Анализ доходности риска финансовых операций

Анализ доходности и риска финансовых операций

Провести анализ доходности и риска финансовых операций по следующим исходным данным:

Рассмотрим финансовые операции в качестве случайных величин

Финансовой называется операция, начальное и конечное состояния которой имеют денежную оценку, и цель проведения которой заключается в максимизации дохода — разности между конечной и начальной оценками.

Почти всегда финансовые операции проводятся в условиях неопределенности и потому их результат невозможно предсказать заранее. Поэтому финансовые операции рискованны, т.е. при их проведении возможны как прибыль так и убыток (или не очень большая прибыль по сравнению с той, на что надеялись проводившие эту операцию).

Наиболее распространенным способом анализа доходности и риска финансовой операции является рассмотрение финансовой операции как случайной величины.

Пусть эффективность финансовой операции есть случайная величина Q. Закон распределения вероятностей данной случайной величины задается рядом распределения (таблицей, в которой в верхней строке по возрастанию расположены значения случайной величины, а в нижней – соответствующие этим значениям вероятности).

Средний ожидаемый от реализации данной операции доход (ожидаемая эффективность операции) описывается математическим ожиданием случайной величины Q(наиболее употребительной числовой характеристикой центра группирования значений случайной величины):

,

где pi есть вероятность получить доход qi.

Мерой разбросанности возможных значений дохода вокруг среднего ожидаемого дохода, и, следовательно, количественной мера риска отклонения реальных значений эффективности операции от прогнозируемых, вполне разумно считать среднее квадратичное отклонение случайной величины Q

r =,

Поскольку средним квадратичным отклонением случайной величины является неотрицательное значение квадратного корня из дисперсии случайной величины, вспомним, что дисперсией случайной величины Q будет являться математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от своего математического ожидания

Найдем ожидаемые эффективности и риски каждой из 4-х финансовых операций

Рассмотрим четыре финансовых операции , ряды распределения которых указаны в «Задании». Найдем средние ожидаемые доходыи рискикаждой из четырех операций:

1). =M[Q1] = ∑qjpj= 2*1/5 + 6*1/5 + 8*1/5 + 12*2/5 = 8

M[Q1²] = ∑qj²pj= 4*1/5 + 36*1/5 + 64*1/5 + 144*2/5 = 392/5 = 78.4

² = 64

D [Q1] = 78.4 – 64 = 14.4

r1=≈ 3.8

Таким образом,= 8,

2). =M[Q2] = ∑qjpj= 0*1/5 + 1*2/5 + 5*1/5 + 14*1/5 = 21/5 = 4.2

M[Q2²] = ∑qj²pj= 0*1/5 + 1*2/5 + 25*1/5 + 196*1/5 = 223/5 = 44.6

² = 17.64

D[Q2] = 44.6 – 17.64 = 26.96

r2=≈ 5.2

Таким образом,= 4.2,

3). =M[Q3] = ∑qjpj= 2*1/5 + 4*2/5 + 6*1/5 + 18*1/5 = 34/5 = 6.8

M[Q3²] = ∑qj²pj= 4*1/5 + 16*2/5 + 36*1/5 + 324*1/5 = 396/5 = 79.2

² = 46.24

D[Q3] = 79.2 – 46.24 = 32.96

r3=≈ 5.7

Таким образом,= 6.8,

4) =M[Q4] = ∑qjpj= 0*1/2 + 8*1/8 + 16*1/8 + 20*1/4 = 8

M[Q4²] = ∑qj²pj= 0*1/2 + 64*1/8 + 256*1/8 + 400*1/4 = 8 + 32 + 100 = 140

² = 64

D[Q4] = 140 – 64 = 76

r4=≈ 8.7

Таким образом,= 8,

Найдем финансовую операцию, оптимальную по Парето, по результатам проведенного анализа доходности и риска финансовых операций укажем лучшую и худшую из 4-х операций.

Читайте также:  Разгон карты msi afterburner для майнинга

Нанесем точки с координатами (;) на единый график – средний ожидаемый доходоткладываем по вертикали, а рискпо горизонтали:

Получили 4 точки. Чем выше точка , тем более доходная операция, чем точка правее – тем более она рисковая. Значит, нужно выбирать точку выше и левее.

Источник

Анализ доходности и риска финансовых операций на основе принципа оптимальности Парето

Финансовой называется операция, начальное и конечное состояния которой имеют денежную оценку, цель проведения которой заключается в максимизации дохода — разности между конечной и начальной оценками.

Обычно финансовые операции проводятся в условиях неопределенности и потому их результат невозможно предсказать заранее. Поэтому финансовые операции рискованны, т.е. при их проведении возможны как прибыль, так и убыток (или незначительная прибыль по сравнению с ожидаемой).

Существует несколько способов оценки финансовой операции с точки зрения ее доходности и риска. Наиболее часто доход операции представляется случайной величиной Q, а риск операции r оценивается средним квадратическим отклонением этого случайного дохода.

Постановка задачи в общем виде. Пусть А – некоторое множество операций, которые различаются хо­тя бы одной характеристикой. При выборе наилучшей опе­рации желательно, чтобы Q было больше, а r меньше.

Считают, что операция а доминирует операцию b (обозначается а > b), если Q (а) ≥ Q (b) и r(a)r(b) и хотя бы одно из этих неравенств строгое. При этом операция а называется доминирующей, а операция b – доминируемой. Причем никакая доминируемая операция не может быть признана наилучшей, поэтому наилучшую операцию следует искать среди недоминируемых операций. Множество недоминируемых операций называется множеством (областью) Парето или множеством оптимальности по Парето[4].

Для множества Парето справедливо утверждение: каждая из характе­ристик Q, r является однозначной функцией другой, т.е. на множестве Парето по од­ной характеристике операции можно однозначно определить другую.

Пример. 3.8. Из четырех возможных финансовых операций с ожидаемыми доходностями Q1, Q2, Q3, Q4 и соответствующими вероятностями их получения p1, p2, p3 , p4 необходимо выбрать операцию оптимальную по Парето.

Значения ожидаемых доходностей qj и соответствующих им вероятностей pj приведены в следующей матрице

Поскольку ожидаемый доход финансовой операции считается случайной величиной Q, то его среднее значение оценивают математическим ожиданием: , (3.16)

где pi j — вероятность получения дохода qi j в i – ой финансовой операции.

Количественной мерой риска r финансовой операции считается s — среднее квадратическое отклонение

r i = , (3.17)

которое характеризует степень разбросанности возможных значений дохода вокруг среднего ожидаемого дохода. Дисперсию доходности D[Qi] удобно оценивать по формуле: D[Q i] = M [(Q i) 2 ] = M [Q i 2 ] – [ ] .

Здесь M [Q i 2 ] = å q 2 i j pi j – математическое ожидание квадрата ожидаемой доходности в i-ой финансовой операции.

Расчеты средних ожидаемых доходов и рисков по вышеприведенным формулам выполним в среде Excel. Рабочий лист с исходными данными, расчетными формулами и результатами расчета средних доходностей Q c p и риска r приведен на рис. 3.14.

Читайте также:  Обоснование инвестиций изыскательские работы

Рис. 3.14. Общий вид рабочего листа с результатами расчета

Найденные в результате расчета средние ожидаемые доходы`Qi и соответствующие им риски ri нанесем на график в системе координат: доход (вертикальная ось) — риски (горизонтальная ось), рис. 3.15.

Рис. 3.15. Графическая интерпретация результатов расчета эффективности финансовых операций в системе координат: ожидаемая доходность – риск

Проанализируем взаимное расположение 4-х точек на графике с позиции их доминирования. Чем выше точка (`Q, r), тем более доходная операция, чем точка правее — тем операция более рисковая. Значит, нужно выбирать точку выше и левее. Точка (`Q¢, r¢) доминирует точку (`Q, r) если `Q¢ ³`Q и r¢ £ r. В данном случае 1-я операция доминирует 2-ю, 3-я доминирует 2-ю и 3-я доминирует 4-ю. Но 1-я и 3-я операции несравнимы — доходность 3-й больше, но и риск ее тоже больше.

Точка, не доминируемая никакой другой называется оптимальной по Парето, а множество всех таких точек называется множеством оптимальности по Парето. Выбор лучшей из рассматриваемых операций производится обязательно из операций, оптимальных по Парето.

Для нахождения лучшей операции иногда применяют взвешивающую формулу, которая для пар (`Q, r) дает одно число, по которому и определяют лучшую операцию. Например, пусть взвешивающая формула имеет вид:

На рис. 3.16. приведена графическая иллюстрация результатов, полученных с помощью взвешивающей формулы.

Рис.3.16. Множество операций

Из последнего рисунка видно, что 3-я операция – лучшая, расположена в правом верхнем углу графика, а 4-я – худшая занимает левый нижний угол.

3.6. Экспертные методы оценки риска

Когда из-за отсутствия данных, нельзя использовать количественные методы прогнозирования показателей риска, могут использоваться экспертные методы оценки риска. Задача экспертного оценивания сводится к получению группового субъективного мнения на основе обработки совокупности индивидуальных мнений экспертов.

Методы экспертной оценки риска – совокупность логических и математических процедур позволяющих получать информацию от специалистов-экспертов, проводить ее анализ и обобщать результаты для выбора рациональных решений.

Среди методов экспертных оценок выделяются две группы: коллективные методы оценивания и методы получения индивидуального мнения экспертов.

Коллективные методы оценивания («мозговая атака», деловые игры, сценарии, совещания, «суд») предполагают выработку общего мнения в ходе совместного обсуждения.

Методы получения индивидуального мнения (анкетный опрос, Дельфи, интервью) построены на предварительном сборе информации от опрашиваемых индивидуально экспертов.

Применение экспертных методов оценки риска связано с реализацией следующих этапов:

— определение цели и задач экспертного оценивания;

— формирование рабочей группы для управления и проведения экспертного оценивания;

— выбор метода получения экспертной информации и способов ее обработки;

Читайте также:  Срок окупаемости для торговли

— формирование группы экспертов и разработка анкет опроса;

— опрос экспертов (проведение экспертизы);

— обработка и анализ результатов экспертизы;

— интерпретация полученных результатов;

На первом этапе определения цели экспертизы устанавливается признак, по которому производится оценка. Если целей несколько, то оценки по различным шкалам целесообразно свести к единой шкале, например за счет установления цели более высокого уровня.

Методы групповой экспертной оценки делятся на два вида: открытая дискуссия и анкетный опрос.

Метод открытой дискуссии имеет ряд недостатков: не исключается давление авторитетов, затруднена математическая обработка обобщенного мнения группы экспертов и степени их согласованности.

Опрос экспертов с помощью анкет устраняет недостатки методов открытой дискуссии, поскольку свои заключения по поставленным вопросам эксперты представляют анонимно.

Формирование группы экспертов связано с вопросами определения ее качественного и количественного состава.

При качественном отборе к экспертам предъявляются следующие требования: информированность, высокий уровень общей эрудиции, отсутствие личной заинтересованности в результатах экспертизы, глубокие специальные знания в оцениваемой области деловитость и объективность, наличие производственного и (или) исследовательского опыта в данной области и т.д.

Степень компетентности экспертов оценивается одним из двух способов: объективный способ; субъективный способ.

Наиболее часто пользуются субъективными способами, которые в свою очередь делятся на два вида:

взаимооценочные – уровень компетентности экспертов определяется по характеристикам, данных им другими участниками экспертизы;

самооценочные – сам эксперт определяет вес своей оценки по некоторому вопросу, пользуясь оценочной шкалой, представляемой ему прогнозистом.

Второй способ определения компетентности экспертов более простой с точки зрения получения исходных данных, поскольку не требует предварительной обработки данных для получения веса оценки эксперта.

Компетентность эксперта (К) оценивается степенью его квалификации, которая определяется на основе суждений эксперта о своей информированности по решаемой проблеме (Ки) и уровне аргументации своих мнений (Ка): К = 0,5 (Ки + Ка).

Увеличение количества экспертов приводит к снижению погрешности экспертной оценки, но при этом точность прогноза растет медленнее количества экспертов. На практике подбирается компромиссный вариант между требуемой точностью и стоимостью прогноза. Считается, что в состав группы целесообразно включать не менее 5-12 специалистов.

На точность групповых оценок также влияет и степень согласованности ответов экспертов.

Вопросы для экспертов, могут иметь содержательный ответ в развернутой форме или в виде количественной оценки.

В последнем случае возможно применение математических методов обработки результатов.

Метод «Дельфи» реализует анкетный способ опроса при прогнозировании количественных показателей. Для повышения достоверности групповой оценки экспертиза проводится в 3-4 тура. После каждого тура экспертов знакомят с результатами прежнего тура перед началом следующего.

Доверительная вероятность такого прогноза составляет 50%.

Источник

Оцените статью