Предпринимательский риск: его сущность, виды и особенности в России

курсовая работа

1.4 Модели оценки риска

В самом общем виде модель оценки предпринимательского риска можно выразить следующей математической моделью, которая представляет собой соотношение:

где R - оценка последствий рискового события;

P - вероятность наступления рискового события;

I - потенциальные последствия фактора риска.

Работы по анализу предпринимательского риска и построению адекватно модели его оценки весьма трудоёмки.

Это объясняется, с одной стороны, нестабильностью причин факторов риска, а с другой - сложностью формализации результатов деятельности. Поэтому при обосновании и разработке математических моделей оценивания предпринимательского риска требуется тщательный анализ характера исходной информации о причинах и факторах предпринимательского риска, а также цели исследования.

В зависимости от характера предлагаемой информации, которая имеется на данный момент постановки задачи, и выбранного способа описания неопределенности наиболее распространены следующие типы математических моделей оценки последствий риска: детерминированные; стохастические; лингвистические и игровые.

Рис. 2 - Математические модели оценивания риска

Под детерминированной моделью понимается та модель, при которой природа причин и факторов риска известна и относительно каждого действия определено, что оно непременно приводит нас к какому-то конкретному исходу. В таких случаях мы говорим, что для математического описания финансового риска служат классические математические методы анализа и математической логики, программирования и т.п.

Стохастические модели подразумевают под собой случайность причин и факторов риска, следовательно, мы говорим, что риск описывается распределением вероятностей на заданном множестве. Обязательное условие для обоснованного использования этой моделей - наличие статистически важной информации о прошлых реализациях неизвестной переменной.

В лингвистических моделях неопределенность описывается задаваемой вербально функцией принадлежности. Для построения функции принадлежности используются экспертные суждения об уровне предрасположенности того или иного возможного события к тому, чтобы быть осуществленным.

В случае построения игровой (нестохастической) модели задается лишь множество независимых значений последствий рискового события, которое может быть реализованным. В качестве описания используются статистические и математические игры, теория полезности и др.

Тем самым, при переходе от детерминированных моделей через стохастические к лингвистическим и игровым происходит убывание информативности лица, принимающего решение о факторах риска, и, как следствие, резкое падение уровня точности оценки риска, что отрицательно влияет на результат прогнозирования дохода.

Часто встречаются ситуации, когда неопределенность нe может быть нами описана, и рассчитать риск нe представляется возможным. В таком случае рисковые решения должны приниматься на основе эвристики - совокупности методических правил теоретического исследования, логических приемов и отыскания истины. Риск-менеджмент имеет свою систему связанных правил и приемов для принятия решений в условиях частичной или дажe полной неопределенности.

Количественным выражением исхода рисковой ситуации нам может как раз послужить показатель риска. Мы должны сказать, что существуют различные виды показателей оценки риска, что обусловлено той информационной ситуацией, в которой принимается конкретное решение. Совокупность показателей оценки риска изображена на рис.3.

Рассмотрим группу показателей оценки риска, сформированную по признаку уровня неопределенности в отношении вероятности рискового случая.

Рис. 3 - Классификация показателей оценки риска

В условиях определенности группа показателей оценки риска включает финансовые показатели, которые отражают наличие, размещение и использование финансовых ресурсов и, тем самым, дают возможность оценить риск последствий результатов деятельности организаций.

В качестве первоначальной информации при оценке риска нами используется бухгалтерская отчетность фирмы. База данных моделей - положение о том, что риск может измеряться отклонением реального результата расчетов от идеального, то есть безрискового варианта. Особенность данной заключается в том, что объектом нашей оценки являются риски, которые характеризуются результатом деятельности, то есть мы говорим о комплексных рисках, которые сформировались под влиянием других финансовых рисков. В качестве критериальных параметров для сравнения показателей могут быть использованы, как правило, расчетные значения или общепринятые значения, основанные на данных прошлых периодов этой фирмы.

В силу особенностей первоначальной информации и структуры показателей, оценка рисков может существовать и осуществляться на основе детерминированных моделей.

К недостаткам данных моделей стоит отнести: недостаточная гибкость критериальных параметров; использование старой информации; недостаточная динамичность; недостаточная информативность бухгалтерской отчетности;

В условиях некоторой неопределенности риск стоит рассматривать как вероятностную категорию. Вероятностные показатели оценки риска рассчитываются на базе классических принципов статистической вероятности с применением стохастических моделей. Форма выражения - интервальные и точечные оценки риска. Первоначальная информация о рисковой ситуации существует в форме частот появления рисковых случаев.

Также мы привели сравнительные характеристики показателей оценки риск (см. в Приложении 1).

Методы экспертной оценки риска - совокупность математических и логических процедур, которые направлены на получение от специалистов-экспертов информации, ее анализа и обобщение с целью выбора нужного (рационального) решения.

Данные методы предполагают реализацию ряда процедур или этапов:

формирование цели и задач экспертного оценивания;

выбор метода сбора и обработки экспертной информации;

подбор и формирование экспертной группы;

анкетирование или опрос экспертов;

обработка и анализ полученных результатов.

Методы экспертных оценок мы можем классифицировать следующим образом:

Методы совместной работы группы экспертов подразумевает под собой формирование единого мнения в ходе коллективного обсуждения рискованной ситуации. Порой эти методы можно определить, как методы прямого получения коллективного мнения. К ним относятся методы "мозгового штурма", деловых игр, совещаний и сценариев.

Способы получения индивидуального мнения членов экспертной группы базируются на преждевременном сборе информации от экспертов, опрашиваемых независимо друг от друга, с последующей обработкой собранной информации. К этим методам можно отнести методы интервью, анкетного опроса.

В действительности экспертная оценка не используется как основа для принятия решений, а лишь дополняет количественную оценку риска. Это связано с множеством факторов, в том числе субъективностью этих оценок. То есть, математической составляющей данных методов есть обработка и оценка собранной информации/результатов.

Тем самым, мы можем сделать вывод о том, что математические методы основаны на статистической информации, и они дают нам объективную количественную оценку риска. При этом единым недостатком данных способов/методов является применение прошлой информации для прогнозирования будущей ситуации.

Моделирование финансовой ситуации базируется на математических моделях. Одним из направлений моделирования в сфере финансов является моделирование рисковых ситуаций с целью дальнейшей оценки финансового риска при принятии фирмой управленческих решений. Рассмотрим главные модели управления финансовым риском на примере фондового рынка.

Несмотря на то, что модели П. Самуэльсона и Л. Башелье дают оценку изменениям цен на фондовых рынках, они не все же являются моделями управления риском, а скорее формируют базу для их разработки.

Парадигма Г. Марковица базируется на ряде абстракций, упрощающих действительность:

1) при принятии инвестиционного решения инвестор должен руководиться в первую очередь лишь двумя критериями - уровнем риска и рентабельностью вложений;

2) инвестор ведет себя рационально: из 2-ух объектов инвестирования с одинаковой рентабельностью он отдаст предпочтение тому, у которого степень риска ниже;

3) инвесторы стремятся к максимизации доходности;

4) характерной чертой для инвесторов будет однородность ожиданий, то есть, их предположения относительно показателя риска и будущей доходности совпадают.

Основной заслугой Г. Марковица является предложенная им теоретико-вероятностная формализация терминов "доходность" и "риск". В модели Г. Марковица для исчисления соотношения между риском инвестиций и их ожидаемой доходностью применяется непосредственно распределение вероятностей. Предполагаемая им доходность портфеля ценных бумаг обнаруживается как усредненное значение распределения вероятностей, а риск - как стандартное отклонение вероятных значений доходности от ожидаемого.

Полученные результаты исследования Г. Марковицем, позволили нам перевести задачу выбора оптимальной инвестиционной стратегии на точный математический язык.

Модель базируется на тех же самых допущениях, что и модель Г. Марковица, а также следующих:

для всех инвесторов период вложения один и тот же;

информация свободно и незамедлительно доступна для каждого инвестора;

инвесторы имеют однородные ожидания, то есть, одинаково оценивают будущие доходности, риск и ковариации доходностей ценных бумаг;

безрисковая процентная ставка одинакова для каждого инвестора.

У. Шарп, развивая подход Г. Марковица, разделил риск на 2 части: 1-ая - рыночный риск (систематический) для активов акций, 2-ая - несистематический.У. Шарп, предварительно определив специальные коэффициенты реакции цен облигаций или акций на изменения рыночной ситуации, выявил формулу расчета сравнительной меры риска ценных бумаг на базе "линии эффективности рынка заемного капитала".

На базе этой же модели У. Шарп предложил более простой метод нахождения оптимального портфеля, при котором задача сводилась от квадратичной оптимизации к линейной.

Сделанные выводы У. Шарпом стали широко известны как модели оценки долгосрочных активов, которые базируются на предложении, суть которого в том, что на конкурентном рынке ожидаемая премия за риск изменяется прямо пропорционально коэффициенту.

Делись добром ;)