Инвестиционный риск

Инвестиционный риск - это вероятность возникновения финансовых потерь в процессе осуществления инвестиционной деятельности фирмы.

Существуют различные виды инвестиционных рисков (табл.3.30).

Таблица 3.30

Виды инвестиционных рисков

Классификация	Виды рисков
По объектам приложения инвестиционной деятельности	· риск финансового инвестирования; · риск реального инвестирования.
По формам собственности на инвестиционные ресурсы	· риски государственного инвестирования; · риски частного инвестирования; · риски иностранного инвестирования; · риски совместного инвестирования.
По характеру участия в инвестировании	· риски прямого инвестирования; · риски непрямого инвестирования.
По организационным формам	· риски инвестиционных программ и проектов; · риски инвестиционного портфеля.
По периоду инвестирования	· риски краткосрочного инвестирования; · риски долгосрочного инвестирования.
По региональному признаку	· риски инвестирования внутри государства; · риски международного инвестирования.
По направленности действий	· риски начальных инвестиций; · риски вынужденных инвестиций; · риски инвестиций для экономии текущих затрат; · риски инвестиций, вкладываемых в сохранение позиций на рынке; · риски инвестиций, предназначенных для повышения эффективности производства; · риски инвестиций в расширение производства; · риски инвестиций в создание новых производств; · риски реинвестирования.
По источникам финансирования инвестиционных средств	· риски, связанные с внутренними (собственными) источниками финансирования инвестиций; · риски, связанные с внешними источниками финансирования инвестиций; · риски, связанные с привлеченными источниками финансирования инвестиций; · риски, связанные с соотношением собственных, заемных и привлеченных средств.

Методы анализа инвестиционного риска можно разбить на три группы, представленные на рисунке 3.10.

Рис. 3.10. Методы анализа инвестиционного риска

Основной разновидностью метода корректировки ставки дисконтирования является расчет дисконта как средневзвешенной стоимости капитала с поправкой на риск. Методы определения поправки на риск различают в зависимости от информационной базы анализа и принятой инвестиционной политики предприятий.

Метод достоверных эквивалентов предполагает корректировку денежных потоков инвестиций в зависимости от достоверности оценки их ожидаемой величины. Данный метод известен в нескольких вариантах и получил свое распространение благодаря своей простоте.

Наиболее распространенный вариант – экспертная корректировка денежных потоков на понижающий коэффициент в зависимости от субъективной оценки вероятностей. Другая интерпретация метода связывает коэффициенты достоверности с абсолютно достоверными доходами – по безрисковым вложениям.

Метод анализа чувствительности критериев эффективности инвестиций дает финансовым аналитикам возможность субъективно и на количественной основе оценить влияние на проект изменения его ключевых переменных. Отношение изменения результативного показателя к изменению ключевой переменной называют коэффициентом чувствительности.

Методы построения аналитических моделей составляют особую группу. Показателями уровня риска могут быть как стандартное отклонение и производные от него показатели, так и специальные коэффициенты риска.

Специально разработанные коэффициенты оценки уровня риска выражают зависимость риска инвестиций от соотношения постоянных и переменных затрат, структуры собственного и т.п. По своим характеристикам эти коэффициенты схожи с коэффициентами чувствительности, но в отличие от них могут иметь нормативные значения, выход за пределы которых расценивается как превышение уровня риска над предельно допустимым.

Метод сценариев предполагает прогнозирование вариантов развития внешней среды и расчет оценок эффективности инвестиций для каждого сценария.

Метод построения «дерева решений» сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. Он предполагает возможность принятия самой организацией решений, изменяющих ход реализации проекта и особую графическую форму представления результатов.

Имитационное моделирование инвестиционных процессов является наиболее мощным и технически сложным инструментом анализа инвестиционного риска и требует использования соответствующего программного обеспечения. Метод дает наиболее точные и обоснованные оценки вероятностей при наименьших трудозатратах по сравнению с прочими методами, но точность оценок в значительной степени зависит от качества исходных предположений и учета взаимосвязей переменных внешней среды.

Для всесторонней (количественной и качественной) оценки рыночного риска в настоящее время в мире все активнее используется методология Value-at-Risk(VaR).

VaR – это вероятностно-статистический подход для определения соотношения ценовых показателей и риска. Основным понятием в нем является распределение вероятностей, связывающее все возможные величины изменений рыночных факторов с их вероятностями.

Существуют три основных метода вычисленияVaR: аналитический метод, метод исторического моделирования и метод статистического моделирования.

Основная идея аналитического метода заключается в выявлении рыночных факторов, влияющих на стоимость портфеля, и аппроксимации стоимости портфеля на основе этих факторов.

Инвестиционный менеджер, который отвечает за управление портфелем клиента, должен учесть мнение клиента о предпочитаемом им соотношении риска и доходности.

В любом случае главной характеристикой, отличающей одного клиента от другого, являются их инвестиционные цели. Одним из методов определения таких целей является построение кривой безразличия.

На практике ее часто получают в косвенной и приближенной форме путем оценки уровня толерантности риска, определяемой как наибольший риск, который клиент готов принять для данного увеличения ожидаемой доходности.

Предпосылка оценки толерантности риска состоит в том, чтобы предложить клиенту набор значений риска и ожидаемой доходности для различных сочетаний двух гипотетических портфелей.

Например, клиенту сообщают, что ожидаемая доходность портфеля акций составляет 12%, доходность безрискового портфеля, состоящего из казначейских векселей, равна 7,5% (т.е. ř_s = 12% и ř _f = 7,5%).

Также ему сообщается о том, что стандартное отклонение портфеля акций равно 15%, в то время как стандартное отклонение безрискового портфеля по определению равно 0,0% (т.е. σ_s = 15% и σ_F = 0,0%).

Кроме того, клиент узнает о том, что все комбинации данных портфелей лежат на соединяющей их прямой линии. (Так как ковариация этих портфелей равна 0,0, то это означает, что = 0,0.) Некоторые сочетания данных портфелей показаны в таблице 3.31.

Таблица 3.31

Возможные портфели ценных бумаг из

акций и казначейских векселей

Удельный вес	Ожидаемая доходность	Стандартное отклонение	Соответствующий уровень толерантности риска
Акций	Векселей
0%	100%	7,50%	0,0%
		7,95	1,5
		8,40	3,0
		8,85	4,5
		9,30	6,0
		9,75	7,5
		10,20	9,0
		10,65	10,5
		11,10	12,0
		11,55	13,5
		12,00	15,0
	-10	12,45	16,5
	-20	12,90	18,0
	-30	13,35	19,5
	-40	13,80	21,0
	-50	14,25	22,5

На данном этапе клиента просят выбрать наиболее привлекательные для него сочетания в терминах ожидаемой доходности и стандартного отклонения.

После того, как клиент выбрал наилучшее для него сочетание акций и казначейских векселей, что можно сказать о толерантности риска? Конечно, лучше определить все кривые безразличия, которые характеризуют отношение клиента к риску и ожидаемой доходности. Однако на практике обычно преследуется другая цель – получить представление о форме кривых для таких показателей соотношения риска и ожидаемой доходности, на которых с наибольшей вероятностью остановит свой выбор клиент.

Точки на рисунке 3.11 показывают альтернативные соотношения, предложенные клиенту. Кривая FCS показывает все возможные показатели соотношения риска и доходности, а точка С показывает соотношение, выбранное клиентом.

На данном рисунке ожидаемая доходность откладывается на вертикальной оси, а дисперсия — на горизонтальной. Несмотря на то, что при изменении стандартного отклонения по горизонтальной оси, комбинации, приемлемые для клиента, располагаются на прямой линии, они принимают выпуклую форму при использовании дисперсии.

Рис. 3.11.Определение толерантности риска клиента

Предположим, что все возможные соотношения были представлены клиенту и им была выбрана точка С. Тогда можно сделать вывод о том, что наклон кривой безразличия, проходящей через точку С, в точности равен наклону кривой FCS в этой точке.