Pomanjkanje tveganja
Tveganje padca je statistični ukrep, ki izračuna izgubo vrednosti vrednostnega papirja zaradi sprememb tržnih razmer in se imenuje tudi negotovost, da je lahko realizirani donos veliko manjši od pričakovanih rezultatov. Povedano pomaga pri kvantificiranju najslabše izgube, do katere lahko privede naložba, če trg spremeni smer.
Komponente negativnega tveganja
Sledijo bistveni sestavni deli metrike negativnega tveganja
- Časovni horizont - najbolj kritičen parameter za analizo katere koli metrike tveganja je časovni horizont. Ta dejavnik postane še bolj kritičen za negativno tveganje. Časovno obzorje pomaga pri omejevanju naše analize za določeno časovno obdobje, zaradi česar je naš izračun natančnejši in so modeli močnejši. Nujno je, da vključite ustrezen prostor vzorca, da zagotovite, da je izbrani časovni obzor nepristranski in brez cikličnih odstopanj.
- Interval zaupanja - negativno tveganje je študija, ki temelji na statističnih merilih. Zato je nujno, da se izbere ustrezna in natančna formula zaupanja, saj bodo vsi nadaljnji izračuni temeljili na njej. Ta parameter je treba opredeliti glede na raven udobja vlagatelja ali institucije, ki izvaja analizo. Ni natančno določeno število, ki bi bilo pravilno ali narobe, ampak merilo, na podlagi katerega se odločite za svojo sposobnost prevzemanja tveganj.
Formula tveganja za slabo stran
Načinov izračuna negativnega tveganja je lahko veliko. Uporabite lahko standardni odklon, pričakovani primanjkljaj ali tvegano vrednost, ki ima več metod, kot so zgodovinske simulacije, varianca-kovarianca itd. Cilj je izračunati največ, kar lahko izgubite na podlagi vzorčnega prostora (osnovnih podatkov) za določeno časovni horizont in interval zaupanja.
Za variančno-kovariančno metodo se negativno tveganje (VAR) izračuna kot:
VAR = - Z (z- vrednost na podlagi intervala zaupanja) X Std. odstopanjePrimer zmanjšanja tveganja
Oglejmo si preprost primer, da ga bolje razumemo.
Poglejmo primer podjetja ABC, katerega delnice se trgujejo po ceni 1000 dolarjev. V spodnji tabeli so navedeni mesečni donosi za eno leto.
| Mesec | Vrne |
| Jan | -12% |
| Februar | -5% |
| Mar | 6% |
| Apr | 7% |
| Maj | 3% |
| Junij | -2% |
| Jul | 15% |
| Avg | -8% |
| September | 10% |
| Okt | -4% |
| Nov | 9% |
| Dec | -3% |
Izračunajmo negativno tveganje te zaloge na podlagi preteklih donosov in poenostavimo stvari; izračunali bomo z uporabo mehanizma zgodovinske metode. Odločimo se za interval zaupanja in časovno obdobje.
- Interval zaupanja: 75%
- Časovno obdobje: 1 leto
Vrne v razvrščenem vrstnem redu
Izračun največje izgube
- Največja izguba = 3
Če razporedimo donose v razvrščenem vrstnem redu, se osredotočimo na spodnjih 25% donosov (največja izguba), 3 (75% od 12). Zato bo mejna biti 4 th donos. Preprosto povedano, s 75-odstotnim intervalom zaupanja smo izračunali negativno tveganje na -5%.
Za podrobnejše izračune glejte zgoraj navedeni list Excel.
Prednosti
- Pomaga pri načrtovanju v najslabšem primeru: Če ne načrtujete, načrtujete neuspeh. Tveganje navzdol vam omogoča, da se pripravite na najslabši možni scenarij, tako da razumete, koliko naložb lahko povzroči izgube, če se predvideni pogled izkaže za napačen. Ni običajno, da se vlagajo v donose in izpolnjujejo tržne proste stopnje, ki jih pogosto opredeljujejo zakladne menice ZDA. Lahko pa obstajajo scenariji, ko zaradi novic ali dogodkov, ki se na trgu ne odražajo stvari, ne gre po pričakovanjih. Razmislite o primeru Yahooja, velikana iskalnikov iz zgodnjih 90-ih brez konkurenta. Vsi so upali, da bo ta delnica večnamenska, vendar vsi niso vedeli, da je v nastajanju nov vodja na trgu (Google), in yahoo bo premaknjen. Če bi bil v sistemih uveden nadzor nad tveganjem, bi bile izgube veliko manjše.
- Odločanje o strategijah varovanja pred tveganji: Kot je razloženo zgoraj, je tveganje za negativno stran bolj priprava, ko se dogodki ne izpeljejo po pričakovanjih. Takšna ocena pomaga ugotoviti, kdaj izstopiti iz naložbe. Kot pravijo, obdržite svoj dobiček, a knjižite izgube.
Omejitve / slabosti
- Napačen občutek varnosti : Tveganje navzdol je statistična tehnika, ki poskuša napovedati na podlagi preteklih vzorcev podatkov. Njegova zapletenost se razlikuje od razreda do sredstva. Za preprost finančni produkt, kot je lastniški kapital, bi lahko bil tako preprost kot cene trgovanja. Za zapletena dela, kot so zamenjave kreditnih kartic, je to odvisno od številnih parametrov, kot so osnovne cene finančnih obveznic, čas do zapadlosti, trenutne obrestne mere itd. Model, ki ga uporabljate, lahko deluje 99-krat, vendar lahko enkrat tudi propade in najpogosteje bo to zgodi, ko je nestanovitnost velika ali trgi propadajo. Skratka, spodletelo bo, ko ga boste najbolj potrebovali. Zato vam zaradi tveganja modela lahko spodbudno tveganje zagotovi lažen občutek varnosti
- Nedosledni rezultati med modeli: Tveganje navzdol je enako dobro kot uporabljeni model. Glede na uporabljeni osnovni postopek lahko pri delu obstajajo razlike, čeprav so osnovne predpostavke in vzorec enaki. To je zato, ker ima vsak metrični mehanizem tveganja negativne posledice svoje implicitne predpostavke, ki vodijo do drugačnega rezultata. Na primer, zgodovinska simulacija in simulacija Monte Carlo pomenita ogroženi mehanizmi, vendar se lahko rezultat, pridobljen z njimi na podlagi istih osnovnih podatkov, razlikuje.
Pomembne točke, ki jih je treba upoštevati
- Strategije zmanjšanja tveganja: Izračun negativnega tveganja pomaga pri določanju pravilne strategije varovanja pred tveganji. Vlagatelji in institucije bi morali razumeti finančni produkt, s katerim se ukvarjajo, in nato izbrati primerno metriko negativnega tveganja glede na njihovo udobje in zmožnost.
- Vsak razred sredstev ima drugačno negativno tveganje. Za vaniljeve finančne produkte, kot sta lastniški kapital in fiksni dohodek, je tveganje zmanjšanja razmeroma enostavno izračunati in omejiti. Vendar pa je za izvedene finančne instrumente, kot so opcije ali zamenjave kreditnega tveganja, spodnja stran težavna in neomejena.
Zaključek
Izgub nihče ne mara, a lekcije iz preteklosti so nas naučile, da so finančni produkti v času stiske nepredvidljivi, kot je gospodarska recesija leta 2008 ali mehurček pik iz leta 2001, nestanovitnost in korelacija med razredi sredstev se povečuje. Najpogosteje ujame vlagatelje nespremne, kar vodi do velikih izgub in katastrofalnih dogodkov. Spodnje tveganje kot preventivni ukrep pomaga pri odpravi takšnih scenarijev ali pripravi nanje.
