【文章內(nèi)容簡介】 度的概率分布，確定這個(gè)分布時(shí)很可能要完全依賴專家的意見。例如，可以通過會見 HypoCom的勞工關(guān)系經(jīng)理，并利用上述三種方法之一來確定罷工時(shí)間長度的概率分布。 0 2 4 6 8 10 概率 罷工持續(xù)期（天） 2023/2/3 49 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 風(fēng)險(xiǎn) 3 雇員罷工的風(fēng)險(xiǎn) ? 構(gòu)造銷售額損失的概率分布 ? 第二，構(gòu)造在已知罷工期條件下的交貨期分布。利用模擬軟件對隨機(jī)到達(dá)的需求進(jìn)行模擬分析，隨機(jī)需求根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、每個(gè)工廠的生產(chǎn)率以及從工廠到地區(qū)分銷中心然后再到零售商的分銷保障而確定。罷工的影響通過關(guān)閉在法國的工廠并紀(jì)錄下交貨時(shí)間的增加而進(jìn)行模擬。 ? 根據(jù)模擬數(shù)據(jù)得到交貨時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)分布。 ? 最后，在交貨時(shí)間增加的條件下確定銷售損失。根據(jù)掌握的交貨時(shí)間增加方面的信息，銷售和市場營銷經(jīng)理會對銷售做出評估?？梢圆捎脤＜乙庖姼怕试u估方法。評估結(jié)果反映了和零售商之間達(dá)成的協(xié)議、期望交貨時(shí)間以及當(dāng)時(shí)的競爭環(huán)境。最后得到的關(guān)于銷售數(shù)量減少的分布可用三角分布來表示，參數(shù)為：最小值 =0，最可能值為 400萬，最大值為 1000萬 。 交貨時(shí)間的增加 罷工開始后的時(shí)間（天） 概率 交貨時(shí)間（天） （注：本圖假定罷工在第 20天開始） 2023/2/3 50 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 1步：建立風(fēng)險(xiǎn)因素模型 ? 風(fēng)險(xiǎn) 4 新的競爭對手 ? 對新競爭對手帶來的不確定性的評估主要依賴專家意見。需要得到當(dāng)新競爭者出現(xiàn)后，給銷售額帶來的損失的概率分布。 ? 由于競爭帶來的銷售額損失的概率 P(C)可以被分解為： ? 其中 i 為產(chǎn)品的標(biāo)號， P(Ri, Ti) 為監(jiān)管出現(xiàn)不利變化（ Ri ）和引進(jìn)了新技術(shù)（ Ti）同時(shí)發(fā)生的聯(lián)合概率， P(Ci|Ri, Ti) 是由于新的競爭環(huán)境使產(chǎn)品 i發(fā)生了銷售額損失的條件概率。如果監(jiān)管方面的變化和新技術(shù)的引進(jìn)之間不相關(guān)的話，可以將 P(Ri, Ti)分解成 P(Ri ) 和 P(Ti )的乘積。 ? 比直接評估 P(C)更容易的方式是請不同的專家直接對聯(lián)合概率和條件概率進(jìn)行評估。通過會見有關(guān)政界人士了解他們對監(jiān)管給某產(chǎn)品帶來不利影響的概率 P(Ri )，如采用下列兩種方法之一：根據(jù)對不同抽簽的偏好，或?qū)ο鄬赡苄缘呐袛?。通過會見研發(fā)部門的經(jīng)理，請他們評估和新技術(shù)引進(jìn)有關(guān)的概率 P(Ti )。最后，通過會見銷售和市場營銷經(jīng)理，請他們在假定新的監(jiān)管和技術(shù)狀態(tài)被給定的條件下，評估和競爭者有關(guān)的概率。 ? 可以不是單個(gè)地而是用 Delphi方法聯(lián)系一組專家。 ? 分別將這種方法應(yīng)用于每個(gè)產(chǎn)品，然后按上面的公式得到匯總的結(jié)果。 ?? i iiiii TRPTRCPCP ),(),()(2023/2/3 51 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 1步：建立風(fēng)險(xiǎn)因素模型 ? 確定風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性 ? 在企業(yè)層面上進(jìn)行整體化風(fēng)險(xiǎn)管理的一個(gè)優(yōu)勢就是可以利用自然套期和充分體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性。因此，還需要建立由每兩類風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)系數(shù)構(gòu)成的矩陣，從而便于將各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)來源和基準(zhǔn)性財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來。 ? 數(shù)據(jù)不可能完全支持風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性分析，因此，需要利用專業(yè)判斷和專家意見。 ? 對 HypoCom來說，會希望商品價(jià)格變動和新競爭對手進(jìn)入市場之間存在負(fù)相關(guān)性，也就是說，如果商品價(jià)格上升，則新競爭者進(jìn)入市場的壁壘就會提高，反之亦然。但是，工會的罷工可能會和競爭者的進(jìn)入正相關(guān)。 ? 顯然，要精確確定相關(guān)性是不可能的。更可能的是用一些相對模糊的術(shù)語來給出判斷，如高、中、低等。這些術(shù)語代表著相關(guān)系數(shù)的某些約定俗成的范圍，如高度相關(guān)，意味著相關(guān)系數(shù)在 ，中度相關(guān)意味著相關(guān)系數(shù)在 ，低度相關(guān)意味著相關(guān)系數(shù)在 。 火災(zāi) 產(chǎn)品價(jià)格 罷工 新競爭者 火災(zāi) 產(chǎn)品價(jià)格 罷工 新競爭者 風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)系數(shù)矩陣 2023/2/3 52 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 選擇財(cái)務(wù)指標(biāo) ?本步驟需要將所有風(fēng)險(xiǎn)結(jié)合到一起，和一個(gè)基準(zhǔn)性財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來。 ?不同企業(yè)的經(jīng)理在對用哪些財(cái)務(wù)指標(biāo)來管理業(yè)務(wù)方面具有不同的偏好和傾向性，財(cái)務(wù)指標(biāo)也會隨企業(yè)的目標(biāo)和目的而不同。重要的是，在所選擇的財(cái)務(wù)指標(biāo)上要達(dá)成一致，這是非常重要的。 ?本例將采用自由現(xiàn)金流（ Free Cash Flow, FCF）來反映風(fēng)險(xiǎn)對益損表和資產(chǎn)負(fù)債表的影響。 2023/2/3 53 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 建立連接風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)模型 ?選定了基準(zhǔn)性財(cái)務(wù)指標(biāo)后，就可以將不同風(fēng)險(xiǎn)的影響集結(jié)到這個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)上來。 ?可以通過分解 FCF的每一個(gè)要素而構(gòu)造一個(gè)形式化的 FCF模型，所有要素均被分解到第 1步進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)建模時(shí)所采用過的運(yùn)作和財(cái)務(wù)方面的指標(biāo)。 ? FCF模型中的某些要素也是具有隨機(jī)性的，即使不考慮第 1步中的風(fēng)險(xiǎn)。例如，產(chǎn)品需求、價(jià)格和銷售成本方面都存在著固有的不確定性，這些指標(biāo)會隨著供給和需求的經(jīng)濟(jì)形勢而波動，這些固有的不確定性也被包含在了基本 FCF模型中。 ?將第 1步得到的概率分布加到 FCF模型中的相應(yīng)要素上，并將相關(guān)系數(shù)矩陣加到模型中來。 ?財(cái)務(wù)模型的結(jié)果連接了所有和 FCF有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)，可以用 FCF這個(gè)基準(zhǔn)性財(cái)務(wù)指標(biāo)對后面的風(fēng)險(xiǎn)控制策略進(jìn)行評估。 2023/2/3 54 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 建立連接風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)模型 銷售量 單價(jià)銷售收入 銷售成本經(jīng)營收入 S G A 稅收經(jīng)營現(xiàn)金流營運(yùn)資本 固定資產(chǎn)投資現(xiàn)金流2023/2/3 55 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 對 HypoCom來說 ，基準(zhǔn)財(cái)務(wù)模型為 銷售量 單價(jià)銷售收入 銷售成本經(jīng)營收入 S G A 稅收經(jīng)營現(xiàn)金流營運(yùn)資本 固定資產(chǎn)投資自由現(xiàn)金流$4,850 $4,072 $778 $252 $1,031 $1,663 $4,204 $9,838 $23,355 $13,418 $228 $102 2023/2/3 56 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)對現(xiàn)金流的影響 銷售量 單價(jià)銷售收入 銷售成本經(jīng)營收入 S G A 稅收經(jīng)營現(xiàn)金流營運(yùn)資本 固定資產(chǎn)投資現(xiàn)金流自由現(xiàn)金流分布 火災(zāi)損失分布 2023/2/3 57 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)對現(xiàn)金流的影響 自由現(xiàn)金流分布 銷售量 單價(jià)銷售收入 銷售成本經(jīng)營收入 S G A 稅收經(jīng)營現(xiàn)金流營運(yùn)資本 固定資產(chǎn)投資現(xiàn)金流價(jià)格波動的分布 2023/2/3 58 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 罷工風(fēng)險(xiǎn)對現(xiàn)金流的影響 自由現(xiàn)金流分布 銷售量 單價(jià)銷售收入 銷售成本經(jīng)營收入 S G A 稅收經(jīng)營現(xiàn)金流營運(yùn)資本 固定資產(chǎn)投資現(xiàn)金流交貨期的分布 2023/2/3 59 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 新競爭者進(jìn)入的風(fēng)險(xiǎn)對現(xiàn)金流的影響 自由現(xiàn)金流分布 銷售量 單價(jià)銷售收入 銷售成本經(jīng)營收入 S G A 稅收經(jīng)營現(xiàn)金流營運(yùn)資本 固定資產(chǎn)投資現(xiàn)金流市場份額損失的分布 2023/2/3 60 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 2步，將風(fēng)險(xiǎn)因素和基準(zhǔn)財(cái)務(wù)指標(biāo)聯(lián)系起來 ? 現(xiàn)金流的波動性模擬 自由現(xiàn)金流的波動性反映了 4種風(fēng)險(xiǎn)因素整體性影響 2023/2/3 61 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 3步：建立風(fēng)險(xiǎn)控制策略組合 ? 確定風(fēng)險(xiǎn)控制策略 ?根據(jù)已經(jīng)建立的對 FCF風(fēng)險(xiǎn)性的度量指標(biāo)，就可以來確定如何減少風(fēng)險(xiǎn)。 ?通過向相關(guān)領(lǐng)域的專家就每種風(fēng)險(xiǎn)來源的減損策略進(jìn)行咨詢，這是一種由內(nèi)部專家和外部專家合作的頭腦風(fēng)暴式的活動。 ?策略的選擇并不限于通過保險(xiǎn)或金融衍生工具實(shí)現(xiàn)的融資型控制策略。事實(shí)上，對許多企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)來說，保險(xiǎn)或金融市場中的套期保值工具都是不適用的。 ?將所有可能采用的風(fēng)險(xiǎn)控制策略匯集起來，可以構(gòu)成不同的策略組合，為確定最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)控制策略方面的投入，必須計(jì)算每種策略組合的成本和收益。 2023/2/3 62 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 3步：建立風(fēng)險(xiǎn)控制策略組合 ? 對 HypoCom來說，下表列出了所有風(fēng)險(xiǎn)管理策略的組合 保險(xiǎn) 在金融市場上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對沖 通過經(jīng)營活動而減少 火災(zāi) 全部損失 巨災(zāi)損失 產(chǎn)品價(jià)格波動 對向上的波動進(jìn)行對沖 完全的對沖 工會罷工 增加庫存 和第三方簽訂產(chǎn)品合同 新競爭者 降低價(jià)格 注：對每一類風(fēng)險(xiǎn)，還存在一個(gè)隱含的策略：“不采取任何措施”，因此共有 54 (3 ? 3 ? 3 ? 2)種可能的策略組合 2023/2/3 63 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 4步：優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略 ? 確定優(yōu)化目標(biāo) ?為了比較不同風(fēng)險(xiǎn)控制策略組合，首先需要確定比較的準(zhǔn)則。根據(jù)第 3步的分析，風(fēng)險(xiǎn)控制策略至少可以以三種方式改變風(fēng)險(xiǎn)： ? 增加 FCF的期望值 ? 減少和 FCF的期望值的偏差 ? 使現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)值 (CFaR)增加到第 5個(gè)百分位點(diǎn)，也就是使 FCF落在某一給定值 (CFaR)之下的概率不超過 5%。 ?一種可能是用這三個(gè)指標(biāo)的加權(quán)組合作為比較各種策略組合的目標(biāo)函數(shù)，權(quán)數(shù)反映了決策者（他或許代表的是股東的利益）的風(fēng)險(xiǎn)偏好。 ?另一種替代方案是用 FCF的期望效用作為目標(biāo)函數(shù)。首先必須構(gòu)造一個(gè)反映管理者風(fēng)險(xiǎn)偏好的效用函數(shù)。將這個(gè)效用函數(shù)應(yīng)用于 FCF的分布上，得到一個(gè)效用的分布，這個(gè)分布的期望值就是期望效用。決策者對前面方法中所用的三個(gè)指標(biāo)的相對偏好都反映在了這個(gè)效用函數(shù)的形式中了。 2023/2/3 64 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 4步：優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略 ? 確定優(yōu)化的約束條件 ?優(yōu)化時(shí)必須考慮到一些對最優(yōu)策略組合的約束條件。如：一個(gè)典型的約束就是對風(fēng)險(xiǎn)控制策略成本的限制；還有對保險(xiǎn)購買程度、金融套期保值的利用、以及通過企業(yè)活動減輕的風(fēng)險(xiǎn)程度的最小值 /最大值的限定等；對 FCF向下變動的風(fēng)險(xiǎn)也是一個(gè)要考慮到的約束條件；等。 ? 風(fēng)險(xiǎn)控制策略組合的有效前沿 ?優(yōu)化問題形成后，可以用優(yōu)化技術(shù)來求解。在給定了對風(fēng)險(xiǎn)管理預(yù)算的規(guī)模約束后，優(yōu)化算法將能確定使目標(biāo)函數(shù)值最大的備選策略組合?？梢愿淖儾煌念A(yù)算水平并重復(fù)這個(gè)過程，將每次計(jì)算結(jié)果中的風(fēng)險(xiǎn)控制預(yù)算額標(biāo)在 x軸，相應(yīng)的最大目標(biāo)函數(shù)值標(biāo)于 y軸，就得到了一個(gè)有效前沿面。有效前沿面表示了所有對風(fēng)險(xiǎn)控制預(yù)算進(jìn)行了最優(yōu)分配的策略組合。 目標(biāo) 函數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)控制預(yù)算 有效前沿 2023/2/3 65 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 4步：優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略 ? 對 HypoCom來說 ? 根據(jù)第 3步的結(jié)果，對所有 54種可能的策略組合進(jìn)行模擬并記錄下 FCF的概率分布，這些信息將被用于建立目標(biāo)函數(shù)和有效前沿。 ? 目標(biāo)函數(shù)根據(jù)下面三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)性指標(biāo)的加權(quán)組合而成： 目標(biāo)函數(shù) =?FCF的期望值 +?FCF置信范圍長度的 90% +?小于 5%的概率發(fā)生的 FCF的價(jià)值 ? 在 54次模擬中每一次都會產(chǎn)生 FCF的一個(gè)概率分布。在每一次模擬中采用上面的公式確定目標(biāo)函數(shù)的價(jià)值，得到的結(jié)果描繪成一個(gè)有效前沿。 2023/2/3 66 風(fēng)險(xiǎn)管理決策舉例 ——TowersPerrin ? 第 4步：優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略 目標(biāo) 函數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)控制預(yù)算 有效前沿 保險(xiǎn) 在金融市場上進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對沖 通過經(jīng)營活動而減少 合計(jì) 火災(zāi) 35% 35% 產(chǎn)品價(jià)格波動 10% 10% 工會罷工 25%用于增加庫存 5%用于和第三方合同 30% 新競爭者 25%用于降低價(jià)格 25% 100% 合計(jì) 35% 10% 55% 有效前沿由在給定的總風(fēng)險(xiǎn)控制投資水平下使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大值的所有策略組合構(gòu)成，有效前沿上的每一點(diǎn)表示了相應(yīng)的策略組合中的投資分配。 20