Классификация рисков

Анализ риска включает сбор и обработку данных по аспектам риска, качественный и количественный анализ риска.

Меры по устранению и минимизации риска включают выбор и обоснование предельно допустимых уровней риска, выбор методов снижения риска, формирование вариантов рискового вложения капитала, оценку их оптимальности на основе сопоставления ожидаемой отдачи (прибыли и т.п.) и величины риска.

Сбор и обработка данных по аспектам риска – один из важнейших этапов процесса управление риском, поскольку процесс управления в первую очередь предполагает получение, переработку, передачу и практическое использование различного рода информации.

Полученная на этом этапе информация должна быть достоверной, качественно  полноценной и своевременной. В зависимости от целей и характера рискового вложения капитала это может быть информация:

·   о вероятности наступления рискового события;

·   о финансовой устойчивости и платежеспособности партнеров, клиентов, конкурентов;

·   о политической и экономической ситуации в стране партнера по внешнеэкономической деятельности;

·   о состоянии рынка определенных товаров и услуг;

·   об условиях страхования и др.

Источником такой информации могут  быть данные об опыте подобных проектов в прошлом, мнения экспертов, различного рода аналитические обзоры, данные специализированных компаний.

Сбор и обработка информации является важным этапом процесса управления независимо от его конкретного содержания. Однако в процессе управления риском к полноте и качеству информации предъявляются особые требования. Это обусловлено тем, что отсутствие полной информации является одним из существенных факторов риска, и принятие решений в условиях неполной информации служит источником дополнительных финансовых и других потерь и, следовательно, уменьшения прибыли.

В этих условиях информационное обеспечение  процесса управления риском служит не только в качестве источника данных для анализа риска, но и само по себе является важным средством снижения уровня риска.

Таким образом, в процессе сбора и обработки информации следует стремиться к получению и использованию наиболее полной и достоверной информации.

Следует также учитывать и фактор времени – получение полной и  достоверной информации требует  значительных затрат времени, а  в большинстве случаев решение необходимо принимать в ограниченные сроки.

В процессе сбора и обработки  информации по аспектам риска следует  стремиться к достижению оптимальной  соотносительности между полнотой и качеством информации, с одной  стороны, и стоимостью ее получения – с другой. В ряде случаев экономически целесообразнее работать с неполной информацией, чем собирать практически полную, но крайне дорогую информацию, требующую к тому же недопустимых затрат времени.

Особо важную роль играет информация в процессе качественного и количественного анализа риска.

Качественный анализ предполагает: выявление источников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникает риск, т.е.: установление потенциальных зон риска; идентификацию всех возможных рисков; выявление практических выгод и возможных негативных последствий, которые могут наступить при реализации содержащего риск решения.

В процессе качественного анализа  важно не только установить все виды рисков, которые угрожают проекту, но и по возможности выявить возможные потери ресурсов, сопровождающие наступление рисковых событий.

Результаты качественного анализа  служат важной исходной информацией  для осуществления количественного  анализа.

Количественный анализ предполагает численное определение отдельных рисков и риска проекта (решения) в целом. На этом этапе определяются численные значения вероятности наступления рисковых событий и их последствий, осуществляется количественная оценка уровня риска, определяется также допустимый в данной конкретной обстановке уровень риска.

Количественная оценка вероятности  наступления отдельных рисков и  то, во что они могут обойтись, позволяет выделить наиболее вероятные  по возникновению и весомые по величине потерь риски, которые будут  являться объектом дальнейшего  анализа для принятия решения о целесообразности реализации проекта.

В литературе по проблеме риска приводится много различных методов количественной оценки риска, наиболее распространенными  из которых являются статистический метод и метод экспертных оценок.

Суть статистического метода заключается в том, что изучается статистика потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном производстве, устанавливается величина и частотность получения того или иного экономического результата и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее.

Статистический метод количественной оценки риска требует наличия  значительного массива данных, которые  не всегда имеются в распоряжении предпринимателя. Сбор и обработка  данных могут весьма дорого обойтись. Поэтому часто при недостатке информации приходится прибегать к другим методам.

Суть экспертного метода заключается в получении количественных оценок риска на основании обработки мнений опытных предпринимателей или специалистов.

Применение этого метода особенно эффективно при решении сложных неформализуемых проблемных ситуаций, когда неполнота и недостоверность информации не позволяют использовать статистический или другие формализованные методы для количественной оценки риска.

К недостаткам этого метода относятся  отсутствие гарантий достоверности полученных оценок, а также трудности в проведении опроса экспертов и обработке полученных данных.

Наиболее приемлемым вариантом  для практики является комбинация из статистического и экспертного  методов.

В результате проведения анализа риска получается картина возможных рисковых событий, вероятность их наступления и последствий. После сравнения полученных значений рисков с предельно допустимыми вырабатывается стратегия управления риском, и на этой основе – меры предотвращения и уменьшения риска.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Риск характеризуют два важных аспекта:  
1) волатильность (изменчивость) финансовых индикаторов, вероятность или частота событий и  
2) чувствительность критериев деятельности к их последствиям.  
Корпорации практически не имеют возможности контролировать волатильность финансовых переменных, но они могут приспособить свою чувствительность к эти рискам, например, с помощью производных контрактов.

 

Можно предложить две основные категории измерителей риска: показатели чувствительности и вероятностные (статистические) величины. Разделение становится более условным, учитывая субъективность, являющуюся принципиальным свойством оценок экономического риска. Измерители линейной чувствительности к движению финансовых переменных используются под различными обозначениями.   На рынке инструментов с фиксированным доходом чувствительность к движению процентных ставок измеряется дюрацией. На рынке акций чувствительность к фактору рынка в целом называется систематическим риском или коэффициентом бета. На рынке производных инструментов чувствительность к изменению цены базового актива измеряется коэффициентом дельта. Показатели - производные второго порядка - называются выпуклостью на рынке инструментов с фиксированным доходом и коэффициентом гамма на рынке производных инструментов. Существует много других показателей риска, применяемых к производным инструментам.

Фундаментальный экономический анализ использует следующие показатели, которые фактически являются измерителями риска: запасы, разрывы, коэффициенты ликвидности, финансовой устойчивости, плечо финансового и производственного рычага, коэффициенты эластичности различных экономических показателей и др.

 

Измерение риска: 

 

• Ожидаемое значение случайной величины подсчитывается по формуле математического ожидания. E(x)=π₁x₁+ π₂x₂+…+ π_nx_n. (π_n –вероятность каждого ожидапния

 

                                                                     x_n – значение каждого исхода)

• Вероятности могут быть объективными и субъективными:

 

 

1. Концепция объективной природы вероятности

значение вероятностей потенциально определимы на математической основе.

(фр. Математик и физик Пьер  Лаплас определял вероятность  исследуемого события как отношение  благоприятных исходов данного  события к количеству все возможных исходов) 

 

1. Концепция субъективной природы вероятности

вероятности - степени убежденности в наступлении тех или иных событий.

(амер.эк. и статистик Леонард  Севидж)

• Важно различать математическое ожидание и ожидаемую полезность.
• Математическое обоснование теории ожидаемой полезности можно встретить в работах швейцарских математиков Габриэля Крамера и Даниила Бернулли.

 

 

Д.Бернулли предложил свое решение  С-П парадокса:

Парадокс: индивиды готовы заплатить всего лишь небольшую сумму денег за участие в игре, в которой математическое ожидание выигрыша будет бесконечно велико.

Игра: подбрасывается монета до тех пор, пока не выпадет заданная ее сторона, а размер выигрыша определяется количеством подбрасыванием монеты до выпадения заданной стороны.

Решение Бернулли: индивиды стремятся к максимизации не ожидаемого денежного выигрыша, а морального ожидания – ожидаемой полезности выигрыша.