什么是风险分析？
风险分析是评估公司，政府或环境部门内发生不利事件的可能性的过程。 风险分析是对给定行动方案的潜在不确定性的研究，涉及预测的现金流量，投资组合或股票收益的方差，项目成功或失败的可能性以及未来经济状况的不确定性。 风险分析师通常会与预测专家一起工作，以最大程度地减少未来的不可预见的负面影响。
重要要点
- 风险分析是评估公司，政府或环境部门内发生不利事件的可能性的过程。 可以使用几种方法来分析风险，包括属于定量和定性类别的方法。风险分析仍然是一门艺术，而不是一门科学。
了解风险分析
风险分析师首先确定可能出问题的地方。 然后将可能发生的负面事件与概率度量权衡，以衡量事件发生的可能性。 最后，风险分析试图估计事件发生时将产生的影响程度。
定量风险分析
风险分析可以是定量的或定性的。 在定量风险分析下，使用模拟或确定性统计数据建立风险模型，以为风险分配数值。 主要是假设和随机变量的输入被输入到风险模型中。
对于任何给定的输入范围，模型都会生成一定范围的输出或结果。 风险管理人员使用图形，场景分析和/或敏感性分析对模型进行分析，以制定缓解和应对风险的决策。
蒙特卡洛模拟可用于生成一系列决策或采取的行动的可能结果。 该模拟是一种定量技术，该技术可重复计算随机输入变量的结果，每次使用一组不同的输入值。 记录每个输入的结果，模型的最终结果是所有可能结果的概率分布。 结果可以总结在一个分布图上，该分布图显示一些集中趋势的度量，例如均值和中位数，并通过标准偏差和方差评估数据的变异性。
还可以使用风险管理工具（如情景分析和敏感性表）评估结果。 场景分析显示任何事件的最佳，中间和最坏结果。 将不同的结果（从最佳到最差）分开可以为风险经理提供合理的见解。
例如，一家在全球范围内经营的美国公司可能想知道，如果某些国家的汇率上升，其底线将如何发展。 敏感性表显示当一个或多个随机变量或假设发生变化时结果如何变化。 投资组合经理可以使用敏感性表来评估投资组合中每种证券的不同价值的变化将如何影响投资组合的方差。 其他类型的风险管理工具包括决策树和收支平衡分析。
定性风险分析
定性风险分析是一种分析方法，无法通过数字和定量等级来识别和评估风险。 定性分析包括不确定性的书面定义，对影响程度的评估（如果发生了风险），以及在负面事件发生时的对策计划。
定性风险工具的示例包括SWOT分析，因果图，决策矩阵，博弈论等。想要衡量安全漏洞对其服务器的影响的公司可以使用定性风险技术来帮助其为任何损失做好准备数据泄露可能产生的收入。
尽管大多数投资者都担心下行风险，但从数学上讲，风险是上行和下行的差异。
几乎所有大型企业都需要进行最低限度的风险分析。 例如，商业银行需要适当地对冲海外贷款的外汇风险，而大型百货商店则必须考虑由于全球经济衰退而导致收入减少的可能性。 重要的是要知道，风险分析使专业人员可以识别和减轻风险，但不能完全避免风险。
风险分析示例：风险价值（VaR）
风险价值（VaR）是一种统计数据，用于衡量和量化公司，投资组合或头寸在特定时间范围内的财务风险水平。 投资和商业银行最常使用此指标来确定其机构投资组合中潜在损失的程度和发生率。 风险管理人员使用VaR来衡量和控制风险暴露水平。 可以将VaR计算应用于特定头寸或整个投资组合，或衡量公司范围内的风险敞口。
VaR的计算是通过将历史收益从最差转移到最佳，并假设收益会重复，尤其是在涉及风险的情况下。 作为一个历史示例，让我们看一下纳斯达克100 ETF，它的交易代码为QQQ（有时称为“多维数据集”），并于1999年3月开始交易。如果我们计算每天的收益，我们将产生丰富的超过1400点。 最坏的情况通常显示在左侧，而最好的回报则显示在右侧。
在超过250天的时间里，ETF的每日收益被计算为介于0％和1％之间。 2000年1月，ETF的回报率为12.4％。 但是，ETF在某些时候也会造成损失。 在最坏的情况下，ETF每天损失4％至8％。 这个时期被称为ETF最差的5％。 根据这些历史收益，我们可以以95％的把握假设ETF的最大损失不会超过4％。 因此，如果我们投资100美元，我们可以95％的确定性说我们的损失不会超过4美元。
要记住的一件事。 VaR不能为分析师提供绝对的确定性。 相反，它是基于概率的估计。 如果您考虑较高的回报，而仅考虑最差的1％回报，则概率会更高。 纳斯达克100 ETF下跌7％至8％，代表其表现最差的1％。 因此，我们可以以99％的确定性假定我们的最差回报不会使我们的投资损失7美元。 我们也可以说有99％的确定性，即100美元的投资最多只会使我们损失7美元。
风险分析的局限性
风险是一种概率度量，因此永远无法确定在给定时间确切的风险敞口，只有在可能发生的时间以及可能发生的时间，才能告诉您可能的损失分布。 也没有用于计算和分析风险的标准方法，甚至VaR也可以有几种不同的方法来完成任务。 通常认为风险是使用正态分布概率发生的，而这种概率实际上很少发生，并且不能解释极端事件或“黑天鹅”事件。
2008年的金融危机将这些问题暴露为相对良性的VaR计算，低估了次级抵押贷款组合可能引起的风险事件的发生。 风险程度也被低估了，这导致次级抵押贷款组合中的杠杆比率极高。 结果，由于次级抵押贷款价值崩溃，发生率和风险程度的低估使机构无法弥补数十亿美元的损失。
