Główny » handel algorytmiczny » Ocena ryzyka

Ocena ryzyka

handel algorytmiczny : Ocena ryzyka
Co to jest analiza ryzyka?

Analiza ryzyka to proces oceny prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia niepożądanego w sektorze korporacyjnym, rządowym lub środowiskowym. Analiza ryzyka to badanie niepewności leżącej u podstaw danego działania i odnosi się do niepewności prognozowanych strumieni przepływów pieniężnych, wariancji zwrotów z portfela / akcji, prawdopodobieństwa sukcesu lub niepowodzenia projektu oraz możliwych przyszłych stanów ekonomicznych. Analitycy ryzyka często współpracują z profesjonalistami od prognoz, aby zminimalizować przyszłe negatywne nieprzewidziane skutki.

Zrozumienie analizy ryzyka

Analityk ryzyka zaczyna od ustalenia, co może pójść nie tak. Zdarzenia negatywne, które mogą wystąpić, są następnie porównywane z miarą prawdopodobieństwa, aby zmierzyć prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia. Wreszcie, analiza ryzyka próbuje oszacować zakres wpływu, jaki zostanie osiągnięty, jeśli zdarzenie się wydarzy.

Ilościowa analiza ryzyka

Analiza ryzyka może być ilościowa lub jakościowa. W ramach ilościowej analizy ryzyka budowany jest model ryzyka z wykorzystaniem symulacji lub statystyk deterministycznych w celu przypisania wartości liczbowych do ryzyka. Dane wejściowe, które są głównie założeniami i zmiennymi losowymi, są wprowadzane do modelu ryzyka.

Dla każdego danego zakresu danych wejściowych model generuje zakres wyników lub wyników. Model jest analizowany za pomocą wykresów, analizy scenariuszy i / lub analizy wrażliwości przez menedżerów ryzyka w celu podjęcia decyzji o ograniczeniu ryzyka i radzeniu sobie z nim.

Symulacji Monte Carlo można użyć do wygenerowania szeregu możliwych wyników podjętej decyzji lub podjętego działania. Symulacja jest techniką ilościową, która wielokrotnie oblicza wyniki dla losowych zmiennych wejściowych, za każdym razem stosując inny zestaw wartości wejściowych. Wynikowy wynik z każdego wejścia jest rejestrowany, a końcowy wynik modelu jest rozkładem prawdopodobieństwa wszystkich możliwych wyników. Wyniki można podsumować na wykresie rozkładu pokazującym niektóre miary tendencji centralnej, takie jak średnia i mediana, oraz oceniającym zmienność danych poprzez odchylenie standardowe i wariancję.

Wyniki można również ocenić za pomocą narzędzi zarządzania ryzykiem, takich jak analiza scenariuszy i tabele wrażliwości. Analiza scenariusza pokazuje najlepszy, środkowy i najgorszy wynik każdego zdarzenia. Oddzielenie różnych wyników od najlepszych do najgorszych zapewnia rozsądne rozpowszechnienie wiedzy dla menedżera ryzyka.

Na przykład amerykańska firma działająca w skali globalnej może chcieć wiedzieć, jak jej wynik wypadłby, gdyby umocnił się kurs walutowy wybranych krajów. Tabela wrażliwości pokazuje, jak różnią się wyniki po zmianie jednej lub więcej zmiennych losowych lub założeń. Zarządzający portfelem może użyć tabeli wrażliwości, aby ocenić, w jaki sposób zmiany różnych wartości każdego papieru wartościowego w portfelu wpłyną na wariancję portfela. Inne rodzaje narzędzi zarządzania ryzykiem obejmują drzewa decyzyjne i analizę progu rentowności.

Jakościowa analiza ryzyka

Jakościowa analiza ryzyka jest metodą analityczną, która nie identyfikuje i nie ocenia ryzyka za pomocą ocen numerycznych i ilościowych. Analiza jakościowa obejmuje pisemną definicję niepewności, ocenę zakresu wpływu w przypadku wystąpienia ryzyka oraz plany przeciwdziałania w przypadku wystąpienia zdarzenia negatywnego.

Przykłady narzędzi ryzyka jakościowego obejmują analizę SWOT, diagramy przyczyn i skutków, macierz decyzyjną, teorię gry itp. Firma, która chce zmierzyć wpływ naruszenia bezpieczeństwa na swoje serwery, może zastosować technikę ryzyka jakościowego, aby przygotować ją na utratę dochód, który może powstać w wyniku naruszenia ochrony danych.

Podczas gdy większość inwestorów obawia się ryzyka spadku, w sensie matematycznym ryzyko jest wariancją zarówno spadku, jak i wzrostu.

Prawie wszystkie duże firmy wymagają minimalnej analizy ryzyka. Na przykład banki komercyjne muszą odpowiednio zabezpieczyć ekspozycję walutową na kredyty zagraniczne, podczas gdy duże domy towarowe muszą uwzględnić możliwość zmniejszenia przychodów z powodu globalnej recesji. Ważne jest, aby wiedzieć, że analiza ryzyka pozwala profesjonalistom identyfikować i ograniczać ryzyko, ale nie można go całkowicie uniknąć.

Przykład analizy ryzyka: wartość zagrożona (VaR)

Wartość zagrożona (VaR) to statystyka mierząca i kwantyfikująca poziom ryzyka finansowego w firmie, portfelu lub pozycji w określonych ramach czasowych. Wskaźnik ten jest najczęściej wykorzystywany przez banki inwestycyjne i komercyjne do określania zakresu i wskaźnika występowania potencjalnych strat w ich portfelach instytucjonalnych. Zarządzający ryzykiem wykorzystują VaR do pomiaru i kontroli poziomu ekspozycji na ryzyko. Można zastosować obliczenia VaR do konkretnych pozycji lub całych portfeli lub do pomiaru ekspozycji na ryzyko w całej firmie.

VaR jest obliczany poprzez przesunięcie historycznych zwrotów z najgorszych na najlepsze przy założeniu, że zwroty będą powtarzane, szczególnie tam, gdzie dotyczy to ryzyka. Jako przykład historyczny przyjrzyjmy się funduszowi ETF Nasdaq 100, który handluje pod symbolem QQQ (czasami nazywanym „kostkami”) i który rozpoczął handel w marcu 1999 r. Jeśli obliczamy każdy dzienny zwrot, tworzymy bogaty zestaw danych ponad 1400 punktów. Najgorsze są zazwyczaj wizualizowane po lewej stronie, a najlepsze zwroty po prawej.

Przez ponad 250 dni dzienny zwrot dla ETF był obliczany między 0% a 1%. W styczniu 2000 r. ETF zwrócił 12, 4%. Są jednak punkty, w których ETF również spowodował straty. W najgorszym przypadku ETF odnotował dzienne straty od 4% do 8%. Ten okres jest określany jako najgorszy 5% ETF. Na podstawie tych historycznych zwrotów możemy założyć z 95% pewnością, że największe straty ETF nie przekroczą 4%. Jeśli więc zainwestujemy 100 USD, możemy z 95% pewnością stwierdzić, że nasze straty nie przekroczą 4 USD.

Należy pamiętać o jednej ważnej rzeczy. VaR nie zapewnia analitykom absolutnej pewności. Zamiast tego jest to szacunek oparty na prawdopodobieństwach. Prawdopodobieństwo staje się wyższe, jeśli weźmie się pod uwagę wyższe zwroty i tylko najgorszy 1% zwrotów. Straty ETF Nasdaq 100 wynoszące od 7% do 8% stanowią najgorszy 1% jego wydajności. Dlatego możemy założyć z 99% pewnością, że nasz najgorszy zwrot nie straci nas 7 USD na naszej inwestycji. Możemy również powiedzieć z 99% pewnością, że inwestycja za 100 USD straci nas jedynie maksymalnie 7 USD.

Kluczowe dania na wynos

  • Analiza ryzyka to proces oceny prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia niepożądanego w sektorze korporacyjnym, rządowym lub środowiskowym.
  • Ryzyko można analizować przy użyciu kilku podejść, w tym tych, które mieszczą się w kategoriach ilościowych i jakościowych.
  • Analiza ryzyka jest nadal bardziej sztuką niż nauką.

Ograniczenia analizy ryzyka

Ryzyko jest miarą probabilistyczną, dlatego nigdy nie można powiedzieć z całą pewnością, jaka jest dokładna ekspozycja na ryzyko w danym momencie, a jedynie jaki jest prawdopodobny rozkład możliwych strat, jeśli i kiedy wystąpią. Nie ma również standardowych metod obliczania i analizy ryzyka, a nawet VaR może mieć kilka różnych sposobów podejścia do zadania. Zakłada się, że ryzyko często występuje przy użyciu normalnych prawdopodobieństw rozkładu, które w rzeczywistości rzadko występują i nie mogą uwzględniać zdarzeń ekstremalnych lub „czarnego łabędzia”.

Kryzys finansowy z 2008 r., Który ujawnił te problemy, ponieważ względnie łagodne obliczenia VaR zaniżały potencjalne występowanie zdarzeń ryzyka związanych z portfelami kredytów hipotecznych subprime. Niedoszacowano również wielkości ryzyka, co spowodowało ekstremalne wskaźniki dźwigni w portfelach subprime. W rezultacie niedoszacowanie występowania i wielkości ryzyka sprawiło, że instytucje nie były w stanie pokryć strat miliardów dolarów w związku z upadkiem wartości kredytów hipotecznych subprime.

Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.

Terminy pokrewne

Symulacja Monte Carlo Symulacje Monte Carlo służą do modelowania prawdopodobieństwa różnych wyników w procesie, którego nie można łatwo przewidzieć z powodu interwencji zmiennych losowych. więcej Wyjaśniona wartość zagrożona (VaR) Wartość zagrożona (VaR) to statystyka mierząca i kwantyfikująca poziom ryzyka finansowego w firmie, portfelu lub pozycji w określonym przedziale czasowym. więcej Spojrzenie od wewnątrz zmiennych losowych Zmienna losowa to zmienna, której wartość jest nieznana, lub funkcja, która przypisuje wartości każdemu z wyników eksperymentu. więcej Jakie są szanse? Jak działa rozkład prawdopodobieństwa Rozkład prawdopodobieństwa to funkcja statystyczna, która opisuje możliwe wartości i prawdopodobieństwa, które zmienna losowa może przyjąć w danym zakresie. więcej Zrozumienie analizy scenariuszy Analiza scenariuszy to proces szacowania oczekiwanej wartości portfela po określonym czasie, przy założeniu, że nastąpią określone zmiany wartości papierów wartościowych portfela lub kluczowe czynniki. więcej Zarządzanie ryzykiem w finansach Zarządzanie ryzykiem w świecie finansów to proces identyfikacji, analizy i akceptacji lub łagodzenia niepewności w decyzjach inwestycyjnych. Zarządzanie ryzykiem odbywa się za każdym razem, gdy inwestor lub zarządzający funduszem analizuje i próbuje oszacować potencjalne straty w inwestycji. więcej linków partnerskich
Zalecane
Zostaw Swój Komentarz