風險估計

風險估計是指在對不利事件所導致損失的歷史資料分析的基礎上,運用機率統計等方法對特定不利事件發生的機率的以及風險事件發生所造成的損失作出定量估計的過程。

風險估計程式

(1)風險事件在確定時間內(如一年、一月或一周)發生的可能性即頻率的大小,估計這些風險造成損失的嚴重性。

(2)根據風險事件發生的數量和損失嚴重程度估計總損失額的大小。

(3)風險管理者預測風險事件發生的次數和損失嚴重程度,總損失額度等(平均損失頻率× 平均損失嚴重性=平均每年預期的損失金額)。

風險估計內容

1.風險事件發生頻率的估計用定性方式來進行估計。

其主要根據有:(1)企業風險管理計畫;(2)已經識別出來的風險因素;(3)風險的類型;(4)歷史經驗數據。

風險事件發生頻率的估計的成果:(1)企業風險發生頻率的清單;(2)需進一步分析的風險清單。

2.損失嚴重程度的估計。

(1)損失程度估計的範圍,既應包括頻率很高,損失額比較小的風險損失,也應包括頻率較低,損失額卻比較大的風險損失;不僅包括損失的直接後果,而且包括間接的損失後果和財務影響。(2)損失的嚴重程度與發生損失的單位數量密切相關。在確定損失嚴重性的過程中,風險管理人員應特別注意同時考慮一個特定時間可能產生的所有類型的損失,以及他們對企業的最終影響。在評估任何損失的貨幣價值時,還應重視損失對財務的最終影響。

損失嚴重程度估計的成果:(1)企業風險及其嚴重程度的清單;(2)企業發生的可能的損失金額;(3)損失對經營及財務影響的情況。

風險估計方法

風險估計的方法包括風險機率估計方法和風險影響估計方法兩類,前者分為主觀估計和客觀估計,後者有機率樹分析、蒙特卡洛模擬等方法。

一、風險機率估計方法

1.客觀機率估計

客觀機率:是實際發生的機率,可以根據歷史統計數據或是大量的試驗來推定。兩種方法:

(1)將一個事件分解為若干子事件,通過計運算元事件的機率來獲得主要事件的機率;

(2)通過足夠量的試驗,統計出事件的機率。

客觀機率估計:是指套用客觀機率對項目風險進行的估計,它利用同一事件,或是類似事件的數據資料,計算出客觀機率。

客觀機率估計法最大的缺點是需要足夠的信息,但通常是不可得的。

注意:客觀機率只能用於完全可重複事件,因而並不適用於大部分現實事件。

2.主觀機率估計

主觀機率:基於個人經驗、預感或直覺而估算出來的機率,是一種個人的主觀判斷。

主觀機率估計:基於經驗、知識或類似事件比較的專家推斷機率。

注意:當有效統計數據不足或是不可能進行試驗時,主觀機率是唯一選擇。

主觀機率專家估計的具體步驟:

(1)根據需要調查問題的性質組成專家組。專家組成員由熟悉該風險因素的現狀和發展趨勢的專家、有經驗的工作人員組成。

(2)查某一變數可能出現的狀態數或狀態範圍和各種狀態出現的機率或變數發生在狀態範圍內的機率,由每個專家獨立使用書面形式反映出來。

(3)整理專家組成員意見,計算專家意見的期望值和意見分歧情況,反饋給專家組。

(4)專家組討論並分析意見分歧的原因。重新獨立填寫變數可能出現的狀態或狀態範圍和各種狀態出現的機率或變數發生在狀態範圍內的機率,如此重複進行,直至專家意見分歧程度滿足要求值為止。這個過程最多經歷三個循環,否則不利於獲得專家們的真實意見。

二、風險影響估計方法

1、機率樹分析

機率樹分析是假定風險變數之間是相互獨立的,在構造機率樹的基礎上,將每個風險變數的各種狀態取值組合計算,分別計算每種組合狀態下的評價指標值及相應的機率,得到評價指標的機率分布,並統計出評價指標低於或高於基準值的累計機率,計算評價指標的期望值、方差、標準差和離散係數。可以繪製以評價指標為橫軸,累計機率為縱軸的累計機率曲線。

機率樹計算項目淨現值的期望值和淨現值大於或等於零的累計機率的計算步驟:

1)通過敏感性分析,確定風險變數;

2)判斷風險變數可能發生的情況;

3)確定每種情況可能發生的機率,每種情況發生的機率之和必須等於1;

4)求出可能發生事件的淨現值、加權淨現值,然後求出淨現值的期望值;

5)可用插入法求出淨現值大於或等於零的累計機率。

2、蒙特卡洛模擬

1.使用條件:

當在項目評價中輸入的隨機變數個數多於三個,每個輸入變數可能出現三個以上以至無限多種狀態時(如連續隨機變數),就不能用理論計算法進行風險分析,這時就必須採用蒙特卡洛模擬技術。

2.原理

用隨機抽樣的方法抽取一組輸入變數的數值,並根據這組輸入變數的數值計算項目評價指標,抽樣計算足夠多的次數可獲得評價指標的機率分布,並計算出累計機率分布、期望值、方差、標準差,計算項目由可行轉變為不可行的機率,從而估計項目投資所承擔的風險。

3.蒙特卡洛模擬的程式

①確定風險分析所採用的評價指標,如淨現值、內部收益率等。

②確定對項目評價指標有重要影響的輸入變數。

③經調查確定輸入變數的機率分布。

④為各輸入變數獨立抽取隨機數。

⑤由抽得的隨機數轉化為各輸入變數的抽樣值。

⑥根據抽得的各輸入隨機變數的抽樣值組成一組項目評價基礎數據。

⑦根據抽樣值組成基礎數據計算出評價指標值。

⑧重複第四步到第七步,直至預定模擬次數。

⑨整理模擬結果所得評價指標的期望值、方差、標準差和期望值的機率分布,繪製累計機率圖。

⑩計算項目由可行轉變為不可行的機率。

4.套用蒙特卡洛模擬法時應注意的問題

(1)在運用蒙特卡洛模擬法時,假設輸入變數之間是相互獨立的,在風險分析中會遇到輸入變數的分解程度問題。

輸入變數分解得越細,輸入變數個數也就越多,模擬結果的可靠性也就越高。變數分解過細往往造成變數之間有相關性,就可能導致錯誤的結論。為避免此問題,可採用以下辦法處理。

①限制輸入變數的分解程度。

②限制不確定變數個數。模擬中只選取對評價指標有重大影響的關鍵變數,其他變數保持在期望值上。

③進一步蒐集有關信息,確定變數之間的相關性,建立函式關係。

(2)蒙特卡洛法的模擬次數。

從理論上講,模擬次數越多越正確,但實際上一般應在200~500次之間為宜。

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