Понятие инвестиционных рисков

Таким образом, изменения  стоимости портфеля моделируются на основе выбранных статистических параметров отдельных активов, входящих в состав портфеля.

В отличие от исторического  моделирования в методе Монте-Карло  изменения цен активов генерируются псевдослучайным образом в соответствии с заданными параметрами. Имитируемое  распределение может быть в принципе любым, а число сценариев весьма большим (от нескольких десятков до сотен  тысяч). В остальном этот метод  почти аналогичен методу исторического  моделирования.

Метод Монте-Карло является наиболее точным и надежным при рассмотрении нелинейных инструментов. Этот метод  имеет еще несколько важных преимуществ. Он не использует конкретную модель определения  параметров и может быть легко  перенастроен в соответствии с экономическим  прогнозом. Метод моделирует не конечную стоимость портфеля, а целые сценарии развития ситуаций, что позволяет  отслеживать изменение стоимости  портфеля в зависимости от пути развития ситуации.

Недостатки метода Монте-Карло  – его медленная сходимость (это  приводит к существенным затратам времени  и вычислительных мощностей), сложность  и трудоемкость расчетов.

Итак, метод Монте-Карло  отличается высокой точностью и  надежностью, пригоден практически  для любых портфелей, но его применение требует качественной математической подготовки специалистов и достаточных  компьютерных ресурсов для сложных  вычислений.

Выбор одного из методов  определения VaR зависит, прежде всего, от структуры портфеля, временных ограничений и технических возможностей, а также многих других условий и обстоятельств.

Конкретные модели расчетов VaR могут быть основаны на комбинации изложенных выше методов и их модификаций.

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. Ковариация и 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.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Риск является оценкой  потенциальных (максимально возможных) потерь, которые может понести банк, страховая компания, пенсионный фонд или паевой фонд, осуществляющие 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.

Риск - это экономическая категория. Как экономическая категория он представляет собой событие, которое может произойти или не произойти. В случае совершения такого события возможны три экономических результата: отрицательный (проигрыш, ущерб, убыток); нулевой; положительный (выигрыш, выгода, прибыль).

Риска можно избежать, т.е. просто уклониться от мероприятия, связанного с риском. Однако для предпринимателя избежание риска зачастую означает отказ от возможной прибыли.

Общеизвестно, что реализация большинства инвестиционных проектов на любом фондовом рынке  сопряжена с существенным риском потери части или даже всего вложенного капитала, причем риск потерь тем выше, чем выше уровень ожидаемого от инвестиций дохода. В связи с этим крайне важно иметь четкое представление  о той системе рисков, которые  можно назвать инвестиционными  рисками, и которая вбирает в  себя все риски, присущие инвестиционной деятельности в целом.

Все инвестиционные риски принято подразделять на системные и несистемные в  зависимости от того, насколько широкий  круг инструментов фондового рынка  подвергается опасности их воздействия  в каждом конкретном случае.

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.

Выделим основные моменты  по оценке инвестиционных рисков: 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. Ковариация и 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.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованных источников

1. Берзон Н.И. Фондовый рынок. – М.: Вита Пресс, - 2009. –131 с.
2. Буренин А. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов.- М.:  Федеративная Книготорговая компания, - 2010. - 352 с.
3. Гитман Л.Дж., Джонк М.Д. Основы инвестирования. - М.: Дело, - 2007.-1008с.
4. Кох И.А. Аналитические модели рынка ценных бумаг. –Казань: КФЭИ, - 2010. –268с.
5. Капитаненко В.В. Инвестиции и хеджирование. – Москва.: -2009. –368с.
6. Кремер Т.В. Теория вероятности.- м.: Инфра-М, - 2009. –214с.
7. Кристина И. Рэй. Рынок облигаций: торговля и управление рисками. –М.: Дело, - 2009. –320с.
8. Меньшиков И.С. Финансовый анализ ценных бумаг.- М.: Финансы и статистика, - 2010.  – 307с.
9. Рэдхед К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. –М.: ИНФРА-М, - 2010. –369с.
10. _{Ральф Винс. Математика управления капиталом. Методы анализа рисков для трейдеров и портфельных менеджеров/ Пер. с англ.: - М.: Издательский дом «АЛЬПИНА», - 2010. – 401 с.}
11. Рынок ценных бумаг / под ред. Галанова В.А., Басова А.И.- М.: Финансы истатистика, - 2009. - 352с.
12. Шарп У., Александр Г., Бэйли Дж. Инвестиции.- М.: ИНФРА-М, - 2009.  – 214с.

Периодические издания

13. Артеменко О. Модель расчета предполагаемой вероятности дефолта и ее использование в оценке стоимости долговых инструментов. // Рынок ценных бумаг. –2010. -№ 9. –С.67-69.
14. _{Волкова В. Выбор акций для портфельного инвестирования.// Финансовый бизнес. –2010. -№ 2. -с. 47-48.}
15. Егорова Е.Е Системный подход оценки риска. // Управление риском. –2011. -№2. -С.12-13.
16. Демшин В. Оценка стоимости: доходный подход и безрисковая норма доходности.// Рынок ценных бумаг. –2011. -№ 12. -С. 35-39.
17. _{Константинов А. Портфельное инвестирование на российском рынке акций.//Финансист, - 2010, - №8, - с. 28-31.}
18. Кузнецов В.Е. Измерение финансовых рисков. // Банковские технологии. –2007. -№7. –С. 76-78.
19. _{Рукин А. Портфельные инвестиции. Финансово - математические методы.// Рынок ценных бумаг, - 2009, - № 18, - с. 45-47.}
20. Смирнов В. Экспресс – оценка стоимости акций в российских реалиях.// Рынок ценных бумаг. –2011. -№ 12. -С. 31-35.
21. Сурков Г. Границы применимости методологии VaR для оценки рыночных рисков. // Финансист. –2009. -№9. –С. 63-71.
22. Фаррахов  И.Т. Расчет лимитов межбанковского кредитования. // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. –2011. -№4. –С. 98-104.