जोखिम विश्लेषण परिभाषा;

जोखिम विश्लेषण क्या है?

जोखिम विश्लेषण कॉर्पोरेट, सरकार या पर्यावरण क्षेत्र के भीतर होने वाली प्रतिकूल घटना की संभावना का आकलन करने की प्रक्रिया है। जोखिम विश्लेषण कार्रवाई के दिए गए पाठ्यक्रम की अंतर्निहित अनिश्चितता का अध्ययन है और पूर्वानुमानित नकदी प्रवाह धाराओं, पोर्टफोलियो या स्टॉक रिटर्न के विचरण, परियोजना की सफलता या विफलता की संभावना और भविष्य के संभावित आर्थिक राज्यों की अनिश्चितता को संदर्भित करता है। भविष्य के नकारात्मक अप्रत्याशित प्रभावों को कम करने के लिए जोखिम विश्लेषक अक्सर पूर्वानुमान पेशेवरों के साथ मिलकर काम करते हैं।

चाबी छीन लेना

• जोखिम विश्लेषण कॉर्पोरेट, सरकार या पर्यावरण क्षेत्र के भीतर होने वाली प्रतिकूल घटना की संभावना का आकलन करने की प्रक्रिया है। कई दृष्टिकोणों का उपयोग करके जोखिम का विश्लेषण किया जा सकता है, जो मात्रात्मक और गुणात्मक की श्रेणियों के अंतर्गत आते हैं। यह विश्लेषण अभी भी एक विज्ञान की तुलना में एक कला का अधिक है।

जोखिम विश्लेषण को समझना

एक जोखिम विश्लेषक यह पहचान कर शुरू करता है कि क्या गलत हो सकता है। तब घटित होने वाली नकारात्मक घटनाओं को घटना होने की संभावना को मापने के लिए एक संभावित मीट्रिक के विरुद्ध तौला जा सकता है। अंत में, जोखिम विश्लेषण इस बात का अनुमान लगाने का प्रयास करता है कि यदि घटना होती है, तो इसका प्रभाव कितना होगा।

मात्रात्मक जोखिम विश्लेषण

जोखिम विश्लेषण मात्रात्मक या गुणात्मक हो सकता है। मात्रात्मक जोखिम विश्लेषण के तहत, जोखिम के लिए संख्यात्मक मूल्यों को असाइन करने के लिए सिमुलेशन या नियतात्मक आंकड़ों का उपयोग करके एक जोखिम मॉडल बनाया गया है। इनपुट जो ज्यादातर धारणाएं और यादृच्छिक चर हैं, उन्हें जोखिम मॉडल में खिलाया जाता है।

किसी भी इनपुट श्रेणी के लिए, मॉडल आउटपुट या परिणाम की एक सीमा उत्पन्न करता है। जोखिम को कम करने और जोखिमों से निपटने के लिए जोखिम प्रबंधकों द्वारा ग्राफ, परिदृश्य विश्लेषण और / या संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग करके मॉडल का विश्लेषण किया जाता है।

एक मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग किए गए निर्णय या कार्रवाई के संभावित परिणामों की एक श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। सिमुलेशन एक मात्रात्मक तकनीक है जो हर बार इनपुट मानों के एक अलग सेट का उपयोग करते हुए यादृच्छिक इनपुट चर के लिए परिणामों की गणना करता है। प्रत्येक इनपुट से परिणामी परिणाम दर्ज किया जाता है, और मॉडल का अंतिम परिणाम सभी संभावित परिणामों का एक संभावना वितरण है। परिणामों को संक्षेपण और माध्यिका जैसे केंद्रीय प्रवृत्ति के कुछ उपायों को दर्शाते हुए एक वितरण ग्राफ पर संक्षेपित किया जा सकता है, और मानक विचलन और विचरण के माध्यम से डेटा की परिवर्तनशीलता का आकलन कर सकता है।

परिदृश्य विश्लेषण और संवेदनशीलता तालिकाओं जैसे जोखिम प्रबंधन उपकरणों का उपयोग करके परिणामों का भी मूल्यांकन किया जा सकता है। एक परिदृश्य विश्लेषण किसी भी घटना का सबसे अच्छा, मध्य और सबसे खराब परिणाम दिखाता है। अलग-अलग परिणामों को सबसे अच्छे से अलग करने से जोखिम प्रबंधक के लिए उचित प्रसार होता है।

उदाहरण के लिए, एक अमेरिकी कंपनी जो वैश्विक स्तर पर काम करती है, वह जानना चाह सकती है कि अगर चुनिंदा देशों की विनिमय दर मजबूत होती है, तो इसकी नीचे की रेखा कैसी होगी। एक संवेदनशीलता तालिका से पता चलता है कि एक या अधिक यादृच्छिक चर या मान्यताओं को बदलने पर परिणाम कैसे भिन्न होते हैं। एक पोर्टफोलियो मैनेजर एक संवेदनशीलता तालिका का उपयोग यह आकलन करने के लिए कर सकता है कि किसी पोर्टफोलियो में प्रत्येक सुरक्षा के विभिन्न मूल्यों में परिवर्तन कैसे पोर्टफोलियो के परिवर्तन को प्रभावित करेगा। अन्य प्रकार के जोखिम प्रबंधन टूल में निर्णय पेड़ और ब्रेक-सम विश्लेषण शामिल हैं।

गुणात्मक जोखिम विश्लेषण

गुणात्मक जोखिम विश्लेषण एक विश्लेषणात्मक विधि है जो संख्यात्मक और मात्रात्मक रेटिंग के साथ जोखिमों की पहचान और मूल्यांकन नहीं करता है। गुणात्मक विश्लेषण में अनिश्चितताओं की एक लिखित परिभाषा, प्रभाव की सीमा का मूल्यांकन (यदि जोखिम बढ़ता है), और नकारात्मक घटना होने की स्थिति में प्रतिवाद योजना शामिल है।

गुणात्मक जोखिम साधनों के उदाहरणों में SWOT विश्लेषण, कारण और प्रभाव आरेख, निर्णय मैट्रिक्स, गेम थ्योरी आदि शामिल हैं। एक फर्म जो अपने सर्वर पर सुरक्षा भंग के प्रभाव को मापना चाहती है, किसी भी खोए हुए को तैयार करने में मदद करने के लिए गुणात्मक जोखिम तकनीक का उपयोग कर सकती है। डेटा ब्रीच से होने वाली आय।

जबकि अधिकांश निवेशक नकारात्मक रूप से जोखिम के बारे में चिंतित हैं, गणितीय रूप से, जोखिम नीचे और ऊपर दोनों के लिए विचरण है।

लगभग सभी प्रकार के बड़े व्यवसायों को एक न्यूनतम प्रकार के जोखिम विश्लेषण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, वाणिज्यिक बैंकों को विदेशी ऋणों के विदेशी मुद्रा जोखिम को ठीक से हेज करने की आवश्यकता होती है, जबकि बड़े डिपार्टमेंट स्टोरों को वैश्विक मंदी के कारण कम राजस्व की संभावना में कारक होना चाहिए। यह जानना महत्वपूर्ण है कि जोखिम विश्लेषण पेशेवरों को जोखिमों की पहचान करने और उन्हें कम करने की अनुमति देता है, लेकिन उन्हें पूरी तरह से न बचें।

जोखिम विश्लेषण का उदाहरण: मूल्य पर जोखिम (VaR)

मूल्य पर जोखिम (VaR) एक आँकड़ा है जो किसी निश्चित समय सीमा में किसी फर्म, पोर्टफोलियो या स्थिति के भीतर वित्तीय जोखिम के स्तर को मापता है और मापता है। इस मीट्रिक का उपयोग आमतौर पर निवेश और वाणिज्यिक बैंकों द्वारा अपने संस्थागत विभागों में संभावित नुकसान की सीमा और घटना अनुपात को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। जोखिम प्रबंधक जोखिम जोखिम के स्तर को मापने और नियंत्रित करने के लिए VaR का उपयोग करते हैं। एक विशिष्ट पदों या पूरे विभागों के लिए वीएआर गणना लागू कर सकता है या फर्म-वाइड जोखिम जोखिम को माप सकता है।

वीआरआर की गणना ऐतिहासिक रिटर्न को सबसे खराब से हटकर इस धारणा के साथ की जाती है कि रिटर्न को दोहराया जाएगा, खासकर जहां यह जोखिम की चिंता करता है। एक ऐतिहासिक उदाहरण के रूप में, आइए नैस्डैक 100 ईटीएफ को देखें, जो कि क्यूक्यूक्यू (कभी-कभी "क्यूब्स" कहा जाता है) के प्रतीक के तहत ट्रेड करता है और जिसने 1999 के मार्च में व्यापार करना शुरू किया था। यदि हम प्रत्येक दैनिक रिटर्न की गणना करते हैं, तो हम एक समृद्ध डेटा सेट का उत्पादन करते हैं। 1, 400 से अधिक अंक। सबसे आम तौर पर बाईं ओर कल्पना की जाती है, जबकि सबसे अच्छे रिटर्न को दाईं ओर रखा जाता है।

250 से अधिक दिनों के लिए, ईटीएफ के लिए दैनिक रिटर्न की गणना 0% और 1% के बीच की गई थी। जनवरी 2000 में, ETF 12.4% लौटा। लेकिन ऐसे बिंदु हैं जिन पर ETF के परिणामस्वरूप नुकसान भी हुआ। अपनी सबसे खराब स्थिति में, ETF ने 4% से 8% तक की दैनिक हानि की। इस अवधि को ईटीएफ के सबसे खराब 5% के रूप में जाना जाता है। इन ऐतिहासिक रिटर्न के आधार पर, हम 95% निश्चितता के साथ मान सकते हैं कि ETF का सबसे बड़ा नुकसान 4% से आगे नहीं जाएगा। इसलिए यदि हम $ 100 का निवेश करते हैं, तो हम 95% निश्चितता के साथ कह सकते हैं कि हमारे नुकसान $ 4 से आगे नहीं जाएंगे।

ध्यान रखने योग्य एक महत्वपूर्ण बात। VaR विश्लेषकों को पूर्ण निश्चितता प्रदान नहीं करता है। इसके बजाय, यह संभावनाओं पर आधारित अनुमान है। यदि आप उच्च रिटर्न पर विचार करते हैं, तो संभावना अधिक हो जाती है, और केवल सबसे खराब रिटर्न का 1% माना जाता है। नैस्डैक 100 ईटीएफ का 7% से 8% का नुकसान इसके प्रदर्शन का सबसे खराब 1% है। इस प्रकार हम 99% निश्चितता के साथ मान सकते हैं कि हमारा सबसे खराब रिटर्न हमारे निवेश पर $ 7 का नुकसान नहीं करेगा। हम 99% निश्चितता के साथ यह भी कह सकते हैं कि $ 100 का निवेश केवल हमें अधिकतम $ 7 का नुकसान देगा।

जोखिम विश्लेषण की सीमाएँ

जोखिम एक संभाव्य उपाय है और इसलिए आपको कभी भी यह सुनिश्चित करने के लिए नहीं कहा जा सकता है कि किसी निश्चित समय पर आपका सटीक जोखिम जोखिम क्या है, केवल संभावित नुकसान के वितरण के क्या और कब होने की संभावना है। जोखिम की गणना और विश्लेषण करने के लिए कोई मानक तरीके नहीं हैं, और यहां तक ​​कि वीएआर के पास कार्य के दृष्टिकोण के कई अलग-अलग तरीके हो सकते हैं। जोखिम को अक्सर सामान्य वितरण संभावनाओं का उपयोग करते हुए माना जाता है, जो वास्तव में शायद ही कभी होता है और चरम या "ब्लैक स्वान" घटनाओं के लिए जिम्मेदार नहीं हो सकता है।

2008 के वित्तीय संकट ने इन समस्याओं को अपेक्षाकृत सौम्य वीएआर गणनाओं के रूप में उजागर किया, जो सबप्राइम बंधक के विभागों द्वारा उत्पन्न जोखिम की घटनाओं की संभावित घटना को समझते हैं। जोखिम परिमाण को भी कम करके आंका गया, जिसके परिणामस्वरूप सबप्राइम पोर्टफोलियो के भीतर अत्यधिक लाभ उठाने वाले अनुपात थे। नतीजतन, घटाव और जोखिम परिमाण के आधारों ने उपप्राइम बंधक मूल्यों के गिरने के कारण अरबों डॉलर के नुकसान को कवर करने में असमर्थ संस्थानों को छोड़ दिया।