Risk Yönetimi #3: Stratejiler
Merhaba saygıdeğer risk severler. “Ben risk sevmiyorum” diyenler olabilir fakat bu yazı onları de ilgilendiriyor. Ülkemizde yaşanan felaketten sonra risk analizinin değerini bir kez daha anlamış olduk. Yaşadığımız afette ölenlere rahmet, yakınlarına başsağlığı ve kolaylıklar diliyorum…
Risk analizleri, bir durumun başlangıç aşamasında veya bir aksiyon almadan önce yapılır. Alınacak aksiyon ile hayatımızda veya işimizde değişiklikler oluşur. Bu değişikliklerin kötü etki oluşturma olasılığına risk denir.
Peki hiçbir aksiyon almamamız durumunda oluşabilecek riski hesaplıyor muyuz? İnanın bunu uygulayan şirket ve birey sayısı düşündüğünüzden daha az.
Özetleyecek olursak bir durum karşısında aksiyon almak veya almamak da risk içeriyor. Yani hayatımızın her anı riskli diyebiliriz. Risk almayı sevmediğini söyleyenler vardır etrafımızda, belki de kendiniz bunu söylüyorsunuz. Riski sevmediği için aksiyon almayanlar, hayatlarına başka bir riski alır. Peki sürekli risk almak zorundaysak bu bizi “risk sever” mi yapar?
Bu durum bizi risk sever yapmayabilir fakat bu kavramın ne kadar önemli olduğunu bize hatırlatır.
“En büyük risk, hiç risk almamaktır” — Mark Zuckerberg
Risk Yönetimi üçüncü yazısında risk analiz yöntemlerini ele aldım. Her sektöre ayrı ayrı birçok yöntem bulunuyor. Girişimcilik, Yatırımcılık ve Finans alanlarında yazılar yazdığım için bu alanlarda kullanılan yöntemlerden bahsedeceğim.
Girişimcilik alanında kullanılan bazı yöntemler;
SWOT Analizi: Strenghts (güçler), Weaknesses (zayıflıklar), Opportunities (fırsatlar) ve Threats (tehditler) analizi yapmak için kullanılan bir yöntemdir. Bir kafe için SWOT örneği oluşturalım.
PEST Analizi: Politik, Ekonomik, Sosyal ve Teknolojik faktörlerin girişimin başarısı üzerindeki etkisini değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Elektronik ürünler satan bir mağaza için PEST örneği oluşturalım.
FMEA (Hata Modül Analizi): Ürünlerin veya hizmetlerin potansiyel hatalarını tahmin etmek ve bu hataların önlenmesi için önlemler almak için kullanılan bir yöntemdir. Yazılım geliştirime süreci için bir örnek oluşturalım.
Monte Carlo Simülasyonu: Belirsiz bir olayın muhtemel sonuçlarını öngören matematiksel bir tekniktir. Bu model ile yapay zeka, hisse senedi fiyatları, satış tahminleri, proje yönetimi ve fiyatlandırma gibi senaryolarda risk etkisi değerlendirilebilir.
Monte Carlo simülasyonu, bir modelin belirli bir durumda nasıl davranacağını tahmin etmek için bir dizi senaryo oluşturur. Her senaryo, modelin belirsiz veya rastgele değişkenlerinin değerlerini içerir. Senaryolardan her birinin sonuçları hesaplanır ve sonuçlar toplandıktan sonra, beklenen değerler veya dağılımlar hesaplanır. Böylece, modelin belirsiz veya rastgele değişkenlere dayalı olarak ne tür sonuçlar vereceği hakkında bir fikir oluşur.
Bir portföyün yapısı belirlenir ve içindeki hisse senetlerinin fiyatları ve getirileri modellenir. Her hisse senedi için bir fiyat hareketi modelli oluşturulur. Bu modeller, histogramlar, normal dağılımlar veya diğer istatistiksel veri toplama yöntemleri kullanılarak oluşturulabilir. Monte Carlo simülasyonu, her hisse senedi için belirli bir sayıda rastgele fiyat hareketi senaryosu oluşturur. Her senaryoda, hisse senetlerinin fiyat hareketleri ve getirileri hesaplanır ve portföy değerleri belirlenir. Senaryolardan her birinin sonuçları toplandıktan sonra, beklenen portföy değeri veya getirisi hesaplanır ve bu değerlerin dağılımı görselleştirilir.
Yatırım ve finans alanında kullanılan bazı yöntemler;
Portföy Dağılımı Analizi: Yatırımcının portföyündeki yatırımların dağılımını ve risk profilini değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir.
- Yatırımcının mevcut portföyündeki yatırım enstrümanların oranları belirlenir.
- Yatırımcının risk toleransına göre risk profili belirlenir.
- Yatırımcının mevcut portföy dağılımı ve risk profili karşılaştırılır.
- Risk profiline göre portföy çeşitlendirmesi yapılır ve verimliliği ölçülür.
Yatırım enstrümanları ve risk profilleri hakkında Yatırımcılık #2: Portföy Çeşitlendirmesi yazısında detaylı bilgilere ulaşabilirsiniz.
Kovaryans ve Korelasyon Analizi: Kovaryans, iki değişkenin birlikte ne kadar değiştiklerinin ölçüsüdür. Bir yatırımın diğer yatırımlarla olan etkileşimini incelemek için kullanılan bir yöntemdir. Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ölçer, ancak kovaryanstan farklı olarak, değişkenlerin birimlerinden bağımsızdır. Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında bir değer alabilir.
Diyelim ki A ve B adında iki farklı hisse senedi olsun. Bu hisse senetlerinin günlük kapanış fiyatları verileri aşağıdaki gibi kabul edelim.
Kovaryans = Σ[(x — x̄)(y — ȳ)] / (n — 1)
Burada, x ve y iki değişkenin değerlerini, x̄ ve ȳ ise sırasıyla x ve y değişkenlerinin ortalamalarını temsil eder. n ise örneklemin boyutunu ifade eder. Hisse A ve Hisse B için koveryans değeri 26.71 olarak hesaplanır. Kovaryansın pozitif olması, iki hisse senedi arasındaki ilişkinin pozitif olduğunu gösterir. Yani, Hisse A’nın fiyatı arttığında, Hisse B’nin fiyatı da genellikle artar. Kovaryansın yüksek olması da ilişkinin güçlü olduğunu gösterir.
Korelasyon = Kovaryans / (std(x) * std(y))
Burada, std(x) ve std(y) sırasıyla x ve y değişkenlerinin standart sapmalarını temsil eder. Bu işlem ile korelasyon 0.968 hesaplanır. Korelasyon katsayısı 1'e yakın olduğundan, iki hisse senedi arasındaki ilişki çok güçlüdür ve aynı yönde hareket ederler. Bu, Hisse A’nın fiyatı arttığında, Hisse B’nin fiyatının da artacağı anlamına gelir.
Korelasyon sayısı 0’a çok yakın çıkması halinde hisseler neredeyse bağımsız ve -1’e yakın çıkması halinde hisselerin birbirine zıt hareket ettiği şeklinde yorumlayabiliriz.
Value at Risk (VaR) Analizi: belirli bir zaman aralığında bir varlığın veya portföyün belirli bir güven seviyesi altında zarar etme riskinin ölçüsünü ifade eder. VaR analizi, finansal piyasalardaki risk yönetiminde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Örneğin, bir yatırımcı belirli bir hisse senedinin 1 günlük VaR değerini hesaplamak istiyor olabilir. Bu hesaplama için öncelikle hisse senedinin fiyat hareketlerinin istatistiksel dağılımı belirlenir ve günlük fiyat değişimleri ortalaması ve standart sapması hesaplanır. Ardından, belirli bir güven seviyesi (örneğin %95) seçilir ve bu güven seviyesindeki VaR değeri hesaplanır. Bu hesaplama sonucunda, yatırımcı belirli bir güven seviyesi ile hisse senedinin 1 günlük zarar etme riskinin ne kadar olduğunu öğrenir.
Finansal Modelleme: finansal verilerin matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanılarak analiz edilmesi ve gelecekteki finansal performansın tahmin edilmesidir. Bu analiz, finansal kararlar vermek için yararlı bilgiler sağlar.
Örneğin, bir şirketin finansal performansını tahmin etmek için finansal modelleme analizi yapabiliriz. Bu analiz için öncelikle şirketin geçmiş finansal verileri toplanır ve bu veriler kullanılarak gelecekteki finansal performansı tahmin eden bir model oluşturulur. Modelleme için kullanılan veriler arasında gelir tablosu, bilanço ve nakit akış tablosu gibi finansal raporlar yer alır.
Birçok analiz modeli bulunmaktadır. Önemli olan size ve iş yapınıza en uygun analizleri bulmak ve uygulamaktır. Buradaki amacım birkaç tane analiz yönteminin mantığını anlatabilmek ve örneklendirebilmekti. Bunu yaparken kendi bilgilerimi de tazelediğim için mutluyum. Umarım bu yazı size de katkı sağlamıştır.
Buraya tıklayarak Risk Analizi ve farklı konulardaki serilerime ulaşabilirsiniz.
Sağlıcakla kalınız.
