Risicometing en beoordeling

Gevorderd door de financiële crisis van eind 2008, heeft risicomanagement een groter belang en prominentie als functie in de financiële dienstensector ervaren. Daarom is bekendheid met de basismethoden voor het meten, beoordelen en controleren van risico's van vitaal belang voor degenen die vooruit willen gaan met de financiering. Hier presenteren we een snelle primer op sleutelconcepten op dit gebied.

Geld in gevaar

De cruciale, maar meest conservatieve, meting van risico is de totale som geld geïnvesteerd of geleend.

Het slechtst mogelijke resultaat is dat de gehele investering waardeloos wordt of dat de lener defaults. Een verfijning is de invoering van waarschijnlijkheden voor de analyse, maar vaak doet het een aantal aannames die niet streng aan te passen zijn voor nauwkeurige meting. Zie onze uitleg over Monte Carlo simulaties.

Beperkingen op de grootte van posities die door effectenhandelaren kunnen worden gehouden of het bedrag van de middelen die leningofficieren kunnen uitstrekken tot een bepaalde kredietnemer, zijn in wezen toepassingen van dezelfde risicoverminderingsstrategie.

Volatiliteit en variabiliteit

Dit zijn gemeenschappelijke risico's met betrekking tot beursgenoteerde effecten en effectencategorieën. Historische gegevens kunnen worden geminimaliseerd om de mogelijke toekomstige prijsbewegingen te beoordelen in het licht van vroegere fluctuaties in de prijs. Risicometing met betrekking tot individuele effecten en klassen van effecten wordt vaak in de context van de correlaties tussen hen onder de loep genomen, en onder verwijzing naar bredere economische indicatoren.

Veel van de moderne portefeuille theorie houdt bijvoorbeeld in het ontwikkelen van strategieën om de amplitude van de totale prijsschommelingen in een beleggingsportefeuille te verminderen door een mix van beleggingen te selecteren waarvan de individuele prijzen vaak ongecorreleerd zijn of beter Niettemin, om negatief gecorreleerd te zijn (dat wil zeggen, hun prijzen hebben de neiging om in tegengestelde richtingen te bewegen, waarbij er een is omhoog wanneer de andere neer is en vice versa).

Het heeft applicaties voor financiële adviseurs, geldmanagers en financiële planners.

Voorspellende kracht van geschiedenis

De standaard wettelijke boilerplate op beleggings prospectussen waarschuwt dat "eerdere prestaties geen garantie vormen voor toekomstige resultaten." Evenzo bieden correlaties en statistische relaties die in een bepaalde historische periode zijn gemeten slechts onvoltooide indicaties van wat de toekomst kan houden voor dezelfde zekerheid of klasse van effecten. Extrapolatie van historische trends en relaties in de toekomst moet dus met uiterste voorzichtigheid gebeuren.

Tegenpartijrisico

Tegenpartijrisico is het risico dat de overige partij bij een transactie, zoals een ander bedrijf in de financiële dienstensector, niet in staat zal zijn om tijdig te voldoen aan zijn verplichtingen.Voorbeelden van deze verplichtingen zijn het leveren van effecten of contanten om handelingen af ​​te lossen en kortlopende leningen terug te betalen zoals gepland.

Evaluaties van tegenpartijrisico worden vaak gemaakt op basis van de analyses van de financiële kracht van bedrijven die door ratingbureaus worden verstrekt. Echter, zoals de financiële crisis van eind 2008 is aangetoond, zijn de methodologieën die door de ratingbureaus gebruikt worden, zeer fouten (zoals consumentscores van FICO) en onderhevig aan een ernstige fout. Bovendien kunnen gebeurtenissen in een algemene financiële paniek zeer snel uit de hand vallen en kleine tegenpartijfouten kunnen snel ophopen tot het punt waar grote bedrijven met zogenaamde voldoende financiële kussens insolvent worden gemaakt.

Lehman Brothers, Merrill Lynch en Wachovia waren dergelijke slachtoffers van de crisis in 2008; de eerste ging uit van zaken, en de anderen werden verworven door sterkere bedrijven.

Een groot deel van het probleem bij het beoordelen van het tegenpartijrisico is dat de analyses die door ratingbureaus worden uitgevoerd niet dynamisch genoeg zijn. Ze passen gewoonlijk slechts relatief langzaam aan bij nieuwe realiteiten. Bovendien, wanneer een tegenpartij die voorheen geluid werd geacht, plotseling in de weg staat van insolventie, is het buitengewoon moeilijk, zo niet onmogelijk, de verplichtingen en transacties die reeds onder de gunstige omstandigheden in het verleden zijn aangegaan, te ontspannen. Actuarissen zijn het meest geassocieerd met het analyseren van mortaliteitstabellen namens levensverzekeringsmaatschappijen, die een cruciale rol spelen in de instelling van premies op beleid en uitbetalingsschema's op annuïteiten.

Actuariële wetenschap, zoals het vaak wordt genoemd, is een toepassing van geavanceerde statistische technieken voor grote datasets die zelf hoge mate van nauwkeurigheid hebben.

Daarnaast zijn de risicobeoordelingen van levensverzekeringen actuarissen gebaseerd op gegevens die bijna volledig los staan ​​van het financiële systeem en de bewegingen op de financiële markten. Daarentegen kunnen metingen van het tegenpartijrisico, het toekomstige gedrag van beleggingsinstrumenten en de vooruitzichten voor specifieke bedrijfsinitiatieven niet aan dergelijke nauwkeurige wetenschappelijke analyses worden onderworpen. Risicobeheerders (en managers van de managementwetenschappen die kwantitatieve steun verlenen) hebben dus waarschijnlijk nooit de mogelijkheid om voorspellende modellen te ontwikkelen die overal in de mate van vertrouwen liggen die men kan plaatsen in die van een levensverzekerings actuaris.