ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ БАНКАМИ КОНЦЕПЦИИ РИСКОВОЙ СТОИМОСТИ (VAR) И ЕЕ РАЗНОВИДНОСТЕЙ.

VAR является суммарной мерой риска, способной производить сравнение риска по различным портфелям (например, по портфелям из акций и облигаций) и по различным финансовым инструментам (например, форварды и опционы). Рисковая стоимость отражает максимально возможные убытки от изменения стоимости финансового инструмента, портфельных активов компании, которое может произойти за данный период времени с заданной вероятностью его появления.

Для определения величины рисковой стоимости необходимо знать зависимость между размерами прибылей и убытков и вероятностями их появления, т.е. распределение вероятностей прибылей и убытков в течение выбранного интервала времени. В этом случае по заданному значению вероятности потерь можно однозначно определить размер соответствующего убытка. Типичным приемом является использование нормального распределения вероятностей.

Ключевые параметры при определении рисковой стоимости – доверительный интервал и временной горизонт. Величина рисковой стоимости рассчитывается по следующей формуле: VAR = Z × × √(p×Q× p^t), где Z – количество средних квадратических отклонений, соответствующее заданному доверительному интервалу; t – временной горизонт; p – вектор размера позиций; Q – ковариационная матрица изменений стоимости позиций.

Классические разновидности и эволюция VAR. В настоящее время основными, классическими подходами к оценке VAR считаются:

1) историческое моделирование является продолжением технического направления рыночного анализа, декларирующего тезис о концентрации в показателе цены (курса, котировки) полного объема рыночной информации, позволяющей на основе его динамики осуществлять всеобъемлющий анализ и прогнозирование конъюнктуры рынка, в т.ч. в части рисков.

2) В основе вариационно-ковариационной модели анализа лежит предположение о соответствии фактического распределения случайной величины (рыночного показателя) теоретической закономерности нормального распределения вероятностей. Соответственно, на рассматриваемый рыночный показатель проектируются выводы, сделанные на основании расчетов по теоретическому распределению.

3) Имитационное моделирование по методу Монте-Карло достаточно мало формализовано и не имеет жестких формальных ограничений. В основу модели может быть положено любое, в т.ч. комбинированное, распределение случайных величин или другая функциональная зависимость. Он не использует конкретную модель определения параметров и может быть легко перенастроен в соответствии с экономическим прогнозом. Метод моделирует не конечную стоимость портфеля, а целый сценарий развития ситуации, что позволяет отслеживать изменение стоимость портфеля в зависимости от пути развития ситуации.

ПРОЦЕДУРА ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА ПРИ ПОМОЩИ МЕТОДА EDF.

Наиболее ярким примером моделей оценки кредитных рисков, использующих информацию о стоимости акций, является модель оценки ожидаемой вероятности дефолта (EDF). Используя информацию, заложенную в стоимости акций, модель прогнозирует вероятность дефолта.

Cтоимость активов предприятия в модели EDF представлена распределением вероятностей, характеризующимся ожидаемым значением стоимости и ее стандартным отклонением.

Раcчеты по модели EDF осуществляются в несколько этапов.

Сначала на основе уравнений рассчитываются оценки рыночной стоимости активов предприятия и ее волатильности через рыночную стоимость акций, а также волатильность их доходности.

Количество стандартных отклонений от среднего стоимость акций (рассматриваемых как опцион колл на активы предприятия), а также волатильность их доходности. На этом же этапе определяется балансовая стоимость долговых обязательств. Модель может работать с различными классами акций, включая гибридные инструменты: привилегированные акции и конвертируемые облигации.

На втором этапе определяется ожидаемая к окончанию срока погашения обязательств стоимость активов компании и точка дефолта (DP). Для этого ожидаемая рентабельность предприятия, прогнозируемая на основе исторических данных, корректируется с учетом уровня систематического риска, которому подвергаются активы, и из нее вычитается доходность по долговым обязательствам и дивидендам, выплачиваемым компанией. Результирующая величина является ожидаемым темпом роста активов, который при умножении на их текущую стоимость дает оценку ожидаемой в будущем стоимости активов.

Затем модель EDF рассчитывает величину уменьшения стоимости активов, при котором наступит банкротство, как «расстояние» между ожидаемой стоимостью активов и точкой дефолта (в процентах).

Расстояние до точки дефолта показывает, на какое количество стандартных отклонений должна упасть ожидаемая стоимость активов, прежде чем компания будет вынуждена объявить дефолт.

На третьем, завершающем этапе модель EDF дает оценку ожидаемой частоты дефолта (EDF) в зависимости от расстояния до точки дефолта. Эта зависимость оценивается статистически по данным о частоте банкротств компаний с различными расстояниями до точки дефолта.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: