מהו ניתוח סיכונים?
ניתוח סיכונים הוא תהליך של הערכת הסבירות לאירוע שלילי המתרחש במגזר התאגידי, הממשלתי או הסביבתי. ניתוח סיכונים הוא חקר חוסר הוודאות הבסיסי של דרך פעולה מסוימת ומתייחס לאי הוודאות של זרמי תזרים מזומנים חזויים, שונות של תשואות תיקים או מניות, ההסתברות להצלחה או כישלון של הפרויקט, ומצבים כלכליים עתידיים אפשריים. אנליסטי הסיכון עובדים לרוב במקביל עם אנשי חיזוי בכדי למזער את ההשפעות השליליות הבלתי צפויות בעתיד.
Takeaways מפתח
- ניתוח סיכונים הוא תהליך של הערכת הסבירות לאירוע שלילי המתרחש במגזר התאגידי, הממשלתי או הסביבתי. ניתן לנתח את הסיכון באמצעות מספר גישות, כולל כאלה הנכללות תחת הקטגוריות של כמותיות ואיכותיות. ניתוח סיכונים הוא עדיין אמנות יותר מאשר מדע.
הבנת ניתוח סיכונים
מנתח סיכונים מתחיל בזהות מה יכול להשתבש. האירועים השליליים שעלולים להתרחש נשקלים אז על בסיס מדד הסתברות למדידת הסבירות להתרחש. לבסוף, ניתוח סיכונים מנסה להעריך את היקף ההשפעה שתעשה אם האירוע יתרחש.
ניתוח סיכונים כמותי
ניתוח סיכונים יכול להיות כמותי או איכותי. תחת ניתוח סיכונים כמותי, מודל סיכון נבנה באמצעות סימולציה או סטטיסטיקות דטרמיניסטיות כדי להקצות ערכים מספריים לסיכון. תשומות שהם בעיקר הנחות ומשתנים אקראיים מוזנות למודל סיכון.
עבור כל טווח קלט נתון, המודל מייצר טווח פלט או תוצאה. המודל מנותח באמצעות גרפים, ניתוח תרחישים ו / או ניתוח רגישות על ידי מנהלי הסיכונים לקבלת החלטות למתן סיכונים וטיפול בהם.
ניתן להשתמש בסימולציה של מונטה קרלו כדי ליצור מגוון של תוצאות אפשריות של החלטה או ביצוע פעולה. הסימולציה היא טכניקה כמותית המחשבת שוב ושוב תוצאות עבור משתני הקלט האקראיים, תוך שימוש בערכה שונה של ערכי קלט בכל פעם. התוצאה המתקבלת מכל קלט נרשמת והתוצאה הסופית של המודל היא חלוקת הסתברות של כל התוצאות האפשריות. ניתן לסכם את התוצאות בגרף התפלגות המציג כמה מדדים של נטייה מרכזית כמו הממוצע והחציון, ולהעריך את השונות של הנתונים באמצעות סטיית תקן ושונות.
ניתן להעריך את התוצאות גם באמצעות כלים לניהול סיכונים כמו ניתוח תרחישים וטבלאות רגישות. ניתוח תרחיש מראה את התוצאה הטובה ביותר, האמצעית והגרועה ביותר של אירוע כלשהו. הפרדת התוצאות השונות מהטוב ביותר לרע מספקת תפוצה סבירה של תובנה עבור מנהל הסיכונים.
לדוגמה, חברה אמריקאית הפועלת בקנה מידה עולמי אולי תרצה לדעת כיצד תגיע השורה התחתונה שלה אם שער החליפין של מדינות נבחרות יחזק. טבלת הרגישות מראה כיצד התוצאות משתנות כאשר משתנים שינוי או הנחות אקראיות אחד או יותר. מנהל תיקים עשוי להשתמש בטבלת רגישות כדי להעריך כיצד שינויים בערכים השונים של כל נייר ערך בתיק ישפיעו על שונות התיק. סוגים אחרים של כלים לניהול סיכונים כוללים עצי החלטה וניתוח break-even.
ניתוח סיכונים איכותי
ניתוח סיכונים איכותי הוא שיטה אנליטית שאינה מזהה ומעריכה סיכונים עם דירוגים מספריים וכמותיים. ניתוח איכותי כרוך בהגדרה בכתב של אי הוודאות, הערכה של היקף ההשפעה (במידה והסיכון מתרחש) ותוכניות אמצעי נגד כנגד במקרה של אירוע שלילי.
דוגמאות לכלי סיכון איכותיים כוללים ניתוח SWOT, דיאגרמות של סיבה והשפעה, מטריצת החלטות, תיאוריית משחקים וכו '. חברה שרוצה למדוד את ההשפעה של הפרת אבטחה בשרתיה עשויה להשתמש בטכניקת סיכון איכותית כדי לסייע בהכנתה לכל אובדן. הכנסה שעלולה להתרחש מהפרת נתונים.
בעוד שרוב המשקיעים מודאגים מסיכון החיסרון, באופן מתמטי, הסיכון הוא השונות הן כלפי החיסרון והן של החיסכון.
כמעט כל מיני עסקים גדולים דורשים מינימום ניתוח סיכונים. לדוגמה, בנקים מסחריים צריכים לגדר כראוי חשיפה מטבע חוץ של הלוואות בחו"ל, בעוד שבתי כלבו גדולים חייבים להיכנס לאפשרות להפחתת הכנסות בגלל מיתון עולמי. חשוב לדעת כי ניתוח סיכונים מאפשר לאנשי מקצוע לזהות סיכונים ולהקטין אותם, אך לא להימנע מהם לחלוטין.
דוגמה לניתוח סיכונים: ערך בסיכון (VaR)
ערך בסיכון (VaR) הוא נתון המודד ומכמת את רמת הסיכון הפיננסי בתוך חברה, תיק או מיקום על פני זמן מסוים. מדד זה משמש לרוב על ידי בנקים להשקעות ובנקים מסחריים כדי לקבוע את היקף ויחס ההתרחשות של הפסדים פוטנציאליים בתיקיהם המוסדיים. מנהלי סיכונים משתמשים ב- VaR כדי למדוד ולשלוט ברמת חשיפת הסיכון. ניתן להחיל חישובי VaR על עמדות ספציפיות או על תיקים שלמים או על מנת למדוד חשיפה לסיכון כלל-ארגוני.
ה- VaR מחושב על ידי העברת התשואות ההיסטוריות מהגרוע ביותר לטובה בהנחה שתשואות יחזרו על עצמן, במיוחד במקום בו מדובר בסיכון. כדוגמה היסטורית, בואו נסתכל על תעודת הסל Nasdaq 100, הנסחרת תחת הסמל QQQ (המכונה לעיתים "קוביות") ואשר החל במסחר במרץ 1999. אם אנו מחשבים כל תשואה יומית, אנו מייצרים מערך נתונים עשיר של יותר מ -1, 400 נקודות. הגרועים ביותר מדמיינים בדרך כלל בצד שמאל, ואילו התשואות הטובות ביותר ממוקמות בצד ימין.
במשך יותר מ -250 יום חושבה התשואה היומית עבור תעודת סל בין 0% ל- 1%. בינואר 2000, תעודת הסל חזרה 12.4%. אך ישנן נקודות בהן תעודת הסל הביאה להפסדים. במקרה הגרוע ביותר, תעודת תעודות סל הפסד יומי של 4% עד 8%. תקופה זו מכונה 5% הגרועים ביותר של תעודת סל. בהתבסס על תשואות היסטוריות אלה, אנו יכולים להניח בוודאות של 95% כי ההפסדים הגדולים ביותר של תעודת סל אינם חורגים מ -4%. אז אם נשקיע 100 דולר, נוכל לומר בוודאות של 95% שההפסדים שלנו לא יעלו על 4 דולר.
דבר חשוב שכדאי לזכור. VaR לא מספק לאנליסטים וודאות מוחלטת. במקום זאת מדובר באומדן המבוסס על הסתברויות. ההסתברות הולכת וגוברת אם מחשיבים את התשואות הגבוהות יותר, ורק מחשיבים את 1% הגרועים ביותר מהתשואות. ההפסדים של תעודת סל 100 של Nasdaq של 7% עד 8% מייצגים את 1% הגרועים ביותר מביצועיו. אנו יכולים אפוא להניח בוודאות של 99% שהתשואה הגרועה ביותר שלנו לא תאבד לנו 7 דולר מההשקעה שלנו. אנו יכולים גם לומר בוודאות של 99% כי השקעה של $ 100 בלבד תאבד אותנו מקסימום של 7 $.
מגבלות ניתוח סיכונים
סיכון הוא מדד הסתברותי ולכן לעולם לא יכול לומר לך בוודאות מהי חשיפת הסיכון המדויקת שלך בזמן נתון, רק מה חלוקת ההפסדים האפשריים ככל הנראה אם ומתי הם מתרחשים. אין גם שיטות סטנדרטיות לחישוב וניתוח סיכונים, ואפילו ל- VaR יכולות להיות מספר דרכים שונות לגישה למשימה. לעיתים קרובות ההנחה היא כי סיכון מתרחש תוך שימוש בהסתברויות פיזור נורמליות, שלמעשה לעיתים רחוקות מתרחשות ואינן יכולות להסביר אירועים קיצוניים או "ברבור שחור".
המשבר הפיננסי בשנת 2008 שחשף את הבעיות הללו כחישובי VaR יחסית שפירים, הבין את ההתרחשות הפוטנציאלית של אירועי סיכון הנשקפים מתיקי משכנתא לסאב פריים. גודל הסיכון הוערך גם הוא, מה שהביא ליחסי מנוף קיצוניים בתיקי הסאב פריים. כתוצאה מכך, הערכת הערכת המופעים ועוצמת הסיכון הותירה מוסדות לא יכולים לכסות הפסדים של מיליארדי דולרים עם התמוטטות ערכי המשכנתא בתת פריים.
