运营风险评估与VaR模型在企业风险管理中的应用

运营风险评估是对识别出的风险事件进行评估,进而确定公司应关注的主要风险的过程。如前所示,企业集团运营风险的类别众多,受篇幅限制,本书仅对现金流风险的评估做详细分析。现金流作为公司的日常经营以及投融资活动的联结纽带,其运行状况不仅决定着企业的支付能力,在一定程度上还决定着企业抵御风险的能力。

(一)现金流风险

企业现金流不足不仅带来经营困难,更会导致企业资金流动性差、周转慢、偿债能力弱,它对企业的生存和发展起着至关重要的作用。现金流是企业的血液,“现金为王”的理念越来越得到理论界和实务界的认同。一个企业“资不抵债”只能说明企业的运营出现问题,还不一定导致企业破产清算,但如果企业的现金流出现问题,没有现金流就一定会破产清算。从雷曼兄弟的倒闭到巨人集团的破产,以及中科系、德龙系的困境,都是由于现金流枯竭造成的结果。在外部融资条件恶化的情形下,企业的风险抗衡能力大相径庭,企业现金流的常态化风险管理与危机情形的应急机制是企业在危机中能否生存的决定性因素。

企业对货币市场和资本市场的依赖日益加重,迫使管理者紧紧围绕价值这一中心进行管理,从而进入价值管理阶段。此时建设价值创造型企业,关注现金流的创造价值成为必然。John P．Kotter,James L．Heskett(1992)和Paul Griseri(1998)等诸多学者分别探讨了如何为创造价值而管理企业的现金流,或通过现金流管理创造企业价值,他们分别从理论和实证上研究了现金流风险对企业价值、公司治理、投融资决策、资本结构、信息披露以及市场微观结构等方面的影响。J．P．Morgan(1997)建立了风险价值模型(value at risk,简称VaR)。该模型试图区分出暴露在市场风险下的现金流成分,以衡量公司在总体环境下当市场价格发生变动时公司现金流量波动所产生的风险。他将VaR看作是在既定头寸被冲销或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值,即:

Prob(ΔP＞VaR)＝1－C

其中,C是设定的置信水平,ΔP为资产在未来某个时间Δt内的损失,VaR是置信水平C下处于风险中的价值。

VaR成功将风险标准化和数量化,成为全球金融风险管理领域的规范。虽然VaR可以简单地表示市场风险的大小,没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行预测和评判,但是,VaR着重从分析过去来预测将来,难以精确地模拟所有交易组合的市场风险因素,也无法捕捉到市场风险和信用风险之间的关系。因此,VaR模型只能是风险管理和检测的一个组成部分。

随着VaR在金融机构的广泛应用,越来越多的学者尝试对VaR方法进行适度调整,把它用于非金融机构风险度量当中。例如KWI公司给出了PaR(profit-at-risk)值的度量方法,不仅量化了金融风险,还涵盖了能源公司经营活动中所面临的有形风险,如发电量风险(volume risk)以及流动性风险(liquidity risk),以衡量资源类公司的收益风险(Barnwell,2001)。e-Acumen公司针对拥有大量有形物质资产的公司提出了EaR(earning-at-risk)值的度量方法。EaR法通过考察给定期限内将要进行交割的金融合约及实物合约收益的波动性,给出在特有市场风险下,收益在给定的置信水平下可能面临的最大损失(Dorris,2001)。EaR法一般用于制定公司长期风险管理策略,指导风险对冲工具的购买,其对收益风险的评估比VaR法更为精确,而VaR法则是在短期内评估所持有资产组合的价值(Dahlgren,2003)。

现金流在险值(cash flow at risk,简称CFaR)是研究者在VaR的概念基础上提出的应用于非金融机构的现金流风险度量工具。CFaR度量在一定置信水平下公司未来某一时刻所面临的现金流的最大短缺额,其将公司所有的风险敞口融合为一个单一的数据来指导管理层的风险管理决策。与先前度量企业现金流风险的财务指标、波动性指标方法相比,现金流在险值技术更加简单明了,数据需求量不大,而且受到科学的统计方法支持,越来越受到非金融企业风险管理者及许多著名咨询机构的重视。Lee等(1999)给出了一种测量风险现金流CFaR的具体方法,该方法采用同VaR法相似的过程,建立了公司风险矩阵(corporate metrics)模型中针对非金融企业测量的CFaR模型。Stein等(2000)将目标非金融企业与具有可比性的其他非金融企业的数据放在一起,直接描述现金流波动的概率分布,得出CFaR值。CFaR被定义为在给定考察的时间范围内,在一定的置信度水平下,相对于企业设定的目标,因市场风险的影响所造成的最大的净现金流损失。

Andrén等(2005)认为当风险及其对现金流的预期影响存在大量不确定性的时候,管理层就会偏向于计算公司的整体CFaR值,而前述研究方法既不能提供基于市场风险的CFaR值,也很难轻易通过调整来计算。因此,他们提出基于风险敞口(exposure-based)测量风险现金流CFaR的具体方法。他们通过分析影响现金流的宏观因素,建立了包括通胀率、利率、汇率、价格等影响因素的多元结构方程,接着估计敞口风险系数,这些系数可以反映宏观经济和市场变量是如何按预期影响企业现金流的,并模拟仿真现金流分布,估算公司的整体CFaR以及在宏观经济和市场风险条件下的CFaR值。即:

其中:是第t期用本国货币计价,以息税折旧及摊销前利润(EBITDA)为代理变量的现金流分别表示第t期以本国货币和外国货币计价的通货膨胀率表示第t期的即期汇率分别表示第t期本国货币和外国货币的利率表示第t期以本国货币计价的核心产品价格;E t－1[．]表示各变量在t－1的期望值;εt为随机扰动项。

王春峰、周敏和房振明(2009)研究发现,基于现金流风险对企业价值、公司治理、资本结构、信息披露及市场微观结构等影响的研究逐渐成为热点,而结合公司财务和金融工程技术对现金流风险进行度量和规避则是风险管理的核心。

虽然理论界和实务界都提出在非金融机构中进一步发展VaR模拟在企业风险管理中的应用,但是现有的研究缺乏对CFaR的合理准确估计。与以前的研究相比,本书更关注两种风险的度量:在公司管理控制或影响条件下的现金流风险与预期短缺程度,提供了具体的公司层面因素在解释经营现金流变动和现金流在险值(CFaR)重要性的证据。

(二)现金流风险的度量模型

考虑到中国资本市场尚未完全开放,无法获得基于风险敞口方法中所需的即期汇率、外国货币利率及通胀率等金融数据,而在计算非金融机构的风险时,最难的部分在于各企业策略的选择不同,它们会因营销策略或生产策略而改变其现金流量,此种策略的改变比市场风险的影响更大。因此,在评估企业现金流风险时应将策略因素考虑在内(Jorion,2001)。Lecocq(2003)以折旧、摊销及息税前利润作为现金流的代理变量,采用不避险策略、远期契约策略和期权策略三种指标作为公司面临市场风险因子波动时评估现金流风险暴露及避险策略的选择,通过Monte Carlo模拟计算出现金流在险值。因此我们认为,对于非金融企业而言,现金流主要面临的是由高层管理者进行各项决策后而引发的潜在风险,特别是资本密集型的制造业所面临的风险不完全在于汇率或利率或商品价格的波动,更重要的是在于决策不当所造成的财务风险甚至企业整体风险的增加。所以在度量公司风险敞口的时候侧重点偏向于分析公司经营和决策过程中的风险敞口,研究中采用营运决策、投资决策及筹资决策这三个经常用于制造业的决策类型,并分别以财务报表中三种活动的现金流量——经营活动现金流量、投资活动现金流及筹资活动现金流来表示。

1．多元回归模型

Andren等(2005)基于风险敞口的现金流在险值估计模型,将影响现金流的三个具体管理因素——总资产、资本支出和营运现金流变动考虑在内,通过多元回归来估计这些因素对现金流风险的影响程度,在CFaR模型的基础上计算回归系数。构建模型如下:

其中y it表示公司i在t期的营运现金流,αit和β′it＝(β1it,β2it,β3it)分别表示1×1和1×3阶常数项,X′it＝(X 1it,X 2it,X 3it)为1×3阶外生变量,分别代表公司i在t期的总资产、资本支出和营运资本变动,εit为残差项。

2．Monte Carlo模拟程序

Monte Carlo模拟计算CFaR模型所要求的经营性现金流的概率分布。采用基于仿真的方法,产生大量的图表来描绘上述具体公司层面因素的不同可能值的情景。这样能够详细描述公司财务业绩,从中获得各种风险措施的可能分布。采用CFaR模型和预期短缺来度量风险,按Monte Carlo模拟程序,假定具体公司层面因素的随机过程遵循广义布朗运动:

其中:X kit表示具体公司层面因素k的价值,μkit表示具体公司层面因素k的期望价值,σkit表示具体公司层面因素k的标准差,εkit表示具体公司层面因素k在t期的噪音。

本书假定公式(8．2)中的残差项εkit服从标准正态分布。

在计算CFaR时通常假设公式(8．2)中的残差项εkit是相互独立的。由于具体公司层面的因素可能相互关联,会导致CFaR的计算结果不可靠,本书采用Cholesky分解来解决这种关联性,并更为准确地反映现金流的概率分布。

Ω表示具体公司层面的三个因素之间的相关关系矩阵,定义如下:(www.xing528.com)

其中:表示具体公司层面因素i和j之间的相关关系。

由于Ω矩阵是实对称矩阵,它可以分解为Cholesky因素,Ω＝LL′

那么,我们可以定义一个1×3阶向量η′kit＝(η1it,η2it,η3it)来表示独立随机变量组成的标准正态分布,其中k＝1,…,3分别表示三个具体公司层面的因素:总资产,资本支出和营运资金变化。使用公式(8．4),我们构建了具体公司层面创新方程εkit＝Lηkit,ε′kit＝(ε1it,ε2it,ε3it)。这样做,我们就可以确信εkit反映了具体公司层面三个因素之间相关关系的要求。然后,使用Monte Carlo方法进行10 000次加入具体公司层面因素的情况下经营性现金流模拟。从模拟结果得出现金流的可能分布,计算两个风险因素:CFaR和预期短缺。

基于方程(8．1)、(8．2)和(8．4),衡量企业风险的过程可以归纳为六个基本步骤:

步骤1:从微观的角度分析企业的财务指标和管理层对企业的决策,确定对企业现金流有显著影响的风险因子,并建立风险敞口模型。

步骤2:通过方程估计风险敞口模型。

步骤3:计算所有样本股票对应变量的均值和方差,从而获得样本变量的相关矩阵。

步骤4:通过从风险因子的方差/协方差矩阵中随机抽取观测值来对其取值,进行10 000次蒙特卡洛模拟,随机抽取得到风险因子取值。

步骤5:将模拟值代入敞口模型,即可得到10 000次现金流模拟值的分布。

步骤6:根据现金流的概率分布,确定目标置信水平并最终计算现金流在险值。

3．具体风险度量方法

参照Artzner等(1999),本书对CFaR和预期短缺定义如下:

CFaR衡量方法:给定α∈[0,1],现金流在险值CFaRα在α水平上最终净值X的P分布,是X在上的负分位数,即:

简单地说,公式(8．5)表示在设定水平α上可能产生的最高损失。

预期短缺衡量方法:给定基本概率P并给定水平α,预期短缺ESα对风险的衡量定义如下:

公式(8．6)表示在损失超过CFaR水平上期望损失,或者可能产生的更糟的预期现金流。因此,当对比公式(8．5)CFaR的衡量方法,公式(8．6)提供的预期短缺是同等置信水平上更保守的现金流风险衡量方法。公式(8．5)和公式(8．6)两种方法都采用现金流随机变量X来衡量风险或不确定程度。

(三)运营风险测试

集团进行运营风险评估时,可以通过人工抽样测试进行风险重要性及发生频率的评估。控制的测试程度会根据控制具有的特点(比如该控制是自动控制还是人工控制)而变化。其中,人工控制测试是内部控制建设过程中的重点和难点,通常需结合询问、观察、检查、重新执行四种测试方法进行。人工控制是否有效,需在不同的业务情况下检查某个特定的经营场所或业务单位的控制(即“抽样”),这个过程的确定是整个人工控制测试的核心,企业风险管理团队应选择合适的测试样本量,这一过程在实务中通常并不一定要求应用严格的统计抽样,但可以借鉴统计抽样的相关理论,把抽样风险降至最低。测试或选样的范围主要基于团队对相关控制重要性的判断及其希望从测试中获得的保证程度。表8-1结合作者的实务经验与普华永道内控团队提供的经验数据(普华永道,2012),整理了人工控制抽样的一些经验数据,作为参考。需特别提醒的是,在抽样之前,内控团队还应考虑通过其他途径获得的证据,如自我评估的结果、内部审计证据,以及从内部监督过程中收集的证据,继而做出抽样决策。多种证据的结合使用有助于提高控制有效性的保证程度。

表8-1 人工控制抽样的经验数据

企业集团由于规模巨大、可能涉及多个行业,因此风险事件涵盖范围广、涉及流程多、原因和影响比较复杂,因此在制定和使用评估标准的过程中必须非常严谨,以合理确定重大风险。

运营风险评估标准一般包括风险的可能性和风险的影响程度两个维度,由风险管理部门制定,经公司高管审核后生效执行。在形势发生明显变化时,有必要修订该标准。评估标准在每次开展评估工作前,都要确保评估标准的适用性。如果必要,评价标准可以分为企业集团总部和分公司两个层次。