3. Стратегические индикаторы рынка ценных бумаг

“К основным индикаторам конъюнктуры биржевого рынка ценных бумаг относятся следующие:

1. Торговое сальдо, т.е. разница между объемом продаж и покупок ценных бумаг – свидетельствует об уровне покупательской способности;

2. Объем реализации, т.е. общий объем продаж ценных бумаг – служит индикатором стабильности рынка ценных бумаг и общей экономической активности;

3. Объем промышленного производства – даёт представление об уровне выпуска продукции предприятиями в предыдущем периоде и показывает степень интенсивности экономических спадов и бумов;

4. Валовой национальный продукт (ВНП) – отражает совокупную стоимость конечных товаров и услуг, произведённых за конкретный период времени

(обычно за год), и подтверждает данные о направлении и размерах экономических изменений;

5. Индекс потребительских цен – определяет уровень инфляции и является решающим фактором для установления цен на боны, облигации и другие ценные бумаги.”

4. Организация финансирования деятельности на рынке ценных бумаг

5. Методология var на рцб

VAR как оценка риска. Value at Risk, или Стоимость, подверженная риску, оценивает риск, объединяя две его базовые характеристики - вероятность и масштаб события - в качестве максимально возможной при принятом доверительном уровне величине потерь по рассматриваемой позиции.

Итоговая величина риска, по сути, формируется двумя источниками – уровнем подверженности риску (т.е. распределением вероятности возможных исходов) базового инструмента и величиной позиции – VAR-оценка риска в форме возможных при заданном вероятностном (доверительном) уровне потерь по позиции сводит их в единый показатель.

Таким образом, при анализе по методологии VAR исключаются из рассмотрения:

ожидаемые потери, т.е. потери, которые будут понесены при наиболее вероятном варианте развития событий, учитываемые при формировании резервов на возможные потери, а также в рамках рыночной цены (с учетом динамики данного показателя);

исключительные потери, т.е. потери, вероятность которых выходит за пределы принятого доверительного уровня, анализируемые в рамках отдельного направления анализа рисков – стресс-тестирования.

В качестве оценки риска по методологии VAR применяются основные классические подходы, а именно:

метод исторического моделирования;

метод параметрической оценки, наиболее распространенный в форме вариационно-ковариационной модели;

метод статистических оценок Монте-Карло.

Перспективным направлением развития методологии VAR представляется использование технологий искусственного интеллекта, основанных на нейронных сетях. Если в стандартных моделях пользователь задает ряд гипотез и законов, на основе которых формализованным, более или менее стандартным образом формируются исходы

VAR — это статистический подход, и основным понятием в нем является распределение вероятностей, связывающее все возможные величины изменений рыночных факторов с их вероятностями. Методология VAR обладает рядом несомненных преимуществ: она позволяет измерить риск в терминах возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения; позволяет измерить риски на различных рынках универсальным образом; позволяет агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о количестве позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиций.

VAR — это статистическая оценка максимальных потерь заданного портфеля финансовой организации при заданном распределении рыночных факторов за данный период времени во всех случаях за исключением заданного малого процента ситуаций.

Полное определение VAR может быть сформулировано как максимально возможная при принятом доверительном уровне величина потерь по сравнению с наиболее вероятным вариантом развития событий.

Вычисление

Для вычисления VAR необходимо определить ряд базовых элементов, влияющих на его величину. В первую очередь это вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменения цен входящих в портфель активов. Понятно, что для его построения необходима некоторая статистика по поведению каждого из этих активов во времени. Если предположить, что логарифмы изменений цен активов подчиняются нормальному гауссовскому закону распределения с нулевым средним, то достаточно оценить только волатильность (т. е. стандартное отклонение). Однако на реальном рынке предположение о нормальности распределения, как правило, не выполняется. После задания распределения рыночных факторов необходимо выбрать доверительный уровень (confidence level), то есть вероятность, с которой наши потери не должны превышать VAR. Затем надо определить период поддержания позиций (holding period), на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях известно, что VAR портфеля пропорционально квадратному корню из периода поддержания позиций. Поэтому достаточно вычислить только однодневное VAR. Тогда, например, четырехдневное VAR будет в два раза больше.

Кроме того, если в портфеле содержатся сложные производные инструменты (например, опционы), надо выбрать функцию их ценообразования в зависимости от параметров рынка. Наконец, необходимо определить корреляционные связи между различными рыночными факторами. Последнее представляется весьма важным. В самом деле, если портфель состоит из 1000 проданных фьючерсов на ГКО с исполнением в ноябре и 1000 купленных фьючерсов на тот же выпуск ГКО с исполнением в декабре того же года, ясно, что предполагаемые величины потерь у такого портфеля малы, так как цены фьючерсов сильно коррелируют и с большой вероятностью будут изменяться синхронно.

Пример, поясняющий понятие VAR, приведен на рис. 1. Кривая на рисунке задает распределение вероятностей прибылей и потерь для заданных портфеля и периода поддержания позиций. Заштрихованная светлым область соответствует выбранному доверительному уровню (97,5%) в том смысле, что ее площадь составляет 97,5% от общей площади под кривой. VAR представляет собой величину возможных потерь, отвечающих заданному доверительному уровню.

Итак, после того как обозначены все базовые элементы, можно обратиться непосредственно к вычислению Value-at-Risk. Существуют три основных метода вычисления VAR: аналитический (иначе называемый методом вариации-ковариации), историческое моделирование и статистическое моделирование (метод Монте-Карло).

Аналитический метод

Этот метод требует только оценки параметров распределения рыночных факторов при явном предположении о его нормальности. Оценив некоторым образом стандартные отклонения логарифмов изменений цен для каждого из входящих в портфель активов, вычисляем VAR для них путем умножения стандартных отклонений на соответствующий доверительному уровню коэффициент (например, для уровня 97,5% он равен 1,96). Полное вычисление VAR портфеля требует знания корреляционных связей между активами.

Аналитический метод прост в реализации и позволяет быстро (возможно, даже в режиме реального времени) вычислять VAR практически на любых компьютерах. Однако он обладает рядом существенных недостатков. В частности, приходится опираться на весьма сомнительную гипотезу о стационарном нормальном распределении, что делает метод мало пригодным для современных российских условий. Кроме того, метод не лучшим образом применим для портфелей, содержащих опционы.

Историческое моделирование

Этот метод является непараметрическим и основан на весьма понятном предположении о стационарности рынка в ближайшем будущем. Выбирается период времени (например, 100 торговых дней), за который отслеживаются относительные изменения цен всех входящих в сегодняшний портфель активов. Затем для каждого из этих изменений вычисляется, насколько изменилась бы цена сегодняшнего портфеля, после чего полученные 100 чисел сортируются по убыванию. Взятое с обратным знаком число, соответствующее выбранному доверительному уровню (например, для уровня 99% необходимо взять число с номером 99), и будет представлять собой VAR портфеля. У метода есть безусловные преимущества — он не требует серьезных упрощающих предположений и способен улавливать весьма неординарные события на рынке. Есть, однако, и недостатки, наиболее существенный из которых — исключительная неустойчивость по отношению к выбору предыстории.

В самом деле, пусть портфель состоит только из одного фьючерса на доллар США. Пусть из доступных нам 200 дней предыстории в течение первых 100 волатильность изменений цен фьючерса была равна 1%, а в течение последующих 100 — в десять раз меньше. Ясно, что выбрав в качестве предыстории последние 100 дней, мы получим для нашего портфеля значение VAR в несколько раз меньшее, чем при выборе всей доступной предыстории. Какое значение верно? Вопрос остается открытым, а ответ на него потребует дополнительных гипотез о текущем состоянии рынка.

Статистическое моделирование

Это метод основан на моделировании случайных процессов с заданными характеристиками. В отличие от исторического моделирования в методе Монте-Карло изменения цен активов генерируются псевдослучайным образом в соответствии с заданными параметрами. Имитируемое распределение может быть в принципе любым, а число сценариев весьма большим (до нескольких десятков тысяч). В остальном метод аналогичен историческому моделированию. Метод Монте-Карло отличается высокой точностью и пригоден практически для любых портфелей, но его применение требует определенной математической подготовки специалистов и достаточных компьютерных ресурсов.

Вообще говоря, сложно рекомендовать один из методов вычисления VAR. Выбирая, какому из них отдать предпочтение, необходимо учитывать макроэкономическую ситуацию, а также цели и задачи конкретной организации. В качестве примера опишем применение методологии VAR при управлении рисками биржевого срочного рынка.

Применение VAR для управления рыночным риском

Применение методологии VAR позволяет в целом решить задачу измерения рыночного риска. Но помимо того, что рыночный риск необходимо правильно измерить, необходимо также научиться управлять им. Управление рыночным риском представляет собой действия по минимизации риска и защите от него. Управление рыночным риском должно включать в себя следующие процедуры:

измерение рыночного риска для заданного портфеля (вычисление VAR);

решение вопроса о приемлемости возможных потерь (в размере VAR);

возможное изменение портфеля с целью минимизации его VAR (например, хеджирование своих позиций при помощи срочных инструментов);

резервирование капитала в размере не меньшем VAR для покрытия возможных потерь.