8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
Риск, связанный с объектом инвестиций, может быть вызван различными причинами, главными из которых являются:
- деловой;
- финансовый;
- риск, связанный с покупательной способностью;
- процентный;
- риск ликвидности;
- рыночный;
- случайный.
Совокупный риск содержит два компонента: диверсифицируемый и недиверсифицируемый риск. Диверсифицируемым (несистематическим) риском называют ту часть инвестиционного риска, которая может быть устранена в результате диверсификации.
Под диверсификацией понимается подбор комбинаций инвестиционных инструментов, обеспечивающий взаимозависимость динамики ставок доходности инвестиций.
Диверсифицируемый риск происходит от неконтролируемых или случайный событий (забастовки, судебные процессы), по-разному влияющих на различные инвестиции. Недиверсифицируемый (систематический) риск связан с такими явлениями глобального характера, как инфляция, политические события, война, которые одинаково затрагивают все инвестиции и не являются уникальными для конкретного проекта.
Поскольку инвестор может устранить только диверсифицируемые риски, считается, что для инвестиций в ценные бумаги диверсифицируемый риск может быть почти полностью устранен подбором 8-15 видов ценных бумаг. Каждому виду инвестиций присущ свой уровень диверсифицируемого риска, который может быть измерен с помощью фактора «бета».
Фактор «бета» показывает, как реагирует курс ценной бумаги на рыночные силы: чем более отзывчив курс ценной бумаги на изменения рынка, тем выше фактор «бета» для этой ценной бумаги.
Фактор «бета» для всего фондового рынка равен единице, значение фактора «бета» для конкретных компаний обычно находятся в диапазоне от 0,5 до 1,75. Так, для акций с β = 1,5 можно говорить, что при предполагаемом 10-процентном росте доходности в целом, на эти акции ожидается рост доходности в размере 15%.
Уменьшение рыночной доходности в среднем для рынка на 10% для акций с β = 1,5, составит 15 %. Фактор «бета» как измеритель недиверсифицируемого риска используется в модели оценки доходности активов (САРМ) по формуле (8.9):
Требуемая доходность= Доходность безрисковых активов +«бета» ×
× (Рыночная доходность – Доходность безрисковых активов), (8.9)
где требуемая доходность - требуемая доходность инвестиций при данном уровне риска, измененного с помощью фактора «бета»;
доходность безрисковых активов - это доходность, которая может быть получена на свободные от риска инвестиции, например в облигации Государственного займа;
рыночная доходность - средняя доходность всех ценных бумаг.
Предположим, ценная бумага с фактором «бета» 1,25 рассматривается в тот момент, когда ставка безрисковых активов составляет 6 %,а рыночная доходность - 10 %.
Требуемая доходность = 6 % + (1,25 ×(10 % - 6 %)) = 11 %.
Таким образом, инвестор может ожидать доходность инвестиций в 11% в качестве компенсаций за риск, который приходится допускать при факторе «бета» 1,25. При факторе «бета» = 1 требуемая доходность составит 10 %, при факторе «бета» = 1,5 требуемая доходность составит 12 %.
- Введение
- Понятие об экономико-математических методах и моделях
- 1.1.Определение модели и цели моделирования
- 1.2. Последовательность построения экономико-математической модели
- 1.3. Классификация экономико-математических методов
- 1.4. Классификация экономико-математических моделей
- 1.5. Объекты моделирования
- 1.6. Цель, критерий и ограничения в экономико-математических моделях
- 2. Математические модели рынка
- 2.1. Понятие рыночного равновесия
- 2.2. Паутинообразная модель рынка
- 2.3. Существование и единственность рыночного равновесия
- 2.4. Государственное регулирование рынка. Налоги
- . Дотации
- 2.6. Фиксированные цены
- 2.7. Оценка прибыли и убытков при государственном регулировании рынка
- 2.8. Поддержание стабильных цен и производственные квоты
- 2.9. Принципы ценообразования в рыночной экономике. Диверсификация цен
- 2.9.1. Диверсификация цен в зависимости от дохода покупателя
- 2.9.2. Диверсификация цен в зависимости от объема потребления
- 2.9.3. Диверсификация цен по категориям товаров
- Совокупная прибыль
- 2.9.4. Диверсификация цен по времени
- 3. Производственные функции
- 3.1. Виды производственных функций
- 3.2. Функция Кобба-Дугласа
- 3.3. Модель Солоу
- 3.4. Модель Стоуна
- 3.5. Двойственная задача потребительского выбора
- 3.6. Функция спроса Маршалла
- 3.7. Модель общего равновесия Вальраса
- 3.8. Рыночное равновесие в модели Леонтьева
- 3.9. Пример построения производственной функции
- Значения коэффициентов парной корреляции
- 3.10. Производственные функции и прогнозирование
- 4. Модели оптимального планирования
- 4.1. Оптимизация прибыли предприятия
- Исходные данные для предельного анализа
- 4.2. Оптимизация прибыли методами математического программирования
- Исходные данные для решения задачи оптимизации
- 4.3. Оптимизация прибыли при ограничениях на используемые ресурсы
- Исходные данные по изделиям
- Результаты расчета Таблица 4.8
- 4.4. Планирование оптимальной мощности строительного предприятия
- Для решения задачи на пк коэффициенты целевой функции, матрицы ограничений и правые части ограничений необходимо записать в виде симплекс-матрицы (табл.4.10).
- Оптимальное значение целевой функции – 240,000.
- 4.5. Модели стохастического программирования
- 4.6. Модели оптимального планирования транспортного типа
- 4.7. Решение задач по планированию перевозок
- 4.8. Производственно-транспортные модели
- 4.9. Транспортные модели с промежуточными пунктами
- 4.10. Модели параметрического программирования
- 4.11. Модель распределения инвестиционных ресурсов между строительными организациями, прошедшими конкурсный отбор
- 4.12. Производственно-транспортная задача прикрепления источников теплоснабжения к потребителям продукции
- 5. Матричные игры
- 5.1. Классификация матричных игр
- 5.2. Игры с нулевой суммой
- 5.3. Решение игры в чистых стратегиях
- 5.4. Решение игры в смешанных стратегиях
- Очевидным следствием из теоремы о минимаксе является соотношение
- 5.5. Игры с ненулевой суммой и кооперативные игры
- 5.6. Введение в теорию игр п лиц
- 5.7. Позиционные игры
- 5.8. Выбор оптимальной стратегии в условиях неопределенности (игры с природой)
- 5.8.1. Специфика ситуации полной неопределенности
- 5.8.2. Критерии выбора оптимальной стратегии
- 5.9. Применение теории матричных игр в управлении
- 5.10. Сведение матричной игры к задаче линейного программирования Рассмотрим игру, платежная матрица которой имеет размерность
- 5.11. Решение игры с применением процессора электронных таблиц
- 5.12. Определение победителя подрядных торгов с применением теории игр
- 6. Имитационное моделирование
- 6.1. Метод Монте-Карло
- 7. Моделирование систем массового обслуживания
- 7.1. Одноканальная модель с пуассоновским входным потоком с экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 7.2. Многоканальная модель с пуассоновским входным потоком и экспоненциальным распределением длительности обслуживания
- 8. Модели оценки эффективности инвестиционных проектов
- 8.1. Расчет абсолютных и относительных показателей эффективности проекта
- 8.2. Применение процессоров электронных таблиц для оценки эффективности инвестиций
- 8.3. Оптимальное планирование портфеля инвестиций
- 8.4. Учет факторов риска при оценке инвестиций
- 8.5. Определение уровня недиверсифицируемого риска методом корреляционно-регрессионного анализа
- Исходные данные для расчета
- 9. Модели оценки финансового состояния предприятия
- 9.1. Виды моделей
- 9.2. Статическая и динамическая модели оценки финансового
- Коэффициенты рентабельности
- Оценка деловой активности
- Оценка финансовой устойчивости
- Оценка платежеспособности и ликвидности
- Рекомендуемые значения оцениваемых показателей
- Вопросы и задания
- Заключение
- Библиографический список
- Экономико-математические методы и модели
- 394006 Г.Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84