リスク分析とは何ですか?なぜ重要ですか?
リスクと不確実性は、多くの場合、危険か利益をもたらします。 それはあらゆるビジネス計画において避けられない部分です。 排除することは不可能ですが、適切なツールを使用して徹底的に分析し、管理することは可能です。
リスク分析では、マイナスの影響に特に注意を払い、関心のあるトピックに対する潜在的および予想される影響を特定、分類、分析します。
起こり得る結果による悪影響を制限することを目的として、不確実性と出来事の確率に焦点を当てます。
リスク分析は、利益を最大化し、予期せぬリスクを検討するビジネス上の意思決定を行う際に不可欠です。
ビジネスにおけるリスクを分析する場合、以下を区別することが重要です。 定性的および定量的 危険。 リスクを数値的に測定することは、リスク分析プロセスのバックボーンを構成します。
リスクを定性的に説明することは、始めるのに最適な場所であり、貴重な情報も得られ、関心のある質問に基づいてリスク評価を組み立てることができます。
定性的リスク分析とSWOT
リスク分析プロセスを開始する XNUMX つの方法は、単純な SWOT (強み、弱み、機会、脅威) 分析から始めることです。 興味のあるトピックを理解するには、まずそのポジティブな特徴とネガティブな特徴を特定します。
関心のあるトピックに深く関わっている人との会話を想像し、一般知識に基づいて質問を構成します。
ある企業を競合他社と比較するとどうなるでしょうか? どこが改善されるでしょうか? 最悪のシナリオへの備えはできていますか?
SWOT を使用して回答を分類すると、潜在的な報酬とリスクを区別するのに役立ちます。 具体的な質問と一般的な質問の両方で、潜在的なリスクと調査すべき指標についての洞察が得られます。
SWOT分析をAmazonに適用する、同社の従業員数が多いため、競合他社と比較して高い稼働能力が得られることに注意してください。
その結果、同社の市場シェア水準は上昇しており、チャンスが到来している。 一方で、Amazon の平均的な財務リスクが業績を脅かす可能性があることがわかるかもしれません。
SWOT 分析は、報酬とリスクを特定するための強固なフレームワークと出発点を提供します。 さらに、リスク後の分析結果を整理して、報酬とリスクを直接比較します。
リスク評価から始める
リスクを具体的に理解するには、リスクを数値で説明するのが最善です。 リスク評価は、これを行うためのわかりやすい指標を提供します。 格付けには、一般的な考え方を説明するためにさまざまなデータが組み込まれています。 たとえば、IBISWorld は業界の構造リスク評価を提供しています。
このスコアは、競争力、変動性、参入障壁などの業界の基本を数値で表します。 スコアは 1 ～ 5 のスケールで、低、中、または高レベルのリスクを示す簡単な指標です。
同じスケールを使用して、成長評価は近年の成長と予測される成長を組み合わせて、今後の業界の強さを判断します。 感度リスク スコアは、業界のパフォーマンスに影響を与える外部要因を考慮しています。
たとえば、民間の医療保険とメディケアに対する連邦政府の資金に加入しているアメリカ人の割合は、 病院業界の感度評価、これらの外部要因の変化に対する脆弱性のアイデアを与えます。
各スコアは 業界の全体的なリスク評価。 これらの評価を見ると、その業界がどれほど危険であるかについての基本的なアイデアが得られます。
比率でリスクを解明する
比率を使用すると、迅速かつ簡単なリスク評価も可能になります。 ただし、重要なのは、比率の構成要素とそれらの関係を理解することです。
一般に、比率は次の質問に答えます: A が B に占める割合はどれくらいですか? または、A は B を何回カバーできますか? たとえば、米国の病院業界を分析するときは、次のように自問してください。 収入はどれくらい賃金に当てられますか？
賃金を収入で割るだけで具体的なパーセンテージが得られ、そこから賃金引き上げの脆弱性を評価できます。
流動性比率は、債務カバー率や債務不履行のリスクなどの信用リスクを測定します。 たとえば、 当座比率 流動資産から在庫を引いたものを流動負債で割って計算され、短期間で負債をカバーする能力を評価します。
返品 資産について純利益を総資産で割ったものとして測定され、営業効率と資産がどのように効果的に売上を生み出すかを表します。
これらの比率は、何がリスクを引き起こすか、または何が最終的にリスクを引き起こす可能性があるかを判断するのに役立ちます。
比較ベンチマークを使用してリスクを大局的に考慮する
これらの数字は目に見えるものですが、いくつかの基準と比較すると、格付け、比率、リスクを大局的に考慮したものになります。 たとえば、業界や企業のパフォーマンスがベンチマークを上回っている、または下回っていると考えることができます。
セクターの平均は、業界の XNUMX つの比較ベンチマークとして機能します。 たとえば、 医療および社会援助部門 は、1.9 年までの 2021 年間で年率 XNUMX% で増加すると予想されています (入手可能な最新データ)。 の収益 心理学者、ソーシャルワーカー、結婚カウンセラー業界 同期間中に年率5.8%で成長すると予想されている。
比較的、心理学者、ソーシャルワーカー、結婚カウンセラーの業界は、ヘルスケア業界全体、言い換えればベンチマークを上回っています。
心理学者、ソーシャルワーカー、結婚カウンセラーの業界内で、同社は IBH Integrated Behavioral Health Inc. (IBH) 業界平均と比較できます。
IBISワールドの 調達IQ このプラットフォームは、分析のための低値から高値までの範囲と信頼性指標を備えた民間事業者の財務データを提供します。
IBISWorld は、IBH の当座比率について、低位 (1.1 倍) から高位 (1.3 倍) の範囲であると推定しています。 心理学者、ソーシャルワーカー、結婚カウンセラー業界のベンチマークの1.7倍と比較すると、 業界の財務比率 セクションでは、同社はより高い信用リスクを抱えていますが、確実性のレベルは低いです。
単純なバイナリ スコアで、ベンチマークと比較した業界または企業の指標を収集できます。 さまざまな指標でパフォーマンスが優れていることを示すには 1、パフォーマンスが低いことを示すには 0 を使用し、その合計を潜在的な合計と比較して、全体的なリスクについての洞察を得ることができます。
- リスクの分散と統計分析
スコアとベンチマークは比較を通じてリスクレベルを評価します. ボラティリティは本質的に、何かがどれだけ変化するかを表します。 XNUMX つの測定では、絶対的なボラティリティを測定します。
を見て 病院業界、収益は平均で変化しました 82.1 年から 2019 年まで年間 2021 万ドル、または年平均 7.4% であり、期間中のボラティリティが高いことを示しています。 どちらも、一定期間にわたる収益の変動を捉えます。
多くの場合、この変化を平均などのベンチマークで標準化すると、リスクが示されます。 これに役立つ指標はデータの分散です。
分散を計算するには、まずデータセットの平均を取る必要があります。 次に、データセット内の各観測値を取得し、そこから平均を減算して残差を作成します。 これらの残差をそれぞれ XNUMX 乗して合計してデータの分散を取得し、データがサンプルであると仮定して、観測値の数から XNUMX を引いた値で割ります。
一番大切なものを手に入れるために 標準偏差、または平均からの平均距離、分散の平方根を求めます。
データが平均からどの程度離れているかを測定することが重要です。 大規模なデータセットの平均値は期待値であると考えられることが多いことに注意してください。
言い換えれば、病院業界の病院ごとの収益は、通常、ランダムに分析された病院で予想される収益となります。
予測に平均が使用されているが、平均からの乖離が大きい場合、予測はより困難になり、リスクが増加します。
十分に大きなデータセットがあれば、次のように仮定できます。 データの正規分布、データが平均付近に頻繁に集まることを示すか、ヒストグラムを使用して分布を調査します。
ほとんどの場合、ビジネス分析には前者で十分であり、平均と比較してデータをより有効に活用できます。 これらの確率分布は、イベントが発生する可能性を示します。
標準偏差が高いデータセットは、大きな変動や変化があり、リスクレベルが高いことを示しています。 標準偏差は、データの外れ値を評価するのに役立ちます。
一定の期間にわたる折れ線グラフの場合、標準偏差を使用すると、収益の前年比の大きな変化が示され、確率の高い減少または増加と低い可能性、およびおそらく予期せぬ懸念すべき減少または増加が区別されます。
2005 年から 2021 年までの病院業界の収益については、まず平均と標準偏差を決定します。 標準偏差の半分を平均値に加算および減算することで、それぞれの上限と下限が得られます。
業界にとって特に不安定な年である 2009 年、2015 年、2020 年などの顕著な異常値を除いて、ほとんどの変化が合計 XNUMX つの標準偏差以内に収まっていることに注目してください。
平均からの逸脱を監視すると、評価、スコア、比率も視野に入れられます。 長期間にわたる十分なデータがあれば、XNUMX 年のリスク評価を平均と比較することは、その年のリスクを説明するのに役立ちます。
標準偏差を使用すると、平均からどの程度の距離が低リスク、中リスク、または高リスクに該当するかを判断できます。
この 経験則 正規分布データが与えられた場合、データの約 70.0% が平均プラス 90.0 および平均マイナス XNUMX 標準偏差の範囲内に収まるはずであると述べています。 さらに、XNUMX% は平均プラス XNUMX および平均マイナス XNUMX 標準偏差内に収まる必要があります。
理論的には、平均より XNUMX 標準偏差が大きいか小さいデータは、必ずしもリスクが高いか低いと見なすべきではありません。
検証済みのセグメント化: 早期警告システムとリスク マトリックス
時間をかけてさらにデータを分析することで、検証されたリスク レベルの具体的なセグメント化が可能になります。 IBISWorld は、長年にわたるデータと分析から計算された、総リスク スコアとその予測傾向の検証済みのセグメント化を提供します。 早期警告システム.
このシステムは、上記の評価セクションで説明した業界の総合リスク スコアを、低リスク、中リスク、または高リスクのカテゴリに分類します。
さらに、システムは予測を使用して、将来のリスク レベルとリスクの方向 (増加、減少、安定) を決定します。 現在と比較する予測リスクを含めることで、リスク利益分析も改善されます。
この便利なツールを使用すると、分析用の情報を整理するためのリスク マトリックスの構築が可能になります。 リスク マトリックスでは、現在のリスクと予想されるリスクが行と列に分類されます。
早期警告システムは、現在のリスク レベルとその方向性に基づいて、業界をマトリックス上に配置します。
これにより、ユーザーは、徹底的に調査され、理解しやすいリスク測定に基づいて、セクター、選択した業界のグループ、またはすべての業界をまとめて簡単に編成できます。
ビジネス上の意思決定では、リスクの量、将来のリスク、リスクの種類、およびビジネスのリスク許容度を考慮する必要があります。
この記事で説明した手法を使用してリスクを分類すると、さまざまなタイプのリスクに基づいて業界とビジネスを分類し、比較のためにリスク マトリックスに整理できます。
たとえば、外部要因に対するリスクエクスポージャー（感応度）と内部リスク（比率）、ベンチマークに対する現在のパフォーマンスと予測パフォーマンス、およびその他の組み合わせにより、分析用の理解しやすいマトリックスが形成されます。
現在のリスクと予測されるリスクを把握することで、SWOT 分析マトリックスの弱点と脅威のセクションをより深く理解できるようになります。
主なポイント
これらのリスク分析ツールは、他の説明と同様に、リスクのレベルを記述および分類して、意思決定プロセスを改善します。
これらは、リスクを支える要因、異なる業界間の比較、確実性のレベルについての洞察を提供します。
リスクが特定され評価されると、次のステップは賢明かつ正確に実行できます。
ソースから IBISWorld
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