Систематический риск - Systematic risk

Не путать с системный риск.

В финансы и экономика, систематический риск (в экономике часто называют совокупный риск или же недиверсифицируемый риск) является уязвимостью к событиям, которые влияют на совокупные результаты, такие как общие рынок доходность, общие запасы ресурсов в экономике или совокупный доход. Во многих контекстах такие события, как землетрясения, эпидемии и крупные погодные катастрофы, создают совокупные риски, влияющие не только на распределение, но и на общий объем ресурсов. Вот почему он также известен как условный риск, незапланированный риск или рисковые события. Если все возможные исходы стохастический экономический процесс характеризуется одним и тем же совокупным результатом (но потенциально разными результатами распределения), тогда этот процесс не имеет совокупного риска.

Характеристики

Систематический или совокупный риск возникает из-за структуры или динамики рынка, которые вызывают потрясения или неопределенность, с которыми сталкиваются все участники рынка; такие потрясения могут быть вызваны политикой правительства, международными экономическими силами или стихийными бедствиями. В отличие, специфический риск (иногда называемый остаточным риском, бессистемный риск, или же идиосинкразический риск ) - это риск, которому уязвимы только определенные агенты или отрасли (и который не коррелирует с широкой рыночной доходностью).^[1] Из-за идиосинкразического характера бессистемного риска его можно уменьшить или устранить с помощью диверсификация; но поскольку все участники рынка уязвимы для систематического риска, его нельзя ограничить путем диверсификации (но он может быть застрахован). В результате активы, доходность которых отрицательно коррелирована с более широкой рыночной доходностью, имеют более высокие цены, чем активы, не обладающие этой собственностью.

В некоторых случаях совокупный риск существует из-за институциональных или других ограничений на полнота рынка. Для стран или регионов, не имеющих доступа к широкому рынки хеджирования такие явления, как землетрясения и неблагоприятные погодные потрясения, также могут выступать в качестве дорогостоящих совокупных рисков. Роберт Шиллер обнаружил, что, несмотря на глобализация Прогресс последних десятилетий, совокупные риски дохода на уровне страны по-прежнему значительны и потенциально могут быть уменьшены за счет создания более совершенных глобальных рынков хеджирования (тем самым потенциально превращаясь в идиосинкразические, а не совокупные риски).^[2] В частности, Шиллер выступал за создание макросов. фьючерсные рынки. Преимущества такого механизма будут зависеть от степени корреляции макроусловий в разных странах.

В финансах

Систематический риск играет важную роль в распределение портфеля.^[3] Риск, который не может быть устранен с помощью команд диверсификации, возвращается сверх установленной безрисковая ставка (в то время как идиосинкразический риск не требует такой отдачи, поскольку его можно диверсифицировать). В долгосрочной перспективе хорошо диверсифицированный портфель обеспечивает доходность, соответствующую его подверженности систематическому риску; инвесторы сталкиваются с выбором между ожидаемой доходностью и систематическим риском. Следовательно, желаемая доходность инвестора соответствует его желаемой подверженности систематическому риску и соответствующему выбору активов. Инвесторы могут снизить подверженность портфеля систематическому риску, только жертвуя ожидаемой доходностью.

Важной концепцией для оценки подверженности актива систематическому риску является бета. Поскольку бета показывает степень, в которой доходность актива коррелирует с более широкими рыночными результатами, это просто индикатор уязвимости актива перед систематическим риском. Следовательно модель ценообразования основных средств (CAPM) напрямую связывает равновесную цену актива с его подверженностью систематическому риску.

Простой пример

Рассмотрим инвестора, который покупает акции многих фирм из большинства глобальных отраслей. Этот инвестор уязвим для систематического риска, но диверсифицировал влияние идиосинкразических рисков на стоимость своего портфеля; дальнейшее снижение риска потребует от него приобретения безрисковых активов с более низкой доходностью (например, Ценные бумаги казначейства США ). С другой стороны, инвестор, вкладывающий все свои деньги в одну отрасль, доходность которой обычно не коррелирует с общими рыночными результатами (бета близка к нулю) ограничивает его подверженность систематическому риску, но из-за недостаточной диверсификации очень уязвима для идиосинкразического риска.

В экономике

Совокупный риск может быть вызван множеством источников. Фискальный, денежный, и регулирующий политика может быть источником совокупного риска. В некоторых случаях потрясения от таких явлений, как погода и стихийные бедствия, могут создавать совокупные риски. Малые экономики также могут быть подвержены совокупным рискам, связанным с международными условиями, такими как условия торговли потрясения.

Совокупный риск имеет потенциально большие последствия для экономического роста. Например, при нормировании кредита совокупный риск может привести к банкротству банков и препятствовать накоплению капитала.^[4] Банки могут реагировать на увеличение совокупного риска, угрожающего прибыльности, повышением стандартов качества и количества кредитное нормирование снизить затраты на мониторинг; но практика кредитования небольшого числа заемщиков снижает диверсификацию банковских портфелей (риск концентрации ), а также отказывает в кредите некоторым потенциально производительным фирмам или отраслям. В результате накопление капитала и общий уровень производительности экономики могут снизиться.

В экономическом моделировании результаты моделирования сильно зависят от природы риска. Разработчики моделей часто включают совокупный риск через потрясения для эндаументов (ограничения бюджета ), продуктивность, денежно-кредитная политика или внешние факторы, например условия торговли. Идиосинкразические риски могут возникать через такие механизмы, как индивидуальные шоки производительности труда; если агенты обладают способностью торговать активами и не имеют ограничений по займам, влияние идиосинкразических рисков на благосостояние будет незначительным. Однако затраты на благосостояние совокупного риска могут быть значительными.

При некоторых условиях совокупный риск может возникать в результате объединения микрошоков для отдельных агентов. Это может иметь место в моделях с большим количеством агентов и стратегическая взаимодополняемость;^[5] Ситуации с такими характеристиками включают: инновации, поиск и торговлю, производство при наличии взаимодополняемости ресурсов и обмен информацией. Такие ситуации могут генерировать агрегированные данные, которые эмпирически неотличимы от процесса генерации данных с агрегированными шоками.

Пример: равновесие Стрелки – Дебре

Следующий пример взят из Мас-Колелла, Уинстона и Грина (1995).^[6] Рассмотрим простую экономику обмена с двумя идентичными агентами, одним (делимым) товаром и двумя потенциальными состояниями мира (которые возникают с некоторой вероятностью). Каждый агент имеет ожидаемую полезность в виде ${\displaystyle \pi _{1}*u_{i}(x_{1i})+\pi _{2}*u_{i}(x_{2i})}$ куда ${\displaystyle \pi _{1}}$ и ${\displaystyle \pi _{2}}$ - вероятности наступления состояний 1 и 2 соответственно. В состоянии 1 агент 1 наделен одной единицей блага, а агент 2 - ничем. В состоянии 2 агент 2 наделен одной единицей товара, а агент 1 ничего не наделен. То есть, обозначая вектор обеспеченности в состоянии я в качестве ${\displaystyle \omega _{i},}$ у нас есть ${\displaystyle \omega _{1}=(1,0)}$, ${\displaystyle \omega _{2}=(0,1)}$. Тогда совокупный запас этой экономики будет одним благом, независимо от того, какое состояние реализуется; то есть экономика не имеет совокупного риска. Можно показать, что, если агентам разрешено совершать сделки, отношение цены требования на товар в состоянии 1 к цене требования на товар в состоянии 2 равно отношениям их соответствующих вероятностей возникновения (и, следовательно, предельные нормы замещения каждого агента также равны этому соотношению). То есть, ${\displaystyle p_{1}/p_{2}=\pi _{1}/\pi _{2}}$. Если это разрешено, агенты совершают сделки таким образом, чтобы их потребление было одинаковым в любом состоянии мира.

Теперь рассмотрим пример с совокупным риском. Экономика такая же, как описано выше, за исключением эндаументов: в состоянии 1 агент 1 получает две единицы товара, в то время как агент 2 по-прежнему получает ноль единиц; и в состоянии 2 агент 2 по-прежнему получает одну единицу товара, а агент 1 ничего не получает. То есть, ${\displaystyle \omega _{1}=(2,0)}$, ${\displaystyle \omega _{2}=(0,1)}$. Теперь, если реализовано состояние 1, совокупный запас составляет 2 единицы; но если реализуется состояние 2, совокупный запас составляет только 1 единицу; эта экономика подвержена совокупному риску. Агенты не могут полностью застраховать и гарантировать одинаковое потребление в любом штате. Можно показать, что в этом случае соотношение цен будет меньше отношения вероятностей двух состояний: ${\displaystyle p_{1}/p_{2}<\pi _{1}/\pi _{2}}$, так ${\displaystyle p_{1}/\pi _{1}<p_{2}/\pi _{2}}$. Так, например, если два состояния возникают с равной вероятностью, то ${\displaystyle p_{1}<p_{2}}$. Это хорошо известный финансовый результат, заключающийся в том, что условное требование, дающее больше ресурсов в состоянии низкой рыночной доходности, имеет более высокую цену.

В моделях гетерогенных агентов

Хотя включение совокупного риска распространено в макроэкономические модели, возникают серьезные проблемы, когда исследователи пытаются включить совокупную неопределенность в модели с гетерогенные агенты. В этом случае все распределение результатов распределения представляет собой переменная состояния которые необходимо переносить на разные периоды. Отсюда хорошо известные проклятие размерности. Один из подходов к решению дилеммы состоит в том, чтобы позволить агентам игнорировать атрибуты совокупного распределения, обосновывая это предположение ссылкой на ограниченная рациональность. Ден Хаан (2010) оценивает несколько алгоритмов, которые были применены для решения модели Крузелла и Смита (1998), показывая, что точность решения может сильно зависеть от метода решения.^[7][8] При выборе методов решения исследователям следует внимательно рассматривать результаты тестов точности и уделять особое внимание выбору сетки.^{[согласно кому? ]}

В проектах

Систематический риск существует в проектах и ​​называется общим риском проекта, порожденным совокупным эффектом неопределенности внешних факторов окружающей среды, таких как Пестик, VUCA и т. д. Его также называют условным или незапланированным риском или просто неопределенностью, поскольку вероятность и влияние неизвестны. Напротив, системный риск известен как риск отдельного проекта, вызванный внутренними факторами или атрибутами проектной системы или культуры. Это также известно как неотъемлемый, запланированный риск события или состояния, вызванный известными неизвестными факторами, такими как изменчивость или неоднозначность воздействия, но с вероятностью 100%. И системные, и систематические риски являются остаточным риском.

Смотрите также

• Современная теория портфолио
• Модель ценообразования основных средств
• Моделирование рисков
• Распределение талеба

Рекомендации

1. https://www.researchgate.net/figure/Systemic-risk-cube-with-three-forms-of-risks_fig2_269722642
2. Шиллер, Р. (1995). «Риски совокупного дохода и механизмы хеджирования». Ежеквартальный обзор экономики и финансов. 35 (2): 119–152. CiteSeerX  10.1.1.143.9207. Дои:10.1016/1062-9769(95)90018-7. S2CID  18822186.
3. Maginn, J .; Tuttle, D .; McLeavey, D .; Пинто, Дж. (2007). Управление инвестиционными портфелями: динамичный процесс. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons. стр.231 –245.
4. Элосеги, П. Л. (2003). «Совокупный риск, кредитное ранжирование и накопление капитала». Ежеквартальный журнал экономики и финансов. 43 (4): 668–696. Дои:10.1016 / S1062-9769 (03) 00040-1.
5. Йованович, Б. (1987). «Микрошоки и совокупный риск». Ежеквартальный журнал экономики. 102 (2): 395–410. CiteSeerX  10.1.1.1011.1481. Дои:10.2307/1885069. JSTOR  1885069.
6. Mas-Colell, A .; Whinston, M .; Грин, Дж. (1995). «Микроэкономическая теория». Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета: 692–693.
7. ден Хаан, В. (2010). «Сравнение решений модели неполных рынков с совокупной неопределенностью». Журнал экономической динамики и управления. 34 (1): 4–27. Дои:10.1016 / j.jedc.2008.12.010.
8. Krusell, P .; Смит-младший, А. (1998). «Неоднородность доходов и богатства в макроэкономике». Журнал политической экономии. 106 (5): 867–896. Дои:10.1086/250034. S2CID  17606592.