10.1.4 Мера риска
Для сравнения активов (реальных и финансовых) и принятия инвестиционных решений необходима количественная оценка риска, позволяющая ранжировать активы. В практике финансового менеджмента нашли применение несколько показателей для оценки риска:
1) дисперсия, как мера разброса возможных значений доходности;
2) стандартное отклонение, как мера разброса, выраженная в тех же единицах, что и результат (например, доходность);
3) коэффициент вариации для ранжирования активов с различными значениями ожидаемой доходности.
Мерой разброса возможных результатов доходности вокруг ожидаемого значения является дисперсия (или вариация). Чем больше дисперсия, тем сильнее разброс значений доходности. Дисперсия дискретного распределения рассчитывается по формуле
n
σ2 = Σ [ (Ri - Rc)2 * Pi]
i=1
n – число возможных отклонений от ожидаемого значения, Ri - i–е значение доходности, Pi вероятность получения доходности, Rc – ожидаемое значение доходности.
Если все значения Ri равновероятны, то последнее выражение может быть представлено в следующем виде
n
σ2 = [Σ (Ri - Rc)2 ] / n
i=1
Известно, что в данном случае выборочная дисперсия представляет смещенную оценку теоретической дисперсии. Несмещенная оценка дисперсии определяется формулой
n
σ2 = [Σ (Ri - Rc)2 ] / (n-1)
i=1
Дисперсия измеряется в тех же единицах, что и результат (в процентах, если в качестве результата рассматривается доходность, и в денежных единицах, если в качестве результата рассматриваются денежные потоки — выручка, издержки, прибыль и т.д.), но возведенных в квадрат.
Для определения ожидаемого значения доходности (Rc) используется следующее выражение
n
Rc = Σ Ri * Pi
i=1
или же
n
Rc = (Σ Ri ) / n
i=1
Таким образом, ожидаемое значение доходности находится как взвешенная средняя возможных результатов, где «весами» служит величина вероятности осуществления каждого результата. Для облегчения сравнения и анализа риска различных активов чаще используется квадратный корень из дисперсии – среднеквадратичное отклонение:
n
σ = √Σ [(Ri - Rc)2 * Pi]
i=1
Стандартное отклонение более удобно, чем дисперсия, так как измеряется в тех же единицах, что и результат, т.е в процентах, денежных единицах и т.д.
Еще один показатель риска – это коэффициент вариации, который определяется из следующего соотношения
V = σ / Rc
Экономический смысл данного показателя состоит в том, что он определяет количество риска на единицу доходности.
Пример. Рассмотрим две ценные бумаги Х и У. Их среднемесячная доходность представлена в таблице.
| Доходность | |||||||||||
Х | 5,5 | 8,1 | 6,2 | 3,4 | 8,5 | 6,0 | 7,0 | 5,0 | 8,0 | 9,0 | 9,5 | 7,5 |
У | 10 | 30 | 20 | 40 | 25 | 10 | 5 | 30 | 10 | 15 | 50 | 20 |
Средняя доходность активов Х и У будет равна:
Rcx = (5,5+8,1+6,2+3,4+8,5+6,0+7,0+5,0+8,0+9,0+9,5+7,5)/12 = 7,0
Rcу = (10+30+20+40+25+10+5+30+10+15+50+20)/12 = 22,1
Для расчета дисперсии доходности ценой бумаги Х используем следующее выражение
n
σ2 = [Σ (Ri - Rc)2 ] / n
i=1
σ2 = [(5,5-7)2 +(8,1-7)2 +(6,2-7)2 +(3,4-7)2 +(8,5-7)2 +(6,0-7)2 +(7,0-7)2 +(5,0-7)2 +(8,0-7)2 +(9,0-0)2 +(9,5-7)2 +(7,5-7)2 ] /12 = 2,98
Среднеквадратичное отклонение доходности ценных бумаг и коэффициент вариации равны:
σх = 1,73, V= 1,73/7 = 0,25.
Аналогичные расчеты можно произвести для ценной бумаги Y:
σ2= 168,58, σу= 12,98, V= 12,98/22,1 = 0,59.
Таким образом, мы видим, что инвестирование в ценные бумаги У связано с существенно более высоким риском. Так если стандартное отклонение доходности бумаг Х составляет всего 1,73%, то У – 12,98%. На единицу доходности у бумаг У приходится примерно вдвое больший риск, чем у бумаг Х.
Рассмотрим еще один пример. Имеется два проекта А и В. Проект А связан с инвестициями в приобретение оборудования для производства продукции на достаточно стабильном рынке. Проект В предполагает инвестиции в производство высококачественного и дорогостоящего продукта, спрос на который имеет высокую чувствительность к экономической ситуации.
Ожидаемая доходность обоих проектов равна нулю в случае рецессии, а в случае высоких темпов роста экономики доходность проекта А составляет – 10%, а проекта В – 15%. Значения ожидаемой доходности для различных состояний экономики представлены в таблице. Взвешенное значение доходности получается путем умножения прогнозируемой для каждого состояния экономики доходности на вероятность данного состояния. Сумма этих взвешенных значений дает ожидаемую доходность, ко-торая для проекта А составляет 6%, а для проекта В – 7%.
Таблица
Вероятность получения дохода
Состояние экономики | Годовая доходность | Вероятность Состояния % | Взвешенная доходность | ||
А | В | А | В | ||
Рецессия | 0 | 0 | 20 | 0 | 0 |
Слабый рост | 6 | 5 | 30 | 1,8 | 1,5 |
Умеренный рост | 8 | 10 | 40 | 3,2 | 4,0 |
Высокие темпы роста | 10 | 15 | 10 | 1,0 6,0 | 1,5 7,0 |
Для проекта А разность между максимальным и минимальным доходом составляет 10%, а для проекта В – 15%. Расчет дисперсии и стандартного отклонения для проектов А и В представлен в таблицах.
Таблица
Стандартное отклонение для проекта А
Состояние экономики | Прогнозируемая доходность | Вероятность состояния % | Взвешенная доходность | Отклонение доходности | Квадрат отклонения доходности | Взвешенный квадрат отклонения |
Рецессия | 0 | 20 | 0 | -6,0 | 0,0036 | 0,00072 |
Слабый рост | 6 | 30 | 1,8 | 0 | 0 | 0,0 |
Умеренный рост | 8 | 40 | 3,2 | +2,0 | 0,0004 | 0,00016 |
Высокие темпы роста | 10 | 10 | 1,0 | +4,0 | 0,0016 | 0,00016 |
| Ожидаемое значение | = 6% |
| Дисперсия | 0,00104 | |
|
| Стандартное отклонение = √0,00104 = 0,03225 |
|
|
Таблица
Стандартное отклонение для проекта В
Состояние экономики | Прогнозируемая доходность | Вероятность состояния % | Взвешенная доходность | Отклонение доходности | Квадрат отклонения доходности | Взвешенный квадрат отклонения |
Рецессия | 0 | 20 | 0 | -7,0 | 0,0049 | 0,00098 |
Слабый рост | 5 | 30 | 1,5 | -2,0 | 0,0004 | 0,00012 |
Умеренный рост | 10 | 40 | 4,0 | +3,0 | 0,0009 | 0,00036 |
Высокие темпы роста | 15 | 10 | 1,5 | +8,0 | 0,0064 | 0,00064 |
| Ожидаемое значение | = 7% |
| Дисперсия | 0,00210 | |
|
| Стандартное отклонение = √0,00210 = 0,04583 |
|
|
Расчеты показывают, что стандартное отклонение доходности для проекта А составляет 0,03225 (3,2 %), а для проекта В – 0,04583 (4,6%). Таким образом, реализация проекта В связано с большим риском.
Стандартное отклонение дает нам возможность оценить, насколько выше или ниже ожидаемой величины может быть действительная величина нормы прибыли. Для «А» это составляет 3,2%, для «В» — 4,6%. Это означает, что акции «В» являются более рисковыми, чем акции «А».
Если вероятность распределения является нормальной, то имеется 68 % вероятности того, что действительная отдача будет находиться в пределах ± од-ного стандартного отклонения, 95% - в пределах ± 2 и 99% - ± 3 стандартных отклонений. Таким образом, для акций «А» действительная норма прибыли будет колебаться в пределах от 2,8% (6% - 3,2%), до 9,2 (6% + 3,2%), а для акций «В» диапазон колебаний нормы прибыли будет находиться от +2,4% до +11,6%. (примерно с вероятностью 68%).
Yandex.RTB R-A-252273-3
- Основы финансовых вычислений
- Содержание
- 1. Учет временной стоимости денег
- 2. Простой и сложный процент
- 3. Частота начисления сложных процентов
- 4. Текущая стоимость денег
- 5. Оценка денежных потоков
- 6. Аннуитет
- 7. Амортизация кредитов
- 8.Влияние инфляции
- 9. Оценка долговых и долевых ценных бумаг
- 9.1 Цена облигаций
- 9.2 Зависимость цены облигации от процентной ставки
- 9.3 Доходность облигаций
- 9.4 Цена и доходность депозитных сертификатов и векселей
- 9.5 Доходность акции
- 10. Анализ и управление рисками
- 10.1 Риск вложений в ценные бумаги
- 10.1.1 Риск и его виды
- 10.1.2 Измерение риска
- 10.1.3 Вероятность распределения
- 10.1.4 Мера риска
- 10.1.5 Соотношение риска и доходности ценных бумаг
- 10.1.6 Рейтинги ценных бумаг
- 10.2 Доходность и риск портфеля ценных бумаг
- 10.2.1 Снижение риска посредством диверсификации
- 10.2.2 Портфельный анализ
- Контрольная работа № 1 по теме «Простые и сложные проценты».
- 2.4. Эквивалентность ставок