3.Методы управления финансовыми рисками

Наиболее общими, широко используемыми и эффективными методами управления финансовыми рисками являются: мониторинг, моделирование, объединение риска, распределение риска, избежание риска, диверсифи­кация.

Мониторинг – выявление рисков, расчет их величины и динамики изменения, анализ причин возникновения и изменения. Мониторинг предшествует использованию других методов и приемов риск-менеджмента, позволяет отладить взаимодействие различных подразделений, отработать технологии сбора информации, расчета величины риска и анализа ее динамики. Мониторинг проводится на регулярной основе.

Моделирование – прогнозирование возможных сценариев развития текущей ситуации. В процессе анализа сценариев вырабатываются способы реакции организации на неблагоприятное изменение внешних и внутренних условий.

Объединение риска – метод, направленный на снижение риска путем превращения случайных убытков в относительно невысокие постоянные издержки.

Разделение риска – метод, при котором риск делится между участниками проекта (программы, процесса и пр.) таким образом, чтобы возможные потери каждого стали относительно невелики.

Избежание риска – метод управления финансовыми рисками, направленный на полное исключение конкретных видов риска (разработка организационно-правовых мероприятий, отказ от осуществления финансовых вложений с высоким уровнем риска, отказ от использования больших объемов заемного капитала, отказ от чрезмерного использования оборотных активов в низколиквидных формах и т.д.).

Диверсификация – метод управления финансовыми рисками, заключающийся в распределении рисков по различным видам активов с целью снижения их концентрации (диверсификация видов финансовой деятельности, диверсификация кредитного и депозитного портфеля, диверсификация финансовых активов организации, подбор активов, доходы по которым слабо коррелируют между собой).

4.Методы расчета финансового риска

Финансовый риск, как и любой риск, имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой точностью. Чтобы количественно определить величину финансового риска, необходимо знать все возможные последствия какого-нибудь отдельного действия и вероятность самих последствий. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Применительно к экономическим задачам методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания. Иначе говоря, математическое ожидание какого-либо события равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления.

Пример. Имеются два варианта вложения капитала. Установлено, что при вложении капитала в мероприятие А получение прибыли в сумме 15 тыс. руб. — вероятность 0,6; в мероприятие Б получение прибыли в сумме 20 тыс. руб. — вероятность 0,4. Тогда ожидаемое получение прибыли от вложения капитала (т.е. математическое ожидание) составит:

- по мероприятию А 15 • 0,6 = 9 тыс. руб.;

- по мероприятию Б 20 • 0,4 = 8 тыс. руб.

Вероятность наступления события может быть определена объективным методом или субъективным. Объективный метод определения вероятности основан на вычислении частоты, с которой происходит данное событие. Например, если известно, что при вложении капитала в какое-либо мероприятие прибыль в сумме 15 тыс. руб. была получена в 120 случаев из 200, то вероятность получения такой прибыли составляет 0,6!¹²⁰.

Субъективный метод базируется на использовании субъективных критериев, которые основываются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта, мнение финансового консультанта и т.п.

Величина риска или степень риска измеряется двумя критериями:

1) средним ожидаемым значением;

2) колеблемостью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение - это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее ожидаемое значение является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения.

Применительно к экономическим задачам методы теории веро­ятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтитель­ного исходя из наибольшего математического ожидания, которое равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероят­ность его наступления.

Главные инструменты статистического метода расчета финансо­вого риска: вариация, дисперсия и стандартное (среднеквадратичес­кое) отклонение.

Вариация - изменение количественных показателей при переходе от одного варианта результата к другому.

Дисперсия - мера отклонения фактического значения его среднего значения.

Таким образом, степень риска может быть измерена двумя кри­териями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (измен­чивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение - это то значение события, кото­рое связаноТне6riределенной ситуацией. Оно является средневзве­шенным всех возможных результатов, где вероятность каждого ре­зультата используется в качестве частоты, или веса, соответствующе­го значения. Таким образом, вычисляется тот результат, который пред­положительно ожидается.

Частота (вероятность) возникновения некоторого уровня потерь находится по формуле.

F=N1 / N2

где F - частота (вероятность) возникновения событий, уровня потерь;

N1 - число случаев конкретного уровня потерь;

N2 - общее число случаев в статистической выборке.

где k - среднее ожидаемое значение события; R - фактическое значение события;

F - частота (вероятность) возникновения события.

Таким образом, среднее ожидаемое значение события равно про­изведению суммы фактических значений (R) на соответствующие вероятности (F).

В качестве примера приведем следующие расчеты вариации, дисперсии, стандартного среднеквадратического отклонения уровня рентабельности предприятия в планируемом году.

Для этого воспользуемся данными таблицей «Экономическая рентабельность предприятия за 1994-2003 г., %».

Таблица. Экономическая рентабельность предприятия за 1994-2003 г., %

год	1994	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004
Экономическая рентабельность предприятия год	7	16	16	4	13	15	15	8	12	20	?

В начале по формуле

F = N1/N2

рассчитаем частоту (вероятность) возникновения события. Например, экономическая рентабельность предприятия в размере 7% за десять лет наблюдалась лишь 1 раз, частота возникновения события F1 равна 0,1 (1 : 10), рентабельность 16% была достигнута 2 раза, следовательно, F2 = 0,2 (2 : 10) и т.д.

Затем рассчитаем по формуле среднее ожидаемое значение события (в нашем примере – среднеэкономическую рентабельность):

k = Σ R* F,

Где k – среднее ожидаемое значение события

R – фактическое значение события

F – частота (вероятность) возникновения события

k = 7% * 0,1 + 16% * 0,2 + 4% * 0,1 + 13% * 0,1+ 15% * 0,2 + 8% * 0,1 + 12% *0,1 + 20% * 0,1 = 12,6%

И наконец, рассчитаем дисперсию:

Дисперсия = Σ (R – k)² * F.

Таким образом, дисперсия рассчитывается как произведение суммы квадратов разностей между фактическим и средним ожидаемым значением события на соответствующие вероятности.

Для удобства проведения расчетов построим таблицу «Расчет дисперсии».

Расчет дисперсии

Фактическое значение R	Вероятность F	Среднее ожидаемое значение, k = R* F	Фактическое значение – среднее ожидаемое значение, R – k	Дисперсия (R – k)² * F
7	0,1	7 * 0,1 = 0,7	7 - 12,6 = -5,6	-5,6² * 0,1 = 3,1
16	0,2	16 * 0,2 = 3,2	16 - 12,6 = 3,4	3,4² * 0,2 = 2,3
4	0,1	4 * 0,1 = 0,4	4 - 12,6 = -8,6	-8,6² * 0,1 = 7,4
13	0,1	13 * 0,1 = 1,3	13 - 12,6 = 0,4	0,4² * 0,1 = 0,01
15	0,2	15 * 0,2 = 3,0	15 - 12,6 = 2,4	2,4² * 0,2 = 1,2
8	0,1	8 * 0,1 = 0,8	8 - 12,6 = -4,6	-4,6² * 0,1 = 2,1
12	0,1	12 * 0,1 = 1,2	12 - 12,6 = 0,6	0,6² * 0,1 = 0,04
20	0,1	20 * 0,1 = 2,0	20 - 12,6 = 7,4	7,4² * 0,1 = 5,5
Среднее ожидаемое Дисперсия = 21,6% значение = 12,6%

Зная дисперсию, можно определить стандартное (среднеквадратическое) отклонение (S) фактических данных от расчетных по формуле

S = √ Σ (R – k)² * F / n – 1

Где n – число случаев наблюдения.

Чем выше стандартное отклонение, тем выше риск прогнозируемого события.

Сделаем расчет применительно к нашему примеру:

S = √ 21,6 / 7 =4,6 / 7 = 0,6%

Вывод: Следовательно, наиболее вероятное отклонение рентабельности от ее среднего значения за указанные в примере годы (12,6 %) в 2004 г. составит ±0,6%.