Бесплатный Банк Рефератов - Финансовый риск как объект управления

Главная Французский Финансы деньги кредит Финансовый менеджмент финансовая математика Финансовое право Философия Маркетинг реклама и торговля Кулинария и продукты питания Краеведение и этнография Коммуникации связь цифровые приборы и радиоэлектроника История и исторические личности Иностранные языки и языкознание Охрана окружающей среды экология Общениеэтика семья брак Нотариат Не Российское законодательство Биология и химия Этика эстетика Основы права Неопределено Немецкий Мировая экономика МЭО Цифровые устройства Хозяйственное право Самоучитель по GPRS Карта сайта	Рефераты. Финансовый риск как объект управления Нормальное распределение достаточно полно отражает реальную ситуацию и дает возможность, используя ограниченную информацию, получать числовые характеристики, необходимые для оценки степени риска того или иного проекта. Далее будем всегда предполагать, что мы находимся в условиях нормального распределения вероятностей. Предполагается, что для проекта А в наихудшем случае убыток не составит более 50%, а в наилучшем случае доход не превысит 90%. Для проекта В — 15% и 25% соответственно. Очевидно, что тогда значение ЕRR останется прежним (20%) для обоих проектов, совпадая со значением среднего состояния. Соответствующая же среднему значению вероятность понизится, причем не одинаково в наших двух случаях. Р 20 90 ERR Рис. 3. Распределение вероятностей для проектов А и В Очевидно, чем более «сжат» график, тем выше вероятность, соответствующая среднему ожидаемому доходу (ЕRR), и вероятность того, что величина реальной доходности окажется достаточно близкой к ЕRR. Тем ниже будет и риск, связанный с соответствующим проектом. Поэтому меру «сжатости» графика можно принять за достаточно корректную меру риска. Меру «сжатости» определяет величина, которая в теории вероятности носит название «среднеквадратичного отклонения» —σ— и рассчитывается по следующей формуле: σ = ∑(IRRi - IRR)²pi (1.2) Чем меньше величина а, тем больше «сжато» соответствующее распределение вероятностей, и тем менее рискован проект. При этом для нормального распределения вероятность «попадания» в пределы ERR ± σ составляет 68,26%. Рассчитаем значение σ для рассматриваемых проектов А и В. Проект А: σ = (90 - 20)2 0,25 + (20 - 20)2 0,5 + (-50 - 20)2 0,25 = 49,5%. Проект В: ________________ σ = (25 - 20)20,25 + (20 - 20)20,5 + (15 - 20)20,25 = 3,5%. Как видим, для второго проекта с вероятностью 68,26% можно ожидать величину доходности IRR= 20% + 3,5%, т.е. от 16,5% до 23,5%. Риск здесь минимальный. Проект А гораздо более рискованный. С вероятностью 68,26% можно получить доходность от —29,5% до 69,5%. Считается, что среднерискованной операции соответствует значение σ около 30%. В рассмотренном примере распределение вероятностей предполагалось известным заранее. Во многих ситуациях бывают доступны лишь данные о том, какой доход приносила некая финансовая или хозяйственная операция в предыдущие годы. Например, доступная информация может быть представлена в следующем виде (см. табл. 3). Таблица 3. Динамика 1КК
Год	IRR
1995	10%
1996	8%
1997	0
1998	15%

В этом случае для расчета среднеквадратичного отклонения σ используется такая формула

σ = ∑(IRRi -ARR)2/n. (1.3)

Здесь n — число лет, за которые приведены данные, а ARR — среднее арифметическое всех IRR за n лет — рассчитывается по формуле:

ARR=∑IRRi/n. (1.4)

Для нашего примера получаем:

ARR = (10 + 8 + 15)/4 = 8,25%.

σ = [(10 - 8,25)2 + (8 - 8,25)2 + (0 - 8,25)2 + (15 -8,25)] / 4 = 5,4%.

Еще одной величиной, характеризующей степень риска, является коэффициент вариации СУ. Он рассчитывается по следующей формуле:

СV = σ/ERR (1.5)

и выражает количество риска на единицу доходности. Естественно, чем выше СV, тем выше степень риска.

В рассмотренном чуть раньше примере для проектов А и В коэффициенты вариации равны соответственно:

СVА = 49,5/20 = 2,475;

СVВ = 3,5/20 = 0,175.

В данной ситуации найденные коэффициенты уже не добавляют существенной информации и могут служить лишь для оценки того, во сколько раз один проект рискованнее другого: 2,475/0,175 = 14. Проект А в 14 раз рискованнее проекта В.

Коэффициент вариации необходимо знать в случае, когда требуется сравнить финансовые операции с различными ожидаемыми нормами доходности ЕКК.

Пусть для проектов С и В распределение вероятностей задается следующей таблицей 4:

Таблица 4. Распределение вероятностей для проектов С и В

Состояние экномики

Вероятность данного состояния

Проект А, 1КК

Проект В,

тк

Подъем

Р1=0,2

30%

115%

Норма

Р2 = 0,6

20%

80%

Спад

РЗ = 0,2

10%

45%

Рассчитаем для обоих проектов ERR, σ и СV. По формуле (1.1) получаем:

ERRс = 30x0,2 + 20x0,6 + 10x0,2 = 20%;

ERRD= 115x0,2 + 80x0,6 + 45x0,2 = 80%.

По формуле (1,2):

σ с = (30 - 20) 2 0,2 + 0 + (10 - 20) 2 0,2 = 6,3%;

σD =

(115- 80) 2 0,2 + 0 + (45 - 70) 2 0,2 = 22,14%.

Таким образом, у проекта D величина а намного больше, но при этом больше и значение ERR. Для того, чтобы можно было принять решение в пользу того или иного проекта, необходимо рассчитать коэффициент СV, отражающий соотношение между ERR и σ.

По формуле (1.5) получаем:

СVС = 6,3/20 = 0,315;

СVD = 22,14/80 = 0,276.

Как видно, несмотря на достаточно большое значение σ? величина СV у проекта D меньше, т.е. меньше риска на единицу доходности, что достигается за счет достаточно большой величины ERRD.

В данном случае расчет коэффициента СV дает возможность принять решение в пользу второго проекта.

Итак, мы получили два параметра, позволяющие количественно определить степень возможного риска: среднеквадратичное отклонение σ и коэффициент вариации СV. Но при этом мы вынуждены отметить, что определение степени риска не всегда позволяет однозначно принять решение в пользу того или иного проекта. Поэтому рассмотрим еще один пример.

Известно, что вложение капитала в проекты К и L в последние четыре года приносило следующий доход (см. табл. 5).

Определить, в какой из проектов вложение капитала связано с меньшим риском.

Таблица 5. Доходность проектов К и L в динамике

Год

Доходность предприятия К

Доходность предприятия L

1995

20%

40%

1996

15%

24%

1997

18%

30%

1998

23%

50%

Решение

По формуле (1.4) рассчитаем среднюю норму доходности для обоих проектов.

АRRК = (20 + 15 + 18 + 23) / 4 = 19%.

АRRL = (40 + 24 + 30 + 50) / 4 = 36%.

По формуле (1.3) найдем величину среднеквадратичного отклонения ____________________________

σ к = [(20 - 19)2 + (15 - 19)2 + (18 - 19)2 + (23 - 19)] / 4 = 2,9%.

σL = [(40 - 36) 2 + (24 - 26) 2 + (30 - 36) 2 + (50 - 36)] / 4 = 9,9%.

Видим, что у проекта L средняя норма доходности выше, но при этом выше и величина σ. Поэтому необходимо рассчитать коэффициент вариации СV.

По формуле (1.5) получаем:

CVK=2,9/19=0,15;

СVL= 9,9 / 36 = 0,275.

Коэффициент вариации для проекта L выше почти в 2 раза, следовательно, вложение в этот проект почти вдвое рискованнее.

Однако данные таблицы 5 говорят, что минимальная доходность проекта L выше максимальной доходности проекта К. Очевидно, что вложение в проект L в любом случае более рентабельно. Полученные же значения σ и СV означают не возможность получения более низкой доходности, а возможность неполучения ожидаемой доходности от проекта L.

СУЩНОСТЬ И СОДЕРЖАНИЕ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА

Риск — это финансовая категория. Поэтому на степень и величину риска можно воздействовать через финансовый механизм. Такое воздействие осуществляется с помощью приемов финансового менеджмента и особой стратегии. В совокупности стратегия и приемы образуют своеобразный механизм управления риском, т. е. риск-менеджмент. Таким образом, риск-менеджмент представляет собой часть финансового менеджмента.

В основе риск-менеджмента лежат целенаправленный поиск и организация работы по снижению степени риска, искусство получения и увеличения дохода (выигрыша, прибыли) в неопределенной хозяйственной ситуации.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8