Методические подходы к оценке рыночного риска и их сущность

Для оценки рыночного риска крупные предприятия разрабатывают системы оценки риска различных финансовых инструментов и финансовых рынков. Эти системы имеют общую методологическую основу – концепцию «рисковой стоимости» (Value at Risk, VAR). Концепция VAR – это статистический подход, основанный на распределении вероятностей возможных изменений рыночных факторов и их вероятности. Показатель «рисковой стоимости» VAR для портфеля заданной структуры определяется как максимально ожидаемый убыток, обусловленный колебаниями рыночных факторов на финансовых рынках и включающий в себя два произвольно выбранных параметра:

· временной горизонт (период времени), который может быть равен дню, неделе, месяцу и т.п.

· доверительный интервал, который м.б. равным 95%, 97%, 99% или другому, произвольно выбранному проценту вероятности;

Подход VAR в основном применяется на признанных стабильных рынках, где рыночные колебания носят относительно постоянный характер и происходят в пределах определенного коридора. VAR м.б. определен 3мя методами:

1) аналитический – определяет изменение стоимости текущего портфеля путем суммирования чувствительности факторов риска по отдельным позициям или активам с матрицей ковариации, представляющей относительную неустойчивость и корреляции факторов риска.

2) метод исторического моделирования – определяет гипотетические изменения стоимости текущего портфеля на основе данных об изменениях факторов риска в прошлом;

3) метод статистического моделирования (Монте-Карло), конструирующего распределение текущего портфеля с помощью крупной выборки случайных комбинаций сценариев движения цен, вероятность которых рассчитывается на основе фактических данных за прошлый период.

Аналитический метод основан на предположении о нормальном законе распределения изменений факторов рыночного риска. Если изменения стоимости портфеля характеризуются параметрическим распределением, то VAR м.б. вычислен через параметры этого распределения (изменения стоимости или доходностей актива при наличии статистики цен актива): Хi = ln(P/Pi-1),где Хi – доходность актива, Р – текущая цена актива, Рi-1 – предыдущая цена актива. При нормальном распределении изменений факторов риска, распределение доходностей активов также будет нормальным. При нормально распределенной величины Хi доверительный интервал (1-а) всегда характеризуется единственным параметром – квантилем (), показывающий положение значения случайной величины относительно среднего, выраженное в количестве стандартных отклонений портфеля (сигма). Для интервалов 95, 97,5 и 99% их квантили равны соот. 1,65, 1,96 и 2,33 стандартных отклонений доходности портфеля. Т.к. текущая стоимость портфеля (Vt) и квантиль (), всегда известны, то при расчете VAR аналитическим методом необходимо найти дисперсию доходности актива или портфеля. Пусть Хi – случайная величина, нормально распределенная с нулевым средним значением. Ее волатильность равна . Таким образом, величина VaR может быть вычислена по следующей формуле:

Метод исторического моделирования не является параметрическим. Суть его заключается в выборе периода времени, за который отслеживается историческое изменение цен всех входящих в портфель активов. Затем осуществляется процесс переоценки портфеля с учетом использования рыночных факторов риска каждого элемента портфеля, существовавших на определенном временном интервале в прошлом. Полученные изменения портфеля сортируются по убыванию. В соответствии с желаемым уровнем доверия (1-а) показатель VAR определяется как максимальный убыток, не превышающийся в (1-а) N случаях, и равен абсолютной величине изменения с номером, равным целой части числа (1-а) N. Данный метод используется для определения риска любых рыночных активов и типов рыночного риска, а также различных фин.рынков, в т.ч. развивающихся. Недостаток – проблема получения исторических данных.

Метод статистического регулирования (Монте-Карло). Его суть - моделирование случайных процессов изменений рыночных факторов, осуществляемое несколько десятков тысяч раз до получения конечных результатов о возможных потерях с учетом заданных параметров. Процесс моделирования включает стадии:

1) выбор модели процентной ставки и оценка ее параметров на основании рыночных/исторических данных;

2) формирование предположительных траекторий цен для случайных переменных (набор случайных чисел представляет собой гипотетическую конечную стоимость конкретного финансового актива);

3) далее выполняются те же действия для других активов портфеля, чтобы оценить гипотетическую конечную стоимость всего портфеля. Преимущество – высокая точность результатов. Недостаток – затраты времени и высокий уровень интеллектуальных ресурсов.

Метод стрессового тестирования представляет собой комплекс процедур оценки устойчивости портфеля к экстремальным событиям на финансовых рынках в прошлом. Стрессовое тестирование начинается с набора гипотетических сценариев, экстремальных ситуаций, чрезвычайных событий и сценария единичного гипотетического события. Анализ сценариев осуществляется для определения уязвимости портфеля или его активов к стрессовым ситуациям, а также для вычисления последствий изменчивости, основанных на исторических данных. Важный аспект – полная зависимость от выбранного сценария. Возможный недостаток - сложность в последовательной, обоснованной обработке сценария.