Анализ методики управления рисками в организациях

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 01 Апреля 2011 в 22:56, курсовая работа

Описание работы

Целью данной работы является анализ методики управления рисками в организациях различных сфер экономической деятельности на основе теоретических понятий. Цель работы определила её структуру: первая глава предполагает дать понятие о теоретических основах риск-менеджмента, не вдаваясь в специфику финансовых рисков, целью второй главы является описание и анализ различных методических приёмов оценки, анализа и управления финансовыми рисками.

Содержание работы

Введение 3

1.Сущность и виды рисков 4
2.Методы оценки и анализа финансовых рисков 12
3.Современные проблемы управления рисками 25
Заключение 28

Библиография 31

Файлы: 1 файл

Риск в финансовом менеджменте.doc

— 163.00 Кб (Скачать файл)

    В свою очередь коэффициент ß для каждой акции рассчитывается следующим образом:

    ВiI= CoviI/D12      : где                                                                                    (2.6)

    CoviI – ковариация между доходностью акции i и доходностью на рыночный индекс.

    D1 - дисперсия доходности на рынке.

    Акция, доходность которой является зеркальным отражением доходности на индекс, имеет  ß=1

    Если  ß>1, акция обладает большей изменчивостью, чем рыночный индекс и носят название “агрессивные” акции.

    Если  же ß<1, следовательно, акция имеет меньшую изменчивость, чем рыночный индекс. Такие акции называют “оборонительными”.[18;212]

    Ковариация  так же имеет свою методику расчёта:

                                  n

     Cov(A, B)=      (kai – ka)(kbi –kb)*Pi                                                            (2.7)

                                 i =1

    Первый  множитель в круглых скобках  после знака суммы представляет собой отклонение доходности акции А от её ожидаемого значения при i-ом состоянии экономики.

    Второй  множитель – то же самое, но только по отношению к акции В.

    Pi – вероятность того, что экономика будет находиться в состоянии i.

    n – общее число событий.

    Следует так же сказать, что ковариация –  это мера, учитывающая дисперсию  или разброс индивидуальных значений доходности акции и силу связи  между изменением доходности дополнительной акции и всех других акций.

    ß-коэффициент  может быть рассчитан и для  портфеля ценных бумаг. В этом случае он будет представлять собой алгебраическую сумму произведений ß-коэффициента каждой ценной бумаги на долю данной ценной бумаги в портфеле.[5;51]

    Для монитоинга риска проекта применяется  анализ целесообразности затрат, ориентированый на идентификацию потенциальных зон риска.

    Перерасход  затрат может быть вызван одним из четырёх основных факторов или их комбинацией:

  • первоначальной недооценкой стоимости;
  • изменением границ проектирования;
  • различием в производительности;
  • увеличением первоначальной стоимости.

    Эти основные факторы могут быть детализированы для составления подробного перечня  влияющих факторов конкретного проекта  или его элементов. На каждой стадии реализации проекта, имея анализ подвергаемых риску средств, инвестор может принять решение о прекращении инвестиций.

    Предлагается  определять следующие три показателя финансовой устойчивости фирмы с  целью определения степени риска  финансовых средств:

  • излишек (+) или недостаток (-) собственных средств (+/-Ес)
  • излишек (+) или недостаток (-) собственных, среднесрочных и долгосрочных заёмных источников формирования запасов и затрат  (+/-Ет);
  • излишек (+) или недостаток (-)общей величины основных источников для формирования запасов и затрат (+/-Ен);

    Приведённые показатели рассчитываются на основе балансовой модели устойчивости финансового состояния, которая имеет следующий вид:

                      F + Z + Rа  = Ис + КТ + Кt +Rр   , где                                                                     (2.8)

    F – основные средства и вложения;

    Z – запасы и затраты;

    Rа - денежные средства, краткосрочные финансовые вложения,         

           дебиторская задолженность и  прочие активы;

    Ис - источники собственных средств;

    КТ - среднесрочные, долгосрочные кредиты и заёмные средства;

    Кt - краткосрочные кредиты (до 1 года), ссуды, не погашенные в срок;

    Rр - кредиторская задолженность и заёмные средства.

    Наличие собственных оборотных средств (Ес) выявляется исходя из формулы:                                            Ес  = Ис - F                                                  (2.9)

    Следовательно, излишек (+) или недостаток (-) собственных  средств выявляется как разница между величиной Ес  и Z, что выражается в виде формулы:                                          +/- Ес  = Ес  - Z                                            (2.10)

    Тогда излишек или недостаток собственных, среднесрочных и долгосрочных заёмных  источников формирования запасов и  затрат  (+/-Ет):

                                                       +/-Ет  = (Ес+ КТ ) – Z                                 (2.11)

    Излишек или недостаток общей величины основных источников формирования запасов:                     +/-Ен = (Ес+ КТ + Кt) – Z                           (2.12)

    После этого, исходя из рассчитанных показателей, производят идентификацию зоны финансового состояния, в которой находится предприятие. Различают следующие зоны финансовой устойчивости:

  1. абсолютная устойчивость задаётся условиями:

    +/- Ес  >=0,

    +/- Ет  >=0,

    +/-Ен >=0,

  1. нормальная устойчивость может быть достигнута при условиях:

    +/- Ес  =0,

    +/- Ет  =0,

    +/-Ен =0,

  1. неустойчивое финансовое состояние, позволяющее восстановить равновесие платёжеспособности фирмы, задаётся условиями:

    +/- Ес  <0,

    +/- Ет  >=0,

    +/-Ен >=0,

  1. критическое финансовое состояние обуславливается следующим сочетанием:

    +/- Ес  <0,

    +/- Ет  <0,

    +/-Ен >=0,

  1. можно говорить о катастрофическом состоянии фирмы при выполнении условий:

    +/- Ес  <0,

    +/- Ет  <0,

    +/-Ен <0.

    Исходя  из анализа абсолютных показателей  финансовой устойчивости можно судить об уровне финансового риска, которому подвергается предприятие.[10;72]

    Существуют  так же частные методы оценки рисков, то есть применимые к каким-либо отдельным  видам риска.

    Так, например, для оценки операционного  риска (риска того, что несоответствующие  операции при совершении финансовых сделок приведут к потерям) предлагается использовать вероятностные оценки потерь, основанные на предыдущем статистическом материале. Но здесь существуют определённые проблемы, связанные с тем, что данный риск очень многогранен и, вместе с тем, отсутствует в достаточном количестве статистический материал. То есть, можно сказать, что проблема существования операционного риска является внутрикорпоративной проблемой и, следовательно, относится к задачам управления организациями.

    Определение величины кредитного риска, как риска того, что заёмщик или контрагент не сможет выполнить свои обязательства в соответствии с заключёнными соглашениями, требует знания ожидаемой стоимости замещения контракта, по которому может произойти отказ от выполнения обязательств, и вероятность возникновения отказа. Стоимость замещения определяется обычно как текущая стоимость контракта, эквивалентного тому, по которому могут быть не выполнены обязательства. [14;79]

    Сейчас  существует несколько систем, помогающих оценить кредитный риск. Из них наибольшее распространение получили: J.P. Morgan’s CreditMetrics и Credit Suisse Financial Products CreditRisk+. Цель данных систем состоит в оценке распределения потерь портфеля из-за воздействия кредитного риска.

    В модели CreditMetrics анализируется поведение отдельных активов, находится корреляция между ними и строится распределение потерь для всего портфеля. Модель CreditRisk+ изучает отношение среднего числа отказов от выполнения обязательств компаниями с определённым кредитным рейтингом к общему числу компаний с таким рейтингом.

    Основная  проблема для обеих систем заключается  в отсутствии достаточного числа  данных, так как многие цифры (число  невозвращенных кредитов внутри одного банка), не раскрываются для публичного пользования или их число не позволяет произвести адекватную оценку. [26;46]

    Для оценки рыночного риска (риска потерь или неполучения планируемой  доходности вследствие неблагоприятного изменения цен) в последнее десятилетие  широко применяется величина Value at Risk (VaR). Возможен такой русский эквивалент понятия, как оценка стоимости риска. Так международные регулирующие банковские организации рассчитывают требования к капиталу банка на основе величины VaR банковского портфеля. Создано множество моделей оценки риска на основе величины VaR, нашедших успешное применение в банках, финансовых компаниях, регулирующих организациях. При использовании статистических методов лица, принимающие решения по управлению портфелем, не всегда получают информацию в том виде, в каком они хотели бы её получить (как известно, руководители предпочитают получать информацию в виде величины ожидаемых потерь, а не в виде, допустим, процентов, кредитных рейтингов или бета-коэффициента). Причём следует учитывать, что различные риски оцениваются по-разному, а в современном портфеле могут быть представлены типы бумаг с различной оценкой. Поэтому наряду с традиционными развивались и альтернативные методы оценки риска, такие, как VaR.

    Концепция VaR разработанная для того, чтобы с помощью единственного числа отобразить информацию о риске портфеля отличается простотой:

    VaR – это такая величина потерь, что потери в стоимости портфеля с заданной вероятностью не превысят этой величины за определённый период времени.

    Как видно из определения, для вычисления величины VaR требуется задать 2 параметра: интервал времени, для которого надо получить оценку риска портфеля и величину вероятности – уровень достоверности.

    Если  стандартное отклонение, как мера риска, определяет “ширину” плотности  распределения доходности портфеля, то VaR определяет конкретное значение доходности, соответствующее заданному весу “хвоста” распределения. Интервал времени, за который вычисляют VaR, обычно берут равным от 1 до 10 дней, а уровень достоверности – равным 99% или 95%. То есть, например, значение VaR=$ 1 млн. для одного дня с уровнем достоверности 95% означает, что ожидаемые однодневные потери в стоимости портфеля не должны превысить $ 1 млн. в 95% случаев. (Графическая иллюстрация величины VaR представлена в приложении).

    Популярность  моделей VaR состоит в их относительной простоте и в способности агрегировать различные риски, которым подвергается предприятие, в одно число, которое является индикатором общего уровня риска. Следует отметить, что хотя идея оценки риска на основе величины VaR очень проста, реализация её на практике связана с серьёзными трудностями. Такими например, как необходимость учёта огромного количества финансовых инструментов портфеля, выбор функции распределения вероятности и др. На сегодняшний момент выделяют 3 подхода оценки величины VaR портфеля: исторический метод, аналитический и метод Монте-Карло.

    Исторический  метод заключается в построении гистограммы доходности портфеля на основе  реальных исторических данных изменения цен на рынках. Строится гистограмма доходности портфеля и VaR определяется  как доходность портфеля, соответствующая заданному уровню достоверности.

    Основным  достоинством данного метода является отсутствие каких-либо предположений  о виде распределения рыночных факторов, а вычисления производятся на основе реального исторического распределения, что особенно важно при работе на развивающихся рынках. Другим его достоинством является простота, хотя данное преимущество влечёт за собой наличие определённых недостатков.

    Один  из недостатков данного метода в том, что оценка возможных изменений стоимости портфеля ограничена набором имеющихся исторических изменений. Кроме того, включение слишком старых данных для увеличения количества исходной информации приводит к тому, что оценка риска не отражает текущего состояния рынка. Возможная асимметрия гистограммы доходности так же приводит к определённым трудностям в построении функции распределения вероятности.                

Информация о работе Анализ методики управления рисками в организациях