7.3. Методы оценки риска
Приведенными в предыдущем разделе видами риска не исчерпывается их многообразие. Более того, несмотря на обилие научной литературы, практических руководств и даже регулятивов (можно, в частности, упомянуть о нормативных документах Банка России), тема риска является, вероятно, одной из самых запутанных в отношении соответствующей терминологии, интерпретации того или иного вида риска, порядка его оценки и др. В литературе можно видеть не только терминологический разнобой и логически не упорядоченную совокупность разных видов риска, но и множество их классификаций, обособляемых, как правило, бессистемно, без каких-либо объяснений, а составляемых исключительно 8 соответствии с пристрастиями автора. Однако основная проблема касается измеряемости риска. Дело в том, что несложно идентифицировать рисковую ситуацию, пояснить ее специфичность и. естественно, обособить новый (или относительно новый) вид риска. Гораздо сложнее дать методику его оценки. В данном разделе мы рассмотрим общие подходы к измерению риска.
1 Напомним, что суждения о некотором явлении можно делать с помощью системы формализованных и неформализованных критериев. В данном случае под формализовапиычи понимаются критерии исчислимые, т.е. поддающиеся количественной оценке; под неформализованными — критерии неисчислимые. Эти критерии используются для характеристики соответственно кардиналист-ских и ординалистских отношений. Кардиналистскими называются отношения упорядоченности, основанные на количественных опенках; ординалистскими — на предпочтениях (неколичественных). Примерами ориентации на неформализованные критерии может служить утверждение типа «фирма АА работает более эффективно, так как использует новые технологии». При использовании формализованных критериев чаще всего задается какой-то показатель, на основании значений которого принимается суждение. Например, «компания АА работает более эффективно по сравнению с компанией ВВ, так как рентабельность собственного капитала в ней выше и составляет в среднем 16% против 12% у компании ВВ».
Любая финансовая операция может быть охарактеризована с позиции дохода и (или) доходности, на которые может рассчитывать лицо, инициировавшее эту операцию. Риск, связанный с операцией, означает вероятность неполучения желаемых или ожидаемых значений целевых показателей. Хотя отклонение фактических значений от ожидаемых может быть любым по знаку, в контексте рисковости речь идет именно о недостижении желаемых результатов, т. е. о ситуации, когда фактическое значение дохода (доходности) окажется ниже желаемого значения.
Теоретически можно оценивать вероятность недостижения целевого значения, однако очевидно, что факторы, влияющие на значение целевого показателя, действуют как в положительном, т. е. благоприятном, так и в отрицательном, т. е. неблагоприятном, направлениях. В этих условиях задача оценки легко формализуется следующим образом.
Имеется целевое значение некоторого показателя; требуется дать характеристику отклонения возможных фактических значений от этой цели. Из курса статистики известно, что подобную характеристику можно получить с помощью показателей вариации, количественно описывающих вариабельность оцениваемого признака.
Таким образом, в приложении к финансовым операциям речь идет об оценке вариабельности ожидаемого дохода (доходности), а в качестве критериев оценки можно использовать такие статистические коэффициенты, как размах вариации, дисперсия, среднее квадратическое отклонение (называемое иногда стандартным) и коэффициент вариации. Дадим краткую характеристику этим показателям, имея в виду, что в случае необходимости читатель может найти более подробную информацию по этому вопросу в любом учебнике по статистике.
Рассмотрим ряд статистических величин (это могут быть как абсолютные, так и относительные величины) х1, x2, x3, ..., хn.
Размахом вариации называется разность между максимальным и минимальным значениями признака данного ряда.
R= xmax - xmin (7.1)
Этот показатель имеет много недостатков; выделим без комментариев лишь три из них. Во-первых, он дает весьма грубую оценку степени вариации значений признака. Во-вторых, он является абсолютным показателем и потому его применение в сравнительном анализе весьма ограниченно. В-третьих, его величина слишком зависит от крайних значений ранжированного ряда. (Представьте себе совокупность магазинов, подавляющее большинство которых имеет площадь торгового зала 300—400 м2, и лишь один магазин имеет площадь 10 тыс. м2. Очевидно, характеристика совокупности в плане вариации признака «торговая площадь» существенно меняется в зависимости от того, принимается во внимание крупный магазин или он исключается из общей совокупности как некое аномальное явление.)
Дисперсия является средним квадратом отклонений значений признака от его средней и рассчитывается по формуле
|
|
(7.2)
Среднее квадратическое отклонение показывает среднее отклонение значений варьирующего признака относительно центра распределения (в данном случае
средней арифметической). Этот показатель, называемый иногда стандартным отклонением, рассчитывается по формуле
(7.3)
Все вышеприведенные показатели обладают одним общим недостатком — это, абсолютные показатели, значения которых существенно зависят от абсолютных значений исходного признака ряда. Поэтому в экономической статистике большее применение имеет коэффициент вариации, рассчитываемый по формуле
|
|
(7.4)