К.т.н., доцент Гадецкая 3. М., Мацола А.В.

Черкаський Національний Університет ім. Б. Хмельницького

Аналіз валютної позиції банку АТ «Укрексімбанк» методом Монте-Карло

Функціонування більшості фінансових установ України тісно пов’язане з виконанням значних обсягів валютних операцій і тому природно виникає задача поглибленого аналізу і менеджменту можливих валютних ризиків.

Одним з найбільш популярних вимірників валютного ризику є VAR (Value–at–risk), який можна визначити як максимально можливий збиток для даного портфеля позицій в межах інтервалу відомої упевненості в деякому тимчасовому відрізку. Одним з методів оцінки VaR, успішність використання якого, підтверджує світова практика банківського ризик-менеджменту є метод Монте-Карло [4].

Можна виділити такі переваги цього методу:

- передбачає моделювання великої кількості сценаріїв зміни цін на активи та повну переоцінку відкритих позицій банку.

- передбачає використання будь-якого розподілу імовірностей на відміну від параметричних методів, що базуються на нормальному розподілі.

- через можливість моделювання великої кількості траєкторій цін, Монте-Карло дає можливість моделювання несподіваної поведінки ринків – трендів, кластерів високої чи низької волатильності, мінливих кореляцій між факторами ризику, сценаріїв розвитку ситуації тощо.

В роботі проведено дослідження, що полягає в аналізі особливостей використання методу Монте-Карло для оцінки VaR українськими банками на прикладі АТ «Укрексімбанк», який спеціалізується на обслуговуванні експортно-імпортних операцій і має великий досвід роботи у сфері міжнародних розрахунків.

3а ретроспективними даними динаміки валютних курсів з глибиною 125 днів, за період від 04.01.2013 р. по 04.07.2013 р., розраховуються темпи зростання валютних курсів. Темпи зростання цін на фінансові активи характеризують інтенсивність їх зміни і є випадковими величинами, розподіл яких близький до нормального. Далі визначають параметри розподілу темпів зростання курсів валют: математичне сподівання Ха та стандартне відхилення, або волатильність σ (рис. 1).

Рис.1. Визначення параметрів розподілу темпів зростання валютних курсів.

За допомогою датчика випадкових чисел генеруються нормально-розподілені випадкові числа ε з математичним сподіванням, рівним Ха і стандартним відхиленням σ. Потім отриманими випадковими числами ε заповнюється таблиця, розміри якої залежать від кількості сценаріїв. Наступними кроками є розраховування траєкторії моделюючих цін та здійснення переоцінки вартості портфеля. Кожна траєкторія - це сценарій, який визначає ціну на останньому кроці, виходячи з існуючої ціни [1].

Валютний ризик оцінюється за допомогою валютної позиції банку, яка визначається як співвідношення балансових та позабалансових вимог і зобов'язань банку в кожній іноземній валюті та в кожному банківському металі. Відкрита позиція є короткою, якщо обсяг зобов'язань за проданою валютою та банківськими металами перевищує обсяг вимог, і довгою, якщо обсяг вимог за купленою валютою та банківськими металами перевищує обсяг зобов'язань. Існування валютного ризику пов'язано із діяльністю банків на валютних ринках, яка полягає в управлінні активами та пасивами в іноземній валюті та в банківських металах. Валютна позиція АТ "Укрексімбанк" наведена в табл.1 [5].

Таблиця 1[5]

Валютна позиція АТ "Укрексімбанк" щодо основних валют, тис. грн

Розрахунок траєкторії моделюючих цін та здійснення переоцінки вартості портфеля виконуються визначену кількість разів (наприклад, 1000). Отримані 1000 значень ΔV сортуються від найбільшого до найменшого (від самого більшого приросту до самого більшого збитку) (табл. 3). Згідно з бажаним рівнем довіри (1-а) ризик-менеджер може визначити VaR як такий максимальний збиток, який не перевищуватиметься у 1000 (1-а) випадках, якщо розглядати 1000 сценаріїв, тобто VaRдорівнює абсолютній величині зміни з номером, рівним 1000(1-а).

Таблиця 2

Найменші та найбільші значення переоцінки вартості валютного
портфеля банку АТ "Укрексімбанк", тис. грн.

Щоб коректно змоделювати VaR для портфеля активів, слід урахувати кореляцію між курсами валют. У табл.4 наведена кореляційна матриця для оглянутих валют.

Таблиця 3

Кореляційна матриця курсів валют

Отже, з табл.4 спостерігаємо, що найбільш тісний зв'язок між валютами EURі GBP- 0,898699, та між EURі CHF- 0,896396. Найменш тісний зв'язок у валют USDі JPY- 0,242498.

Оскільки VaR- величина максимально можливих втрат, то втрати у вартості даного портфеля банку за певний період часу із заданою вірогідністю не перевищать цієї величини, тобто найбільший збиток, представлений у табл.3, і буде максимально можливим рівнем втрат з вірогідністю 95 % у вартості визначеного портфеля за певний період часу.

Таким чином, розрахунки за методом Монте-Карло значно сприяють підвищенню точності та адекватності VaR-оцінок. Застосування методу Монте-Карло потребує наявності відповідних статистичних програмних засобів та проведення великої кількості розрахунків. Він є складним у розрахунку та важким для розуміння керівництва банку, але його перевагою є те, що застосування даного методу дає можливість отримати точні результати в умовах стабільної економічної ситуації на коротко- та середньострокових проміжках часу.

Література

1. Білань Н. С. Оцінювання ризику валютної позиції банку за методом Монте-Карло / Н. С. Білань // ВІСНИК ЖДТУ. – 2010. – № 1(51). – С. 254–257.

2. Донець Л.І., Економічні ризики та методи їх вимірювання: навчальний посібник [Teкст] / Л.І. Донець. – К.: Центр навчальної літератури, 2006. – 312 с. – ISBN 966-364-279-3.

3. Кобелєв М. П. Управління валютною позицією банку за методом Монте-Карло. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.repository.hneu.edu.ua/jspui/bitstream.pdf

4. Value–at–risk (VAR) [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://www.riskcontrol.ru/riskmvar

5. Офіційний сайт АТ "Укрексімбанк". [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www.eximb.com/ukr/about/.