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 positiivne ega negatiivne vaid lihtsalt vajalik, sest ilma riski võtmata ei ole võimalik enamikke investeeringuid teha.

Lihtsustatult on riskijuhtimisega (risk management) tegemist iga kord, kui investor, finantsjuht või fondihaldur analüüsib ja püüab kvantifitseerida potentsiaalset investeeringust tulenevat raha kaotust ja võtab seejärel tarvitusele (või jätab tarvitusele võtmata - sest ka riski aktsepteerimine võib olla teadlik riskijuhtimise-alane otsus) sobivad ja asjakohased meetmed vastava riski minimeerimiseks, arvestades investeerimiseesmärke ning riskitaluvust.

Riski defineeritakse tihti, kui "hälbimist oodatavast tulemusest". See hälve võib siinjuures olla nii oodatust positiivsem, kui ka negatiivsem. Üldreegel on, et mida suurem on tulusus, seda suurem on eeldatavasti ka risk ehk võimalus, et lõpptulemus erineb oodatavast tulususest olulisel määral. Riski mõõdetakse sageli volatiilsuse (volatility) abil. Volatiilsus on statistiline näitaja, mis kajastab väärtpaberi või muu finantsinstrumendi tulususe varieeruvust iseenda keskmise tulususe või siis võrdlusindeksi suhtes. Seda varieeruvust mõõdetakse enamasti standardhälbe (standard deviation) või dispersiooni (variance) abil, kusjuures standardhälve on ruutjuur dispersioonist. Standardhälve leitakse kasutades eri perioodide tootlusi, mitte iga perioodi lõpu hinnatasemeid.

Kuigi standardhälve aitab riski paremini mõista, ei võta see arvesse indiviidide riskitaluvuse eripärasid. Amos Tversky ning Daniel Kahneman näitasid 1979 oma väljavaate teooriaga (prospect theory) empiiriliselt, et rahaline kaotus tekitab indiviidile oluliselt rohkem negatiivseid emotsioone, kui võit positiivseid emotsioone. Sellest tulenevalt mõjutab oodatav kahju otsuseid oluliselt rohkem, kui oodatav sama suur kasu. Seega huvitab indiviide investeerimisotsuseid langetades eelkõige, kui suur on võimalik kaotus. Seda näitlikustavad hästi järgmised küsimused: "Missugune on halvim stsenaarium?" või "Kui palju võiks raha kaotada, kui on tõesti halb kuu?". Selleks, et nendele küsimustele vastata, on kasutusele võetud riskinäitaja VaR (value at risk).

VaR-näitajal on kolm komponenti: 1) vaadeldav ajavahemik, 2) usaldusnivoo (confidence level) ja 3) kahjum (või kahjumiprotsent), mis võimaldavad vastata näiteks järgmistele küsimustele:

• Missugune on maksimaalne rahaline kaotus, järgmise viie aasta jooksul, 95% või 99% tõenäosusega?
• Kui suur on maksimaalne protsent, mida võin järgmisel aastal kaotada, 95% või 99% tõenäosusega?

Kolm peamist meetodit VaR-i leidmiseks on: 1) ajalooline meetod (mis järjestab eelmiste perioodide tootlused paremusjärjestusse), 2) dispersioon-kovariatsioonimeetod (mis hindab oodatavat tulusust ja standardhälvet ning võimaldab moodustada normaaljaotuse) ning 3) Monte Carlo simulatsioon (mis hõlmab mudeli väljatöötamist tulevaste aktsiahindade prognoosimiseks ja seejärel antud mudeli abil teatud hulga hüpoteetiliste katsete läbiviimist).

Loomulikult ei taga ka VaR-näitaja, et asjad ei võiks minna oodatust palju halvemaks. Finantskriisid meenutavad meile, et võib ette tulla nn ootamatuid sündmusi, mis jäävad väljapoole 95% või 99% usalduspiire. Nendel 5% või 1% juhtudel võib võimalik kaotus olla oluliselt hullem, kui oleks võinud oodata VaR põhjal.

Selliseid ootamatuid sündmusi, mida on praktiliselt võimatu ette ennustada on hakatud nimetama "mustaks luigeks" black swan event. Musta luige teooriat on populariseerinud Nassim Nicholas Taleb, kes defineeris "musta luige", kui sündmuse:

• mis mängib ajaloos, teaduses, rahanduses või tehnoloogias disproportsionaalselt suurt rolli, mida on raske prognoosida ja mis on äärmiselt haruldane ning jääb kaugele tavapärastest ootustest;
• mille esinemise tõenäosust ei ole (selle tõenäosuse väiksuse tõttu) võimalik teaduslike meetoditega välja arvutada;
• millega kaasneb inimeste võimetus sündmust ette näha, kuid "oskus" alati tagantjärele selgitada, miks see just niimoodi pidi juhtuma (nn historitsistlik käsitlus).

Mõned tüüpilisemad vead riskijuhtimises

1. Riskijuhtimisel püütakse prognoosida äärmuslikke sündmusi. Esiteks ei ole inimesed ennustamises kuigi head. Teiseks võib liigne keskendumine mõnele äärmuslikule stsenaariumile, juhtida tähelepanu kõrvale muudelt negatiivsetelt stsenaariumitelt. Tõhusam on keskenduda võimalikele tagajärgedele, st hinnata äärmuslike sündmuste võimalikku mõju.

2. Veendumus, et mineviku uurimine aitab meil kõiki riske juhtida. Paraku näitavad mitmed uuringud, et mineviku sündmustel ei ole tihti mingit seost tulevaste šokkidega. Näiteks ei osanud keegi ette näha 11. septembri 2001. aasta terrorirünnakut või I maailmasõja puhkemist.

3. Veendumus, et riski saab suurepäraselt mõõta standardhälbega, eeldades normaaljaotust. Kuigi standardhälve võimaldab küllalt hästi kirjeldada nn "normaalseid"" olukordi, ei suuda see adekvaatselt kirjeldada ekstreemseid sündmusi, kuna enamasti tuginetakse normaaljaotusele (nn kolme sigma e. 68–95–99,7 reeglile). Praktikas võib ekstreemne liikumine ületada standardhälvet ka kümneid kordi. Seega võib öelda, et kuigi standardhälve on investeerimiotsuste tegemisel abiks, ei peaks riskijuhtimine tuginema üksnes standardhälbele.

4. Me ei mõista, et matemaatiliselt samaväärne pole seda alati psühholoogiliselt. Ühte ja sama riski tuleb püüda lahti mõtestada mitmel eri moel, et me ei oleks liigselt mõjutatud psühholoogiast. Positiivne esitusviis võib liigselt tõsta "riskiisu". Amos Tversky ja Daniel Kahneman uurisid 1981. aastal, kuidas sama tõenäosusega sündmuste erinevad esitusviisid mõjutasid eksperimendis osalejate vastuseid hüpoteetilises situatsioonis. Osalejatel paluti valida kahe raviprotseduuri vahel 600-le inimesele, kes põdesid potentsiaalselt surmavat haigust. Protseduur A põhjustaks 400 surma, samas kui protseduur B puhul esines 33% tõenäosus, et keegi ei sureks, kuid 66% tõenäosus, et kõik surevad.

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, kui seda esitati positiivse raamistikuga ("säästab 200 elu"), langedes vaid 22% -ni, kui sama valikut esitati negatiivse raamistikuga ("400 inimest surevad").

5. Efektiivsusest ja aktsionäride rikkuse maksimeerimisest ajendatud liigne optimeerimine. Kõik pannakse tööle - vähendatakse miinimumini varusid, vaba raha jääki, vabastatakse omakapitali, suurendades finantsvõimendust jne. Alati ei ole see hea. Liigne optimeerimine ning suur võlakoormus muudab ettevõtted haavatavaks keskkonnamuutuste ja väliste šokkide suhtes. Kui tuua paralleel loodusest, siis mingil põhjusel on inimesel kaks kopsu ja kaks neeru - evolutsioon on andnud meile "jõude" seisvaid varuosi.

Kokkuvõtteks võib öelda, et suurim risk tuleneb alati inimenesest - me kipume ülehindama oma võimeid ning alahindama seda, mis võib minna valesti.

Lisalugemist