Учет фактора риска в управлении финансов (стр. 2 из 5)

Риск снижения доходности может возникнуть в результате уменьшения размера процентов и дивидендов по портфельным инвестициям, по вкладам и кредитам.

Риски прямых финансовых потерь включают в себя следующие разновидности: биржевой риск, селективный риск, риск банкротства, а также кредитный риск.

· Биржевые риски представляют собой опасность потерь от биржевых сделок

· 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.

3) К рискам, связанным с формой организации хозяйственной деятельности, относятся: авансовые, оборотные риски.

· Авансовые риски. Суть риска - компания – продавец (носитель риска) произвела при производстве (или закупки) товара определенные затраты, которые на момент производства ( или закупки ) нечем не закрыты. Если компания не имеет эффективно налаженного оборота, то несет авансовые риски, которые выражаются в формировании складских запасов нереализованного товара.

· Оборотный риск - предполагает наступление дефицита финансовых ресурсов в течение срока регулярного оборота: при постоянной скорости реализации продукции у предприятия могут возникать разные по скорости обороты финансовых ресурсов.

2. Управление рисками в российской экономике

2.1. Определение типа риска и его измерение

Определение типа риска – это процесс, в котором предприниматель систематически и непрерывно определяет те текущие и потенциальные риски, которые могут иметь неблагоприятные последствия для фирмы. Очевидно, что если потенциальный риск не установлен, то для фирмы невозможно предпринять действия по его минимизации. Большинство управляющих рисками используют подготовленные заранее списки для определения типа риска, а небольшие фирмы, у которых нет управляющих рисками, обычно прибегают к услугам страховых компаний или нанимают консультантов для управления рисками для идентификации и измерения рисков.

После того как риски идентифицированы, необходимо измерить степень воздействия каждого риска на фирму. Этот процесс включает оценку: частоты потерь (или вероятности потерь) и значимости потерь (денежную величину каждой потери). В общем случае степень воздействия каждого риска больше зависит от значимости, чем от частоты потерь.

При использовании вероятности для измерения частоты потерь легко найти вероятность комбинаций рисков.

Например, допустим, что вероятность повреждения от бури для конкретного завода равна 0. 03, от наводнения – 0. 02, от пожара – 0.01, и все эти три опасности независимы друг от друга, Шанс того, что, по крайней мере, хоть одна опасность наступит в каком-либо году, определяется по следующему алгоритму. Вероятность того, что не будет потерь от бури, равна 1- 0.03 = 0.97; вероятность потерь от наводнения равна 0.98, а вероятность отсутствия пожара – 0.99. Таким образом, вероятность того, что ни одна из этих опасностей не произойдет, равна 0.97 * 0.98 * 0.99 = 0.941, или 94,1%. Если вероятность отсутствия опасности равна 94.1%, то вероятность наступления хотя бы одной опасности равна 1.00 – 0.941 = 0.059, или 5.9%. Подобным образом, вероятность наступления всех трех опасностей в один год равна 0.03 * 0.02 * 0.01 = 0.000006, т.е. только шесть случаев на миллион.

Существует несколько способов измерения тяжести потерь. Два из наиболее распространенных способов: 1)максимальные потери и 2) средние потери. Максимальная потеря – это денежная оценка размера потерь, связанная со сценарием самого худшего случая, в то время как средняя потеря – это денежная оценка размера потерь, связанная со случаем конкретной опасности, таким как пожар на заводе, с учетом широкого диапазона возможных значений потерь, которые могут произойти.

Вероятность наступления события может быть определена объективным или субъективным методом.

Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Например, если известно, что при вложении капитала в какое-либо мероприятие прибыль в сумме 250 тыс. руб. была получена в 120 случаях из 200, то вероятность получения такой прибыли составляет 0,6 (120:200).

Субъективный метод определения вероятности основан на использовании субъективных критериев, которые базируются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться: суждение и личный опыт оценивающего, оценка эксперта, мнение финансового консультанта и т. п. Когда вероятность определяется субъективно, то разные люди могут устанавливать разное ее значение для одного и того же события и делать каждый свой выбор.

Финансовый риск, как и любой другой риск, имеет математически выраженную вероятность возникновения потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточной точностью.

Чтобы количественно определить финансовый риск, необходимо знать все возможные последствия какого-либо отдельного действия и вероятность самих последствий.

Наиболее распространенными методами количественного анализа являются: статистический, метод целесообразности затрат, метод экспертных оценок, метод использования аналогов.

Суть статистического метода заключается в том, что изучается статистика потерь и прибылей, устанавливается величина и частота получения той или иной экономической отдачи и составляется наиболее вероятный прогноз на будущее.

Величина риска (степень риска) измеряется двумя критериями:

I) среднее ожидаемое значение;

2) колеблемость возможного результата.

Среднее ожидаемое значение — это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Среднее ожидаемое значение измеряет результат, который мы ожидаем в среднем.

к =∑ R×F,

где к - среднее ожидаемое значение события;

R - фактическое значение событие;

F - вероятность возникновения события

Т. е. если известно, что при вложении капитала в мероприятие А из 120 случаев прибыль 250 тыс. руб. была получена в 48 случаях (вероятность 0,4), прибыль 200 тыс. руб. была получена в 36 случаях (вероятность 0,3) и прибыль 300 тыс. руб. была получена в 36 случаях (вероятность 0,3), то среднее ожидаемое значение составит (250 х 0,4 + 200 х 0,3 + 300 х 0,3) = 250 тыс. руб.

Аналогично было найдено, что при вложении капитала в мероприятие Б средняя прибыль составила (400 х 0,3 + 300 х 0,5 + + 150х0,2) = 300 тыс. руб. (по данным Табл. 1).

Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решения в пользу какого-либо варианта вложения капитала.

Для окончательного принятия решения необходимо измерить колеблемость показателей, т. е. определить меру колеблемости возможного результата. Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины.

Для этого на практике обычно применяются два близко связанных критерия: дисперсия и среднее квадратическое отклонение.

Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых.

s² = ∑(R- k)×F

где s² —дисперсия;

Зная дисперсию можно определить стандартное (среднеквадратическое) отклонение(S) фактических данных от расчетных по формуле:

S=^∑(^R-k)×F^,

n-число случаев наблюдения.

Среднее квадратическое отклонение является именованной величиной и указывается в тех же единицах, в каких измеряется варьирующий признак.

Для анализа обычно используют коэффициент вариации. Он представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений.

V = s/k ×100%

где V —коэффициент вариации, %;

s —среднее квадратическое отклонение;

k —среднее ожидаемое значение.

Коэффициент вариации — относительная величина. Поэтому на размер этого коэффициента не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя. Коэффициент вариации может изменяться от 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:

до 10% — слабая колеблемость;

10—25% — умеренная колеблемость;

свыше 25% — высокая колеблемость.

Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б приведен в табл. 1.

Таблица 1. Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия А и Б

Номер события	Полученная прибыль, тыс. руб. х		Число случаев наблюдения n	(Х-Х)	(X - X)²	(X - X)²* n
Мероприятие А
1	250	48		-	-	-
2	200	36		-50	2500	90000
3	300	36		+50	2500	90000
Итого	х=250	120		180000
Мероприятие Б
1	400	30		+100	10000	300 000
2	300	50		-	-	-
3	150	20		-150	22500	450 000
Итого	х=300	100		750 000

Среднее квадратическое отклонение при вложении капитала в мероприятие А составляет: