Главная страница
  Анализ рисков
  Институты и рынки
  Статьи о хеджинге
  Управление рисками


Поиск по сайту:



Купить usb bluetooth адаптер, адаптеры usb bluetooth Jabra
 
Главная страница » Анализ рисков » Выбор методологии измерения рыночных рисков Value at Risk (VaR) для оценки валютных рисков в банке. »


Выбор методологии измерения рыночных рисков Value at Risk (VaR) для оценки валютных рисков в банке.


Рогов Михаил Анатольевич

В рамках системы управления банковскими рисками представляется немаловажным проводить оценку возможных потерь по инструментам, портфелям и субпортфелям, основанную на анализе влияния рыночных рисков, в частности, валютных рисков. В настоящее время существуют различные методологии оценки возможных потерь по финансовым инструментам и портфелям VaR (Value at Risk), в том числе Risk Metrics , аналитические подходы (например, дельта-гамма подход), методы симуляций Монте-Карло. В связи с этим становится актуальной проблема выбора конкретных стратегий внедрения VaR в банке, позволяющих адекватно измерить рыночные риски.

Наряду с аналитическими подходами, рекомендуемыми для расчёта и анализа VaR отдельных инструментов (форвардных контрактов, опционов, свопов и т.п.), бывает полезна оценка VaR портфеля (например, субпортфеля открытых валютных позиций).

Новые для российской банковской практики методология и инструментарий Risk Metrics обладают среди прочих следующими достоинствами и недостатками:

  • относительная простота;
  • доступность методических материалов, например, на сайте JP Morgan в Интернете;
  • неадекватность VaR в случае отсутствия нормального распределения случайных величин, характеризующих эффективность рынка валют;
  • отсутствие в калькуляторе VaR с ежедневно обновляемой и уже обработанной информацией о валютных курсах важнейших иностранных валют на сайте JP Morgan в Интернете российского рубля и соответственно невозможность проведения на основе предлагаемых JP Morgan данных расчётов VaR в базовой валюте — рубле.

Одним из самых существенных вопросов при выборе методологии VaR, является проверка нормальности распределений исследуемых случайных величин, в зависимости от результатов которой следует делать вывод об адекватности той или иной методологии наблюдаемой рыночной конъюнктуре.

На основе анализа динамики курсов основных валют, входящих в банковский портфель, была проверена гипотеза о том, что распределение изучаемых случайных величин не является нормальным. Эта гипотеза основывалась на общем предположении о неполном и малоразвитом российском рынке, а также на приводимых в методических материалах по Risk Metricsд оценках [1] по данным за период с 1.07.1994 по 1.03.1996, в т.ч. по России, видимо свидетельствующих об отсутствии нормальности для курса российского рубля к доллару США.

Согласно классическому подходу, используемому также и в [1], в качестве случайной величины изучались натуральные логарифмы ежедневных темпов роста официальных курсов Банка России иностранных валют к рублю за период с 12.02.1997 по 31.12.1997.

Анализ распределений выявил практически нулевые ожидаемые значения, небольшие по абсолютной величине волатильности, практически отсутствие асимметрии и наличие значительного эксцесса (заострённости графика функции плотности распределения). Визуальный анализ гистограмм и нормальной бумаги (см. рисунки 1 и 2), а также проверка гипотезы критериями Хи-квадрат и Колмогорова-Смирнова опровергли первоначальную гипотезу. Распределение логарифмов темпов приростов курсов валют к рублю за исследованный период справедливо охарактеризовать как достаточно близкое к нормальному.

Рисунок 1. Гистограмма распределения логарифма темпа роста курса немецкой марки к российскому рублю и результаты теста на нормальность.

Гистограмма распределения логарифма темпа роста курса немецкой марки к российскому рублю и результаты теста на нормальность

Рисунок 2. Нормальная бумага для распределения логарифма темпа роста курса немецкой марки к российскому рублю.

Нормальная бумага для распределения логарифма темпа роста курса немецкой марки к российскому рублю

Эти результаты позволяют сделать вывод о возможности в настоящий момент эффективного использования методологии Risk Metricsд при разработке методологии VaR в банке для оценки потерь по открытым валютным позициям, связанным с рисками изменения валютных курсов на российском рынке.

Следует отметить возможность использования и более точной методологии VaR с использованием симуляционных сценариев. При этом представляется эффективным использовать наряду с методами Монте-Карло принципиально новую технологию выработки сценариев, основанную на использовании средств искусственного интеллекта (нейронных сетей).

Можно предложить следующие общие принципы внедрения VaR для оценки рисков открытых валютных позиций в российском банке:

  • внедрение методологии Risk Metrics;
  • параллельная подготовка более адекватных методологий, учитывающих специфику российского рынка, например симуляционных сценариев, выработанных с помощью нейросетей;
  • параллельная разработка методик VaR различных инструментов, в том числе методами дельта-гамма-хеджирования и Монте-Карло.
Литература

1. Risk Metrics — Technical Document, Fourth edition, 1996. Appendix  A. Test of conditional normality, Table A2. p. 230.

Источник материала: Прислано автором.



Немного статей по теме:

Страхование политических рисков внешнеторговых операций и международных инвестиций (вопросы теории и методологии).
Отзывы о книге (0) добавить отзывКарякин Михаил ЮрьевичКупить на Озоне Краткая аннотация В книге Карякина М.Ю. рассмотрены вопросы, связанные с защитой имущественных интересов участников внешнеэкономической деятельности от политических рисков,...

Измерение концентрационных рисков с помощью теории портфелей
Игорь ВолошинВведение Банки в своей деятельности постоянно сталкиваются с риском концентрации (conсentration risk) активов и пассивов. Концентрационные риски характеризуют чрезмерную зависимость банка от значимых для банка объемов активов или...

Выбор варианта рискового портфеля.
Булгаков Ю. В.Опубликовано в номере: Менеджмент в России и за рубежом №4 / 2000 Известны математические модели теории эффективного портфеля, основанные на работах Марковица [1,2]. К сожалению, сложность этих моделей ограничивает их...

Управление рисками как интегральная часть методологии проектного менеджмента.
Грашина Марина, Ньюэлл Майкл, PSM Consulting Russia Использование методов управления стоимостью, содержанием и границами проекта, временем проекта применительно к управлению рисками, а также общий взгляд на риски проекта с позиции других...

Использование деривативов для хеджирования рисков на примере западных нефтяных компаний.
Выгон Г. А.Институт Финансовых Исследований. — 2001. Ресурс www.hedging.ru выражает благодарность Брокерской компании «Хеджевый Фонд», Санкт-Петербург. Крупные транснациональные нефтегазовые корпорации подвержены самым разнообразным рискам....

Рекомендуем к покупке подержаные автомобили в WestAuto.RU # лампы, энергосберегающие лампы, светильники

Рекомендуем опубликуй свои рассказы

 
 

RiskManage.ru ©2006-2007

 
Rambler's Top100