Управление инвестиционными рисками предприятия

p align="left">1) Выделить из всего многообразия частных рисков и факторов инвестиционного риска наиболее представительные, имеющие важнейшее значение для инвестора в инвестиционном процессе, затем определить математическое соотношение факторов риска, создав некую математическую модель.

2) Установить зависимость между всеми факторами риска или его частными рисками, вписать их в единую систему, измерить, дать оценку риска.

В современных исследованиях под моделью часто понимают некую совокупность абстрактных объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют аксиомам, служащим общим определением такой совокупности. Однако в силу разнородности методик, связанных с неоднозначностью природы инвестиционного риска, под моделью будем понимать представление общих характеристик какого-либо явления; общую схему описания системы инвестиционного риска или какой-либо его подсистемы.

Авторы математических моделей оценки инвестиционного риска, как правило, идут по первому пути. Это связано с невозможностью определения математических зависимостей всех факторов риска. Именно поэтому математические модели оценки инвестиционного риска в большинстве своем позволяют сделать вывод об инвестиционной привлекательности некоторых вариантов инвестирования, с помощью только математических методов провести сравнение этих вариантов. Основные параметры математических моделей приведены в таблице 2.6.

Таблица 2.6 - Математические модели оценки инвестиционного риска

Показатели	У. Шарп	Value-at-Risk	SPAN	Ф. Фабоцци
Объект	Портфель ценных бумаг	Портфель ценных бумаг	Фьючерсы и опционы	Портфель ценных бумаг
Цель	Минимизация риска портфеля	Прогнозирование доходности с заданной вероятностью	Определение максимальных потерь портфеля за один день	Оценка риска убытков
Предмет	Соотношение доходности и риска портфеля	Возможное падение стоимости портфеля	Максимально возможные потери	Риск в соотношении различных классов активов
Основные показатели	Коэффициент х: дисперсия доходности, зависимость доходности инструмента и рынка	Горизонт оценки. Доверительная вероятность	Цена базового актива. Волатильность. Время до исполнения контракта	Вероятность недостижения желаемых результатов

Во главу угла математических моделей оценки риска поставлена дилемма «риск - доходность» Г. Марковица, в 1952 г. предложившего формализацию понятий доходности и риска. Это сразу позволило перевести задачу выбора оптимальной инвестиционной стратегии на строгий математический язык. Однако риск в таком виде есть некий частный риск, риск недостижения желаемых финансовых результатов. В этой связи математическая оценка риска может послужить лишь для определения инвестиционной привлекательности; она не отражает в полной мере риск как фактор инвестиционного климата.

«Граница эффективности Марковица - графическое изображение эффективного набора портфелей Марковица, представляющее собой границу ряда допустимых портфелей с максимальной для данного уровня риска доходностью. Портфели в области выше границы не могут быть составлены. Любой портфель, находящийся ниже границы, по своим показателям хуже тех, которые принадлежат к эффективному набору портфелей Марковица» [16;101].

Опираясь на выводы Г. Марковица, У. Шарп предложил однофакторную модель рынка капиталов, в которой впервые появился ставший знаменитым впоследствии коэффициент «бета» (?) как основная характеристика риска акций. В рыночной модели У. Шарпа общий инвестиционный риск состоит из рыночного риска и индивидуального риска. Рыночный риск, по мнению этого исследователя, обусловлен двумя факторами: - зависимостью между доходностью акции и рыночным индексом; - дисперсией доходности на индекс.

Эти два фактора и находят отражение в коэффициенте, который может при определенных допущениях считаться характеристикой инвестиционной привлекательности того или иного инструмента.

Яркий пример математической модели оценки инвестиционной привлекательности - модель Value-at-Risk (VaR). Эта модель получает все большее признание у аналитиков инвестиционного рынка, ибо позволяет с установленной инвестором вероятностью прогнозировать достижение определенной доходности портфеля. Иными словами, VaR - это величина, которая показывает потенциально возможное изменение стоимости портфеля в будущем и может служить показателем инвестиционной привлекательности. Величина VaR зависит от временного горизонта оценки и величины доверительного интервала.

«Расчет VaR может проводиться как по всему портфелю, так и по отдельным рискам - ценовому, валютному, ликвидности, кредитному риску. Это позволяет выявить риски, которые в наибольшей степени влияют на будущую прибыль и сконцентрировать все внимание на них» [25;20].

VaR позволяет ответить на вопрос, как много можно потерять (с вероятностью х %) за определенный промежуток времени. Стало быть, величина доверительного интервала и показывает ту степень риска, которую выбирает сам инвестор. Инвесторы, пользуясь такой моделью оценки инвестиционной привлекательности вариантов инвестирования, имеют возможность сопоставить возможные абсолютные потери альтернативных инвестиционных проектов, приведя их к одному уровню риска.

Ф. Фабоцци предложил идти по обратному пути и разработал модель размещения средств с анализом риска убытков. При минимизации риска портфеля у Шарпа использовалась дисперсия как мера риска. Фабоцци предложил дополнительно рассчитать вероятность недостижения ожидаемого уровня доходности. Такой анализ (риска убытков) можно применять при выборе наиболее подходящего соотношения различных классов активов. Фабоцци разработал модель, которая позволяет с определенной вероятностью говорить, что ожидаемая годовая доходность активов будет ниже некой величины. Однако если в модели VaR инвестор сам задавал уровень риска и измерял возможные потери в результате инвестирования, то по методике Фабоцци инвестор задает уровень доходности варианта инвестирования и исчисляет вероятность его недостижения. Очевидно, что чем ниже вероятность недостижения заданного уровня доходности, тем привлекательнее данный вариант инвестирования.

Сегодня разрабатываются все новые математические модели оценки инвестиционного риска. Необходимость их появления обусловлена тем, что каждая из моделей способна объять лишь ограниченный круг показателей, факторов. Понятно, что одна модель не может соответствовать целям всех инвесторов. Так, например, сторонники модели Shortfall не принимают результаты VaR, утверждая, что VaR поощряет торговые стратегии, которые дают хороший доход при большинстве сценариев, но иногда могут приводить к катастрофическим потерям.

Математические модели оценки инвестиционного риска способны привести исходные данные многочисленных групп факторов инвестиционного процесса в удобную для инвестора форму, послужить неким промежуточным этапом в принятии решения об инвестировании средств. Кроме того, к неоспоримым достоинствам таких моделей следует отнести их возможность устанавливать зависимости важнейших для определенных инвесторов факторов инвестиционного риска, что позволяет достаточно четко вычислять корреляцию этих факторов и инвестиционных результатов.

Таким образом, математические модели базируются на том, что риск есть величина, подлежащая измерению с помощью математических методов. Эти методики нацелены на измерение величины риска, выраженной некоторым значением. Величина, обратная риску, в свою очередь, служит одним из главных показателей инвестиционной привлекательности объектов инвестирования.

Однако, существуют такие модели, которые исходят из понимания риска как результирующей величины действия огромного количества всевозможных факторов. Задача этих методик не сводится к формализации зависимостей и взаимосвязей множества факторов. Иными словами, роль математических методов не усиливается в процессе исследования риска. Именно поэтому такие модели называются эмпирическими. Не исключается, что в процессе измерения риска и в этих моделях будут применяться математические методы. Но очевидно, что эти модели идут по второму пути оценки инвестиционного риска, то есть претендуют на всестороннюю оценку инвестиционного риска, на базе которой инвесторы вправе судить об уровне общего инвестиционного риска в том или ином регионе (отрасли).

Но даже самая емкая характеристика инвестиционного риска сама по себе не может дать достаточного представления об инвестиционном климате, ибо помимо риска на инвестиционный процесс влияет целый ряд иных факторов, которые инвестор учитывает, принимая решение об инвестировании. В этой связи комплексный подход к оценке инвестиционного климата предполагает многофакторную оценку риска как одного из самых значительных факторов инвестиционного климата.

«Ярким примером такого подхода может послужить методика Эксперт-РА. Она направлена на измерение совокупного инвестиционного риска регионов Российской Федерации и распределение их по представительным группам, характеризующим инвестиционный климат каждого из регионов в конкретной группе. Следует отметить, что совокупный риск в методике Эксперт-РА является одним из двух самых важных факторов инвестиционного климата. Помимо инвестиционного риска составители методики измеряют инвестиционный потенциал региона» [25;30].

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10