การวิเคราะห์ความเสี่ยงคืออะไร?
การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นกระบวนการในการประเมินความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ที่เกิดขึ้นภายในองค์กรภาครัฐหรือภาคสิ่งแวดล้อม การวิเคราะห์ความเสี่ยงคือการศึกษาความไม่แน่นอนพื้นฐานของการกระทำที่กำหนดและหมายถึงความไม่แน่นอนของกระแสเงินสดที่คาดการณ์ความแปรปรวนของพอร์ตโฟลิโอหรือผลตอบแทนหุ้นความน่าจะเป็นของความสำเร็จหรือความล้มเหลวของโครงการ นักวิเคราะห์ความเสี่ยงมักทำงานควบคู่กับผู้เชี่ยวชาญด้านการคาดการณ์เพื่อลดผลกระทบเชิงลบที่คาดไม่ถึงในอนาคต
ประเด็นที่สำคัญ
- การวิเคราะห์ความเสี่ยงเป็นกระบวนการในการประเมินความเป็นไปได้ของเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ที่เกิดขึ้นภายในองค์กรภาครัฐหรือภาคสิ่งแวดล้อม ความเสี่ยงสามารถวิเคราะห์ได้โดยใช้วิธีการต่าง ๆ รวมถึงผู้ที่ตกอยู่ภายใต้หมวดหมู่ของปริมาณและคุณภาพการวิเคราะห์ความเสี่ยงยังคงเป็นศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์
ทำความเข้าใจกับการวิเคราะห์ความเสี่ยง
นักวิเคราะห์ความเสี่ยงเริ่มต้นด้วยการระบุสิ่งที่อาจผิดพลาด เหตุการณ์เชิงลบที่อาจเกิดขึ้นจะถูกชั่งน้ำหนักเทียบกับเมตริกความน่าจะเป็นเพื่อวัดความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ในที่สุดการวิเคราะห์ความเสี่ยงพยายามประเมินขอบเขตของผลกระทบที่จะเกิดขึ้นหากเหตุการณ์เกิดขึ้น
การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณ
การวิเคราะห์ความเสี่ยงอาจเป็นเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ ภายใต้การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณรูปแบบความเสี่ยงถูกสร้างขึ้นโดยใช้แบบจำลองหรือสถิติที่กำหนดขึ้นเพื่อกำหนดค่าตัวเลขให้กับความเสี่ยง อินพุตที่ส่วนใหญ่เป็นข้อสันนิษฐานและตัวแปรสุ่มถูกป้อนเข้าสู่แบบจำลองความเสี่ยง
สำหรับช่วงของอินพุตที่กำหนดโมเดลจะสร้างช่วงของเอาต์พุตหรือผลลัพธ์ ตัวแบบถูกวิเคราะห์โดยใช้กราฟการวิเคราะห์สถานการณ์และ / หรือการวิเคราะห์ความอ่อนไหวโดยผู้จัดการความเสี่ยงในการตัดสินใจเพื่อลดและจัดการกับความเสี่ยง
การจำลอง Monte Carlo สามารถใช้เพื่อสร้างช่วงของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการตัดสินใจหรือการดำเนินการ การจำลองเป็นเทคนิคเชิงปริมาณที่คำนวณผลลัพธ์สำหรับตัวแปรอินพุตสุ่มซ้ำ ๆ โดยใช้ชุดค่าอินพุตที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง ผลลัพธ์ที่ได้จากแต่ละอินพุตจะถูกบันทึกและผลลัพธ์สุดท้ายของตัวแบบคือการกระจายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด ผลลัพธ์สามารถสรุปได้ในกราฟการกระจายที่แสดงการวัดแนวโน้มกลางบางอย่างเช่นค่าเฉลี่ยและค่ามัธยฐานและการประเมินความแปรปรวนของข้อมูลผ่านส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและความแปรปรวน
ผลลัพธ์ยังสามารถประเมินได้โดยใช้เครื่องมือการจัดการความเสี่ยงเช่นการวิเคราะห์สถานการณ์และตารางความไว การวิเคราะห์สถานการณ์แสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดกลางและเลวร้ายที่สุดของเหตุการณ์ใด ๆ การแยกผลลัพธ์ที่แตกต่างจากดีที่สุดไปหาแย่ที่สุดให้ข้อมูลเชิงลึกที่สมเหตุสมผลสำหรับผู้จัดการความเสี่ยง
ตัวอย่างเช่น บริษัท อเมริกันที่ดำเนินงานในระดับโลกอาจต้องการทราบว่ากำไรจะเป็นอย่างไรหากอัตราแลกเปลี่ยนของประเทศที่เลือกแข็งแกร่งขึ้น ตารางความไวแสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์แตกต่างกันอย่างไรเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงตัวแปรหรือสมมติฐานอย่างน้อยหนึ่งแบบ ผู้จัดการพอร์ตอาจใช้ตารางความไวเพื่อประเมินว่าการเปลี่ยนแปลงค่าที่แตกต่างกันของการรักษาความปลอดภัยในพอร์ตโฟลิโอจะมีผลต่อความแปรปรวนของพอร์ตโฟลิโออย่างไร เครื่องมือการจัดการความเสี่ยงประเภทอื่น ได้แก่ ต้นไม้การตัดสินใจและการวิเคราะห์แบบคุ้มทุน
การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคุณภาพ
การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคุณภาพเป็นวิธีการวิเคราะห์ที่ไม่ได้ระบุและประเมินความเสี่ยงด้วยการจัดอันดับเชิงตัวเลขและเชิงปริมาณ การวิเคราะห์เชิงคุณภาพเกี่ยวข้องกับคำจำกัดความที่เป็นลายลักษณ์อักษรเกี่ยวกับความไม่แน่นอนการประเมินขอบเขตของผลกระทบ (หากความเสี่ยงเกิดขึ้น) และแผนการตอบโต้ในกรณีที่เกิดเหตุการณ์เชิงลบ
ตัวอย่างของเครื่องมือความเสี่ยงเชิงคุณภาพ ได้แก่ การวิเคราะห์ SWOT สาเหตุและผลกระทบแผนภาพการตัดสินใจทฤษฎีเกม ฯลฯ บริษัท ที่ต้องการวัดผลกระทบของการละเมิดความปลอดภัยบนเซิร์ฟเวอร์อาจใช้เทคนิคความเสี่ยงเชิงคุณภาพเพื่อช่วยเตรียมความพร้อมสำหรับการสูญหาย รายได้ที่อาจเกิดขึ้นจากการฝ่าฝืนข้อมูล
ในขณะที่นักลงทุนส่วนใหญ่มีความกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงขาลงในทางคณิตศาสตร์ความเสี่ยงคือความแปรปรวนทั้งกับขาลงและกลับหัว
ธุรกิจขนาดใหญ่เกือบทุกประเภทต้องการการวิเคราะห์ความเสี่ยงขั้นต่ำ ตัวอย่างเช่นธนาคารพาณิชย์จำเป็นต้องป้องกันความเสี่ยงจากอัตราแลกเปลี่ยนของสินเชื่อต่างประเทศอย่างเหมาะสมในขณะที่ห้างสรรพสินค้าขนาดใหญ่จะต้องคำนึงถึงความเป็นไปได้ของรายได้ที่ลดลงเนื่องจากภาวะเศรษฐกิจถดถอยทั่วโลก สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าการวิเคราะห์ความเสี่ยงช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถระบุและลดความเสี่ยง แต่ไม่ควรหลีกเลี่ยงอย่างสมบูรณ์
ตัวอย่างการวิเคราะห์ความเสี่ยง: มูลค่าที่ความเสี่ยง (VaR)
Value at Risk (VaR) เป็นสถิติที่ใช้วัดและกำหนดระดับความเสี่ยงทางการเงินภายใน บริษัท พอร์ตโฟลิโอหรือตำแหน่งในกรอบเวลาที่กำหนด ตัวชี้วัดนี้ใช้กันมากที่สุดโดยการลงทุนและธนาคารพาณิชย์เพื่อกำหนดขอบเขตและอัตราส่วนการเกิดขึ้นของการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นในพอร์ตการลงทุนของสถ ผู้จัดการความเสี่ยงใช้ VaR เพื่อวัดและควบคุมระดับความเสี่ยง หนึ่งสามารถใช้การคำนวณ VaR กับตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจงหรือพอร์ตการลงทุนทั้งหมดหรือเพื่อวัดความเสี่ยงของ บริษัท
VaR คำนวณโดยการเปลี่ยนผลตอบแทนในอดีตจากที่แย่ที่สุดไปหาดีที่สุดด้วยการสันนิษฐานว่าผลตอบแทนจะเกิดขึ้นซ้ำโดยเฉพาะในกรณีที่มีความเสี่ยง ตัวอย่างประวัติศาสตร์ลองดู Nasdaq 100 ETF ซึ่งซื้อขายภายใต้สัญลักษณ์ QQQ (บางครั้งเรียกว่า "คิวบ์") และเริ่มซื้อขายในเดือนมีนาคม 1999 ถ้าเราคำนวณผลตอบแทนรายวันเราจะสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลาย มากกว่า 1, 400 คะแนน โดยทั่วไปที่เลวร้ายที่สุดจะมองเห็นทางด้านซ้ายในขณะที่ผลตอบแทนที่ดีที่สุดจะอยู่ทางด้านขวา
เป็นเวลานานกว่า 250 วันผลตอบแทนรายวันสำหรับ ETF จะถูกคำนวณระหว่าง 0% ถึง 1% ในเดือนมกราคม 2000 ETF ส่งคืน 12.4% แต่มีจุดที่ ETF ส่งผลให้เกิดการสูญเสียเช่นกัน ที่แย่ที่สุด ETF ก็ขาดทุนทุกวัน 4% ถึง 8% ช่วงเวลานี้เรียกว่าอีทีเอฟที่แย่ที่สุด 5% จากผลตอบแทนในอดีตเหล่านี้เราสามารถสันนิษฐานได้ด้วยความมั่นใจ 95% ว่าการขาดทุนที่ใหญ่ที่สุดของอีทีเอฟจะไม่เกิน 4% ดังนั้นหากเราลงทุน $ 100 เราสามารถพูดได้อย่างมั่นใจ 95% ว่าความสูญเสียของเราจะไม่เกิน $ 4
สิ่งหนึ่งที่สำคัญที่ต้องจำไว้ VaR ไม่ได้ให้ความแน่นอนแก่นักวิเคราะห์ แต่เป็นการประมาณตามความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็นจะสูงขึ้นหากคุณพิจารณาถึงผลตอบแทนที่สูงขึ้นและพิจารณาผลตอบแทนที่แย่ที่สุดเพียง 1% ความสูญเสียของ Nasdaq 100 ETF ที่ 7% ถึง 8% เป็นผลการดำเนินงานที่แย่ที่สุด 1% ดังนั้นเราสามารถสันนิษฐานได้ว่ามีความมั่นใจ 99% ว่าผลตอบแทนที่เลวร้ายที่สุดของเราจะไม่ทำให้เราสูญเสียเงินลงทุน 7 ดอลลาร์ เราสามารถพูดด้วยความมั่นใจ 99% ว่าการลงทุน $ 100 จะทำให้เราสูญเสียสูงสุดเพียง $ 7
ข้อ จำกัด ของการวิเคราะห์ความเสี่ยง
ความเสี่ยงเป็นตัวชี้วัดความน่าจะเป็นดังนั้นจึงไม่สามารถบอกคุณได้ว่าอะไรคือความเสี่ยงที่แน่นอนของคุณในเวลาที่กำหนดเฉพาะสิ่งที่การกระจายความสูญเสียที่เป็นไปได้มีแนวโน้มว่าจะเกิดขึ้นเมื่อใด นอกจากนี้ยังไม่มีวิธีการมาตรฐานสำหรับการคำนวณและวิเคราะห์ความเสี่ยงและแม้แต่ VaR ก็สามารถมีวิธีการเข้าถึงงานได้หลายวิธี ความเสี่ยงมักเกิดขึ้นโดยใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นซึ่งมักจะเกิดขึ้นจริงและไม่สามารถอธิบายเหตุการณ์ที่รุนแรงหรือ "หงส์ดำ" ได้
วิกฤตการณ์ทางการเงินในปี 2551 ที่เผชิญกับปัญหาเหล่านี้ในขณะที่การคำนวณ VaR ที่ค่อนข้างเป็นพิษเป็นภัยทำให้เกิดเหตุการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากพอร์ตสินเชื่อจำนองซับไพรม์ ระดับความเสี่ยงก็ถูกประเมินต่ำเช่นกันซึ่งส่งผลให้อัตราส่วนความสามารถในการก่อหนี้สูงมากในพอร์ตการลงทุนแบบซับไพรม์ ผลที่ตามมาคือการประเมินเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและขนาดความเสี่ยงต่ำเกินไปทำให้สถาบันไม่สามารถครอบคลุมการสูญเสียหลายพันล้านดอลลาร์ในขณะที่ค่าจำนองซับไพรม์ถูกยุบ
