Принципы оценки риска принятия финансовых решений

 

Сделаем ряд замечаний относительно существа финансового риск-менеджмента. Под риском мы здесь понимаем возможность финансовых потерь, вытекающая из специфики тех или иных явлений природы и видов деятельности человека.

Классификационная система рисков включает в себя группы, виды, подвиды и разновидности рисков .

В зависимости от возможного результата (рискового события) все риски подразделяются на чистые (с обязательно нулевым результатом) и спекулятивные (где возможен как положительный, так и отрицателльный исход операции). Финансовые риски (предмет собственно финансового риск-менеджмента) являются спекулятивными. Они входят в состав коммерческих рисков (опасность потерь в результате финансово-хозяйственной деятельности. При этом чистые риски входят составляющей коммерческого риска на уровне прогнозных сценариев неблагоприятного развития событий (климатические катаклизмы, забастовки, техногенные катастрофы, криминальные факторы и т.д.).

Сугубо финансовые риски подразделяются на риски, связанные с покупательной способностью денег (инфляционные, валютные риски и риски ликвидности) и на инвестиционные риски (риски упущенной выгоды, риски снижения доходности и риски прямых финансовых потерь). В свою очередь, на низовом уровне иерархии  инвестиционных рисков находятся процентные риски, кредитные риски, биржевые риски, селективные риски и риски банкротства.

Каждый из выделенных видов финансового риска имеет свою специфическую процедуру управления. Например, чистые риски подлежат страхованию, а инвестиционные риски часто анализируются на основе дерева вероятностей . Но во всех случаях базовым подходом в оценке рисков в нынешнем финансовом менеджменте является использование точечных вероятностей и вероятностных распределений сценариев возможных событий, влияющих на финансовый результат.

 

О проблемах, связанных с использованием вероятностей в риск-менеджменте, я пишу в работе . Отказ от классического понимания вероятности и использование субъективно-аксиологической вероятности есть не что иное как стратегическое отступление науки перед лицом дурной неопределенности. И если раньше мы имели дело в ходе исследования только с финансовой моделью хозяйствующего субъекта, то теперь мы должны верифицировать вероятностную модель, предложенную экспертом, т.е. исследовать познавательную активность и самого эксперта. Вероятности не дают никакой информации о том, как они получены, если не предваряются дополнительными качественными соображениями о принципе вероятностной оценки. Одним из таких принципов, продуктивно использовавшихся до сих пор, является принцип максимума правдоподобия Гиббса-Джейнса, который в настоящий момент подвергнут обоснованной критике в связи с тем, что принцип максимума энтропии не обеспечивает автоматически монотонности критерия ожидаемого эффекта. Принцип генерации условных вероятностных оценок Фишберна выдвигает лишь идею назначения точечных оценок вероятностей, удовлетворяющих критерию максимума правдоподобия, однако не существует доказательств полноты выбранного поля сценариев.

Все идет к тому, что сценарно-вероятностные методы анализа риска начинают себя понемногу изживать. На смену им приходят нечетко-множественные подходы, которые, с одной стороны, свободны от вероятностной аксиоматики и от проблем с обоснованием выбора вероятностных весов, а, с другой стороны, включают в себя все возможные сценарии развития событий. Так, треугольно-нечеткое число включает в себя все числа в определенном интервале, однако каждое значение из интервала характеризуется определенной степенью принадлежности к подмножеству треугольного числа. Такой  подход позволяет генерировать непрерывный спектор сценариев реализации по каждому из прогнозируемых параметров финансовой модели. Подробно об основах теории нечетких множеств см. материал Приложения 1 к настоящей монографии.

Наконец, нечетко-множественный подход позволяет учитывать в финансовой модели хозяйствующего субъекта качественные аспекты, не имеющие точной числовой оценки. Оказывается возможным совмещать в оценке учет количественных и качественых признаков, что резко повышает уровень адекватности применяемых методик.

Несколько замечаний следует сделать относительно методов оценки риска в фондовом менеджменте. Классическая мера риска по Марковицу – это среднеквадратическое отклонение распределения доходности актива. Эта мера риска была подвергнута критике за то, что она с одинаковым безразличием учитывает риск как роста, так и падения актива, что в глазах инвестора есть два совершенно неравнозначных события. Из этого соображения возникал мера downside-риска, т.е. такого, который сопряжен лишь с падением цены актива ниже требуемого уровня. Одной из разновидностей downside-риска является широко применяемый в банковском риск-менеджменте показатель Value-at-Risk – статистическая оценка максимальных потерь за фиксированное время при заданном уровне доверительной субъективной вероятности . Проблема, как и везде, состоит в том, что оценка Value-at-Risk предполагает наличие достоверной оценки параметров распределения доходности портфеля. И с этой точки зрения оценка Value-at-Risk базируется на том же информационном контенте, что и классическая оценка риска по Марковицу.