назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [ 100 ] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123]


100

Переоценка, показывающая максимальную потерю (-2.81), является VAR на срок 1 день и с уровнем доверия 99% (при стоимости базового актива 104 пункта и волатильности 21,97%).

Этот метод переоценки называется параметрической VAR. Метод не требует большого объема исторических показателей, элегантных (но дорогих) симуляций Монте-Карло и много специалисгов. Базируясь на здравом смысле, подход позволяет без существенных затрат и особых усилий просчитать многочисленные вариации и определить максимальные потери на основе имеющихся данных при следуюпщх предположениях:

а)для данного временного горизонта;

б)для определенного уровня доверия;

в)для нормальных рынков;

г)для неизменного портфеля.

Многие продукты имеют не только цену спот, но и форвардные кривые, колеблющиеся даже при устойчивом споте. На валютном рынке, например, форвардные кривые являются результатом соотношения процентных ставок двух валют. В случае с товарными фьючерсами, форвардные кривые - результат прогноза будущей конъюнктуры рынка. Например, форвардная кривая видоизменяется при изменении ожиданий о дефиците предложения товара на дату истечения контракта (backwardation). Кроме форвардных кривых базов()го акгива (структуры срочных цен) существуют форвардные кривые волатильности (структура волатильности).

Для упрощенного расчета параметрического VAR мы рекомендуем видоизменить форвардную цену каждого периода при псжощи соответствующего параметрического стандартного отклонения (волатильность опциона по сроку погашения опциона). Большинство kcjm-пьютерных программ не производят такого вида расчетов. Они основаны на принципе переоценки при параллельном сдвиге форвардных кривых или параллельном сдвиге коэффициентов. 1акой подход приемлем для измерения риска спота, но игнорирует производный риск форвардных кривых. Для начала этого достаточно, но риск изменений кривой должен быть учтен при совершенствовании методологии.

Но аналогии, мы рекомендуем варьировать волатильность вдоль всей форвардной кривой в форме отношения. Рхли волатильность одного месяца составляет 19,1 % и волатильность двух месяцев - 18%, простая матрица переоценки волатильности будет выглядеть следующим образом:



Таблица 31.5 Пример сети переоценки волатильности для двух сроков исполнения опциона

Волатильность

-15%

Без изменений

+ 15%

1 мес.

16.61%

18,19%

19,1%

20,06%

21,97%

2 мес.

15,65%

17,14%

18,0%

18,9%

20,70%

Допустим, для товарного рынка мы оценили границы однодневных колебаний базового актива с расчетами форвард соответствующего срока.

Таблица 31.6 Пример сети переоценки цены базового актива

Базовый актив

стандартных отклонения

стандартное отклонение

Без изменений

стандартное отклонение

стандартных отклонения

1 мес.

96,15

2 мес.

96,37

99,1

100,9

103,8

Комбинируя кривые базового актива и волатильности, мы получим поисковую матрицу для базового актива, основанную на его волатильности и форвардных кривых.

3.VAR для портфеля

Параметрический метод VAR наиболее эффективен для отдельных товарных пар, таких, как акции АТТ в долларах или EUR/USD. Ситуация усложняется, когда товарные пары объединяются в единый портфель (например, портфель из EUR/USD и GBP/USD). Наиболее распространенные методы контроля разнородных портфелей базируются на матрице корреляций Пирсона. Техническая сторона данного метода не является целью этой книги, тем не менее, хотелось бы отметить, что корреляция чаще всего является первым коэффициентом, не выдерживающим тестирование даже при нормальных рыночных движениях. Поэтому не следует переоценивать ее как средство оценки риска.

4.Стресс-тесты

Стресс-тест дает представление о том, «как плохо могло бы быть» - сценарий ночного кошмара. Во время собеседований со многими (бывшими!) риск-менеджерами, работавшими в российских банках, на вопрос о стресс-тестах, проведенных до кризиса 1998 г, постоянно возни-



кал ОДИН и тот же ответ: они занижали степень риска, что и стало очевидным после дефолта. В результате большинство банковских руководителей были недостаточно обеспокоены предлагаемыми сценариями и не смогли своевременно закрыть рискованные позиции. При проведении стресс-тестов лучше ошибаться в сторону консервативности оценок и завышения риска сценариев.

VAR - способ вероятностного измерения того, как плохо могут идти дела в заданный отрезок времени (временной горизонт), предполагая неизменность позиции на данном рынке и с определенным уровнем доверия. В стресс-тестах мы не рассматриваем наихудшее колебание нынешнего рынка, а создаем сценарии стрессовых ситуаций, соответствующих наихудшим рынкам. Более того, при изучении нормального VAR мы предполагаем наблюдаемый эмпирически уровень корреляции между различными позициями в портфеле; в условиях сценария стресс-теста мы можем отказаться от наблюдаемых корреляций (увеличив коэффициенты корреляции), что приводит к возрастанию возможных потерь.

Подобным же образом при использовании обычного VAR мы берем уровень доверия 99% (или любой другой). Сказанное означает, что для однодневного временного горизонта мы ожидаем увидеть потери по рассматриваемой позиции, превышаюгцие VAR, не чагце 2 раз в год. Стресс-тест, как проведенный в рамках базового сценария, так и в предположениях об экстремальности событий (например, 10 стандартных отклонений, предполагая корреляции равными 100%), покажет результат, который редко или вообгце никогда не хотелось бы видеть. VAR не дает ответа на вопрос «как плохо может быть"?», а тест на стресс - дает.

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [ 100 ] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123]