ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Řízení rizik v podnikání Risk management Diplomová práce Studijní program: Elektrotechnika a informatika Studijní obor: Ekonomika a řízení elektrotechniky a energetiky Vedoucí práce: prof. Ing. Oldřich Starý, CSc. Stanislav Matoušek Praha 2010

II

Prohlášení Prohlašuji, že diplomovou práci na téma Řízení rizik v podnikání jsem vypracoval samostatně a veškerou použitou literaturu a další prameny jsem řádně označil a uvedl v přiloženém seznamu. V Praze, dne 14. 5. 2010 Stanislav Matoušek III

IV

Poděkování Rád bych poděkoval vedoucímu mé diplomové práce, prof. Ing. Oldřichu Starému, CSc., za cenné rady a připomínky, které mi pomohly ke zpracování mého tématu. Také bych chtěl poděkovat své rodině a všem blízkým za podporu, kterou mi poskytli během studia. V

VI

Abstrakt Diplomová práce se věnuje problematice řízení odběratelských rizik v malých a středních podnicích. Obecně popisuje základní pojmy problematiky a klasifikaci rizik, přibližuje úvěrové riziko a definici malých a středních podniků (SME). Dále se věnuje obecným postupům řízení rizik, tj. identifikaci, ohodnocení, měření a snižování rizika. V rámci měření rizik je představena metoda hodnoty v riziku (Value at Risk). Práce se také zabývá nástroji pro hodnocení a řízení odběratelského rizika, kde obeznamuje s ratingem, ratingovými agenturami a s procesem řízení odběratelského rizika. Přibližuje služby specializovaných agentur a různé zajišťovací instrumenty pro řízení těchto rizik. V neposlední řadě je velká pozornost věnována návrhu systému řízení odběratelských rizik. Klíčová slova: řízení rizik, úvěrové riziko, odběratelské riziko, malé a střední podniky, SME, Value at Risk, VAR, nástroje pro řízení rizika, rating, služby řízení rizika, zajišťovací instrumenty, proces řízení rizik. Abstract The main issue of this thesis is credit risk management in small and medium enterprises (SMEs). The thesis includes the main characteristics of risk management and introduces the Value at risk method as a risk measurement option. The thesis also deals with rating and risk management tools such as hedging instruments and specialized services for risk managment. Focus is given to risk management process, especialy to designing and developing risk management system. Key words: risk management, credit risk, customer risk, small and medium enterprises, SME, Value at Risk, VAR, risk management tools, rating, hedging instruments, risk management process. VII

VIII

Obsah Úvod... 1 1 Rizika podnikání v malé a střední firmě... 2 1.1 Pojetí rizika a nejistoty... 2 1.2 Klasifikace rizik... 3 1.2.1 Podnikatelské a čisté riziko... 3 1.2.2 Statické a dynamické riziko... 4 1.2.3 Systematické a nesystematické riziko... 4 1.2.4 Ovlivnitelné a neovlivnitelné riziko... 5 1.2.5 Základní druhy finančních rizik... 5 1.3 Úvěrové riziko... 6 1.3.1 Basel II a úvěrové riziko... 6 1.3.2 Kategorie úvěrového rizika... 8 1.3.3 Modely úvěrového rizika... 9 1.4 Malé a střední podniky... 10 2 Řízení rizik, VAR... 13 2.1 Identifikace a ohodnocení rizik... 14 2.1.1 Identifikace rizik... 14 2.1.2 Ohodnocení rizik... 15 2.1.3 Dopady rizik... 19 2.1.4 Hodnocení příležitostí... 20 2.2 Měření rizik... 20 2.2.1 Kvalitativní charakteristiky rizika... 20 2.2.2 Kvantitativní charakteristiky rizika... 21 IX

2.3 Value at Risk... 24 2.3.1 Metody modelů VAR... 24 2.3.2 Vyjádření VAR... 26 2.4 Metody snižování rizika... 29 3 Nástroje pro hodnocení a řízení odběratelského rizika... 31 3.1 Hodnocení rizika a výběr rizikových variant... 31 3.1.1 Riziková kapacita a přijatelné riziko... 31 3.1.2 Výběr rizikových variant... 31 3.1.3 Rating... 32 3.2 Řízení odběratelského rizika... 36 3.2.1 Zajišťovací instrumenty a externí služby řízení odběratelského rizika... 37 3.3 Interní systém řízení odběratelských rizik... 44 3.3.1 Proces řízení odběratelského rizika... 44 3.3.2 Analýza... 47 3.3.3 Vyhodnocení bonity odběratelů... 54 3.3.4 Stanovení limitů expozic... 56 3.3.5 Posouzení rizika... 57 4 Modelový příklad... 58 4.1 Společnost ML-Tuning, s. r. o.... 58 4.2 Analýza... 59 4.2.1 Externí údaje... 59 4.2.2 Odvětví a management... 60 4.2.3 Finanční analýza... 61 4.2.4 Historické údaje... 64 4.3 Vyhodnocení bonity... 65 X

Závěr... 67 Použité zkratky... 69 Použité zdroje... 70 Seznam obrázků a tabulek... 73 Přílohy... 75 Příloha 1 - Náhled ratingového programu... 75 Příloha 2 - Stupnice pro výpočet ratingu SROR... 78 Příloha 3 - Obsah přiloženého CD... 85 XI

XII

Úvod Jestliže nemůžete řídit riziko, nemůžete ho kontrolovat. Pokud ho nemůžete kontrolovat, nemůžete ho řídit. To znamená, že hrajete hazardní hru a doufáte, že budete mít štěstí. 1 S pojmem riziko se v současném světě setkáváme se stále vyšší frekvencí. Riziko je charakteristické pro každou oblast lidského života, propojování moderního světa a intenzita inovačních procesů vedou ke stále obtížnějším predikcím do budoucna, tedy i k vyššímu riziku či nejistotě, a je nezbytné zaměřovat se na analýzu, prognózování a odvrácení rizik. Problematika řízení rizik je značně obsáhlá a účelem této práce není popsat veškeré její oblasti. Cílem diplomové práce je náhled do problematiky řízení rizik v malých a středních podnicích, seznámení s postupy používanými v procesu řízení rizik a řízení odběratelského rizika. Dále pak navržení jednoduchého modelu pro řízení odběratelského rizika použitelného v malých a středních podnicích a demonstrace jeho funkčnosti na modelovém příkladu. Práce je členěna do čtyř kapitol, jejichž struktura vyplývá ze stanovených cílů. První kapitola obecně popisuje základní pojmy a klasifikaci rizik, přibližuje úvěrové riziko a definici malých a středních podniků. Druhá kapitola se věnuje obecným postupům řízení rizik, tj. identifikaci, ohodnocení, měření a snižování rizika. V rámci měření rizik je představena metoda hodnoty v riziku (Value at Risk), která je ve finančním světě poměrně rozšířená. Třetí kapitola se zabývá nástroji pro hodnocení a řízení odběratelského rizika. Také čtenáře obeznamuje s ratingem, ratingovými agentury a s procesem řízení odběratelského rizika. Velká pozornost je pak věnována návrhu systému řízení odběratelských rizik. V poslední, čtvrté, kapitole je navržený systém odzkoušen na modelovém příkladu vybrané společnosti. 1 J. Hooten, Managing Partner, Arthur Andersen & Co., 2000 (14) 1

1 Rizika podnikání v malé a střední firmě Tržní podmínky a konkurence dělají z podnikání všeobecně rizikovou činnost. Každý podnik by měl brát ohled na rizika finanční, přírodní, ekologická, politická, majetková, výrobní, komerční, investiční, inflační, deflační, spekulační, úroková, úvěrová atd. Riziko se ale dá řídit, umožňuje pomocí výpočtů předvídat poměr rizika a zisku v rámci možností podniku. Ve velkých organizacích se pro řízení rizik zřizují specializované útvary risk managementu, které se snaží případná rizika eliminovat, resp. snížit jejich hrozbu. Horší je to ale v případě malých a středních podniků. Snadněji riziku podléhají a lehce se mohou dostat do platební neschopnosti, když odběratelé neplatí včas. 1.1 Pojetí rizika a nejistoty Riziko a nejistota jsou významným atributem většiny lidských aktivit, a to zejména aktivit podnikatelských. Ve finančním smyslu představuje riziko kolísavost finančních veličin, které jsou závislé na několika parametrech. Samotné pojetí rizika prošlo určitým historickým vývojem 2, ve kterém převažovalo jeho chápání jako určitého nebezpečí, tj. negativní stránka rizika. Z tohoto hlediska (1) chápeme riziko jako: Možnost (pravděpodobnost) vzniku ztráty Možnost výskytu událostí, které zabrání či ohrozí dosažení cílů Nebezpečí (pravděpodobnost) negativních odchylek od stanovených cílů S tímto pojetím se do značné míry setkáváme u rizik, která mají pouze negativní stránku, tj. u čistých rizik (Pure risk). V hospodářské praxi však obvykle převažují rizika označovaná jako podnikatelská (Business risk), která mají nejen negativní, ale i pozitivní stránku. Podnikatelským rizikem je chápána možnost, že skutečně dosažené výsledky podnikatelské činnosti se budou odchylovat od předpokládaných výsledků, přičemž tyto odchylky mohou být (1): Žádoucí (směrem k vyššímu zisku) Nežádoucí (směrem ke ztrátě) 2 Podrobné shrnutí tohoto vývoje uvádí Merna (14), podle kterého lze kořeny slova riziko vysledovat v arabštině, latině i řečtině. Arabské slovo risq mělo význam náhodného a příznivého výsledku. Latinské slovo riscum se vztahovalo k pochybnosti v lodní dopravě, a používá se pro náhodnou, ale i nepříznivou událost. Řecká odvozenina arabského slova risq byla chápána jak negativně, tak i pozitivně. Pozdější chápání rizika (od 17. století) se přiklání spíš k negativním výsledkům. 2

Pojmově vymezit riziko je mnohokrát obtížné, několik dalších definicí uvádí Tichý (2). Je ale patrné, že riziko je veličina, jejíž hodnota je odhadem. Z pohledu chápání rizika dále třeba brát v úvahu dvě hlediska: hlediska jeho dopadů hlediska faktorů (příčin, zdrojů rizika), které dopady vyvolávají Pro úplnost je třeba odlišit riziko a nejistotu, i když se v některých pramenech tato označení ztotožňují. Riziko je vždy spojeno s určitým procesem, aktivitou či projektem s nejistými výsledky, přičemž tyto výsledky ovlivňují situaci subjektů, které je realizují. Nejistota je především spojena s neschopností spolehlivého odhadu budoucího vývoje faktorů, které výsledky procesů, aktivit či projektů ovlivňují. (1) 1.2 Klasifikace rizik Tak jako u definice pojmu rizika, ani klasifikace rizik není jednoznačná. Rozdíly mezi příčinami rizika a jejich důsledky tvoří základ pro různou klasifikaci rizik. Ve spojení s manažerskými funkcemi ve firmě nejčastěji hovoříme o rizicích, které vyplývají z investičního rozhodování. Samostatnou problematickou oblastí v investičním rozhodování firmy obvykle tvoří politická rizika vyvolávaná makroekonomickou a sociální politikou vlády, jindy jsou vyvolaná nezákonnou činností (například povstání, nepokoje, války, teroristické akce). Politická rizika jsou zdrojem politické nestability. (3) Významné a značně bohaté je členění rizik podle jejich věcné náplně, které podrobněji rozebírá Hnilica a Fotr (1). 1.2.1 Podnikatelské a čisté riziko Jedno z nejužitečnějších rozlišení rizik je dělení na rizika čistá (pojistitelná) a podnikatelská (spekulativní). Podnikatelské riziko (Business risk), popisuje situaci, kdy existuje možnost ztráty nebo zisku. Podnikatelské riziko má pozitivní a negativní stránku (1): Negativní stránka (Downside risk) je možnost vzniku ztráty, resp. možnost nedosažení plánovaných výsledků. Pozitivní stránka (Upside risk) se spojuje s nadějí úspěchu a dosažení zisku. 3

Typickým příkladem spekulativního rizika je podnikání, kde společně s nadějí na úspěch existuje reálné nebezpečí neúspěchu. Podnikatel čelí při úsilí o vytvoření zisku spekulativním rizikům. Vložená investice může být ztracena, pokud trh produkt nepřijme za cenu dostatečnou k pokrytí nákladů, avšak toto riziko je vyvažováno možným ziskem. (3) Čisté riziko (Pure risk) má pouze stránku negativní, tj. existuje zde nebezpečí vzniku nepříznivých situací, resp. nepříznivých odchylek od žádoucího stavu. Znamená tedy pouze možnost ztráty nebo ztráty žádné. (1) Jedním z nejlepších příkladů čistého rizika je možnost ztráty vlastnictví majetku. Osoba, která zakoupí například automobil, od počátku čelí možnosti, že může dojít k jeho poškození nebo zničení. Možné výsledky jsou ztráta, nebo žádná ztráta. Pokud se ale bude jednat o podnikatele, který zakoupil automobil nikoliv pro cesty své rodiny na chatu, ale za účelem dosahování zisku, pak je možným výsledkem i zisk a z rizika čistého se stává opět riziko spekulativní. (3) 1.2.2 Statické a dynamické riziko Příčinou dynamických rizik jsou změny ve firmě a jejím okolí, jako je politika, ekonomika, konkurence či spotřebitelé. Změny v těchto faktorech obvykle nelze řídit či významně ovlivňovat. Příčinou statických rizik jsou změny mimo ekonomiku, např. nebezpečí vznikající přírodními faktory nebo negativní znaky lidského chování, jakými je např. nepoctivé jednání či selhání lidského faktoru. Statická rizika se objevují s jistým stupněm pravidelnosti, dají se proto předvídat a je snadnější se proti nim pojistit. Na rozdíl od dynamických rizik však nepředstavují statická rizika pro společnost přínos. (3) 1.2.3 Systematické a nesystematické riziko Systematické riziko (tržní riziko) je riziko vyvolané společnými faktory a mění se v závislosti na celkovém ekonomickém vývoji. Postihuje v různé míře všechny hospodářské jednotky, resp. oblasti podnikatelské činnosti. Zdrojem může být např. změna peněžní politiky, daní, trhu, atd. Vzhledem ke svému charakteru tedy představují rizika makroekonomická. Nesystematické riziko (jedinečné, specifické riziko) je riziko, které není na celkovém ekonomickém vývoji závislé. Jsou to rizika, která jsou specifická pro jednotlivé firmy, resp. aktivity. Taková rizika pak vzhledem ke svému charakteru představují rizika mikroekonomická. (1) 4

1.2.4 Ovlivnitelné a neovlivnitelné riziko Jako ovlivnitelné se chápe riziko, které lze eliminovat, resp. oslabit opatřením orientovaným na jeho příčiny. Řada rizik patří mezi neovlivnitelná rizika, u kterých není možnost působit na příčiny vzniku, ale můžeme alespoň přijmout opatření snižující nepříznivé následky těchto rizik (politická, hospodářská, obchodní, fiskální a jiná opatření státu, vnitropolitická situace a situace ve světě, vlivy globální ekonomiky a podobně). (1) 1.2.5 Základní druhy finančních rizik 1.2.5.1 Měnové riziko Měnové riziko (kurzovní riziko) je druh rizika, které vzniká změnou kurzu jedné měny vůči jiné měně. V případě termínovaných obchodů toto riziko spočívá v tom, že klient by v průběhu nebo na konci doby splatnosti mohl cizí měnu prodat nebo nakoupit výhodněji, než v době uzavření obchodu. (4) 1.2.5.2 Úrokové riziko Úrokové riziko vyplývá z neznalosti budoucí změny tržních úroků, které ovlivňují možný výnos investičního nástroje. Toto riziko je tím významnější, čím výraznější je pokles nebo růst tržní úrokové sazby. (4) 1.2.5.3 Riziko bonity Pod rizikem bonity se rozumí nebezpečí vyplývající z platební neschopnosti partnera, tj. možné neschopnosti plnit ve stanoveném termínu anebo v plné míře své závazky, jako vyplácení dividend, úhrada úroků, úhrada splátek, atd. (5) 1.2.5.4 Riziko likvidity Riziko likvidity představuje stav, kdy hospodařící subjekt nebude mít dostatek likvidních prostředků v čase, kdy má plnit své finanční závazky. Tj. není v souladu objem splatných závazků a objem splatných pohledávek v určitém čase (vyšší objem splatných závazků než objem splatných pohledávek, případně jiných rychle likvidních aktiv). (4) 5

1.2.5.5 Tržní riziko Tržním rizikem se rozumí potenciální ztráta v důsledku změn hodnoty či ceny aktiv způsobených fluktuací úrokových měr, změnou devizových kurzů, cen akcií či komodit (fluktuace trhu). Tržní riziko zahrnuje řadu faktorů - hospodářský a makroekonomický vývoj, spotřebitelské preference i politické změny. (4) 1.2.5.6 Úvěrové riziko Úvěrové riziko (kreditní riziko, Credit Risk) je riziko ztráty společnosti vyplývající ze selhání (default) smluvní protistrany tím, že nedostojí svých závazků podle podmínek smlouvy, na základě které se společnost stala jejím věřitelem. (4) 1.2.5.7 Operační riziko Operační riziko je spojeno s rizikem způsobeným selháním lidského nebo technického faktoru, nepřiměřeností či selháním vnitřních procesů, systémů, působením vnějších událostí a porušením či nenaplněním platných právních norem. (4) 1.3 Úvěrové riziko Úvěrové riziko (Credit Risk) je a bezpochyby i zůstane nejdůležitějším finančním rizikem. Úvěrové, neboli kreditní, riziko je rizikem ztráty ze selhání (Default) dlužníka tím, že nedostojí svým závazkům podle podmínek kontraktu, a tím způsobí držiteli pohledávky (věřiteli) ztrátu. Definice dále říká: Jestliže je možné úvěr definovat jako očekávání přijetí peněžních prostředků, potom úvěrové riziko je pravděpodobnost, že toto očekávání bude splněno. (6) 1.3.1 Basel II a úvěrové riziko Finanční rizika mají v podnikatelském světě veliký význam. Svědčí o tom i fakt, že hlavní postupy řízení, měření a regulace úvěrového a tržního rizika jsou zakotveny i v direktivách EU a v mnoha dokumentech Basilejského výboru pro bankovní dohled. Ten ohledně této problematiky vydal v roce 2004 novou směrnici - Pravidla Nové basilejské kapitálové dohody (NBCA - New Basel Capital Accord), zvané také Basel II. Tato pravidla jsou novým standardem pro měření a řízení rizik v bankách a pro stanovení minimální hodnoty vlastního kapitálu, kterou musí banky udržovat na pokrytí těchto rizik. Sice se nepředpokládá, že by zavedení pravidel Basel II mělo 6

přímý dopad na financování malých a středních podniků, avšak tato pravidla se dají aplikovat u nástrojů pro měření jejich odběratelských rizik. V české legislativě je tento koncept zakotven ve formě Vyhlášky č. 123/2007 Sb. o pravidlech obezřetného podnikání bank, spořitelních a úvěrních družstev a obchodníků s cennými papíry. Povinně všemi regulovanými subjekty je koncepce Basel II implementována od 1. ledna 2008. (7) Basel II stojí na třech hlavních pilířích. První pilíř stanovuje kromě jiného i minimální kapitálové požadavky na pokrytí úvěrového rizika 3. Úvěrové riziko je podle něj možné kvantifikovat třemi metodami (8): standardizovaný přístup (Standardized Approach, STA), základní přístup založený na interním ratingu (Foundation Internal Ratings-Based Approach, FIRB), pokročilý přístup založený na interním ratingu (Advanced Internal Ratings-Based Approach, AIRB). Podrobněji se problematice věnuje Valová (9) ve svém příspěvku ze 4. Mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik. 1.3.1.1 Přístupy založené na interním ratingu Jednou z alternativních metod měření rizik a stanovení kapitálových požadavků je uplatnění vnitřních modelů hodnot v riziku - VAR (Value at Risk, viz kapitola 2.3 Value at Risk). Tyto modely vyvinuly některé vyspělé banky k měření celkového rizika tržního portfolia a představují průlom do jinak přesně stanovených postupů regulátorů u standardizované metody. Modely VAR se obecně používají k měření rizika velkých portfolií, k alokaci kapitálu mezi obchodními jednotkami a k výpočtu regulačního kapitálu. Vývoj ukazuje, že v budoucnosti se modely VAR zřejmě rozšíří i na ostatní druhy finančních rizik. Nesmíme ale zapomenout, že použití VAR je omezeno vzhledem k předpokladu, že budoucí riziko je možné odvodit z historie. Vážné nedostatky modelů VAR se projevují hlavně v obdobích vysokých volatilit, proto musí být doplněny ještě i o jiné metody měření rizik. (6) Metody založené na vnitřním ratingu (Internal Ratings-Based Approach, IRB) oproti standardizovaným metodám využívají vlastní interní ratingy pro odvození rizikových vah expozic (Více se o ratingu pojednává v kapitole 3.1.3 Rating). Tyto metody vychází právě z modelů VAR. 3 Stanovuje minimální požadavek ve výši 8% na kapitál bank a způsob jeho měření. Zjednodušeně řečeno to znamená, že banka musí pokrýt při poskytnutí úvěru ve výši 100 Kč minimálně 8 Kč ze svého kapitálu a zbylých 92 Kč může použít z cizích zdrojů. (41) 7

IRB třídí expozice do 5 kategorií (podniky, suverenity, banky a ostatní finanční instituce, drobná klientela, akcie a majetkové účasti), přičemž pro každou z těchto tříd se rozlišují 3 klíčové prvky (9): rizikové komponenty (odhady rizikových charakteristik regulátorem nebo přímo bankou), funkce rizikových vah (způsob, jakým jsou složky rizika transformovány na rizikově vážená aktiva a kapitálové požadavky), minimální požadavky (požadavky, které musí banka splnit, aby mohla používat IRB metody pro dané třídy aktiv). Výše zmiňované rizikové komponenty určující kapitálový požadavek pro danou expozici v IRB jsou následující (9): pravděpodobnost selhání (Probability of Default) - pravděpodobnost, že dlužník nedostojí svým závazkům během sledovaného období, expozice při selhání (Exposure at Default) - celkové množství aktiv, která jsou vystavena riziku v případě nezaplacení dlužníkem, míra ztráty při selhání (Loss Given Default) procentní podíl aktiv ztracených v případě, že nastane selhání (nejedná se o odhad, spíše o věrné zobrazení dané položky), doba splatnosti (Maturity) - obecně se tento koeficient snaží co nejvěrněji zobrazit maximální zbývající dobu (v letech), za jakou je dlužník povinen splatit svůj závazek (jistinu, úrok a poplatky) podle dohodnutých smluvních podmínek s bankou. Tyto rizikové parametry dále vstupují do funkcí rizikových vah, které jsou odlišné pro každou třídu aktiv zvlášť (např. existuje jiná funkce rizikových vah pro korporátní expozice, jiná pro retailové expozice, pro expozice vůči bankám, státům, resp. vládám a pro kapitálové účasti). (9) 1.3.2 Kategorie úvěrového rizika Úvěrové riziko, jakožto riziko selhání subjektu (partnera) resp. protistrany, můžeme rozdělit do čtyř základních kategorií (6): Přímé úvěrové riziko (Direct Credit Risk) riziko ztráty ze selhání partnera u tradičních rozvahových položek v plné nebo částečné hodnotě, tj. u úvěru, půjček, dluhopisů, směnek apod. Riziko úvěrových ekvivalentů (Credit Equivalent Exposure) - riziko ztráty ze selhání partnera u podrozvahových položek, tj. u poskytnutých úvěrových příslibů, poskytnutých záruk, poskytnutých dokumentárních akreditivů, derivátů apod. 8

Vypořádací riziko (Settlement Risk) - riziko ztráty ze selhání transakcí v procesu vypořádání (dodávky), zejména v situaci, kdy hodnota partnerovi byla dodána, ale hodnota od partnera ještě není k dispozici. Riziko úvěrové angažovanosti (Large Credit Exposure Risk) riziko ztráty z angažovanosti vůči určitému partnerovi, zemi, ekonomickému sektoru, nástroji apod. 1.3.3 Modely úvěrového rizika Bankovní instituce se snaží měřit riziko co nejpřesněji a řídit jej co nejlepším způsobem. Proto neustále vyvíjí a zdokonalují úvěrové modely, které jim umožňují sofistikovanější měření rizik a tím i ulehčí řízení těchto rizik. Úlohou úvěrových modelů je určení portfolia pohledávek (tj. jaké klienty do portfolia zařadit) a odhadnutí ztráty portfolia. Účel použití modelů úvěrového rizika je možno definovat následovně (10): 1. měření finančního rizika způsobeného selháním nebo snížením ratingového hodnocení, 2. identifikace zdrojů rizika a jejich vlivů, 3. analýza variant a stresové testování, 4. požadavky na finanční kapitál a jeho alokaci, 5. zhodnocení výkonnosti daného subjektu. Pro definici úvěrových ztrát a tedy i pro kvantifikaci úvěrového rizika existují dva základní přístupy (10): Default mode přístup je založen na tvrzení, že každý dlužník se na konci sledovaného rizikového horizontu může nacházet v jednom ze dvou stavů selhání (Default), nebo neselhání. Úvěrové riziko tedy plyne ze selhání dlužníka. Na tomto přístupu jsou založené modely: o KMV model o CreditRisk+ o CreditPortfolioView o Jarrow-Turnbullovy modely Market to Market přístup je založen na tvrzení, že na konci sledovaného rizikového horizontu se dlužník může nacházet v jakémkoli z n definovaných ratingových stupňů. Úvěrové riziko tedy plyne z přechodu dlužníka do nižšího ratingového stupně. Na tomto přístupu je založen model CreditMetrics. 9

1.4 Malé a střední podniky Podle nařízení Evropské komise se za malé a střední podniky (Small and Medium Enterprises, SME) považuje subjekt, který zaměstnává méně než 250 zaměstnanců, a jeho aktiva nebo majetek nepřesahují korunový ekvivalent částky 43 mil. EUR, resp. jeho obrat nebo příjmy nepřesahují korunový ekvivalent 50 mil. EUR. (11) Malé a střední podniky jsou důležitou součástí každé ekonomiky, protože tvoří drtivou většinu ve struktuře všech podniků. Hrají významnou úlohu při vytváření nových pracovních příležitostí a všeobecně působí jako faktor sociální stability a ekonomického rozvoje. Dle Evropské unie tvoří tento sektor páteř evropské ekonomiky a hybnou sílu inovací, zaměstnanosti a sociální integrace. A Česká Republika je právě zemí, ve které má další vývoj sektoru SME podstatný dopad na celkový ekonomický a tím i sociální vývoj země a jednotlivých jejích regionů. SME právě díky spjatosti s regionem, ve kterém působí, reprezentují místní kapitál a také často dotvářejí jejich celkový charakter. Pozornost věnovaná sektoru SME má své racionální důvody. Ty spočívají především ve specifických přednostech SME, ale i v jejich nevýhodách resp. zranitelnosti. Mezi výhody SME patří (12): Jednoduchá organizační struktura nižší náklady na řízení firmy a nižší míru byrokracie. Flexibilita SME mohou rychleji a citlivěji reagovat na změny než velké korporace, s tím souvisí i větší pružnost a schopnost improvizace. Menší náročnost na energii a suroviny např. administrativní zátěž u malých podniků je menší než u velkých. Snáze hledají drobné mezery na trzích a lépe se uplatňují na lokálních trzích, neboť mohou individuálně řešit potřeby zákazníků. Finanční náročnost na jedno pracovní místo je nižší než ve velké společnosti. Jsou nositeli velkého počtu inovací, i když nižšího řádu. Osobní a přímý kontakt majitele firmy s ostatními zaměstnanci a možnost udržování osobního kontaktu se zákazníky. Založení firmy nebývá kapitálově náročné. Naopak mezi nevýhody SME patří (12): Horší přístup k cizímu kapitálu než mají velké společnosti. Nemohou se zúčastnit podnikání, kde jsou zapotřebí velké investice. Často mají slabší pozici ve veřejných soutěžích o státní zakázky. Nemohou si dovolit zaměstnávat špičkové odborníky a vědce. Často je ohrožují velké společnosti. 10

Časté legislativní změny kladou velké nároky na podnikatele. Snadněji se mohou dostat do platební neschopnosti, když odběratelé včas neplatí. Nízký tržní podíl. Nižší stupeň technologického rozvoje. Nižší dostupnost informací a poradenských služeb. Jak jsem již na začátku uváděl, základní definiční charakteristikou malých a středních podniků (SME) je počet zaměstnanců menší než 250 osob. Tyto podniky lze podrobněji členit na skupiny (13): Drobné podniky - do 9 zaměstnanců Malé podniky - 10 až 49 zaměstnanců Střední podniky - 50 až 249 zaměstnanců 100% 80% 32,9 31 39,8 velké 60% 40% 20% 0% 16,5 17,8 18,7 20,8 18,6 21,9 29,8 32,6 19,6 EU ČR SRN střední malé drobné Obrázek 1-1 SME mezinárodní srovnání (2003). Zdroj: Eurostat (v textu ČSÚ) Podle údajů ze dne 3. 9. 2007 uveřejněných Českým statistickým úřadem je z grafu (Obrázek 1-1) patrný podíl SME v ČR, a to 69%. Obecně lze konstatovat, že i z pohledu role SME (jejich počtu, podílu na zaměstnanosti či na přidané hodnotě) je česká ekonomika standardní. (13) Rostoucí tendenci a stabilizovaný počet SME v ČR lze pozorovat na následovném grafu (Obrázek 1-2). 11

počty 1 200 000 1 000 000 800 000 600 000 400 000 200 000 0 celkem drobné 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Obrázek 1-2 Vývoj malého a středního podnikání (1995-2005). Zdroj: ČSÚ SME z pohledu počtu zaměstnanců zastávají významnou úlohu při vytváření nových pracovních míst a jejich udržení. Tvoří tak důležitou součást makroekonomické stability státu. Přehled vývoje počtu zaměstnanců v SME je zaznamenán v následujícím grafu (Obrázek 1-3). tis. osob 5 500 5 000 4 500 4 000 3 500 3 000 2 500 2 000 1 500 1 000 500 0 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 zaměstnaní celk. celkem MSP drobné podniky Obrázek 1-3 SME a počet zaměstnaných. Zdroj: ČSÚ 12

2 Řízení rizik, VAR Rostoucí důraz na přesnost plánování a snaha o následnou eliminaci odchylek vede v podnicích k posílení významu disciplíny řízení rizik, tzv. risk managementu. Ve správě velkých společností patří tato disciplína mezi základní manažerské metody. V poslední době se ale tento standard pořád více prosazuje i u SME. Řízení rizik je formální proces, který umožňuje jejich identifikaci, ohodnocení, měření a řízení. Aby bylo řízení rizik efektivní, musí být do něj zahrnuty všechny úrovně organizace, tak jak to znázorňuje Obrázek 2-1 a zároveň je nutno vzít v úvahu jejich vzájemnou interakci. Obrázek 2-1 Úrovně ve společnosti. Převzato z (14) Corporate stanovuje celkovou politiku společnosti Strategic Business stanovuje hlavní vlastnosti obchodu Project stanovuje vlastnosti projektů Jak jsem se již zmiňoval, slovo riziko je často chápáno negativním způsobem. Jsou-li ale rizika řízena správným způsobem, mohou mít i převážně pozitivní dopad. Řízení rizika je tedy nutno chápat nejen jako hrozbu, ale také jako příležitost možného zisku. Ztráty nebo zisky mohou být vytvořeny na každé úrovni organizace. Obrázek 2-2 ilustruje možné výstupy rizik. (14) Ztráta RIZIKO Zisk Obrázek 2-2 Možné výstupy rizika 13

Výběr správného postupu řízení rizika a jeho aplikace je nesmírně důležitý. Zvolené nástroje a postupy pro řízení rizika závisí především na typu investice či projektu firmy. Je důležité poznamenat, že pro analýzu konkrétního rizika neexistuje žádný specifický postup. Použití konkrétního postupu řízení rizika je jen na zvážení odborníka. (14) Snížení rizika na nulovou úroveň můžeme v praxi dosáhnout pouze tím, že konkrétní rizikové činnosti nebudeme vykonávat, což je samozřejmě v rozporu se základním posláním podnikatele nebo manažera. Nemůžeme tedy snižovat riziko za každou cenu, ale investujeme přiměřené náklady, které odpovídají odhadovaným (potenciálním) ztrátám. (3) 2.1 Identifikace a ohodnocení rizik Identifikace a stanovení významnosti rizik představuje nejdůležitější a časově nejnáročnější fázi analýzy rizika. Navazující procesy pak už jen pracují s faktory, které byly včas rozpoznány. 2.1.1 Identifikace rizik Prvním krokem při implementaci risk managementu je vytvoření souboru rizikových faktorů - databáze rizik, resp. registru rizik. Databáze musí být soustavně udržována a doplňována o podrobný popis příčin vzniku, projevů a dopadů rizik. Doplňují se také údaje o pravděpodobnosti výskytu a způsobené ztrátě. (15) Zdrojem takových informací může být smlouva, plány, kontrolní zprávy, výsledky minulých projektů podobného typu, informace od expertů, výstupy dotazníků, auditů, controllingu atd. Důležité je začít s identifikací včas a pokračovat v ní pravidelně na všech úrovních. Významnou podporu identifikaci mohou poskytovat počítačové monitorovací systémy, resp. systémy včasného varování. Tyto zajišťují pravidelné sledování vybraných rizik vzhledem ke zvoleným indikátorům a signalizují případné překročení stanovených mezí. (1) Na závadu by mohlo být, pokud se při identifikaci zaměříme na objekt jako celek. Mnohem účinnější je rozčlenění tohoto objektu na menší části. To pak umožňuje jít do větší hloubky než v případě, kdy se zabýváme všemi aspekty najednou. K identifikaci rizikových faktorů lze využít různých nástrojů. Mezi nejvýznamnější patří (1) (14): 14

Registry rizik představují soubor rizikových faktorů. Používají se u všech organizací, přičemž více než 70% vybraných společností je užívá na úrovních Strategic Business a Project. Kontrolní seznamy (Check listy), resp. katalogy rizik poskytují podrobný přehled potenciálních rizikových faktorů. Jsou velice oblíbené na úrovni Project u více než 70% vybraných organizací. Nástroje strategické analýzy jako SWOT analýza, PEST analýza, Porterův model pěti sil aj. 4, které podporují především identifikaci externích rizik. Nejvíce se využívají na úrovních Strategic Business a Project. Kognitivní mapy (myšlenkové mapy) jsou grafickým nástrojem sloužícím k zobrazení jednotlivých faktorů rizika a jejich vzájemných vazeb. Mají charakter orientovaných stromů, kde listy představují jednotlivé faktory rizika a orientované spojnice jejich vzájemné vazby (příčina -> dopad). Využívají se především na úrovni Project u více než 60% vybraných společností. Pohovory s experty a skupinové diskuze formou brainstormingových schůzek vedených rizikovým analytikem. Používají se na úrovních Corporate a Strategic Business. 2.1.2 Ohodnocení rizik Ohodnocení rizik, neboli stanovení jejich významnosti, je činnost, která se týká vyhodnocování rizik s cílem posoudit možné výsledky projektu. Zabývá se určováním rizikových událostí, na které je třeba reagovat. Ohodnocení je komplikováno řadou faktorů, protože rizika se mohou vzájemně ovlivňovat. Ke stanovení významnosti rizik lze použít dva přístupy (1): Analýza citlivosti je možná v případě kvantifikovatelných rizik, kdy lze modelovat závislost finančních kritérii na faktorech rizika a dalších ovlivňujících proměnných. Kvantitativní hodnocení dopadu rizika představuje peněžní vyjádření možného vlivu na budoucí peněžní tok. Tento dopad může být promítnut jak do výnosů (snížení), tak i do nákladů (zvýšení). Dopad je vážen pravděpodobností, že riziko nastane. (16) 4 SWOT analyzuje silné (Strengths) a slabé (Weaks) stránky, příležitosti (Opportunities) a hrozby (Threats). Analýza PEST je strategický audit vlivu makrookolí, zahrnuje rozbor politických, ekonomických, sociálních a technologických faktorů podnikatelského okolí firmy. Porterův model pěti sil vymezuje pět základních hrozeb ovlivňujících atraktivitu odvětví intenzita soupeření konkurentů v rámci odvětví, potenciální nové konkurenty, substituční a komplementární produkty, vyjednávací sílu dodavatelů a vyjednávací sílu odběratelů. (1) 15

Matice hodnocení rizik využívá expertního hodnocení, uplatňuje se, když je obtížné kvantifikovat rizika. Může mít formu kvalitativního nebo semikvantitativního ohodnocení. 2.1.2.1 Analýza citlivosti Podstatou analýzy citlivosti v oblastech financí a investic je zjišťování citlivosti zvoleného finančního kritéria na možné změny hodnot faktorů rizika, které kritérium ovlivňují. Základní formou je jednofaktorová analýza, která zkoumá dopady izolovaných změn jednotlivých rizikových faktorů na zvolené finanční kritérium (tj. mění se jen zkoumaný faktor, ostatní faktory zůstávají na svých předpokládaných hodnotách). Změny hodnot jednotlivých rizikových faktorů mohou mít povahu (1): Pesimistických či optimistických hodnot Odchylek od plánovaných hodnot Hlavním přínosem analýzy citlivosti je získávání informací o významnosti jednotlivých faktorů rizika. Za málo důležité považujeme rizikové faktory, které vyvolávají pouze nepatrné změny. Naopak významné faktory rizika prezentují faktory, jejichž změny vyvolávají značné odchylky. Předností analýzy citlivosti je především její jednoduchost a názornost. Má však i určitá omezení (1): Zjišťuje dopady izolovaných změn faktorů rizika na zvolené kritérium, a tedy nerespektuje možnost závislosti těchto faktorů. Nerespektuje odlišnou míru nejistoty faktorů, což je třeba kromě výsledků analýzy citlivosti brát v úvahu i při posuzování rizikových faktorů. Její uplatnění je omezeno pouze na kvantifikovatelné rizikové faktory 2.1.2.2 Matice hodnocení rizik Matice hodnocení rizik jsou založeny na expertním hodnocení těchto rizik kvalifikovanými pracovníky, kteří mají potřebné znalosti a zkušenosti v oblastech, kam jednotlivé faktory rizika spadají. Podstata spočívá v tom, že se významnost posuzuje pomocí dvou hledisek (1): Pravděpodobnost výskytu rizika Intenzita negativního dopadu 16

Riziko je tedy tím významnější, čím pravděpodobnější je jeho výskyt a čím vyšší je intenzita negativního dopadu na projekt, firmu apod. Expertní ohodnocení rizik může mít dvě formy (1): Kvalitativní ohodnocení základní forma, k posouzení významnosti rizik dospívá na základě matice hodnocení rizik, resp. jejího grafického zobrazení, aniž se tato významnost stanovuje v číselné formě. Semikvantitativní hodnocení vyšší forma, s využitím matice hodnocení rizik dospívá k číselnému vyjádření významnosti rizik, či faktorů rizika. 2.1.2.2.1 Kvalitativní ohodnocení K posouzení významnosti rizik dospívá na základě matice hodnocení rizik, resp. jejího grafického zobrazení, aniž se tato významnost stanovuje v číselné formě. K expertnímu ohodnocení pravděpodobností rizik a intenzity jejich negativních dopadů pak slouží stejná stupnice, obvykle o pěti stupních, přičemž každý stupeň je popsán deskriptorem (viz Tabulka 2-1). Stupeň ZV V S M VM Pravděpodobnost, intenzita negativního dopadu Zvláště vysoká Vysoká Střední Malá Velice malá Tabulka 2-1 Stupnice hodnocení. Převzato z (1) Výsledky expertního ohodnocení pravděpodobností i intenzity negativních dopadů souboru rizik (R1, R2,, R10) v podobě matice hodnocení rizik uvádí Tabulka 2-2. Riziko nabývá na významnosti, čím vyšší je pravděpodobnost jeho výskytu i intenzita negativního dopadu. V matici hodnocení rizik (Tabulka 2-2) jsou proto nejvýznamnější rizika zobrazena v pravém horním rohu (rizika R1, R2, R4) a naopak nejméně významná rizika v levém dolním rohu (rizika R5 a R6). (1) 17

Pravděpodobnost Intenzita negativních dopadů VM M S V ZV ZV R4 V R1 R2 S R9 R8 M R5 R3 VM R6 R10 R7 Tabulka 2-2 Matice hodnocení rizik. Převzato z (1) Podle pravděpodobnosti výskytu a intenzity negativního dopadu rozdělujeme jednotlivá rizika do určitých skupin podle jejich významu. Obvykle se používají 3 skupiny významnosti (viz Tabulka 2-2 znázorněno rozdílným odstínem zabarvení): (1) Nejvýznamnější rizika (R1, R2, R4) Středně významná rizika (R3, R7, R8, R9, R10) Málo významná rizika (R5, R6) 2.1.2.2.2 Semikvantitativní hodnocení Semikvantitativní hodnocení s využitím matice hodnocení rizik dospívá k číselnému vyjádření významnosti rizik, či faktorů rizika. Jednotlivým stupňům pravděpodobností výskytu rizik i stupňům intenzity jejich negativních dopadů se přiřazuje číselné ohodnocení. Ohodnocení významnosti každého rizika se pak stanoví jako součin ohodnocení pravděpodobnosti jeho výskytu a ohodnocení negativního dopadu tohoto rizika. (1) Pro číselné ohodnocení pravděpodobností výskytu rizik se často volí lineární stupnice, která v případě užití pěti stupňů přiřazuje ohodnocení 1, 2, 3, 4, 5. Pro ohodnocení intenzity negativních dopadů však není vhodné užití lineární stupnice, proto volíme stupnici nelineární, např. mocninnou, kde ohodnocení každého stupně je vždy dvojnásobkem ohodnocení předchozího stupně (1, 2, 4, 8, 16). Nejméně významnému riziku pak podle výše zmíněné definice odpovídá ohodnocení 1 x 1 = 1 a nejvýznamnějšímu ohodnocení 5 x 16 = 80. Ohodnocení významnosti rizik tedy nabývá hodnot z intervalu od 1 do 80 (viz Tabulka 2-3). (1) Ohodnocení Ohodnocení intenzity negativních dopadů pravděpodobnosti 1 2 4 8 16 5 5 10 20 40 80 4 4 8 16 32 64 3 3 6 12 24 48 2 2 4 8 16 32 1 1 2 4 8 16 Tabulka 2-3 Číselné ohodnocení významnosti rizik. Převzato z (1) 18

Kvantitativní ohodnocení významnosti faktorů rizika lze nyní využít k (1): Uspořádaní rizik podle významnosti Rozčlenění rizik do skupin s různou významností: o Nejvýznamnější rizika (ohodnocení vyšší než 30) o Středně významná rizika (od 10 do 30) o Nejméně významná rizika (nižší než 10) Stanovení celkového rizika jako součtu ohodnocení významnosti všech rizikových faktorů 2.1.3 Dopady rizik 2.1.3.1 Dopady finančního charakteru V kapitole 2.1.2.2 byla stanovena stupnice hodnocení rizik (viz Tabulka 2-1), která byla dále uplatňována v matici hodnocení rizik (viz Tabulka 2-2). Operacionalizací této stupnice můžeme získat její jasné vymezení (1): Vymezit charakter hodnocených negativních dopadů - negativní dopady rizik se obvykle chápou jako finanční dopady (tj. ztráty, zvýšení nákladů, pokles zisku apod.). Kvantitativně specifikovat jednotlivé stupně této stupnice číselná velikost těchto finančních dopadů přiřazená jednotlivým stupňům hodnocení se bude lišit v závislosti na finanční síle firmy (pro menší firmu bude ztráta desítek milionů korun kritická, zatímco větší firmě nemusí nutně způsobit výrazné finanční problémy). Pokles zisku Vzrůst investičních nákladů Stupeň hodnocení Stupnice A (USD) Stupnice B (Kč) (%) Nevýznamný < 10 tis. < 5 mil. < 5 Nízký 10 tis. 100 tis. 5 mil. 20 mil. 5.10 Střední 100 tis. 1 mil. 20 mil. 50 mil. 10 15 Vysoký 1 mil 10 mil. 50 mil 100 mil. 15 30 Tabulka 2-4 Stupnice měření poklesu zisku a vzrůstu investičních nákladů. Převzato z (1) 19

Tabulka 2-4 uvádí příklady stupnic měření finančních dopadů. Je tedy zřejmé, že specifikace stupnic měření finančních dopadů je nezbytným předpokladem operacionalizace stupnic hodnocení dopadů uplatněné v maticích jejich hodnocení. (1) 2.1.3.2 Dopady nefinančního charakteru Výskyt určitých druhů rizik nevede mnohdy jen k finančním dopadům, ale často je spojen i s negativními dopady nefinanční povahy. Mezi nejvýznamnější patří např. dopady na zdraví a bezpečnost, životní prostředí, dopady sociálního charakteru, dopady na kulturní dědictví, poškození dobré pověsti atd. (1) 2.1.4 Hodnocení příležitostí I když je riziko obvykle spojeno s jeho negativními dopady, neměla by se analýza rizika omezit pouze na tuto stránku, ale měla by věnovat pozornost také stránce pozitivní spojené s příležitostmi. K ohodnocení tohoto typu rizik lze pak využít stejný přístup jako k hodnocení negativní stránky (více viz kapitola 2.1.2.2 Matice hodnocení rizik) založený na využití matic hodnocení rizik. (1) 2.2 Měření rizik Základem měření rizika je stanovení jeho číselných charakteristik (pravděpodobnosti ztráty, rozptylu, či směrodatné odchylky hodnoty). To ovšem vyžaduje kvantitativní charakter kritéria (obvykle finanční ukazatel), vzhledem ke kterému se riziko určuje, a znalost jeho rozdělení pravděpodobnosti. V opačném případě není číselné měření rizika možné, ale lze uplatnit určité kvalitativní verbální charakteristiky. (1) 2.2.1 Kvalitativní charakteristiky rizika V případě, že není k dispozici rozdělení pravděpodobnosti kritéria potřebné pro číselné charakteristiky rizika (viz kapitola 2.2.2), lze použít k popisu rizika kvalitativní (verbální) charakteristiky v podobě slovních popisů (více viz 2.1.2.2.1 Kvalitativní ohodnocení), kde se však již měření rizika prolíná s jeho hodnocením. 20

Zařazení určitého objektu do některého ze stupňů rizika by mělo být založeno především na zvažování (1): rizik, resp. faktorů rizika, které by mohly ohrozit úspěšnost projektu; možných dopadů výskytu těchto rizik na úspěšnost projektu. Kvalitativní metody jsou jednodušší, rychlejší a hlavně subjektivní. Obvykle přináší problémy v oblasti zvládaní rizik, při posuzování přijatelnosti finančních nákladů nutných na eliminaci hrozby (charakterizované pomocí kvalitativní metody jako kritická, resp. zvláště vysoká ). Tím, že chybí jednoznačné číselné a finanční vyjádření, se znesnadňuje kontrola efektivnosti nákladů. (3) V hospodářské praxi ČR převažuje právě hodnocení kvalitativní, jak uvádí Hnilica a Fotr (1). Výzkumy ukazují, že pouze jedna třetina podniků využívá k vyjádření rizika investičních projektů číselné (kvantitativní) charakteristiky, zbylé dvě třetiny uplatňují charakteristiky verbální (tj. kvalitativní). 2.2.2 Kvantitativní charakteristiky rizika Měřením rizika se rozumí číselné stanovení velikosti rizika určité podnikatelské aktivity, a to vzhledem k určitému kritériu (obvykle finančnímu ukazateli) kvantitativní povahy. Jako číselné míry rizika mohou sloužit (1): Pravděpodobnosti nedosažení (případně překročení) určité hodnoty kritéria Statistické charakteristiky variability kritéria (rozptyl, směrodatná odchylka, variační koeficient) Hodnoty kritéria, které budou překročeny (či nedosaženy) se zvolenou pravděpodobností (Value at Risk) Pro stanovení těchto charakteristik je nevyhnutelná znalost rozdělení pravděpodobnosti zvoleného finančního kritéria. Mezi významné nástroje umožňující stanovit toto rozdělení patří především pravděpodobnostně ohodnocené scénáře a simulace Monte Carlo. 2.2.2.1 Pravděpodobnost nedosažení zvolené hodnoty kritéria Jak bylo zmíněno, předpokladem pro tuto metodu je znalost rozdělení pravděpodobnosti zisku, kterou jsme získali např. pomocí simulace Monte Carlo. Příkladem uplatnění této charakteristiky pak může být pravděpodobnost, že zisk firmy či projektu nebude v daném období záporný (firma 21

či projekt nebudou ztrátové). Zvolenou hodnotou kritéria je v tomto případě nulový zisk. (1) Obrázek 2-3 Rozdělení pravděpodobnosti zisku projektu. Převzato z (1) Obrázek 2-3 znázorňuje rozdělení pravděpodobnosti zisku určitého firemního projektu. Pravděpodobnost ztrátovosti tohoto projektu je pak určena pomocí velikosti plochy pod rizikovou křivkou, což je v tomto případě okolo 0,1 (10%). Pokud tedy chce firma dosáhnout zvýšení ročního zisku alespoň o 15 mil. Kč, pak toho s pravděpodobností 65% nedosáhne. Velikost plochy pod křivkou ohraničené zleva ztrátou 10 mil. Kč a zprava kolmicí v bodě plánovaného přírůstku zisku 15 mil. Kč je totiž okolo 0,65 a tedy pravděpodobnost nesplnění plánu je 65%. Naopak, pravděpodobnost překročení, resp. dosažení plánovaného přírůstku zisku je 100% - 65% = 35%. Znamená to, že jde o projekt dosti rizikový. 2.2.2.2 Statistické charakteristiky variability Statistické charakteristiky variability 5 rizika vyjadřují, do jaké míry jsou jednotlivé hodnoty kritéria (zisk firmy či projektu) blízké či vzdálené od středu rozdělení, který je reprezentován střední hodnotou tohoto kritéria. Čím jsou jednotlivé hodnoty tohoto kritéria vzdálenější od střední hodnoty (a čím větší je jejich pravděpodobnost), tím jsou rozptyl a směrodatná odchylka větší. (1) 5 Statistické charakteristiky variability v podobě rozptylu, směrodatné odchylky, resp. variačního koeficientu 22

Obrázek 2-4 Rozdělení pravděpodobnosti zisku projektu A a B. Převzato z (1) Obrázek 2-4 znázorňuje grafy hustoty pravděpodobnosti ročního zisku dvou investičních projektů A a B. Oba tyto projekty mají přibližně stejnou střední hodnotu (okolo 60 mil. Kč/rok), ale značně se liší svým rozptylem i směrodatnou odchylkou. Projekt A má větší variabilitu než projekt B, a tím i vyšší rozptyl a směrodatnou odchylku. Z těchto dvou charakteristik tedy plyne, že projekt A je rizikovější než projekt B. O nižším riziku projektu B svědčí i fakt, že projekt A může dosáhnout roční ztráty až 20 mil. Kč, zatímco projekt B dosahuje nejnižší hodnoty zisku cca 35 mil. Kč. Současně má projekt A, i když s vyšším rizikem, větší naději na dosažení vyššího zisku, která může být až 120 mil. Kč/rok, zatímco projekt B jen 90 mil. Kč/rok. V případě, že bychom chtěli pomocí rozptylu a směrodatné odchylky srovnat rizika dvou investičních projektů odlišného rozsahu, pak může nastat situace, kdy rozsáhlý projekt s relativně malým rizikem má větší rozptyl a tím i směrodatnou odchylku, než relativně rizikovější projekt menšího rozsahu. V tomto případě musíme jako míru rizika použít variační koeficient (místo rozptylu a směrodatné odchylky). Variační koeficient představuje relativní míru rizika a stanoví se jako podíl směrodatné odchylky kritéria a jeho střední hodnoty. K uplatnění statistických charakteristik variability pro měření rizika je nutné poznamenat, že představují vhodné míry rizika pouze v případě, že rozdělení pravděpodobnosti kritéria, ke kterému se toto riziko určuje, je alespoň přibližně symetrické 6. (1) 6 Jako míra souměrnosti rozdělení pravděpodobnosti slouží koeficient šikmosti. U souměrného (např. normálního) rozdělení je tento koeficient roven nule. Rozdělení pravděpodobností vychýlené doleva má zápornou šikmost (viz např. Obrázek 2-3), doprava zase kladnou. V případě, že se koeficient šikmosti pohybuje v mezích od -0,5 do 0,5, lze dané rozdělení považovat za přibližně symetrické. (1) 23

2.3 Value at Risk Metoda Value at Risk (hodnota v riziku, VAR) se používá ve finančních institucích ke kvantifikaci rizika z hlediska hodnoty určitých aktiv (např. finančních investic). V nefinanční sféře jej lze také uplatnit ke kvantitativnímu vyjádření rizika podnikatelských aktivit, investičních projektů aj., a to obvykle v podobě zisku v riziku (Profit at Risk, Earnings at Risk) a peněžního toku v riziku (Cash Flow at Risk). (1) VAR umožňuje snazší porovnání závažnosti různých rizik, a proto usnadňuje určení priorit při jejich zajišťování. Při výpočtu se používá statistických metod odhadujících možný budoucí vývoj dané veličiny. Je zřejmé, že míra rizika se zvyšuje s růstem délky sledovaného období a s volatilitou 7 ceny podkladového aktiva. (15) VAR je potenciální ztrátou s určitou pravděpodobností během určité doby držení, stanovenou na základě historického období 8. Matematicky se definuje jako jednostranný kvantil z rozdělení zisků a ztrát portfolia během určité doby držení, stanovený na základě historického období. Ke správnému výpočtu je zapotřebí správného ocenění celého portfolia při různých scénářích. (6) 2.3.1 Metody modelů VAR Neexistuje žádná standardní metoda odhadu VAR, různé metody se liší v (6): metodách simulace změn rizikových faktorů; metodách transformace změn rizikových faktorů na změnu hodnoty souboru. U nástrojů s proměnlivými peněžními toky se tyto toky stanovují z rizikových faktorů. Poté se diskontují na současnou hodnotu. Většina metod VAR předpokládá statické portfolio. Existují tři hlavní metody stanovení VAR (6): Parametrická metoda (metoda variancí a kovariancí) počítá VAR na základě statistických parametrů; Metoda historické simulace (neparametrická metoda) ke stanovení VAR využívá historické údaje; Metoda Monte Carlo předpokládá VaR na základě hypotetických budoucích hodnot. 7 Volatilita označuje míru kolísání hodnoty aktiva nebo jeho výnosové míry (obvykle jako směrodatnou odchylku těchto změn během určitého časového úseku). Volatilita vyjadřuje míru rizika investice do určitého aktiva, přičemž platí: čím vyšší výnosy, tím vyšší je i volatilita. (39) 8 Podle pravidel Basel II se jedná o ztrátu s pravděpodobností 1% (tj. s intervalem spolehlivosti 99%) během doby držení minimálně 10 dnů na základě historického období minimálně 1 rok. (6) 24

2.3.1.1 Parametrická metoda Parametrická metoda předpokládá, že hodnoty faktoru rizika jsou generovány určitým předem známým stochastickým procesem, v tomto případě reprezentovaným pravděpodobnostním rozdělením. Parametrická metoda variancí a kovariancí využívá k odhadu budoucích ztrát statistiky o volatilitách hodnot v minulosti a korelací mezi změnami hodnot. VAR odvozuje od rozdělení pravděpodobnosti rizikových faktorů změny hodnoty zkoumaného souboru. Nejjednodušší forma parametrické simulace předpokládá, že změny rizikových faktorů mají normální rozdělení a že korelace změn rizikových faktorů jsou stabilní. (6) 2.3.1.2 Metoda historické simulace Nejjednodušší způsob, jak generovat možné hodnoty sledovaného faktoru rizika, je vyjít přímo z jeho historických hodnot. Tento postup je ve statistice známý pod názvem Bootstrap ( pomož si sám ). (1) Zatímco u parametrické metody se interval spolehlivosti vypočítává statisticky, historické simulace simulují potenciální ztráty bez jakýchkoli předpokladů o rozdělení (tj. pro určitý historický scénář bez ohledu na jeho pravděpodobnost). Předpokladem je pouze dostatečně velký počet historických údajů. Odhadnutá VAR na určité úrovni spolehlivosti je pak skutečná ztráta, ke které by došlo během daného období. Také extrémní změny v souboru jsou lépe zachyceny právě pomocí historické simulace, než parametrickými VAR. (6) 2.3.1.3 Metoda Monte Carlo Metoda Monte Carlo se používá zejména v situacích, kdy nelze výsledek přímo spočítat, ale je nutné ho simulovat (pomocí výpočetní techniky). Metoda se užívá také v případě existence více faktorů rizika (obvykle spojitého charakteru), kdy nelze uplatnit scénáře jako nástroj analýzy rizika. Simulace Monte Carlo (neboli stochastická simulace) k odhadu VAR využívá velký počet 9 simulací vývoje hodnot definovaného souboru. Ten je určen velkým počtem náhodně generovaných rizikových faktorů, u kterých existují známá pravděpodobnostní rozdělení. Tato 9 řádově stovky až desítky tisíc simulací 25