Основные методы оценки рисков, Рефераты из Управление рисками

Методы оценки инвестиционных рисков Теория и практика выработали множество методов для определения величины рисков, связанных с коммерческой, в том числе и инвестиционной, деятельностью. Все эти методы можно объединить в две группы: Объективные методы применяются, если имеется представительная статистическая выборка по рискам в данной инвестиционной деятельности. Чтобы количественно определить величину риска, необходимо знать все возможные последствия какого-либо действия и вероятность этих последствий. Применительно к экономическим задачам это сводится к исчислению значений вероятности событий и выбору самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания. Иначе говоря, математическое ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления: Величина риска степень риска измеряется двумя критериями: Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют два близко связанных критерия: Дисперсия — средняя взвешенная из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.

Способы оценки уровня риска

Каждый этап предполагает выполнение нескольких операций. Первый этап процесса управления рисками — идентификация риска — наиболее сложный. Он требует глубокого качественного анализа, предполагающего следующие процедуры: Второй этап — количественная оценка уровня риска — дополняет качественный анализ. При этом численно определяют размеры отдельных рисков и суммарного риска того или иного направления деятельности или проекта.

Статистический метод оценки риска Но знания дисперсии позволяет установить связь между линейным и квадратичным отклонениями с Денежные поступления от инвестиций в проекты А, В, С, по которым прогнозируется.

Отдельное внимание уделяется разработке конкретных методов снижения рисков в зависимости от диапазона отклонения чистого дисконтированного дохода с учетом рисков от базового уровня экономического эффекта инвестиционного проекта. . Ключевые слова Риск, модернизация, инвестиции, нефтеперерабатывающее производство, нефтеперерабатывающий завод, вероятность возникновения, глубина воздействия, ущерб, оценка рисков, управление рисками.

, , , , , , , , , . Введение С ростом масштабов бизнеса, изменением рыночных условий, появлением крупных капиталоемких инвестиционных проектов растет и цена ошибок, допущенных при постановке целей. Высокая загрузка производственных мощностей, реализация масштабной программы модернизации в сжатые сроки, рост неопределенностей на рынке — в таких условиях работает сегодня практически вся российская нефтепереработка [9].

При таком режиме любое неучтенное событие, любое отклонение от плана может привести к серьезным финансовым потерям. С другой стороны, негативно сказываются на финансовых результатах и нереализованные возможности, своевременно не оцененные и не учтенные при формировании бизнес-плана. Учесть все ключевые риски и возможности в рамках научно-методических и практических подходов, до сих пор применяющихся в бизнес планировании, невозможно, поэтому возникла необходимость дополнения их инструментарием, позволяющим объективно оценить напряженность и выполнимость поставленных целей.

Основная часть На сегодняшний день существует несколько официально принятых методик оценки инвестиционных проектов, которые, тем не менее, полностью не учитывают специфику оценки инвестиционной привлекательности проектов в нефтеперерабатывающем сегменте. Каждая нефтяная компания разрабатывает собственные руководящие документы и положения для оценки инвестиционных проектов, которые зачастую не учитывает риски. На основе [4] в данном исследовании был разработан алгоритм управления рисками в инвестиционных проектах нефтеперерабатывающих производств рисунок 1 , который позволяет проводить комплексное и всестороннее обоснование инвестиций в переработку нефти с учетом интересов не только государства, но и бизнеса, то есть с учетом рисков.

Альпина Бизнес Букс, 2-е издание, Биржевая торговля производными финансовыми инструментами. Наибольший интерес представляет метод моделирования волатильности, отнесенный в построенной классификации к эконометрическим моделям. К появлению в начале х годов класса моделей авторегрессионной условной гетероскедастичности — привело изучение закономерностей изменений волатильности.

Метод аналогий применяется в основном при оценке рисков часто повторяющихся Значения вероятностей, полученных с применением статистического метода и В силу уникальности инвестиционных проектов и недостаточности статистики рассчитываются основные показатели - дисперсия.

Статистические методы оценки риска 2. Статистические методы оценки риска Управление риском означает правильное понимание степени риска, который постоянно угрожает людям, имуществу, финансовым результатам хозяйственной деятельности. Для предпринимателя важно знать действительную стоимость риска, которому подвергается его деятельность. Под стоимостью риска следует понимать фактические убытки предпринимателя, затраты на снижение величины этих убытков или затраты по возмещению таких убытков и их последствий.

Правильная оценка финансовым менеджером действительной стоимости риска позволяет ему объективно представлять объем возможных убытков и наметить пути к их предотвращению или уменьшению, а в случае невозможности предотвращения убытков обеспечить их возмещение. Оценка риска — это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики: Можно выделить основные методы оценки риска для конкретных процессов: Используя имеющиеся статистические данные, можно оценить вероятность возникновения неблагоприятных событий и размер ущерба.

Этот метод подходит для частых и однородных событий.

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ

Риск и доходность Дисперсия вариация В статистике дисперсия или вариация англ. является показателем, который используется для оценки разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания. В портфельной теории дисперсия доходности является мерой риска , связанного с инвестированием в определенный актив или портфель активов.

Управление рисками инновационно-инвестиционных проектов Обще методические подходы к количественной оценке риска Поэтому предпочтительнее использовать несмещенную оценку дисперсии s2k, которая задана.

Дисперсия измеряет возможный средний результат, вариация показывает меру или степень отклонения ожидаемого среднего значения от фактической средней величины. Факторный анализ финансовых рисков. Рассчитываются коэффициенты деловой активности, финансовой устойчивости, определяется вероятность наступления банкротства. Метод экспертных оценок — здесь составляются сравнительные характеристики уровня риска, определяются рейтинги, готовятся аналитические экспертные обзоры.

Экономикоматематическое моделирование— производится выбор критериев целевой функции и факторов системы ограничений , связан со стратегической целью эмитента или инвестора, осуществляющего моделирование, главное — сделать правильный выбор модели исходя из ситуации. Именно модели позволяют спрогнозировать конкретную ситуацию и оценить возможную вероятность финансового риска.

Презентация: Тема : Риски

В зависимости от особенностей этой системы экономический смысл эффективности может быть облечён в различные формулы, но смысл их всегда один — это отношение результата к затратам. При этом результат уже получен, а затраты произведены. Но насколько важны такие апостериорные оценки? Безусловно, они представляют определённую ценность для бухгалтерии, характеризуют работу предприятия за истекший период и т.

Второй этап — количественная оценка уровня риска — дополняет Главные элементы статистического метода — математическое ожидание, дисперсия, Первое направление требует единоразовых инвестиций в размере

Наибольшее распространение на практике получили методы, основанные на расчете чистой приведенной стоимости ЧПС , внутренней нормы доходности ВНД. Расчет чистой приведенной стоимости и внутренней нормы доходности инвестиционных проектов Из анализа данных, приведенных на рисунке 2, можно сделать вывод о том, что третий инвестиционный проект следует принять к рассмотрению, поскольку первый и второй проекты являются убыточными, и ВНД больше заданной нормы дисконта.

На третьем этапе необходимо исследовать риски реализуемости предпочтительного инвестиционного проекта 3 проект методом сценариев на основе вероятностной информации с использованием встроенных статистических функций табличного процессора . Метод сценариев состоит в анализе показателей эффективности проекта на основе информации о вероятности реализации того или иного сочетания значений его параметров. Минимальное число сценариев, как правило, равно трем: Каждый вариант характеризует возможные значения одновременно всех параметров проекта, ассоциированных с данной вероятностью реализации сценария.

Вероятности реализации того или иного варианта обычно определяются: Пусть в качестве показателя эффективности проекта выбран критерий чистой приведенной стоимости ЧПС. Тогда необходимо определить величину математического ожидания потока поступлений и платежей в каждом периоде : В этом случае результат проекта рассчитывается в виде математического ожидания величины ЧПС: Оценка вероятностных характеристик показателя эффективности проекта предполагает расчет [3]: При определении СКО результата проекта возникает проблема корреляции между последовательными потоками поступлений и платежей.

Чем ниже значение коэффициента вариации, тем меньше колеблемость результатов проекта относительно наиболее вероятного значения и, следовательно, ниже риск проекта.

Методы оценки рисков в системе инвестиционного проектирования

Показатели математической статистики, используемые для оценки риска математическое ожидание, дисперсия, коэффициент вариации Следующий метод оценки риска также использует приемы расчетов из теории математической статистики. При этом решаются две задачи. Первая задача сводится к определению значений вероятности наступления событий и выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания. Используя формулу расчета математического ожидания, абсолютная величина события умножается на вероятность его наступления.

Вероятность наступления события может быть определена субъективным или объективным методом. Субъективный метод определения вероятности основан на использовании экспертных заключений.

1. Основные инструментами статистического метода оценки риска: среднее значение изучаемой случайной величины, дисперсия, стандартное.

Получить более точные оценки за счет моделирования по данной схеме невозможно, так как показатели, рассчитанные по формулам 7 и 8 , являются теоретическими пределами при неограниченном увеличении числа реализаций. Чистый проведенный доход эффект от реализации проекта определяется как разница между приведенной стоимостью всех предполагаемых поступлений и дисконтированной стоимостью инвестиций : Стандартное отклонение равно стандартному отклонению дисконтированной стоимости денежного потока, поскольку величина инвестиций постоянна.

Зная статистические характеристики можно найти вероятность недопустимых отрицательных значений, то есть оценить уровень риска инвестиционного предложения или проекта: Поэтому предлагается другой вариант, при котором доходы по годам независимы, то есть нормированная корреляционная функция при сдвиге относительно первого года на любое число лет близка к нулю. Для этого варианта способ расчета приведенной стоимости остается прежним, а для оценки дисперсии приведенной стоимости денежного потока нами получена следующая формула: Дальнейшие расчеты выполняются по аналогии с первым вариантом.

Например, вероятность того, что будет отрицательной, становится существенно меньше: С увеличением нормы дисконта коэффициент рассрочки, который входит в предыдущие формулы в виде дроби, уменьшается и, следовательно, уменьшается разброс относительно среднего значения приведенного дохода, но одновременно снижается и сам доход.

Дисперсия (вариация) |

Методы оценки инвестиционного риска на рынке ценных бумаг разнообразны статистический анализ , факторный анализ , метод экспертных оценок , экономико-математическое моделирование и др. В то же время отсутствует общепринятая методика оценки инвестиционного риска , нет методики анализа инвестиционной надежности различных ценных бумаг. Проблема оценки инвестиционного риска практически сводится к определению окупаемости инвестиций в конкретные виды ценных бумаг.

Впервые мы находим ее применение к инвестиционному анализу в [4.

Метод «дерева» решений может применяться как в условиях риска, так и в формула для определения дисперсии функции на основе использования со статистической или экспертной оценкой вариации факторов внешней.

Основной задачей статистических методов оценки рисков является определение вероятности наступления отдельного неблагоприятного события на основе статистического исследования имеющихся данных о деятельности конкретного рискового объекта организации в прошлом. Наиболее простой формой статистического показателя, характеризующего риск, является показатель размаха вариации ожидаемого результата: Достоинством статистического показателя является простота расчета.

Однако размах вариации в этом случае учитывает только крайние значения результата, поэтому область его применения ограничена достаточно однородными совокупностями. Точнее вариацию результата характеризуют статистические показатели риска, учитывающие значимость колеблемости всех возможных значений результата предпринимательской деятельности. С этой целью частные риски деятельности оцениваются с использованием показателей дисперсии, среднеквадратического отклонения, коэффициента вариации, а результаты их влияния — на основании средних ожидаемых значений исследуемых показателей.

Среднее ожидаемое значение математическое ожидание связано с неопределённостью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е х например, доход , где вероятность каждого результата Р используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения х. В общем виде это можно записать так: Изменчивость колеблемость ожидаемого результата — это степень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

В данном случае риск измеряется: Важной характеристикой, определяющей меру изменчивости возможного результата, является дисперсия Д — средневзвешенное квадратов отклонений случайной величины от ее математического ожидания то есть отклонений действительных результатов от ожидаемых: Из последней формулы видно, что дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины. Для получения линейной оценки рассеивания случайной величины из дисперсии извлекают корень:

Систематизация методов анализа и оценка инвестиционного риска

Ожидаемая доходность о — это средневзвешенные по состояниям доходности [1] 1 Под риском акции понимается отклонение от ожидаемой доходности. Мерой риска является среднеквадратическое отклонение. В литературе чаще используют термин вариация доходности. Среднеквадратическое отклонение равно корню квадратному из вариации дисперсии , которая равна 2 р — вероятность реализации состояния , Е — среднее значение случайной величины. Вычисленное по этой формуле среднеквадратическое отклонение не является в полной мере оценкой риска данной бумаги инвестиции , поскольку не учитывает влияние других факторов бумаг , количественной оценкой которой является ковариация 3 Из таблицы 1 следует, что самой безрисковой бумагой являются корпоративные облигаций, но они же имеют и наименьшую доходность.

Этот коэффициент имеет максимальное значение проекта 1.

Эти задачи решаются статистическими методами на основе теории Марковица. Производными величинами дисперсии являются вариация и Как рассчитывается доходность и риск портфеля инвестиций .

Эта зависимость выражается кривой вероятностей возникновения определенного уровня потерь. Построение кривой вероятностей или таблицы может быть исходной стадией оценки риска, хотя чаще всего приходится ограничиваться упрощенными подходами, оценивая риск по одному или нескольким наиболее важным показателям, прибегать к обобщенным характеристикам. Типичная кривая вероятностей финансового риска представляет в упрощенном виде классическую кривую Гаусса, у которой точка максимума иногда несколько смещена от оси вправо рис.

Рассматривая данную кривую, устанавливают области допустимого и и критического риска и с . Для построения кривой применяют различные способы: Среди них особо выделяются три: Кривая вероятностей финансового риска Вероятность наступления события может быть определена объективным и субъективным методами. Первым методом пользуются для выявления вероятности наступления события на основе исчисления частоты, с которой происходит данное событие.

Второй метод базируется на использовании субъективных критериев, которые основываются на различных предположениях. Суть статистического метода заключается в том, что изучается статистика потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном производстве; устанавливается величина и частотность получения той или иной экономической отдачи; составляется наиболее вероятный прогноз. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходят некоторые события.

Частота при этом рассчитывается на основе фактических данных. Так, например, частота возникновения некоторого уровня потерь в процессе реализации инвестиционного проекта может быть рассчитана по формуле: Субъективная вероятность является предположением относительно определенного результата, основывающемся на суждении или личном опыте оценивающего, а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях.

Портфельная теория: от Марковица к современности (25.03.15)