Meranie a hodnotenie rizika

Povzbudený finančnou krízou koncom roku 2008, riadenie rizík zaznamenalo zvýšený význam a význam ako funkcia v odvetví finančných služieb. Dôležitá je preto znalosť základných metodík na meranie, posudzovanie a kontrolu rizika pre tých, ktorí chcú získať financie dopredu. Tu uvádzame rýchly základ na kľúčové koncepty v tejto oblasti.

Peniaze v ohrození

Najhrubšie, ale najkonzervatívnejšie meranie rizika je celková investovaná alebo požičaná suma peňazí. Najhorším možným výsledkom je, že celá investícia sa stane bezcenné alebo že dlžník nespláca. Upresnenie je zavedenie pravdepodobností do analýzy, ale často to vyžaduje množstvo predpokladov, ktoré nie sú striktne prístupné pre presné meranie. Pozrite si naše vysvetlenie simulácií Monte Carlo.

Obmedzenia veľkosti pozícií, ktoré môžu obchodníci s cennými papiermi držať, alebo výška finančných prostriedkov, ktoré môžu úverový úradníci rozšíriť na daného dlžníka, sú v podstate aplikáciami tej istej stratégie znižovania rizika.

Volatilita a variabilita

Ide o bežné miery rizika v súvislosti s verejne obchodovateľnými cennými papiermi a triedami cenných papierov. Historické údaje možno vyťažiť, aby bolo možné posúdiť možné budúce cenové pohyby vzhľadom na výkyvy cien v minulosti. Meranie rizika vo vzťahu k jednotlivým cenným papierom a triedam cenných papierov sa často uvádza do súvislostí medzi nimi, medzi nimi, a s odkazom na širšie ekonomické ukazovatele.

Väčšina modernej teórie portfólia napríklad zahŕňa rozvoj stratégií na zníženie amplitúdy agregovaných cenových výkyvov v investičnom portfóliu výberom kombinácie investícií, ktorých individuálne ceny bývajú buď nekorelované, alebo ešte lepšie negatívne korelované (tj, ich ceny majú tendenciu pohybovať sa v opačných smeroch, pričom jeden je vyšší, keď je druhý nadol, a naopak). Má aplikácie pre finančných poradcov, správcov peňazí a finančných plánovačov.

Prediktívna sila histórie

Štandardná legislatívna tabuľka investičných prospektov upozorňuje, že „minulá výkonnosť nie je zárukou budúcich výsledkov“. Podobne korelácie a štatistické vzťahy merané v určitom historickom období ponúkajú len nedokonalé indikácie toho, čo môže budúcnosť mať pre ten istý cenný papier alebo triedu cenných papierov. Extrapolovanie historických trendov a vzťahov do budúcnosti by sa preto malo robiť s veľkou opatrnosťou.

Riziko protistrany

Riziko protistrany je riziko, že druhá strana transakcie, ako napríklad iná firma v odvetví finančných služieb, nebude schopná včas splniť svoje záväzky. Medzi príklady týchto záväzkov patrí dodanie cenných papierov alebo hotovosti na vyrovnanie obchodov a splatenie krátkodobých úverov podľa plánu.

Hodnotenie rizika protistrany sa často vykonáva na základe analýz finančnej sily spoločností, ktoré poskytli ratingové agentúry. Ako však ukázala finančná kríza z konca roku 2008, metodiky používané ratingovými agentúrami sú hlboko chybné (ako sú spotrebiteľské FICO skóre) a podliehajú vážnym chybám. Okrem toho, vo všeobecnej finančnej panike sa udalosti môžu veľmi rýchlo vymaniť z kontroly a malé zlyhania zmluvných strán sa môžu rýchlo hromadiť do takej miery, že veľké spoločnosti s údajne dostatočnými finančnými vankúšmi sa stanú insolventnými.

Lehman Brothers, Merrill Lynch a Wachovia boli takýmito obeťami krízy v roku 2008; prvý z nich bol vyradený z podnikania a ostatné získali silnejšie firmy.

Veľká časť problému pri posudzovaní rizika protistrany spočíva v tom, že analýzy vykonávané ratingovými agentúrami nie sú dostatočne dynamické. Typicky sa prispôsobujú novej realite len relatívne pomaly. Okrem toho, akonáhle sa protistrana, ktorá sa predtým považovala za náhle, krachuje smerom k platobnej neschopnosti, je mimoriadne ťažké, ak nie nemožné, vzdať sa záväzkov a transakcií, ktoré už boli uzavreté za priaznivých okolností, ktoré existovali v minulosti.

Úloha poistných matematikov

Poistenci sú najviac asociovaní s analýzou úmrtnostných tabuliek v mene životných poisťovní. Poistno-matematická veda, ako sa často nazýva, je aplikáciou pokročilých štatistických techník na obrovské súbory údajov, ktoré samotné majú vysoký stupeň presnosti merania.

Okrem toho sú hodnotenia rizík zo strany poistných matematikov životného poistenia založené na údajoch, ktoré sú takmer úplne nekorelované s finančným systémom a pohybmi na finančných trhoch. Naproti tomu merania rizika protistrany, budúce správanie investičných cenných papierov a výhľad pre konkrétne podnikateľské iniciatívy nie sú prístupné takejto presnej vedeckej analýze. Rizikoví manažéri (a odborníci na manažment vedy, ktorí im požičiavajú kvantitatívnu podporu) pravdepodobne nikdy nebudú mať schopnosť vyvinúť prediktívne modely, ktoré by sa mali nachádzať v blízkosti stupňa spoľahlivosti, ktorú možno dosiahnuť v odhadoch poistného matematika životného poistenia.