Управление финансовыми рисками предприятия

Грамотный риск-менеджмент -- дело будущего.

Очевидно, что применение стратегических подходов к управлению рисками в российских компаниях и масштабное формирование рынка страхования напрямую связаны с развитием инфраструктуры российской бизнес-среды в целом. Сегодня задача управления рисками в большинстве российских компаний не решается с должной эффективностью. Руководители отечественных предприятий начнут выстраивать комплексную систему риск-менеджмента только тогда, когда поймут, что это позволит существенно повысить эффективность бизнеса и увеличить доход.

3. Показатели оценки риска

В ситуации риска будущие результаты проводимых операций не могут быть определены однозначно, поскольку им соответствует не единственное значение дохода, а некоторое множество возможных доходов и присущих им шансов осуществления, зависящие от реализации в будущем тех или иных событий, явлений, сценариев и т.п.

Очевидно, что точные последствия реализации будущих событий заранее предсказать нельзя. Однако при проведении оценки риска предполагается, что лицо, принимающее решение, может описать возможные результаты и шансы их получения, указав для каждого из них числовую меру правдоподобия осуществления в виде объективных или субъективных вероятностей.

Наиболее удобный и универсальный подход к описанию последствий наступления тех или иных событий заключается в задании некоторого правила, которое позволяет сопоставить каждому возможному значению случайной величины (например, доходности) вероятность его реализации. Подобное правило принято называть законом распределения вероятностей случайной величины.

На практике в качестве такого правила удобно использовать некоторую функцию, называемую функцией распределения вероятностей.

Функция распределения вероятностей Fx(x) случайной величины Х называют функцию, ставящую в соответствии любому заданному значению х величину вероятности события {X<x}:

Fx=p{X<x}, (1)

где p - вероятность того, что значение случайной величины X не превысит x.

Если Fx всюду непрерывна и дифференцируема, другим способом задания исследуемой случайной величины является функция плотности вероятности Fx(x), которая представляет собой производную функции распределения в точке x:

fx(x)=F'x(x). (2)

Зная функцию распределения, или плотности вероятностей случайной величины, можно делать выводы о степени достоверности реализации ее значений и соответствующих событий.

На практике для решения многих задач часто достаточно знать значения лишь нескольких характеристик (параметров) случайной величины, которые дают наглядное представление о ее распределении. Важнейшими из них являются среднее, или ожидаемое значение (математическое ожидание), дисперсия и стандартное (среднее квадратичное отклонение.

Среднее (ожидаемое) значение случайной величины

В качестве основной характеристики распределения вероятностей случайной величины Х обычно выступает показатель центральной тенденции, которой называют ее средним, или ожидаемым значением Е(х).

Среднее (ожидаемое) значение Е(х) случайной величины Х определяется как взвешивание из всех ее возможных значений с учетом вероятностей их реализации и вычисляется по формуле:

финансовый риск диверсификация ликвидность

, (3)

где pi - вероятность реализации соответствующего значения хi.

Среднее значение случайной величины обычно играет важную роль в анализе, так как служит центром распределения ее вероятностей. Однако, будучи рассматриваемым изолировано от других показателей, эта характеристика не позволяет измерить степень риска проводимой операции.

Дисперсия и стандартное отклонение случайной величины

Дисперсия и стандартное, или среднее квадратичное отклонение служат характеристиками разброса (вариации) случайной величины от ее центра распределения (среднего значения).

Дисперсия определяется как сумма квадратов отклонений случайной величины от ее среднего значения, взвешенных на соответствующие вероятности:

. (4)

Несмотря на то что дисперсия служит мерой риска финансовых операций, ее использовать на практике не всегда удобно.

На практике результаты анализа более наглядны, если разброс случайной величины выражен в тех же единицах измерения, что и сама случайная величина. Для этих целей в качестве меры разброса случайной величины удобно использовать другой показатель - стандартное (среднее квадратичное) отклонение, рассчитываемое по формуле:

. (5)

Из формулы следует, что величина представляет собой средневзвешанное отклонение случайной величины от ее математического ожидания, а в качестве весов берутся соответствующие вероятности. Будучи выражено в тех же единицах, стандартное отклонение показывает, насколько значение случайной величины могут отличаться от ее среднего.

Чем меньше стандартное отклонение, тем уже диапазон вероятностного распределения и тем ниже риск, связанный с данной операцией.

Таким образом, зная закон распределения вероятностей и его основные параметры, можно делать выводы о степени риска проводимой операции. Однако следует всегда помнить о том, что эти выводы будут также носить вероятностный характер.

В теории и практике финансового менеджмента при оценке рисков широко используется закон нормального распределения вероятностей, который требует знания всего двух параметров - среднего значение и дисперсии случайной величины.

Случайная величина Х имеет нормальное распределение вероятностей с параметрами а и 2, если ее функция плотности вероятностей имеет вид

(6),

где а - среднее значение ( т.е. Е(Х)),

2- дисперсия случайной величины.

График кривой плотности нормального распределения имеет колокола, центр которого приходится на среднее значение, а «размах» определяется дисперсией, или стандартным отклонением. Чем больше показатель дисперсии, тем выше вероятность того, что нормальное распределенная случайная величина будет отличаться среднего ожидаемого значения.

Коэффициент вариации

Еще одним полезным показателем, применяемым при анализе рисков, является коэффициент вариации, исчисляемый по формуле:

(7) .

В отличии от стандартного отклонения, коэффициент вариации является относительным показателем и показывает степень риска на единицу среднего дохода. Чем больше коэффициент вариации, тем выше считается риск.

Коэффициент асимметрии (скоса)

Показатель, или коэффициент, асимметрии определяется по следующей формуле:

(8)

Экономический смысл коэффициента асимметрии при анализе рисков заключается в следующем. В случае положительного значения коэффициента (положительного скоса) самые высокие доходы считаются более вероятными, чем самые низкие. Соответственно, в случае отрицательного коэффициента асимметрии более вероятным считается самые низкие доходы.

Коэффициент асимметрии может также использоваться для приблизительной проверки. Его значение в этом случае должно быть равно 0.

Эксцесс

Показатель, или коэффициент, эксцесса вычисляется по формуле:

(9).

Если значение эксцесса больше нуля, форма распределения более остроконечна, чем нормальная кривая. В случае отрицательного эксцесса кривая распределения более пологая по сравнению с нормальной.

Экономический смысл этой характеристики заключается в следующем. Если две хозяйственные операции имеют симметричные распределения доходов и одинаковые средние, менее рискованной считается операция с большей величиной эксцесса. Для нормального распределения величина эксцесса равна 3.

Квантиль распределения и цена риска

В общем случае квантилем порядка случайной Х, обладающей непрерывной функцией распределения F(x), называется такое ее значение u, для которого вероятность события X < uравна :

(10),

Данный показатель может использоваться для определения предельной величины убытка или ущерба, который не будет превышен с вероятностью 1 - . Нетрудно заметить, что в последнем случае эта задача сводится к нахождению значения:

(11).

Понятие квантиля лежит в основе показателя цены риска, получившего широкое распространение среди участников финансового рынка, а также организаций и служб, регулирующих его деятельность.

Этот показатель при определенных допущениях характеризует максимальный убыток, который может понести инвестор в течение определенного периода времени t. Формально он дает оценку значения, при котором вероятность того, что максимально ожидаемые потери от владения некоторым активом или портфелем активов за период t с заданным уровнем надежности не превысит величину VaR, равна . Другими словами, с вероятностью стоимость актива Vt в момент времени t не отклонится от своего первоначального значения V0 в течение периода [0;t] на величину, превышающую VaR:

. (12)

Соответственно, вероятность понести убыток, больший VaR, равна 1-:

. (13)

Если распределение вероятностей изменения цен подчиняются нормальному закону, величину VaR можно вычислить по формуле:

, (14)

где V0 - первоначальная стоимость актива;

t - рассматриваемый период;

- стандартное отклонение стоимости или доходности актива за период времени t;

- выбранный уровень надежности.

4. Расчетная часть

Рассмотри возможность приобретения акций двух компаний «Газпром» и «Лукойл». Полученные экспертные оценки предполагаемых значений доходности по акциям и их вероятности представлены в таблице 4.1.

Таблица 4.1.

Значения доходности по акциям, %, и их вероятности

Найдем среднюю величину ожидаемой прибыли по акциям по следующее формуле:

,

Т.е. средняя доходность по акциям обеих фирм одинакова и составляет 15%.

Рассчитаем дисперсии доходности по акциям фирм:

.

.

Из расчетов видно что, разброс доходности относительно среднего значения, а следовательно, и риск по акциям «Лукойла» значительно меньше, чем по акциям «Газпрома».

Рассчитаем стандартные отклонения доходности этих акций:

.

Полученные результаты показывают, что диапазон колебаний доходности по акциям «Газпрома» в пределах одного стандартного отклонения от ожидаемого значения составляет от 50,84% до 80,84% (15±65,84), тогда как для «Лукойла» он значительно уже: от 11,13 до 18,87% (15±3,87).

Рассчитаем коэффициент вариации для акций «Газпрома» и «Лукойла»

Согласно данному показателю риск на среднюю единицу дохода по акциям «Газпрома» почти в 17 раз выше, чем у «Лукойла». Соответственно средние доходы на единицу риска по акциям будут равны: 15/65,84=0,227 руб. и 15/3,87=3,88 руб.

Заключение

Деятельность любого предприятия неразрывно связана с понятием «риск»: банк, в котором вы держите свои денежные средства, может обанкротиться, деловой партнер, с которым заключена сделка, -- оказаться недобросовестным, а сотрудник, принятый на работу, -- некомпетентным.

Управление риском в последние годы выделяется в самостоятельный вид профессиональной деятельности, в которой задействованы институты специалистов, страховые компании, а также финансовые менеджеры по риску, специалисты по страхованию.

Риск присущ предпринимательству и является неотъемлемой частью его экономической жизни. Поэтому соответствующие знания о риске, факторах, влияющих на его значимость, и способах снижения его отрицательного влияния, являются тем необходимым инструментом, что определяет эффективность предпринимательской деятельности.

В работе рассмотрены следующие аспекты проблем риска в экономической деятельности: сущность риска, виды финансового риска, методы управления финансовыми рисками, а также показатели оценки риска.

На основе изложенного материала можно сделать следующие выводы:

· без риска нет предпринимательской деятельности;

· риск всегда связан с выбором определенных альтернатив и расчетом вероятности их результата;

· основными методами управления риска являются: страхование, диверсификация, лимитирование, хеджирование и самострахование;

· внедрение системы управления рисками позволяет улучшить финансовое состояние компании и повысить эффективность ее операционной деятельности, а также получить высокий инвестиционный рейтинг, более выгодно разместить капитал.

Список использованной литературы

1. Лапуста М.Г., Мазурина Т.Ю., Скамай Л.Г. 2Финансы организаций (предприятий)»: Учебник. - М.: ИНФРА - М, 2008. - 575 с.

2. Бурдина А.А. «Влияние рисков на конкурентоспособность предприятия» / Журнал «Экономический анализ - теория и практика»- 2006г. январь, №2(59).

3. Яшина Н.М. «Основные принципы управления риском» / Журнал ««Финансы и кредит» 2006г. декабрь, №36(240).

4. Яшина Н.М. «Методы управления финансовыми рисками на предприятии» / Журнал «Финансы и кредит» 2006г. ноябрь, №33(237).

5. Литовченко Сергей исполнительный директор «Ассоциации менеджеров» «Подходы к управлению рисками на российских предприятиях» / Журнал «Финансовый директор» №9 2006г.

6. Колчина Н. «Финансы организаций»: Учебник для вузов. - М. ЮНИТИ - М, 2006г. - 2008г.

7. Гаврилова А.Н., Попов А.А. «Финансы организаций»: Учебник. - М. - Кнорус - М.. 2008г. - 608 с.

8. Ивасенко А.Г., Никонова Я. И. «Финансы организаций»: Учебник. - М. - Кнорус - М., 2008г. - 208с.

9. Ю. Бригхэм, Дж. Хьюстон «Финансовый менеджмент»: Учебник. - М. - ПИТЕР - М. 2007г. - 544с.

10. Шапкин А.С. «Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций». - 6-е изд. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко», 2007г. - 544с.: ил.

Размещено на Allbest.ru