Диссертация (1138126), страница 18
Текст из файла (страница 18)
рис. 3.2.1).Проводя анализ для 14 наиболее распространенных распределений, в данномконкретном случае получаем, что наименьший критерий Колмогорова-Смирновадемонстрирует распределение вида «Max. Extreme» (Экстремальное распределение I-готипа, Гумбеля). Статистические критерии Колмогорова-Смирнова для различныхраспределений представлены в табл. 2.3.2.Таблица 2.3.2. Параметры аппроксимирующих распределений для торговогопортфеля ценных бумаг.K-SDistribution(критерийParameters (параметры подобранного(распределение) Колмогоровараспределения)Смирнова)Max Extreme0,1364Likeliest=-0,01;Scale=0,07Beta0,1419Minimum=-0,12; Maximum=0,45; Alpha=1,91796;Beta=5,91642Lognormal0,1508Location=-0,30;Mean=0,02;Std.
Dev.=0,08Weibull0,1511Location=-0,14;Scale=0,18;Shape=2,02059Gamma0,1533Location=-0,21;Scale=0,03;Shape=8,01282Logistic0,1625Mean=0,02;Scale=0,05BetaPERT0,1819Minimum=-0,12;Likeliest=-0,05;Maximum=0,45Normal0,2002Mean=0,02;Std. Dev.=0,08Student's t0,2006Midpoint=0,02;Scale=0,08;Deg. Freedom=30Triangular0,2199Minimum=-0,14;Likeliest=0,00;Maximum=0,24Min Extreme0,2388Likeliest=0,07;Scale=0,09Uniform0,2832Minimum=-0,12;Maximum=0,22Pareto-No FitExponential-No Fit77Для получения корректных результатов надо, опираясь на заданную выборку,находить выборочную квантиль выбранного уровня :VaR Q.На практике это означает, что значение устанавливается таким образом, чтобы неменее 100% имеющихся наблюдений были не больше VaR и, соответственно, небольше1 100%наблюдений превосходили это значение.На примере открытых данных о котировках акций российского рынка (индекс РТС)авторомбылпроведенчисленныйанализвременныхрядов,показывающихотносительные изменения дневных доходностей торгового портфеля ценных бумаг запять лет.
В соответствии с методологией верификации, представленной в Приложении 1,последовательно за каждый год подбиралось теоретическое распределение, описывающееотносительные отклонения доходности индекса РТС. Исследование показало, что видраспределения, характерного для выбранного временного ряда, неустойчив и меняется вовремени (см. рис. 2.3.2 – 2.3.6).Рис. 2.3.2. Подбор распределения относительного изменени доходности индекса РТС запериод с 01.01.2007 по 31.12.200778Рис. 2.3.3. Подбор распределения относительного изменени доходности индекса РТС запериод с 01.01.2008 по 31.12.2008Рис. 2.3.4. Подбор распределения относительного изменени доходности индекса РТС запериод с 01.01.2009 по 31.12.200979Рис. 2.3.5.
Подбор распределения относительного изменени доходности индекса РТС запериод с 01.01.2010 по 31.12.2010Рис. 2.3.6. Подбор распределения относительного изменени доходности индекса РТС запериод с 01.01.2011 по 31.12.2011Так, за период с 01.01.2007 по 31.12.2007 наилучшим распределением покритериямАндерсена-Дарлинга,Коломогорова-СмирноваиХи-квадратпринятомаксимальное экстремальное, за период с 01.01.2008 по 31.12.2008 – логистическое, запериод с 01.01.2009 по 31.12.2009 – Бета, за период с 01.01.2010 по 31.12.2010 –минимальное экстремальное, за период с 01.01.2011 по 31.12.2011 – Вейбулла.Таким образом, приведенные расчеты подтвердили, что целесообразнее всегоиспользоватьпараметрыисторическогораспределенияприпроведениистохастического моделирования для оценки VaR рыночных рисков.
Аналогичныеисследования для кредитного риска и операционного риска (см. Приложение 9) такжепоказали целесообразность использования именно исторических распределений прирасчета VaR факторов риска.802.4. АНАЛИЗПРИМЕНЕНИЯСТРУКТУРНОЙМОДЕЛИДЛЯОЦЕНКИСОВОКУПНОГО ФИНАНСОВОГО РИСКА БАНКАВ рамках исследования возможностей применения структурной модели на реальныхэмпирических данных автором поставлены две задачи:1) Проанализировать результаты применения модели в ситуации кризиса на данныхроссийской банковской системы: достаточен ли имеющийся капитал банковскойсистемы при повторении кризисного сценария 2008-2009гг.;2) Проанализировать результаты применения модели на данных российскойкоммерческого банка ОАО «Внешторгбанк» (ОАО «ВТБ»): провести сравнениеразмера капитала, рассчитанного на основе стандартного подхода Базеля II,продвинутого подхода Базеля II и структурной модели.1.
Для российской банковской системы была рассмотрена динамика факторов риска иобъемов соответствующих портфелей, подверженных риску, помесячно с 2008 по2011 год:Средневзвешеннаядоходностьпокредитам(сучетомстоимостирезервирования) физических лиц, юридических лиц, банков;Средневзвешенная стоимость депозитов физических лиц, юридических лиц,банков;Доходность рыночного портфеля ценных бумаг (индекса РТС);Удельный процент административно-хозяйственных расходов в активахбанка.Для каждого фактора риска по данным за 2008-2009гг.
(период кризиса) былипостроены параметрические аппроксимации их исторических распределений. На рис. 2.4.1в показаны аппроксимированные распределения доходности кредитного портфеляюридических лиц, стоимости резервирования, стоимости депозитов физических июридических лиц по данным за 2008-2009 гг., отражающие поведение факторов риска вусловиях кризисных явлений.812.4.1.
а) аппроксимация исторического распределения стоимости резервирования (за 2008-2009 год)2.4.1.б) аппроксимация исторического распределения доходности кредитного портфеля юридическихлиц (за 2008-2009 год)2.4.1.в) аппроксимация исторического распределение стоимости депозитов физических лиц (за 20082009 год)822.4.1.г) аппроксимация исторического распределения стоимости депозитов юридических лиц (за 20082009 год)Рис 2.4.1.
Моделирование факторов совокупного финансового риска (по банковскойсистеме России)На основе полученных распределений с использованием метода Монте-Карло былопроизведено 100 000 симуляций, в которых сначала определялись значения факторовриска, а потом на их основе рассчитывалось значение совокупного финансового рискабанка. По результатам имитационного моделирования согласно модели (2.2.1) – (2.2.9)определялись средние значения доходности деятельности банка с учетом риска (ROA), атакже VaR данного показателя на доверительном уровне 95% и 99%.
Полученныерезультаты представлены в таблице 2.4.1 и на рис. 2.4.2.Таблица 2.4.1. Значения параметров для расчета совокупного финансового риска93ПараметрЗначениеАктивы банковской системы, млн. руб.24 744 42193ROA (кризисный сценарий)0,56%VaR по ROA (99%)22,893VaR по ROA (95%)14,161Совокупный фин. риск (99%), млн. руб.3 172 235Совокупный фин. риск (95%), млн. руб.1 962 233По состоянию на октябрь 2011 г.83Рис. 2.4.2. Распределение ROA банковской системы России в результате реализациикризисного сценарияКапитал банковской системы России на момент расчета составлял 4 438 018 млн.руб.94 Результаты стресс-тестирования показывают, что снижение капитала банковскойсистемы в случае реализации кризисного сценария составит: не более 44,2% с доверительной вероятностью 95% (1 962 233 млн.
руб./ 4 438 018млн. руб. = 0,442); не более 71,5% с доверительной вероятностью 99% (3 172 235 млн. руб./ 4 438 018млн. руб. = 0,715).Для сравнения приведем результаты стресс-теста, который был проведен БанкомРоссии для оценки реального финансового состояния российского банковского сектора вапреле 2011 года. Стресc-тест показал, что около трети всех кредитных организаций егоне прошли. Это означает, что если бы повторился тот финансовый кризис, который имелместо в 2008 году95, то вышеуказанное количество банков, вероятно, не смогло бысоблюсти все установленные Банком России нормативы.94По данным Бюллетеня банковской статистики (издание Банка России) за 2011 год.Условия, на которых был основан проведенный Банком России стресс-тест были заданы именно поварианту того финансового кризиса, который происходил во второй половине 2008 года.
В частности,данные условия предполагали падение объемов межбанковских кредитов от нерезидентов практически на1/3, возврат банковских депозитов физическими лицами на 10-20%, отток на таком же уровне средств9584Совокупные потери в случае реализации сценария, заложенного в сценарии БанкаРоссии96 составили бы 5,2% ВВП или 50,7% капитала кредитных организаций, что на01.01.2011г. составляло 2 317 млрд. руб. В результате у более чем трёхсот банков уровеньдостаточности капитала достигнет ниже минимально установленной отметки в 10%, а уболее ста из них - и вовсе станет ниже 2%97.В расчетах по структурной модели совокупные потери кредитных организацийсоставят 71,5% (с доверительной вероятностью 99%), что превышает оценку ЦБ на20,8п.п., или 40%.
При этом порядка 400 банков не смогут соблюсти уровеньдостаточности капитала выше нормативного значения.Проведенныйстресс-тестподтверждаетактуальностьзадачиповышениядостаточности капитала российской банковской системы, который в условиях негативныхсистемных изменений должен будет противостоять снижению качества и увеличениюволатильности доходности активов кредитных организаций. Если не предприниматьпревентивных мер, в условиях кризиса, средний норматив достаточности капиталабанковской системы России снизится более чем в 2 раза и выйдет за допустимые пределыкак для банковской системы в целом, так и для крупнейших российских банков98,99Поэтому российские коммерческие банки как можно скорее должны развиватьвнутренние процедуры оценки достаточности капитала, проводить стресс-тестированиесвоих портфелей с точки зрения реализации всех финансовых рисков, формироватьсистему VaR-лимитов по видам рисков ивидам операций.
Соответствующиерекомендации уже даны Банком России100. Разработке процедур ВПОДК посвященатретья глава данной диссертационной работы.2.Рассмотрим теперь, какую оценку совокупного финансового риска отдельногороссийского банка (а именно, Банка ОАО «ВТБ») мы получим, если примениморганизаций с расчетных и иных счетов, возврат банковских вкладов юридическими лицами на 5-10%.Кроме того, условия стресс-теста предполагали также обрушение на половину капитализации фондовогорынка и падение курса рубля на 1/5.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
