2018. Június 19. Kedd  Gyárfás

18°C / 29°C

EUR: --- Ft GBP: --- Ft

A kockázatkezelésről tart előadást Tóth Tamás dékánhelyettes

Június 15-én és 16-án a kockázati tőkebefektetés aktuális kérdéseivel foglalkozó tudományos konferenciát rendeznek Kecskeméten. Az előadók között ott lesz Tóth Tamás egyetemi docens, a Neumann János Egyetem Gazdaságtudományi Karának gazdasági dékánhelyettese is, aki több szempontból is aktuális témával készül a tanácskozásra.

- Mivel foglalkozik majd az előadásában?

- Olyan témáról lesz szó, amelynek egyenlő mértékben köze van a kockázati tőke értékelési problémáihoz, Neumann Jánoshoz, Egyetemünk névadójához, és az egyetem új karának, a Gazdaságtudományi Karnak az oktatási-kutatási területeihez. Ez a téma a Strukturált Monte-Carlo szimuláció módszere, amelyet Neumann János fejlesztett ki, azonban néhány a gyakorlatban korábban nehezen kezelhető probléma miatt csak napjainkra vált a gazdaságtudományokban is alkalmazhatóvá. Ma azonban már az egyik leginkább testre szabható módszerként használhatjuk például a kockázati tőkebefektetések értékelési kérdéseinek megválaszolására is.

- Monte Carlóról alighanem még mindig többünknek jut eszébe a kaszinó, a rulett, mint a kockázati tőkebefektetések világa…

- Valóban, de nem véletlenül kapta a szimulációs módszer a Monte Carlo nevet. A szimulációhoz véletlen számokra van szükség. Ha a kaszinóban ülve igen sok pörgetés számait feljegyeznénk, előbb-utóbb jelentős felfedezésre jutnánk. A következő nyerőszámot ugyan aligha találnánk el - épp ellenkezőleg: idővel bebizonyosodna, hogy a számok ismétlődésében nincsen semmilyen rendszer, azok véletlenszerűen követik egymást. A számítógépek úgynevezett pszeudo-véletlenszám generátorait sokáig valóban egy rulett kerékről leolvasott „valódi” véletlen számsorhoz hasonlították, azzal tesztelték. Ezt használta fel Neumann János is, akit ugyan az utókor elsősorban a számítógép logikai felépítésének megalapozásáról ismer, de például a számítógépes véletlenszám-generálás is a nevéhez fűződik, ami az internetes kommunikációhoz, a meteorológiai előrejelzésekhez, a titkosító algoritmusokhoz, és a sort nem folytatva a szimulációhoz is elengedhetetlen. Ez utóbbit a természettudományok szinte minden területén alkalmazzák – újabban pedig az üzleti gazdaságtanban is.

- Milyen problémák megoldásában tud segíteni ez a módszer egy vállalati menedzsernek?

- A Monte-Carlo elv szemléletesen azt jelenti, hogy feltérképezzük a befektetésünkre ható paraméterek eloszlásfüggvényeit, a közöttük fennálló korrelációkat és végül a befektetés profittermelő képességét, likviditását is eloszlásfüggvény formában kapjuk meg, azaz mérhető lesz egy káros esemény – pl. az értékrombolás vagy a csőd – bekövetkezési esélye. A kockázatok felmérésének erős igénye rendszerint arra vezethető vissza, hogy számos kérdés rendezése nem egy-egy befektetéshez, hanem a vállalat egészéhez kötődik – gondoljunk például arra, hogy a menedzsment bónuszai, a vállalati teljesítmény mérése, az adók, a hitelképesség megítélése vagy éppen a csőd bekövetkezése is vállalati szinten mért eseményekhez kapcsolódik. Ha egy projekt egyedi kockázatait és azok hatásait is ismerjük, kiszűrhetők azok a komponensek, amelyek a teljes vállalatra is káros hatással lehetnek, így ezeket a projektmegvalósítás során kiemelt figyelemmel kísérhetjük és szükség esetén beavatkozhatunk. A „kockázat üzlet” - tudományos háttérrel, hihetetlenül színes termékskálával és minden képzeletet felülmúló méretű piacokkal - elképesztő ütemben fejlődik.

- Hogyan működik ez a gyakorlatban?

- Számítógépes szimuláció pénzügyi alkalmazásakor az egyes pénzügyi tényezőkre például az eladási volumenre, eladási árra, bérekre, anyagköltségekre, deviza árfolyamokra az eloszlásuknak megfelelően véletlen értéket generálunk, behelyettesítjük azokat az üzleti tervbe, és rögzítjük a kapott pénzügyi eredményt. Ezt nagyon sokszor megismételve az általunk vizsgált gazdasági mutató lehetséges értékeinek sűrűségfüggvényét kapjuk meg. Első hallásra talán ijesztőnek tűnhet ez a megközelítés, de a gyakorlatban talán még egyszerűbb is ez a megoldás, mivel a becsléseket adó szakértők sokszor sokkal jobban tudnak valószínűségi változókat becsülni, mint pusztán várható értékeket.

- A cél tehát az, hogy megpróbáljuk „feltérképezni” a jövőt?

- Az összes lehetséges szcenárió „bejárásával” inkább az a cél, hogy rátaláljunk és felmérjük azokat folyamatokat, amelyek veszélyeztetik a befektetés sikerét. Ezek jelentős részét aztán a tőkepiacokon különböző eszközökkel fedezni tudjuk. Azonban nem akarunk minden kockázatot fedezni, vannak „jó” kockázatok is: azok, amelyek viselésében mi leszünk ügyesek – ezek vállalásáért jár majd a profit. Ha egy projekt kockázatait és azok hatásait ismerjük, kiszűrhetők azok a folyamatok, amelyekre különösen érzékeny a projekt profittermelő-képessége, így ezeket a projektmegvalósítás során kiemelt figyelemmel kísérhetjük és szükség esetén beavatkozhatunk. Szintén hasznos lehet, ha még a tervezési fázisban kiderítjük, hogy például a projekt rendkívül érzékeny az értékesítés volumenére, de egyáltalán nem a jelenleg betervezett marketing költségekre. Ilyenkor magasabb marketing költségekkel újratervezhető a projekt, amelyben az értékesítés megemelkedett várható értékű volumene remélhetőleg már kevésbé lesz érzékeny paraméter. A módszer tehát nem csak hasznos, de a vezetői döntéshozatalban egyenesen nélkülözhetetlen: a most a Kecskeméten megrendezésre kerülő konferencián ezt szeretném majd egy-két szimulációval támogatott szemléletes példa segítségével igazolni.

Élő adás