Quantitative trading - страница 33
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Проверка гипотез (FRM Часть 1 2023 – Книга 2 – Глава 6)
Проверка гипотез (FRM Часть 1 2023 – Книга 2 – Глава 6)
В части 1 книги 2 курса количественного анализа есть глава о проверке гипотез. Автор упоминает, что эта глава, вероятно, содержит информацию, которую студенты могут помнить из своего курса статистики бакалавриата. В этой главе рассматриваются различные цели обучения, в том числе понимание выборочного среднего и выборочной дисперсии, построение и интерпретация доверительных интервалов, работа с нулевыми и альтернативными гипотезами, проведение одно- или двусторонних тестов и интерпретация результатов.
Глава начинается с обсуждения выборочного среднего, которое определяется как сумма всех значений в выборке, деленная на количество наблюдений. Хотя расчет среднего значения выборки не является основным направлением, важно понимать его использование при выводе о средних значениях генеральной совокупности. Автор подчеркивает, что, поскольку сбор данных по всей совокупности зачастую нецелесообразен, выборки и испытания проводятся на основе центральной предельной теоремы, которая дает приблизительное выборочное распределение для среднего значения.
Далее автор подчеркивает важность оценки стандартного отклонения выборки, поскольку стандартное отклонение генеральной совокупности обычно неизвестно. Они предоставляют формулу для расчета стандартной ошибки выборочного среднего. Для иллюстрации расчета приведен пример, где среднее значение равно 15,50 доллара США, стандартное отклонение равно 3,3, а размер выборки равен 30.
Затем в главе обсуждается выборочная дисперсия, которая измеряет отклонение наблюдений от среднего значения. Автор объясняет, что более высокая дисперсия указывает на больший риск или изменчивость данных. Они предоставляют формулу для расчета выборочной дисперсии, включающую различия между отдельными наблюдениями и средним значением выборки и деление на степени свободы.
Переходя к доверительным интервалам, автор вводит понятие уровней достоверности и объясняет, как они обеспечивают диапазон, в пределах которого ожидается попадание определенного процента результатов. Обычно используется уровень достоверности 95%, означающий, что 95% реализаций таких интервалов будут содержать значение параметра. Автор представляет общую формулу построения доверительных интервалов, которая включает точечную оценку (например, выборочное среднее) плюс или минус стандартную ошибку, умноженную на коэффициент надежности. Фактор надежности зависит от желаемого уровня достоверности и от того, известна или неизвестна дисперсия генеральной совокупности.
Автор предоставляет таблицу для выбора соответствующего коэффициента надежности на основе желаемого уровня достоверности и размера выборки. Они также обсуждают использование z-показателей и t-показателей в зависимости от того, известна или неизвестна дисперсия населения. Приведен пример, демонстрирующий вычисление 95% доверительного интервала для среднего времени, затраченного на подготовку к экзамену, с использованием выборочного среднего и стандартного отклонения.
Наконец, в главе кратко упоминается проверка гипотез, которая включает в себя выдвижение предположений или утверждений о характеристиках населения и проведение тестов для оценки их достоверности. Автор представляет шаги, связанные с проверкой гипотезы, включая формулировку гипотезы, выбор тестовой статистики, указание уровня значимости, определение правила принятия решения, расчет выборочной статистики и принятие решения.
В целом в этой главе представлен всесторонний обзор важных концепций количественного анализа, в частности, особое внимание уделяется выборочному среднему, выборочной дисперсии, доверительным интервалам и проверке гипотез. Эти темы являются основополагающими в статистическом анализе и обеспечивают основу для выводов и выводов на основе данных.
Диагностика регрессии (FRM, часть 1, 2023 г., книга 2, глава 9)
Диагностика регрессии (FRM, часть 1, 2023 г., книга 2, глава 9)
В этой главе мы обсудим диагностику регрессии и ее важность при анализе моделей регрессии. Чтобы обеспечить контекст, давайте рассмотрим гипотетический сценарий, в котором мы изучаем изменения кредитного рейтинга выпусков облигаций. Мы собрали обширные данные о различных выпусках облигаций, включая такие переменные, как денежные потоки, коэффициенты заемных средств, факторы лидерства, процентные ставки и многое другое. Наша цель – определить, изменит ли Moody's, Standard & Poor's или Fitch кредитный рейтинг по конкретному выпуску облигаций. Чтобы проанализировать это, мы используем модель множественной регрессии с изменением риска дефолта в качестве зависимой переменной и независимыми переменными, как упоминалось ранее.
Сначала мы изучаем результаты регрессии, полученные с помощью программного обеспечения, такого как Excel, чтобы оценить полное соответствие модели с использованием таких показателей, как R-квадрат и F-статистика. Мы также оцениваем значимость отдельных коэффициентов наклона. Однако важно признать, что эти выводы в значительной степени основаны на предположениях обычной модели наименьших квадратов (МНК). Если эти допущения нарушаются, выводы, сделанные на основе результатов регрессии, могут оказаться неверными.
Эту главу можно рассматривать как руководство по пониманию и решению потенциальных проблем, которые могут возникнуть в регрессионных моделях. Его вполне можно было бы назвать «Что может пойти не так?» Мы исследуем различные проблемы, которые могут повлиять на достоверность результатов регрессии, включая гетероскедастичность, мультиколлинеарность, слишком мало или слишком много независимых переменных, выбросы и наилучшую линейную несмещенную оценку (BLUE). Давайте углубимся в каждую из этих тем более подробно.
Гетероскедастичность, наша первая забота, относится к нарушению предположения о том, что ошибки в регрессионной модели имеют постоянную дисперсию (гомоскедастичность). Когда присутствует гетероскедастичность, дисперсия членов ошибок не является постоянной, а варьируется в зависимости от разных наблюдений. Мы можем визуализировать это как форму конуса при построении отношения между независимой переменной и зависимой переменной. Это означает, что по мере увеличения независимой переменной увеличивается и изменчивость зависимой переменной. Гетероскедастичность может возникать, когда модель неполна или когда набор данных мал и содержит выбросы.
Последствия гетероскедастичности значительны. Оценки МНК теряют свою эффективность, а это означает, что существуют другие оценки с меньшей дисперсией. Эта неэффективность приводит к некорректным стандартным ошибкам, которые, в свою очередь, влияют на доверительные интервалы и проверку гипотез. Следовательно, выводы, сделанные на основе этих тестов, могут быть ошибочными или даже совершенно бесполезными. Чтобы обнаружить гетероскедастичность, исследователи могут сначала использовать диаграммы рассеяния для визуальной оценки взаимосвязи между переменными. Однако статистические тесты, такие как тест Уайта, учитывающий нелинейность членов ошибки, обеспечивают более точную оценку гетероскедастичности. Устранение гетероскедастичности может быть достигнуто с помощью взвешенного метода наименьших квадратов, преобразования данных (например, логарифмического), использования весов в оценке или других подходящих методов.
Переходя к мультиколлинеарности, мы сталкиваемся с ситуацией, когда две или более независимых переменных сильно коррелированы. В идеале независимые переменные должны быть независимы друг от друга, но на самом деле часто существует некоторая степень корреляции. Однако идеальная мультиколлинеарность, когда переменные идеально линейно коррелированы, может создать серьезную проблему. В таких случаях одну из коллинеарных переменных следует опустить, так как они практически идентичны. Несовершенная мультиколлинеарность возникает, когда независимые переменные умеренно или сильно коррелированы, но не полностью. Высокие корреляции между независимыми переменными предполагают наличие мультиколлинеарности. Однако отсутствие высокой корреляции не гарантирует ее отсутствие, так как переменные могут в некоторой степени коррелировать случайным образом.
Последствия мультиколлинеарности двояки. Во-первых, пока оценки остаются несмещенными, дисперсия и стандартные ошибки увеличиваются.
Включение нерелевантных переменных в регрессионную модель известно как проблема чрезмерной спецификации. Это происходит, когда мы добавляем независимые переменные, которые не имеют реальной связи с зависимой переменной. Включение таких переменных может привести к необъективным оценкам и неэффективному использованию ресурсов.
С другой стороны, нам также необходимо рассмотреть проблему недостаточной спецификации. Это происходит, когда в модели опускаются важные независимые переменные. Как мы обсуждали ранее, исключение соответствующей переменной может привести к смещенным и непоследовательным оценкам.
Чтобы решить проблемы чрезмерной и недостаточной спецификации, нам необходимо тщательно выбрать переменные для включения в нашу регрессионную модель. Этот процесс отбора должен основываться на теории, предварительных знаниях и эмпирических данных. Важно учитывать основные экономические или теоретические отношения между переменными и зависимой переменной.
Еще одна проблема, возникающая при регрессионном анализе, — это наличие выбросов. Выбросы — это экстремальные значения, которые значительно отклоняются от общей картины данных. Эти выбросы могут оказать существенное влияние на результаты регрессии, влияя на оценочные коэффициенты и общую подгонку модели.
Существует несколько подходов к обработке выбросов. Одним из распространенных методов является выявление и удаление выбросов из набора данных. Это можно сделать, визуально изучив график рассеяния или используя статистические методы, такие как расстояние Махаланобиса или студенческие остатки.
В качестве альтернативы, если выбросы являются влиятельными наблюдениями, которые несут важную информацию, мы можем оставить их в анализе, но применить надежные методы регрессии, на которые меньше влияют экстремальные значения.
Наконец, давайте коснемся концепции наилучшей линейной несмещенной оценки (BLUE). СИНИЙ — желательное свойство OLS-оценщика, которое гарантирует его несмещенность и наименьшую дисперсию среди всех линейных несмещенных оценок.
МНК-оценщик достигает свойства BLUE при предположениях классической модели линейной регрессии, включая предположения о линейности, независимости, гомоскедастичности и отсутствии мультиколлинеарности. Как мы обсуждали ранее, нарушения этих допущений могут привести к необъективным и неэффективным оценкам.
Глава о регрессионной диагностике посвящена выявлению и устранению потенциальных проблем, которые могут возникнуть при регрессионном анализе. Эти проблемы включают гетероскедастичность, мультиколлинеарность, смещение опущенных переменных, чрезмерную спецификацию, недостаточную спецификацию и выбросы. Понимая эти проблемы и используя соответствующие методы, мы можем гарантировать надежность и достоверность наших результатов регрессии.
Методы машинного обучения — Часть A (FRM Часть 1 2023 — Книга 2 — Количественный анализ — Глава 14)
Методы машинного обучения — Часть A (FRM Часть 1 2023 — Книга 2 — Количественный анализ — Глава 14)
Приветствую, меня зовут Джим, и я хотел бы обсудить первую часть книги о количественном анализе и методах машинного обучения. Этот раздел направлен на изучение концепций, описанных в части A, и подчеркивает актуальность и важность машинного обучения.
Начнем с рассмотрения структуры чтения. Он разделен на две части, А и В, часть В будет рассмотрена в ближайшем будущем. Цель состоит в том, чтобы дать всестороннее представление о машинном обучении, основываясь на знаниях, полученных в части A. Мы надеемся, что завершение части A вдохновит вас на продолжение обучения, изучая часть B.
Хотя может показаться заманчивым рассматривать это чтение как расширение классической теории эконометрики, машинное обучение выходит далеко за рамки этого. Машинное обучение представляет собой отдельную область со своими уникальными характеристиками и приложениями. Позвольте мне привести простой пример, иллюстрирующий это положение.
В 2023 году фанаты НБА могут заметить, что Леброн Джеймс, вероятно, превзойдет Карима Абдул-Джаббара как лидера по результативности за всю карьеру. А теперь давайте представим себя восторженными фанатами НБА, которые хотят определить, кто из этих исключительно талантливых игроков добился своего результативного результата более результативно и результативно. Для этого мы собираем огромное количество данных об их играх, тщательно записывая каждую деталь, включая движения Леброна и фирменный удар Карима «Скайхук». Количество переменных, которые мы собираем, может достигать триллионов.
Если бы мы анализировали эти данные с помощью классической эконометрической теории, мы могли бы применить регрессионный анализ и вычислить стандартные отклонения и стандартные ошибки. Однако при работе с триллионом точек данных такие вычисления становятся непрактичными. Деление на квадратный корень из триллиона, что составляет примерно 316 000, дает ничтожное число, которое делает проверку гипотез неэффективной.
Здесь на помощь приходит машинное обучение. Машинное обучение позволяет нам обрабатывать огромные объемы данных без ограничений, налагаемых классической эконометрической теорией. Применение машинного обучения огромно: от распознавания изображений и медицинских исследований до теории игр и распределения финансовых активов.
Машинное обучение можно разделить на три типа: неконтролируемое, контролируемое и обучение с подкреплением. Обучение без учителя включает в себя изучение шаблонов данных без предопределенных меток, в то время как обучение с учителем использует помеченные данные для обучения моделей. Обучение с подкреплением позволяет агенту учиться в динамической среде, что делает его особенно ценным для управления рисками, когда условия меняются со временем.
Хотя машинное обучение обладает огромным потенциалом, оно также сопряжено с уникальными проблемами. В первых четырех целях обучения мы обсудим различия между методами машинного обучения и классической эконометрикой. Мы углубимся в такие понятия, как основные компоненты, кластеризация K-средних и различия между моделями обучения без учителя, с учителем и с подкреплением.
Создание прочной теоретической основы в классической эконометрике имеет решающее значение для эффективного внедрения моделей. Классическая эконометрика работает при определенных предположениях, таких как линейные отношения между переменными и наличие причинно-следственной связи. Напротив, машинное обучение обеспечивает более гибкую структуру, допускающую нелинейные отношения и большие объемы данных.
Чтобы сделать данные подходящими для алгоритмов машинного обучения, нам необходимо масштабировать и предварительно обрабатывать их. Это включает в себя стандартизацию или нормализацию для обеспечения сопоставимости данных и точного представления основной информации. Кроме того, понимание алгоритмов машинного обучения и их результатов необходимо для оценки результатов и внесения необходимых корректировок.
Машинное обучение находит применение в различных ситуациях, включая распознавание изображений, выбор безопасности, оценку рисков и игру. Используя методы машинного обучения, мы можем решать сложные проблемы и извлекать ценную информацию из больших и разнообразных наборов данных.
Теперь, что касается моего провайдера электронной почты, ему не хватает умения идентифицировать спам. Он классифицирует электронные письма как спам только в том случае, если они являются чрезвычайно спамовыми и исходят из таких источников, как XYZ 627 на 337-1414 с точкой что-то. Давайте переключим наше внимание на типы контролируемого обучения. Первый тип — это классификация, о которой я упоминал ранее в контексте Леброна и Карима. Он включает в себя классификацию данных по разным классам, например, по умолчанию или не по умолчанию. Обучение под наблюдением также включает в себя регрессионный анализ. Некоторые примеры алгоритмов обучения с учителем включают K-ближайшего соседа, деревья решений, нейронные сети и машины опорных векторов. Эти алгоритмы будут дополнительно изучены в следующем чтении.
Теперь давайте углубимся в третий тип обучения: обучение с подкреплением. Как я упоминал ранее, обучение с подкреплением сродни методу проб и ошибок, классическим примером которого являются шахматы. В этом типе обучения агент, представляющий обучающую систему, взаимодействует с окружающей средой, принимает решения и учится на результатах. Агент получает вознаграждение за желаемое поведение и штрафы за нежелательное поведение. Его цель состоит в том, чтобы максимизировать вознаграждение и минимизировать штрафы, постоянно обучаясь и повышая производительность. Агент интерпретирует окружающую среду, формирует представления и предпринимает действия на их основе.
Обучение с подкреплением работает циклически, постоянно повторяясь и адаптируясь к меняющимся условиям. Вознаграждения и наказания должны отражать меняющуюся среду. Например, если агент пытается обмануть систему распознавания лиц, замаскировавшись, но его поймают из-за того, что лицо плохо скрыто, ему следует дать еще один шанс, а не чрезмерно наказывать. Агент учится как на ошибках, так и на успехах, чтобы оптимизировать свои действия.
Чтобы визуализировать этот процесс, представьте синий прямоугольник, представляющий окружающую среду. Агент, антропоморфизированный как человек, живущий внутри алгоритма, ориентируется в этой среде и стремится стать умнее, идя по пути проб и ошибок. Опыт агента в меняющейся среде формирует его процесс обучения. Цель состоит в том, чтобы максимизировать награды и минимизировать штрафы, что представляет собой интригующий экзаменационный вопрос.
Теперь давайте рассмотрим анализ основных компонентов (PCA). Этот метод упрощает сложные наборы данных за счет уменьшения их размерности. PCA помогает определить наиболее важные переменные в наборе данных, что повышает интерпретируемость моделей. Процесс включает в себя проецирование обучающего набора данных на пространство более низкого измерения, также известное как гиперплоскость. Он начинается со стандартизации или нормализации данных и вычисления ковариационной матрицы. Затем выбираются главные главные компоненты на основе желаемой размерности. Затем данные проецируются на это уменьшенное пространство, фиксируя наибольшую дисперсию. Этот анализ позволяет исследователям определить, какие переменные наиболее важны для объяснения данных.
Еще одна увлекательная тема — кластеризация, которая относится к обучению без учителя. Цель кластеризации состоит в том, чтобы сгруппировать точки данных на основе их сходства с центроидом. Алгоритм начинается со случайного назначения K центроидов, а затем назначает каждую точку данных ближайшему центроиду, создавая K кластеров. Он продолжает итеративно переназначать точки данных и корректировать центроиды, чтобы минимизировать сумму квадратов расстояний. Качество кластеризации может варьироваться, при этом некоторые кластеры более четко определены, чем другие. Очень важно найти оптимальное количество кластеров (K) и улучшить процесс кластеризации.
Эти различные методы обучения предлагают ценные инструменты для анализа и интерпретации данных, позволяя распознавать закономерности, принимать решения и оптимизировать в различных областях исследования. В то время как классическая эконометрика обеспечивает прочную основу, использование машинного обучения позволяет нам преодолеть ограничения традиционных методов и исследовать широкий спектр приложений.
Методы машинного обучения — Часть B (FRM Часть 1 2023 — Книга 2 — Количественный анализ — Глава 14)
Методы машинного обучения — Часть B (FRM Часть 1 2023 — Книга 2 — Количественный анализ — Глава 14)
Привет! Меня зовут Джим, и я здесь, чтобы обсудить содержание части первой книги второй под названием «Количественный анализ и методы машинного обучения». В частности, мы сосредоточимся на части B. В предыдущем видео мы рассмотрели первые четыре цели обучения, а сегодня мы углубимся в следующие четыре цели.
Прежде чем мы продолжим, я хотел бы сделать пару замечаний. Если вы заметили, в этом видео мои волосы короче. Моя жена сделала мне бесплатную стрижку прошлой ночью, так что, пожалуйста, извините меня за изменение внешности. Теперь давайте продолжим нашу дискуссию о машинном обучении.
Как мы все знаем, машинное обучение предполагает работу с огромными объемами данных. В части A мы обсуждали концепцию работы с триллионами точек данных, хотя это число было чисто фигуральным. Основная идея заключается в том, что у нас есть доступ к огромному количеству данных, которые мы можем использовать в алгоритмах машинного обучения. Например, сегодня утром на моем занятии по производным ценным бумагам мы изучали цены опционов и то, как на них влияют такие факторы, как процентные ставки. Мы проанализировали различные общедоступные данные, такие как реальные процентные ставки, безрисковые процентные ставки, премии за ликвидность, премии за риск дефолта и премии за риск погашения за последние 50 лет. Все эти точки данных могут быть включены в алгоритмы машинного обучения для получения ценной информации.
В части A мы рассмотрели такие темы, как кластеризация, уменьшение размерности и анализ основных компонентов. Конечной целью всех этих методов является разработка моделей, которые точно представляют реальный мир. Тем не менее, есть некоторые проблемы, которые нам необходимо решить.
Во второй части чтения обсуждаются концепции переобучения и недообучения. Переоснащение происходит, когда мы пытаемся вписать слишком много сложности в модель. Чтобы проиллюстрировать это, позвольте мне привести аналогию, которую использовал мой отец, когда объяснял мне, что такое пробки. Он говорил: «Вы не можете поместить пять фунтов камней в однофунтовый мешок». Точно так же, когда мы переобучаем модель, мы пытаемся включить слишком много деталей и шума, что в конечном итоге приводит к плохой производительности и ненадежным прогнозам. Хотя мы можем добиться низкой ошибки прогноза для обучающих данных, модель, вероятно, будет иметь высокую ошибку прогноза при применении к новым данным. Чтобы решить проблему переобучения, мы можем упростить модель, уменьшив ее сложность, что включает в себя уменьшение количества функций или параметров. Кроме того, мы можем использовать методы регуляризации и ранней остановки, которые мы рассмотрим в следующем чтении.
С другой стороны, недообучение происходит, когда модель слишком упрощена, чтобы уловить основные закономерности в данных. Это приводит к низкой производительности и высоким ошибкам прогнозирования как для обучения, так и для новых наборов данных. Чтобы преодолеть недообучение, нам нужно увеличить сложность модели, добавив больше функций или параметров. В классической эконометрике добавление большего количества независимых переменных может привести к проблемам мультиколлинеарности. Однако в машинном обучении мы можем использовать взаимодействие между независимыми переменными для повышения сложности.
Чтобы найти баланс между смещением и дисперсией, мы должны рассмотреть компромисс между простотой модели и точностью прогноза. Смещение относится к ошибке, возникающей при аппроксимации сложной модели более простой. В аналогии с мишенью для дротиков систематическая ошибка была бы высокой, если бы все дротики последовательно попадали в одно и то же место. Дисперсия, с другой стороны, измеряет, насколько модель чувствительна к небольшим колебаниям. В аналогии с мишенью для дротиков высокая дисперсия возникает, когда дротики разбросаны повсюду. Наша цель — свести к минимуму дисперсию при захвате основных закономерностей, что влечет за собой поиск оптимального уровня сложности модели.
На этом занятии мы углубимся в важные аспекты машинного обучения и обработки данных. В контексте машинного обучения крайне важно понимать взаимосвязь между входными данными и желаемым результатом. Для этого мы используем обучающий набор данных. Кроме того, мы используем проверочный набор для оценки производительности нашей модели и тестовый набор данных для проверки ее эффективности с данными вне выборки.
Однако серьезной проблемой машинного обучения является нехватка тестовых данных из-за большого количества необходимых обучающих данных. Поэтому очень важно распределять данные с умом. Исследователи могут определить, как разделить данные на три выборки: обучение, проверку и тестирование. Общее эмпирическое правило состоит в том, чтобы выделить две трети данных для обучения, а оставшуюся треть разделить поровну между проверкой и тестированием. Это распределение уравновешивает предельные издержки и выгоды каждого набора.
В случае перекрестных данных, когда данные собираются по разным объектам в определенный момент времени, достаточно случайного разделения. Однако при работе с данными временных рядов, которые фиксируют точки данных во времени, в игру вступают дополнительные соображения. Данные временных рядов требуют хронологического порядка, начиная с обучающего набора и заканчивая последующими наборами.
Методы перекрестной проверки вступают в действие, когда общего набора данных недостаточно для выделения отдельных наборов для обучения, проверки и тестирования. В таких случаях исследователи могут комбинировать наборы для обучения и проверки. Одним из популярных подходов является перекрестная проверка в k-кратном порядке, при которой набор данных делится на определенное количество сгибов или подмножеств. Обычные варианты количества сгибов включают 5 и 10, хотя другие значения могут быть изучены в зависимости от конкретных требований.
Обучение с подкреплением, которое мы кратко обсуждали ранее, включает в себя агента, который учится посредством обработки данных. В этом сценарии агент обрабатывает исторические данные, такие как заявки клиентов на кредит, для принятия обоснованных решений. Агент стремится ссужать деньги клиентам, которые, вероятно, погасят и отклоняют заявки от клиентов, которые могут не выполнить свои обязательства. Агент учится на прошлых решениях, получает вознаграждение за правильные решения и наказывается за ошибки. Обновляя процесс принятия решений агентом с помощью ряда действий и вознаграждений, можно разработать алгоритм для оптимизации решений, таких как утверждение кредита и определение процентной ставки.
Процесс обучения с подкреплением можно разделить на два метода: метод Монте-Карло и метод временной разницы. Эти методы различаются тем, как они обновляют процесс принятия решений. Метод Монте-Карло оценивает ожидаемую ценность решений и обновляет значения решений на основе вознаграждения и константы обучения (альфа). С другой стороны, метод временной разницы вычисляет разницу между текущими и будущими ожидаемыми значениями, соответствующим образом обновляя значения решения.
Примеры, обсуждаемые в чтении, демонстрируют практическое применение машинного обучения. Эти приложения варьируются от торговли и обнаружения мошенничества до оценки кредитоспособности, управления рисками и оптимизации портфеля. Используя обучение с подкреплением и методы Монте-Карло или временной разницы, агенты могут принимать обоснованные решения в режиме реального времени, улучшая различные аспекты принятия финансовых решений.
В заключение, понимание тонкостей машинного обучения и обработки данных необходимо для эффективного использования этих методов в различных областях. Правильное разделение данных, продуманное распределение и применение методов обучения с подкреплением могут значительно улучшить процессы принятия решений, обеспечивая информированные и оптимизированные результаты в сложных сценариях.
Подводя итог, мы стремимся найти правильный баланс между предвзятостью и дисперсией при построении моделей машинного обучения. Наша цель — создавать модели, которые точно отражают реальность, не будучи слишком сложными или слишком упрощенными. Понимая и решая проблемы переобучения и недообучения, мы можем повысить производительность и точность прогнозов наших моделей.Теория факторов (FRM, часть 2, 2023 г. - книга 5 - глава 1)
Теория факторов (FRM, часть 2, 2023 г. - книга 5 - глава 1)
Этот текст взят из второй части пятой книги «Управление рисками и управление инвестициями» и посвящен главе, посвященной теории факторов.
Текст начинается с объяснения того, что теория факторов направлена на выявление общих факторов, влияющих на эффективность портфелей и отдельных акций. Эти факторы могут включать процентные ставки, движение рынка, инфляцию, изменения ВВП и многое другое. Понимая, как эти факторы влияют на различные акции, инвесторы могут принимать обоснованные решения о своих портфелях.
В главе подчеркивается, что факторная теория фокусируется на самих факторах, а не на отдельных активах. Такие факторы, как процентные ставки, инфляция и экономический рост, оказывают более существенное влияние на цены акций, чем конкретные компании, такие как Apple или Bank of America. Инвесторы должны смотреть дальше отдельных активов и выявлять основные факторы риска, влияющие на доходность.
Факторы рассматриваются как окончательные детерминанты доходности, а активы представляют собой совокупность факторов. В главе подчеркивается важность учета корреляций, копул и оптимальной подверженности риску, поскольку разные инвесторы могут иметь разные предпочтения и профили риска.
Затем текст переходит к обсуждению однофакторной модели со ссылкой на модель ценообразования капитальных активов (CAPM). CAPM описывает равновесное соотношение между систематическим риском (изменчивость доходности акций из-за экономических факторов) и ожидаемой доходностью. Модель предполагает, что единственным релевантным фактором является рыночный портфель, а премии за риск определяются коэффициентом бета, мерой чувствительности акций к движениям рынка.
В главе объясняется, что рациональные инвесторы диверсифицируют свои портфели, чтобы снизить риск. Однако диверсифицируемые риски не должны ассоциироваться с премией, поскольку их можно легко диверсифицировать. В центре внимания должен быть систематический риск, в котором заключается премия за риск.
В тексте представлены две версии CAPM. Первая версия учитывает безрисковую ставку и ожидаемую доходность рыночного портфеля, а вторая версия вводит бета как меру систематического риска. Бета — это ковариация между отдельной акцией и рыночным портфелем, деленная на дисперсию рыночного портфеля. Он представляет собой чувствительность акции к изменениям экономических факторов.
В тексте подчеркивается, что бета отражает систематический риск и определяет ожидаемую доходность отдельных акций. Более высокая бета указывает на более высокий систематический риск и потенциально более высокую доходность, а более низкая бета указывает на более низкий риск и потенциально более низкую доходность. Однако связь между бета-версией и доходностью не является линейной.
Глава завершается выделением некоторых уроков из CAPM. Рыночный портфель является единственным существующим фактором, и каждый инвестор имеет свои оптимальные уровни факторного риска. Не склонные к риску инвесторы могут предпочесть государственные ценные бумаги, в то время как терпимые к риску инвесторы вкладывают больше средств в рискованные активы. Линия распределения капитальных активов позволяет инвесторам двигаться вдоль эффективной границы, которая представляет собой портфели с минимальным стандартным отклонением для заданного уровня ожидаемой доходности.
Представление о том, что налоги мало повлияли на прибыль, является важным фактором, который следует учитывать. Хотя обычно считается, что на рынках нет трения, это предположение не совсем верно. Финансовая дисциплина возникла в 1958 году, в основном под руководством таких экономистов, как Мадиганян Миллер. Однако в 1950-х и 1960-х годах докторов наук не было. программы, специально ориентированные на финансы. Поэтому пионеры современных финансов полагались на предположение, что рынки совершенны и что инвесторы не контролируют цены. Однако теперь мы понимаем, что институциональные инвесторы иногда могут вызывать значительные колебания цен, а информация не всегда находится в свободном доступе для всех, как отмечает экономист Милтон Фридман.
Хотя я предпочитаю называть их ограничениями, в модели ценообразования капитальных активов (CAPM) есть недостатки. Модель испытывает существенное давление, чтобы учесть все факторы риска, влияющие на рыночный портфель и коэффициент бета. Вот почему многофакторные модели приобрели популярность, поскольку они учитывают множество факторов риска, влияющих на доходность отдельных акций.
Прежде чем углубляться в механику многофакторных моделей, давайте кратко сравним два подхода. Обе модели преподают нам важные уроки. Урок первый: диверсификация работает, хотя в каждой модели она может функционировать по-разному. Урок второй: каждый инвестор находит свою предпочтительную позицию на границе эффективности или на линии рынка капитала, хотя и разными методами. Урок третий: средний инвестор владеет рыночным портфелем, но CAPM допускает линейное движение от него с использованием казначейских обязательств или деривативов, в то время как многофакторная модель допускает как линейное, так и нелинейное движение в зависимости от воздействия факторов. Урок четвертый: рыночный фактор оценивается в равновесии в рамках САРМ, в то время как многофакторные модели определяют равновесие с помощью надбавок за риск без условий арбитража. Урок пятый: обе модели включают бета-версию в CAPM и факторную экспозицию в многофакторной модели. Наконец, плохие времена в CAPM явно определяются как низкая рыночная доходность, тогда как многофакторные модели нацелены на выявление привлекательных активов в такие периоды.
Теперь давайте рассмотрим стохастические факторы дисконтирования и их связь как с CAPM, так и с многофакторными моделями. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, давайте воспользуемся аналогией с погодой. Представьте, мы с двоюродным братом живем с разницей в 20 минут и часто обсуждаем погоду. В пасмурный день один из нас может сказать: «Просто моросит дождь», а другой может воскликнуть: «Идет дождь!» В этой аналогии пасмурный день представляет рыночный портфель в CAPM, а дождевые облака символизируют дополнительные факторы, влияющие на нашу способность управлять своими дворами. Точно так же стохастические коэффициенты дисконтирования отражают подверженность различным факторам риска или экономическим состояниям, подобно конкретным дождевым облакам, воздействующим на разные регионы.
Цена актива зависит от ожиданий стохастического коэффициента дисконтирования (m), умноженного на выплату. Например, если я обещаю заплатить вам 100 долларов через год, цена, которую вы заплатите сегодня, зависит от того, что я планирую делать с этими деньгами. Если я инвестирую в безрисковую казначейскую облигацию, вы можете заплатить мне 97 долларов сегодня, при условии отсутствия транзакционных издержек. Однако, если я инвестирую в ценные бумаги с высоким риском, вы можете заплатить мне меньшую сумму, например, 60 или 40 долларов, учитывая связанный с этим риск. В качестве альтернативы, если бы я играл в Лас-Вегасе, сумма, которую вы заплатили бы, могла бы значительно варьироваться в зависимости от шансов на выигрыш или проигрыш. Следовательно, стохастический коэффициент дисконтирования зависит от различных факторов.
Более того, ценовые ядра, представленные стохастическими коэффициентами дисконтирования, не являются постоянными, а динамичными. Они меняются со временем, особенно при работе с условными требованиями и ценными бумагами со встроенными опционами. Этот динамический характер позволяет точно оценивать ценные бумаги с непредвиденными обстоятельствами.
В заключение, гипотеза эффективного рынка Юджина Фамы утверждает, что цена финансовой ценной бумаги, такой как Apple или Johnson & Johnson, полностью отражает всю доступную информацию на рынке. Это означает, что невозможно постоянно опережать рынок, активно торгуя или выбирая отдельные ценные бумаги.
Однако концепция эффективных рынков со временем претерпела изменения, и в настоящее время широко признано, что рынки не всегда идеально эффективны. Исследования в области поведенческих финансов показали, что инвесторы не всегда рациональны и могут подвергаться влиянию психологических предубеждений, что приводит к неэффективности рынка и дает возможность опытным инвесторам получать избыточную прибыль.
Кроме того, разработка многофакторных моделей обеспечила более тонкое понимание ценообразования активов. Эти модели выходят за рамки однофакторной модели CAPM и учитывают множество факторов риска, которые могут объяснить колебания доходности активов. Такие факторы, как размер компании, стоимость, динамика и прибыльность, были определены как важные факторы, влияющие на прибыль.
Включив эти факторы в модели ценообразования, инвесторы могут получить более полное представление об оценке активов и принимать более обоснованные инвестиционные решения. Например, акции с высокой подверженностью фактору стоимости могут считаться недооцененными и представлять собой привлекательную инвестиционную возможность.
Стоит отметить, что, хотя многофакторные модели приобрели популярность, они не лишены проблем. Определение того, какие факторы включить и как их взвесить, требует тщательного анализа и рассмотрения. Кроме того, производительность многофакторных моделей может меняться со временем, и факторы, которые исторически были успешными, могут не обеспечивать избыточную отдачу в будущем.
В целом, эта глава по теории факторов дает представление о важности выявления и понимания общих факторов, влияющих на цены активов и доходность портфеля. Он подчеркивает важность систематического риска и коэффициента бета при определении ожидаемой доходности и обеспечивает основу для эффективного управления инвестициями на основе факторного анализа.
В заключение, хотя гипотеза эффективного рынка заложила основу для понимания эффективности рынка, реальность такова, что рынки не всегда идеально эффективны. Появление многофакторных моделей и идеи поведенческих финансов обеспечили более тонкий взгляд на ценообразование активов. Инвесторы могут использовать эти модели и факторы, чтобы улучшить свое понимание динамики рынка и потенциально определить возможности для получения более высокой прибыли. Однако важно осознавать ограничения и проблемы, связанные с этими моделями, и проявлять осторожность при их применении.
Альфа (и анатомия с низким уровнем риска) (FRM, часть 2, 2023 г. - Книга 5 - Глава 3)
Альфа (и анатомия с низким уровнем риска) (FRM, часть 2, 2023 г. - Книга 5 - Глава 3)
В этой главе под названием «Альфа и аномалия низкого риска» мы углубимся во всесторонний анализ измерения эффективности и инвестиционных стратегий. Цель этой главы — углубить наше понимание альфы, выбора эталона, ошибки отслеживания, коэффициента информации и коэффициента Шарпа, а также изучить наличие аномалии низкого риска на финансовых рынках.
Введение:
Глава начинается с подчеркивания значения ее названия и намерения исследовать сложности, которые оно охватывает. Автор подчеркивает важность хорошо продуманного названия главы для передачи читателям существенной ценности.
Понимание Альфы:
Обсуждается концепция альфы как меры производительности, подчеркивая ее связь с эталоном. Аналогия с игроком в гольф, который сосредотачивается на рекорде Джека Никлауса, а не на сравнении результатов со средним игроком в гольф, используется для иллюстрации альфа как меры производительности по сравнению с эталоном. Альфа признана важным показателем для оценки эффективности инвестиций.
Изучение аномалий:
Глава переходит к обсуждению аномалий в контексте гипотезы эффективных рынков. Аномалии представляют собой отклонения от гипотезы, которая предполагает, что рыночные цены отражают всю соответствующую информацию. Основное внимание здесь уделяется аномалии низкого риска, когда инвестиции с более низким уровнем риска превосходят ценные бумаги с высоким риском с точки зрения доходности.
Цели обучения:
В главе изложены несколько целей обучения, демонстрирующих широту и глубину темы. Эти цели включают оценку аномалии с низким уровнем риска, определение и расчет показателей производительности, таких как альфа, ошибка отслеживания, информационный коэффициент и коэффициент Шарпа. Исследуется важность выбора эталона и его влияние на альфу. В главе также рассматриваются фундаментальный закон активного управления, анализ соотношения информации, регрессионный анализ и роль факторов в эффективности инвестиций. Представлены примеры из реальной жизни, такие как анализ производительности Уоррена Баффета и обсуждение нелинейности и других аномалий.
Выявление аномалии низкого риска:
Эта глава возвращает нас в 1964 год, когда Уильям Шарп представил модель ценообразования капитальных активов (CAPM), установив линейную зависимость между ожидаемой доходностью портфеля и бета-коэффициентом. Однако эмпирические данные оспаривают эту взаимосвязь, указывая на то, что акции с высоким коэффициентом бета, как правило, уступают акциям с низким коэффициентом бета даже с поправкой на риск. Это явление известно как аномалия низкого риска и ставит под сомнение предположения гипотезы эффективных рынков.
Факторы, влияющие на аномалию низкого риска:
В главе исследуются различные факторы, способствующие сохранению аномалии низкого риска. В нем использование кредитного плеча является обычной практикой на финансовых рынках и то, как ограничения на доступ к кредитному плечу могут привести инвесторов к поиску акций с высоким бета-коэффициентом, повышая их цены и снижая доходность с поправкой на риск. Проблемы агентства и индивидуальные предпочтения в отношении акций с высоким бета также выделяются как факторы, способствующие аномалии с низким уровнем риска.
Понимание Альфы:
В главе дается краткое определение альфы как средней доходности, превышающей рыночный индекс или ориентир. Подчеркивается важность выбора подходящего эталона для определения альфа. Общепризнано, что альфа отражает как инвестиционные навыки, так и факторы, использованные для построения эталона, подчеркивая важность выбора эталона для оценки эффективности инвестиций.
Заключение:
Глава завершается кратким изложением ключевых выводов и задач, о которых идет речь. Он подчеркивает сложное взаимодействие между альфой, выбором эталона и аномалией с низким уровнем риска. Он также вводит важные концепции измерения производительности, такие как ошибка отслеживания, коэффициент информации и коэффициент Шарпа, которые обеспечивают способы оценки доходности с поправкой на риск. Реальные примеры и обсуждение нелинейности и других аномалий еще больше обогащают понимание темы.
Изучая эти понятия и их взаимодействие, глава стремится углубить наше понимание альфы, выбора эталона, ошибки отслеживания, информационного отношения и коэффициента Шарпа. Он также знакомит с реальными примерами, такими как анализ производительности Уоррена Баффета и обсуждение нелинейности и других аномалий.
Чтобы оценить соотношение информации, необходимо рассчитать доходность актива и эталона за значительный период времени, будь то ежедневная или ежемесячная доходность. Эти данные можно обрабатывать с помощью таких инструментов, как электронные таблицы Excel, что позволяет вычислять альфа-канал и ошибку отслеживания. Доступ к необходимым данным необходим для эффективного проведения этого анализа.
Глава знакомит с фундаментальным законом активного управления, разработанным Гринхольдом Гренальдом. Хотя представленная формула представляет собой приближение и может быть неточным, она дает ценную информацию о взаимосвязи между альфой, информационным коэффициентом и широтой. Формула предполагает, что портфельные менеджеры генерируют альфу, делая ставки, которые отклоняются от их эталона, и успешные ставки, как правило, приводят к более высокой альфе. Максимальный коэффициент информации примерно равен произведению коэффициента информации на квадратный корень из количества сделанных ставок.
Информационный коэффициент измеряет точность прогнозов менеджера по отношению к фактической доходности, а широта относится к количеству торгуемых ценных бумаг и частоте их торговли. Квадратный корень из ширины действует как штраф за выборку, уравновешивая точность с соображениями стоимости.
В главе подчеркивается, что продуктивность активного менеджера зависит от уровня его квалификации и частоты, с которой он использует свои навыки. Квадратный корень из широты предполагает, что инвесторы должны принимать обоснованные решения или участвовать в частых сделках, чтобы максимизировать свою прибыль.
Еще один ключевой момент заключается в том, что два менеджера с одинаковым уровнем навыков, но разным уровнем широты охвата, скорее всего, дадут разные результаты деятельности. Более высокая широта обычно приводит к лучшей производительности.
Для иллюстрации этой концепции представлена аналогия с рулеткой. Сравнивая игрока, который ставит один доллар на сто спинов, с другим игроком, который ставит сто долларов на один спин, соотношение риска и вознаграждения отличается. Эта аналогия подчеркивает важность учета как уровня навыков, так и частоты торговли.
Сделаны предположения относительно коэффициента информации. Например, увеличение активов под управлением имеет тенденцию к снижению коэффициента информации, что приводит к ухудшению результатов деятельности. По мере роста фонда становится все труднее выявлять недооцененные акции, и даже когда они обнаруживаются, их влияние на общий портфель уменьшается.
Предположение о независимых сделках не совсем точно, так как между инвестициями часто существует корреляция. Например, если менеджер инвестирует в акции коммунальных предприятий, он, вероятно, впоследствии инвестирует в другие акции коммунальных предприятий. Эта закономерность корреляции сохраняется в различных исследованиях.
Ссылаясь на предыдущие обсуждения, глава ссылается на модель оценки капитальных активов (САРМ), представленную Уильямом Шарпом в 1964 году. САРМ представляет собой однофакторную модель, основанную на рыночном портфеле, в которой ожидаемая доходность отдельного актива состоит из ставка плюс компонент, основанный на поведении рынка.
Бета вновь вводится как мера систематической чувствительности к риску. Акции с низким бета-коэффициентом имеют более низкую чувствительность, тогда как акции с высоким бета-тестированием демонстрируют более высокую чувствительность.
В главе представлены данные с января 1990 г. по май 2012 г. для анализа взаимосвязи между активным управлением портфелем и коэффициентом информации. Данные показывают, что по мере увеличения количества ценных бумаг в портфеле коэффициент информации имеет тенденцию к снижению. Управление большим количеством ценных бумаг становится более сложным, что приводит к снижению точности прогнозов и генерации альфа-канала.
Также исследуется влияние трансакционных издержек на информационный коэффициент. Более высокие транзакционные издержки снижают коэффициент информации, указывая на то, что затраты, связанные с частыми сделками, могут поглощать потенциальную альфу, создаваемую менеджером.
В заключение в главе подчеркивается важность учета как уровня навыков, так и широты в активном управлении портфелем. Квалифицированные менеджеры, которые делают точные прогнозы, могут генерировать альфу, но широта их портфеля и связанные с этим транзакционные издержки играют решающую роль в определении общей эффективности их стратегии.
В целом, эта глава дает представление об измерении и интерпретации альфы, аномалии низкого риска, и их значении для управления рисками и инвестиционных стратегий. Читателям рекомендуется внимательно отнестись к выбору контрольных показателей, понять соотношение ошибок отслеживания и информации, а также оценить производительность с поправкой на риск с использованием таких показателей, как коэффициент Шарпа. Понимая эти концепции и их взаимодействие, инвесторы могут принимать более обоснованные решения при выборе и оценке активных управляющих портфелем.
Мониторинг рисков и оценка эффективности (FRM, часть 2, 2023 г., книга 5, глава 7)
Мониторинг рисков и оценка эффективности (FRM, часть 2, 2023 г., книга 5, глава 7)
Мы переходим от предыдущих глав, написанных академиком, к этой главе, авторами которой являются практики. В этой главе мы сосредоточимся на мониторинге рисков и измерении эффективности в контексте управления инвестициями. Несмотря на то, что есть некоторое совпадение с темами, рассмотренными в предыдущих главах, мы углубимся в конкретные области, такие как стоимость, подверженная риску, планирование рисков, бюджетирование рисков, осознание риска, статистика продолжительности ликвидности, альфа- и эталонный анализ, а также роль руководителя. Офицер рисков.
Цели обучения:
Прежде чем углубиться в главу, давайте рассмотрим цели обучения, которые дают общее представление о том, что мы рассмотрим. Эти цели включают в себя:
Обзор главы:
Эта глава относительно короче по сравнению с предыдущими, поэтому, вероятно, на ее рассмотрение уйдет меньше времени. Начнем с рассмотрения стоимости, подверженной риску, и отслеживания ошибок. Стоимость, подверженная риску, относится к наибольшему потенциальному убытку, с которым организация может столкнуться при определенном уровне уверенности в течение определенного периода времени. С другой стороны, ошибка отслеживания измеряет отклонение между доходностью отдельного портфеля и его эталоном. Обе концепции используют критические значения из таблицы z, и они играют решающую роль в распределении капитала и определении свободы действий менеджера относительно эталона.
Value at Risk помогает менеджерам распределять капитал между активами с учетом таких факторов, как предельная стоимость, подверженная риску, и дополнительная стоимость, подверженная риску. В предыдущих главах мы обсуждали оптимальные веса и формулы, помогающие определить эти веса. Напротив, ошибка отслеживания используется для определения гибкости менеджера при отклонении от эталона. Активные менеджеры стремятся превзойти контрольный показатель за счет выбора безопасности и распределения активов, которые можно обобщить с помощью анализа атрибуции.
Процесс управления рисками включает в себя три основных элемента: планирование рисков, бюджетирование рисков и мониторинг рисков. Планирование рисков включает в себя установление уровней ожидаемой доходности и волатильности, консультации с директором по управлению рисками и советом директоров для определения приемлемых уровней стоимости, подверженной риску, и ошибок отслеживания, а также установление процесса распределения капитала. Кроме того, при планировании рисков проводится различие между событиями, вызывающими обычные эксплуатационные повреждения, и событиями, наносящими серьезный ущерб. Бюджетирование рисков действует как вторичный уровень оценки для каждого подразделения или бизнес-единицы с учетом рискованности их деятельности. Он направлен на максимизацию доходов при сохранении минимального общего риска портфеля, что приводит к оптимальному распределению активов.
Мониторинг рисков имеет решающее значение для оценки эффективности методов управления рисками. Он включает в себя сравнение запланированных действий с фактическими результатами, аналогично оценке результатов в образовательной среде. Необычные отклонения и нарушения пределов риска необходимо выявлять незамедлительно, чтобы обеспечить своевременные корректирующие меры. Для эффективного мониторинга рисков можно использовать различные аналитические методы, такие как анализ тенденций и сравнительный анализ.
Заключение. В этой главе, посвященной мониторингу рисков и измерению эффективности, представлены практические сведения об управлении инвестиционными рисками. Он охватывает такие важные темы, как стоимость, подверженная риску, планирование рисков, бюджетирование рисков, осознание риска, статистика продолжительности ликвидности, альфа-анализ и контрольный анализ, а также важность мониторинга рисков.
Мониторинг риска имеет решающее значение для обнаружения любых отклонений от бюджета риска или заранее установленных пределов риска. Он включает в себя регулярную оценку эффективности портфеля и сравнение ее с ожидаемыми результатами. Это позволяет менеджерам по управлению рисками выявлять любые необычные отклонения или неожиданные результаты, которые могут потребовать внимания или корректировки.
Анализ тенденций — это один из подходов, используемых при мониторинге рисков. Изучая исторические данные и наблюдая закономерности с течением времени, риск-менеджеры могут определить тенденции в эффективности портфеля и показателях риска. Это помогает понять поведение портфеля и оценить его соответствие бюджету риска.
Сравнительный анализ — еще один ценный инструмент мониторинга рисков. Он включает в себя сравнение производительности портфеля с соответствующими эталонами или аналогами. Оценивая относительную эффективность портфеля, риск-менеджеры могут получить представление о его сильных и слабых сторонах и оценить, соответствует ли он поставленным целям.
Мониторинг рисков также включает в себя отслеживание и оценку ключевых показателей риска (KRI) и показателей эффективности. KRI — это конкретные меры, которые обеспечивают раннее предупреждение о потенциальных рисках или отклонениях от бюджета рисков. Эти индикаторы могут включать уровни волатильности, стоимость под риском (VaR), ошибку отслеживания, коэффициенты ликвидности и другие соответствующие показатели. Регулярно отслеживая эти показатели, риск-менеджеры могут заблаговременно выявлять и устранять возникающие риски или отклонения.
Кроме того, мониторинг рисков включает в себя просмотр и анализ отчетов о рисках и информационных панелей рисков. Эти отчеты содержат всесторонний обзор профиля рисков портфеля, производительности и соблюдения лимитов риска. Панели управления рисками, часто представленные в визуальном виде, дают представление о показателях риска портфеля и выделяют любые проблемные области. Регулярный просмотр этих отчетов и информационных панелей помогает поддерживать прозрачность, подотчетность и принимать обоснованные решения в отношении управления рисками.
Таким образом, мониторинг рисков играет жизненно важную роль в процессе управления рисками. Он включает в себя постоянную оценку эффективности портфеля, сравнение ее с заранее определенными целями и ориентирами, отслеживание ключевых показателей риска и просмотр отчетов о рисках и информационных панелей. Тщательно отслеживая риск, специалисты-практики могут быстро выявлять и устранять любые отклонения или возникающие риски, гарантируя, что портфель остается в соответствии с бюджетом рисков и целями.
Хедж-фонды (FRM Part 2 2023 – Книга 5 – Глава 9)
Хедж-фонды (FRM Part 2 2023 – Книга 5 – Глава 9)
Во второй части пятой книги руководства по управлению рисками и инвестициями глава, посвященная хедж-фондам, написана тремя известными учеными, которые считаются экспертами в области финансовых исследований. Эти ученые имеют большой опыт публикаций в ведущих журналах, работали редакторами журналов и получали престижные награды за свою выдающуюся работу. Цель главы — предоставить исчерпывающую информацию о хедж-фондах в доступной для широкого круга читателей форме, не углубляясь в сложные математические понятия.
Глава начинается с представления хедж-фондов как активно управляемых альтернативных инвестиций. В нем подчеркивается, что хедж-фонды отличаются от традиционных классов активов, таких как денежные средства, ценные бумаги с фиксированным доходом и акции, тем, что они инвестируют в нетрадиционные активы. В главе представлены потенциальные варианты инвестиций, включая стартапы, технологические акции, золото, фонды фондов и иностранные государственные облигации.
Одно заметное различие между хедж-фондами и взаимными фондами заключается в том, что для участия в хедж-фондах требуются аккредитованные инвесторы со значительным капиталом, обычно в диапазоне миллионов долларов. Эта избранная группа инвесторов часто имеет другое отношение к риску и ожидания доходности по сравнению с широкой публикой. Менеджеры хедж-фондов имеют доступ к широкому спектру стратегий, недоступных для традиционных менеджеров взаимных фондов, что дает им большую гибкость при принятии инвестиционных решений.
Прозрачность выделяется как характеристика хедж-фондов, которая может быть как недостатком, так и преимуществом. В отличие от традиционных инвестиционных инструментов, хедж-фонды предлагают ограниченное публичное раскрытие своих стратегий. Хотя это отсутствие прозрачности можно рассматривать как недостаток, оно позволяет менеджерам хедж-фондов сохранять конфиденциальность своих инвестиционных стратегий, не позволяя другим менеджерам копировать их подход и потенциально снижая их прибыльность.
В главе обсуждается использование высокого левериджа в хедж-фондах, прежде всего за счет использования производных ценных бумаг и заемного капитала для арбитражных операций. Такой подход с высоким риском может привести к значительным убыткам в течение продолжительных периодов времени, что подчеркивает важность управления рисками в индустрии хедж-фондов.
Структура вознаграждения, обычно используемая менеджерами хедж-фондов, известная как «2 и 20», также рассматривается в этой главе. Эта структура влечет за собой комиссию за управление в размере 2% в зависимости от размера фонда и комиссию за результат в размере 20%, рассчитываемую от полученной прибыли. Механизм вознаграждения потенциально может обеспечить значительный доход для менеджеров хедж-фондов, независимо от их результатов.
По сравнению с менеджерами взаимных фондов, менеджеры хедж-фондов обладают значительно большей инвестиционной свободой. Управляющие взаимными фондами часто сталкиваются с ограничениями при выборе активов, продаже коротких позиций, маржинальной торговле и использовании кредитного плеча, включая использование производных ценных бумаг. Напротив, менеджеры хедж-фондов имеют больше свободы в этих аспектах, что позволяет им исследовать более широкий спектр инвестиционных возможностей.
В главе подчеркивается несколько предубеждений, связанных с хедж-фондами и их базами данных. Систематическая ошибка выживания возникает, когда в базу данных включаются только успешные хедж-фонды, что приводит к переоценке результатов деятельности отрасли. Предвзятость мгновенной истории относится к несоответствию между временем представления отчетов об эффективности и фактически достигнутой производительностью. Предвзятость отчетности и самоотбора возникает, когда фонды добровольно отчитываются о своей деятельности в коммерческие базы данных, что вносит потенциальные несоответствия в данные. Смещение сглаживания возникает из-за сложности точной оценки доходности неликвидных активов, что приводит к сглаженным показателям производительности.
Обсуждается эволюция баз данных хедж-фондов, при этом отмечается значительный сдвиг, произошедший в 1994 г. с созданием коммерческих баз данных. В этот период также наблюдался рост известных хедж-фондов, таких как Long-Term Capital Management, которые следовали стратегиям с высоким риском и испытали значительный рост перед своим окончательным крахом. В начале 2000-х хедж-фонды превзошли индекс S&P 500, что привело к резкому увеличению притока денежных средств и последующему увеличению количества хедж-фондов и активов под управлением. Институциональные инвесторы начали размещать свои портфели в хедж-фондах, привлеченные возможностью получения более высокой прибыли.
В главе вводятся понятия альфа и бета. Бета представляет собой систематический риск и измеряет чувствительность инвестиции к движениям рынка, при этом бета 1,0 указывает на тот же уровень риска, что и рынок в целом. Альфа представляет собой избыточный доход, генерируемый портфелем или инвестиционной стратегией, сверх того, что можно было бы ожидать, исходя из его бета. Альфу часто считают мерой умения менеджера генерировать прибыль.
Менеджеры хедж-фондов стремятся создать положительную альфу, используя различные инвестиционные стратегии, такие как длинные/короткие активы, события, глобальная макроэкономика и относительная стоимость. Каждая стратегия имеет свои уникальные характеристики и требует различного подхода к управлению рисками. Например, стратегии длинных/коротких акций включают в себя открытие как длинных, так и коротких позиций по акциям, чтобы получить прибыль как от роста, так и от падения цен. Стратегии, ориентированные на события, сосредоточены на конкретных корпоративных событиях, в то время как глобальные макростратегии предполагают принятие позиций, основанных на макроэкономических тенденциях и геополитических событиях. Стратегии относительной стоимости стремятся использовать расхождения в ценах между связанными ценными бумагами.
В главе также рассматриваются проблемы и ограничения, связанные с оценкой эффективности хедж-фондов. Отсутствие прозрачности в хедж-фондах затрудняет точное измерение их эффективности, а традиционные показатели эффективности, такие как коэффициент Шарпа и коэффициент информации, могут не отражать полную картину. Исследователи разработали альтернативные показатели, такие как коэффициент Омега и показатели просадки, чтобы лучше оценивать эффективность и риск хедж-фонда.
Кроме того, в главе подчеркивается важность должной осмотрительности при выборе хедж-фондов. Инвесторы должны тщательно оценить инвестиционную стратегию фонда, методы управления рисками, исторические результаты, а также опыт и послужной список управляющего фондом. Надлежащая комплексная проверка помогает инвесторам определить фонды, которые соответствуют их аппетиту к риску и инвестиционным целям.
Глава завершается обсуждением динамики финансового мира, в котором участвуют различные организации, такие как правительства, центральные банки и политики, каждый из которых привносит в свою политику свои мысли и планы. Этот динамичный характер требует, чтобы глобальные макростратеги обладали знаниями не только в макроэкономике, но и в политике, чтобы предсказывать смену парадигм центральных банков. Стратегии управляемых фьючерсов и проблемные ценные бумаги с фиксированным доходом представлены как два конкретных подхода в отрасли хедж-фондов, каждый из которых требует специальных знаний, исследований и анализа для эффективного выявления и использования возможностей.
В целом в главе представлен всесторонний обзор хедж-фондов, включая их характеристики, инвестиционные стратегии, структуру вознаграждения, оценку эффективности и проблемы. В нем подчеркиваются уникальные особенности и риски, связанные с хедж-фондами, подчеркивается важность управления рисками и должной осмотрительности для инвесторов, рассматривающих эти альтернативные инвестиционные инструменты.
Составные элементы управления рисками (FRM Part 1 2023 – Book 1 – Chapter 1)
Составные элементы управления рисками (FRM Part 1 2023 – Book 1 – Chapter 1)
Прежде чем углубиться в основы управления рисками, позвольте мне представиться, чтобы рассеять любые подозрения в том, что я похож на Джорджа Костанцу из того памятного эпизода «Сайнфелда», где он притворяется экспертом по управлению рисками. У меня есть полномочия, подтверждающие мои знания. Я имею докторскую степень в области финансов с 1993 года, закончил программу CFA примерно 10 лет спустя, а также имею степень бакалавра бухгалтерского учета и степень магистра финансов. Во время моей докторской программы я специализировался на эконометрике, пройдя несколько курсов на уровне доктора философии. Я преподавал различные финансовые дисциплины, в том числе корпоративные финансы и международные финансы, но наиболее важным для вас является мой опыт преподавания инвестиций и производных ценных бумаг как на уровне бакалавриата, так и на уровне магистратуры. Управление рисками — неотъемлемая часть этих тем, и я часто делюсь практическими выводами из своих занятий в наших дискуссиях.
Кроме того, я создал видео для каждой главы экзамена по управлению финансовыми рисками (FRM). В этих видео я стремлюсь дать всестороннее понимание материала, хотя сложно охватить все в одном видео. Каждое видео длится от 20 до 40 минут и включает в себя истории и аналогии, связанные со спортом, комедией и другими моими интересами. Я считаю, что эти примеры помогают учащимся запомнить концепции и эффективно применять их во время экзаменов. У нас есть множество видео для просмотра, и они охватывают все главы обеих частей экзамена FRM.
Говоря об экзаменах FRM, важно отметить, что они требуют серьезной подготовки. GARP (Всемирная ассоциация специалистов по управлению рисками) рекомендует примерно 240 часов обучения для каждой части экзамена. Подобно программе CFA, которая теперь предлагает 300 часов обучения, экзамены FRM требуют значительных временных затрат. Мои видео призваны предоставить вам фундаментальные знания, полезные ссылки и набор инструментов для эффективного подхода к экзамену. Точно так же, как квалифицированный рабочий с обеденным ведром, несущим необходимые инструменты, я хочу снабдить вас нужными ресурсами для решения конкретных задач во время экзамена.
Когда вы регистрируетесь на экзамен FRM, вы получаете официальные книги, содержащие все главы и некоторые практические вопросы. Кроме того, GARP предлагает платный доступ к практическим вопросам. Analyst Prep, с другой стороны, сжимает и обобщает материал из официальных книг в более управляемую структуру, позволяющую эффективно учиться. Трата тысячи часов на подготовку не гарантирует успеха, если вы не сосредоточены. Чтобы максимально повысить продуктивность, мы предоставляем банк вопросов с многочисленными практическими вопросами, а наши пробные экзамены очень эффективны для оценки вашего понимания.
Каждая глава начинается с целей обучения, которые я подчеркиваю в видео. В этой вводной главе, если бы мне пришлось выбирать тему, это был бы трехэтапный процесс эффективного управления рисками: выявление рисков, количественная оценка рисков и управление рисками. Эти цели охватывают такие понятия, как объяснение концепции риска, оценка инструментов и процедур управления рисками, определение ключевых классов риска и изучение факторов риска. В последующих слайдах и видеороликах мы подробно рассмотрим эти цели обучения, подчеркнув их важность и возможность проверки.
Теперь давайте сосредоточимся на определении риска и управлении им. Риск можно определить как потенциальную изменчивость доходности относительно ожидаемой доходности. Он представляет собой неопределенность и изменчивость, которые можно количественно определить с точки зрения вероятностей. Однако существует также тип изменчивости, называемый неопределенностью, который вообще не поддается количественной оценке. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим аналогию с баскетболом. Представьте себе, как Леброн Джеймс наблюдает за результативностью штрафных бросков в течение сезона. Основываясь на его игре в регулярном сезоне, мы можем оценить его процент попаданий в плей-офф. Эта изменчивость представляет собой риск. Однако, если происходят непредсказуемые события, такие как выключение света во время его выстрела, это представляет собой неопределенность. Финансовые учреждения сталкиваются с подобными ситуациями, когда неожиданные события приводят к значительным убыткам, и очень важно быть готовым к таким сценариям.
Этот системный риск влияет на все ценные бумаги на рынке и не может быть устранен посредством диверсификации. Он обусловлен макроэкономическими факторами и событиями, влияющими на весь рынок, такими как изменения процентных ставок, инфляция, геополитические события и экономический спад.
С другой стороны, специфический рыночный риск, также известный как несистемный риск или идиосинкразический риск, уникален для отдельных ценных бумаг или секторов. Его можно уменьшить или устранить за счет диверсификации. Этот вид риска связан с факторами, характерными для конкретной компании, отрасли или региона. Примеры включают изменения в руководстве, отзыв продукции, давление со стороны конкурентов, а также юридические или нормативные проблемы.
Еще одной важной категорией риска является кредитный риск. Это относится к риску невыполнения долгового обязательства заемщиком. Кредитный риск может возникнуть в результате кредитной деятельности, инвестиций в облигации или любой формы предоставления кредита. На него влияют такие факторы, как кредитоспособность заемщика, условия кредитного договора и макроэкономические условия.
Операционный риск является еще одним существенным видом риска. Он включает в себя риск потерь в результате неадекватных или сбойных внутренних процессов, людей и систем или в результате внешних событий. Операционный риск включает в себя риски, связанные с технологическими сбоями, мошенничеством, человеческими ошибками, правовыми проблемами и вопросами соответствия, а также стихийными бедствиями.
Риск ликвидности – это риск невозможности купить или продать актив быстро и по справедливой цене. Это возникает из-за отсутствия участников рынка, желающих торговать активом, или из-за ограничений доступа к необходимым средствам. Риск ликвидности может привести к более высоким транзакционным издержкам, задержкам в исполнении сделок или даже к невозможности продать актив при необходимости.
Другие виды риска включают юридический риск, возникающий в результате судебных исков, действий регулирующих органов или изменений в законодательстве; политический риск, связанный с политической нестабильностью, изменениями политики или геополитическими событиями; и репутационный риск, который относится к потенциальному ущербу для репутации организации и ценности бренда.
Управление рисками — это процесс выявления, оценки и приоритизации рисков, а также реализации стратегий по их смягчению или управлению. Это включает в себя понимание характера и потенциального воздействия различных рисков, разработку политик и процедур управления рисками, а также мониторинг и анализ подверженности рискам на постоянной основе.
Эффективное управление рисками требует сочетания качественного и количественного анализа, методов измерения рисков и стратегий снижения рисков. Это включает в себя установление уровней допустимого риска, диверсификацию инвестиций, реализацию мер по контролю рисков и наличие планов на случай непредвиденных обстоятельств для устранения потенциальных неблагоприятных событий.
В контексте экзамена на менеджера по финансовым рискам (FRM) решающее значение имеет понимание различных типов рисков и управления ими. Экзамен охватывает широкий круг тем, связанных с управлением рисками, включая измерение и моделирование рисков, финансовые рынки и продукты, кредитный риск, операционный риск, а также нормативные и правовые аспекты управления рисками.
Изучая и понимая эти концепции, кандидаты могут развивать знания и навыки, необходимые для эффективного выявления, анализа и управления рисками в различных финансовых контекстах. Цель состоит в том, чтобы улучшить процесс принятия решений и защитить финансовое благополучие отдельных лиц, организаций и общества в целом.
Рассматривая выход Procter & Gamble (P&G) на рынок и их план по выпуску облигаций на сумму 500 миллионов долларов, инвестиционно-банковское сообщество, вероятно, воспримет это как безопасную инвестицию благодаря давнему присутствию и репутации P&G. Ожидается, что с тысячелетней историей P&G останется стабильной и надежной, что сделает их облигации надежным вариантом для инвестиций. Однако, если такой человек, как Джим, открывающий свою собственную компанию под названием Jim's Soap Company, обратится к инвестиционно-банковскому сообществу за кредитом в 500 миллионов долларов, банкиры могут задуматься. Мыловаренная компания Джима — это новое предприятие с ограниченными активами и неопределенным будущим. Инвестиционные банкиры, вероятно, отнесутся скептически и не захотят браться за такие рискованные инвестиции.
Состояние экономики играет значительную роль в определении готовности банков ссужать капитал. Во время экономического бума банки более склонны предоставлять кредиты, так как доступно множество прибыльных проектов. В условиях растущей экономики у компаний больше шансов собрать достаточно средств для погашения своих облигаций. И наоборот, во время рецессии заемщики изо всех сил пытаются получить доход, что увеличивает вероятность неплатежа по своим облигациям. Экономические спады усиливают последствия экономического спада, создавая проблемы для заемщиков по выполнению своих финансовых обязательств.
Кроме того, риск концентрации является важным фактором для финансовых учреждений. Если банк, такой как Jim's Bank, специализируется на кредитовании лиц с определенными характеристиками, например, тех, кто покупает дома стоимостью от 100 000 до 200 000 долларов США при нестабильной занятости и многочисленных расходах, их кредитный портфель не отличается диверсификацией. В таких случаях, если один заемщик не выполнит свои обязательства, это может привести к цепной реакции, когда другие заемщики также могут не выполнить свои обязательства. Агентства кредитного рейтинга выявят это отсутствие диверсификации и выразят озабоченность по поводу базы активов банка.
Риск ликвидности является еще одним важным аспектом, который необходимо учитывать. Ликвидность относится к способности быстро конвертировать активы в наличные деньги. Это необходимо для погашения краткосрочных обязательств. Компании необходимо обеспечить достаточный денежный поток или легко конвертируемые активы, такие как дебиторская задолженность и товарно-материальные запасы, для выполнения своих краткосрочных обязательств. Это гарантирует, что компания может эффективно управлять своими краткосрочными финансовыми потребностями. Кроме того, риск ликвидности финансирования возникает, когда компании полагаются на финансовые ценные бумаги, такие как коммерческие бумаги или соглашения об обратном выкупе, для выполнения своих обязательств. Если эти ценные бумаги не могут быть легко проданы или проданы, это может привести к значительным дисконтам, что затруднит выполнение финансовых обязательств.
Операционные риски возникают из-за недостатков в деятельности компании. Эти недостатки могут проявляться в виде ошибок управления, неадекватных систем или средств контроля и других неэффективных операций. Риск борьбы с отмыванием денег является примером операционного риска, с которым сталкивается индустрия финансовых услуг. Финансовые учреждения обязаны не допускать, чтобы преступники маскировали незаконно полученные средства под законный доход. Внедрение эффективных систем и моделей для выявления и пресечения такой незаконной деятельности имеет решающее значение для управления операционными рисками.
Кибератаки представляют серьезную угрозу для финансовых учреждений, поэтому крайне важно принять надежные меры кибербезопасности. Модельный риск — еще одна область, требующая тщательного управления. Модели используются для обработки данных и прогнозирования, но если вводимые данные ошибочны или неточны, это может привести к ошибочным выводам. Обеспечение того, чтобы модели точно отражали реальность, является критически важной задачей.
Деловые стратегические и репутационные риски также являются важными соображениями. Деловой риск относится к изменчивости операционного дохода, что указывает на то, что предприятия могут столкнуться с колебаниями доходов и расходов. Стратегические планы, сформулированные советами директоров, направляют бизнес к их видению и предполагают значительные инвестиции в активы. Эти инвестиции сопряжены с неотъемлемыми рисками и требуют тщательного управления. Репутационный риск относится к потенциальному ущербу для репутации компании из-за негативных событий или действий. Защита репутации и управление ею имеют решающее значение для поддержания доверия и авторитета среди клиентов и заинтересованных сторон.
Для эффективного управления рисками крайне важно сосредоточиться не только на известных, но и на неизвестных рисках. Важно понимать, чего мы не знаем, и признавать свои слабости. Эта концепция применима не только к управлению финансовыми рисками, но и к различным аспектам жизни, например, к тренерским решениям в спорте.Двигаясь вниз по диаграмме, мы натыкаемся на известные неизвестные. Это риски, о которых мы знаем, но не располагаем полной информацией или пониманием. Важно активно искать знания и собирать соответствующие данные, чтобы уменьшить неопределенность, связанную с этими рисками. Проведение тщательных исследований, консультации с экспертами и ознакомление с отраслевыми тенденциями могут помочь в решении известных неизвестных вопросов.
Двигаясь дальше, мы сталкиваемся с неизвестными известными. Это риски, которые мы неосознанно упускаем из виду или недооцениваем. Иногда мы обладаем информацией об этих рисках, но не осознаем их значения или воздействия. Чтобы смягчить неизвестное известное, необходимо развивать культуру открытого общения, непрерывного обучения и самоанализа. Регулярные оценки рисков, внутренние аудиты и внешние оценки могут выявить скрытые риски и обеспечить их надлежащее устранение.
Наконец, внизу диаграммы мы находим неизвестные неизвестные. Это риски, которые непредвиденны и полностью выходят за рамки наших знаний. Поскольку мы не можем предсказать эти риски, управление ими становится сложной задачей. Однако внедрение надежных методов управления рисками может помочь повысить устойчивость и гибкость для адаптации к непредвиденным событиям. Сохранение гибкости, диверсификация инвестиций, проведение анализа сценариев и стресс-тестирование могут повысить нашу готовность к решению неизвестных проблем.
В целом, эффективное управление рисками включает выявление, анализ и управление рисками на разных уровнях осведомленности. Это требует активного подхода, непрерывного обучения и готовности адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. Принимая во внимание известные риски, неизвестные риски и взаимодействие между ними, отдельные лица и организации могут принимать обоснованные решения, защищать свои интересы и с большей уверенностью преодолевать неопределенности.
Как фирмы управляют финансовыми рисками? (FRM Часть 1 2023 – Книга 1 – Глава 2)
Как фирмы управляют финансовыми рисками? (FRM Часть 1 2023 – Книга 1 – Глава 2)
Первая книга из увлекательной серии «Основы управления рисками» посвящена тонкостям управления финансовыми рисками и привлекает внимание читателей по всему миру. Среди его глав выделяется одна из фаворитов, предлагающая захватывающее исследование известной модели ценообразования опционов Блэка-Шоулза Мертона. Эта глава имеет большое значение для тех, кто хочет понять динамику ценообразования опционов. Кроме того, в нем обсуждается ощутимое влияние риска цен на сырьевые товары на пивоваренные заводы с особым акцентом на Anheuser-Busch, что находит отклик у читателей, имеющих личное отношение к теме. Эта увлекательная глава охватывает различные аспекты управления рисками, включая подверженность риску, склонность к риску, принятие решений о рисках, а также преимущества и недостатки различных подходов. В нем также рассматриваются операционные и финансовые риски, кульминацией которых является познавательный дискурс о деривативах. Давайте теперь отправимся в подробное путешествие по содержанию этой главы.
Навигация по подверженности риску: наше исследование начинается с изучения того, как организации справляются со своей подверженностью риску. Глава проливает свет на четыре основных подхода к управлению рисками. Первый подход — принятие риска, который включает в себя понимание, признание и сохранение риска без стремления к его устранению или смягчению. Используя экономические и финансовые принципы, фирмы оценивают предельные затраты на снижение риска по сравнению с предельной выгодой от принятия риска. Они признают, что принятие определенных рисков может привести к положительным результатам, таким как использование колебаний процентных ставок или перекладывание расходов на потребителей.
Второй подход – избегать риска, когда это возможно. Однако эта стратегия может быть применима не для всех видов деятельности. Определенные риски, такие как утечка данных при распространении дебетовых карт, неизбежны. В таких случаях фирмы сосредотачиваются на управлении и снижении рисков, с которыми они сталкиваются.
Третий подход включает смягчение рисков, направленное на снижение вероятности возникновения рисков. Фирмы применяют такие меры, как увеличение первоначальных взносов, дополнительные требования к залогу или передачу рисков через юридические контракты, такие как страхование или деривативы. Хотя снижение рисков снижает конкретные риски, оно может создавать новые риски для третьих сторон.
Последним подходом является передача риска, что влечет за собой юридическую и договорную передачу риска другим сторонам. Это может быть достигнуто с помощью страхования или производных контрактов. Однако при передаче риска организации должны учитывать потенциальные риски, связанные с третьей стороной.
Склонность к риску и решения по управлению рисками. В этой главе более подробно рассматривается взаимосвязь между склонностью к риску и решениями по управлению рисками. Аппетит к риску относится к типу и степени риска, который коммерческие банки и финансовые учреждения готовы принять, сохранить или принять на себя. На него влияет культура риска, установленная советом директоров и директором по управлению рисками. Письменное заявление о риск-аппетите описывает бизнес-риски организации, основные компетенции и ее готовность управлять рисками и принимать их в определенных границах. Это заявление об аппетите к риску служит руководящим принципом для реализации механизмов, которые согласовывают повседневные, еженедельные и ежемесячные операции с аппетитом к риску организации.
Создание надежной системы управления рисками. Комплексная система управления рисками занимает центральное место, начиная с определения аппетита к риску. Это влечет за собой оценку профиля рисков организации, понимание ее подверженности рискам и определение потенциала риска — максимального уровня риска, который организация может допустить. Аппетит к риску находится между профилем риска и потенциалом риска и служит ориентиром для принятия решений по управлению рисками. Затем система переходит к картированию рисков, часто используя такие инструменты, как электронные таблицы Excel, для моделирования различных сценариев и прогнозирования воздействия таких факторов, как колебания процентных ставок. Это сопоставление позволяет организациям оценить потенциальную стоимость своих кредитов или инвестиций в различных условиях. После того, как риски нанесены на карту, фирмы активизируют свою склонность к риску, работая в определенных границах и соответствующим образом реализуя план управления рисками.
Преимущества и недостатки различных подходов. Далее в главе обсуждаются преимущества и недостатки, связанные с различными подходами к управлению рисками. Принятие риска открывает потенциал для благоприятных результатов и может быть рентабельным в определенных ситуациях. Однако он также подвергает организации полному влиянию негативных событий, что может привести к значительным убыткам в случае реализации рисков.
Избегание риска может быть эффективной стратегией, когда это осуществимо, поскольку исключает возможность негативных последствий. Однако это может ограничивать деловые возможности и препятствовать потенциалу роста, поскольку определенные риски присущи конкретным отраслям или видам деятельности.
Снижение рисков с помощью таких мер, как увеличение залога или договоры о передаче рисков, помогает снизить вероятность и влияние рисков. Он обеспечивает определенный уровень защиты и позволяет организациям сохранять контроль над своими операциями. Тем не менее, его внедрение может быть дорогостоящим и не может полностью устранить все риски. Более того, это создает потенциал для новых рисков, связанных с третьими лицами.
Передача риска, особенно посредством страхования или производных контрактов, позволяет организациям перекладывать риски, которые они не хотят или не могут нести сами. Он обеспечивает высокий уровень защиты от рисков. Однако это требует тщательного выбора надежных контрагентов и может повлечь за собой дополнительные расходы.
Операционные и финансовые риски. В главе также рассматриваются операционные и финансовые риски. Операционные риски связаны с внутренними процессами, системами и человеческими факторами внутри организации. Примеры включают мошенничество, технологические сбои, проблемы с соблюдением правовых и нормативных требований и ошибки сотрудников. Организации используют различные стратегии, такие как внедрение надежного внутреннего контроля, проведение регулярных аудитов и инвестиции в надежные системы и инфраструктуру, чтобы снизить операционные риски.
Финансовые риски, с другой стороны, относятся к потенциальному неблагоприятному воздействию на финансовые результаты и положение. Эти риски включают рыночный риск, кредитный риск, риск ликвидности и процентный риск. Организации управляют финансовыми рисками, диверсифицируя инвестиции, проводя тщательную оценку кредитоспособности, поддерживая адекватные буферы ликвидности и применяя стратегии хеджирования.
Производные инструменты и управление рисками. Глава завершается содержательным обсуждением деривативов как основных инструментов управления рисками. Производные финансовые инструменты — это финансовые инструменты, стоимость которых зависит от базового актива или эталона. Они позволяют организациям хеджировать колебания цен, изменения процентных ставок и другие факторы риска. Известные деривативы включают опционы, фьючерсы, свопы и форвардные контракты.
Производные инструменты позволяют организациям снизить подверженность определенным рискам, зафиксировать цены и управлять неопределенностями. Однако они также влекут за собой собственный набор рисков, таких как риск контрагента, риск ликвидности и рыночный риск. Организации должны тщательно оценивать и отслеживать риски, связанные с деривативами, гарантируя, что они обладают необходимым опытом и системами для эффективного управления ими.
Как упоминалось ранее, в этой главе подробно рассматривается управление рисками и хеджирование, подчеркивая важность сопоставления существующих позиций, включая страхование и деривативные контракты. Этот процесс позволяет определить будущий денежный поток. Четкое понимание экономики имеет решающее значение, поскольку эти риски неразрывно связаны с основной экономикой.
Картирование рисков играет ключевую роль в выявлении и анализе часто упускаемых из виду рисков, способствуя всестороннему пониманию существующих рисков и обеспечивая эффективное управление рисками предприятия. Путем оценки совокупного уровня и вклада различных подразделений внутри организации можно добиться более точной оценки общего риска, что позволит принять соответствующие меры для его снижения.
Хеджирование, важнейший аспект управления рисками, включает в себя приобретение базовой позиции по активу и использование других рынков, таких как деривативы, для компенсации возможных убытков. Например, фермер, выращивающий кукурузу, ищущий защиты от снижения цен на кукурузу, может открыть короткую позицию на рынке деривативов. Такой подход позволяет им хеджировать свои риски и обеспечивать более стабильный доход.
Можно использовать различные инструменты хеджирования, включая свопы, форвардные контракты и фьючерсные контракты. Свопы облегчают обмен денежными потоками между сторонами, позволяя им получать выгоду от различных активов. Форвардные контракты предполагают согласие торговать активом в будущем, в то время как фьючерсные контракты представляют собой стандартные форвардные контракты, торгуемые на биржах, что обеспечивает больший рынок и снижает риск дефолта.
Хеджирование предлагает несколько преимуществ, включая снижение капитальных затрат, защиту капитала, получение выгоды от денежных потоков, повышение предсказуемости и улучшение управления. Внедряя стратегии хеджирования, организации могут свести к минимуму потенциальное влияние неблагоприятных движений рынка и повысить свою финансовую стабильность. Хеджирование позволяет более точно составлять бюджет и финансовое планирование, поскольку помогает организациям предвидеть и снижать риски, которые в противном случае могли бы привести к значительным финансовым потерям.
Однако хеджирование не обходится без затрат и проблем. Это может быть сложный процесс, требующий опыта в ценообразовании деривативов и глубокого понимания основных рисков. Неправильное картирование или опора на ошибочные модели могут привести к неэффективным стратегиям хеджирования и потенциальным убыткам. Кроме того, существует риск непредвиденных последствий, таких как неверный риск, когда инструмент хеджирования движется в направлении, противоположном предполагаемой защите.
Для реализации эффективных стратегий хеджирования также необходима надежная система корпоративного управления. Требуется четкая связь и координация между различными отделами и заинтересованными сторонами внутри организации, чтобы обеспечить соответствие общей структуре управления рисками. Надлежащий надзор, мониторинг и оценка деятельности по хеджированию жизненно важны для своевременного выявления и решения любых проблем.
Кроме того, проблемы могут возникнуть из-за потенциального неправильного понимания или недосмотра рисков, неправильного картирования и неадекватной оценки рисков. Крайне важно решать эти проблемы, внедряя эффективные методы управления рисками, проводя регулярные проверки и стресс-тесты, а также поддерживая динамичный подход к стратегиям хеджирования, которые могут адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.
В заключение, глава об управлении финансовыми рисками и ценообразовании опционов в серии «Основы управления рисками» предлагает читателям всестороннее исследование того, как организации управляют финансовыми рисками. От понимания различных подходов к управлению рисками до оценки аппетита к риску и принятия обоснованных решений по управлению рисками в этой главе рассматриваются важнейшие аспекты управления рисками. В нем подчеркиваются преимущества и недостатки каждого подхода, обсуждаются операционные и финансовые риски и подчеркивается роль производных финансовых инструментов как инструментов управления рисками. Углубляясь в эти темы, глава снабжает читателей ценными знаниями и идеями, позволяющими ориентироваться в сложном мире управления финансовыми рисками и принимать обоснованные решения для защиты финансового благополучия своих организаций.