому фактору оценивается экспертно, а вероятность присваивается по методу "рулетки". Шесть первых факторов определяют прибыль, которая соотносится с объемом инвестиций. В результате многократного повторения имитационного моделирования получают кривую вероятностного распределения нормы прибыли - вероятность того, что инвестиции обеспечат прибыль, большую или меньшую, чем некоторая средняя величина.

К способам измерения риска относятся также следующие.

Метод оценки доходности активов САРМ - количественный метод анализа прибыльности, доходности инвестиций в сопоставлении с доходностью рынка при помощи коэффициента р, который указывает на совпадение тенденций изменения цен акций предприятия с тенденциями изменения цен акций других предприятий (входящих в состав Индекса 500 акций Standard & Poor, индекса Dow Jones и других). Несовпадение тенденций, когда коэффициент не равен 1, отражает повышенный риск по сравнению со средним рыночным.

Метод эквивалентов состоит в учете риска при помощи корректировки составляющих денежных потоков в зависимости от объективно или субъективно оцененных вероятностей. Применяемый коэффициент корректировки а характеризует соотношение значений денежных потоков при среднем и высоком уровнях риска.

Недостатки количественных методов прогнозирования состоят в том, что для их применения:

- необходим большой объем исходной информации, основанной на анализе статистических данных;

- вероятностные распределения различаются по каждой позиции притоков и оттоков денежных средств, меняются со временем;

- некоторые составляющие зависят от развития в предыдущих периодах (условная вероятность), некоторые нет (безусловная вероятность);

- существует вероятность появления определенной последовательности потоков денежных средств и пр.

Комментарий: Хотя механизм расчетов параметров вероятности известен и алгоритмизирован¹, открытым остается вопрос о справедливости исходных предположений, что данное значение по данной позиции денежных потоков ожидается с такой-то вероятностью. Поэтому на практике предпочтение отдается неформализованным методам² оценки, основанным на интуиции: "А что будет, если...?".

4. Качественные методы

Качественная оценка рисков - процесс представления качественного анализа идентификации рисков и определения рисков, требующих быстрого реагирования. Такая оценка рисков определяет степень важности риска и выбирает способ реагирования. Доступность сопровождающей информации помогает легче расставить приоритеты для разных категорий рисков. Качественная оценка рисков это оценка условий возникновения рисков и определение их воздействия на проект стандартными методами и средствами. Использование этих средств помогает частично избежать неопределенности, которые часто встречаются в проекте. В течение жизненного цикла проекта должна происходить постоянная переоценка рисков.

Рис. 4.1. Качественная оценка рисков

В условиях неопределенности, изменчивости ситуации на рынке оценка риска состоит в анализе чувствительности финансовых результатов к изменению основных параметров деятельности так как действенность управленческих решений всегда, в той или иной степени связана с риском отклонения фактических данных от запланированных. Это - качественный подход к измерению риска.

Оценка несистематического риска предприятия осуществляется по следующим направлениям:

характер бизнеса;

внешняя среда;

качество управления;

характер деятельности;

устойчивость работы, стабильность;

финансовое состояние.

Для оценки риска на практике чаще всего используется экспертные (качественные) методы, основанные на субъективной оценке ожидаемых параметров деятельности. Например, финансовое состояние предприятия эксперты могут оценивать с разделением на высокий, средний и низкий классы риска в разрезе следующих составляющих:

А). Использование кредитов:

* уровень риска высок, если предприятие не может осуществить текущую деятельность без использования заемных средств;

* уровень риска средний, если предприятию необходимы инвестиционные кредиты на развитие, расширение бизнеса;

* низкий уровень риска, когда предприятие не прибегает к кредитам
или использует их изредка.

Б). Уровень собственного оборотного капитала:

риск высокий, если существуют проблемы (дефицит) собственных
оборотных средств;

риск средний - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами равен нормативному;

риск низкий - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами выше нормативного.

В). Ликвидность активов:

* высокий уровень риска связан с большими сверхнормативными запасами сырья и материалов, готовой продукции на складе, просроченной дебиторской задолженностью.

Г). Вероятность банкротства:

высокая;

существует;

низкая.

Д). Рентабельность:

* низкая рентабельность по сравнению со среднеотраслевой означает высокий риск.

Е). Уровень дебиторской задолженности:

60% от текущих активов, период оборота более 180 дней - высокий
риск;

40 - 60% от текущих активов, период оборота 30-60 дней - средний
риск;

менее 40% от текущих активов, период оборота менее 30 дней -
низкий.

Ж). Финансовые вложения предприятия:

* если доля финансовых вложений в активах велика, а рентабельность активов ниже рентабельности основной деятельности, следовательно, предприятие занималось рискованными спекуляциями, не оправдавшими ожидания высокой доходности.

Пример постановки задачи для анализа чувствительности инвестиционного проекта:

оценить, как изменятся критерии экономической эффективности (NPV, PI, IRR, РВ), если:

снизится объем продаж,

упадут рыночные цены на продукты проекта,

возрастут цены на ресурсы и т.д.?

Решение этой задачи требует многократного повторения плановых расчетов для всех возможных значений исходных параметров', что даже с использованием компьютерного обеспечения трудоемко и дорого. Поэтому на практике зачастую довольствуются анализом нижнего предела прибыли, а именно - определением точки безубыточности и того объема производства и сбыта, который обеспечивает безубыточную работу. Если запланированный объем сбыта существенно выше, тогда риск потерь невелик.

Применяя метод дерева решений, оценивают значения денежных потоков по нескольким вариантам развития: оптимистический, пессимистический, нормальный. Дерево решений - это сетевые графики, отражающие моменты наступления событий и вероятность получения финансовых результатов. Каждая ветвь дерева - это различные варианты развития. Чем больше разброс значений прогнозируемых критериев (например, NPV), тем более рискованным кажется проект.

По методу процентной ставки для более рискованных проектов применяют повышенную ставку дисконтирования, под более высокий процент предоставляют кредиты - с учетом премии за риск.

Метод сценариев позволяет перейти от детализированного описания стратегических и оперативных рисков, характерных для каждого вида деятельности предприятия (Бизнес1, Бизнес2 и т.д.) к проработке вероятного, пессимистического (worst-case) и оптимистического (best-case) вариантов развития. На заключительном этапе перспективного планирования такая оценка риска должна воплощаться в показателях плановых заданий: напряженных - соответствующих оптимистическому сценарию, наиболее реальных (вероятный сценарий) и заниженных (пессимистический сценарий). Кроме того при разработке сценариев согласовываются стратегические риски развития предприятия в целом и отдельных видов деятельности с оперативными рисками - рисками управления обеспечением, производством и сбытом (рис. 2.3 ).

Кроме рассмотренных способов оценки риска в специальной литературе описываются метод машинного моделирования Монте-Карло, Дельфи-модели, модель вероятности банкротства Альтмана, метод VAR (Value-at-Risk) и другие.



Рис. 4.2. Схема воплощения рисков в плановые задания. Метод сценариев

Заключение

В курсовой работе исследованы теоретические и прикладные аспекты финансовой оценки инвестиционных рисков.

Значимость работы состоит в том, что применение рассмотренных моделей поможет лучше управлять собственными и клиентскими рисками, снизить возможности потерь и получить дополнительную прибыль в деятельности российских банков.

Важнейшими причинами, из-за которых стали активнее использовать методы по управлению инвестиционными рисками: усиление неравномерности экономического развития и международная интеграция, периодические финансовые кризисы в различных странах, концентрация рисков у банковских заемщиков, глобализацией рисков хозяйственной деятельности на формирующихся рынках ("emerging markets"), развитие внебалансовых операций банков, усложнение финансовых потребностей их клиентов.

Выделим основные моменты по оценке инвестиционных рисков, на которые нужно обратить внимание:

Ожидаемая доходность - служит мерой потенциального вознаграждения, связанного с портфелем.

Стандартное отклонение - рассматривается как мера риска портфеля.

Ожидаемая доходность - портфеля является средневзвешенной ожидаемой доходностью ценных бумаг, входящих в портфель. В качестве весов служат относительные пропорции ценных бумаг, входящих в портфель.

Корреляция - измеряют степень согласованности изменений значений двух случайных переменных.

Одной из распространенных моделей по оценке рисков является VaR модель. VaR - величина максимально возможных потерь, такая, что потери в стоимости данного портфеля инвестора за определенный период времени с заданной вероятностью не превысят этой величины. Таким образом, VaR дает вероятностную оценку потенциальных убытков по портфелю в течение определенного периода при экспертно заданном доверительном уровне.

Резюмируя все вышесказанное, можно сказать, что, в принципе, все приведенные модели по управлению инвестиционными рисками являются классикой инвестиционной оценки рисков. На самом деле, в мире используется многочисленное количество моделей по оценке рисков. Каждая модель имеет свои недостатки и преимущества, которые устраняются или дополняются.

Список используемой литературы

1. Капитаненко В.В. “Инвестиции и хеджирование”. г.Москва. 2001 г.

2. Рэдхед К., Хьюс С. “Управление финансовыми рисками”. 2000 г.

3. Ральф Винс. “Методы анализа рисков для трейдеров и портфельных менеджеров” Пер. с англ.: Издательский дом «АЛЬПИНА», 2000 г.

4. Егорова Е.Е “Системный подход оценки риска”. // Управление риском. - 2002 г.

5. Сурков Г. Границы применимости методологии VaR для оценки рыночных рисков. // Финансист. -2002 г.

6. А.В. Рексин, Р.Р. Сароян. Финансовый менеджмент. Учебное пособие.