164034 (624583), страница 5

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

где R - фактическое значение доходности по данной акции;

В х ( R _m - R _f ) - та часть рисковой надбавки, которая связана с общерыночными колебаниями доходности, то есть носит вариационный систематический характер;

Е - несистематическая составляющая рисковой надбавки, не обусловленная общерыночными тенденциями и отражающая вариационный несистематический риск. Считается, что ее среднее значение равно нулю;

а - часть рисковой премии, зависящая от рейтинга, репутации компании и отражающая первый тип риска, носящий невариационный характер, а также квалификацию менеджеров инвестиционного портфеля.

В случае статистического решения задачи, уравнение связи между R и R_m записывается в виде:

(6)

Тогда А и можно найти по статистическим формулам:

(7)

где за каждый отдельно взятый период времени;

- среднее значение х за все периоды времени, в течение которых производились наблюдения;

- соответственно значения показателя R в отдельно взятый период и в среднем. В качестве R _m в данном уравнении берут доходность акций, входящих в какой-либо из биржевых индексов.

Необходимо отметить, что смысл деления риска на систематический и несистематический состоит в том, что при формировании инвестиционного портфеля из разнообразных видов акций случайные колебания доходности и курса взаимопогашаются, и несистематический риск снижается или вообще устраняется. Это явление называется диверсификацией несистематического риска. Систематический риск не поддается диверсификации. Он снижается путем добавления в портфель низкодоходных безрисковых ценных бумаг или путем хеджирования.

1.5 Обзор методов и моделей анализа финансового риска

Оценка риска проводится по стадиям проекта – подготовительной, строительной и стадии функционирования. Первоочередной задачей является составление исчерпывающего перечня простых рисков, которые определяются полным перечнем непересекающихся событий (каждое из событий рассматривается как не зависящее от других).

Следующей задачей является определение удельного веса каждого простого риска по всей их совокупности. Третьей задачей является оценка вероятностей наступления события, относящихся к каждому простому риску. Четвертой задачей является подсчет риска по каждой группе простых рисков.

Для определения удельного веса каждого простого риска по всей совокупности, обозначим:

C _i – простой риск, относящийся к стадии проекта C;

n - общее число рисков, N = 1, 2,.........n;

K - число групп приоритетов, если риски разделяются по значимости,

K < n;

P _i - значение приоритета, P _i = 1, 2,........K;

B _i - вес простого риска по группам приоритета, B _i > 0;

k

S B _i = 1, где: M e - число рисков, входящих в группу B,

i=1

M _e = 1, 2,......K.

При этом, предполагаем, что первый приоритет весомее последнего. Во сколько раз первый приоритет весомее последнего, показывает следующая формула:

B _i / B _k = Ф (8)

Веса групп с наименьшим приоритетом определяются из условия:

B _k = 2 / K х (Ф + 1).

Затем, определяются веса по группам приоритетов:

B _е = B _k х (( K + e) х Ф + e - 1) / (K - 1).

Следующим шагом является определение весов простых факторов:

B _i = B _е / M _e .

В том случае, когда приоритеты по простым рискам не устанавливаются, все они имеют равные веса, то есть:

B _i = 1 / n.

Оценка вероятности наступления события осуществляется методом экспертных оценок с привлечением нескольких экспертов (желательно не менее трех). При этом, каждому эксперту, работающему отдельно, предоставляется перечень рисков по всем стадиям проекта и предлагается оценить вероятность их наступления. При оценке вероятности наступления рисков можно руководствоваться следующей системой оценок:

0 - риск рассматривается как несущественный;

25 - риск скорее всего не реализуется;

50 - о наступлении события ничего определенного сказать нельзя;

75 - риск скорее всего проявится;

100 - риск наверняка реализуется.

Оценки экспертов подвергаются анализу на их непротиворечивость, который выполняется по следующим двум правилам:

1. max [ A _i B _i ] < 50, i = 1, 2,.........N;

N

2. S (A _i - B _i) / N < 25, где: A _i и B _i - оценка каждой i - ой пары

i=1

экспертов.

Первое правило означает, что максимально допустимая разница между оценками двух экспертов по любому фактору должна быть меньше 50. При этом, сравнения проводятся по модулю - знак плюс или минус не учитывается. Таким образом, это правило направлено на устранение недопустимых различий в оценках вероятности наступления отдельного риска.

Второе правило означает, что оценки экспертов можно признать не противоречащими друг другу, если величина, полученная при делении результата разницы между оценками двух экспертов (то есть рассчитывается расхождение оценок экспертов по модулю) на число простых рисков, не превышает 25. Это правило направлено на согласование оценок экспертов в среднем и используется после выполнения правила 1.

В случае, когда в мнениях экспертов обнаруживаются противоречия (правила 1 и 2 не выполняются), мнения экспертов обсуждаются и вырабатывается согласованная позиция по конкретному вопросу.

Если, например, в экспертных оценках участвуют три эксперта, то всего делается три оценки соответственно для попарно сравненных мнений первого и второго экспертов; первого и третьего экспертов; второго и третьего экспертов.

Результат экспертной оценки риска можно оформить таблицей:

Эксперты
Простые риски	Первый	Второй	Третий	V i

Завершающей задачей является подсчет риска по каждой группе простых рисков, который производится по формуле:

N

P = S W _i x V _i , где: V _i - средняя вероятность наступления риска.

i=1

Этот расчет можно также оформить следующей таблицей:

Простые риски S i	Веса W i	Вероятность V i	Балл W i x V i
Итого по всем рискам	Х	Х	R

При вероятностном анализе возникновения риска оценивается степень риска и определяется его величина. Степень риска – это вероятность наступления случая потерь, а также размер возможного ущерба от него. Количественно риск характеризуется субъективной оценкой вероятной (ожидаемой) величины максимального и минимального дохода (убытка) от вложенного в инвестиционный проект капитала. При этом, чем больше диапазон между максимальным и минимальным доходом (убытком) при равной вероятности их получения, тем выше степень риска. Чем больше неопределенность хозяйственной ситуации при принятии решения, тем выше и степень риска. Неопределенность хозяйственной ситуации обуславливается такими факторами, как отсутствие полной информации, случайность, противодействие. Вероятность позволяет прогнозировать случайные события, давая им количественную и качественную характеристики. При этом уровень неопределенности и степень риска уменьшаются. Таким образом, риск имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой степенью точности.

Для того, чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия отдельного действия и вероятность их возникновения. Так как в общем смысле вероятность означает возможность получения определенного результата, то применительно к оценке вероятности возникновения инвестиционного риска можно сказать следующее: методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания.

Математического ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления. Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом. Объективный метод определения вероятности основывается на вычислении частоты, с которой происходит данное событие.

Величина риска измеряется следующими основными критериями:

• среднее ожидаемое значение;

• колеблемость (изменчивость) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение события – это то значение величины события, которое связано с неопределенностью ситуации. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения (измеряет результат, который ожидается в среднем). Определяется по формуле:

n

x = p _i x _i , (9)

i = 1

где x - среднее ожидаемое значение;

x _i - абсолютное значение i – го результата;

p _i - вероятность наступления i – го результата;

n - число вариантов исхода события.

Однако, средняя величина представляет собой обобщенную характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного принятия решения используются другой показатель оценки риска – величина или мера изменчивости (колеблемости) возможного результата. Она представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого рассчитываются среднее квадратическое отклонение действительных результатов от среднего ожидаемого значения и дисперсия, которые определяются по формулам:

n n

σ = (√ (x _i – x)² n ) / n ; σ² = ( (x _i – x)² n ) / n, (10)

i = 1 i = 1

где σ – среднее квадратическое отклонение;

σ² – дисперсия.

Дисперсия и среднее квадратическое отклонение характеризуют абсолютную колеблемость возможных финансовых результатов (показателей).

Для сравнительной оценки наиболее пригодны такие показатели относительной колеблемости, как коэффициент вариации и бета-коэффициент. Рассмотрим вероятностную оценку финансового и инвестиционного риска.

Поскольку любые хозяйственные операции в той или иной степени подвержены финансовым рискам, необходимо оценивать целесообразность их выполнения. Поэтому, для такой оценки необходимо предварительно определять величину финансового риска.

На практике в качестве методов количественного определения величины риска используются дерево вероятности, дерево решений и метод вероятности наступления рискового события.

Метод дерева вероятностей основан на том, что финансовый риск представляет собой функцию времени - как правило, степень риска для данного финансового актива или варианта вложения капитала увеличивается во времени. Этот метод позволяет точно определить вероятные будущие денежные потоки инвестиционного проекта в их связи с результатами предыдущих периодов времени. Если проект вложения капитала приемлем в первом периоде времени, то он может быть приемлем и в последующих периодах времени. В том случае, когда предполагается, что денежные потоки в разных периодах времени являются независимыми друг от друга, становится необходимым определение вероятного распределения результатов денежных потоков для каждого периода времени. В случае, когда предполагается, что связь между денежными потоками в разных периодах времени существует, необходимо принять данную зависимость и на ее основе представить будущие события так, как они могут произойти.

Для анализа риска проектов, имеющих обозримое количество вариантов развития, целесообразно использование построение дерева решений. Для построения дерева решений необходимо иметь достаточно информации для того, чтобы представлять возможные сценарии развития проекта с учетом вероятности и времени их наступления. Необходимыми данными, которые собираются для построения дерева решений, являются следующие данные:

• состав и продолжительность фаз жизненного цикла проекта;

• ключевые события, которые могут повлиять на дальнейшее развитие проекта;

• время наступления ключевых событий;

• все возможные решения, которые могут быть приняты в результате наступления каждого ключевого события;

• вероятность принятия каждого решения;

• стоимость каждого этапа осуществления проекта (стоимости работ между ключевыми событиями) в текущих ценах.

На основании полученных данных строится дерево решений, узлы которого представляют собой ключевые события, а стрелки, соединяющие узлы, - проводимые работы по реализации проекта. При построении дерева решений также приводится информация относительно времени, стоимости работ и вероятности принятия того или иного решения.

2. Качественный анализ финансовых рисков на примере производственного предприятия

Проведем качественный анализ рисков машиностроительного предприятия, в том числе финансовых рисков, – ОАО «Автомобильный завод «Урал» (сокращенно: ОАО «АЗ «Урал»).

Характеристики

Список файлов курсовой работы