В античные времена считалось, что порядок возможен только на небесах, а на земле – беспорядок и бардак, который невозможно предсказать, которым невозможно управлять. Да какое там предсказывать, лишь бы до завтра дожить, а там уже видно будет.

А дальше  мир погрузился во мрак религии и вообще полный абзац начался. Как вообще может человек думать о вероятностях, о риске, о завтрашнем дне и следующем десятилетии, если его жалкая душонка целиком в руках бога, и только он знает, что с ним дальше будет.

Но ренессанс пролил немного света в религиозную тьму мира. И движуха началась.

Самое наверное значительное событие в этой теме – изобретение теории вероятностей. Эта теория позволила количественно рассчитывать риск. Теперь мы вполне можем говорить, скажем, что вероятность завершения проекта в срок – 80%, или что матожидание выигрыша в казино отрицательное и нефик там делать (если вы не владелец казино).

Но я на самом деле не о том хотел написать Риск напрямую связан с понятием надежности. Мы можем точно так же рассуждать, например, о вероятности обрушения плотины ГЭС, или о вероятности банкротства ГазПрома, или о вероятности странового дефолта России по внешнему долгу, или о вероятности распада США. Ну или например о вероятности увольнения вас с работы, или потери вами важного клиента и т.д. и т.п.

Понимание природы риска и развитие инструментов измерения рисков сложных систем позволяет нам управлять надежностью. Вот простейший пример. У вас есть небольшой бизнес, скажем, металлургический завод. И чёрт его знает, что с ним может случиться. Ну например, вы производите титан, который идёт в основном на строительство самолётов. Какие есть риски? Может случиться мировой экономический кризис, который приведет к падению спроса на самолёты, а значит и на титан. А может Чубайс в РосНано проинвестирует пару миллиардов в контору, которая придумала сплав в десятки раз легче, надежней и дешевле, чем титан, и теперь ваш титан вообще нахрен никому не нужен. Рискуете остаться без источника дохода.

Что делать? А может быть можно на вашем заводе кроме титана еще что-то делать? Ну как НорНикель одновременно производит из одного сырья никель, палладий, платину и еще десятки других металлов. А может сократить риски снижения спроса, заключив несколько долгосрочных контрактов? А может выйти на рынок Китая, у него ведь кризиса нет, и скоро китайцы начнут летать на самолётах.

Можно и выйти на уровень выше. Хорошо, пусть остаётся какой-то риск, связанный с вашим титановым заводом. Но вы можете взять и купить еще какой-нибудь НПЗ или небольшой, но качественный, региональный банк, или строительный бизнес. Т.е. вложить часть капитала в другой бизнес, в отрасли, которая слабо коррелирует с вашим основным бизнесом. Тогда если один бизнес вдруг развалится, то другой поддержит вас на плаву.

Особое внимание управлению рисками уделяется в  финансовой сфере. Там вообще очень много придумано сложных инструментов. Вроде фьючерсов, опционов, понятий странового риска, рейтингов компаний и стран и т.п. Риски учитываются при формировании инвестиционных портфелей. Скажем, облигации – менее рискованный инструмент, чем акции. Но портфель, состоящий только из облигаций станет менее рискованным, если в него добавить чуть-чуть акций. Простой линейной логикой это трудно понять, но если покурить теорию вероятностей, такие понятия как корреляция, матожидание и т.п., поизучать разные графики, то это можно понять, объяснить и использовать в своих целях.

Ох… Совсем не о том я собирался написать, унесло в сторону. Планировал рассказать о взаимосвязи понятий “надежность” и “эффективность”. Но ладно, об этом в следующий раз.

–

Другие заметки по теме:

Эксперименты в быстроменяющихся условиях

Об оценке рисков

Друзья, подписывайтесь на RSS!

–

Павел Сурменок

Красноярск, 11 октября 2009, полдень

Как основной параметр там рассматривается математическое ожидание прибыли от вложения средств (и мат.ожидание доходности в процентах годовых). Это позволяет оценить, какой будет в среднем выхлоп от инвестиций.

Но не лучшая идея рассматривать мат.ожидание без учета дисперсии (извините, что теорией вероятностей гружу, но так нужно ). Тогда как мат.ождание показывает среднее значение доходности – дисперсия, грубо говоря, отражает разброс возможных значений доходности.

Допустим, вы инвестируете 100 денег. Для примера возьмем два объекта инвестиций. Инвестируя в первый объект, вы теряете все деньги в 90% случаев (чистый убыток -100), в оставшихся 10% случаев вы получаете обратно 2000 денег (чистая прибыль1900). Второй объект: в половине случаев получаете 310 денег (чистая прибыль 210), в половине случаев получаете 90 денег (чистый убыток -10).

Мат.ожидания для обоих объектов равны. На каждые 100 вложенных денег инвестор в среднем получит 100 денег прибыли. Но очевидно, что интересней для инвестиций именно второй вариант. Потому что разброс возможных исходов в нем от -10% до +210%, что гораздо меньше чем в первом варианте (от -90%  до +1900%).

Почему это так? Казалось бы, раз средная прибыль одинакова, то нет разницы. Но это так только если вы можете делать очень много операций (чтобы получить результат максимально близкий к среднему) и у вас очень много денег.

Допустим, минимальный размер вложений – 100 денег, а у вас их всего 300. Значит максимум вы можете вложить их три раза (в три разных проекта по первому или второму варианту инвестирования). При первом варианте инвестирования вероятность того, что все три вложения будут неудачными и вы в итоге потеряете все деньги, равна 0,9*0,9*0,9 = 72,9%. Это адски большая цифра. Заметьте, после этого на вашем счету 0 денег и вы уже не можете совершать дальнейшие операции.

Для второго варианта худший результат трёх вложений – когда у вас вместо 300 денег на счету останется лишь 90*3 = 270 денег, и это может произойти в 12,5% случаев. Не правда ли, это гораздо приятней?

–

Павел Сурменок

Красноярск, 26 февраля 2009