диссертация (1169902), страница 12
Текст из файла (страница 12)
Этот интервал выбран, поскольку за год до кризиса1995 года СОИ принял значение 0,19, а перед более тяжелым кризисом 1998года — 0,25. 51 Если пороговый интервал превышен (больше 0,25), значит, вследующем году вероятность кризиса превышает вероятность стабильногоразвития.Критика метода «индикаторов раннего обнаружения» заключается втом, что подобные модели не учитывают эффекта посткризисного смещения –изменение поведения показателей после начала кризиса.52Нет никакойгарантии, что установленные закономерности в прошлом будут иметь ту жесилу в будущем.50Показатели финансовой устойчивости. Руководство по составлению — Вашингтон, округ Колумбия, США:Международный Валютный Фонд, 2007 год. – 312 с.51Солнцев О., Шатковская Т.
Чем рискуем? // Банки и деловой мир. 2008. № 9. - с.1 -11.52Солнцев О., Пестова А., Мамонов М., Магомедова З. Опыт разработки системы раннего оповещения офинансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора России на 2012 год // Журнал Новойэкономической ассоциации. 2011. № 12. - с. 41-76.603) Сетевые методыСетевые модели рассматривают финансовый сектор как набор игроков,которые связаны между собой заключаемыми договорами.
Например,межбанковский рынок представляет собой сеть банков, которые предоставляютдруг другу краткосрочные займы, часто на период до начала следующегорабочего дня. В каждый момент времени банки в сети имеют открытыепозиции по отношению друг к другу, которые представлены совокупнымитребованиями или обязательствами, накопленными вследствие кредитования изаимствования.53Методическую основу сетевого похода составляет теория графов. Притакого рода анализе структура сети имеет большое значение. Если системаявляется полной, то есть все институты имеют связи друг с другом, то рисклегко передается от одного участника к другому. В этом случае, очевидно,частота возникновения шока для отдельного участника будет выше, однакосистемныйхарактерраспределятсяшокамеждубудетвсеминиже,такфинансовымикакпотериравномерноинститутами(институтыоказываются «слишком взаимосвязанными, чтобы рухнуть»).
Напротив, еслисистема неполная, то есть выделяются группы партнеров, то риск можетприобретать системный характер.4) Метрики, основанные на VaR (CoVaR, SES, MES, SRISK)Показатели данной группы призваны оценить вклад каждого участникав системный риск.Модель условной стоимости под риском CoVaR (Conditional Value-atRisk) была предложена в 2011 году американскими экономистами Т. Адрианом,М. Бруннермайером.54CoVaR, рассчитанная для некоторого института53Миною К.
Сеть, из которой не вырваться // Финансы и развитие. 2012. - с.15-17. Режим доступа:http://www.imf.org/external/russian/pubs/ft/fandd/2012/09/pdf/minoiu.pdf54Adrian T., Brunnermeier M. CoVaR // FRB of New York Staff Report № 348,2008.61относительно системы в целом, определяется как значение VaR всегофинансового сектора при условии спада в данном институте.Пусть– мера риска финансового института I (например, ежедневнаяприбыль фирмы). Аналогично,– мера риска для всей финансовой системы,тогда:CoVaR= pr []=p(1)Также используется показатель CoVaR, который обозначает разницумежду величиной VaR, подсчитанной для финансовой системы при условииспада соответствующего финансового института i и среднестатистическим«нормальным» состоянием упомянутого института.55(2)CoVaR отражает предельный вклад рассматриваемого института всовокупный системный риск.
Предельный вклад института в совокупный рискзависит от многочисленных факторов, в том числе размера банка, егоподверженности различным шокам, характеристики «спилловер эффектов» вотношении других банков.SES (Systemic Expected Shortfall) представляет собой математичсекоеожидание убытков отдельного финансового интитута в условиях спада во всейсистеме. SES для отдельного института увеличивается по мере возрастанияуровня заемных средств (левереджа), волатильности котировок акций,корреляции цен акций с рыночными индексами.Другой мерой системного риска является MES (Marginal ExpectedShortfll), который отражает подверженность (exposure) финансового институташокам со стороны всей системы. MES показывает, насколько глубоким будетснижение доходов данного финансового института при условии, что всясистема находится в состоянии нестабильности. Финансовые институты с55Барабаш В.А., Сидоров С.П.
Анализ взаимного влияния экономических субъектов с использованием мерыриска CoVaR на примере российских компаний // Электронный журнал «Корпоративные финансы». 2014. № 1(29). - с. 72 - 82.62большимпоказателемMESрассматриваютсякакосновныедрайверысистемного риска. В работе В. Ачария 56 продемонстрировано, что уровеньлевереджа и MES достаточно точно отражают появление «нездоровых»тенденций в экономике (например, справедливо отражают увеличение уровняриска системы для 2007-2009 годов).DIP(DistressInsuranceпредставляетPremium)собойвеличинуабстрактной «страховой премии» от риска системного кризиса, которыйопределяется как определенная величина потерь капитала, превышающаязаданный порог, например, 15% от совокупных обязательств.
Вклад каждогобанка в совокупный системный риск определяется как функция от его размера,вероятности дефолта, корреляции доходностей активов. Последние двапараметра оцениваются по рыночным данным. Показатель DIP тесно связан сMES, главное отличие заключается в технических моментах расчета.Индекс SRISK, описанный В. Ачария, показывает величину капитала,потенциально необходимую для удовлетворения регуляторных требований вслучаереализациисистемногориска.SRISKявляетсядинамическоймодификацией MES. Для его построения используются те же показатели, что идля MES, но рассчитываются они на основе моделей динамическойволатильности (DCC-GARCH).SRISK рассчитывается по формуле (3):(3)где k – пруденциальный показатель отношения активов к капиталусовокупный размер обязательств (уровень задолженности), а-- стоимостьчистых активов.С точки зрения надзора целесообразно при установлении требований кфинансовым институтам исходить из предпосылки, что SRISK=0.56Acharya V., Pedersen L., Philippon T., Richardson M.Technical report, Department of Finance, NYU Stern School of Business, 2009.MeasuringSystemicRisk//63Рассмотренныеметрики(CoVaR,SES,MES,DIP,SRISK)разрабатывались изначально как индикаторы микроуровня, для определениявклада в системный риск отдельных финансовых институтов.
Однако, затемстало понятно, что можно рассчитать аналогичные агрегированные показателидля портфеля из n институтов, и, тем самым определять степень потенциальнойугрозы, которую представляют отдельные группы участников, например,системно значимые институты.Рассмотренные индикаторы не являются совершенными. В своей работеГ. Лоффлер и П. Ропач57 показывают, что такие метрики, как CoVar, SES, MES,SRISK, могут представлять ошибочные сигналы системного риска.
Так,например, CoVaR часто «приписывает» больший уровень системного риска«банкам-жертвам», что вводит в заблуждение при дальнейшем анализепроцесса заражения.VaR-индикаторы (Value-at-Risk) (SES, MES, CoVaR) рассчитываются наоснове рыночных данных и дают точные оценки при условии совершеннойинформированнности рыночных агентов, их способности верно оцениватьриски, отсутствия склонности к «стадному поведению». Кроме того, всеметрики не учитывают специфической для каждого института структурыкапитала.5) Специфические индексыВкачествефинансовогопримерастресса,натакихосновеиндексовдистанциимогутвыступатьМахаланобиса,аиндекстакжекоэффициент поглощения.58Löffler G., Raupach P. Robustness and Informativeness of Systemic Risk Measures // Deutsche Bundesbank,Research Centre Discusson Paper № 04/2013, 2013.58Kritzman M., Li Y.
Skulls, Financial Turbulence, and Risk Management // Financial Analysts Journal. 2010. Vol. 66№ 5, pp. 30-41.Kritzman M., Li Y., Page S., Rigobon R. Principal Component as a Measure of Systemic Risk // Journal of PortfolioManagement, 2011. Vol. 37 № 4, pp. 112-126.5764РазработанныйМахаланобисомв1927индикаторгодуиндийскимприменялсядлястатистикомустановленияЧандройсходствачеловеческих черепов. Впоследствии М. Критцман и Ю. Ли использовали этотпоказатель для оценки уровня финансовой нестабильности.Расстояние Махаланобисаопределяется по формуле (4):(4)гдевектор доходности активов в период времени t, μ – векторсреднеисторической доходности,- ковариационная матрица историческихдоходностей.
Индекс отражает степень отклонения доходности активов отисторического среднего значения.Согласно исследованиям М. Критцмана и Ю. Ли, изменения индексафинансовой нестабильности на основесовпадают с теми явлениями, которыеспособствовали дестабилизации финансового рынка.Коэффициент поглощения (Absorption Ratio (AR)) был предложен темиже исследователями в 2010 году. При его построении используется методглавныхкомпонент(PrincipalComponentsAnalysis,PСA),которыйпредставляет собой один из способов сокращения размерности данных ссохранением максимального количества информации.M. Критцман и Ю.
Ли используют коэффициент поглощения в качествемеры взаимосвязи временных рядов. Коэффициент поглощения рассчитываетсякак доля общей вариации, которая объясняется («поглощается») группойсобственных векторов (формула (5)):(5)где- собственные вектора ковариационной матрицы в порядкеубывания, N - ранг матрицы.65Увеличение показателя AR сигнализирует об опасности и надуваниипузыря на рынке активов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
