Биржевые риски представляют собой опасность потерь от биржевых сделок. К этим рискам относятся: риск неплатежа по коммерческим сделкам, риск неплатежа комиссионного вознаграждения брокерской фирмы и т. п.
Селективные риски (от лат. selectio — выбор, отбор) — это риски неправильного выбора способа вложения капитала, вида ценных бумаг для инвестирования в сравнении с другими видами ценных бумаг при формировании инвестиционного портфеля.
Риск банкротства представляет собой опасность в результате неправильного выбора способа вложения капитала, полной потери предпринимателем собственного капитала и неспособности его рассчитываться по взятым на себя обязательствам. В результате предприниматель становится банкротом.
Финансовый риск представляет собой функцию времени. Как правило, степень риска для данного финансового актива или варианта вложения капитала увеличивается во времени. Например, убытки импортера сегодня зависят от времени от момента заключения контракта до срока платежа по сделке, так как курсы иностранной валюты по отношению к российскому рублю продолжают расти.
В зарубежной практике в качестве метода количественного определения риска вложения капитала предлагается использовать дерево вероятностей/
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 также приемлем и в последующих периодах времени.
Если же предполагается, что денежные потоки в разных периодах времени являются независимыми друг от друга, то необходимо определить вероятное распределение результатов денежных потоков для каждого периода времени.
В случае, когда 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.
В качестве примера приведем дерево вероятностей для трех периодов времени.
Рис. 1. Дерево вероятностей.
Дерево вероятностей показывает, что если в периоде 1 результатом будет верхняя ветвь, то она приведет в периоде 2 к другому множеству возможных результатов, чем это было бы, если бы результат в периоде 1 выражался нижней ветвью. Аналогичная картина наблюдается и при переходе от периода времени 2 к периоду 3. Поэтому в момент временного периода 0 дерево вероятностей представляет наилучшую оценку того результата, который, вероятно, будет иметь место в будущем, в зависимости от того, что происходило прежде. Каждой ветви сопоставлена вероятность получения соответствующего результата.
В периоде 1 результат денежного потока не зависит от того, что было прежде. Поэтому вероятности, связанные с двумя ветвями, называются исходными вероятностями. Для всех последующих периодов (т. е. периодов 2, 3 и т. д.) результаты денежных потоков зависят от предыдущих результатов. Поэтому вероятности этих периодов называются условными. Кроме того, существует совместная вероятность, которая представляет собой вероятность появления определенной последовательности денежных потоков. Совместная вероятность равна произведению исходной и условной вероятностей.
Рассмотрим пример.
Фирма оценивает возможность производства нового товара А со сроком использования два года. Стоимость товара 1000 тыс. руб. Величина денежного потока зависит от спроса на данный товар. Дерево вероятностей возможных будущих денежных потоков, связанных с новым товаром, имеет вид (см. табл. 1):
Таблица 1. Иллюстрация дерева вероятностей денежных потоков при производстве и реализации нового товара А
I год | II год | Ветвь | |||
Исходная вероятность | Денежный поток (ожидаемый прогноз), тыс. руб. | Условная вероятность | Денежный поток (ожидаемый прогноз), тыс. руб. | № ветви | Совместная вероятность |
0,4 300 0,3 200 1 0,4*0,3=0,12 0,7 400 2 0,4*0,7=0,280,6 600 0,4 600 3 0,6*0,4=0,24 0,6 1000 4 0,06*0,6=0,36 Итого 1,0 |
ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ
Эффективность любой финансовой или хозяйственной операции и величина сопутствующего ей риска взаимосвязаны («за риск приплачивают»). Не учитывая фактора риска, невозможно провести полноценный инвестиционный анализ. Таким образом, наша основная задача — научиться оценивать величину риска и устанавливать взаимосвязь между нею и уровнем доходности конкретной операции.
Независимо от происхождения и сущности риска, главнейшей цели бизнеса — получению дохода на вложенный капитал — соответствует следующее определение риска.
Риск — это возможность неблагоприятного исхода, т.е. неполучения инвестором ожидаемой прибыли.
Понятно, что чем выше вероятность получения низкого дохода или даже убытков, тем рискованнее проект. А чем рискованнее проект, тем выше должна быть норма его доходности.
При выборе из нескольких возможных вариантов вложения капитала часто ограничиваются абстрактными рассуждениями типа «этот проект кажется менее рискованным» или «в этом случае прибыль больше, но и риск, вроде бы, больше». Между тем, степень риска в большинстве случаев может быть достаточно точно оценена, а также определена величина доходности предлагаемого проекта, соответствующая данному риску. Опираясь на полученные результаты, потенциальный инвестор может не только выбрать наиболее привлекательный для него способ вложения денег, но и значительно сократить степень возможного риска.
Инструментом для проведения необходимых вычислений является математическая теория вероятностей. Каждому событию ставится в соответствие некоторая величина, характеризующую возможность того, что оно (событие) произойдет — вероятность данного события — р. Если событие не может произойти ни при каких условиях, его вероятность нулевая (р = 0). Если событие происходит при любых условиях, его вероятность равна единице. Если же в результате проведения эксперимента или наблюдения установлено, что некоторое событие происходит в п случаях из К, то ему приписывается вероятность р =n\N. Сумма вероятностей всех событий, которые могут произойти в результате некоторого эксперимента, должна быть равна единице. Перечисление всех возможных событий с соответствующими им вероятностями называется распределением вероятностей в данном эксперименте.
Например, при бросании стандартной игральной кости вероятность выпадения числа 7 равна 0. Вероятность выпадения одного из чисел от 1 до 6 равна 1. Для каждого из чисел от 1 до 6 вероятность его выпадения р= 1/6.
Распределение вероятностей в данном случае выглядит следующим образом:
1 - 1/6
2 - 1/6
3 - 1/6
4 - 1/6
5 - 1/6
6 - 1/6
Вероятность может быть выражена в процентах: р = (n/N)*100%, тогда значение р может находится в пределах от 0 до 100%.
Рассмотрим теперь два финансовых проекта А и В, для которых возможные нормы доходности (IRR-внутренняя норма доходности ) находятся в зависимости от будущего состояния экономики. Данная зависимость отражена в следующей таблице 2:
Таблица 2. Данные для расчета ожидаемой нормы доходности вариантов вложения капитала в проекты А и В.
Состояние экномики | Вероятность данного состояния | Проект А, IRR | Проект В, IRR |
Подъем | Р1=0,25 | 90% | 25% |
Норма | Р2 = 0,5 | 20% | 20% |
Спад | Р3 = 0,25 | -50% | 15% |
Для каждого из проектов А и В может быть рассчитана ожидаемая норма доходности ERR— средневзвешенное (где в качестве весов берутся вероятности) или вероятностное среднее возможных IRR
n
ERR = ∑ Pi IRRi (1.1)
I=1
Здесь n— число возможных ситуаций. Для проекта А по формуле (1.1) получаем:
ERRА = 0,25 х 90% + 0,5 х 20% + 0,25 х (-50%) = 20% Для проекта В:
ERRВ = 0,25 х 25% + 0,5 х 20% + 0,25 х 15% = 20%
Таким образом, для двух рассматриваемых проектов ожидаемые нормы доходности совпадают, несмотря на то, что диапазон возможных значений IRR сильно различается: у проекта А от -50% до 90%, у проекта В — от 15% до 25%.
Мы предположили, что возможны три состояния экономики: норма, спад и подъем. На самом же деле состояние экономики может варьироваться от самой глубокой депрессии до наивысшего подъема с бесчисленным количеством промежуточных положений. Обычно среднему (нормальному) состоянию соответствует самая большая вероятность, далее значения вероятностей равномерно уменьшаются при удалении от нормы как в одну (подъем), так и в другую (спад) сторону, стремясь к нулю в крайних положениях (полная депрессия и наибольший подъем). Если при этом величина доходности, соответствующая нормальному положению, является одновременно и средним арифметическим двух крайних значений, то мы получаем распределение, которое в теории вероятностей носит название «нормального» и графически изображается следующим образом (при том, что сумма всех вероятностей остается, естественно, равной единице):
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.