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.

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:

σ_i,m

β_i = —— ,

σ_m

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

σ_m – 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 < 0, то поведение бумаги прямо противоположно колебаниям доходности рынка в целом. Кроме того, при β > 1 бумага считается высокорискованной, при β = 1 – среднерискованной, и при β < 1 – низкорискованной.

Широкое распространение модели определило стандартизацию подходов. В настоящее время на глобальном рынке ряд агентств осуществляет регулярный расчет коэффициента β по крупнейшим компаниям. Это, с одной стороны, обеспечивает единый подход среди участников рынка, а с другой, предоставляет возможность оценок инвестиций компаниями, не имеющими достаточных ресурсов для аналитических разработок.

4. В качестве одного из подходов к количественной оценке риска, применимой в контексте долговых инструментов (в основном, облигаций), Фредериком Маколейем в 1938 г. была предложена дюрация. Дюрация, или в дословном переводе - длительность (английский вариант – duration), не является прямой мерой риска, однако достаточно ярко характеризует величину рыночного риска, позволяя учитывать все факторы, влияющие на ценовую чувствительность.

Дюрация - это средний срок возврата капитала для инвестора, вкладывающего средства в приобретение облигации и сохраняющего её у себя в течение этого срока. Метод анализа дюрации основан на ее свойстве отражать чувствительность текущей стоимости финансового инструмента к изменению процентных ставок: чем больше дюрация финансового инструмента, тем более чувствительна его текущая стоимость к изменению ставки.

Математически дюрация описывается следующим образом:

Σ t_i P_i^d

D = —— ,

Σ P_i^d

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

t_i – 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:

p (V_t – V₀ < VaR) = α,

где V₀ и V_t – стоимость актива сейчас и через период времени Т.

Основу методологии расчета показателя VaR составляют три элемента.

Первым из них является установленный риск-менеджером вид распределения вероятностей рисковых факторов, влияющих на стоимость активов. Ими могут быть нормальное распределение, распределение Лапласа, Стьюдента и другие. Для определения вида распределения предварительно должно быть проведено статистическое исследование влияния изменения рискового фактора на изменение стоимости выбранного актива по имеющимся данным за прошлые периоды. На основе этого исследования должна быть построена функция ценообразования актива.

Вторым элементом, который используется в определении показателя VaR, является α, уровень вероятности того, что максимально возможный размер финансовых потерь не превысит расчетное значение этого показателя. В терминологии финансового риск-менеджмента такая заданная вероятность характеризуется термином «доверительный уровень».

Третьим элементом модели определения показателя VaR является T – это временной горизонт в рамках которого оцениваются возможные предстоящие потери. В финансовой терминологии такой отрезок времени характеризуется термином «период поддержания позиции». На практике этот период определяют обычно по одному из двух критериев: намечаемому периоду владения рассматриваемым активом и временем его ликвидности (реального срока его конверсии в денежную форму).

Конкретное значение доверительного уровня и периода поддержания для определения размера VaR выбирается предприятием самостоятельно. Так, стандартом для брокерских отчетов, передаваемым в Комиссию по биржам и ценным бумагам США, являются Т, равное двум неделям, и α = 99%. Обычно расчет VaR производится для доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%.

Современный методический инструментарий оценки VаR использует не-сколько методов вычислений этого показателя. Основные из них – это мето-ды стохастического моделирования и параметрический (аналитический) метод).

Параметрический метод исходит из предположения о нормальном распределении вероятностей показателей риска и требует статистической оценки главных параметров этого распределения. После такой оценки вычисление показателя VаR осуществляется путем умножения полученного стандартного отклонения на расчетный коэффициент. Этот метод является наиболее простым, но он скорее относится к учебным, т.к. нормальное распределение редко встречается в практике риск-менеджмента.

В качестве показателей предельного уровня риска при параметрической оценке VaR используется понятие квантилей вероятностных распределений. Квантилем порядка α случайной величины X, обладающей непрерывной функцией распределения F(x), называется такое ее значение u_α, для которого вероятность события X < u_α равна α: р (X < u_α) = α.

Если говорить проще, то квантиль – это количество «сигм», которые мы можем себе позволить отложить от среднего значения (математического ожидания) при данной вероятности. Чем больше «сигм» мы отложим, тем больше будет вероятность реализации события, но тем больше и возможные отрицательные результаты. В табл. 3.6 приведены квантили нормального распределения, выраженные в количестве стандартных отклонений, соответствующих вероятностям смещения от среднего значения.

Таблица 3.6

Квантили нормального распределения

Вероятность α, %	99,99	99,00	97,72	95,00	90,00	84,13	50,00
Квантиль иа	3,715	2,326	2,000	1,645	1,282	1,000	0,000

Величина VaR отражает не цену какого-то актива, а ее наиболее ожидаемое изменение за один день. Она рассчитывается по формуле:

VaR = V_{0 ×} u_α × σ_t ,

где V₀ – первоначальная стоимость актива;

t – рассматриваемый период;

σ_t – стандартное отклонение стоимости или доходности актива за время t.

Таким образом, главная практическая проблема вычисления VaR параметрическим методом – определение стандартного отклонения цены актива.

Рассмотрим пример.

Среднемесячное стандартное отклонение курсовой стоимости акций ОАО «НЛМК» в 2013 г. составляло 9,7%. Управляющий ПИФа купил пакет акций на сумму 200 млн. руб. Временной горизонт операции — 1 мес. Исходя из предположения о нормальном распределении цен по акциям, определим максимальный убыток, который может понести фонд в течение планируемого срока проведения операции при уровне достоверности 99%, и величину резерва, достаточного для его покрытия.

Согласно таблице квантилей, выбранному уровню надежности α = 99% соответствует значение 2,326 стандартного отклонения. Тогда максимальный убыток по операции не превысит:

VaR = 200,00 × 0,097 × (-2,326) = -45,12 млн. руб.

Соответственно резервный фонд под возможные убытки должен быть сформирован в объеме 45,12 млн. руб.