Портфель рыночного риска

Составные части портфеля рыночного риска	Операции
Процентный риск Активные операции	Совокупность активных и пассивных операций с фиксированной доходностью, не совпадающих по сроку
Платные пассивы, размещенные в активы, не имеющие фиксированной доходности
Курсовой риск	Акции
Долговые обязательства РФ, субъектов РФ и местных органов власти, предприятий и организаций, купленные или проданные с целью получения спекулятивного дохода
Производные финансовые инструменты, купленные или проданные с целью получения спекулятивного дохода
Имущество, имеющее рыночную стоимость, переданное в залог
Драгоценные металлы, купленные и проданные с целью получения спекулятивного дохода
Иностранная валюта, купленная и проданная с целью получения спекулятивного дохода (форекс)
Наличная иностранная валюта, купленная и проданная физическим лицам через обменные пункты с целью получения спекулятивного дохода
Казначейский курсовой риск	Наличная иностранная валюта, купленная и проданная физическим лицам через обменные пункты с целью получения спекулятивного дохода
Иностранная валюта, купленная или проданная с целью осуществления операции: выдачи кредита, покупки ценной бумаги или другого инструмента
Выданные гарантии в иностранной валюте, либо принятые гарантии в валюте, не соответствующей валюте операции

Целью управления рыночным риском является поддержание принимаемого на себя организацией риска на уровне, определенном организацией в соответствии с собственными стратегическими задачами. Приоритетным является обеспечение максимальной сохранности активов и капитала на основе уменьшения (исключения) возможных убытков и недополучения прибыли по вложениям организации в финансовые инструменты, включая вложения в иностранную валюту и драгоценные металлы. Управление рыночным риском осуществляется также в целях:

· выявления, измерения и определения приемлемого уровня рыночного риска;

· постоянного наблюдения за рыночным риском;

· принятия мер по поддержанию на не угрожающем финансовой устойчивости организации и интересам его кредиторов и вкладчиков уровне рыночного риска;

· соблюдения всеми служащими организации нормативных правовых актов, учредительных и внутренних документов банка;

· исключения вовлечения организации и участия его служащих в осуществлении противоправной деятельности, в том числе легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма;

· исключения использования инсайдерской информации;

· исключения конфликта интересов.

Управление рыночным риском состоит из следующих этапов:

· выявление рыночного риска;

· оценка рыночного риска, в. т.ч. процентного, фондового, валютного;

· мониторинг рыночного риска;

· контроль и/или минимизация рыночного риска.

Цели и задачи управления рыночным риском достигаются при соблюдении определенных принципов следующими методами:

· система пограничных значений (лимитов);

· система полномочий и принятия решений;

· информационная система;

· система мониторинга финансовых инструментов;

· система контроля.

Количественная оценка риска предполагает свести все рыночные риски к единому знаменателю и определить сумму, которую банк может потерять в результате совершения совокупности вышеназванных операций. Такой оценкой может быть предел потерь за определенный период, выраженный в денежных единицах.

Наиболее распространенная методология расчета риска носит название Value-at-Risk (сокращенно VAR). VAR - это статистическая оценка максимальных потерь по выбранному инструменту (портфелю) при заданном распределении рыночных факторов за выбранный период времени с высоким уровнем вероятности.

Для вычисления VAR чаще всего пользуются методом вариации-ковариации. Его широкое применение связано с простотой использования, высоким уровнем точности расчета, доступностью для восприятия. Использование этого метода возможно лишь при соответствии изучаемых статистических данных нормальному гауссовскому закону распределения, что в практическом аспекте означает отсутствие отдельных существенных отклонений цен от среднего уровня и их взаимопогашение в одну и другую стороны. Так как VAR дает количественное выражение потерь от изменения цены (доходности) актива, то этот метод отражает интегрированное влияние факторов, определявших цену актива в прошлом при стабильном состоянии финансового рынка. Если же в будущем появляется новый фактор (факторы), либо влияние одного или нескольких имеющихся многократно усилится, в такой ситуации использование этого метода не даст реальной оценки риска. Для прогнозов таких экстремальных уровней риска используются другие методы, например, исторического моделирования, основанный на изучении имевщихся в прошлом кризисных уровней цен (доходности) активов, метод статистического моделирования, позволяющий получать вероятные изменения цен при заданных параметрах с помощью математических случайных величин, метод экспертных оценок.

Итак, для практического применения метода вариации-ковариации при расчете VAR необходимо вначале провести тест на соответствие изучаемых статистических данных нормальному распределению.

Расчет делается на основании изучения динамического ряда логарифмов однодневных изменений цен (доходности) актива:

,

где Xi - однодневное изменение цены актива в день i.

Основными показателями, характеризующими распределение как нормальное, являются ассиметрия (skewness) и эксцесс (kurtosis). Первый определяет ассиметрию изучаемого ряда данных, второй - наличие значительных изменений цен (так называемых "толстых хвостов"). Данный расчет не представляет труда, так как для него можно воспользоваться этими функциями, имеющимися в программном пакете Excel.

Если ассиметрия изучаемого ряда значительно отклоняется от 0, а эксцесс намного превышает значение 3 (то есть цены данного актива могут резко изменяться), это свидетельствует о несоответствии ряда параметрам нормального распределения. В таком случае расчет VAR только на основании данного метода с высокой вероятностью может привести к существенным отклонениям расчетных значений от фактических.

В случае, если изучаемое распределение оказалось близким к нормальному, определяем его дисперсию, т.е. уровень отклонения случайной величины от расчетного значения:

.

где N - количество дней изучаемого ряда.

Более высокое значение дисперсии показывает большее отклонение случайной величины, т.е. более высокую амплитуду колебаний, что повышает значение VAR (риска).

Отметим, что для точности прогноза существенное значение имеет длительность изучаемого периода. Практика показывает, что наиболее приближены к оптимальным значения VAR, рассчитанные по 3-хмесячному периоду (около 63 рабочих дней). Однако, если есть основания предполагать в будущем увеличение уровня колебаний цен изучаемого актива, например, в связи с прогнозируемым увеличением темпов инфляции, возможными проблемами с валютными поступлениями и т.п., имеет смысл взять более длительный период, в течение которого наблюдались подобные явления, например, 6 месяцев, 1 год.

После расчета дисперсии определяем стандартное отклонение, или волатильность, которая представляет квадратный корень из дисперсии:

.

Следующий этап расчета VAR - определение доверительного уровня, или интервала, дающего количественную характеристику точности прогноза. Каждому доверительному уровню соответствует свой коэффициент (множитель). Наиболее часто применяемые - 95% уровень, широко используемый в зарубежной практике при оценке рыночных рисков по стандартам Risk Metrics (коэффициент 1,65), 97,5% уровень (коэффициент 1,96) и принятый в качестве стандарта Базельским комитетом по банковскому надзору 99% уровень (коэффициент 2,33). Указанные уровни означают вероятность превышения расчетного VAR.

Выбрав соответствующий коэффициент, рассчитываем VAR:

,

где k - коэффициент выбранного доверительного уровня, Y - заданный объем актива в стоимостном выражении.

Полученный нами показатель риска свидетельствует о том, что с заданной вероятностью, например, в 99 днях из 100 однодневное изменение цены изучаемого актива при его объеме в портфеле организации Y не приведет к убыткам больше, чем VAR.

Разумеется, организация может иметь любое количество активов в своем портфеле, и в этом случае расчет VAR должен учитывать корреляцию, или взаимосвязь динамики изучаемых рядов данных. Коэффициент корреляции , также легко вычисляемый при помощи соответствующей функции Excel, определяет степень взаимосвязи и взаимную направленность изменений изучаемых рядов. Чем ближе коэффициент корреляции к единице по абсолютной величине, тем сильнее взаимозависимость изменения показателей, чем ближе к нулю - тем она меньше. Положительный коэффициент корреляции характеризует прямую взаимосвязь роста (падения) цены одного актива при росте (падении) цены другого, а отрицательный свидетельствует об обратной зависимости: при росте (падении) цены одного актива цена другого падает (растет).

В случае с двумя активами в портфеле VAR рассчитывается следующим образом:

.

где - VAR₁ - VAR 1-го актива, VAR₂ - VAR 2-го актива.

Расчет VAR для любого количества активов делается на основании построения матриц, учитывающих взаимную корреляцию всех активов портфеля, что также предусмотрено функцией Excel.

Для вычисления VAR на любой заданный период времени необходимо использовать динамические ряды логарифмов соответствующих временных интервалов, а можно воспользоваться известной аппроксимацией:

,

где VAR₁ - однодневный VAR, VAR_N – VAR на период N дней.

Практика расчетов показывает, что для российского рынка определение VAR этим методом целесообразно делать на сроки не более 3-х месяцев, так как более длительные сроки практически по всем инструментам дают распределение, сильно отличающееся от нормального. Поэтому в указанных случаях необходимо применять другие методы.

Заключительный этап расчета VAR - определение риска на любые временные интервалы исходя из фактической и прогнозной открытой позиции банка посредством умножения этих величин на расчетный VAR.

Безусловно, необходимо постоянно сверять расчетные и фактические значения VAR для корректировки расчета, предполагающей возможность использования различных временных интервалов для анализа данных, различных доверительных уровней. Наша конечная цель - максимальное приближение к фактическому уровню риска.

Качественная оценка риска предполагает разнесение риска по группам минимальный, умеренный, предельный и недопустимый. Если количественная оценка по методу VAR дает достаточно точный показатель возможных потерь, то качественная оценка риска есть показатель относительный. Возможно выделение нескольких критериев, относительно которых выделяться группы риска. Так, например, критерием может быть плановая норма прибыли по указанной операции. Соотношение рассчитанного предела потерь и плановой прибыли покажет " стоит ли овчинка выделки", соответветствует ли риск ожидаемым доходам. Очевидно, что если предел потерь много выше ожидаемого дохода, то риск недопустим. Если предел потерь ниже ожидаемого дохода, то риск умеренный и так далее.

Относительным показателем оценки рисков может быть и сравнение волатильности цен по разным операциям, подверженным рыночному риску. При этом соответствие показателя уровню риска выбирается эмпирическим (или другим) путем.

Планирование рисков на основе их качественной и количественной оценки должно быть частью бизнес-планирования организации. Стратегия в области рисков определяется стратегией деятельности фирмы. Вероятно, консервативная политика фирмы означает отказ или максимальное сокращение рыночных операций с риском, выше умеренного. Напротив, агрессивная политика, направленная на захват новых рынков может допускать операции с предельным уровнем риска. Планирование количественной оценки риска предполагает определение пределов потерь по рассматриваемым операциям и соответствующих открытых позиций. Пределы потерь по всем рыночным операциям суммируются, образуя совокупный размер потерь, соответствующий портфелю рыночного риска. Далее эта величина добавляется в общую сумму риска по организации. Общая сумма риска (расчетная) по организации сравнивается с пределом потерь, который фирма готова нести (плановым пределом потерь). Несоответствие расчетной суммы и планового предела потерь исправляется путем соответствующих корректировок пределов потерь по различным операциям, изменения спектра операций и объемов открытых позиций.

Дата добавления: 2014-11-29