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风险分析定义

什么是风险分析? 风险分析是评估企业、政府或环境部门内部发生不利事件的可能性的过程。风险分析是对给定行动过程的潜在不确定性的研究,指的是预测现金流的不确定性、投资组合或股票回报的方…

什么是风险分析?

风险分析是评估企业、政府或环境部门内部发生不利事件的可能性的过程。风险分析是对给定行动过程的潜在不确定性的研究,指的是预测现金流的不确定性、投资组合或股票回报的方差、项目成功或失败的概率以及未来可能的经济状态。

风险分析师通常与预测专业人士合作,以最大限度地减少未来不可预见的负面影响。所有企业和个人都面临一定的风险;没有风险,回报就不太可能。问题是风险太大会导致失败。风险分析允许在承担风险和降低风险之间取得平衡。

关键要点

  • 风险分析寻求识别、测量和减轻企业、投资或项目面临的各种风险暴露或危害。
  • 定量风险分析使用数学模型和模拟为风险指定数值。
  • 定性风险分析依靠一个人的主观判断来为给定的场景建立风险的理论模型。
  • 风险分析往往既是一门艺术,也是一门科学。
  • 理解风险分析

    风险评估使公司、政府和投资者能够评估不利事件可能对企业、经济、项目或投资产生负面影响的可能性。评估风险对于确定特定项目或投资的价值以及降低这些风险的最佳流程至关重要。风险分析提供了不同的方法,可用于评估潜在投资机会的风险和回报权衡。

    风险分析师从识别可能出错的地方开始。这些负面因素必须与衡量事件发生可能性的概率指标进行权衡。

    最后,风险分析试图估计事件发生时将产生的影响程度。许多被识别的风险,如市场风险、信用风险、货币风险等,可以通过对冲或购买保险来降低。

    几乎所有的大企业都需要最低限度的风险分析。例如,商业银行需要适当对冲海外贷款的外汇风险,而大型百货商店必须考虑到全球经济衰退导致收入减少的可能性。重要的是要知道,风险分析允许专业人员识别和减轻风险,但不能完全避免风险。

    风险分析的类型

    风险分析可以是定量的也可以是定性的。

    定量风险分析

    在定量风险分析中,使用模拟或确定性统计来建立风险模型,以给风险分配数值。主要是假设和随机变量的输入被输入到风险模型中。

    对于任何给定的输入范围,模型都会生成一系列的输出或结果。风险经理使用图表、情景分析和/或敏感性分析来分析模型的输出,以做出减轻和处理风险的决策。

    蒙特卡洛模拟可用于产生决策或行动的一系列可能结果。模拟是一种定量技术,每次使用一组不同的输入值,重复计算随机输入变量的结果。记录每个输入的结果,模型的最终结果是所有可能结果的概率分布。

    结果可以总结在分布图上,显示一些中心趋势的度量,如平均值和中位数,并通过标准差和方差评估数据的可变性。还可以使用风险管理工具(如情景分析和敏感度表)来评估结果。情景分析显示了任何事件的最好、中间和最坏的结果。将不同的结果从最好到最坏区分开来,为风险管理者提供了合理的洞察力。

    例如,一家在全球范围内运营的美国公司可能想知道,如果特定国家的汇率走强,其利润会如何。敏感度表显示当一个或多个随机变量或假设改变时,结果如何变化。

    在其他地方,投资组合经理可能使用敏感度表来评估投资组合中每种证券的不同价值的变化将如何影响投资组合的变量。其他类型的风险管理工具包括决策树和盈亏平衡分析。

    定性风险分析

    定性风险分析是一种分析方法,不使用数字和定量评级来识别和评估风险。定性分析包括对不确定性的书面定义、对影响程度的评估(如果风险随之而来),以及在负面事件发生时的对策计划。

    定性风险工具的例子包括SWOT分析、因果图、决策矩阵、博弈论等。一家公司想要衡量安全漏洞对其服务器的影响,可以使用定性风险技术来帮助它为数据漏洞可能导致的任何收入损失做好准备。

    虽然大多数投资者担心下行风险,但从数学上来说,风险是下行和上行的方差。

    风险分析示例:风险价值

    风险价值(VaR)是一种统计数据,用于衡量和量化公司、投资组合或头寸在特定时间框架内的金融风险水平。投资银行和商业银行最常用这一指标来确定其机构投资组合中潜在损失的程度和发生率。风险经理使用VaR来衡量和控制风险暴露水平。可以将VaR计算应用于特定头寸或整个投资组合,或者衡量公司范围的风险敞口。

    VaR的计算方法是将历史回报从最差转移到最好,假设回报会重复,特别是在涉及风险的情况下。作为一个历史例子,让我们看看纳斯达克100 ETF,它在符号QQQ(有时称为“立方体”)下交易,并于1999年3月开始交易。如果我们计算每一天的回报,我们会产生超过1400个点的丰富数据集。最差的通常在左边,而最好的回报在右边。

    在超过250天的时间里,ETF的日回报率是在0%到1%之间计算的。2000年1月,ETF回报率为12.4%。但在某些点上,ETF也导致了损失。在最糟糕的情况下,ETF每天亏损4%至8%。这个时期被称为ETF最差的5%。基于这些历史回报,我们可以95%肯定地假设ETF的最大损失不会超过4%。因此,如果我们投资100美元,我们可以95%肯定地说,我们的损失不会超过4美元。

    需要记住的一件重要的事情是,风险值不能给分析师提供绝对的确定性。相反,这是基于概率的估计。如果你考虑更高的回报,概率会更高,只考虑回报中最差的1%。纳斯达克100 ETF的损失为7%至8%,是其表现最差的1%。因此,我们可以99%肯定地假设,我们最差的回报不会因为我们的投资而损失7美元。我们也可以有99%的把握说,100美元的投资最多只会让我们损失7美元。

    风险分析的局限性

    风险是一种概率性的度量,因此永远不能确切地告诉你在给定的时间里你的确切风险敞口是多少,而只能告诉你如果风险发生,可能损失的分布是什么。也没有计算和分析风险的标准方法,甚至风险值也有几种不同的方法来完成这项任务。风险通常假设为正态分布概率,这在现实中很少发生,也不能解释极端或“黑天鹅”事件。

    例如,2008年的金融危机暴露了这些问题,因为相对温和的VaR计算大大低估了次级抵押贷款组合带来的风险事件的潜在发生。

    风险大小也被低估,导致次级投资组合中的杠杆率过高。结果,由于次级抵押贷款价值暴跌,对发生率和风险大小的低估使机构无法弥补数十亿美元的损失。

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    作者: 爱财富网

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