Экономические науки/2. Финансы и банковское дело

Кулубеков М.Т. – к.э.н, доцент, Жанузаков Д.Д.- магистрант

Кокшетауский университет имени Абая Мырзахметова

Моделирование оценки рисковой стоимости

В условиях многообразия методических подходов и показателей, используемых для оценки рисков, новым этапом стало появление показателя VAR, являющегося достаточно универсальным, эффективным и удовлетворяющим приведенным выше критериям методом оценки [1]. Аналитические методы для оценки VAR, процедуры управления риском, основанные на понятии необходимого для покрытия риска капитала - Capital at Risk, сокращенно CAR - получили широкое распространение в качестве наилучших образцов (best practice) финансовых технологий. Так, по оценке международной ассоциации по работе с производными инструментами -ISDA - с 1995 году для оценки рисков большинство ведущих участников финансового рынка применяет основанные на VAR подходы - CVaR (Conditional Value-at-risk), SPAN (система расчета гарантийных обязательств), Shortfall. Математический аппарат для анализа по указанным подходам был разработан в 90-х гг XX в. и адаптирован преимущественно для оценки портфельных рисков на фондовом, кредитном и валютном рынках.

Value at Risk (стоимость, подверженная риску), характеризует риск, выделяя две его основные составляющие - вероятность и масштаб события, при принятом доверительном уровне потерь по рассматриваемой позиции [2].

При оценке рисковой стоимости банковского актива или пассива необходимо выявить и спрогнозировать объем финансовых потерь при неэффективном управлении ресурсной базой и совокупном влиянии факторов, лежащих в основе элементов активов банка. В связи со сказанным, считаем целесообразным и необходимым использование при оценке рисков активных и пассивных операций банка, показателя величины рисковой стоимости (Var), адаптированного к портфелям активов и пассивов.

Оценка рисковой стоимости основывается на анализе возможных изменений различных факторов риска, влияющих ресурсную базу банка, которые были выявлены на этапе идентификации рисков. Для идентификации рисков необходимо осуществить детальный анализ структуры портфелей активов и пассивов, в ходе которого выявляются основные факторы риска, непосредственно влияющие на изменение стоимости, как отдельных составляющих ресурсной базы кредитной организации, так и портфеля доходных активов. В рамках нашего исследования такими факторами будут разнообразные компоненты рисков формирования портфелей активных операций банка: кредитного, инвестиционного, валютного, расчетных операций.

Выделяют два основных методических подхода к оценке показателя VaR. Первый основан на применении аналитической зависимости функций расчета значений факторов риска, что позволяет использовать более упрощенные методы оценки. Этот подхода обычно использует дельта-нормальный метод расчета VaR. В рамках второго осуществляется непосредственное определение значений факторов риска и применяются методы исторического моделирования с расчетом факторов риска за предыдущие временные периоды, а также методы стохастического моделирования (Монте-Карло), в которых значения факторов риска моделируются на основе случайных чисел.

При оценке рисковой стоимости активных операций банка наряду с дельта-нормальным методом оценки может быть использован метод исторического моделирования, который позволяет оценить будущие возможные потери активов банка без применения дополнительных математических приближений, основываясь исключительно на прошлых значениях факторов риска.

В отличие от концепции VaR-анализа, процедуры стресс-тестирования дают возможность определять наиболее ожидаемые убытки для заданных событий, которые напрямую не входят в текущие экономические тенденции и потому слабо прогнозируются. В общем виде процедура стресс-тестирования, в рамках нашего исследования, трактуется как оценка возможного воздействия на доходприносящие операции банка ряда заданных изменений в рисковых факторах, которые соответствуют выдающимся, но вполне вероятным событиям, не поддающимся прогнозированию как, например, в рамках VaR-анализа [3].

Стресс-тестирование - является дополнительным статистическим подходом в системе оценки рисков, учитывающее существование на банковском рынке событий, которые могут резко изменить его состояние и поведение [4].

Сценарный анализ дает возможность оценивать и спрогнозировать не только вероятные потери, но и выявить волантильность активов/пассивов банка к изменению факторов риска и степень их чувствительности. Однако его результаты имеют в основном краткосрочный характер.

В отличие от методологии VaR, в рамках которой осуществляется прогнозирование изменения стоимости активов/пассивов на основании оценки текущих рыночных тенденций, стресс-тестирование позволяет предварительно задать необходимую изменчивость рискообразующих факторов, которые не характеризуются трендом текущих тенденций рынка. Это дает возможность в рамках стресс-тестирования «проиграть» все последствия гипотетических событий, оценить их вероятность и спрогнозировать конечные результаты воздействия риска на банк, проанализировать степень их катастрофичности для банка.

Совместные изменения заданных факторов риска, которые могут возникнуть в результате появления таких событий, объединяются в различные сценарии для последующего тестирования финансового потенциала региона.

Сценарии базируются:

1. На изменениях рискообразующих факторов и их изменчивости, которые имели место во время исторических кризисов или иных экстремальных событий в прошлом;

2. На вероятных изменениях рискообразующих факторов, в результате воздействия кризисов, которых не было в прошлом, но могут проявиться в будущем, вследствие высокго уровня изменчивости рыночной конъюнктуры;

3. На вероятной изменчивости рискообразующих факторов риска, в результате проявления локальных гипотетических событий, отражающих специфику функционирования конкретного банка.

Существует различные виды сценариев стресс-тестов.

Однофакторные стресс-тесты в процессе анализа чувствительности отражают влияние каждого из факторов риска на итоговую стоимость финансового портфеля. Достоинством их применения является относительная простота формирования, а недостатком – ограниченная трактовка ситуации, поскольку в стрессовых ситуациях меняются и остальные факторы риска, что в конечном итоге приводит к искаженному и некорректному результату.

Многофакторные стресс-тесты или сценарный анализ характеризуют одновременное изменение нескольких групп рискообразующих факторов. Они бывают различного типа, но наиболее применяемыми являются те, которые основаны на исторических сценариях и предполагают учет волантильности факторов риска, имевший место в прошлом. Главным их недостатком является не учет в конечном результате рыночных характеристик и институциональных структур, меняющихся со временем.

Многофакторные стресс-тесты также могут базироваться и на гипотетических сценариях, с более гибкой оценкой и включением в расчет возможных событий. Эти сценарии используются для выявления возможных ситуации, при развитии которых портфель финансовых инструментов становится более уязвимым к воздействию рисков. Гипотетические сценарии также имеют ряд модификаций. Наиболее распространенными среди финансовых организаций являются наихудшие сценарии, которые сводятся к тому, что все изучаемые факторы риска принимают свои наихудшие значения в рамках определенного временного интервала в прошлом, и на основании полученных осуществляется переоценка анализируемой финансовой базы. Несмотря на относительную простоту и привлекательность данного подхода, его главным недостатком является отсутствие (не учет) корреляции между рискобразующими факторами, что может привести к некорректным результатам. Помимо представленного подхода, выделяются еще субъективные сценарии, изменчивость рискообразующих факторов в данном случае определяется позицией экспертов и согласованностью их мнений.

Следует выделить также сценарии, которые базируются на методе Монте-Карло. Их основными преимуществами можно определить, во-первых, учет всех возможных распределений, а во-вторых, они позволяют смоделировать поведение сложной экономической системы (например, учесть меняющихся корреляцию между рискобразующими факторами). Главным недостатком данного подхода ограничивающим его распространение является являются сложность расчетов и необходимость наличия специальных навыков, оборудования и программного обеспечения для реализации.

Литература

1 Риск-менеджмент в коммерческом банке./ред. И.Ларионова. - М.: КноРус,2016. - 456 с.

2 Морсман Э.М. Управление кредитным портфелем (перевод с английского). - М.: Альпина Бизнес Букс, 2010. - 208 с.

3 Новиков И.А. Стратегия управления банковскими рисками.- Алматы: Экономика,- 1998.- 347 с.

4 Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. М.: ЮНИТИ,- 2000.- 478 с.