위험 분석이란 무엇입니까?
위험 분석은 회사, 정부 또는 환경 부문에서 발생하는 이상 반응의 가능성을 평가하는 프로세스입니다. 위험 분석은 주어진 행동 과정의 근본적인 불확실성에 대한 연구이며 예측 된 현금 흐름의 불확실성, 포트폴리오 또는 주식 수익률의 차이, 프로젝트의 성공 또는 실패 가능성, 미래의 경제 상황을 나타냅니다. 위험 분석가는 종종 예측 전문가와 협력하여 미래에 예상치 못한 부정적인 영향을 최소화합니다.
주요 테이크 아웃
- 위험 분석은 회사, 정부 또는 환경 부문에서 발생하는 이상 반응의 가능성을 평가하는 프로세스입니다. 양적 및 질적 범주에 속하는 방법을 포함하여 여러 가지 접근법을 사용하여 위험을 분석 할 수 있습니다.
위험 분석 이해
위험 분석가는 무엇이 잘못 될 수 있는지 식별하여 시작합니다. 그런 다음 발생할 수있는 부정적 사건을 확률 메트릭과 비교하여 사건 발생 가능성을 측정합니다. 마지막으로 위험 분석은 이벤트가 발생할 경우 발생할 영향의 정도를 추정하려고합니다.
정량적 위험 분석
위험 분석은 정량적이거나 정성적일 수 있습니다. 정량적 위험 분석에서 위험 모델은 시뮬레이션 또는 결정 론적 통계를 사용하여 숫자 값을 위험에 할당합니다. 대부분 가정 및 랜덤 변수 인 입력은 위험 모델로 제공됩니다.
주어진 입력 범위에 대해 모델은 출력 또는 결과 범위를 생성합니다. 모델은 위험을 완화하고 처리하기 위해 결정을 내리기 위해 위험 관리자의 그래프, 시나리오 분석 및 / 또는 민감도 분석을 사용하여 분석됩니다.
Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 의사 결정 또는 취한 조치의 가능한 결과 범위를 생성 할 수 있습니다. 시뮬레이션은 매번 다른 입력 값 세트를 사용하여 무작위 입력 변수에 대한 결과를 반복적으로 계산하는 정량적 기법입니다. 각 입력의 결과 결과가 기록되며 모델의 최종 결과는 가능한 모든 결과의 확률 분포입니다. 결과는 평균 및 중앙값과 같은 중심 경향의 일부 측정 값을 보여주고 표준 편차 및 분산을 통해 데이터의 변동성을 평가하는 분포 그래프에 요약 할 수 있습니다.
시나리오 분석 및 민감도 표와 같은 위험 관리 도구를 사용하여 결과를 평가할 수도 있습니다. 시나리오 분석은 모든 이벤트의 최고, 중간 및 최악의 결과를 보여줍니다. 서로 다른 결과를 최고에서 최악으로 분리하면 리스크 관리자에게 합리적인 통찰력이 제공됩니다.
예를 들어, 전 세계적으로 운영되는 미국 회사는 특정 국가의 환율이 강화되면 수익성이 어떻게 될지 알고 싶어 할 수 있습니다. 민감도 표는 하나 이상의 임의 변수 또는 가정이 변경 될 때 결과가 어떻게 변하는 지 보여줍니다. 포트폴리오 관리자는 민감도 테이블을 사용하여 포트폴리오의 각 보안에 대한 다른 값의 변경이 포트폴리오의 분산에 어떤 영향을 미치는지 평가할 수 있습니다. 다른 유형의 위험 관리 도구에는 의사 결정 트리 및 손익 분기 분석이 포함됩니다.
정 성적 위험 분석
정 성적 위험 분석은 수치 및 정량적 등급으로 위험을 식별하고 평가하지 않는 분석 방법입니다. 정성 분석에는 불확실성에 대한 서면 정의, 영향의 정도 평가 (위험이 발생하는 경우) 및 부정적인 사건이 발생하는 경우 대책 계획이 포함됩니다.
질적 위험 도구의 예로는 SWOT 분석, 원인 및 결과 다이어그램, 의사 결정 매트릭스, 게임 이론 등이 있습니다. 서버에 대한 보안 침해의 영향을 측정하려는 회사는 질적 위험 기술을 사용하여 손실에 대비할 수 있습니다 데이터 유출로 인해 발생할 수있는 소득.
대부분의 투자자들은 수학적으로 하락 위험에 대해 우려하고 있지만, 위험은 단점과 단점 모두에 대한 차이입니다.
거의 모든 종류의 대기업에는 최소한의 종류의 위험 분석이 필요합니다. 예를 들어, 상업 은행은 해외 대출에 대한 외환 노출을 적절히 헤지해야하며, 대형 백화점은 글로벌 경기 침체로 인한 수익 감소 가능성을 고려해야합니다. 위험 분석을 통해 전문가는 위험을 식별하고 완화 할 수 있지만 위험을 완전히 피할 수는 없습니다.
위험 분석의 예: VaR (Value at Risk)
VaR (Value at Risk)은 특정 기간 동안 회사, 포트폴리오 또는 위치 내에서 재무 위험 수준을 측정하고 수치화하는 통계입니다. 이 지표는 투자 및 상업 은행이 기관 포트폴리오에서 잠재적 손실의 범위와 발생 비율을 결정하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다. 위험 관리자는 VaR을 사용하여 위험 노출 수준을 측정하고 제어합니다. VaR 계산을 특정 위치 또는 전체 포트폴리오에 적용하거나 회사 전체의 위험 노출을 측정 할 수 있습니다.
VaR은 특히 위험과 관련하여 수익률이 반복 될 것이라는 가정하에 과거 수익률을 최악에서 최고로 전환하여 계산됩니다. 역사적인 예를 들어, QQQ 기호 (때때로 "큐브"라고 함)로 거래되고 1999 년 3 월에 거래가 시작된 Nasdaq 100 ETF를 살펴 보겠습니다. 각 일일 수익률을 계산하면 풍부한 데이터 세트가 생성됩니다. 1, 400 점 이상 최악은 일반적으로 왼쪽에 표시되고 가장 좋은 수익은 오른쪽에 표시됩니다.
250 일 이상 동안 ETF의 일일 수익률은 0 %와 1 % 사이에서 계산되었습니다. 2000 년 1 월 ETF는 12.4 %를 반환했습니다. 그러나 ETF가 손실을 초래 한 지점도 있습니다. 최악의 경우, ETF는 매일 4 %에서 8 %의 손실을 입었습니다. 이 기간을 ETF의 최악의 5 %라고합니다. 이러한 역사적 수익을 바탕으로 ETF의 최대 손실이 4 %를 넘지 않을 것이라고 95 % 확신 할 수 있습니다. 따라서 100 달러를 투자하면 손실이 4 달러를 넘지 않을 것이라고 95 % 확신 할 수 있습니다.
명심해야 할 중요한 것입니다. VaR은 분석가에게 절대적인 확실성을 제공하지 않습니다. 대신 확률을 기반으로 한 추정치입니다. 높은 수익률을 고려하면 확률이 높아지고 수익률 중 최악의 1 % 만 고려합니다. 나스닥 100 ETF의 손실은 7 %에서 8 %로 최악의 1 %를 나타냅니다. 따라서 우리는 최악의 수익률이 투자에서 7 달러를 잃지 않을 것이라고 99 % 확신 할 수 있습니다. 또한 100 % 투자로 인해 최대 7 달러 만 잃을 것이라고 99 % 확신 할 수 있습니다.
위험 분석의 한계
위험은 확률 론적 척도이므로 주어진 시간에 정확한 위험 노출이 무엇인지 확실하게 알 수 없으며 가능한 손실이 발생할 때와 발생했을 때의 손실 가능성 만 알 수 없습니다. 위험을 계산하고 분석하는 표준 방법도 없으며 VaR조차도 여러 가지 방법으로 작업에 접근 할 수 있습니다. 위험은 종종 정규 분포 확률을 사용하여 발생하는 것으로 가정되는데, 실제로는 거의 발생하지 않으며 극단적 또는 "검은 백조"사건을 설명 할 수 없습니다.
비교적 양성 VaR 계산으로 이러한 문제를 드러낸 2008 년의 금융 위기는 서브 프라임 모기지 포트폴리오에 의해 야기되는 잠재적 인 위험 사건을 과소 평가했다. 리스크 규모도 과소 평가되어 서브 프라임 포트폴리오 내에서 레버리지 비율이 극도로 높아졌습니다. 결과적으로 발생률과 위험 규모에 대한 과소 평가로 서브 프라임 모기지 가치가 붕괴되면서 기관들은 수십억 달러의 손실을 감당할 수 없게되었습니다.
