जोखिम विश्लेषण कैसे काम करता है

जोखिम विश्लेषण क्या है?

जोखिम विश्लेषण किसी की संभावना का आकलन करने की प्रक्रिया है प्रतिकूल घटना कॉर्पोरेट, सरकार, या पर्यावरण क्षेत्र के भीतर होने वाली। जोखिम विश्लेषण किसी दिए गए पाठ्यक्रम की अंतर्निहित अनिश्चितता का अध्ययन है और पूर्वानुमान की अनिश्चितता को संदर्भित करता है नकदी प्रवाह धाराएं, पोर्टफोलियो या स्टॉक रिटर्न का विचरण, एक परियोजना की सफलता या विफलता की संभावना, और संभावित भविष्य की आर्थिक स्थिति।

जोखिम विश्लेषक अक्सर भविष्य के नकारात्मक अप्रत्याशित प्रभावों को कम करने के लिए पूर्वानुमान लगाने वाले पेशेवरों के साथ मिलकर काम करते हैं। सभी फर्म और व्यक्ति निश्चित रूप से सामना करते हैं जोखिम; जोखिम के बिना, पुरस्कार की संभावना कम है। समस्या यह है कि बहुत अधिक जोखिम विफलता का कारण बन सकता है। जोखिम विश्लेषण जोखिम लेने और उन्हें कम करने के बीच संतुलन बनाने की अनुमति देता है।

जोखिम विश्लेषण को समझना

जोखिम मूल्यांकन निगमों, सरकारों और निवेशकों को इस संभावना का आकलन करने में सक्षम बनाता है कि एक प्रतिकूल घटना किसी व्यवसाय, अर्थव्यवस्था, परियोजना, या पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकती है। निवेश. जोखिम का आकलन यह निर्धारित करने के लिए आवश्यक है कि कोई विशिष्ट परियोजना या निवेश कितना सार्थक है और उन जोखिमों को कम करने के लिए सर्वोत्तम प्रक्रिया (तों) है। जोखिम विश्लेषण विभिन्न दृष्टिकोण प्रदान करता है जिनका उपयोग मूल्यांकन करने के लिए किया जा सकता है जोखिम और इनाम ट्रेडऑफ़ एक संभावित निवेश के अवसर की।

एक जोखिम विश्लेषक यह पहचानने से शुरू होता है कि संभावित रूप से क्या गलत हो सकता है। इन नकारात्मकों को एक संभाव्यता मीट्रिक के विरुद्ध तौला जाना चाहिए जो घटना के घटित होने की संभावना को मापता है।

अंत में, जोखिम विश्लेषण घटना होने पर होने वाले प्रभाव की सीमा का अनुमान लगाने का प्रयास करता है। कई जोखिमों की पहचान की जाती है, जैसे कि बाजार ज़ोखिम, क्रेडिट जोखिम, मुद्रा जोखिम, और इसी तरह, के माध्यम से कम किया जा सकता है हेजिंग या बीमा खरीदकर।

लगभग सभी प्रकार के बड़े व्यवसायों को न्यूनतम प्रकार के जोखिम विश्लेषण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, वाणिज्यिक बैंकों को विदेशी ऋणों के विदेशी मुद्रा एक्सपोजर को ठीक से हेज करने की आवश्यकता है, जबकि बड़े डिपार्टमेंट स्टोर को वैश्विक स्तर पर कम राजस्व की संभावना का कारक होना चाहिए। मंदी. यह जानना महत्वपूर्ण है कि जोखिम विश्लेषण पेशेवरों को जोखिमों की पहचान करने और उन्हें कम करने की अनुमति देता है, लेकिन उन्हें पूरी तरह से टालने की अनुमति नहीं देता है।

जोखिम विश्लेषण के प्रकार

जोखिम विश्लेषण मात्रात्मक या गुणात्मक हो सकता है।

मात्रात्मक जोखिम विश्लेषण

अंतर्गत मात्रात्मक जोखिम विश्लेषण, जोखिम के लिए संख्यात्मक मान निर्दिष्ट करने के लिए सिमुलेशन या नियतात्मक आंकड़ों का उपयोग करके एक जोखिम मॉडल बनाया गया है। इनपुट जो ज्यादातर धारणाएं हैं और यादृच्छिक चर एक जोखिम मॉडल में खिलाया जाता है।

किसी दिए गए इनपुट रेंज के लिए, मॉडल आउटपुट या परिणाम की एक श्रृंखला उत्पन्न करता है। ग्राफ़ का उपयोग करके मॉडल के आउटपुट का विश्लेषण किया जाता है, परिद्रश्य विश्लेषण, और/या संवेदनशीलता का विश्लेषण जोखिम प्रबंधकों द्वारा जोखिमों को कम करने और उनसे निपटने के लिए निर्णय लेने के लिए।

ए मोंटे कार्लो सिमुलेशन किसी निर्णय या की गई कार्रवाई के संभावित परिणामों की एक श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। सिमुलेशन एक मात्रात्मक तकनीक है जो हर बार इनपुट मानों के एक अलग सेट का उपयोग करके यादृच्छिक इनपुट चर के परिणामों की बार-बार गणना करती है। प्रत्येक इनपुट से परिणामी परिणाम दर्ज किया जाता है, और मॉडल का अंतिम परिणाम होता है a संभावना वितरण सभी संभावित परिणामों में से।

परिणामों को एक वितरण ग्राफ पर संक्षेपित किया जा सकता है जो केंद्रीय प्रवृत्ति के कुछ उपायों को दर्शाता है जैसे कि माध्य और माध्यिका, और इसके माध्यम से डेटा की परिवर्तनशीलता का आकलन करना मानक विचलन और भिन्नता। परिणामों का मूल्यांकन का उपयोग करके भी किया जा सकता है जोखिम प्रबंधन परिदृश्य विश्लेषण और संवेदनशीलता तालिका जैसे उपकरण। एक परिदृश्य विश्लेषण किसी भी घटना का सबसे अच्छा, मध्य और सबसे खराब परिणाम दिखाता है। विभिन्न परिणामों को सर्वोत्तम से सबसे खराब में अलग करना जोखिम प्रबंधक के लिए अंतर्दृष्टि का उचित प्रसार प्रदान करता है।

उदाहरण के लिए, एक अमेरिकी कंपनी जो वैश्विक स्तर पर काम करती है, शायद यह जानना चाहेगी कि उसका जमीनी स्तर किराया होगा अगर विनिमय दर चुनिंदा देशों को मजबूत करता है। एक संवेदनशीलता तालिका दर्शाती है कि जब एक या अधिक यादृच्छिक चर या धारणाएं बदली जाती हैं तो परिणाम कैसे भिन्न होते हैं।

कहीं और, ए संविभाग प्रबंधक प्रत्येक के विभिन्न मूल्यों में कैसे परिवर्तन होता है, इसका आकलन करने के लिए संवेदनशीलता तालिका का उपयोग कर सकते हैं सुरक्षा एक पोर्टफोलियो में पोर्टफोलियो के विचरण को प्रभावित करेगा। अन्य प्रकार के जोखिम प्रबंधन उपकरणों में निर्णय वृक्ष और ब्रेक-ईवन विश्लेषण शामिल हैं।

गुणात्मक जोखिम विश्लेषण

गुणात्मक जोखिम विश्लेषण एक विश्लेषणात्मक विधि है जो संख्यात्मक और मात्रात्मक रेटिंग के साथ जोखिमों की पहचान और मूल्यांकन नहीं करती है। गुणात्मक विश्लेषण में अनिश्चितताओं की लिखित परिभाषा, सीमा का मूल्यांकन शामिल है प्रभाव का (यदि जोखिम होता है), और एक नकारात्मक घटना के मामले में प्रतिवाद योजना हो रहा है।

गुणात्मक जोखिम उपकरणों के उदाहरणों में शामिल हैं स्वोट अनालिसिस, कारण और प्रभाव आरेख, निर्णय मैट्रिक्स, खेल का सिद्धांत, आदि। एक फर्म जो अपने सर्वर पर सुरक्षा उल्लंघन के प्रभाव को मापना चाहती है, वह डेटा उल्लंघन से होने वाली किसी भी खोई हुई आय के लिए इसे तैयार करने में मदद के लिए गुणात्मक जोखिम तकनीक का उपयोग कर सकती है।

जोखिम विश्लेषण का उदाहरण: जोखिम पर मूल्य (वीएआर)

किसी चुनौती के आधार पर उसकी कीमत (वीएआर) एक आँकड़ा है जो एक फर्म के भीतर वित्तीय जोखिम के स्तर को मापता है और मापता है, विभाग, या एक विशिष्ट समय सीमा में स्थिति। इस मीट्रिक का उपयोग आमतौर पर निवेश और वाणिज्यिक बैंकों द्वारा अपने संस्थागत पोर्टफोलियो में संभावित नुकसान की सीमा और घटना अनुपात निर्धारित करने के लिए किया जाता है। जोखिम प्रबंधक जोखिम जोखिम के स्तर को मापने और नियंत्रित करने के लिए वीएआर का उपयोग करते हैं। वीएआर कैलकुलेशन को विशिष्ट पोजीशन या पूरे पोर्टफोलियो में लागू किया जा सकता है या फर्म-वाइड रिस्क एक्सपोजर को मापने के लिए किया जा सकता है।

वीएआर की गणना स्थानांतरण द्वारा की जाती है ऐतिहासिक रिटर्न इस धारणा के साथ कि रिटर्न दोहराया जाएगा, सबसे खराब से सर्वश्रेष्ठ तक, खासकर जहां यह जोखिम से संबंधित है। एक ऐतिहासिक उदाहरण के रूप में, आइए नैस्डैक 100. को देखें ईटीएफ, जो प्रतीक QQQ (कभी-कभी "क्यूब्स" कहा जाता है) के तहत व्यापार करता है और जिसने 1999 के मार्च में व्यापार करना शुरू किया। यदि हम प्रत्येक दैनिक रिटर्न की गणना करते हैं, तो हम 1,400 से अधिक अंकों का एक समृद्ध डेटा सेट तैयार करते हैं। सबसे खराब आमतौर पर बाईं ओर देखा जाता है, जबकि सबसे अच्छा रिटर्न दाईं ओर रखा जाता है।

250 से अधिक दिनों के लिए, ईटीएफ के लिए दैनिक रिटर्न की गणना 0% और 1% के बीच की गई थी। जनवरी 2000 में, ईटीएफ 12.4% लौटा। लेकिन ऐसे बिंदु हैं जिन पर ईटीएफ के नुकसान भी हुए। सबसे खराब स्थिति में, ईटीएफ दैनिक घाटा 4% से 8% तक चला। इस अवधि को ईटीएफ का सबसे खराब 5% कहा जाता है। इन ऐतिहासिक रिटर्न के आधार पर, हम ९५% निश्चितता के साथ यह मान सकते हैं कि ईटीएफ का सबसे बड़ा नुकसान ४% से अधिक नहीं होगा। इसलिए यदि हम $100 का निवेश करते हैं, तो हम ९५% निश्चितता के साथ कह सकते हैं कि हमारा नुकसान $४ से आगे नहीं जाएगा।

ध्यान में रखने वाली एक महत्वपूर्ण बात यह है कि वीएआर विश्लेषकों को पूर्ण निश्चितता प्रदान नहीं करता है। इसके बजाय, यह संभावनाओं पर आधारित एक अनुमान है। यदि आप उच्च रिटर्न पर विचार करते हैं, तो संभावना अधिक हो जाती है, और केवल सबसे खराब 1% रिटर्न पर विचार करें। नैस्डैक 100 ईटीएफ का 7% से 8% का नुकसान इसके प्रदर्शन के सबसे खराब 1% का प्रतिनिधित्व करता है। हम इस प्रकार 99% निश्चितता के साथ मान सकते हैं कि हमारे सबसे खराब रिटर्न से हमें अपने निवेश पर $7 का नुकसान नहीं होगा। हम ९९% निश्चितता के साथ यह भी कह सकते हैं कि $१०० का निवेश हमें केवल अधिकतम $७ का नुकसान पहुँचाएगा।

जोखिम विश्लेषण की सीमाएं

जोखिम एक संभाव्य उपाय है और इसलिए आपको यह सुनिश्चित करने के लिए कभी नहीं बता सकता कि आपका सटीक जोखिम जोखिम क्या है एक निश्चित समय में, केवल संभावित नुकसानों का वितरण क्या होने की संभावना है यदि और जब वे घटित होना। जोखिम की गणना और विश्लेषण के लिए कोई मानक तरीके भी नहीं हैं, और यहां तक ​​​​कि वीएआर में कार्य तक पहुंचने के कई अलग-अलग तरीके हो सकते हैं। जोखिम को अक्सर सामान्य वितरण संभावनाओं का उपयोग करते हुए माना जाता है, जो वास्तव में शायद ही कभी होता है और अत्यधिक या "काला हंस" आयोजन।

NS का वित्तीय संकट 2008, उदाहरण के लिए, इन समस्याओं को अपेक्षाकृत सौम्य वीएआर गणना के रूप में उजागर किया, जो कि पोर्टफोलियो द्वारा उत्पन्न जोखिम घटनाओं की संभावित घटना को बहुत कम करके आंका गया था। किसी ऐसे को ऋण देना जो न चुका सके.

जोखिम परिमाण को भी कम करके आंका गया, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक उत्तोलन अनुपात सबप्राइम पोर्टफोलियो के भीतर। नतीजतन, घटना और जोखिम परिमाण के कम आंकलन ने संस्थानों को अरबों डॉलर के नुकसान को कवर करने में असमर्थ छोड़ दिया क्योंकि सबप्राइम बंधक मूल्य ढह गए।