Управление рисками в финансах

Что такое Управление рисками в финансах?

В финансовом мире управление рисками — это процесс выявления, анализа и принятия или уменьшения неопределенности в инвестиционных решениях. По сути, управление рисками происходит, когда инвестор или управляющий фондом анализирует и пытается количественно оценить потенциальные убытки от инвестиций, таких как моральный риск , а затем предпринимает соответствующие действия (или бездействие) с учетом инвестиционных целей фонда и устойчивости к риску .

Риск неотделим от отдачи. Каждая инвестиция сопряжена с определенной степенью риска, который считается близким к нулю в случае казначейских векселей США или очень высоким для чего-либо, например, для акций развивающихся рынков или недвижимости на рынках с высокой инфляцией. Риск поддается количественной оценке как в абсолютном, так и в относительном выражении. Точное понимание риска в его различных формах может помочь инвесторам лучше понять возможности, компромиссы и затраты, связанные с различными инвестиционными подходами .

Понимание управления рисками

Управление рисками происходит повсюду в сфере финансов. Это происходит, когда инвестор покупает облигации Казначейства США вместо корпоративных облигаций, когда управляющий фондом хеджирует свои валютные риски с помощью валютных деривативов , и когда банк выполняет проверку кредитоспособности физического лица перед выдачей личной кредитной линии. Биржевые маклеры используют финансовые инструменты, такие как опционы и фьючерсы , а управляющие деньгами используют такие стратегии, как диверсификация портфеля, распределение активов и определение размера позиций для снижения или эффективного управления рисками.

Неадекватное управление рисками может привести к серьезным последствиям для компаний, частных лиц и экономики. Например, обвал субстандартных ипотечных кредитов в 2007 году, который помог спровоцировать Великую рецессию, был вызван неправильными решениями по управлению рисками, такими как кредиторы, выдавшие ипотечные кредиты лицам с плохой кредитной историей; инвестиционные фирмы, которые покупали, упаковывали и перепродавали эти ипотечные кредиты; и фонды, которые чрезмерно инвестировали в повторно упакованные, но все еще рискованные ценные бумаги с ипотечным покрытием (MBS) .

Как работает управление рисками

Мы склонны думать о «риске» преимущественно в негативных терминах. Однако в инвестиционном мире риск необходим и неотделим от желаемых результатов.

Общее определение инвестиционного риска — это отклонение от ожидаемого результата . Мы можем выразить это отклонение в абсолютных величинах или относительно чего-то еще, например, рыночного ориентира .

Хотя это отклонение может быть как положительным, так и отрицательным, инвестиционные профессионалы обычно принимают идею о том, что такое отклонение подразумевает определенную степень ожидаемого результата для ваших инвестиций. Таким образом, для достижения более высокой доходности ожидается больший риск. Также широко распространено мнение, что повышенный риск проявляется в повышенной волатильности. Хотя профессионалы в области инвестиций постоянно ищут, а иногда и находят способы снизить такую ​​нестабильность, между ними нет четкого согласия относительно того, как это лучше всего делать.

Степень волатильности, которую должен принять инвестор, полностью зависит от терпимости отдельного инвестора к риску или, в случае профессионала в области инвестиций, от того, насколько допускают их инвестиционные цели. Одной из наиболее часто используемых метрик абсолютного риска является стандартное отклонение , статистическая мера разброса вокруг центральной тенденции. Вы смотрите на средний доход от инвестиций, а затем находите его среднее стандартное отклонение за тот же период времени. Нормальные распределения (знакомая колоколообразная кривая) диктуют, что ожидаемая доходность инвестиций, вероятно, будет составлять одно стандартное отклонение от среднего в 67% случаев и два стандартных отклонения от среднего отклонения в 95% случаев. Это помогает инвесторам количественно оценивать риск. Если они считают, что могут терпеть риск в финансовом и эмоциональном плане, они инвестируют.

пример

Так , например, в течение периода 15-летнего от 1 августа 1992 г. по 31 июля 2007 года, средний годовой совокупный доход от S & P 500  составила 10,7%. Это число показывает, что произошло за весь период, но не говорит о том, что происходило в процессе. Среднее стандартное отклонение S&P 500 за тот же период составило 13,5%. Это разница между средней доходностью и реальной доходностью в большинстве заданных точек за 15-летний период.

При применении модели колоколообразной кривой любой исход должен находиться в пределах одного стандартного отклонения от среднего примерно в 67% случаев и в пределах двух стандартных отклонений примерно в 95% случаев. Таким образом, инвестор S&P 500 может ожидать, что доходность в любой момент в течение этого периода будет составлять 10,7% плюс или минус стандартное отклонение в 13,5% примерно в 67% случаев; он также может предполагать увеличение или уменьшение на 27% (два стандартных отклонения) в 95% случаев. Если он может позволить себе потерю, он инвестирует.

Управление рисками и психология

Хотя эта информация может быть полезной, она не полностью решает опасения инвесторов по поводу рисков. Область поведенческих финансов внесла важный элемент в уравнение рисков, продемонстрировав асимметрию между тем, как люди видят прибыль и убытки. Говоря языком теории перспектив — области поведенческих финансов, введенной Амосом Тверски и Дэниелом Канеманом в 1979 году, инвесторы демонстрируют неприятие убытков. Тверски и Канеман задокументировали, что инвесторы примерно вдвое больше переносят боль, связанную с потерей, чем хорошее чувство, связанное с прибылью.

Часто инвесторы действительно хотят знать не только о том, насколько актив отклоняется от ожидаемого результата, но и о том, как плохо выглядят вещи в левом хвосте кривой распределения. Value at Risk (VAR) пытается дать ответ на этот вопрос. Идея VAR состоит в том, чтобы количественно оценить, насколько велики могут быть потери от инвестиций при заданном уровне уверенности в течение определенного периода. Например, следующее утверждение может быть примером VAR: «При уровне уверенности около 95% максимальная сумма, которую вы можете потерять от этой инвестиции в размере 1000 долларов за двухлетний период времени, составит 200 долларов США». Уровень достоверности — это утверждение вероятности, основанное на статистических характеристиках инвестиций и форме кривой их распределения.

Конечно, даже такой показатель, как VAR, не гарантирует, что в 5% случаев будет намного хуже. Захватывающие фиаско, подобные тому, что обрушилось на хедж-фонд Long-Term Capital Management в 1998 году, напоминают нам, что могут иметь место так называемые «выбросы». В случае с LTCM резким событием явился дефолт российского правительства по непогашенным суверенным долговым обязательствам, событие, которое грозило банкротством хедж-фонда, у которого были позиции с высокой долей заемных средств на сумму более 1 триллиона долларов; если бы он обанкротился, это могло бы обрушить мировую финансовую систему. Правительство США создало ссудный фонд на сумму 3,65 миллиарда долларов для покрытия убытков LTCM, что позволило фирме пережить нестабильность рынка и упорядоченно ликвидировать ее в начале 2000 года.

Бета и пассивное управление рисками

Еще одна мера риска, ориентированная на поведенческие тенденции, — это просадка , которая относится к любому периоду, в течение которого доходность актива является отрицательной относительно предыдущей максимальной отметки. При измерении просадки мы пытаемся решить три проблемы:

• величина каждого отрицательного периода (насколько плохо)
• продолжительность каждого (как долго)
• частота (как часто)

Например, помимо того, что мы хотим знать, превзошел ли взаимный фонд индекс S&P 500, мы также хотим знать, насколько он был сравнительно рискованным. Одним из показателей этого является бета- коэффициент (известный как «рыночный риск»), основанный на статистическом свойстве ковариации . Бета больше 1 указывает на больший риск, чем рыночный, и наоборот.

Бета помогает нам понять концепции пассивного и активного риска . На графике ниже показан временной ряд доходностей (каждая точка данных отмечена знаком «+») для конкретного портфеля R (p) в сравнении с рыночной доходностью R (m). Доходность скорректирована с учетом денежных средств, поэтому точка пересечения осей x и y является доходностью, эквивалентной денежному эквиваленту. Проведение линии наилучшего соответствия по точкам данных позволяет нам количественно оценить пассивный риск (бета) и активный риск (альфа).

Градиент линии — это ее бета. Например, градиент 1,0 означает, что на каждую единицу увеличения рыночной доходности доходность портфеля также увеличивается на одну единицу. Управляющий деньгами, использующий стратегию пассивного управления, может попытаться увеличить доходность портфеля, взяв на себя больший рыночный риск (т. Е. Бета больше 1), или, в качестве альтернативы, уменьшить риск портфеля (и доходность), уменьшив бета портфеля ниже 1.

Альфа и активное управление рисками

Если бы уровень рыночного или систематического риска был единственным влияющим фактором, то доходность портфеля всегда была бы равна рыночной доходности с поправкой на бета. Конечно, это не так: доходность варьируется из-за ряда факторов, не связанных с рыночным риском. Инвестиционные менеджеры, которые следуют активной стратегии, берут на себя другие риски, чтобы получить прибыль, превышающую показатели рынка. К активным стратегиям относятся тактики, которые используют акции, выбор сектора или страны, фундаментальный анализ, определение размера позиции и технический анализ.

Активные менеджеры охотятся за альфой, мерой избыточной прибыли. В приведенном выше примере диаграммы альфа — это величина доходности портфеля, не объясняемая бета, представленная как расстояние между пересечением осей x и y и пересечением оси Y, которое может быть положительным или отрицательным. В своем стремлении к избыточной прибыли активные менеджеры подвергают инвесторов альфа-риску , риску того, что результат их ставок окажется скорее отрицательным, чем положительным. Например, управляющий фондом может подумать, что энергетический сектор превзойдет индекс S&P 500 и увеличит долю своего портфеля в этом секторе. Если неожиданные экономические события вызовут резкое падение запасов энергоносителей, менеджер, скорее всего, будет ниже эталонного показателя, что является примером альфа-риска.

Стоимость риска

В целом, чем больше активный фонд и его менеджеры показывают, что способны генерировать альфа-канал, тем выше комиссионные, которые они будут взимать с инвесторов за использование этих альфа-стратегий. Для чисто пассивного инструмента, такого как индексный фонд или торгуемый на бирже фонд ( ETF ), вы, вероятно, будете платить от 1 до 10 базисных пунктов (б.п.) в качестве годовых управленческих сборов, в то время как для высокооктанового хедж-фонда, использующего сложные торговые стратегии что связано с высокими капитальными обязательствами и транзакционными издержками, инвестор должен будет платить 200 базисных пунктов в виде годовых сборов, плюс отдавать 20% прибыли менеджеру.

Разница в ценах между пассивными и активными стратегиями (или бета-риском и альфа-риском соответственно) побуждает многих инвесторов пытаться разделить эти риски (например, платить более низкие комиссии за предполагаемый бета-риск и концентрировать свои более дорогие риски на специально определенных альфа-возможностях) . Это широко известно как переносимая альфа -версия, идея о том, что альфа-компонент общей прибыли отделен от бета-компонента.

Например, управляющий фондом может заявить, что у него есть стратегия активной ротации секторов , чтобы превзойти S&P 500, и продемонстрировать, в качестве доказательства, послужной список превышения индекса на 1,5% в среднем за год. Для инвестора эти 1,5% сверхдохода — это стоимость менеджера, альфа, и инвестор готов платить более высокие сборы за ее получение. Остальная часть общей прибыли, которую заработал сам S&P 500, вероятно, не имеет ничего общего с уникальными способностями менеджера. Портативные альфа-стратегии используют производные инструменты и другие инструменты, чтобы уточнить, как они получают и оплачивают альфа- и бета-компоненты своего воздействия .