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风险评估与选择

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  日常生活,企业发展,个人投资,风险如影随形。这个影如鬼魅,人人避之唯恐不及。风险是一个多因子综合体,单一影响的风险是意义极低的(要么风险极高、要么无风险)。面对事务的多项选择时,最好把事务的风险因子列举出来,并对各因子发生的概率给出评判,再对各选项对应起来。

风险发生因子评估

  一项内容有哪些风险点?它们之间的关系是什么?哪几项是互相独立的?一笔销售合同里面有货源供应风险、有生产风险、有运输风险、有银行贷款风险、也有款项回收风险,也许这笔合同利润可观,但这五项因子中的任何一项出现高风险因素都会扩大风险项,降低风险-收益比。因此风险-收益比的评估不能以简单的风险值和利润值的简单比较,更不能情绪化的感性判断。一个企业如果要长久稳定发展,肯定需要控制好每一项交易的风险-收益比。也许企业各项因素都非常优良,如果对方企业有银行贷款问题导致款项回收风险攀高,很可能这笔交易会竹篮打水一场空。上面的5项在企业中基本都是可控可调查因子,其实还有很多突发不可控因素,比如突发恶劣天气、相关合作方的人事震动等,都应该配以一定比例的风险系数,这个系数可以很低,因为发生概率很小。

发生概率低&可忍受风险

区分发生概率低和可忍受风险,有些因素发生概率极低,但一旦发生却是致命性的,有些则相反,偶有发生但风险可控。相对于汽车、火车等其他交通等其他交通工具,飞机几乎是最安全的,发生事故的概率也是最小的,但一旦发生航空事故,也几乎是必死无疑。在日常生活中飞机出行便是可忍受风险。因此,在评判风险因子时,除了要考虑低概率因素,也要对应地评定风险容忍系数。因此,风险因子=因子发生比率*风险因子容忍系数

计算风险发生几率

  统计学是一门非常值得学习的数学学科。单纯的感性或理性选择都是潜意识下的无奈选择,内心深处还是没有一个根本的决断依据。统计概率往往可以弥补这种决断依据。解放战争中,在一次东北战场上,在打扫战场时,下边呈报到俘获报告中提到**与**的比例与其他战场多了多少,小汽车与大卡车比例又多了多少,根据这些比例数据,指挥人员立刻判定这个战场就是对方的指挥部,集中炮火攻击果然消灭了对方的指挥中枢。

  几率设定必须数据客观,论据明确。统计是对过去历史数据的梳理、分析和计算,这些数据必须保证是可追溯的。数据计算的过程必须是有明确指标意义的模型,统计结果也必须是简单且指向清晰。如果几率结果差值充分大,比如是20%50%则让人一目了然轻松决策,反之,微量的差异对评判意义则不大,20%22%两者的选择就让人很难决断。

风险与收益货币化

  风险与收益往往是成对呈现的,正如硬币的两面,单方面的考量都是片面性的。货币化不是所有考量都由“钱”出发,而是为了衡量具体化。将风险、收益两者量化,在选择项面前,没有任何东西比百分比/分数几率显得高下立判。金融市场的风险与收益在行业人士看来都是高度关注的点,一丝丝的风吹草动都牵动着人的心,因为两者都完全的货币化。风险上升多少相应地会带来多少损失,风险规避多少又能带来多少的收益,这在风控体系中都有相应的模型评估。

关注数据之外的风险

   在金融市场中,单纯的量化分析并不见得充分有效,很多时候的经济总体运行形势,行业发展状况,政策变化等等都是存在可能的变数,尤其是全球经济、国家经济与区域经济宏观形势都是动态变化的。比如10年前,国家进行4万亿宏观刺激,各大宗商品、资源行业如火如荼;10年后的今天,科技引领经济发展,资源类行业景气就稍逊于高科技类行业。

 风险评估模型需要多人合作建立

 单个人的风险评估极受个人的主观性格影响,抬高了风险偏好的选择误判。每个人都有其风险偏好,谨慎的人喜欢低风险/低报酬(安稳是最好的选择,这也是大多数的人风险偏好);爱拼敢闯的人喜欢高风险/高回报;每个人理想是低风险/高回报,也最厌恶高风险/低回报。面对如此多的种类,单一的个人很容易受到风险偏好的影响。在对风险进行评估时,需要综合考虑相关方的观点和意见,并对这些观点形成风险要素、要素构成风险系数。同时,也需要对各项要素中高度重叠、互相依存度高的进行合并和剔除。比如在生产过程中的机器故障、人员流动、临时停电等都可归类为生产风险,过度的细分反而会影响其他风险要素的作用。

  人们常说,选择比努力更重要,而量化后的数字型选择则显得更加轻松。也许在ABCD之间人都很难抉择,但在1005040%60%1/3,2/3之间则要简单得多了。(全文完)

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