Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
| Код |
280241 |
| Дата создания |
08 октября 2014 |
| Страниц |
33
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 23 декабря в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Описание
Чтобы управлять рисками на любом предприятии, в первую очередь надо оценить риски. Оценить все бизнес-процессы на предприятии с целью выявить риски и расставить приоритеты, какие из рисков наиболее значимые и угр о жающие деятельности предприятия, какие из рисков способны нанести макс и мальный ущерб. Важно также оценить, какими рисками можно управлять, а к а кими нет. Нужно в каждой конкретной ситуации (связанной с каждым конкре т ным риском или группой рисков) принять решение: стоит ли данный риск п о траченных временных и материальных ресурсов или, возможно, не стоит. Ведь можно вложить массу средств и времени в управление риском, ущерб от кот о рого обойдется предприятию меньше. Каким же образом можно оценивать ри с ки и отбирать наиболее существенные из них? В общем случае оценка рис ...
Содержание
Введение
1 Теоретические подходы для оценки кредитного показателя «VAR» на российском рынке
1.1 Основные понятия
1.2 Раскрытие качественной и количественной информации о рыночном риске
1.3 Использование «VaR»
2 Модели технического анализа
2.1 Модели «VAR»
2.2 Историческое моделирование
2.3 Вариационно-ковариационный метод
2.4 Кумулятивное стандартное нормальное распределение
2.5 Верификация (проверка истинности) модели «VAR»
Заключение
Литература
Введение
Понятие « VaR » принадлежит Дэннису Везерстоуну , председателю сов е та директоров банка J.P. Morgan . Стимулом к распространению « VaR » среди нефинансовых корпораций стало решение американской Комиссии по ценным бумагам и биржам ( Securities & Exchange Commission — SEC). В 1997 г. SEC установила для всех подотчетных ей компаний правила по обязательному раскрытию информации о рыночной стоимости используемых деривативов и финансовых активов, чу в ствительных к колебаниям финансовых рынков. Согласно новым правилам, « VaR » был одной из трех методик расчетов, разрешенных для обязательного раскрытия информации. В результате организации, использовавшие в своей деятельности деривативы и финансовые инструменты, подверженные знач и тельным колебаниям рыночной стоимости, стали проявлять значительно бол ь ший интерес к методам вычисления « VaR » . Одновременно резко повысился спрос на консалтинговые и программные услуги по вычислению « VaR » . После того как концепция « VaR » стала популярна среди нефинансовых корпораций, появилась потребность в создании корпоративной версии « VaR » , отражающей специфику риска в нефинансовых корпорациях, которые с точки зрения риска резко отличаются от банков. Методология количественного изм е рения рисков хорошо разработана для ликвидных активов. Более того, есть о б ширные и легко доступные данные о ликвидных финансовых активах. Бол ь шинство же активов нефинансовых фирм являются неликвидными. В конце 1990-х гг. несколько консалтинговых фирм одновременно н а чали работу над созданием корпоративного аналога « VaR » . В апреле 1999 г. RiskMetrics Group первой из консалтинговых групп разместила технический документ CorporateMetrics ™ [3] в открытом доступе и разработала для своих клиентов программный пакет CorporateManager ™. В середине 1999 г. в ко н салтинговой группе NERA ( National Economic Research Associates ) была сфо р мирована рабочая команда, члены которой начали разрабатывать методологию вычисления C-FaR . Группу возглавил известный специалист в области корп о ративных финансов, профессор экономики Гарвардского университета Джер е ми Стейн . В августе 2000 г. NERA обнародовала предварительные результаты и описание метода вычисления C-FaR в дискуссионной статье, опубликованной в ведущем аналитическом журнале по корпоративным финансам [4]. В последние годы создание адекватной стоимостной метрики риска для нефинансовых ко р пораций становится одним из наиболее активно исследуемых областей и среди представителей университетской науки . За последние годы было разработ а но несколько альтернативных методик измерения риска в корпорациях, среди них следует отметить методики, основанные на применении регрессионного анализа [5].
Список литературы
1.Иванов А.А., Олейников С.Я., Бочаров С.А. Риск-менеджмент (методиче-ское пособие). – М.: МЭСИ, 2006
2.Малашихина Н. Н., Белокрылова О. С. Риск-менеджмент - Ростов-на-Дону: Изд. «Феникс», 2004
3.Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. Управление рисками: Учебное пособие - М.: Изд. ТК «Велби», «Проспект», 2007
4.Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски - М.: Изд. «Дашков и Ко», 2005
5. Group of Thirty Global Derivatives Study Group (1993). Derivatives: practices and principles. Washington. D. C. [G-30 report].
6. J.P. Morgan. (1995). RiskMetrics ™ Technical Document, 3rd ed. New York.
7. RiskMetrics, (1999). CorporateMetrics™ Technical Document, New York: RiskMetrics Group.
8. Stein J., Usher S., LaGatutta D., Youngen J. (2001). A comparables approach to measuring Cashflow-at-Risk for non-financial firms. Journal of Applied Corporate Finance, Vol.13, (4), pp.100-109.
9. Andren N., Jankensgard H., Oxelheim L. (2005). Exposure-based Cash-Flow-at-Risk under macroeconomic Uncertainty, working paper, Lund University and Lund Institute of Economic Research, Lund.
10. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А. А. Лобанова, А. В. Чугунова. — 2-е изд. М.: Альпина Бизнес Букс, 2003.
11. Giot P., Laurent S. (2003). Value-at-Risk for long and short trading posi-tions. Journal of Applied Econometrics. Vol.18, pp.641-664.
12. Phelan M. (1995). Probability and statistics applied to the practice of financial risk management: The case of J.P. Morgan’s RiskMetrics™. Working paper 95-19. Wharton School. University of Pennsylvania.
13. Manganelli S., Engle R. (2001). Value at risk models in finance. Working pa-per No.75. European Central Bank Working paper series.
14. Tuckman B. (1996). Fixed income securities. Tools for today’s markets. John Wiley & Sons, New York.
15. Hull J., White A. (1998). Incorporating volatility updating into the historical simulation method for Value-at-Risk. Journal of Risk.
16. Boudokh J., Richardson M, Whitelaw R. (1998). The best of both worlds, RISK, May.
17. Mina J., Xiao J. (2001). Return to RiskMetrics: The evolution of a standard. RiskMetrics Group, New York.
18. Duffie D., Pan J. (1997). An overview of Value-at-Risk. The Journal of Derivatives, Spring.
19. McNeil A. (1999). Extreme value theory for risk managers. Department Mathematik . ETH Zentrum. Zurich.
20. Danielsson J., DeVries C. (2000). Value-at-Risk and Extreme Returns. Annales d’economie at de statistique. No. 60.
21. Persaud A. (2000). Sending the herd off the cliff edge: the disturbing interaction between herding and market-sensitive risk management practices. ERisk, December.
22. Danielsson J. (2000). The emperor has no clothes: limits to risk modeling. Working paper. Financial Markets group. London School of Economics.
23. Лукашов. А. В. Международные финансы и управление валютными рисками в нефинансовых корпорациях // Управление корпоративными финансами. — 2005. — №1. — С. 36–52.
24. Pritsker M. (2001) The hidden dangers of historical simulation. Working paper. University of California at Berkeley.
25. Samajdar A. (2001). Testing Value-at-Risk Models for Foreign Exchange Trading Positions. ICICI Research Center.
26. Andersen T., Bollerslev T., Christoffersen P., Diebold F. (2005). Practical volatility modeling for financial markets risk management. Forthcoming in The risks of financial institutions. by Stulz R., Carey M. University of Chicago Press and NBER.
27. Andersen T., Bollerslev T., Christoffersen P., Diebold F. (2005). Volatility forecasting. Forthcoming in: Handbook of Economic Forecasting. Ed. by Graham E., Granger C., Timmerman A., Amsterdam. North Holland.
28. Giot P., Laurent S. (2002). Market risk in commodity markets: A «VaR» ap-proach. Working paper. Universite catholique de Louvain, Belgium.
29. Schroeder T., Mintert J. (1999). Livestock Price Discovery: Trends and Issues, Kansas State University Risk and Profit Conference.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00463