Co to jest analiza ryzyka?
Analiza ryzyka to proces oceny prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia niepożądanego w sektorze korporacyjnym, rządowym lub środowiskowym. Analiza ryzyka to badanie niepewności leżącej u podstaw danego działania i odnosi się do niepewności prognozowanych strumieni przepływów pieniężnych, wariancji zwrotu z portfela lub akcji, prawdopodobieństwa sukcesu lub niepowodzenia projektu oraz możliwych przyszłych stanów ekonomicznych. Analitycy ryzyka często współpracują z profesjonalistami od prognoz, aby zminimalizować przyszłe negatywne nieprzewidziane skutki.
Kluczowe dania na wynos
- Analiza ryzyka to proces oceny prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia niepożądanego w sektorze korporacyjnym, rządowym lub środowiskowym. Ryzyko można analizować za pomocą kilku podejść, w tym tych, które mieszczą się w kategoriach ilościowych i jakościowych. Analiza ryzyka jest nadal bardziej sztuką niż nauką.
Zrozumienie analizy ryzyka
Analityk ryzyka zaczyna od ustalenia, co może pójść nie tak. Zdarzenia negatywne, które mogą wystąpić, są następnie porównywane z miarą prawdopodobieństwa w celu zmierzenia prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia. Wreszcie, analiza ryzyka próbuje oszacować zakres wpływu, jaki zostanie osiągnięty, jeśli zdarzenie się wydarzy.
Ilościowa analiza ryzyka
Analiza ryzyka może być ilościowa lub jakościowa. W ramach ilościowej analizy ryzyka budowany jest model ryzyka z wykorzystaniem symulacji lub statystyk deterministycznych w celu przypisania wartości liczbowych do ryzyka. Dane wejściowe, które są głównie założeniami i zmiennymi losowymi, są wprowadzane do modelu ryzyka.
Dla dowolnego danego zakresu danych wejściowych model generuje zakres wyników lub wyników. Model jest analizowany za pomocą wykresów, analizy scenariuszy i / lub analizy wrażliwości przez menedżerów ryzyka w celu podjęcia decyzji o ograniczeniu ryzyka i radzeniu sobie z nim.
Symulacji Monte Carlo można użyć do wygenerowania szeregu możliwych wyników podjętej decyzji lub podjętego działania. Symulacja jest techniką ilościową, która wielokrotnie oblicza wyniki dla losowych zmiennych wejściowych, za każdym razem używając innego zestawu wartości wejściowych. Wynikowy wynik z każdego wejścia jest rejestrowany, a końcowy wynik modelu jest rozkładem prawdopodobieństwa wszystkich możliwych wyników. Wyniki można podsumować na wykresie rozkładu pokazującym niektóre miary tendencji centralnej, takie jak średnia i mediana, oraz ocenę zmienności danych na podstawie odchylenia standardowego i wariancji.
Wyniki można również ocenić za pomocą narzędzi zarządzania ryzykiem, takich jak analiza scenariuszy i tabele wrażliwości. Analiza scenariusza pokazuje najlepszy, środkowy i najgorszy wynik każdego zdarzenia. Oddzielenie różnych wyników od najlepszych do najgorszych zapewnia rozsądne rozpowszechnienie wiedzy dla menedżera ryzyka.
Na przykład amerykańska firma działająca w skali globalnej może chcieć wiedzieć, jak jej wynik wypadłby, gdyby umocnił się kurs walutowy wybranych krajów. Tabela wrażliwości pokazuje, jak różnią się wyniki po zmianie jednej lub więcej losowych zmiennych lub założeń. Zarządzający portfelem może skorzystać z tabeli wrażliwości, aby ocenić, w jaki sposób zmiany różnych wartości każdego papieru wartościowego w portfelu wpłyną na wariancję portfela. Inne rodzaje narzędzi zarządzania ryzykiem obejmują drzewa decyzyjne i analizę progu rentowności.
Jakościowa analiza ryzyka
Jakościowa analiza ryzyka jest metodą analityczną, która nie identyfikuje i nie ocenia ryzyka za pomocą ocen numerycznych i ilościowych. Analiza jakościowa obejmuje pisemną definicję niepewności, ocenę zakresu wpływu (jeśli ryzyko powstaje) oraz plany przeciwdziałania w przypadku wystąpienia zdarzenia negatywnego.
Przykłady narzędzi ryzyka jakościowego obejmują analizę SWOT, diagramy przyczyn i skutków, macierz decyzyjną, teorię gry itp. Firma, która chce zmierzyć wpływ naruszenia bezpieczeństwa na swoje serwery, może zastosować technikę ryzyka jakościowego, aby przygotować ją na utratę dochód, który może powstać w wyniku naruszenia ochrony danych.
Podczas gdy większość inwestorów jest zaniepokojona ryzykiem spadku, matematycznie, ryzyko jest wariancją zarówno spadku, jak i wzrostu.
Niemal wszystkie rodzaje dużych firm wymagają minimalnej analizy ryzyka. Na przykład banki komercyjne muszą odpowiednio zabezpieczyć ekspozycję walutową na kredyty zagraniczne, podczas gdy duże domy towarowe muszą uwzględnić możliwość zmniejszenia przychodów z powodu globalnej recesji. Ważne jest, aby wiedzieć, że analiza ryzyka pozwala profesjonalistom identyfikować i ograniczać ryzyko, ale nie można go całkowicie uniknąć.
Przykład analizy ryzyka: wartość zagrożona (VaR)
Wartość zagrożona (VaR) to statystyka mierząca i kwantyfikująca poziom ryzyka finansowego w firmie, portfelu lub pozycji w określonych ramach czasowych. Metryka ta jest najczęściej stosowana przez banki inwestycyjne i komercyjne do określania zakresu i wskaźnika występowania potencjalnych strat w ich portfelach instytucjonalnych. Zarządzający ryzykiem wykorzystują VaR do pomiaru i kontroli poziomu ekspozycji na ryzyko. Można zastosować obliczenia VaR do konkretnych pozycji lub całych portfeli lub do pomiaru ekspozycji na ryzyko w całej firmie.
VaR jest obliczany poprzez przesunięcie historycznych zwrotów z najgorszych na najlepsze przy założeniu, że zwroty będą powtarzane, szczególnie tam, gdzie dotyczy to ryzyka. Jako przykład historyczny przyjrzyjmy się funduszowi ETF Nasdaq 100, który handluje pod symbolem QQQ (czasami nazywanym „kostkami”) i który rozpoczął handel w marcu 1999 r. Jeśli obliczamy każdy dzienny zwrot, tworzymy bogaty zestaw danych ponad 1400 punktów. Najgorsze są zwykle wizualizowane po lewej stronie, a najlepsze zwroty po prawej.
Przez ponad 250 dni dzienny zwrot dla ETF był obliczany między 0% a 1%. W styczniu 2000 r. ETF zwrócił 12, 4%. Są jednak punkty, w których ETF również spowodował straty. W najgorszym przypadku ETF odnotował dzienne straty od 4% do 8%. Ten okres jest określany jako najgorszy 5% ETF. Na podstawie tych historycznych zwrotów możemy założyć z 95% pewnością, że największe straty ETF nie przekroczą 4%. Jeśli więc zainwestujemy 100 USD, możemy z 95% pewnością stwierdzić, że nasze straty nie przekroczą 4 USD.
Trzeba pamiętać o jednej ważnej rzeczy. VaR nie zapewnia analitykom absolutnej pewności. Zamiast tego jest to szacunek oparty na prawdopodobieństwach. Prawdopodobieństwo staje się wyższe, jeśli weźmie się pod uwagę wyższe zwroty i tylko najgorszy 1% zwrotów. Straty ETF Nasdaq 100 wynoszące od 7% do 8% stanowią najgorszy 1% jego wydajności. Możemy zatem założyć z 99% pewnością, że nasz najgorszy zwrot nie straci nam 7 USD na naszej inwestycji. Możemy również powiedzieć z 99% pewnością, że inwestycja za 100 USD straci nas jedynie maksymalnie 7 USD.
Ograniczenia analizy ryzyka
Ryzyko jest miarą probabilistyczną, dlatego nigdy nie można powiedzieć z całą pewnością, jaka jest dokładna ekspozycja na ryzyko w danym momencie, a jedynie jaki jest prawdopodobny rozkład możliwych strat, jeśli i kiedy wystąpią. Nie ma również standardowych metod obliczania i analizy ryzyka, a nawet VaR może mieć kilka różnych sposobów podejścia do zadania. Zakłada się, że ryzyko często występuje przy użyciu normalnych prawdopodobieństw rozkładu, które w rzeczywistości rzadko występują i nie mogą uwzględniać zdarzeń ekstremalnych lub „czarnego łabędzia”.
Kryzys finansowy z 2008 r., Który ujawnił te problemy, ponieważ względnie łagodne obliczenia VaR zaniżały potencjalne wystąpienie zdarzeń ryzyka związanych z portfelami kredytów hipotecznych subprime. Niedoszacowano również wielkości ryzyka, co spowodowało ekstremalne wskaźniki dźwigni w portfelach subprime. W rezultacie niedoszacowanie występowania i wielkości ryzyka sprawiło, że instytucje nie były w stanie pokryć strat miliardów dolarów w związku z upadkiem wartości kredytów hipotecznych subprime.
