Robo6log.ru

Финансовый обозреватель
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Методика оценки рыночного риска

Методы оценки рыночного риска

Выдержка из книги «Анализ кредитных рисков».
Автор: Костюченко Н.С.

Существуют различные методологии оценки возможных потерь по финансовым инструментам и портфелям., отметим основные из них:

— VaR (Value-at-Risk – «стоимость под риском»);
— Shortfall;
— Аналитические подходы (например, дельта-гамма подход);
— Stress Testing (новая методика).

Рассмотрим наиболее распространенный метод количественной оценки величины рыночного риска торговых позиций – VaR:

VaR – это выраженная в денежных единицах базовой валюты оценка величины, которую не превысят ожидаемые в течение данного периода времени (временной горизонт) потери с заданной вероятностью (уровень доверия). Базой для оценки VaR является динамика курсов и цен инструментов за установленный период времени в прошлом.

Временной горизонт часто выбирается исходя из срока нахождения финансового инструмента в портфеле или его ликвидности, исходя из минимального реального срока, на протяжении которого можно реализовать на рынке данный инструмент без существенного убытка. Временной горизонт измеряется числом рабочих или торговых дней.

Уровень доверия, или вероятность, выбирается в зависимости от предпочтений по риску, выраженных в регламентирующих документах банка. На практике часто используется уровень в 95% и 99%. Базельский комитет по банковскому надзору рекомендует уровень в 99%, на который ориентируются надзорные органы.

Величина VaR рассчитывается тремя основными методами:

  • параметрическим;
  • методом исторического моделирования;
  • методом Монте-Карло.

Далее, проведен краткий обзор всех трех методов оценки риска методом VaR.

Параметрический метод расчёта VaR

Данный метод может использоваться для оценки рыночного риска финансовых инструментов, по которым банк имеет открытую позицию. Стоит отметить, что параметрический метод плохо подходит для оценки риска активов с нелинейными ценовыми характеристиками. Основным недостатком данного метода является предположение о нормальном распределении доходностей финансовых инструментов, которое, как правило, не соответствует параметрам реального финансового рынка. Для параметрического расчёта VaR необходимо регулярно рассчитывать волатильность котировок ценных бумаг, валютных курсов, процентных ставок или иных риск-факторов (переменная, от которой в наибольшей степени зависит изменение стоимости открытых банком позиций).

Базовая формула для определения VaR с учетом стоимости позиции актива имеет следующий вид:

где:
λ – квантиль нормального распределения для выбранного доверительного уровня. Квантиль показывает положение искомого значения случайной величины относительно среднего, выраженное в количестве стандартных отклонений доходности портфеля. При вероятности отклонения от среднего, равного 99%, квантиль нормального распределения составляет 2,326, при 95% – 1,645;
σ – волатильность изменения риск-фактора. Волатильность – это стандартное (среднеквадратическое) отклонение изменения риск-фактора относительно его предыдущего значения;
V – текущая стоимость открытой позиции. Под открытой позицией понимается рыночная стоимость финансовых инструментов, купленных или проданных банком для получения прибыли или иных целей таким образом, что количество финансовых инструментов, находящихся в рассматриваемый момент на балансовых или забалансовых счетах, не равно нулю.

Пример
Инвестор владеет акциями компании стоимостью 10 млн.руб. Заданный уровень доверия 99% с временным горизонтом в один день. Однодневная волатильность цены акций (σ) = 2,15.
VaR = 10 * 2,33* 2,15 = 50,09 млн.руб.

Другими словами, вероятность того, что убытки инвестора превысят 50 млн.руб. в течение ближайших суток, равна 1 %. Убытки, превышающие 50 млн.руб. ожидаются в среднем один раз в 100 дней торгов.

Метод исторического моделирования расчета VaR

Данный метод основан на предположении о стационарности поведения рыночных цен в ближайшем будущем.

Сначала выбирается период времени (число рабочих или торговых дней), за который отслеживаются исторические изменения цен всех активов, входящих в портфель. Для каждого периода времени моделируются сценарии изменения цены. Гипотетическая цена актива рассчитывается как его текущая цена, умноженная на прирост цены, соответствующий данному сценарию. Затем производится полная переоценка всего текущего портфеля по ценам, смоделированным на основе исторических сценариев, и для каждого сценария вычисляется, насколько может измениться стоимость текущего портфеля. После этого полученные результаты ранжируются по номерам в порядке убывания (от самого большого прироста до самого большого убытка). И, наконец, в соответствии с желаемым уровнем доверия величина VaR определяется как такой максимальный убыток, который равен абсолютной величине изменения с номером, равным целой части числа (1- квантиль при заданном уровне доверия) * число сценариев.

Читать еще:  Виды техногенного риска

В отличие от параметрического метода, метод исторического моделирования позволяет наглядно и полно оценить риск, он хорошо подходит для оценки риска активов с нелинейными ценовыми характеристиками. Преимущество исторического моделирования заключается в том, что он исключает высокое влияние модельного риска и основан на реально наблюдавшейся в прошлом модели, без учета предположений о нормальном распределении или какой-либо другой стохастической модели динамики цен на рынке. Стоит отметить, что при расчете VaR данным методом присутствует высокая вероятность ошибок измерения при малом периоде исторической выборки. Кроме того, из выборки не исключаются наиболее старые наблюдения, что резко ухудшает точность модели.

Пример:
В 400 сценариях оказалось 300 случаев убытка и 100 случаев прироста. VaR (95%) – это абсолютная величина 21-го по величине убытка (400+1-1(1-0,05)*400=21, где 0,05 — квантиль при уровне доверия 95%), т.е. изменения под номером 380.

Метод Монте-Карло расчета VaR

Метод Монте-Карло, или метод стохастического моделирования, является самым сложным методом расчета VaR, однако его точность может быть значительно выше, чем у других методов. Метод Монте-Карло очень схож с методом исторического моделирования, он также основан на изменении цен активов, только с заданными параметрами распределения (математическим ожиданием, волатильностью). Метод Монте-Карло подразумевает осуществление большого количества испытаний – разовых моделирований развития ситуации на рынках с расчетом финансового результата по портфелю. В результате проведения данных испытаний будет получено распределение возможных финансовых результатов, на основе которого путем отсечения наихудших согласно выбранной доверительной вероятности может быть получена VaR-оценка. Метод Монте-Карло не подразумевает свертывания и обобщения формул для получения аналитической оценки портфеля в целом, поэтому и для результата по портфелю и для волатильностей и корреляций можно использовать значительно более сложные модели. Метод заключается в следующем. По ретроспективным данным (периоду времени) рассчитываются оценки математического ожидания и волатильность. С помощью датчика случайных чисел данные генерируются с помощью нормального распределения и заносятся в таблицу. Далее вычисляется траектория моделируемых цен по формуле натурального логарифма и производится переоценка стоимости портфеля.

Так как оценка VaR методом Монте-Карло практически всегда производится с использованием программных средств, данные модели могут представлять собой не формулы, а достаточно сложные подпрограммы. Таким образом, метод Монте-Карло позволяет использовать при расчете рисков модели практически любой сложности. Преимущество метода Монте-Карло заключается еще и в том, что предоставляется возможность использовать любые распределения. Кроме того, метод позволяет моделировать поведения рынков — трендов, кластеров высокой или низкой волатильности, меняющихся корреляций между факторами риска, сценариев «что–если» и т.д. При этом стоит отметить, что данный метод требует мощных вычислительных ресурсов и при простейших реализациях может оказаться близок к историческому или параметрическому VaR, что приведет к наследованию всех их недостатков.

Недостатком метода оценки рисков VaR является то, что он игнорирует очень многие значительные и интересные детали, необходимые для реального представления рыночных рисков. VaR не учитывает, какой вклад в риск вносит рынок, какие структурные изменения портфеля увеличивают риск, а также какие инструменты хеджирования контролируют специфический риск. Модель не дает информации о наихудшем возможном убытке за пределами значения VaR (при заданном уровне доверия 95% остается неизвестным, какими могут быть потери в оставшихся 5% случаев).

Читать еще:  Мерой оценки риска в рыночной экономике

В качестве альтернативной меры оценки рыночного риска может использоваться методология Shortfall, которая представляет собой среднюю величину потерь, превышающих VaR. Shortfall — более консервативная мера риска, чем VaR. Для одного и того же уровня вероятности Shortfall требует резервировать больший капитал. Таким образом, он позволяет учитывать большие потери, которые могут произойти с небольшой вероятностью. Он также более адекватно позволяет оценить риск в таком распространенном на практике случае, когда распределение потерь имеет «толстые хвосты» функции распределения (отклонения на краях распределения плотности вероятностей от нормального распределения).

Расчет риска в соответствии с Положением ЦБ РФ № 313-П

Величина рыночного риска включается в расчет норматива достаточности собственных средств (капитала) банка в соответствии с Инструкцией Банка России от 16.01.2004 г. № 110-И «Об обязательных нормативах банков». Порядок расчета кредитными организациями размера рыночных рисков предусмотрен Положением ЦБ РФ «О порядке расчета кредитными организациями величины рыночного риска» от 14.11.2007 г. N 313-П. Совокупная величина рыночного риска рассчитывается по формуле:

РР = 12,5 * (ПР + ФР) + ВР,

где:
РР — совокупная величина рыночного риска;
ПР — величина рыночного риска по финансовым инструментам, чувствительным к изменениям процентных ставок (далее — процентный риск);
ФР — величина рыночного риска по финансовым инструментам, чувствительным к изменению текущей (справедливой) стоимости на долевые ценные бумаги;
ВР — величина рыночного риска по открытым кредитной организацией позициям в иностранных валютах и драгоценных металлах.

Показатели оценки рыночных рисков

Рыночные риски – достаточно обширная часть рисков организации. Рыночный риск представляет собой возможность потерь, связанных с неблагоприятными изменения рыночных факторов. Хотя к числу рынков, кроме финансового, обычно относят товарный рынок и рынок труда, наиболее разработанной является теория оценки финансовых рыночных рисков. Рыночный риск имеет макроэкономическую природу, т.е. его источниками являются макроэкономические факторы финансовой системы — колебания цен на ценные бумаги, процентных ставок и т.д. Основными видами рыночных рисков являются валютные риски, процентные риски и ценовые риски.

На практике используется довольно много методов и соответствующих им показателей оценки рыночных рисков. Рассмотрим некоторые из них.

1. Главной аксиомой риск-менеджмента является прямое соотношение «риск/доходность»: чем выше доходность инструмента, тем выше риск. Таким образом, рыночная доходность инструмента рассматривается как первая и основная мера рыночного риска. Рыночная доходность — это показатель, характеризующий способность инвестиций приносить прибыль в виде чистых денежных потоков, генерируемых вложенным капиталом. Искусство риск-менеджера – это умение находить оптимальные сочетания риска и доходности. Цена или доходность являются прямыми выразителями рыночной информации, а прочие показатели являются косвенными индикаторами риска.

В целом сам рыночный механизм регулирует стабильное соотношение «риск/доходность». При превышении доходности инструмента над равновесной для данного уровня риска величиной появляется увеличение спроса и как следствие снижение доходности до более низкого уровня.

2. Другой традиционной оценкой является применение сопоставления доходности исследуемого инструмента с «безрисковым» инструментом минимальной доходности. Так, например, стандартной характеристикой долговой ценной бумаги, номинированной в долларах США, является спрэд — разница в доходности по отношению к государственным долговым бумагам США. Фактически, в данном случае спрэд выступает согласованной между участниками рынка оценкой риска, выраженной в процентах годовых.

3. Другим распространенным способом оценки риска, основанным на соотношении «риск/доходность», является модель ценообразования рыночных активов — Capital Asset Pricing Model, сокращенно CAPM (си-эй-пи-эм), которую иногда по-русски называют МОДА, то есть «модель оценки долгосрочных активов». Модель строится на теории портфельного выбора Гарри Марковитца. В ней учитывается наличие некого минимального уровня риска, неизбежного в рамках данной экономической системы, не поддающегося снижению посредством диверсификации портфеля. Поэтому риск часто рассматривается не в абсолютной величине, а как отклонение от недиверсифицируемого уровня.

Читать еще:  Построение системы управления рисками

В качестве меры риска принимается коэффициент «бета» (β), определяющий соотношение доходности рассматриваемого актива с уровнем «безрискового» инструмента (т.е. актива с минимальным недиверсифицируемым системным риском). Для i-го рыночного инструмента β-коэффициент определяется:

где σi,m – ковариация (характеристика взаимодействия двух случайных переменных) доходности i-го инструмента и доходности рынка в целом;

σm – волатильность доходности рынка в целом.

По экономическому смыслу коэффициент β характеризует превышение уровня «рыночной агрессивности» рассматриваемого инструмента над наиболее консервативным безрисковым вложением, что определяет дополнительный риск и требует соответствующую дополнительную премию за риск.

Величина этого коэффициента определяет влияние рынка на данные ценные бумаги: если β > 0, то доходность данной акции колеблется в такт с рынком, а если β 1 бумага считается высокорискованной, при β = 1 – среднерискованной, и при β d

где Pi d – приведенная (дисконтированная) стоимость i-го платежа рассматриваемого потока;

ti – срок до i-го платежа.

В простейшем случае дисконтной ценной бумаги дюрация будет равна сроку до погашения, для инструментов с процентными ставками – чуть меньше указанного срока, в зависимости от доли выплат, приходящихся на купонные платежи. Чем более длительным является срок платежа по облигации и чем больше по ней купонных платежей (т.е. чем сложнее финансовый инструмент), тем более существенно дюрация будет отличаться от срока до погашения.

Методология VaR

Наиболее распространенной в финансовом мире методологией оценивания рыночных рисков является «стоимость риска» или «стоимость под риском» (value-at-risk, VaR). Начало внедрения этой новой методологии оценки риска в практику связывается с директивой Европейского Совета от 1993 г. (ЕЕС-6-93), предписывающей финансовым институтам (в первую очередь банкам) устанавливать обязательное резервирование капитала для обеспечения рыночных финансовых рисков на основе расчета показателя VaR. Впоследствии Базельский комитет по надзору за банками разрешил коммерческим банкам применять собственный методический инструментарий расчета показателя VaR. В 1994 г. крупнейшая инвестиционная компания США «J.P. Morgan» раскрыла свою систему оценивания риска Riskmetrics и предоставила в свободное пользование базы данных для этой системы для всех участников рынка. Значения VAR, полученные с использованием системы Riskmetrics, до сих пор являются эталоном для оценок VAR.

За последние 20 лет оценка меры финансового риска на основе показателя VaR получила развитие не только в среде финансовых институтов, но и среди большого количества предприятий реального сектора экономики. Кроме того, методический инструментарий оценки VaR начал использоваться западными компаниями для исследования не только рыночного (систематического) риска, но и риска несистематического (в частности, кредитного). В последние годы использование этого показателя получает развитие и в нашей стране.

«Стоимость под риском» VaR представляет собой показатель статистической оценки возможного размера финансовых потерь. Вычисление величины VаR проводится с целью заключения следующего утверждения: «Мы уверены с вероятностью α%, что наши потери не превысят Х рублей в течение следующих T дней». В данном предложении неизвестная величина Х и есть VAR. Математически можно описать это так:

Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого.

Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰).

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector