Критерій Бернуллі-Лапласа.
Допустимо, що імовірності невідомі. За цим критерієм допускається, що імовірності рівні. Критерій приводиться на прикладі наведеному нижче. (Табл. )
| Рішення брокера | Обсяг угод на ринку | ||
| зменшиться | збільшиться | залишиться незмінним | |
| покупка A | 5 | 18 | 1 |
| покупка B | 7 | 4 | 13 |
| покупка C | 14 | 6 | 3 |
| P | 1/3 | 1/3 | 1/3 |
Таблиця 4. Критерій Бернуллі-Лапласа.
Оптимальне рішення:
X = max S ( aij * pj ).
Отже, розрахунок такий:
X1 = 5 * 1/3 + 18 * 1/3 + 1 * 1/3 = 17
X2 = 7 * 1/3 + 4 * 1/3 + 13 * 1/3 = 8
X3 = 14 * 1/3 + 6 * 1/3 + 3 * 1/3 = 7.7
Брокеру доцільніше купити акції А.
Практичні рекомендації з застосування критеріїв:
Критерій Вальда найкраще використовувати тоді, коли фірма бажає звести ризик від прийнятого рішення до мінімуму
Коефіцієнт у критерії Гурвіца вибирається із суб'єктивних розумінь: чим небезпечніше ситуація, тим більше особа, яка приймає рішення, бажає підстрахуватися.
Критерій Севіджа зручний, якщо для підприємства прийнятний деякий ризик.
Критерій Лапласа може бути застосований, коли особа, яка приймає рішення не може зволіти ні однієї гіпотези.
41. Статистичний метод оцінки економічного ризику.
Діяльність банків в умовах ринкової економіки неминуче зв'язана з ризиком. Тому в банківській справі велика увага приділяється проблемі оцінки рівня ризику, яким супроводжуються різні банківські операції.
Дана проблема має економічний і юридичний аспекти.
Економічний (чи фінансовий) аспект полягає в тім, що при правильній оцінці ризику (відповідно при виборі правильного рішення про укладання чи відмові від угоди) банк або дістає прибуток, або уникає збитків. Навпроти, при неправильній оцінці ризику (при невірному укладанні чи відмові від угоди) банк або зазнає збитків, або прогаює прибуток. Тому проблема оцінки ризику безпосередньо зв'язана з однією з головних задач банку - визначення найкращої (оптимальної) стратегії укладання угод, що забезпечує максимальне зростання прибутку за рахунок правильного вибору з усіх потенційно можливих операцій.
Юридичний аспект проблеми зв'язаний із правомірністю (чи допустимістю) ризику. Чи повинен банківський службовець, що прийняв кінцеве рішення про укладання угоди, згодом не виконаної клієнтом і тому приніс значні збитки банку і його акціонерам (засновникам), нести відповідальність за прийняте їм рішення? Очевидно, повинен, якщо його рішення лежало в області неправомірного ризику, граничило з авантюризмом і недбалістю.
Економічний ризик для підприємницької фірми полягає в тому, що вартість її активів і пасивів може мінятися у більшу чи меншу сторону (у національній валюті) через майбутні зміни валютного курсу. Це також відноситься до інвесторів, закордонні інвестиції яких — акції чи боргові зобов'язання — приносять доход в іноземній валюті.
Застосування апарата статистичних рішень у банківській справі стає можливим завдяки тому, що вводиться кількісна міра надійності банківських угод. У якості такої пропонується використовувати імовірності виконання різних умов угоди. Методи математичної статистики дозволяють визначити чисельні значення зазначених імовірностей, вони передбачають класифікацію угод і клієнтів банку і реєстрацію результатів угод у спеціальній базі даних банківських угод.
Ці методи припускають як використання експертного опитування, так і статистичну обробку результатів угод, що відбулися. Причому в банківській справі можливо оптимальне спільне використання інформації з цих двох основних її джерел, що виражається в перевазі експертних оцінок при визначенні рівня надійності великих, досить рідких по своїх характеристиках банківських операцій, і, навпаки, у превалюванні статистичних оцінок зазначених імовірностей при аналізі часто здійснюваних, типових по своїх характеристиках банківських операцій.
Деякі вчені розробили моделі (засновані на аналізі коефіцієнтів), що дозволяють визначити, чи знаходиться компанія в “ризикованому” положенні (тобто чи існує небезпека розорення чи поглинання її іншою компанією і чи є нагальна потреба перебудови чи поліпшення її роботи). Деякі дослідники розробляли моделі прогнозування банкрутства на основі мінімальної кількості коефіцієнтів, об'єднаних у визначену систему (Z-модель).
Ця концепція розроблена американським професором Едвардом Альтманом і (незалежно) професором Ричардом Таффлером, дослідником з Великобританії. Z-моделі розроблені на основі статистичного аналізу великої кількості фінансових коефіцієнтів як “благополучних”, так і збанкрутілих компаній. Статистичний аналіз використовувався для:
- визначення мінімального числа коефіцієнтів, за допомогою яких можна відрізнити стабільну компанію від потенційного банкрута;
- розрахунку ступеня впливу кожного коефіцієнта на побудову моделі і прогнозування банкрутства.
Z-модель виглядає в такий спосіб:
Z=C1R1+C2R2+C3R3+...+CnRn
R1,R2,R3,...,Rn - відібрані ключові коефіцієнти, число яких досягає n;
C1,C2,C3,...,Cn - показники, що характеризують значимість R1,R2,...,Rn.
Високе значення Z говорить про стабільний стан, низьке - про потенційне банкрутство.
У 1968р. професор Альтман проаналізував 22 бухгалтерські і не бухгалтерські “перемінні” і вибрав п'ять ключових коефіцієнтів для визначення стабільного чи критичного стану фірм. Ці п'ять показників були потім використані для визначення значення Z. Компанії, у яких величина Z перевищувала визначений рівень, могли бути віднесені до категорії фінансово благополучних, а компанії, у яких значення Z не досягало цього рівня, могли бути визначені як потенційні банкрути. Альтман виділив також “сіру зону” між “процвітанням” і “банкрутством”. Для компаній, що знаходяться в цій зоні, не можна впевнено прогнозувати той чи інший розвиток подій.
Z-модель Альтмана виглядає в такий спосіб:
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.0099X5
X1=оборотні активи/загальна сума активів;
X2=нерозподілений прибуток/загальна сума активів;
X3=прибуток до процентних податків і виплат/загальна сума активів;
X4=ринкова вартість власного капіталу/балансова вартість позикових засобів;
X5=обсяг реалізації/загальна сума активів.
У цій моделі рівень Z, що перевищує 2.99, указує на стабільність, а величина нижче 1.81 - на потенційне банкрутство. Вибірка Альтмана розрахована на американські фірми. В інших країнах можуть бути використані моделі прогнозування, засновані на тих же принципах, але з іншими фінансовими коефіцієнтами і значеннями C1,C2,..., Cn.
На сьогодні ефективність Z-моделі для прогнозу ймовірного банкрутства компанії (чи неприйнятного кредитного ризику) усе ще має потребу в підтвердженні. Проблеми Z-моделі випливають з того, що її коефіцієнти розраховуються за даними офіційної звітності компанії. Однак компанії, що попадають у скрутне положення, можуть “поліпшувати” свої звіти про прибутки і збитки. У такому випадку адекватна оцінка фінансових труднощів компанії представляється неможливої. З цієї причини Джон Аргенті розробив альтернативний підхід до прогнозування банкрутства, заснований на обліку суб'єктивних суджень (А-модель).
Аргенті вважає, що причиною банкротства компанії є погане керівництво, неефективна система обліку і нездатність компанії пристосовуватися до нових умов ринку. Унаслідок слабкого керівництва буде допущена одна з наступних помилок:
- овертрейдинг;
- прийняття великого проекту, що виявиться помилковим;
- ріст гіринга до небезпечного рівня.
У результаті з'являться визначені симптоми спаду:
- погіршення фінансових коефіцієнтів;
- використання “творчого підходу” для поліпшення діяльності компанії;
- стан остаточного спаду.
Компанія оцінюється нарахуванням балів до максимально припустимого значення по кожнім ключовому недоліку, і є А-системою. Якщо сума перевищує визначений рівень (25 балів), це говорить про високий рівень імовірності банкрутства.
56. Методика аналізу кредитного ризику.
Кредитний ризик - це можливість виникнення збитків унаслідок несплати чи простроченої оплати клієнтом своїх фінансових зобов'язань. Кредитному ризику піддається як кредитор (банк), так і позичальник (підприємство).
Під кредитним ризиком розуміють можливість того, що компанія не зуміє погасити свої борги вчасно і цілком. Відзначимо три основних джерела погашення боргів:
- кошти, отримані в результаті діяльності компанії;
- кошти, отримані компанією в результаті продажу фіксованих активів, чи запасів цінних паперів;
- додаткові нові кошти, наприклад, отримана компанією нова позичка чи випуск власних акцій.
Кредитний ризик виміряється за допомогою коефіцієнта залежності. Гіринг - це коефіцієнт, суть якого складається у визначенні співвідношення розміру позикового капіталу, по якому нараховуються відсотки, і акціонерного капіталу. Для визначення гіринга потрібно визначити акціонерний і позиковий капітали.
Акціонерний капітал - капітал, сформований за рахунок простих акцій, що знаходяться в обігу, плюс балансова вартість резервів.
Позиковий капітал - капітал, що складається з банківських позик, комерційних позичок і боргових зобов'язань.
Гіринг = Позиковий капітал / Акціонерний капітал
Вважається, що гіринг компанії високий, якщо коефіцієнт перевищує 100%. Це відбувається в тому випадку, якщо позиковий капітал є головним джерелом фінансових засобів, необхідних для бізнесу.