Сделаем ряд замечаний относительно существа финансового риск-
менеджмента. Под риском мы здесь понимаем возможность финансовых потерь,
вытекающая из специфики тех или иных явлений природы и видов деятельности
человека.
Классификационная система рисков включает в себя группы, виды, подвиды
и разновидности рисков [96].
В зависимости от возможного результата (рискового события) все риски
подразделяются на чистые (с обязательно нулевым результатом) и спекулятивные
(где возможен как положительный, так и отрицателльный исход операции).
Финансовые риски (предмет собственно финансового риск-менеджмента) являются
спекулятивными. Они входят в состав коммерческих рисков (опасность потерь в
результате финансово-хозяйственной деятельности. При этом чистые риски входят
составляющей коммерческого риска на уровне прогнозных сценариев
неблагоприятного развития событий (климатические катаклизмы, забастовки,
техногенные катастрофы, криминальные факторы и т.д.).
Сугубо финансовые риски подразделяются на риски, связанные с
покупательной способностью денег (инфляционные, валютные риски и риски
ликвидности) и на инвестиционные риски (риски упущенной выгоды, риски
снижения доходности и риски прямых финансовых потерь). В свою очередь, на
низовом уровне иерархии инвестиционных рисков находятся процентные риски,
кредитные риски, биржевые риски, селективные риски и риски банкротства.
Каждый из выделенных видов финансового риска имеет свою
специфическую процедуру управления. Например, чистые риски подлежат
страхованию, а инвестиционные риски часто анализируются на основе дерева
вероятностей [15]. Но во всех случаях базовым подходом в оценке рисков в
нынешнем финансовом менеджменте является использование точечных
вероятностей и вероятностных распределений сценариев возможных событий,
влияющих на финансовый результат.
О проблемах, связанных с использованием вероятностей в риск-
менеджменте, я пишу в работе [57]. Отказ от классического понимания
вероятности и использование субъективно-аксиологической вероятности есть не
что иное как стратегическое отступление науки перед лицом дурной
неопределенности. И если раньше мы имели дело в ходе исследования только с
финансовой моделью хозяйствующего субъекта, то теперь мы должны
верифицировать вероятностную модель, предложенную экспертом, т.е. исследовать
познавательную активность и самого эксперта. Вероятности не дают никакой
информации о том, как они получены, если не предваряются дополнительными
качественными соображениями о принципе вероятностной оценки. Одним из таких
принципов, продуктивно использовавшихся до сих пор, является принцип
максимума правдоподобия Гиббса-Джейнса [90, 95], который в настоящий момент
подвергнут обоснованной критике в связи с тем, что принцип максимума энтропии
не обеспечивает автоматическимонотонности критерия ожидаемого эффекта.
Принцип генерации условных вероятностных оценок Фишберна [95, 98] выдвигает
лишь идею назначения точечных оценок вероятностей, удовлетворяющих
критерию максимума правдоподобия, однако не существует доказательств полноты
выбранного поля сценариев.
Все идет к тому, что сценарно-вероятностные методы анализа риска
начинают себя понемногу изживать. На смену им приходят нечетко-
множественные подходы, которые, с одной стороны, свободны от вероятностной
аксиоматики и от проблем с обоснованием выбора вероятностных весов, а, с
Недосекин А.О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях
другой стороны, включают в себя все возможные сценарии развития событий. Так,
треугольно-нечеткое число включает в себя все числа в определенном интервале,
однако каждое значение из интервала характеризуется определенной степенью
принадлежности к подмножеству треугольного числа. Такой подход позволяет
генерировать непрерывный спектор сценариев реализации по каждому из
прогнозируемых параметров финансовой модели. Подробно об основах теории
нечетких множеств см. материал Приложения 1 к настоящей монографии.
Наконец, нечетко-множественный подход позволяет учитывать в финансовой
модели хозяйствующего субъекта качественные аспекты, не имеющие точной
числовой оценки. Оказывается возможным совмещать в оценке учет
количественных и качественых признаков, что резко повышает уровень
адекватности применяемых методик.
Несколько замечаний следует сделать относительно методов оценки риска в
фондовом менеджменте. Классическая мера риска по Марковицу . это
среднеквадратическое отклонение распределения доходности актива. Эта мера
риска была подвергнута критике за то, что она с одинаковым безразличием
учитывает риск как роста, так и падения актива, что в глазах инвестора есть два
совершенно неравнозначных события. Из этого соображения возникал мера
downside-риска, т.е. такого, который сопряжен лишь с падением цены актива ниже
требуемого уровня. Одной из разновидностей downside-риска является широко
применяемый в банковском риск-менеджменте показатель Value-at-Risk .
статистическая оценка максимальных потерь за фиксированное время при
заданном уровне доверительной субъективной вероятности [127].
Проблема, как и
везде, состоит в том, что оценка Value-at-Risk предполагает наличие достоверной
оценки параметров распределения доходности портфеля. И с этой точки зрения
оценка Value-at-Risk базируется на том же информационном контенте, что и
классическая оценка риска по Марковицу.
В то же время неопределенность, сопровождающая финансовые решения, постоянно рождает неуверенность принимающего эти решения лица, порождает риск неверной интерпретации исходной инвормации для принятия решения. И такую неуверенность уже давно следовало бы научиться количественно измерять.
Неуверенность ЛПР в своих оценках ситуации порождает качественные высказывания в терминах естественного языка. Например, рассматривая фундаментальные характеристики ценной бумаги, инвестор оценивает текущее значение показателя P/E (цена к доходам), которое равно 20. «Много» это или «мало», вот вопрос. На этом этапе инвестор может обратиться к финансовому консультанту. Точным ответом на вопрос инвестора будет гистограмма, где по оси Х отложены значения показателя P/E, а по оси Y . то, с какой относительной частотой выпадают те или иные значения показателя для предприятий той же отрасли, что и объект анализа.
Анализируя гистограмму, инвестор может задаться вопросом, почему одним компаниям позволено иметь большие значения P/E, а другим . меньшие, и какой уровень P/E следует считать объективным. Инвестор опять беспокоит своего консультанта, и тот выдает заключение. Оказывается, доходность бумаги состоит в обратном отношении к ее надежности, и зачастую люди покупают высококапитализированные компании, имея ввиду в первую очередь низкий риск дефолта, а во вторую очередь рассматривая уже соображения, связанные с доходностью. Что до объективного уровня, то все зависит от периода анализа.
Например, для высокотехнологичных компаний в 1999-2000 г.г. характерным уровнем P/E был уровень в несколько десятков единиц. Сегодня же типовое значение . 10-15, потому что произошла коррекция.
И вот инвестор созрел для того, чтобы принимать решение. Он говорит себе:
«Сегодня у компании Х цена акций $20, а соотношение P/E составляет 41. Ее капитализация . 100 млрд долларов, однако я считаю, что компания все равно переоценена, и такой уровень P/E . слишком высокий. Для этой компании я считаю приемлемым диапазон P/E порядка 30-35. И даже если сегодня цена компании растет, я тем не менее нахожу, что этот рост ненадежен и может смениться спадом.
Я буду покупать эти акции при целевой цене на уровне $15-$17, что соответствует моим ожиданиям».
Таким образом, инвестор произвел свою самостоятельную оценку ситуации и принял решение. При этом в основаниях этого решения мы можем увидеть:
ожидания . связанные с перспективами роста данных акций;
нечеткую классификацию, когда инвестор сопоставлял текущую капитализацию компании с ее P/E и производил анализ уровня показателя.
Все, что инвестор говорит на словах, он может вполне трансформировать в описания на языке математики. И тогда ожидания, предпочтения и нечеткие оценки, сделанные инвестором, явятся исходной инвформацией для моделирования предпосылок для принятия (непринятия) инвестиционного решения.
Оценивая акции, инвестор может производить и макроэкономические
оценки, например, перспектив тех или иных отраслей или даже национальной
экономики. Уже в том утверждении, что США проходят фазу рецессии,
содержится огромное количество информации, которую необходимо учитывать для
Недосекин А.О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях
принятии решения. Подробно об этом говорится в главе 2 книги, а сейчас
ограничимся тем замечанием, что рецессия ставит одни отрасли в
привелегированное положение, а другие отрасли оказываются ущемленными.
Значит, идет межотраслевое перераспределение инвестиционных рисков, которое
надо иметь ввиду.
Инвестор, покупая или продавая акции, должен составить себе мнение о том,
какой рынок сейчас одерживает победу . «медвежий» или «бычий». Это дает ему
основания считать, «что на «медвежьем» рынке переоцененные активы, скорее
всего, упадут, а недооцененные, если и упадут, то неглубоко. И наоборот: на
«бычем» рынке недооцененные активы, скорее всего, возрастут, а переоцененные,
если и возрастут, то несильно». Все, что отмечено курсивом в этих закавыченных
предложениях, представляет собой предмет оценки инвестором текущего
состояния рынка и его переспектив.
Таким образом, на примере инвестиционных решений, мы заключаем, что
огромное количество информации содержится в трудноформализуемых
интуитивных предпочтениях ЛПР. Если эти предпочтения и допущения ЛПР
обретают вербальную форму, они сразу же могут получить количественную оценку
на базе формализмов теории нечетких множеств и составить обособленный
контент исходной информации в рамках финансовой модели. Мы можем назвать
этот обособленный контент экспертной моделью.
Информация экспертной модели образует информационную ситуацию
относительно уровня входной неопределенности финансовой модели. Она
выступает как фильтр для исходных оценок параметров, преобразуя их из ряда
наблюдений квазистатистики в функции принадлежности соответствующего
носителя параметра тем или иным нечетко описанным кластерам (состояниям
уровня параметра). Таким образом, от нечеткой оценки входных параметров после
ряда преобразований мы можем перейти к нечетким оценкам финансовых
результатов и оценить риск их недостижения в рамках принимаемыхв плановом
порядке финансовых решений.
