Автореферат (1138573), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Выделены три основных метода определенияпараметров функции распределения для расчета VaR: метод дисперсииковариации (встречаются также термины "аналитический" и "параметрический"метод); моделирование по историческим данным (исторический метод); методимитационного моделирования.Анализ исследований функционирования различных моделей расчета VaRпозволил сформулировать ряд ограничений, о которых должны помнитьрегулирующие органы, прежде чем переходить к определению требований ккапиталу на покрытие рыночных рисков на основе внутренних моделей их11расчета.
В случае выбора модели определенного типа в качестве стандарта могутвозникнуть две опасности: во-первых, в качестве стандарта может быть принята"плохая" модель; во-вторых, изначальная цель по приведению требований ккапиталу в соответствие с внутренними моделями управления рисками не будетдостигнута, так как банки не будут разрабатывать и совершенствовать своисобственные модели, а будут стремиться получить одобрение надзорныхорганов и / или более низкие требования к капиталу. Модели должны отвечатьряду требований – содержательность и реалистичность предпосылок идопущений, предсказательная способность, возможность информационногообеспечения и верификации и другие.Признание конкретной модели, используемой кредитной организацией,потребует дополнительных средств надзора и поднимет сложные проблемы,касающиеся одобрения таких параметров модели, как временной горизонт,доверительный уровень и период наблюдений.
При внедрении рекомендацийБазельского комитета в отношении рыночных рисков следует избегатькопирования качественных и количественных критериев оценки. Это, например,касается формулы пересчета однодневного VaR в VaR на заданном временномгоризонтепутемумноженияоднодневногоVaRнаt,посколькупредположение о независимости и однородности приращений рыночных ценможет оказаться неадекватным.Кредитные риски. В диссертационном исследовании осуществленаклассификация существующих моделей оценки кредитного риска в зависимостиот подходов к определению ключевого понятия - вероятности дефолта (PD).Существующая классификация моделей, предложенная Базельским комитетомпо результатам исследования4 используемых на практике подходов к оценке PD,включает следующие категории: оценка на основе собственных историческихданных по дефолтам контрагентов (internal default experience), соотнесение свнешними данными (mapping to external data) и статистические модели дефолта(statistical default models).
Такая классификация представляется недостаточнополной – дополнительно следует выделить модели, основанные на рыночныхданных, которые нельзя отнести к категории моделей мэппинга. При4Range of Practice in Banks’ Internal Ratings Systems. - Basel Committee on BankingSupervision Basel, January 2000. – 46 p. - Web: www.bis.org.12использовании последних полученные банком оценки вероятности дефолтазаемщиковотображаютоценкирейтинговыхагентств,т.е.отражаютисторическую частоту дефолтов. В отличие от рейтингов устойчивости истатистических показателей, характеризующих состояние заемщика в прошлом,рыночные цены собственного и заемного капитала компании отражаютожидания участников рынка относительно ее будущего, сформированные наоснове всей доступной информации.
Котировки долговых инструментовотражают мнение рынка о надежности эмитентов, поэтому соответствующиеоценки более оперативно реагируют на изменение их платежеспособности, чемкредитные рейтинги. В отличие от статистических оценок вероятности дефолта,которые могут быть обновлены только по мере поступления регулярнойфинансовой отчетности и публикации отраслевой и макроэкономическойстатистики, оценки вероятности дефолта могут обновляться в режиме реальноговремени. Кроме того, наиболее крупные предприятия, вносящие решающийвклад в экстраординарные потери, как правило, являются эмитентамиоблигаций.Принято выделять два типа рыночных моделей: структурные модели имодели сокращенной формы.
Для целей оценки кредитного риска на реальныхданных по российскому рынку выбрана модель сокращенной формы. Модельпозволяет оценить вероятность дефолта по рыночным данным и не требуетналичия исторических данных по дефолтам, которые в настоящий момент вРоссии по корпоративным заемщикам отсутствуют.В третьей главе представлены результаты сравнительного анализавеличин капитала, необходимого для покрытия рыночных (на примерефондового) и кредитных рисков, рассчитанных по методике Банка России и наоснове внутренних моделей по реальным данным российского финансовогорынка.Фондовый риск. Величины капитала, необходимого для покрытияфондового риска, рассчитывались на основе показателя VaR по Базельскимстандартам на модельных портфелях, состоящих из обыкновенных акций ифьючерсов на акции "голубых фишек".
При этом предполагалось, что банкимеет возможность открывать короткие позиции как по акциям, так и по13фьючерсам. Для целей анализа стоимость портфелей фиксировалась. Расчетыпроизводились по состоянию на 1 апреля 2004 года.На первом этапе исследования рассматривались модельные портфели,состоящие только из акций: портфель с минимальным уровнем риска (в качествепоказателя риска для оптимизации использовался VaR), а также портфели смаксимальным уровнем риска (без коротких позиций и с возможностьюоткрытия коротких позиций).На втором этапе рассматривались портфели, состоящие из акций ифьючерсов, — портфель с минимальным уровнем риска и портфели смаксимальным уровнем риска (без коротких позиций и с возможностьюоткрытия коротких позиций по акциям).Таблица 1.
Результаты оценки величин капитала по методике Банка России и наоснове показателя VaR (на первом и втором этапах исследования) (млн. руб.)Типы портфелейТолькоакцииАкцииифьючерсыМинимальный рискМаксимальный риск(без короткихпозиций)Максимальный риск(с короткимипозициями)Минимальный рискМаксимальный риск(без короткихпозиций)Максимальный риск(с короткимипозициями)Требования ккапиталу,рассчитанныена основе VaRТребования ккапиталу пометодикеБанка РоссииОтношениетребований поБазельскомусоглашению ктребованиямБанка РоссииVaR0,340,261,300,02490,670,282,390,06071,260,582,170,12530,080,210,370,00712,580,554,660,25092,580,554,660,2509Как показывают результаты расчетов, представленные в табл.
1,минимальная величина капитала, необходимого для покрытия фондового риска,рассчитанная на основе VaR, в основном превышает требования Банка России, внаибольшей степени — по портфелям с высоким уровнем риска (в 2,2 – 4,7раза). При этом следует отметить, что наличие в портфеле производныхфинансовых инструментов (даже таких простейших, как фьючерсы) может каксущественно снизить риск портфеля, так и значительно повысить его. Поскольку14VaR — портфельный показатель, то величина минимально необходимогокапитала, рассчитанного на основе VaR, отвечает соответствующим рискам.
Врезультате для портфелей с низким уровнем риска, включающих в себяпроизводные финансовые инструменты, требования на основе VaR могут бытьниже, чем по методике Банка России, а по портфелям с высоким уровнем риска— существенно выше (в 4,7 раза).Таким образом, наиболее рискованные портфели, формируемые банками,оказываются недостаточно покрытыми капиталом, а к сбалансированнымпортфелям с низким риском требования необоснованно завышены.На третьем этапе исследования анализировались хеджированныепортфели трех типов:1) портфели, состоящие из длинной позиции по акциям одного эмитента икороткой позиции по фьючерсам на такое же количество акций;2) портфели, состоящие из длинной позиции по акциям одного эмитента икомбинации фьючерсов, подобранной таким образом, чтобы совокупныйпортфель минимизировал риск;3) портфели, состоящие из короткой позиции по определенному фьючерсуи комбинации различных акций, подобранной таким образом, чтобы совокупныйпортфель минимизировал риск.В результате проведенного анализа сделан вывод о том, что дляхеджированных позиций требования к капиталу на основе VaR в два–три разаменьше, чем по методике Банка России (табл.
2). В оптимизированные портфелисоответствующая позиция по акции (фьючерсу) включается с коэффициентом,близким к единице, что подтверждает интуитивно предполагаемый ответ.Однако минимизация риска на определенную дату не всегда снижает требованиек капиталу, поскольку капитал рассчитывается на основе средней величины VaRза продолжительный период времени. Простой портфель "длинная позиция поакции – короткий фьючерс на эту акцию" может оказаться предпочтительней,чем портфель, оптимизированный по формальным критериям. Таким образом,при оптимизации не следует стремиться к абсолютной точности – она в любомслучае недостижима, поскольку расчет проводится в рамках конкретной модели.Во многих случаях можно брать квазиоптимальный портфель, несколькожертвуя точностью ради упрощения его структуры.15Таблица 2.
Результаты оценки величин капитала по методике Банка России и наоснове показателя VaR для хеджированных портфелей (млн. руб.)АкцииФьючерсыEESREESR0,83 EESR,opt*–EESR–1,06 EESR, opt*0,09720,10830,320,33Отношениетребований поБазельскомусоглашению ктребованиямБанка России0,300,32–EESR0,12400,300,42Состав портфелейТребованияк капиталу,рассчитанные на основеVaRТребованияк капиталупо методикеБанкаРоссииVaR0,01260,01220,0105* Позиции по остальным фьючерсам (акциям) выбираются, исходя из минимумапоказателя VaR.На четвертом этапе исследования получен ответ на вопрос о том,насколько типичен полученный ранее результат, а именно: действительно лиминимальная величина капитала, необходимого для покрытия фондового риска,рассчитанная на основе VaR, в большинстве случаев превышает требуемую всоответствии с методикой Банка России.Для ответа на этот вопрос были проанализированы генерированныеслучайным образом 20 тыс.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
