9. Прогнозирование рисков.

Риск как финансовая и экономическая категория.

Риск как финансовая категория связан с вероятностью потерь финансовых ресурсов (т.е. денежных средств). Такие риски подразделяются на 2 вида: риски, связанные с покупательской способностью денег, и риски, связанные с вложением капитала (инвестиционные риски).

Риск как экономическая категория связан с формированием ресурсов, капитала, доходов и финансовых результатов предприятия, характеризуется возможными денежными потерями в процессе осуществления экономической деятельности. Другими словами, риск как экономическая категория описывает вероятность потерь в результате неопределенности, что может привести к наступлению непредвиденных или неблагоприятных для экономической деятельности обстоятельств.

Способы измерения риска.

Абсолютныемеры риска: Какими будут потери моего портфеля при некотором движении рынка? - волатильность, чувствительность,VaR, стресс-тесты.

Относительныемеры риска: Какими будут потери моего портфеля в сравнении с потерями бенчмарка при некотором движении рынка? - меры относительной волатильности:tracking-error,Beta.

Выделяются два этапа оценки риска: качественный и количественный.

Задачей качественного анализа риска является выявление источников и причин риска, этапов и работ, при выполнении которых возникает риск, то есть:

- определение потенциальных зон риска;

- выявление рисков, сопутствующих деятельности предприятия;

- прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.

На этапе количественного анализа риска вычисляются числовые значения величин отдельных рисков и риска объекта в целом. Также выявляется возможный ущерб и дается стоимостная оценка от проявления риска завершающей стадией является выработка системы антирисковых мероприятий и расчет их стоимостного эквивалента.

Наиболее распространенными методами количественного анализа риска являются статистические, аналитические, метод экспертных оценок, метод аналогов.

Концепция VaR как прогнозной меры риска.

VaR- максимальный убыток, которому может подвергнуться портфель, учитывая временной интервал и доверительный интервал (вероятность). Это величина потерь, которая не будет превышена с вероятностьюXиз ста, в течении последующихnдней.

Преимущества:

-дает релевантную информацию с точки зрения определения термина «риск»: величина потенциального убытка.

-простота представления и интерпретирования: один показатель.

-общие стандарты измерения (расчетов) среди различных финансовых институтов, а в контексте отдельного финансового института - единые принципы расчетов для различных направлений.

Ограничения:

-расчеты могут быть достаточно сложными, требующими значительных вычислительных ресурсов.

-полученные результаты не описывают риск сам по себе.

-не предоставляют информацию о максимально возможных потерях: т.е. не отвечают на вопрос, насколько реальные потери могут превысить величину VaR?

Подходы к расчету VaR: параметрический (в т.ч. приближенный), исторический, имитационный.

Исторический VaR- одна из самых распространенных оценок величиныVaR, основанная на исторических наблюдениях. Методология напрямую полагается на изменения в прошлом для оценки распределения будущих изменений.

Характеристики:

-адаптирована для опционных продуктов;

- более простая с точки зрения вычислительных ресурсов;

-не требует предположений о статистическом распределении факторов риска;

Рассчитывается в несколько этапов:

-изначально выбираются риск-факторы(RF), которые позволяют производить оценку портфеля (MtM);

-создается историческая база данных с историей значений риск-факторов

Параметрический VaR - подразумевает аналитическое получение требуемой оценки риска на основе статистической модели финансового результата по портфелю.

Особенности:

-предположение о нормальном распределении изменений стоимостей портфеля;

-относительная простота концепции (модели);

-быстрота вычислений (эффективно с точки зрения временных ресурсов);

-более качественно анализируются последние движения в ценах.

Имитационный VaR- это процедура, с помощью которой математическая модель какого-либо финансового показателя подвергается ряду имитационных прогонов на компьютере. Наиболее распространенным методом имитационного моделирования является метод Монте-Карло.

Принципы:

-этот метод рассчитывается на базе изучения зависимостей и влияния различных факторов риска (RF) на цены портфеля;

-расчеты по этому методу зависят от корреляций между различными риск-факторами.

Прогнозирование экстраординарных рисков посредством стресс-тестирования.

Стресс-тестирование заключается в измерении риска в экстремальных условиях, для того чтобы было можно изучить максимальные потери в кризисных условиях.

Виды:

Исторические стрессы:

-идея заключается в том, чтобы воспроизвести экстремальные значения, которые уже наблюдались в прошлом.

-шоки различных риск-факторов учитываются/оцениваются так, что мы можем точно повторить все прошлые изменения в риск-факторах на новых портфелях.

Гипотетические стрессы:

-это симуляции задаются экономистами, и их целью является воспроизведение экстремальных условий рынка.

-последствия этих «виртуальных» кризисов анализируются для того, чтобы лучше понимать влияние этих «виртуальных» кризисов на позиции портфеля.

Неблагоприятные стрессы:

-основываются на таких особо неблагоприятных значениях риск-факторов, которые применяются для оценки и анализа текущего портфеля.

-последовательные проверки воздействия сценариев на портфель осуществляются таким образом, что учитываются направления открытых позиций в портфеле(короткие/длинные), и каждый рассматриваемый сценарий строится таким образом, что несет в себе экономический смысл для рассматриваемого портфеля/позиции.

Расчет VaR инвестиционного проекта по результатам анализа чувствительности.

Недостатком метода оценки рисков VaRявляется то, что он игнорирует очень многие значительные детали, необходимые для реального представления рисков.VaRне учитывает, какой вклад в риск вносит рынок, какие структурные изменения портфеля увеличивают риск, а также какие инструменты хеджирования контролируют специфический риск.

Благодаря анализу чувствительности можно получить ответы на эти вопросы. VaRориентируется на ожидаемый уровень достоверности (90, 95 … 99%), именно анализ чувствительности позволяет анализировать поведение портфеля в условиях реализации вероятности оставшихся 10…1% событий.