Risico analyse
Wat is risicoanalyse?
Risicoanalyse is het proces waarbij de waarschijnlijkheid wordt beoordeeld dat zich een ongunstige gebeurtenis voordoet binnen de bedrijfs, overheids- of milieusector. Risicoanalyse is de studie van de onderliggende onzekerheid van een bepaalde handelwijze en verwijst naar de onzekerheid van voorspelde kasstroomstromen, de variantie van portefeuille- of aandelenrendementen, de kans op succes of mislukking van een project en mogelijke toekomstige economische toestanden.
Risicoanalisten werken vaak samen met prognoseprofessionals om toekomstige negatieve onvoorziene effecten te minimaliseren. Alle bedrijven en individuen lopen bepaalde risico’s; zonder risico zijn beloningen minder waarschijnlijk. Het probleem is dat te veel risico tot mislukking kan leiden. Door risicoanalyse kan een balans worden gevonden tussen het nemen van risico’s en het verminderen ervan.
Belangrijkste leerpunten
- Risicoanalyse is bedoeld om verschillende risicoposities of gevaren waarmee een bedrijf, investering of project wordt geconfronteerd, te identificeren, te meten en te beperken.
- Kwantitatieve risicoanalyse maakt gebruik van wiskundige modellen en simulaties om numerieke waarden aan risico toe te kennen.
- Kwalitatieve risicoanalyse is gebaseerd op het subjectieve oordeel van een persoon om een theoretisch risicomodel voor een bepaald scenario op te bouwen.
- Risicoanalyse is vaak zowel een kunst als een wetenschap.
Inzicht in risicoanalyse
Risicobeoordeling stelt bedrijven, overheden en investeerders in staat om de waarschijnlijkheid in te schatten dat een ongunstige gebeurtenis een negatief effect kan hebben op een bedrijf, economie, project of investering. Het inschatten van risico’s is essentieel om te bepalen hoe waardevol een specifiek project of investering is en wat het beste proces (sen) is om die risico’s te beperken. Risicoanalyse biedt verschillende benaderingen die kunnen worden gebruikt om het risico en de beloning van een mogelijke investeringsmogelijkheid te beoordelen.
Een risicoanalist begint met het identificeren van wat er mogelijk mis kan gaan. Deze negatieven moeten worden afgewogen tegen een waarschijnlijkheidsmetriek die de waarschijnlijkheid meet dat de gebeurtenis zich voordoet.
Ten slotte probeert risicoanalyse om de omvang van de impact in te schatten die zal worden gemaakt als de gebeurtenis zich voordoet. Veel geïdentificeerde risico’s, zoals marktrisico, kredietrisico, valutarisico, enzovoort, kunnen worden verminderd door middel van hedging of door het kopen van verzekeringen.
Bijna alle soorten grote bedrijven hebben een minimale risicoanalyse nodig. Commerciële banken moeten bijvoorbeeld het valutarisico van buitenlandse leningen naar behoren afdekken, terwijl grote warenhuizen rekening moeten houden met de mogelijkheid van lagere inkomsten als gevolg van een wereldwijde recessie. Het is belangrijk om te weten dat risicoanalyse professionals in staat stelt om risico’s te identificeren en te beperken, maar ze niet volledig te vermijden.
Soorten risicoanalyse
Risicoanalyse kan kwantitatief of kwalitatief zijn.
Kwantitatieve risicoanalyse
Bij kwantitatieve risicoanalyse wordt een risicomodel gebouwd met behulp van simulatie of deterministische statistieken om numerieke waarden aan risico toe te wijzen. Inputs die meestal aannames en willekeurige variabelen zijn, worden ingevoerd in een risicomodel.
Voor een bepaald invoerbereik genereert het model een bereik van uitvoer of uitkomst. De output van het model wordt geanalyseerd met behulp van grafieken, scenarioanalyse en / of gevoeligheidsanalyse door risicomanagers om beslissingen te nemen om de risico’s te verkleinen en ermee om te gaan.
Een Monte Carlo-simulatie kan worden gebruikt om een reeks mogelijke uitkomsten van een genomen beslissing of ondernomen actie te genereren. De simulatie is een kwantitatieve techniek die de resultaten voor de willekeurige invoervariabelen herhaaldelijk berekent, waarbij telkens een andere set invoerwaarden wordt gebruikt. De resulterende uitkomst van elke invoer wordt vastgelegd en het eindresultaat van het model is een kansverdeling van alle mogelijke uitkomsten.
De uitkomsten kunnen worden samengevat in een distributiegrafiek die enkele maten van centrale tendens toont, zoals het gemiddelde en de mediaan, en waarbij de variabiliteit van de gegevens wordt beoordeeld aan de hand van standaarddeviatie en variantie. De uitkomsten kunnen ook worden beoordeeld met behulp van risicomanagementtools zoals scenarioanalyse en gevoeligheidstabellen. Een scenarioanalyse toont de beste, middelste en slechtste uitkomst van elke gebeurtenis. Het scheiden van de verschillende uitkomsten van beste naar slechtste geeft een redelijke spreiding van inzicht voor een risicomanager.
Een Amerikaans bedrijf dat op wereldschaal opereert, zou bijvoorbeeld willen weten hoe het met de winst zou gaan als de wisselkoers van geselecteerde landen zou stijgen. Een gevoeligheidstabel laat zien hoe uitkomsten variëren wanneer een of meer willekeurige variabelen of aannames worden gewijzigd.
Elders, een portfolio manager kan een gevoeligheid tabel gebruiken om te beoordelen hoe veranderingen in de verschillende waarden van elke veiligheid in een portefeuille van de variantie van de portefeuille zal beïnvloeden. Andere soorten tools voor risicobeheer zijn beslissingsbomen en break-even-analyse.
Kwalitatieve risicoanalyse
Kwalitatieve risicoanalyse is een analytische methode die risico’s niet identificeert en evalueert met numerieke en kwantitatieve beoordelingen. Kwalitatieve analyse omvat een schriftelijke definitie van de onzekerheden, een evaluatie van de omvang van de impact (als het risico zich voordoet) en plannen voor tegenmaatregelen in geval van een negatieve gebeurtenis.
Voorbeelden van kwalitatieve risicotools zijn onder meer SWOT-analyse, oorzaak- en gevolgdiagrammen, beslissingsmatrix, speltheorie, enz. Een bedrijf dat de impact van een beveiligingsinbreuk op zijn servers wil meten, kan een kwalitatieve risicotechniek gebruiken om het voor te bereiden op inkomsten die kunnen ontstaan door een datalek.
Hoewel de meeste beleggers zich zorgen maken over het neerwaartse risico, is het wiskundig gezien de variantie zowel naar beneden als naar boven.
Voorbeeld van risicoanalyse: Value at Risk (VaR)
Value at risk (VaR) is een statistiek die het financiële risico binnen een bedrijf, portefeuille of positie meet en kwantificeert over een bepaald tijdsbestek. Deze maatstaf wordt het meest gebruikt door investeringsbanken en commerciële banken om de omvang en de mate van voorkomen van potentiële verliezen in hun institutionele portefeuilles te bepalen. Risicomanagers gebruiken VaR om het niveau van risicoblootstelling te meten en te beheersen. Men kan VaR-berekeningen toepassen op specifieke posities of hele portefeuilles of om bedrijfsbrede risicoblootstelling te meten.
VaR wordt berekend door historische rendementen te verschuiven van het slechtste naar het beste met de aanname dat het rendement zich zal herhalen, vooral als het om risico gaat. Laten we als historisch voorbeeld eens kijken naar de Nasdaq 100 ETF, die handelt onder het symbool QQQ (ook wel de “kubussen” genoemd) en die begon te handelen in maart 1999. Als we elk dagelijks rendement berekenen, produceren we een rijke dataset van meer dan 1.400 punten. De slechtste worden over het algemeen aan de linkerkant weergegeven, terwijl de beste opbrengsten aan de rechterkant worden geplaatst.
Gedurende meer dan 250 dagen werd het dagelijkse rendement voor de ETF berekend tussen 0% en 1%. In januari 2000 kende de ETF 12,4% terug. Maar er zijn punten waarop de ETF ook tot verliezen heeft geleid. In het ergste geval liep de ETF dagelijkse verliezen op van 4% tot 8%. Deze periode wordt de slechtste 5% van de ETF genoemd. Op basis van deze historische rendementen kunnen we met 95% zekerheid aannemen dat de grootste verliezen van de ETF niet meer dan 4% zullen bedragen. Dus als we $ 100 investeren, kunnen we met 95% zekerheid zeggen dat onze verliezen niet hoger zullen zijn dan $ 4.
Een belangrijk ding om in gedachten te houden is dat VaR analisten geen absolute zekerheid biedt. In plaats daarvan is het een schatting op basis van waarschijnlijkheden. De kans wordt groter als je kijkt naar het hogere rendement, en alleen naar de slechtste 1% van het rendement kijkt. De verliezen van de Nasdaq 100 ETF van 7% tot 8% vertegenwoordigen de slechtste 1% van zijn prestaties. We kunnen dus met 99% zekerheid aannemen dat ons slechtste rendement ons geen $ 7 op onze investering zal verliezen. We kunnen ook met 99% zekerheid zeggen dat een investering van $ 100 ons maximaal $ 7 zal verliezen.
Beperkingen van risicoanalyse
Risico is een probabilistische maatstaf en kan u dus nooit met zekerheid zeggen wat uw precieze risicoblootstelling op een bepaald moment is, maar alleen wat de verdeling van mogelijke verliezen waarschijnlijk zal zijn als en wanneer ze zich voordoen. Er zijn ook geen standaardmethoden voor het berekenen en analyseren van risico’s, en zelfs VaR kan verschillende manieren hebben om de taak te benaderen. Risico wordt vaak verondersteld plaats te vinden met behulp van normale verdelingskansen, die in werkelijkheid zelden voorkomen en geen verklaring kunnen geven voor extreme of ” zwarte zwaan ” -gebeurtenissen.
De financiële crisis van subprime-hypotheken sterk onderschatten.
De omvang van het risico werd ook onderschat, wat resulteerde in extreme leverage ratio’s binnen subprime portefeuilles. Als gevolg hiervan zorgden de onderschattingen van het voorkomen en de omvang van het risico ervoor dat instellingen niet in staat waren miljarden dollars aan verliezen te dekken toen de waarde van subprime-hypotheken instortte.