Каталог :: Инвестиции

Курсовая: Оценка рисков в принятии инв. решений

                 Институт экономики и предпринимательства                 
                                  (ИНЭП)                                  
                                                Факультет экономики и управления
                                                Специальность “финансы и кредит”
     

Курсовая работа

На тему:

“Оценка рисков

в принятии инвестиционных решений”

Выполнил:

Соколов Илья Алексеевич

Группа:

Э-51

Москва 2003-4 год. ПЛАН 1) Введение.......................2стр. 2) Проектные риски: общие положения..........4стр. 3) Основные способы снижения проектных рисков..11стр. 4) VаR – модели оценки инвестиционных рисков......13стр. 5) Заключение.....................20стр. 6) Список использованной литературы.........22стр.

1) Введение

Актуальность темы курсовой работы связана с нестабильным состоянием междуна­родных финансовых рынков, неполнотой исследований в данной области, открывающимися возможностями для использования методов оценки инвестиционных рисков в российской эконо­мике. В частности, актуальность финансового управления рисками на международных рынках свя­зана с тем, что риски увеличиваются, произошла их глобализация. В целом, финансовые рынки стали более нестабильными, сложными и рискованными. Риск является оценкой потенциальных (максимально возможных) потерь, которые может понести банк, страховая компания, пенсионный фонд или паевой фонд и на конец обычная фирма, осуществляющая определенную финансовую деятельность. Для институционального инвестора в целом эти максимально возможные потери не должны превышать определённой величины. В противном случае существует вероятность возникновения финансовой неустойчивости. Как сделать так, чтобы этого не произошло? Необходима система оценки рисков. Значимость оценки риска заключается в возможности, во-первых, прогнозировать в определенной степени наступление рискового события, во-вторых, заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий. Для того чтобы управлять риском, необходимо иметь его количественную оценку, т.е. уметь измерять вероятность наступления неблагоприятных событий и величину потерь сопутствующих им. Коммерческие фирмы сталкиваются в своей повседневной деятельности с большим количеством различного рода рисков (кредитные, валютные, ценовые). Они должны иметь эффективные методы по оценке рисков для ежедневного мониторинга всех видов риска, как по отдельности, так и в совокупности для всего портфеля банка. Российская экономика является переходной, сочетающей в себе черты откры­той рыночной и административной систем. Процесс реформ оказался связан с крупнейшими макроэкономическими проблемами: инфляция, инвестиционный кризис, бюджетный дефи­цит, быстро растущий государственный долг, демонетизация экономики, вы­сокие риски и нестабильность. Поэтому модели, используемые при оценке рисков, которые возникали на рос­сийском финансовом рынке, позволили банкам и предприятиям сглаживать негативные последствия таких экономических тенденций. В этой связи особую актуальность приобретает изучение зарубежного опыта. 2) Проектные риски: общие положения Проектные инвестиционные решения могут приниматься в различных условиях, которые называются средой принятия решений. Обычно выделяют три возможных среды: определенности (детерминированности), риска(вероятностной определенности) и неопределенности. Среда определенности характеризуется известными ведущими состояниями системы или, другими словами, известными возможными исходами реализации решения. Риск определяется как опасность, возможность убытка или ущерба. Следовательно, риск относится к возможности наступления какого – либо неблагоприятного события. Под риском принято понимать вероятность возможных потерь части ресурсов, недополучения доходов, появления дополнительных расходов по сравнению с вариантом, предусмотренным проектом, или дисперсию вокруг предполагаемого результата. Средой риска в этом случае является ситуация, когда известны возможные исходы осуществления проекта и вероятности их появления. Среда неопределенности соответствует такой ситуации, когда известны только возможные исходы реализации проекта и неизвестны вероятности этих исходов. Все риски, которые могут возникать при реализации того или иного проекта, можно подразделить на несколько видов: - политический; - социальный; - экономический; - экологический; - юридический. Классификация рисков по видам используется при анализе предпринимательского климата в стране, инвестиционного рейтинга отдельных регионов и решения иных задач. Политический риск представляет собой угрозу извне, степень влияния оппозиции, отношение региональных органов власти к политике правительства, к иностранным инвестициям, степень вмешательства государства в экономику, возможность национализации без полной компенсации, введение запретов на импорт. Социальный риск характеризуется уровнем безработицы, возможностью забастовок, выражением недоверия со стороны работников органам власти на местах, администрации предприятия. В ряде случаев эти виды рисков объединяют и определяют социально- политический риск. Для оценки социально-политического, а также и иных видов риска, часто используется метод экспертных оценок, заключающийся в том, что каждому показателю, характеризующему определенный вид риска, присваивается некоторое количество баллов. При этом каждый из показателей в системе оценки имеет свой вес, соответствующий его значимости. Затем полученные в процессе экспертизы баллы суммируются по всем показателям с учетом весовых коэффициентов и образуется обобщенная оценка данного вида риска по региону или стране: оценка риска j-го вида; - весовой коэффициент i-го показателя риска j-го вида; - значение i-го показателя риска j-го вида; Экономический риск, в свою очередь, можно подразделить на производственный, связанный с возможностью невыполнения предприятием своих обязательств по контракту с заказчиком; финансовый (кредитный), связанный колебаниями курсов валют и процентных ставок; инвестиционный, связанный с возможностью обесценивания инвестиционного портфеля, состоящего как из собственных, так и приобретенных ценных бумаг; коммерческий риск, отражающий не надежность будущих доходов за счет уменьшения объемов продаж, роста цен на потребляемые ресурсы и прочих факторов. Экологический риск связан с возможным возникновением стихийных бедствий (землетрясений, наводнений), пожаров, аварий. Юридический риск вызывается неблагоприятными для участников проекта изменениями в законодательстве (введение нового налога, повышение ставок по действующим налогом, отмена налоговых льгот). По стадиям проявления риск можно классифицировать как предоперационный и операционный. Анализ по стадиям осуществления проекта позволяет финансирующей организации выявить риск, присущий конкретному проекту, и предусмотреть меры по его снижению. Изучение предоперационного риска включает в себя: анализ устава предприятия, реализующего проект, для определения цели организации и распределения обязанностей между учредителями и директорами; анализ возможностей прав распоряжаться, арендовать, использовать помещения, землю, оборудование, природные ресурсы; проверку защищенности авторских прав, документов, подтверждающих экологическую чистоту производства, пожарную безопасность контрактов на строительство производственных объектов, поставку энергии, воды, на транспортное обслуживание и на оценку укомплектованности предприятия квалифицированной рабочей силой; оценку имеющихся у предприятия финансовых ресурсов. При исследовании операционного риска оценивают возможность падения объемов продаж (производства) до точки безубыточности; стабильность системы налогообложения, обменного курса валют; ритмичность материально- технического обеспечения производства; возможность неблагоприятных для предприятия действий компаньонов или правительственных органов, уровень гарантий по кредитам и т. д. Риск по причинам возникновения (в частности, на рынке ценных бумаг) делится на функциональный, денежный, инфляционный, риск ликвидности и др. По своим последствиям риск можно подразделить на риск прекращения деятельности (например, вследствие банкротства, неплатежеспособности, бесперспективности дальнейших поисков полезных ископаемых и т. д.) и вариационный риск, обусловленный изменчивостью доходов. Для снижения вероятности принятия неэффективного решения необходимо до проведения анализа риска определить классификационные признаки проектных решений; оценить в какой сфере экономики (позитивной или нормативной) относится решение; уметь решать проблему (готовить и принимать решение) поэтапно. Позитивный анализ, как уже говорилось, предполагает объяснение и прогнозирование явлений в экономике, а нормативный отвечает на вопрос, как должно быть. С помощью нормативного анализа готовятся и принимаются, в основном, политические решения (введение или отмена налогов, пошлин, изменение минимального уровня заработной платы и т. д.). Как показывает практика и в своих построениях учитывает экономическая теория, лица, принимающие решения об инвестициях, могут быть расположены к риску, не расположены к риску или безразличны к нему. На рис.1. приведена взаимосвязь между риском проектом и прибылью на инвестируемый капитал, показывающая, что при большем риске проект должен генерировать большую прибыль, заинтересовывающую инвестора во вложениях. Анализ рисков можно подразделить на качественный и количественный. Главная задача качественного анализ - определить факторы риска, этапы и работы, при выполнении которых она возникает, установить потенциальные области риска, после чего – идентифицировать все возможные риски. Количественный анализ риска подразумевает численное определение размеров отдельных рисков и риска проекта в целом. Количественный анализ значительно сложнее и базируется на теории вероятностей, математической статистике, теории исследования операций. Событием в теории вероятностей называется то, что может произойти или не произойти при осуществлении определенного комплекса условий. Каждое такое осуществление называется испытанием. В качестве примеров события можно привести банкротство предприятия, рост (снижение) цен на акции, газ, продукты и т.д. События могут происходить обязательно, т.е. быть детерминированными, и не обязательно, т.е. случайными. прибыль риск Рис.1. Взаимосвязь прибыли и риска проекта Относительной частотой случайного события А называется отношение числа появления этого события к числу равновозможных случаев. Вероятность может быть объективной, т.е. вычислена на основе относительной частоты, с которой происходят события, и субъективной, определяемой предположениями относительно будущего, основанными на суждении или личном опыте экспертов. Случайной величиной называется такая, которая в результате испытания принимает определенное значение; в повторных испытаниях значения случайной величины может изменяться. Случайные величины могут быть дискретными и непрерывными. Чтобы задать дискретную случайную величину, необходимо перечислить ее возможные значения и вероятности, которыми они достигаются. Непрерывная случайная величина может принимать все возможные значения и задаваться в виде функции плотности вероятности. Одним из наиболее простых примеров служит величина, равномерно распределенная по некоторому интервалу, т.е. принимающая все значения из этого интервала равной вероятностью и не принимающая значений вне этого интервала. Одной из важнейших числовых характеристик случайной величины является ее математическое ожидание, называемое также значением или центром распределения случайной величины. Для дискретной случайной величины математическое ожидание
определяется: -математическое ожидание случайной величины x; xj -значение случайно величины x при j-ом исходе Pj -вероятность j-го исхода В формуле для определения математического ожидания непрерывной случайной величины вместо вероятности используется функция плотности вероятности:
f(x)-функция плотности вероятности Математическое ожидание случайной величины есть величина неслучайная (детерминированная). Оно имеет ту размерность, что и случайная величина и заключено между наименьшим и наибольшим возможными ее значениями. При проведении практических расчетов удобно использовать некоторые свойства среднего значения. Например, если случайную величину умножить на константу, то и математическое ожидание умножиться на ту же константу. Если сложить две случайные величины, то их среднее значение также сложится. В частности, если к случайной величине добавить константу, то и среднее значение увеличится на эту же константу. Если необходимо определить среднее значение произведения двух независимых случайных величин, то нужно перемножить их математические ожидания. 3) Основные способы снижения проектных рисков. Большинство нефтегазовых проектов характеризуется повышенной степенью риска. В свою очередь, высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей ее снижения. В практике управления проектами существует несколько способов снижения риска. Риск проекта на этапе его реализации можно уменьшить, предусмотрев диверсификацию – распределение усилий предприятия между видами деятельности, результаты которых непосредственно не связаны между собой. Принимая решение об инвестициях в какой-либо проект, инвестор должен рассматривать проект не изолированно, а во взаимосвязи с другими проектами и с уже имеющимися видами деятельности предприятия. В целях снижения риска желательно выбирать производство таких товаров или услуг, спрос на которые изменяется в противоположных направлениях. Для измерения взаимосвязи между какими-либо видами деятельности предприятия используется показатель корреляции. Диверсификация с отрицательной корреляцией, в основном, несколько уменьшает совокупную отдачу от проектов, но в тоже время сокращает риск резкого уменьшения доходов. Распределение риска между участниками проекта также является одним из способов его снижения. Обычная практика распределения риска заключается в том, чтобы сделать ответственным за конкретный вид риска того участника проекта, который в состоянии лучше всех остальных рассчитывать и контролировать этот риск. Проблема распределения риска носит двойственный характер, обусловленный участием в инвестиционном проекте по меньшей мере двух участников продавца и покупателя или заказчика и исполнителя (подрядчика). Заказчик стремится по возможности уменьшить стоимость контракта. С другой стороны исполнитель работ при формировании портфеля заказов стремится к получению приемлемой для него массы прибыли. Прибыль исполнителя при реализации какого – либо проекта может быть определенна по формуле:

П- прибыль с учетом риска K- начальный капитал Чj-возможная прибыль исполнителя при реализации j-го исхода работ P(xj)- вероятность j-го исхода J=1,2,.. N-число возможных исходов Большинству крупных проектов в нефтегазовой промышленности, как показывает практика, свойственны задержки в их реализации, что может привести к такому увеличению стоимости работ, которая превысит первоначальную стоимость проекта. 1. Выход из такой ситуации заключается в том, что к участию в проекте должна быть привлечена страховая компания. Страхование риска есть по существу передача определенных рисков страховой компании. 2. Уменьшить уровень риска проекта в ряде случаев можно путем приобретения дополнительной информации, позволяющей уточнить некоторые параметры проекта, повысить уровень надежности и достоверности исходной информации и снизить вероятность принятия неэффективного решения. Приобретение дополнительной информации проведения эксперимента целесообразно, если стоимость информации (эксперимента) не превышает минимального среднего риска. 3. Последним из наиболее распространенных способов снижения риска проекта является резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов. Этот способ предусматривает установление соотношения между потенциальными рисками, влияющими на стоимость проекта, и размером расходов, необходимых для преодоления нарушений в ходе его реализации. При определении суммы резерва необходимо учитывать точность первоначальной оценки стоимости проекта и его элементов в зависимости от этапа проекта, на котором проводилась эта оценка. А) При первом подходе резерв делится на две части: на общий и специальный. Б) Второй подход к созданию структуры резерва предполагает определение непредвиденных расходов по видам затрат: основные и вспомогательные материалы, оборудование, заработная плата и т.д. В общем случае резерв не должен использоваться для компенсации потерь, понесенных вследствие неудовлетворенной работы участников проекта. 4) VаR – модели оценки инвестиционных рисков Для всесторонней (количественной и качественной) оценки рыночного риска в настоящее время в мире все активнее используется методология Value-at-Risk (VaR). Существует множество неточных переводов и понятий "Value-at-Risk" типа "стоимость под риском", "стоимостная оценка (мера) риска" или даже "рисковая стоимость" и т.п., но, по мнению экспертов, подобные термины в научно- практической литературе следует использовать без перевода, используя латинские аббревиатуры и стараясь по возможности математически точно определять эти понятия с практическими иллюстрациями на примерах, применяя единую аббревиатуру. 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. Методология VaR стала особенно широко применяться в последние годы и сегодня используется в качестве единого унифицированного подхода к оценке риска международными банковскими и финансовыми организациями. Например, Банк международных расчетов (BIS) применяет VaR в качестве основы при установлении нормативов величины собственного капитала относительно риска активов. Сторонники данной концепции верят, что в конечном итоге VaR позволит на общем языке обсуждать проблемы оценки риска финансовым директорам, бухгалтерам, акционерам, управленцам, аудиторам и регулирующим органам всех стран. Методология VaR обладает рядом других несомненных преимуществ, так как позволяет: - оценить риск в терминах возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения; - измерить риски на различных рынках универсальным образом; - агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о количестве позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиций. К другим важным достоинствам VaR относятся: простота и наглядность расчётов, консолидация информации, возможность сравнительного анализа потерь и соответствующих им рисков, а также то, что сам процесс оценки риска не менее важен, чем результат. VaR -своеобразный способ мышления и рассуждения о рисках. К недостаткам VaR относятся сильные и слабые допущения о свойствах финансовых рынков, поведении экономических агентов на этих рынках, о виде и параметрах эмпирической функции распределения вероятностей, о чувствительности портфеля и ряд других. При оценке VaR практически не учитывается ликвидность - важная характеристика всех рынков, особенно российских. Это может привести к тому, что в отдельные моменты изменение структуры портфеля для уменьшения риска может оказаться бесполезным. С помощью VaR оценивается вероятность возникновения потерь больше определенного уровня, то есть оценивается "вес хвоста" распределения, поэтому дополнительно к VaR рекомендуется изучать поведение портфеля в стрессовых ситуациях (Stress-testing) и использовать сценарный подход (Scenario Approach), чтобы оценить "длину хвоста" распределения. К тому же VaR (как, впрочем, большинство известных методологий и методик) не дает абсолютной оценки возможных потерь, иногда VaR - "прогноз непрогнозируемых событий". К недостаткам также следует отнести то, что он требует проведения большой работы по сбору исторических данных и их обработке. Кроме того, оценка возможных изменений стоимости портфеля ограничена набором предыдущих исторических изменений. Типичная проблема при использовании данного метода состоит в отсутствии требуемого объема исторических данных. Чтобы получить более точную оценку VaR, необходимо использовать как можно больший объем данных, но использование слишком старых данных приводит к тому, что сегодняшний (и тем более будущий) риск будет оценен на основе данных, которые не соответствуют текущему состоянию рынка. Однако VaR - действительно универсальный подход к оценке рыночных рисков, методология и элемент культуры современного риск-менеджмента. Одна из главных целей разработки концепции VaR - одним единственным числом агрегировать и отобразить информацию о рыночных рисках портфеля, а также о рисках составляющих портфель сегментов и элементов. портфеля финансовых инструментов при заданном распределении за определенный период времени во всех случаях, за исключением заранее заданного малого процента ситуаций. Итак, VaR - величина максимально возможных потерь, такая, что потери в стоимости данного портфеля инвестора за определенный период времени с заданной вероятностью не превысят этой величины. Таким образом, VaR дает вероятностную оценку потенциальных убытков по портфелю в течение определенного временного периода при экспертно заданном доверительном уровне. Доверительный уровень определяет вероятность наступления определенного события (например, 99% или 99,9%). Доверительный уровень часто соответствует доверительному уровню, используемому при расчете показателя отдачи на капитал RAROC (показатель «очищенной» от риска прибыли с капитала). Итак, для вычисления VaR необходимо определить ряд базовых элементов, непосредственно влияющих на его величину. В первую очередь это вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменения цен входящих в портфель активов. Понятно, что для его построения необходима некоторая статистика по поведению каждого из этих активов во времени. Если предположить, что логарифмы изменений цен активов подчиняются нормальному (гауссовскому) закону распределения с нулевым средним, то достаточно оценить только волатильность (здесь Volatility - среднеквадратическое отклонение приращения логарифма цены актива в единицу времени). Однако на реальном российском финансовом рынке (впрочем, как и на многих зарубежных и международных рынках) предположение (гипотеза) о нормальности распределения, как правило, не выполняется. После задания функций распределения рыночных факторов необходимо выбрать доверительный уровень, то есть вероятность, с которой наши потери не должны превышать VaR. Затем надо определить период поддержания позиций (holding period), на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях легко показать, что значение VaR портфеля пропорционально квадратному корню из периода поддержания позиций. Поэтому при принятии этих предположений или их достоверности достаточно вычислять только однодневную величину VaR. Тогда, например, четырехдневное значение VaR будет в два раза больше, а 25-дневное - в пять раз. Существуют три основных метода вычисления VaR: аналитический метод (иначе называемый вариационно-ковариационным методом, или методом ковариационных матриц), метод исторического моделирования (исторический метод, или метод исторических данных) и метод статистического моделирования (метод статистических испытаний или, иначе, метод Монте-Карло). Основная идея аналитического метода заключается в выявлении рыночных факторов, влияющих на стоимость портфеля, и аппроксимации стоимости портфеля на основе этих факторов. То есть финансовые инструменты, составляющие портфель, разбиваются, насколько это возможно, на элементарные активы, такие, что изменение каждого зависит только от воздействия одного рыночного фактора. Например, многолетняя купонная облигация может рассматриваться как набор бескупонных облигаций с разными сроками погашения. Портфель раскладывается на базисные активы (компоненты), от которых зависит его текущая (современная) стоимость (Present Value). Среднеквадратичное отклонение стоимости портфеля определяется среднеквадратическими отклонениями каждой из компонент и матрицей ковариаций. Наиболее известное воплощение этой модели - Risk-Metrics J.Р. Morgan. Этот метод требует только оценки параметров распределения при явном допущении о виде распределения рыночных факторов. Обычно делают предположение о нормальном законе распределения каждого рыночного фактора. На основе данных прошлых периодов (далее исторических данных) вычисляются математические ожидания и дисперсии факторов, а также корреляции между ними. Если функция имеет линейный вид, то распределение доходности портфеля в целом также будет нормальным, и, зная параметры распределений рыночных факторов, можно определить параметры распределения всего портфеля. Оценив стандартные отклонения логарифмов изменений цен для каждого из входящих в портфель активов, вычисляем VaR для них путем умножения стандартных отклонений на соответствующий доверительному уровню коэффициент. Полное вычисление VaR портфеля требует знания корреляционных связей между его элементами. Аналитический метод может быть обобщен на портфель с произвольным числом различных активов - достаточно знать их корреляции между ними. Корреляции важны при рассмотрении нелинейных инструментов. Корреляции между различными активами особенно важны при рассмотрении сложных портфелей - именно корреляция определяет характер прибылей и убытков между различными инструментами. Серьезное преимущество этого метода состоит в том, что для большинства рыночных факторов все необходимые параметры нормального распределения хорошо известны. Отметим также, что оценка риска в рамках методологии VaR, полученная с помощью аналитического метода, совпадает с оценкой риска, предлагаемой современной портфельной теорией. Аналитический метод прост в реализации и позволяет относительно быстро (возможно, даже в режиме реального времени) вычислять VaR практически на любых современных компьютерах. Но качество оценки ухудшается при увеличении в портфеле доли инструментов с нелинейными функциями выплат. Кроме того, необходимость делать допущения о виде распределений для базовых активов является серьезным недостатком этого метода. Аналитический метод обладает также рядом не менее существенных недостатков. В частности, приходится опираться на весьма сомнительные гипотезы о нормальности распределения и стационарности нормального распределения, что делает метод мало пригодным для современных российских (и не только российских) условий. Метод неприменим для портфелей, состоящих из инструментов, стоимость которых зависит от базисных активов нелинейным образом, например, для портфелей, содержащих нелинейные финансовые инструменты (опционы). В любом случае определение VaR подразумевает знание функции распределения доходности портфеля за выбранный интервал времени. Если стандартное отклонение как мера риска определяет "ширину" плотности распределения доходности портфеля, то VaR определяет конкретное значение потерь в стоимости портфеля, соответствующее заданному весу "хвоста" распределения. Пример, поясняющий понятие и определение VaR, приведен на рис.1. По оси абсцисс отложены изменения цен ликвидации портфеля в течение определенного периода времени, по оси ординат - частота появления этих изменений. Кривая на рисунке задает плотность распределения вероятностей прибылей и потерь для данного портфеля и заданного периода поддержания позиций. Заштрихованная светлым область соответствует выбранному доверительному уровню 1 - р = 98,5% в том смысле, что ее площадь составляет 98,5% от общей площади под кривой; соответственно площадь затемненной области слева составляет 1,5% от общей площади под кривой. Таким образом, VaR представляет собой величину суммарных возможных потерь, отвечающих заданному доверительному уровню. Рис.1 Резюмируя все вышесказанное по аналитическому методу, можно выделить основные положительные и отрицательные стороны применения аналитического метода для расчета VaR. Преимущества: простота и наглядность расчетов; возможность расчета совокупной величины VaR для линейных инструментов; доступность методических материалов. Недостатки: допущение о нормальном распределении; невозможность расчета VaR для нелинейных инструментов. 5) Заключение В курсовой работе исследованы теоретические и прикладные аспекты финансовой оценки инвестиционных рисков. Значимость работы состоит в том, что применение рассмотренных моделей поможет лучше управлять собственными и клиентскими рисками, снизить возможности потерь и получить дополнительную прибыль в деятельности российских банков. Важнейшими причинами, из-за которых стали активнее использовать методы по управлению инвестиционными рисками: усиление неравномерности экономического развития и международная интеграция, периодические финансовые кризисы в различных странах, концентрация рисков у банковских заемщиков, глобализацией рисков хозяйственной деятельности на формирующихся рынках ("emerging markets"), развитие внебалансовых операций банков, усложнение финансовых потребностей их клиентов. Выделим основные моменты по оценке инвестиционных рисков, на которые нужно обратить внимание: Ожидаемая доходность - служит мерой потенциального вознаграждения, связанного с портфелем. Стандартное отклонение - рассматривается как мера риска портфеля. Ожидаемая доходность - портфеля является средневзвешенной ожидаемой доходностью ценных бумаг, входящих в портфель. В качестве весов служат относительные пропорции ценных бумаг, входящих в портфель. Корреляция - измеряют степень согласованности изменений значений двух случайных переменных. Одной из распространенных моделей по оценке рисков является VaR модель. VaR – величина максимально возможных потерь, такая, что потери в стоимости данного портфеля инвестора за определенный период времени с заданной вероятностью не превысят этой величины. Таким образом, VaR дает вероятностную оценку потенциальных убытков по портфелю в течение определенного периода при экспертно заданном доверительном уровне. Резюмируя все вышесказанное, можно сказать, что, в принципе, все приведенные модели по управлению инвестиционными рисками являются классикой инвестиционной оценки рисков. На самом деле, в мире используется многочисленное количество моделей по оценке рисков. Каждая модель имеет свои недостатки и преимущества, которые устраняются или дополняются.

6) Список используемой литературы

1. Капитаненко В.В. “Инвестиции и хеджирование”. г.Москва. 2001г. 2. Рэдхед К., Хьюс С. “Управление финансовыми рисками”. 2000г. 3. Ральф Винс. “Методы анализа рисков для трейдеров и портфельных менеджеров” Пер. с англ.: Издательский дом «АЛЬПИНА», 2000г. 4. Егорова Е.Е “Системный подход оценки риска”. // Управление риском. – 2002г. 5. Сурков Г. Границы применимости методологии VaR для оценки рыночных рисков. // Финансист. –2002г.