Kaj je analiza tveganja?
Analiza tveganj je postopek ocene verjetnosti nastanka škodljivih dogodkov v podjetniškem, vladnem ali okoljskem sektorju. Analiza tveganj je študija osnovne negotovosti določenega načina ukrepanja in se nanaša na negotovost napovedanih tokov denarnih tokov, variacijo portfelja ali donosnosti delnic, verjetnost uspeha ali neuspeha projekta in možna prihodnja ekonomska stanja. Analitiki tveganj pogosto sodelujejo v tandemu s strokovnjaki, ki napovedujejo, da zmanjšajo prihodnje negativne nepredvidene učinke.
Ključni odvzemi
- Analiza tveganj je postopek ocene verjetnosti nastanka škodljivih dogodkov v podjetniškem, vladnem ali okoljskem sektorju. Tveganje je mogoče analizirati z več pristopi, vključno s tistimi, ki spadajo v kategoriji kvantitativne in kvalitativne analize. Analiza tveganja je še vedno bolj umetnost kot znanost.
Razumevanje analize tveganja
Analizator tveganj začne z ugotavljanjem, kaj bi lahko šlo narobe. Negativni dogodki, ki se lahko zgodijo, se tehtajo z verjetnostno metriko za merjenje verjetnosti dogodka. Nazadnje, analiza tveganja poskuša oceniti obseg učinka, ki bo nastal, če se dogodek zgodi.
Kvantitativna analiza tveganja
Analiza tveganja je lahko količinska ali kvalitativna. V skladu s kvantitativno analizo tveganja se oblikuje model tveganja z uporabo simulacije ali determiniranih statistik za dodelitev numeričnih vrednosti tveganju. Vhodni podatki, ki so večinoma predpostavke in naključne spremenljivke, se vključijo v model tveganja.
Za vsak dani obseg vnosa model ustvari obseg izida ali izida. Model analizirajo s pomočjo grafov, scenarijev in / ali analize občutljivosti s strani upravljavcev tveganj, da sprejmejo odločitve za ublažitev in obvladovanje tveganj.
Simulacija Monte Carlo se lahko uporabi za ustvarjanje različnih možnih rezultatov sprejete odločitve ali sprejetih ukrepov. Simulacija je kvantitativna tehnika, ki izračuna rezultate za naključne vhodne spremenljivke večkrat, pri čemer vsakič uporabi drugačen nabor vhodnih vrednosti. Zapisan je rezultat vsakega vnosa, končni rezultat modela pa je verjetnostna porazdelitev vseh možnih rezultatov. Rezultate je mogoče povzeti na razporeditvenem grafu, ki prikazuje nekatere ukrepe osrednje težnje, kot sta srednja in srednja vrednost, in ocenjevanje spremenljivosti podatkov s standardnim odklonom in odstopanjem.
Rezultate je mogoče oceniti tudi z orodji za obvladovanje tveganja, kot so analiza scenarijev in tabele občutljivosti. Analiza scenarijev kaže na najboljši, srednji in najslabši rezultat katerega koli dogodka. Ločitev različnih izidov od najboljšega do najslabšega omogoča razumnemu širjenju vpogleda pri upravljavcu tveganj.
Na primer, ameriška družba, ki deluje na svetovni ravni, bi morda želela vedeti, kako bi se lahko spopadla njena spodnja vrstica, če bi se tečaj izbranih držav okrepil. Tabela občutljivosti prikazuje, kako se rezultati spreminjajo, če se spremeni ena ali več naključnih spremenljivk ali predpostavk. Upravitelj portfelja lahko uporabi tabelo občutljivosti za oceno, kako bodo spremembe različnih vrednosti vsakega vrednostnega papirja v portfelju vplivale na varianco portfelja. Druge vrste orodij za obvladovanje tveganj vključujejo odločitvena drevesa in nespremenljivo analizo.
Kvalitativna analiza tveganja
Kvalitativna analiza tveganja je analitična metoda, ki ne prepozna in oceni tveganj s številčnimi in količinskimi ocenami. Kvalitativna analiza vključuje pisno opredelitev negotovosti, oceno obsega učinka (če tveganje izhaja) in načrte protiukrepov v primeru negativnega dogodka.
Primeri kakovostnih orodij za tveganje vključujejo SWOT analizo, diagrame vzrokov in učinkov, matriko odločitev, teorijo iger itd. Podjetje, ki želi izmeriti vpliv kršitve varnosti na svojih strežnikih, lahko uporabi kvalitativno tehniko tveganja, s pomočjo katere se pripravi na izgubo dohodek, ki lahko nastane zaradi kršitve podatkov.
Medtem ko je večina vlagateljev zaskrbljena zaradi tveganj za zmanjšanje učinka, pa je matematično tveganje za razliko tako v nasprotju kot navzgor in navzgor.
Skoraj vse vrste velikih podjetij zahtevajo minimalno analizo tveganja. Na primer, poslovne banke morajo ustrezno zaščititi devizno izpostavljenost do tujih posojil, medtem ko morajo velike veleblagovnice upoštevati možnost zmanjšanja prihodkov zaradi svetovne recesije. Pomembno je vedeti, da analiza tveganja omogoča strokovnjakom, da prepoznajo in ublažijo tveganja, ne pa da se jim v celoti izognejo.
Primer analize tveganja: Vrednost tveganja (VaR)
Vrednost tveganja (VaR) je statistika, ki meri in količinsko opredeljuje stopnjo finančnega tveganja znotraj podjetja, portfelja ali položaja v določenem časovnem okviru. To metriko najpogosteje uporabljajo investicijske in poslovne banke, da določijo obseg in razmerje pojavnosti potencialnih izgub v svojem institucionalnem portfelju. Upravljavci tveganj uporabljajo VaR za merjenje in nadzor stopnje izpostavljenosti tveganju. Izračune VaR lahko uporabimo za posebne pozicije ali celotne portfelje ali za merjenje izpostavljenosti tveganju za celo podjetje.
VaR se izračuna tako, da se zgodovinski donos iz najslabšega preusmeri na najboljše s predpostavko, da se bodo dokazi ponovili, zlasti kadar gre za tveganje. Kot zgodovinski primer si oglejmo Nasdaq 100 ETF, ki trguje pod simbolom QQQ (včasih ga imenujemo "kocke") in ki se je začel trgovati marca 1999. Če izračunamo vsak dnevni donos, izdelamo bogat nabor podatkov več kot 1.400 točk. Najslabši so na splošno vizualizirani na levi strani, najboljši donosi pa na desni.
Več kot 250 dni je bila dnevna donosnost ETF izračunana med 0% in 1%. Januarja 2000 je ETF vrnil 12, 4%. Vendar obstajajo točke, na katerih je ETF povzročil tudi izgube. V najslabšem primeru je ETF izgubil dnevne izgube od 4 do 8%. To obdobje se imenuje najhujših 5% ETF. Na podlagi teh preteklih donosov lahko s 95-odstotno gotovostjo domnevamo, da največje izgube ETF ne bodo presegle 4%. Če torej vložimo 100 dolarjev, lahko s 95-odstotno gotovostjo trdimo, da naše izgube ne bodo presegle 4 USD.
Ena pomembna stvar, ki jo morate upoštevati. VaR analitikom ne zagotavlja popolne gotovosti. Namesto tega gre za oceno, ki temelji na verjetnosti. Verjetnost se poveča, če upoštevate višje donose in upoštevate le najslabši 1% donosa. Izgube Nasdaq 100 ETF od 7% do 8% predstavljajo najslabši 1% njegovega učinka. Tako lahko z 99-odstotno gotovostjo domnevamo, da nam najhujši donos ne bo izgubil 7 dolarjev naše naložbe. Z 99-odstotno gotovostjo lahko rečemo tudi, da nam bo naložba v višini 100 ameriških dolarjev izgubila največ 7 dolarjev.
Omejitve analize tveganja
Tveganje je verjeten ukrep, zato vam nikoli ne moremo zagotovo povedati, kakšna je natančna izpostavljenost tveganju v določenem času, le kakšna bo verjetno porazdelitev morebitnih izgub, če in kdaj se pojavijo. Prav tako ni standardnih metod za izračun in analizo tveganja, celo VaR ima lahko več različnih načinov pristopa k nalogi. Za tveganje se pogosto domneva, da se pojavljajo z običajnimi verjetnostmi distribucije, ki se v resnici redko pojavljajo in ne morejo predstavljati ekstremnih dogodkov ali dogodkov "črnega laboda".
Finančna kriza leta 2008, ki je te težave izpostavila kot relativno benigne izračune VaR, je zmanjšala potencialni pojav rizičnih dogodkov, ki jih predstavljajo portfelji hipotekarnih hipotekarnih hipotek. Obseg tveganja je bil tudi podcenjen, kar je povzročilo skrajne količnike finančnega vzvoda znotraj portfeljev subprime. Posledično so zaradi podcenjevanja pojavljanja in obsega tveganja institucije, ki niso uspele pokriti izgube za več milijard dolarjev, izgubile, ker so se vrednosti hipotekarnih hipotekarnih kreditov sesule.
