Riskijuhtimine ja riskide maandamine


Avaleht / Riskijuhtimine

Riskist ollakse harjunud rääkima kui millestki negatiivsest. Finantsmaailmas ei ole see aga alati nii lihtne. Koos riskiga tuleb alati rääkida ka oodatavast tulususest ning risk ei ole siinjuures iseenesest positiivne ega negatiivne, vaid pigem ebakindlus selle suhtes, kui palju võib tegelik tulemus oodatavast erineda.

Lihtsustatult on riskijuhtimisega (risk management) tegemist iga kord, kui investor, finantsjuht või fondihaldur analüüsib võimalikku kahju, hindab selle tõenäosust ja mõju ning otsustab seejärel, kas riski vältida, vähendada, üle kanda või teadlikult aktsepteerida. Riskijuhtimine ei tähenda seega üksnes riskide vähendamist, vaid ka teadlikku otsustamist selle üle, milliseid riske tasub eesmärkide saavutamiseks võtta.

Riski defineeritakse tihti kui hälbimist oodatavast tulemusest. See hälve võib olla nii oodatust parem kui ka halvem. Üldreegel on, et mida suurem on oodatav tulusus, seda suurem on tavaliselt ka risk ehk võimalus, et lõpptulemus erineb oluliselt oodatud tulemusest.

Peamised riskiliigid

Ettevõtte ja investeeringute vaates on kasulik eristada vähemalt järgmisi riskiliike:

  • Turu- ja hinnariski (market risk; price risk) ehk riski, et intressimäärad, valuutakursid, aktsiahinnad või toormehinnad muutuvad ebasoodsas suunas.
  • Intressiriski (interest rate risk) ehk riski, et turuintresside muutus mõjutab vara väärtust, finantseerimiskulu või rahavoogusid.
  • Valuutariski (currency risk; foreign exchange risk) ehk riski, et valuutakursside muutus mõjutab tehingu, nõude või kohustuse väärtust.
  • Kaubahinna- ehk toormeriski (commodity risk) ehk riski, et energia, metallide, põllumajandussaaduste või muu toorme hinnad muutuvad ebasoodsalt.
  • Krediidiriski (credit risk; counterparty risk) ehk riski, et vastaspool ei täida oma makse- või muid lepingulisi kohustusi.
  • Likviidsusriski (liquidity risk) ehk riski, et vara ei ole võimalik kiiresti müüa või et ettevõttel ei ole õigel ajal piisavalt raha kohustuste täitmiseks.
  • Refinantseerimisriski (refinancing risk) ehk riski, et olemasolevat võlga ei õnnestu pikendada või asendada mõistliku hinnaga.
  • Operatsiooniriski (operational risk) ehk riski, mis tuleneb protsessidest, süsteemidest, inimestest või välisest sündmusest.
  • Äririski (business risk) ehk riski, et ettevõtte müük, kulubaas või ärimudel ei toimi oodatud viisil.
  • Õigus- ja regulatsiooniriski (legal risk; regulatory risk) ehk riski, et seaduste, nõuete või kohtuvaidluste muutus kahjustab ettevõtte tegevust või väärtust.
  • Maineriski (reputational risk) ehk riski, et mainekahju vähendab klientide, investorite või partnerite usaldust.
  • Küberriski (cyber risk) ehk riski, et küberrünnak, andmeleke või süsteemihäire põhjustab kahju või katkestuse.
  • Riigirisk (country risk; political risk) ehk riski, et poliitiline keskkond, kapitalipiirangud, sanktsioonid või geopoliitilised sündmused mõjutavad tehingut või investeeringut.

Praktikas on need riskid omavahel seotud. Näiteks võib nõrk likviidsus suurendada krediidiriski ning suur võlakoormus võimendada ettevõtte äririski mõju.

Riskijuhtimise protsess

Hea riskijuhtimine on protsess, mitte üksik arvutus. Tavaliselt koosneb see neljast sammust:

  1. riski tuvastamine;
  2. riski mõõtmine või hindamine;
  3. sobiva vastuse valimine;
  4. jälgimine ja regulaarne uuesti hindamine.

Sobiv vastus võib olla riski vältimine, riski vähendamine, riski jagamine või ülekandmine, näiteks kindlustuse või tuletisinstrumentide abil, ning mõnel juhul ka riski teadlik aktsepteerimine.

Riski mõõdetakse sageli volatiilsuse (volatility) abil. Volatiilsus on statistiline näitaja, mis kajastab väärtpaberi või muu finantsinstrumendi tulususe varieeruvust iseenda keskmise tulususe või võrdlusindeksi suhtes. Seda varieeruvust mõõdetakse enamasti standardhälbe (standard deviation) või dispersiooni (variance) abil, kusjuures standardhälve on ruutjuur dispersioonist. Standardhälve leitakse tavaliselt eri perioodide tootluste, mitte perioodide lõpu hinnatasemete põhjal.

Kuigi standardhälve aitab riski paremini mõista, ei võta see täielikult arvesse investorite või juhtkonna riskitaluvust. Amos Tversky ja Daniel Kahneman näitasid 1979. aastal oma väljavaateteooriaga (prospect theory), et võimalik kahju mõjutab otsuseid sageli rohkem kui samasuur võimalik kasu. Seetõttu huvitab otsustajaid sageli eelkõige see, kui suur võib olla võimalik kahju.

Tõenäosuse ja mõju põhine riskihindamine

Ettevõtte praktilises riskijuhtimises kasutatakse sageli ka lihtsamat lähenemist, kus iga riski hinnatakse kahe mõõtme järgi: tõenäosus (likelihood; probability) ja mõju (impact; severity). Selle põhjal leitakse riski hinnanguline kogutase ehk riskiskoor.

Kõige lihtsamal kujul väljendatakse seda järgmiselt:

$$R = P \times I$$


R— riskiskoor;
P— tõenäosus (probability);
I— mõju (impact).

Praktikas kasutatakse sageli 3- või 5-palliskaalat. Näiteks võib risk, mille tõenäosus on 4 ja mõju 5, saada koguskooriks 20. Selline lähenemine ei anna täpset rahalist mõõtu, kuid aitab riske omavahel järjestada ja otsustada, millistele riskidele tuleb esmajärjekorras tähelepanu pöörata.

Tulemused esitatakse sageli riskimaatriksis (risk matrix; probability-impact matrix), kus madala tõenäosuse ja väikese mõjuga riskid jäävad madalama prioriteediga alasse ning suure tõenäosuse ja suure mõjuga riskid kõrgema prioriteediga alasse.

Selle lähenemise tugevus on lihtsus ja kasutatavus juhtkonna tasandil. Selle nõrkus on see, et hinnangud on sageli subjektiivsed ning skaalade korrutamine ei pruugi peegeldada tegelikku rahalist kahju. Seetõttu kasutatakse seda meetodit tavaliselt koos detailsemate mõõdikutega, mitte nende asemel.

Value at Risk ehk VaR

Selleks, et hinnata võimalikku kahju kindla tõenäosuse juures, kasutatakse sageli riskinäitajat VaR (value at risk). VaR-il on kolm komponenti: vaadeldav ajavahemik, usaldusnivoo (confidence level) ja maksimaalne hinnanguline kahjum selle usaldusnivoo piires.

VaR aitab vastata näiteks järgmistele küsimustele:

  • Kui suur võib olla maksimaalne rahaline kaotus järgmise aasta jooksul 95% tõenäosusega?
  • Kui suure protsendi portfellist võib ebasoodsal juhul kaotada järgmise kuu jooksul 99% tõenäosusega?

Kolm peamist meetodit VaR-i leidmiseks on:

  • ajalooline meetod, mis järjestab varasemad tootlused ja kasutab neist sobivat kvantiili;
  • dispersioon-kovariatsioonimeetod, mis eeldab tootluste jaotuse kirjeldamist standardhälbe ja korrelatsioonide kaudu;
  • Monte Carlo simulatsioon, mis tekitab mudeli alusel palju võimalikke tulevikustsenaariume.

VaR on kasulik tööriist, kuid see ei taga, et tegelik kahju ei võiks osutuda oluliselt suuremaks. Just seetõttu kasutatakse VaR-i kõrval sageli ka stressiteste ja stsenaariumianalüüsi, mis aitavad hinnata, mis juhtub väga ebasoodsate, kuid siiski võimalike olukordade korral.

Stressitestid ja stsenaariumianalüüs

Stressitestid sobivad olukordadesse, kus standardmudelid ja ajalooline hajuvus ei kirjelda piisavalt hästi äärmuslikke sündmusi. Näiteks võib ettevõte hinnata, mis juhtub siis, kui müügitulu langeb 20%, intressimäär tõuseb 3 protsendipunkti ja suurim klient tasub arved alles 60 päeva hiljem. Selline lähenemine on sageli praktilisem kui üksnes ajalooliste kõikumiste vaatamine.

Stsenaariumianalüüsis võrreldakse tavaliselt baastsenaariumi, pessimistlikku stsenaariumi ja optimistlikku stsenaariumi. Eesmärk ei ole tulevikku täpselt ennustada, vaid mõista, millised tegurid ettevõtte tulemusi kõige tugevamalt mõjutavad.

Loomulikult ei taga ka VaR ega stressitestid, et asjad ei võiks minna oodatust oluliselt halvemaks. Finantskriisid meenutavad, et võib ette tulla nn ootamatuid sündmusi, mis jäävad väljapoole tavapäraseid prognoose ja usalduspiire.

Selliseid haruldasi ja suure mõjuga sündmusi on hakatud nimetama musta luige sündmusteks (black swan events). Nassim Nicholas Taleb on populariseerinud käsitlust, mille järgi must luik on sündmus, mis on väga haruldane, suure mõjuga ja mida kiputakse tagantjärele seletama nii, nagu see oleks olnud etteaimatav.

  • See mängib ajaloos, teaduses, rahanduses või tehnoloogias ebaproportsionaalselt suurt rolli.
  • Selle esinemist on raske või võimatu usaldusväärselt prognoosida.
  • Pärast sündmust kipuvad inimesed uskuma, et nad oleksid pidanud seda ette nägema.

Mõned tüüpilisemad vead riskijuhtimises

1. Riskijuhtimisel püütakse prognoosida äärmuslikke sündmusi. Inimesed ei ole ennustamises kuigi head. Liigne keskendumine ühele äärmuslikule stsenaariumile võib juhtida tähelepanu kõrvale muudelt olulistelt riskidelt. Tõhusam on keskenduda võimalike tagajärgede hindamisele.

2. Arvatakse, et mineviku uurimine aitab kõiki tulevasi riske juhtida. Minevikuandmed on olulised, kuid tulevased šokid ei pruugi sarnaneda varasematega. Seetõttu ei tohi riskijuhtimine tugineda ainult ajaloolistele mustritele.

3. Usutakse, et standardhälve kirjeldab riski täielikult. Standardhälve aitab kirjeldada tavapäraseid kõikumisi, kuid ei kirjelda hästi ekstreemseid sündmusi. Praktikas võivad turuliikumised ületada mudelite eeldusi mitmekordselt.

4. Unustatakse, et matemaatiliselt samaväärne ei ole alati psühholoogiliselt samaväärne. Sama otsus võib tunduda erinev sõltuvalt sellest, kas tulemust esitatakse kasu või kahjuna. Seetõttu tuleb risk otsustajale lahti seletada mitmest vaatenurgast.

5. Efektiivsuse nimel optimeeritakse kõik minimaalse varuga. Liigne optimeerimine, väga väikesed varud, olematu rahapuhver ja suur võlakoormus muudavad ettevõtte väliste šokkide suhtes haavatavaks. Mõistlik riskijuhtimine jätab süsteemi teatud puhvri.

Amos Tversky ja Daniel Kahneman uurisid 1981. aastal, kuidas sama tõenäosusega sündmuste erinevad esitusviisid mõjutasid katseisikute otsuseid hüpoteetilises olukorras. Osalejatel paluti valida kahe raviprotseduuri vahel 600 inimesele, kes põdesid potentsiaalselt surmavat haigust.

Esitusviis Variant A Variant B
Positiivne "Päästab 200 inimelu" "33% tõenäosus päästa kõik 600 inimest, 66% tõenäosus, et keegi ei pääse."
Negatiivne "400 inimest sureb" "33% tõenäosus, et ükski inimene ei sure, 66% tõenäosus, et kõik surevad."

Ravi A valis 72% osalejatest siis, kui seda esitati positiivse raamistikuga, kuid vaid 22% siis, kui sama valikut esitati negatiivses raamistikus.

Kokkuvõttes tuleneb suur osa riskidest ja riskijuhtimise vigadest inimlikest piirangutest. Me kipume oma võimeid üle hindama ning seda, mis võib valesti minna, alahindama.

Korduma kippuvad küsimused

Kas riskijuhtimise eesmärk on kõik riskid kõrvaldada?

Ei. Riskijuhtimise eesmärk on mõista, mõõta ja juhtida riske nii, et ettevõte või investor võtaks eesmärkide saavutamiseks põhjendatud riske. Kõiki riske ei ole võimalik ega mõistlik täielikult kõrvaldada.

Miks ei piisa riskijuhtimises ainult standardhälbest või VaR-ist?

Sest need mõõdikud kirjeldavad riski ainult teatud vaatenurgast. Standardhälve keskendub hajuvusele ja VaR hinnangulisele kaotusele kindla usaldusnivoo piires, kuid kumbki ei kirjelda täielikult äärmuslikke sündmusi, likviidsusprobleeme ega juhtimisvigu.

Vaata ka:

Lisalugemist

Vaata ka:

  • Kahneman, D.; Tversky, A. (1979). "Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk". Econometrica. Vol. 47 No 2, PDF.
  • Goldstein, D., Taleb, N. (2007). "We Don't Quite Know What We are Talking About When We Talk About Volatility". Journal of Portfolio Management Vol. 33, No 4, SSRN 970480.
  • Popper, K. (1935). "Logik der Forschung". The Journal of Philosophy. Vol. 32, No. 4 (Feb. 14, 1935), pp. 107-108. JSTOR 2016612.
  • Taleb, N. N. (2007). "The Black Swan: Second Edition: The Impact of the Highly Improbable". Random House Trade Paperbacks, 444 p. amazon.com.

Musta luige teooriast

Ebatõenäolisuse mõistega on tegelenud paljud mõtlejad ka enne Talebit. Teemat on käsitlenud näiteks David Hume, John Stuart Mill ja Karl Popper. Musta luike käsitletakse sageli nähtusena, mis kummutab senikehtiva paradigma, kusjuures mõnikord piisab ühest ümberlükkavast sündmusest, et seni kindlana näinud teadmine küsimärgi alla seada.

Mõiste "must luik" ise tuleb 1. sajandil elanud rooma poeedi Decimus Iunius Iuvenalise maksiimist millegi kohta, mis on maapeal haruldane. Euroopas arvati kuni 17. sajandi lõpuni, et musti luiki ei ole olemas. Eurooplased nägid musti luiki esimest korda 1697. aastal, kui Hollandi maadeuurija Willem de Vlaminghi juhitud ekspeditsioon külastas Lääne-Austraaliat.