Ce este analiza riscului?
Analiza riscurilor este procesul de evaluare a probabilității de apariție a unui eveniment advers în cadrul corporației, guvernului sau sectorului de mediu. Analiza riscurilor este studiul incertitudinii care stă la baza unui anumit curs de acțiune și se referă la incertitudinea fluxurilor de numerar previzionate, variația portofoliului sau a rentabilităților de stoc, probabilitatea succesului sau eșecului unui proiect și a posibilelor state economice viitoare. Analiștii de risc lucrează adesea în paralel cu profesioniștii prognozați pentru a reduce la minimum efectele neprevăzute negative viitoare.
Cheie de luat cu cheie
- Analiza riscurilor este procesul de evaluare a probabilității de apariție a unui eveniment advers în cadrul corporației, guvernului sau sectorului de mediu. Riscul poate fi analizat folosind mai multe abordări, inclusiv cele care se încadrează în categoriile cantitative și calitative. Analiza rapidă este încă mai mult o artă decât o știință.
Înțelegerea analizei riscurilor
Un analist de risc începe prin a identifica ceea ce ar putea merge prost. Evenimentele negative care ar putea să apară sunt apoi cântărite pe o valoare a probabilității pentru a măsura probabilitatea de a se produce evenimentul. În cele din urmă, analiza riscurilor încearcă să estimeze amploarea impactului care va fi făcut dacă evenimentul se va întâmpla.
Analiza cantitativă a riscului
Analiza riscurilor poate fi cantitativă sau calitativă. În cadrul analizei cantitative a riscului, un model de risc este construit utilizând statistici de simulare sau deterministe pentru a atribui valori numerice riscului. Intrările care sunt în mare parte presupuneri și variabile aleatorii sunt introduse într-un model de risc.
Pentru orice gamă de intrare dată, modelul generează o serie de rezultate sau rezultate. Modelul este analizat folosind grafice, analize de scenarii și / sau analize de sensibilitate de către managerii de risc pentru a lua decizii de atenuare și gestionare a riscurilor.
O simulare Monte Carlo poate fi utilizată pentru a genera o serie de rezultate posibile ale unei decizii sau a unei acțiuni luate. Simularea este o tehnică cantitativă care calculează rezultatele pentru variabilele de intrare aleatorii în mod repetat, folosind de fiecare dată un set diferit de valori de intrare. Rezultatul rezultat din fiecare intrare este înregistrat, iar rezultatul final al modelului este distribuirea probabilității tuturor rezultatelor posibile. Rezultatele pot fi rezumate pe un grafic de distribuție care arată unele măsuri de tendință centrală, cum ar fi media și mediana, și evaluând variabilitatea datelor prin abatere standard și variație.
Rezultatele pot fi, de asemenea, evaluate cu ajutorul instrumentelor de gestionare a riscurilor, cum ar fi analiza scenariului și tabelele de sensibilitate. O analiză a scenariului arată rezultatul cel mai bun, mediu și cel mai rău al oricărui eveniment. Separarea rezultatelor diferite de la cel mai bun la cel mai rău oferă o răspândire rezonabilă a perspectivei pentru un manager de risc.
De exemplu, o companie americană care operează la scară globală ar putea dori să știe cum ar scădea linia de jos a acesteia dacă rata de schimb a anumitor țări se va consolida. Un tabel de sensibilitate arată modul în care rezultatele variază atunci când una sau mai multe variabile sau ipoteze aleatorii sunt schimbate. Un manager de portofoliu ar putea utiliza un tabel de sensibilitate pentru a evalua modul în care modificările la diferitele valori ale fiecărui titlu de securitate dintr-un portofoliu vor avea impact asupra variației portofoliului. Alte tipuri de instrumente de gestionare a riscurilor includ arbori de decizie și analize de pauză.
Analiza calitativă a riscurilor
Analiza calitativă a riscurilor este o metodă analitică care nu identifică și evaluează riscurile cu evaluări numerice și cantitative. Analiza calitativă implică o definiție scrisă a incertitudinilor, o evaluare a întinderii impactului (dacă riscul apare) și planuri de contramăsurare în cazul unui eveniment negativ.
Exemple de instrumente de risc calitativ includ analize SWOT, diagrame de cauză și efect, matrice de decizie, teoria jocurilor etc. venitul care poate apărea dintr-o încălcare a datelor.
În timp ce majoritatea investitorilor sunt preocupați de riscul dezavantajului, din punct de vedere matematic, riscul este variația atât la dezavantaj, cât și la dezavantaj.
Aproape tot felul de companii mari necesită o analiză de risc minimă. De exemplu, băncile comerciale trebuie să acopere în mod corespunzător expunerea la valută a împrumuturilor de peste mări, în timp ce marile magazine trebuie să contribuie la reducerea veniturilor datorate unei recesiuni globale. Este important de știut că analiza de risc permite specialiștilor să identifice și să diminueze riscurile, dar nu să le evite complet.
Exemplu de analiză a riscului: Valoarea la risc (VaR)
Valoarea la risc (VaR) este o statistică care măsoară și cuantifică nivelul riscului financiar din cadrul unei firme, a unui portofoliu sau a unei poziții într-un anumit interval de timp. Această măsurătoare este cea mai frecvent utilizată de băncile de investiții și comerciale pentru a determina amploarea și raportul de apariție a pierderilor potențiale din portofoliile lor instituționale. Managerii de risc utilizează VaR pentru a măsura și controla nivelul expunerii la risc. Se pot aplica calcule VaR pentru poziții specifice sau portofolii întregi sau pentru a măsura expunerea la risc la nivelul întregii firme.
VaR se calculează schimbând randamentele istorice de la cel mai rău la cel mai bun, cu presupunerea că randamentele vor fi repetate, în special în cazul în care este vorba de risc. Ca un exemplu istoric, să ne uităm la Nasdaq 100 ETF, care tranzacționează sub simbolul QQQ (numit uneori „cuburi”) și care a început tranzacționarea în martie 1999. Dacă calculăm fiecare retur zilnic, producem un set de date bogat de mai mult de 1.400 de puncte. Cele mai rele sunt, în general, vizualizate pe stânga, în timp ce cele mai bune întoarceri sunt plasate în dreapta.
Pentru mai mult de 250 de zile, randamentul zilnic pentru ETF a fost calculat între 0% și 1%. În ianuarie 2000, ETF a revenit cu 12, 4%. Există însă puncte în care ETF a dus la pierderi. În cel mai rău caz, ETF a înregistrat pierderi zilnice de 4% la 8%. Această perioadă este denumită cea mai slabă 5% din ETF. Pe baza acestor randamente istorice, putem presupune cu 95% certitudine că cele mai mari pierderi ale FET nu vor depăși 4%. Deci, dacă investim 100 de dolari, putem spune cu certitudine de 95% că pierderile noastre nu vor depăși 4 USD.
Un lucru important de reținut. VaR nu oferă analiștilor certitudine absolută. În schimb, este o estimare bazată pe probabilități. Probabilitatea devine mai mare dacă luați în considerare randamentele mai mari și considerați doar cel mai slab 1% din randamente. Pierderile de la Nasdaq 100 ETF de 7% la 8% reprezintă cel mai slab 1% din performanțele sale. Astfel, putem presupune cu o certitudine de 99% că cel mai neplăcut randament al nostru nu ne va pierde 7 $ din investiția noastră. De asemenea, putem spune cu o certitudine de 99% că o investiție de 100 de dolari ne va pierde doar un maxim de 7 $.
Limitările analizei riscurilor
Riscul este o măsură probabilistică și, prin urmare, nu vă poate spune niciodată cu siguranță care este expunerea dvs. exactă la risc la un moment dat, doar care este probabil distribuția pierderilor posibile dacă și când apar. De asemenea, nu există metode standard pentru calcularea și analiza riscului și chiar VaR poate avea mai multe moduri diferite de abordare a sarcinii. Se presupune că riscul apare adesea folosind probabilități normale de distribuție, care în realitate apar rar și nu pot contabiliza evenimente extreme sau „lebede negre”.
Criza financiară din 2008 care a expus aceste probleme ca fiind calcule VaR relativ benigne au subliniat potențialul apariției unor evenimente de risc prezentate de portofoliile de credite ipotecare subprime. Amploarea riscului a fost, de asemenea, subestimată, ceea ce a dus la raporturi extreme de levier în portofoliile de subprime. Drept urmare, subestimările apariției și amploarea riscului au lăsat instituțiile incapabile să acopere miliarde de dolari în pierderi pe măsură ce valorile ipotecare subprime s-au prăbușit.
