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風(fēng)險(xiǎn)投資中的的風(fēng)險(xiǎn)評估方法
風(fēng)險(xiǎn)投資中的的風(fēng)險(xiǎn)評估方法
風(fēng)險(xiǎn)評估是對風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的重要環(huán)節(jié), 通過分析風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生 的概率及估算風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)損失, 來對投資過程可能產(chǎn)生的 危害程度進(jìn)行一個綜合評判。一般采用數(shù)學(xué)方法和模型,并運(yùn)用計(jì)算 機(jī)系統(tǒng),通過預(yù)測各風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率,風(fēng)險(xiǎn)程度的大小,借助一 定的模型和數(shù)量公式測算綜合的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),并與設(shè)定的止損位比較, 正確地估計(jì)自身所承受的風(fēng)險(xiǎn),從而進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理。具體方法 包括:
一、方差法
方差法是度量風(fēng)險(xiǎn)投資的常用方法。 將風(fēng)險(xiǎn)投資的收益視為一個 隨機(jī)變量,則它的方差就代表不確定程度或者說風(fēng)險(xiǎn)程度。方差是反 映隨機(jī)變量與其期望值的偏離程度的數(shù)值, 是隨機(jī)變量各個可能值對 其期望值的離差平方的數(shù)學(xué)期望。
設(shè):隨機(jī)變量為 x,其方差為 D(x),則:
D(x)=E[x-E(x)]2
(式 1—1)
式中:E(x)——隨機(jī)變量 x 的期望值。
對于離散型隨機(jī)變量,其方差的計(jì)算公式為:
式中:PK——隨機(jī)變量 X 為 Xk 的概率
XK——第 K 個可能值
對于連續(xù)型隨機(jī)變量,其方差的計(jì)算公式為:
式中:f(x)——隨機(jī)變量 x 的概率密度函數(shù)。
在實(shí)際應(yīng)用中,為了便于分析,通常還引入與隨機(jī)變量具有相同 量綱的量,記為 σ(x),稱之為標(biāo)準(zhǔn)差或均方差。
二、β 系數(shù)與資本資產(chǎn)定價(jià)模型
資本資產(chǎn)定價(jià)模型由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家 W.F. Sharpe 博士于 20 世紀(jì) 60 年代中期首次提出, Sharpe 博士在資產(chǎn)定價(jià)等金融經(jīng)濟(jì)學(xué) 領(lǐng)域成果卓著,并榮獲 1990 年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎。
資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)認(rèn)為,在一個高度發(fā)達(dá)的資本市場, 任何投資視為購買某種證券的行為,證券價(jià)值(格)的波動是投資者承 擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。全部風(fēng)險(xiǎn)可分為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn);有效的投資組合
可使投資者承受的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)為零;系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)亦稱為市場風(fēng)險(xiǎn),表示 由那些基本影響因素(能影響所有資產(chǎn)價(jià)值)的變化而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。
CAPM 已被廣泛用于證券投資分析,從投資者的角度看,CAPM 具有以下含義:
1.投資者要求的必要報(bào)酬率部分地決定于無風(fēng)險(xiǎn)利率;
2.投資收益率與市場總體收益期望之間的相關(guān)程度對于必要報(bào) 酬率有顯著影響;
3.任何投資者都不可能回避市場的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn);
4.謀求較高的收益必須承擔(dān)較大的風(fēng)險(xiǎn),這種權(quán)衡取決于投資 者的期望效用。
風(fēng)險(xiǎn)投資同樣是一種權(quán)益投資, 風(fēng)險(xiǎn)投資分析與證券分析有許多 相似之處,CAPM 同樣適用于風(fēng)險(xiǎn)投資中風(fēng)險(xiǎn)與收益的評估。
模型的形式相當(dāng)簡潔:某一資產(chǎn)的投資收益率
Ri=Rf+βi(Rm-Rf)
(式 2—1)
式中; Ri—在給定風(fēng)險(xiǎn)水平條件下資產(chǎn) i 的合理預(yù)期投資收益率;
Rf——
無風(fēng)險(xiǎn)投資收益率; βi——投資于資產(chǎn) i 的風(fēng)險(xiǎn)矯正系數(shù),即對資本市場系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)變 化的敏感程度; Rm——資本市場的平均投資收益率。
有關(guān)參數(shù)說明如下:
(1)無風(fēng)險(xiǎn)投資收益率 Rf
無風(fēng)險(xiǎn)投資收益率是指在資本市場上可以獲得的風(fēng)險(xiǎn)極低的投 資機(jī)會的收益率。 通常將各種類型的政府債券作為這種投資機(jī)會的典 型代表,由此將政府債券的收益率看做無風(fēng)險(xiǎn)投資收益率 Rf。收益 率與投資時間和期限密切相關(guān), 政府債券的利率也是隨發(fā)行時的資本 市場狀況和期限的長短而變化的。為此,應(yīng)在資本市場上選擇與投資 期限相近的政府債券收益率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率 Rf。
(2)資本市場平均投資收益率 Rm
資本市場的充分競爭性和有效性以及投資者追求收益最大化的
動機(jī)決定了資本市場具有一個均衡的投資收益率, 但在實(shí)踐上幾乎無 法計(jì)算出資本市場投資收益率的均衡點(diǎn)。因此,通常以股票價(jià)格指數(shù) 替代均衡投資收益率作為 CAPM 模型的平均投資收益率 Rm。因?yàn)?股票價(jià)格指數(shù)的收益率變動劇烈, 在實(shí)際計(jì)算中采用一個較長的時間 段(一般為 10 年)用其平均股票價(jià)格指數(shù)收益作為 Rm 的參考值。
(3)風(fēng)險(xiǎn)校正系數(shù) β
風(fēng)險(xiǎn)校正系數(shù)的估計(jì)相當(dāng)困難。 通常的做法是根據(jù)資本市場同一 行業(yè)內(nèi)具有可比性公司的股票 β 值作為擬投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)校正系數(shù)。 (Rm—Rf) 被 稱 為 市 場 風(fēng) 險(xiǎn) 溢 酬 , 而 特 定 資 產(chǎn) 的 風(fēng) 險(xiǎn) 溢 酬 為 β(Rm—Rf)。因此,資產(chǎn)的 β 系數(shù)反映了資產(chǎn)收益率相對市場變化的 敏感程度。由于在有效組合的情況下,投資者只有市場整體變動的風(fēng) 險(xiǎn),因而 β 系數(shù)恰好能反映該資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)大小。β 系數(shù)越大,則對市 場敏感度越高,因而風(fēng)險(xiǎn)就越大,反之,則越小。
由此可見,β 的大小表示收益的波動性的大小,從而說明特定資 產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的程度。當(dāng) β 系數(shù)大于 1 時,該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)大于市場平均風(fēng)險(xiǎn); 反之,當(dāng) β 系數(shù)小于 1 時,該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)小于市場平均風(fēng)險(xiǎn);當(dāng) β 系 數(shù)等于 1 時,該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與市場平均風(fēng)險(xiǎn)相同。一般來說,若 β 大 于 1.5,則認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)很高。
應(yīng)當(dāng)了解,β 不是全部風(fēng)險(xiǎn),而是與市場有關(guān)的這一部分風(fēng)險(xiǎn)。 假定投資收益率與市場收益率存在著線性相關(guān)關(guān)系, 則投資收益率靈 敏度系數(shù)可以用回歸方程表示為公式:
R=α+βRm+ε
(式 3—6)
式中:α——常數(shù)項(xiàng); ε——誤差項(xiàng); β——可以由此根據(jù)最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。
三、“A 計(jì)分法”
傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評估采用“A 計(jì)分法”, 即將相夾的風(fēng)險(xiǎn)因素逐一列出, 包括宏觀因素、技術(shù)因素、市場因素、管理因素、退出因素等,根據(jù) 各因素對項(xiàng)目影響程度大小予以賦值,最后將所有因素的
影響值加 總,從總體上評價(jià)風(fēng)險(xiǎn)度。例如,根據(jù)《軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告》 , 軟件項(xiàng)目各風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率及其影響大小如表 1 所
表 1 軟件項(xiàng)目和各風(fēng)險(xiǎn)因素的評估
風(fēng)險(xiǎn)因素 發(fā)生概率 影響程度
規(guī)模估計(jì)過低 60% 嚴(yán)重(8 分)
交付期限太緊張 50% 嚴(yán)重(8 分)
技術(shù)達(dá)不到預(yù)期效果 30% 輕微(3 分)
軟件體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理 40% 災(zāi)難性(10 分)
人員流動 30% 嚴(yán)重(8 分)
資料來源:明潔, 風(fēng)險(xiǎn)投資中的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理》 《 ,
WWW.xahuading.com
風(fēng)險(xiǎn)度的項(xiàng)值在 0—10 之間,得分越高,風(fēng)險(xiǎn)度越大。這一方 法的優(yōu)點(diǎn)是考慮到風(fēng)險(xiǎn)不是一下子產(chǎn)生的,而相互關(guān)聯(lián)的,孕于公司 的業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)中, 因而要通過加總求和, 從總體上來判斷風(fēng)險(xiǎn)大小。 但是,其缺點(diǎn)是影響大小的賦值取決于決策人員的主觀判斷,趨向于 定性的主觀評價(jià),缺乏科學(xué)性。
四、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值評估模型法
風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值評估模型, 是近年在國外興起的一種金融風(fēng)險(xiǎn)評估和計(jì) 量模型,目前已被全球各主要銀行、非銀行金融機(jī)構(gòu)、公司和金融監(jiān) 管機(jī)構(gòu)廣泛采用!帮L(fēng)險(xiǎn)價(jià)值”的英文是 Vlue At Rirk,簡稱 VAR,借 助該模型,對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬運(yùn)算,并預(yù)測出未來趨勢,可用于評 估和計(jì)量任何一種金融資產(chǎn)或證券投資組合在既定時期內(nèi), 所面臨市 場風(fēng)險(xiǎn)的大小和可能遭受的潛在最大價(jià)值損失。但是,這種方法在風(fēng) 險(xiǎn)投資中的可操作性較差, 因?yàn)閯?chuàng)業(yè)企業(yè)一般處于相對較新的行業(yè)和 領(lǐng)域中,可供對比參照的對象比較少,同時,這些企業(yè)的歷史也比較 短,沒有足夠的歷史資料可供模擬時使用,而且,這些數(shù)量方法的應(yīng) 用范圍主要是流動性比較高的證券投資業(yè), 對于像風(fēng)險(xiǎn)投資這種流動 性很差的模擬方式,資產(chǎn)不易變現(xiàn),計(jì)算的意義并不大。
五、綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型評估法
該方法來源于投資學(xué)中的“多因素模型”,對風(fēng)險(xiǎn)投資公司的風(fēng)險(xiǎn) 評估具有很大的借鑒作用。多因素模型又稱指數(shù)模型,是建立在證券 回報(bào)率對各種因素或指數(shù)變動的敏感度這一個假設(shè)之上的。 作為一個 回報(bào)率的生成過程, 多因素模型試圖提取那些系統(tǒng)地影響所有證券價(jià) 格的主要經(jīng)濟(jì)力量,并將其量化,然后代入相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù) 化,據(jù)此來評估。風(fēng)險(xiǎn)投資公司的運(yùn)作特點(diǎn)是投資多個領(lǐng)域、多個階 段的企業(yè)或項(xiàng)目,通過成功項(xiàng)目的收益,來彌補(bǔ)失敗項(xiàng)目的損失,舉 一個簡單的數(shù)學(xué)例子:
X=10+(-1)+(-2)+(-4)+2=5
正數(shù)代表成功收益,負(fù)數(shù)代表失敗損失,風(fēng)險(xiǎn)投資公司追求的正 負(fù)相抵后的終值 X,因此,風(fēng)險(xiǎn)投資公司風(fēng)險(xiǎn)評估的出發(fā)點(diǎn)也應(yīng)該是 建立在多項(xiàng)目、多因素基礎(chǔ)之上的綜合評估,為此,可建立綜合
風(fēng)險(xiǎn) 評估指數(shù)模型:
V(t)=∑Vit=P1it×S1it+P2it×S2it+…+ Pnit×Snit+Eit
(i=0,1,…,n 假設(shè)各風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率 P 和敏感系數(shù) S 是
可知的)
V(t)——t 時間內(nèi)的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);
Pnit——t 時間內(nèi)第 i 個項(xiàng)目的第 n 個風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率;
Snit——t 時間內(nèi)第 i 個項(xiàng)目的第 n 個風(fēng)險(xiǎn)因素的變化對預(yù)期收 益率的敏感系數(shù);
E——隨機(jī)誤差項(xiàng);
i——風(fēng)險(xiǎn)投資公司投資的項(xiàng)目數(shù);
t——代表時間。
應(yīng)該說明的是,本模型加入時間因素 t,正是考慮風(fēng)險(xiǎn)投資的投 資周期長,不確定因素較多,而且各因素在不同時點(diǎn)有不同表現(xiàn),從 而便于動態(tài)管理。t 最好以月或半月來算,因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)投資公司的投資 不同于每天都有交易記錄的證券投資,也不同于需要十幾年的時間 (其一般周期為 3—7 年)的傳統(tǒng)大型建設(shè)項(xiàng)目投資,而且以變現(xiàn)增值 為最終目的。根據(jù)項(xiàng)目的技術(shù)與市場特性,在由不成熟到成熟的過程 中,t 的間隔太短,會加大風(fēng)險(xiǎn)管理的成本,間隔太長,又會失去風(fēng)
險(xiǎn)管理的意義,所以應(yīng)該注重動態(tài)的過程管理,以有效地控制風(fēng)險(xiǎn)。
風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率 P 的測定有兩種:一種是客觀概率,是指根 據(jù)大量歷史的實(shí)際數(shù)據(jù)推算出來的概率;另一種是主觀概率,是在沒 有大量實(shí)際資料的情況下,人們根據(jù)有限的資料和經(jīng)驗(yàn)合理估計(jì)的。 敏感系數(shù) S 表示風(fēng)險(xiǎn)因素的變化程度引起的預(yù)期收益率的變化程度, P×S 就代表如果某一風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生對預(yù)期收益率的影響程風(fēng)險(xiǎn)投資中的的風(fēng)險(xiǎn)評估方法度; 是隨 E 機(jī)誤差項(xiàng),主要起調(diào)整作用,避免數(shù)據(jù)失真與人為誤差。
在這樣一個動態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)評估模型中, 風(fēng)險(xiǎn)投資公司可以根據(jù)自身 的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、預(yù)期的回報(bào)率、外界環(huán)境變化等因素,綜合判斷目 前及未來一段時間內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)狀況,從而制定統(tǒng)觀全局的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。
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