Управление рыночными рисками коммерческих банков

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 банка Y не приведет к убыткам больше, чем VAR.

Конечно, банк может выбрать и 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.

Практический пример - использование этого метода для расчета риска открытой валютной позиции банка. Допустим, банк начинает операции на рынке USD/RUR и EUR/USD и хочет определить возможные убытки при максимальном размере каждой позиции $1 000 000. Проверив динамические ряды на соответствие нормальному распределению, мы установили, что значение ассиметрии по ряду USD/RUR составило 0,45, по ряду EUR/USD - 0,23, эксцесса, соответственно, 1,45 и 2,2, таким образом, параметрам нормального распределения наши данные соответствуют.

Значения волатильности (стандартного отклонения) по ряду USD/RUR получилось равным 0,001040, по ряду EUR/USD - 0,007513, и в этом случае риск ОВП USD/RUR и риска ОВП EUR/USD соответственно равны:

Корреляция между этими рядами составила -0,0329, и риск ОВП по этой паре валют, соответственно, равен:

Таким образом, мы рассчитали, что в течение 99 дней из 100 отрицательная переоценка ОВП (потери по курсовым разницам) за 1 день при поддержании открытых позиций USD/RUR в размере $1 000 000 и EUR/USD в размере $1 000 000 не превысит $17 593.

Совокупный размер риска позиции не равен сумме рисков позиций, т.к. темпы роста этих валют, как и в подавляющем большинстве случаев, изменяются не синхронно и вследствие этого риск снижается. Анализ данных за исследованный период показал, что коэффициент корреляции, характеризующий зависимость между темпами роста USD/RUR и EUR/USD, оказался отрицательным, т.е. при изменении темпов роста USD/RUR на 1% происходит изменение в противоположную сторону темпов роста EUR/USD на -0,03%. Отрицательная корреляция еще больше снизила риск совокупной позиции.

Расчет VAR для любого количества активов делается посредством построения матриц, которые учитывают 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 VARN - однодневный VAR, VAR -VAR на перид 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, о чем говорилось выше.

Заключительным этапом расчета VAR является 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. Ниже приведен пример определения уровня риска в зависимости от волатильности цен.

Таблица 3.2 - Определение уровня риска в зависимости от волатильности цен

В приведенном примере было выбрано, что волатильность цен в пределах до 1,9 % является минимальной, до 5 % умеренной, до 10 % предельной и свыше 10 % недопустимой. При этом риск по операциям "рубль-доллар" оказался минимальным, по операциям "доллар-евро"- умеренным, по векселям предприятия N -предельным, по акциям предприятия В - недопустимым.

Планирование рисков на основе их качественной и количественной оценки должно быть частью бизнес-планирования банка. Стратегия в области рисков определяется стратегией деятельности банка. Вероятно, консервативная политика банка 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 банку. Общая сумма риска (расчетная) по банку сравнивается с пределом потерь, который банк готов 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.

Лимитирование рисков

Практическим итогом анализа и расчетов VAR является установление определенных лимитов. Начиная любую деятельность, банк должен трезво дать оценку тому, какие потери он может нести, оперируя теми или иными объемами активов и ресурсов.

Подлежат лимитированию как объемы и структура активов и пассивов, так и отдельные контрагенты банка, а также сотрудники, проводящие указанные операции.

Наиболее удобный и применимый способ лимитирования рисков - установление лимитов на финансовые результаты. То есть если банк решает, что максимальный уровень убытков, который он может себе позволить, ограничен, например, $500 000, то все объемные лимиты при интегрированном расчете должны соответствовать этому параметру.

Наиболее распространены лимиты stop-loss, stop out, take profit и take out позволяют контролировать вышеназванные объекты лимитирования по установленному уровню убытков. Рассмотрим болле подробно каждый вид лимита.

Лимит stop-loss определяет максимальный размер убытков от однодневного снижения цен (доходности) по данному инструменту. Определяет, при каком падении цен (доходности) за 1 рабочий день необходимо принимать решение о проведении дальнейших операций. Обычно он устанавливается несколько ниже расчетного уровня VAR для получения возможности маневра. Например, мы установили, что приемлемый для нас уровень потерь по портфелю государственных еврооблигаций - $15 000, средняя однодневная волатильность цены - 1,5%, тогда расчетному убытку соответствует портфель в $1 000 000. Но чтобы иметь возможность не превысить установленный лимит, что весьма вероятно при неожиданном резком падении цен, когда следующая котировка может быть хуже той, что уже привела к максимальному для нас убытку, лимит stop-loss мы установим на уровне 1,2%.

Лимит stop out устанавливает сумму максимальных убытков по данному виду актива или пассива или по портфелю в целом. При получении убытка, равного величине лимита, все операции прекращаются и принимается решение о дальнейших действиях, например, продаже данного актива или его реструктурировании. Он используется как ограничитель более высокого уровня, так как распространяется на ряд инструментов, и предполагает максимальную оперативность процедур принятия решений и их исполнения. Обычно он выражается в стоимостных единицах и также может быть установлен ниже установленного уровня VAR. Например, при обесценении портфеля государственных ценных бумаг на $400 000 незамедлительно принимается решение о продаже тех выпусков ценных бумаг, снижение цен которых привело убытку. Бесспорно, для кризиса, аналогичного августовскому кризису 1998 года, этот сценарий не сработает, но ведь и оценки указанным методом даются для нормального состояния рынка, и "штормовое предупреждение" в виде лимита указало бы на риск на гораздо более ранней стадии.

Лимит take profit показывает размер максимального однодневного роста цен (доходности) по данному инструменту. Применяется для того, чтобы при достижении максимального, с точки зрения анализа, результата обезопасить себя от возможного последующего резкого снижения стоимости инструмента.

Лимит take out отличается от предыдущего тем, что устанавливается на данный вид актива или пассива или портфель в целом.

Лимитирование рисков должно опираться не только на расчеты VAR, но и на сопоставление сравнительного уровня доходность/риск по различным инструментам. Именно такой подход позволяет оптимизировать портфель банка.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Любая организация, которая начинает свою деятельность в современных условиях, подвержена различным рискам: рыночному, кредитному, операционному, юридическому, риску ликвидности. При этом стратегию управления рисками определяют приоритеты деятельности организации на финансовом рынке, т. е. она может быть различной, ставя перед собой те или иные приоритетные цели и задачи.

Стратегии различных организаций также различны, что связано с тем, что для одних организаций на первом месте стоит стабильность, т. е. они предпочитают относительно скромные, но надежные доходы, для других организаций рискнуть - является в приоритете, ведь это в будущем может принести хорошую прибыль.

Рыночные риски - причина многих громких финансовых скандалов в мировой истории. Наиболее значимые из них - это банкротства Metallgesellschaft в 1993 г. (потери $1,5 млрд), Orange County - в 1994 г. ($1,6 млрд), Barings - в 1995 г. ($2,2 млрд), LTCM - в 1998 г. (более $4 млрд) и др. Чтобы обезопасить себя от подобного, в конце 90-х гг. финансовые организации по всему миру активно внедряли системы управления рыночными рисками. В России, правда, с некоторым запозданием также активно разрабатывались системы управления рыночными рисками. Все развивалось неплохо. Но после кризиса 1998 г. большинство банков свернули свои операции на рынке ценных бумаг, а сам рынок практически перестал существовать. Вместе с ним исчезли и рыночные риски, и, соответственно, потребность в системах управления ими. За последующие пять лет российский рынок набрал прежние обороты, и банки вновь активно заинтересовались проблемой управления рисками. Внедрение систем управления рыночными рисками позволяет финансовым институтам:

· использовать адекватные процедуры оценки рыночных рисков для установки лимитов по торговому портфелю, а также для выхода на новые рынки;

· принимать обоснованные решения на основании полной информации по управлению портфелем, диверсификации финансовых инструментов и хеджированию рыночных рисков;

· количественно выразить рыночный риск в той форме, которая дает возможность легко сравнить его с другими видами рисков, что позволит определять доходность бизнес-подразделений с учетом риска и принимать обоснованные решения по стратегическому развитию этих подразделений;

продемонстрировать международным рейтинговым агентствам высокий уровень управления рисками; · укрепить положительный имидж в глазах существующих и потенциальных клиентов, контрагентов и акционеров и др.

Рыночный риск - это риск, обусловленный изменением процентных ставок, курсов валют, котировок ценных бумаг производных инструментов, цен товаров, а также других факторов, прямо или косвенно влияющих на цены конкретных инструментов.

Рыночные риски - это такие риски, при которых у банка возникают ситуации, которые влекут за собой финансовые потери или убытки. Они в свою очередь возникают из-за того, что имело место изменение рыночной стоимости финансовых инструментов торгового портфеля, процентных ставок и курсов иностранных валют и/или драгоценных металлов (курсы иностранных валют изменяются ежедневно, что говорит о наличии постоянного рыночного риска у банков). Название «рыночный» риск имеет говорящее название, когда можно с уверенность сказать, что данный вид риска имеет отличительную особенность от других видов риска, как зависимость от состояния на рынке банковских и иных услуг. Рыночные риски включают в себя целый спектр рисков, среди которых: фондовый, валютный и процентный риски.

Корреляция между ценовыми изменениями различных инструментов сама не является прямым ценовым фактором, но косвенно влияет на ценовые характеристики портфеля, содержащего эти инструменты. Точно также, волатильность некоторого инструмента, сама не являясь ценовым показателем, тем не менее существенно влияет на цену опциона на данный инструмент. Обращаясь к управлению рисками в российских условиях можно сказать, что в первоначальный период становления банковско-финансового сектора основным вопросом был риск потерь в результате неисполнения контрагентами своих обязательств, то есть кредитный риск. Развитие финансовой сферы с ориентацией на западные стандарты привело к смене приоритетов.

На первый план вышли вопросы, связанные с управлением процентным, валютным риском, риском изменения рыночной стоимости ценных бумаг, производных финансовых инструментов - рыночным риском (market risk). Основная опасность рыночного риска, как и всякого финансового риска, состоит в том, что он приводит к неустойчивости денежных потоков во времени, а все это, в конечном счете, серьезно влияет на финансовые показатели организации и, прежде всего, на ее финансовую устойчивость.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Авдийский В. И. Риски хозяйствующих субъектов: теоретические основы, методологии анализа, прогнозирования и упр.: Уч.пос. / В.И.Авдийский, В.М.Безденежных. -М.: Альфа-М: НИЦ ИНФРА-М,2013 - 368 с

2. Вешкин Ю. Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебное пособие / Ю.Г. Вешкин, Г.Л. Авагян. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2011. - 352 с

3. Герасимова Е. Б. Турбо-анализ банка: Учебное пособие / Е.Б. Герасимова. - М.: Форум, 2010. - 384 с

4. Звонова Е. А. Организация деятельности коммерческого банка: Учебник / Е.А. Звонова, М.А. Белецкий, М.Ю. Богачева, О.Ю. Дадашева; Под ред. Е.А. Звоновой. - М.: НИЦ Инфра-М, 2012. - 632 с

5. Ивлиев С. В. Управление рыночным риском: методология, практика, рекомендации. Практическое пособие Ивлиев С. В., Ефремова Т. А., Лапшин В. А., Степанова О. А., Манаев В. Н. / М.: Регламент, 2013.

6. Казакова Н. А. Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски: Учебное пособие / Н.А. Казакова. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 208 с

7. Казимагомедов А. А. Банковское дело: организация деятельности центрального банка и коммерческого банка, небанковских организаций : учебник / А.А. Казимагомедов. - М. : ИНФРА-М, 2017. - 502 с

8. Костюченко Н. Анализ кредитных рисков Н. Костюченко / СПб.: «Скифия», 2010.

9. Маркова О. М. Организация деятельности коммерческого банка: Учебник / Маркова О.М. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 496 с

10. Рудько-Селиванов В. В. Управление банковскими рисками в условиях глобализ. мировой..: Науч.-практ. пос. для спец. / Под ред.В.В. Ткаченко - 2 изд., перераб. и доп. - М.: ИЦ РИОР: НИЦ Инфра-М, 2013 - 318с.

11. Серебрякова Т. Ю. Риски организации и внутренний экономический контроль: Монография / Т.Ю. Серебрякова. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 111 с

12. Соколова И.А. Процесс управления рисками на предприятиях сферы услуг [Текст] / И.А. Соколова / Сборник IХ Международной научно-практической конференции «Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики», Тольятти, ВУиТ, 2012 г.с.301-307.

13. Ульянова М. В. Управление рыночным риском // Молодой ученый. -- 2014. -- №21.2. -- С. 99-102.

14. Шапкин А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций / А.С. Шапкин, В.А. Шапкин. - 8-e изд. - М.: Дашков и К, 2012.

Размещено на Allbest.ur