Понятие и классификация рисков

17. Международные резервы ( изменение золотовалютных запасов).

18. Стоимость услуг по обслуживанию  внешней задолженности.

19. Доля внешней задолженности в общем объеме экспорта (Критический уровень >150%,

Критический темп прироста – более 25%)

20. Доля внешней задолженности  по услугам в общем объеме  экспорта,%%. (критический уровень  более 25%, критическое изменение  - более 50% увеличение за год).

21. Доля текущего счета с процентами  в общей сумме выплачиваемых  процентов.

22. Доля величины международных  резервов в общем объеме импорта  умноженная на 12 месяцев ( критический уровень менее 3 месяцев, критическое изменение – снижение на 50% за год).

23. Величина политического риска  по 10 бальной шкале. (1 – 3 – низкий  уровень риска;

4 – 6  - приемлимый;  7 – 9   - неприемлимый)

24. Зарегистрированный уровень  безработицы, %%;

25. Рост ВВП на душу населения, %%.

    Не можем не обратить внимание на то, насколько подробно изучается экономика страны, ее важнейшие внутренние и внешние итоги развития, что позволяет присваивать рейтинг страны и делать обоснованные выводы об уровне ее рискованности.

 

   Кроме ранговых оценок  многие предприятия и банки  прибегают к бальным оценкам,  по уровню которых оценивается  степень рискованности партнера  или заемщика. Так в сберегательном  банке существует следующая шкала  бальных оценок и уровня надежности  кредитозаемщика (см. табл. 2.5).

                                                                                                                              Таблица 2.5                                                                                                                                       БАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ И УРОВЕНЬ НАДЕЖНОСТИ  КРЕДИТОПОЛУЧАТЕЛЯ

 

                                                                                                          

Виды     риска

Бальные оценки

Класс  надежности

  1. Нерисковая сделка                   100 и более                                   1

  2. Минимальный риск                   80 – 100                                       2

3. Средний риск                              50 – 79                                         3

4. Высокий риск                              30 - 49                                         4

5. Полный риск                                0  -  29                                         5

  Процедура присвоения  баллов  и определения класса надежности  состоит в том, что собирается  кредитный комитет банка и  его члены, исходя из документов, присваивают баллы запрашиваемому  кредит потенциальному клиенту.  При попадании в определенную  группу, ему присваивается класс  надежности, согласно которому под  сумму этого кредита создается  специальный резерв. Отметим, что  данная процедура имеет очень  большое значение, так как, с  одной стороны, создавая резерв, банк стремиться увеличить свою  ликвидность или надежность. С  другой стороны, отвлекая средства  в резерв, банк как бы теряет  возможность вкладывать их в  активные операции, уменьшая суммы  средств в обороте и в конечном  итоге недополучая доход. Здесь важно найти золотую середину или оптимальное соотношение между объемом резервов, омертвляющих средства, и обоснованным уровнем рискованности заемщика. Это во многом зависит от уровня квалификации работника банка, его опыта работы по кредитованию, знания производственных и финансовых возможностей заемщика.

3. Моделирование рисковых ситуаций. Порфельный анализ.

    Под портфелем понимается  соединение в единое целое  различных по доходности и  рискованности инструментов. Идея  портфельного анализа впервые  была сформулирована лауреатом  Нобелевской премии Марковицем в 1951 г. Как мы уже писали выше рискованность и доходность идут параллельно, т.е. рискованные операции более доходны, а нерискованные – малодоходны или вообще недоходны. В портфеле объединение мало рискованных и высоко рискованных элементов позволяет достичь какого-то среднего уровня риска и среднего уровня доходности, приемлемых для предприятия. Однако, хотя риск и доходность идут параллельно, скорость их изменения их как правило неодинакова. Например, рискованность может вырасти на 10% , а доходность – на 20%. Риск снизиться на 5%, а доходность – на 7%. Это позволяет каким-то образом найти оптимальное соотношение: при возможно наименьшем риске найти наибольший уровень доходности. Марковиц использовал в своей теории  данные фондового рынка США, где подбирая и рассчитывая различное сочетание ценных бумаг показал большие возможности портфельного анализа. Эта теория  получила большое распространение, так как в дальнейшем стало ясно, что она носит общеэкономический характер и применима во всех случаях, когда имеется возможность объединения различных по рискованности и доходности элементов. На промышленном предприятии ее можно использовать для формирования портфеля потребителей продукции, в банке – для формирования портфеля кредитозаемщиков и т.д. Однако наибольшее распространение эта теория получила при формировании портфеля ценных бумаг. Сам процесс нахождения оптимального сочетания прибыльности и рискованности носит название диверсификации, которая является внутренним рычагом снижения уровня риска портфеля.

На уровень рискованности и  доходности портфеля ценных бумаг влияют три фактора: а) количество ценных бумаг  в портфеле. Чем больше составляющих портфеля, тем уровень его диверсификации выше. В США большие исследования  в этом направлении были проведены  известными экономистами Вагнером и  Лау. Оперируя с акциями Нью Йорской  фондовой биржи, они работали с выборкой из 200 акций, которые объединили в 20 групп и показали, что, начиная где-то с 15 видов ценных бумаг, общая рискованность портфеля становиться практически постоянной величиной, достигая уровня  4-3,5% по стандартному отклонению, коэффициент корреляции с прибыльностью становиться так же постоянным, колеблясь в диапазоне 0,84 – 0,89; б) уровень рискованности этих бумаг, а точнее разброс в колеблемости риска по ним, т.е. насколько различаются между собой высоко рискованные и назко рискованные ценные бумаги. Чем это различие больше, тем необходимо больше взять ценных бумаг в портфель. Вряд ли желательно, когда он состоит из двух крайностей. Наиболее приемлемой является ситуация, когда доходность ценных бумаг подчиняется закону нормального распределения Лапласа -Гаусса, тогда рассчитанная средняя доходность и средний риск являются устойчивыми и несмещенными величинами; в) прибыльность и рискованность элементов портфеля должны быть независимыми между собой, т.е. чтобы изменение рискованности одной ценной бумаги не влияло на этот же показатель другой. Это же касается и прибыльности. Например, для нашей страны 

Если есть акции ГКО, то как противовес им  можно иметь акции какого-либо производственного или торгового предприятия, которые практически не зависят от изменения доходности и рискованности ГКО.  Принципиально важным в теории рискованности портфеля было разделение риска ценных бумаг

на две части, исходя из возможности  или невозможности их диверсификации. В этом отношении из рискованности  портфеля был выделен несистематический риск, который может быть значительно снижен путем диверсификации и систематический риск, уровень которого зависит от общего развития экономики, конъюнктуры рынка, степени рискованности отрасли, в которой функционирует предприятие, рискованности территории и ряда других внешних факторов. Это открытие было сделано известным американским ученым Уильямом Ф.Шарпом, который стал Нобелевским лауреатом. Графически это деление выглядит так

(см. с.55) На рис. 2.1 показано изменение  общего риска портфеля ценных  бумаг в зависимости от их  количества в портфеле. Здесь  Rе – систематический, постоянный риск, не зависящий от количества ценных бумаг. Rо – общий уровень риска. (Rо – Rе) – несистематический или диверсифицированный риск.

              

Кривая изменения несистематического

(диверсифицированного) риска

Кривая изменения несистематического

(диверсифицированного) риска

  Уильман  Шарп доказал, что доходность любой ценной бумаги в значительной степени зависит от доходности однородной ценной бумаги на рынке. Зависимость эта корреляционна и устойчиво проявляется на большом количеΡстве случаев. Например, доходность какой-либо акции небольшой строительной компании во многом определяется доходностью акций строительных компаний , представленных на Нью-Йорской фондовой бирже, которые являются индикаторами коньюнктуры рынка строительства во всей стране. У. Шарп предложил определять доходность акций по уравнению

        

                  Kj =   ά  + β    Kм   +   ε j   ,где           (2,7)

Kj – прибыльность какой- либо  j-той акции,  β- коэффициент рискованности этой акции, определяемый по специальному расчету, Км – средняя доходность однородной акции на рынке,  ά – свободный член уравнения регрессии, зависящий от масштаба показателей и выбранных единиц измерения; ε - случайная остаточная погрешность, отражающая влияние других факторов. При строго нормальном распределении (нулевая гипотеза) и большом количестве случаев ε стремиться к нулю, т.е. сама отклонений Кϊ от К м равна нулю. Если это достигнуто, то можно утверждать, что несистематический риск с помощью диверсификации портфеля достиг малой величины.

     Важным является расчет  β – коэффициента. Он непосредственно  измеряет степень риска в зависимости  от влияния внешних и внутренних  факторов: экономических, территориальных,  отраслевых. В ряде моделей есть  специальные методы расчета   β – коэффициента, При расчете  рискованности ценных бумаг используется  метод линейной регрессии, т.е.  зависимости изменений доходности  той или иной ценной бумаги  от движения сводного индекса  фондовой биржи. На Нью_Йорской фондовой бирже (NY Stock Exchange) таким индексом является SP – 500. Этот индекс фиксирует изменение доходности акций 500 крупнейших компаний США, взятых по системе листинга в отраслевом разрезе. Система листинга  обозначает , что по всем крупнейшим отраслям экономики США берется определенное количество самых крупных компаний, представленных на фондовой бирже Нью- Йорка. Индекс рассчитывается ежедневно по формуле:

                                           _j=1Σ⁵⁰⁰i_m*N_j

                               І_sp-500=^{_____________________} , где              (2.8)

                                       _j=1Σ⁵⁰⁰N_j

І_{s-p 500}  - индекс изменения средней доходности акций 500 компаний США;

I_m-изменение доходности Ј-той акции;

N_Ј – количество акций , представленных на Нью Йоркской бирже.

Система листинга обеспечивает сравнимость  индекса,  если компания выбывает из списка 500 крупнейших предприятий или  уменьшается объем ее продаж на рынке, о вместо нее в список тут же включается другая отраслевая компания. Представительность отраслей обеспечивается тем, что включены ведущие фирмы, т.е. здесь вместо выборочного метода используется метод основного массива, который более представителей и точен.

І_{s-p 500}  рассчитывается в целом по экономике и по важнейшим ее отраслям:

промышленности, строительству, сельскому  хозяйству , добывающей промышленности, финансовой сфере, рекреационным услугам и т.д.

     Как мы писали выше более сложен расчет β, где в основном используется регрессионный анализ при линейной  зависимости. Рассмотрим пример расчета β, взятом нами из работы Шарпа «Corporate Finance»,  Fourth Edition / Ross Westerfield Juffe.          

                                                                                              Таблица 2.7

          Имеются  данные о доходности отдельной  акции и рынка

  Годы        Доходность  отдельной акции   Доходность  рынка

   1985                   11.55                                         7.11

   1984                   13.20                                        18,41

   1983                     2.72                                          1.44

   1982                   14.97                                         13.94

   1981                     6.12                                         20.25

  Рассчитанная зависимость по  уравнению регрессии оказалась  равной

                          К _Ј = 6.37 +  β 0.27 К_м ± 0.17

Из этих данных видно, что β имеет  невысокое значение, т.е. при росте  доходности рынка на одни процент  доходность акции изменяется лишь на 0.27%. Рассчитанный коэффициент линейной корреляции оказался равным 0.42, что  еще раз говорит о том, что  связь между этими двумя явлениями  имеет средний уровень тесноты. Хотя необходимо отметить, что совокупность очень мала для выявления устойчивой связи и влияние случайностей достаточно велико. Есть еще несколько  подходов для расчета β. Так, ряд  исследователей предлагают воспользоваться  методом ковариации отклонений от средней  доходности рынка и конкретной акции. Ковариация¹ – сумма взвешенных про-

изведений отклонений двух случайных величин от соответствующих средних. Если мы обозначим Км  - Х, а К_Ј - У, то коэффициент ковариации можно рассчитать по следующей формуле