Управление рисками на предприятии не может быть совокупностью моментных действий. В любом случае это целый процесс направленных действий. Более того, процесс риск-менеджмента должен быть частью общего управления бизнесом для достижения результата.

Как таковой процесс управления рисками включает в себя определенный набор этапов. Следует учесть, что в практике эти этапы реализуются не обязательно в строгой последовательности, а могут выполняться и параллельно. Общая схема риск-менеджмента представлена на рисунке 4.1.

Как видим на данном рисунке, существует общая последовательность действий, отражающая логику процесса управления риском (жирные стрелки). Кроме этого, есть обратные связи между этапами, т. е. на любом из них можно вернуться на предыдущий. На последнем этапе, как мы далее увидим, производится общая оценка и анализ произведенного процесса. Результаты этого этапа будут учтены при дальнейшей реализации каждого этапа процесса риск-менеджмента. Это показывают стрелки справа.

На 3 – м этапе принимаются решения об используемых методах управления рисками, что может затребовать уточнение информации о рисках (этап 1) или определить схему процесса мониторинга (этап 5).

Итак, такова логика последовательности реализации этапов управления риском на предприятии. Теперь рассмотрим каждый из этих этапов несколько подробнее.

Этап 1. Идентификация и анализ риска. Под идентификацией рисков понимают выявление рисков, их специфику, обусловленную природой и другими характерными чертами рисков, выделение особенностей их реализации, включая изучение размера экономического ущерба, а также изменение рисков во времени, степень взаимосвязи между ними и изучение факторов, влияющих на них. Этот процесс подразумевает определение следующих моментов:

источники неопределенности и риска;

последствия реализации риска;

источники информации;

численное определение риска;

взаимное влияние рисков друг на друга.

На данном этапе, прежде всего, создается информационная база для реализации дальнейшего процесса управления рисками: сведения о риске и его последствиях, величине экономического ущерба, количественная оценка параметров риска и т. д. Дополнительно следует отметить, что идентификация и анализ риска не является единовременно выполняемым комплексом действий. Скорее он представляет собой непрерывный процесс, осуществляемый на протяжении всего алгоритма риск-менеджмента.

Этап 2. Анализ альтернатив управления риском. Существует целый набор разнообразных методов, позволяющих снизить степень риска и величину ущерба. На данном этапе эти методы рассматриваются и анализируются применительно к конкретной ситуации. Т. е. менеджер решает, как можно снизить риск, потери в случае наступления рисковой ситуации, ищет источники покрытия этого ущерба.

Сами по себе методы риск-менеджмента достаточно разнообразны. Это связано с неоднозначностью понятия риска и наличием большого числа критериев их классификации. В следующем разделе данной главы мы более подробно рассмотрим основные методы, а здесь ограничимся лишь кратким их обзором.

Во – первых, подходы к управлению рисками можно сгруппировать как методы минимизации негативного влияния неблагоприятных событий следующим образом.

Уклонение от риска (Risk elimination) – это набор мероприятий, приводящих к полному избеганию влияния неблагоприятных последствий рисковой ситуации.

Сокращение риска (Risk reduction, Risk mitigation) – это действия, приводящие к уменьшению ущерба. В данном случае фирма принимает риски на себя (Risk retention, Risk assumption).

Передача риска (Risk transfer) – это меры, позволяющие переложить ответственность и возмещение возникающего вследствие наступления рисковой ситуации ущерба на другого субъекта.

С другой точки зрения, методы управления рисками можно классифицировать по соотношению времени осуществления управляющих мероприятий и наступления рисковой ситуации.

Дособытийные методы управления рисками – осуществляемые заблаговременно мероприятия, направленные на изменение существенных параметров риска (вероятность наступления, размеры ущерба). Сюда можно отнести методы трансформации рисков (Risk control, Risk control to stop losses), которые связаны, в основном, с препятствованием реализации риска. Обычно эти методы ассоциируются с проведением превентивных мероприятий.

Послесобытийные методы управления рисками – осуществляемые после наступления ущерба и направленные на ликвидацию последствий. Эти методы направлены на формирование финансовых источников, используемых для покрытия ущерба. В основном это методы финансирования риска (Risk financing, Risk financing to pay for losses).

В графическом виде обе приведенные здесь классификации представлены на рисунке 4.2.

Этап 3. Выбор методов управления риском. Здесь менеджер формирует антирисковую политику для фирмы, а также политику, направленную на снижение степени неопределенности в ее работе. Основные вопросы, на которые необходимо обратить внимание, сводятся к следующим:

выбор наиболее эффективных методов управления рисками;

определение влияния выбранной программы на совокупный риск в деятельности организации.

В сути своей, выбор методов управления рисками сводится к расчету экономико – математической модели, где критериями и ограничениями выступают экономические и вероятностные характеристики риска (определенные на первом этапе процесса риск-менеджмента). Однако здесь могут добавляться и другие параметры, например, технические или социальные.

При разработке системы риск-менеджмента менеджер должен учитывать, прежде всего, принцип ее результативности. Он заключается в том, что управляющие воздействия должны акцентироваться не на все риски, а на, в первую очередь, на те, которые оказывают наибольшее влияние на деятельность компании. В условиях, скажем, бюджетных ограничений, наиболее незначительные риски должны отбрасываться с целью экономии ресурсов (пассивная стратегия). В тоже время, за счет освобожденных средств, проводится интенсивная работа с более серьезными рисками (активная стратегия).

Результат данного этапа – программа управления рисками на предприятии. Она представляет собой детальное описание мероприятий, которые необходимо предпринять, ресурсное и информационное обеспечение, критерии определения эффективности программы, распределение ответственности и др.

Этап 4. Исполнение выбранного метода управления риском. Здесь непосредственно реализуется программа, разработанная на предыдущем этапе. Вопросы, которые решаются на данном этапе, касаются технической специфики принимаемых решений. Основные из них – это следующие:

конкретные мероприятия, которые следует реализовать;

сроки исполнения этих мероприятий;

источники и состав ресурсов, необходимых для осуществления этой работы;

определение ответственных лиц.

Таким образом, устраняются противоречия и двусмысленность в планировании и контроле исполнения программы управления риском.

Этап 5. Мониторинг результатов и совершенствование системы управления риском. Данный этап реализует обратную связь в системе управления рисками. Первая задача этой связи заключается в определении общей эффективности функционирования системы в целом. Кроме того, выделяются узкие места и слабые стороны риск-менеджмента на предприятии.

Вторая задача – анализ реализованных за период рисков. Здесь следует выявить причины их реализации и связанные с этим изменения программы управления риском, если таковые требуются.

Как следует из названия этапа, он направлен не только на наблюдение за процессом риск-менеджмента, но и на выявление тех усовершенствований, которые могут повысить эффективность работы данной системы. Таким образом, к указанным задачам можно добавить следующие вопросы, которых касается менеджер при реализации данного этапа:

вклад каждого реализованного мероприятия в общую эффективность системы;

возможные коррективы в составе этих мероприятий;

гибкость и эффективность системы принятия решений.

Помимо всего прочего, на данном этапе происходит пополнение информационной базы о рисках. Обновленная информация используется на следующем цикле процесса риск-менеджмента.

Особенностью расчетов эффективности на данном этапе является учет гипотетических потерь. Это связано с тем, что за анализируемый период риски могли вообще не реализовываться, а расходы на функционирование системы управления рисками осуществляется в любом случае. Если учитывать только реальные потери, то в некоторых случаях соотношение потерь и затрат будет говорить о нулевой эффективности работы системы риск-менеджмента. Однако отсутствие потерь может служить свидетельством, как раз, высокой ее эффективности.

Основная цель оценки эффективности реализованных мероприятий заключается в адаптации их системы к изменяющейся внешней среде. Ее достижение осуществляется, прежде всего, через следующие изменения.

Замена неэффективных мероприятий более эффективными (в рамках существующих ограничений).

Изменение организации исполнения программы управления риском.

Последние десятилетия мировая экономика регулярно попадает в водоворот финансовых кризисов. 1987, 1997, 2008 чуть не привели к коллапсу существующей финансовой системы, именно поэтому ведущие специалисты начали разрабатывать методы, с помощью можно контролировать неопределенность, господствующую в финансовом мире. В Нобелевских премиях последних лет (полученных за модель Блэка-Шоулза, VaR, и т.д.) отчетливо прослеживается тенденция к математическому моделированию экономических процессов, попыткам предсказать поведение рынка и оценить его устойчивость.

Сегодня я постараюсь рассказать о наиболее широко применяемой методике предсказаний потерь - Value at Risk (VaR).

Понятие VaR

Понятное экономисту объяснение VaR звучит следующим образом: «Выраженная в денежных единицах оценка величины, которую не превысят ожидаемые в течение данного периода времени потери с заданной вероятностью». По-сути, VaR - это величина потерь по инвестиционному портфелю за фиксированный промежуток времени, в случае, если случится некоторое не благоприятное события. Под «не благоприятными событиями» можно понимать различные кризисы, слабо предсказуемые факторы (изменения в законодательстве, природные катаклизмы, ...), которые могут повлиять на рынок. В качестве временного горизонта, обычно выбирают один, пять или десять дней, в силу того, что на больший срок предсказать поведение рынка крайне сложно. Уровень допустимого риска (по-сути доверительный интервал) берется равным 95% или 99%. Также, конечно, фиксируется валюта, в которой мы будем измерять потери.
При вычислении величины предполагается что рынок будет вести себя «нормальным» образом. Графически это значение можно проиллюстрировать так:

Методы расчета VaR

Рассмотрим наиболее часто применяемые методы вычисления VaR, а так же их преимущества и недостатки.

Историческое моделирование

При историческом моделировании мы берем уже известные из прошлых измерений значения финансовых колебаний для портфеля. К примеру, у нас есть поведение портфеля на протяжении предыдущих 200 дней, на основе которых мы решаем вычислить VaR. Предположим, что на следующий день финансовый портфель будет вести себя также, как в один из предыдущих дней. Таким образом, мы получим 200 исходов на следующий день. Далее, мы допускаем, что случайная величина распределена по нормальному закону, основываясь на этом факте, мы понимаем, что VaR - это один из перцентилей нормального распределения. В зависимости от того, какой уровень допустимого риска мы взяли, выбираем соответствующий перцентиль и, как следствие, получаем интересующие нас значение.

Недостатком этого метода является невозможность построения предсказаний по портфелям, о которых у нас нет сведений. Также может возникнуть проблема, в случае, если составляющие портфеля существенно изменятся за короткий промежуток времени.

Хороший пример вычислений можно найти по следующей ссылке .

Метод ведущих компонент

Для каждого финансового портфеля можно вычислить набор характеристик, помогающих оценить потенциал активов. Эти характеристики называются ведущими компонентами и, обычно, представляют собой набор частных производных от цены портфеля. Для вычисления стоимости портфеля обычно используется модель Блэка - Шоулза , о которой я постараюсь рассказать в следующий раз. В двух словах, модель представляет собой зависимость оценки европейского опциона от времени и от его текущей стоимости. Основываясь на поведении модели мы можем оценить потенциал опциона, анализируя функцию классическими методами математического анализа (выпуклость/вогнутость, промежутки возрастания/убывания и т.д.). Базируясь на данных анализа, VaR рассчитываются для каждой из компонент и результирующее значение строиться, как комбинация (обычно взвешенная сумма) каждой из оценок.

Естественно, это не единственные методики вычисления VaR. Существуют как простые линейные и квадратичные модели предсказания цены, так и достаточно сложный метод вариаций-ковариаций, о которых я не рассказал, но интересующиеся смогут найти описание методик в нижеприведенных книгах.

Критика методики

Важно отметить, что при подсчете VaR принимается гипотеза о нормальном поведении рынка, однако, если бы это допущение было верным, крисизы случались бы раз в семь тысяч лет, но, как мы видим, это абсолютно не верно. Нассим Талеб, известный трейдер и математик, в книгах «Одураченные случайностью» и «Черный лебедь» подвергает существующую систему оценки рисков жесткой критике, а также предлагает свое решение, в виде использования другой системы расчета рисков, базирующейся на логонормальном распределении.

Несмотря на критику, VaR вполне успешно используется во всех крупнейших финансовых институтах. Стоит отметить, что данный подход не всегда применим, в силу чего, были созданы другие методики со схожей идеей, но другим методом расчета (например, SVA).

С учетом критики были разработаны модификации VaR, основанные либо на других распределениях, либо на других методиках расчетов на пике Гауссовой кривой. Но об этом я постараюсь рассказать уже в другой раз.

Если разделить факторы, подлежащие анализу, на первичные и вторичные, окажется, что в каждом бизнесе есть великое множество как тех, так и других. Понятное дело, что все их мало кто знает. Поэтому в начале 1990-х гг. руководство банка J. P. Morgan дало своим «рисковикам» задание найти некий формат, который легко понять и который агрегировал бы и унифицировал первичные и вторичные риски в разных областях бизнеса. Так и возникла оценка Value-at-Risk, более известная как VaR. Сегодня это стандартный инструмент контроля за риском.

Профиль доходов и риска у некоторых финансовых инструментов распределяется линейно. Допустим, вы купили акцию, и на единицу изменения ее цены результат вашей позиции будет меняться на одно и то же количество единиц. Это пример первичного риска. Изменения цен производных инструментов тоже в основном зависят от изменения цен базовых активов (в нашем примере акций). Однако они также чувствительны к изменениям и других переменных, которые мы обсуждали в главе по опционам, например к изменениям волатильности и процентных ставок, а также изменениям времени. Это некие вторичные переменные. Из-за них цены производных инструментов не изменяются линейно по отношению к цене базового актива.

Наверное, перед менеджментом не встал бы вопрос о создании VaR, если бы не появились производные инструменты, например опционы, цена которых нелинейно зависит от определяющих ее переменных. Важно, чтобы читатель поверил, что портфель кредитов - это тот же портфель опционов, только на кредиты. Детали мы обсудим позже, а в этой главе продемонстрируем принципы работы, возможности и ограничения модели на более простом активе.

Следует отметить роль корреляции в построении отчетов. Менеджменту крупного банка нужно два-три простых отчета об огромном количестве разных позиций в разных продуктах. Если «загнать» их все в одну модель, то даже при сегодняшних компьютерных скоростях обработка данных займет слишком много времени. Проще отталкиваться от неких базовых активов и дополнять их матрицей корреляций с другими активами, даже если позиций мало, как в примере, где вы купили акции «ЛУКОЙЛа» и продали акции «Роснефти». Система должна оценить корреляцию и предположить, сколько вы можете потерять, если цены поведут себя не так, как вы ожидали. Если корреляцию не оценить и рассматривать риски двух акций как независимые, вы фактически завысите их, так как на практике большую часть времени они движутся в одном направлении. Нахождение статистически обоснованного размера потенциальных максимальных потерь как раз и является основной задачей Value-at-Risk. Этот термин переводится как стоимостная мера риска.

Точнее, VaR - это максимальная сумма:

• неизменной позиции;
• в течение данного периода времени (стандартный горизонт составляет от одного до десяти дней);
• для заданной предполагаемой волатильности;
• для заданного уровня доверия (количества стандартных отклонений от средней величины).

Основными вариациями в построении VaR являются оценка ожидаемой волат ильности и количество стандартных отклонений. Первый параметр нужен, чтобы понять наиболее вероятную оценку потерь, которую можно ожидать в течение 2/3 заданного отрезка времени. Второй - максимум отклонения в течение 1/3 времени.

Волатильность, или изменчивость цен, в статистике называют «стандартным отклонением». В моделях используют нашего старого знакомца ожидаемую волатильность, которая рассчитывается как предполагаемый (ожидаемый) разброс между ценами закрытий в течение данного периода времени.

Примеры расчета VaR

Предположим, что вы продали опцион на повышение цены акции Х (опцион колл на акцию Х). Теперь ваш портфель состоит из одного проданного колла, цена акции - 100,0, цена исполнения - 100,0, ожидаемая волатильность - 19,1%, исполнение колла (заданный период) через 30 дней. Волатильность 19,1% предполагает, что в течение одного дня отклонение рыночной цены акции (однодневное стандартное отклонение) составит примерно ±1% в течение 2/3 рассматриваемого периода (30 дней).

Сколько же стандартных отклонений правильно использовать для подсчета VaR? Иными словами, как уловить движение цен в оставшейся 1/3 временного горизонта, которое превысит ожидаемую рынком волатильность? Большинство изучавших статистику знают, что представляет собой кривая нормального распределения, и тот факт, что при нормальном распределении под три стандартных отклонения подпадает 99% событий. Но на практике это значение скорее составляет четыре стандартных отклонения (таблица. 1), поэтому именно их стоит использовать для улавливания движений, необъясненных нормальным распределением.

Таблица 1. Переоценка опциона (см. пример) при изменении цены базового актива (на следующий день)

Стоимость базового актива - не единственное значение, меняющееся в пределах временного горизонта. Цена ожидаемой волатильности опциона может падать или подниматься. Соответственно, модель должна тестироваться для разных уровней ожидаемой волатильности.

Например, модель может ограничить изменения волатильности в размере 15%. Это означает, что если на данный момент ожидаемая волатильность составляет 19,1%, то на следующий день она будет в пределах {16,61%, 21,97%}. Давайте переоценим наш портфель, учитывая новые ограничения (таблицы 2 и 3).

Таблица 2. Переоценка опциона при изменении волатильности (на следующий день)

Сопоставляя эти данные, можно осуществить поиск по сетке значений, которая определяет стоимость портфеля в интервалах, начиная от неизменных и заканчивая экстремальными за рассматриваемый период (на следующий день).

Таблица 3. Переоценка опциона при изменении как цены базового актива, так и волатильности

Вычитая нынешнюю стоимость портфеля из полученных результатов, мы получаем ряд переоценок для всех вариаций за рассматриваемый период (таблица 4).

Таблица 4. Финансовый результат переоценки опциона при изменении как цены базового актива, так и волатильности

Переоценка, показывающая максимальную потерю (–2.81), является VaR на срок один день и с уровнем доверия 98% (при стоимости базового актива 104 пункта и волатильности 21,97%). Многие продукты имеют не только цену спот, но и форвардные кривые, т. е. цены на тот же продукт с его поставкой в будущем, 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 - итог прогноза будущей конъюнктуры рынка. Например, форвардная кривая видоизменяется при изменении ожиданий о дефиците предложения товара на дату истечения контракта. Кроме форвардных кривых базового актива (структуры срочных цен) существуют форвардные кривые волатильности (структура волатильности). Для упрощенного расчета VaR рекомендуется видоизменить форвардную цену каждого периода при помощи соответствующего стандартного отклонения.

По аналогии варьируется волатильность вдоль всей форвардной кривой.

Комбинируя кривые базового актива и волатильности, мы получим искомую матрицу риска исходя из колебаний цен базового актива, его волатильности и форвардных кривых.

Вариации моделей

Обратите внимание, что все расчеты для торговых подразделений ведутся на заданный период - как правило, на один день. На практике рынок может двигаться в одном направлении гораздо дольше. Следовательно, максимальные значения потерь могут следовать одно за другим на протяжении нескольких дней, количество которых, как показала динамика цен осенью 2008 г., может быть значительным. Поэтому для менеджмента готовятся расчеты на период десяти дней. Однако это достаточно консервативный подход, так как при негативной динамике позиция тоже способна меняться, т. е. трейдеры могут сократить позиции, а кредитные подразделения - продать часть портфеля. В этом случае прогнозируемые убытки могут уменьшиться.

Поскольку есть разные формулы оценки волатильности и необходимых стандартных отклонений, когда вы слышите, что, скажем, данная позиция может потерять $10 млн, это вовсе не значит, что она в 10 раз меньше или несет в 10 раз меньше риска, чем позиция, которая может потерять $100 млн. Это не тривиальное замечание: так, на конец второго полугодия 2011 г. объявленная банком Goldman Sachs величина VaR составляла $100 млн на все позиции во всех офисах мира. В то же время в некоторых российских банках среднего размера она превышала $15 млн. Наверное, неправильно предположить, что их уровень риска составлял шестую часть риска крупнейшего в мире трейдера. Скорее формулы, заложенные при определении риска, были гораздо консервативнее.

В начале августа 2011 г., в разгар кризисных явлений, связанных с понижением кредитного рейтинга США и банковского кризиса в Европе, появилось сообщение, что по результатам двух торговых сессий у Goldman Sachs возникли убытки в размере $100 млн. Иными словами, правильность расчета VaR подтвердилась.

Однако скандал в J. P. Morgan из-за потерь в портфелях производных инструментов, произошедший в мае 2012 г., еще раз показал, что модели VaR тоже можно «покручивать» и занижать показатели риска.

Стресс-тесты

VaR - способ вероятностного измерения возможных результатов, включая максимальные убытки, в заданный отрезок времени («временной горизонт»). При его расчетах исходят из того, что состав исходного портфеля и с определенным уровнем доверия (в терминах статистики) не меняются. В стресс-тестах мы не рассматриваем наихудшее состояние нынешнего рынка, а создаем сценарии стрессовых ситуаций, основанных на наихудших исторических сценариях развития рынков. Иначе говоря, потери вашего портфеля рассчитываются по параметрам пережитого рынком за последние 30–40 лет. Если в вашем портфеле в основном купленные позиции, при создании стресс-теста вы берете худшее их движение. Если у вас в основном проданные позиции, то в основе стресс-теста - моменты безудержного роста. В обеих ситуациях стресс-тест показывает сценарии ночного кошмара.

Значительная разница между стресс-тестами и расчетами VaR состоит в отношении к корреляциям. При расчетах VaR предполагается наблюдаемый уровень корреляции между различными позициями в портфеле. Рассматривая сценарии стресстеста, мы можем отказаться от наблюдаемых корреляций, что приводит к возрастанию возможных потерь. Так, наши позиции в акциях «ЛУКОЙЛа» и «Роснефти» будут рассматриваться как абсолютно независимые.

Более того, может учитываться не текущая, а максимальная историческая волатильность, например 30%-ное падение или 40%-ный рост одной из этих акций в один из дней кризисов 1998 г. или 2008 г. по выбору риск-менеджера.

Идея отсутствия корреляции между аналогичными проданными и купленными активами можно сравнить с тем, что, например, стоимость молока и стоимость коров может идти в разных направлениях: цена молока (акций «ЛУКОЙЛа») удвоится, а цена коров (акций «Роснефти») упадет в два раза. Иными словами, что при одной и той же цене нефти подобная динамика цен будет невелика. Если принимать его за основу, то все российские банки должны закрыться, так как колебания процентных ставок, продемонстрированные в 2008 г., указывают на колоссальный риск их текущих операций.

Чтобы не закрывать банки, выбирают какие-то «разумные» сценарии. В результате подобного «сглаживания» худших сценариев, как показывают кризисы, случившиеся в России (1998 г.) и на Западе (2007–2009 гг.), в докризисных стресстестах были занижены максимальные потери. Указывая на это, риск-менеджер скажет, что «в результате такой недооценки большинство банковских руководителей были недостаточно обеспокое ны предлагаемыми сценариями и не смогли своевременно закрыть рискованные позиции». Он порекомендует при проведении стресс-тестов лучше ошибаться в сторону консервативности оценок и завышения риска сценариев. На практике это означает, что в докризисные времена менеджеры должны были делать бизнес в гораздо меньших объемах. Правилен этот вывод или нет, но именно посредством осовремененных стресс-тестов западные регуляторы добиваются снижения левереджа банков.

Взаимодействие волитарности, корреляции и ликвидности

Нужно отметить, что «привычная (историческая) корреляция» - весьма непрактичный термин. Корреляции активов за 10 лет и за год могут быть очень разными. Поэтому приходится выбрать период за который берется историческая корреляция для использования ее в моделях. Однако чем выше волатильность рынка, тем труднее сохраняются привычные взаимосвязи. Иными словами, возрастание волатильности сопровождается зменением корреляций.

Одной из причин их нарушения являются разрывы в ликвидности. Возросшая волатильность приводит к тому, что участники рынка сокращают размер позиций. Поскольку число покупателей тоже уменьшается, при продажах рынки сталкиваются с «разрывами ликвидности», т. е. цены движутся не плавно, а скачками. Более того, так как разные группы активов имеют разную клиентскую базу, разрывы ликвидности воздействуют на их цены по-разному.

Поэтому именно она является основным врагом стабильности корреляций. Подобные «разрывы» сложно выразить математически. Поэтому, повторимся, опционные трейдеры закладываются на возможность появления этих разрывов, завышая ожидаемую волатильность. Учитывая ценность такой экспертной корректировки в VaR-моделях активов, на которые торгуются опционы, используют не фактическую, а ожидаемую волатильность. Однако для некоторых активов нет интенсивно действующего опционного рынка. Какую волатильность нужно использовать в расчетах VaR?

Если опционы не торгуются на нужный актив, модели могут использовать ожидаемую волатильность похожего актива с учетом некоего коэффициента корреляции между изменениями цен этих активов. Таким образом, относительно небольшая группа трейдеров, которые торгуют опционами на ликвидные активы и определяют на них ожидаемые волатильности, неожиданно для себя поставляет этот критический параметр расчета максимальных потерь значительной части рынка.

Любопытная деталь, еще раз демонстрирующая ограничения возможностей даже таких «навороченных» логических построений, которые лежат в основе современной системы измерения рисков: как мы уже говорили, ожидаемая волатильность сама является товаром, и ее цена подвержена колебаниям из-за спроса и предложения. Получается, что один крупный покупатель или продавец может исказить волатильность на определенном рынке, а это повлияет на оценку потерь целого сегмента рынка!

Взаимосвязь между кредитным и рыночным риском

Как мы увидим в следующей части книги, процентные ставки на кредитные продукты состоят из безрисковых ставок и платы за кредитный риск (кредитный спред). Кредитные спреды, как правило, «запакованы» в процентные ставки по кредитным продуктам, но их можно просто вычленить (см. главу 8). Более того, эти очищенные кредитные спреды существуют в качестве финансовых продуктов. Коммерческие банкиры называют их гарантиями (фактически продажей нефондируемого кредитного риска клиента), а инвестиционные - кредитными свопами (CDS). Цены на гарантии меняются редко. А вот кредитные свопы торгуются на рынке, и потому их цены часто подвержены изменениям.

Большинство крупных компаний и банков имеют публичные долги. А раз они существуют, значит, из средств, предназначенных для их погашения, можно выделить плату за кредитный риск, т. е. купить или продать кредитный своп.

В таком случае лимит кредитного риска на контрагентов становится подверженным рыночной волатильности, а значит, его можно рассчитать посредством VaR. Если эта методология принимается, то, как и везде, подобная оценка искажается при изменении ликвидности кредитных рынков. Дело в том, что хотя изначально кредитные спреды рассчитывались на основании цен облигаций, теперь эти рынки существуют параллельно. Поскольку ликвидность облигаций и кредитных свопов одного и того же эмитента отличаются, выходит, что теоретически на двух рынках сосуществуют различные оценки кредитного риска. В связи с этим риск-менеджеры могут принять за основу любую из них. Их предпочтения влияют на размер лимитов на контрагента, а также на изменение сроков их пересмотра: чем нестабильнее рынок, взятый ими за основу, тем чаще могут пересматриваться лимиты вслед за изменением волатильности. Этот процесс может внести ненужную волатильность в уже стандартизированный банковский бизнес, стабильность которого риск-менеджеры, наоборот, должны защищать.

Дополнительные сложности, вызванные избыточным контролем, могут быть следствием отношения риск-менеджеров к «несимметричному риску». С точки зрения статистики отклонение цены способно привести к одинаковому риску и в случае ее роста, и в случае уменьшения. Однако падение рубля ассоциируется с падением надежности российской банковской системы, как и в случае других развивающихся стран. Таким образом, если российский банк продаст долгосрочный форвардный контракт на укрепление рубля, то, если рубль укрепится и при продаже возникнут потери, банк сможет расплатиться, так как укрепление рубля, как правило, связано с ростом российской экономики и благоденствием в мире в целом. А вот если банк продаст доллары на долгий срок, то в кризисной ситуации ему будет сложно возместить потери, поскольку на финансовом рынке они совпадут с ростом дефолтов в кредитном портфеле, вызванных сложной экономической ситуацией. Таким образом, риск, симметричный с точки зрения рыночного риска, может быть несимметричным для расчетов кредитного риска по тем же сделкам.

Чем больше деталей мы упоминаем, тем более очевидно, что процесс анализа рисков сложно жестко регламентировать. Он должен учитывать несимметричные ситуации, которые часто выявляются при анализе жизненных реалий. Еще один пример.

В начале 2007 г. проводился анализ кредитного риска, который возникал у российского банка по отношению к Citibank в случае покупки у последнего опциона колл на акции Сбербанка. Фактически кредитный риск появлялся в случае его резкого подорожания, если одновременно Citibank становился неспособным исполнить свои обязательства. Поскольку опцион был краткосрочным, такая ситуация могла возникнуть только при внезапном банкротстве Citibank.

На тот момент еще никто не подозревал, что мир стоит на пороге серьезного кризиса. Позиция бизнеса заключалась в том, что лишь неожиданный крах мировых финансовых рынков может привести к банкротству международного банка - такого как Citibank. Следовательно, какие бы хорошие результаты ни показывал Сбербанк, в ситуации мирового кризиса его акции тоже упадут. В этом случае опцион исполнен не будет, а потому и кредитный риск при покупке у Citibank опциона колл был небольшим. А вот при приобретении Сбербанком у Citibank опциона пут этот анализ не работал. Однако специалисты по рискам считали, что при покупке опционов колл и пут кредитный риск был симметричным. Опцион подлежал исполнению в ноябре 2007 г., и фактические события подтвердили правильное понимание бизнесом концепции несимметричности кредитного иска сделки.

Управление рисками - одна из ключевых областей банковского бизнеса. Модели риск-менеджмента позволяют финансистамуправленцам, т. е. специалистам широкого профиля быстро оценить риск малоизвестных продуктов в едином формате для всех разноплановых бизнесов, находящихся в их ведении. Именно это является основной ценностью таких моделей. Поэтому функциональная область деятельности банка под названием «рискменеджмент» становится все более важным инструментом при унификации методологии принятия решений о разных формах риска, т. е. об объеме доступных банкам ресурсов риска.

Однако, как и в случае любого инструментария, пользоваться моделями, измеряющими риск, нужно осмысленно, не отдавая их на откуп узкоспециализированным специалистам по моделированию, а самостоятельно разбираясь в предположениях, заложенных в расчетах. Мы продемонстрировали это на примере разницы в подходах к вопросу о симметричности рисков. Подобные ситуации напоминают известный анекдот про динозавра: когда у мужчины спрашивают, какой шанс встретить такого зверя на улице, он говорит, что никакого: «Они же вымерли!» Следующей отвечает на вопрос блондинка, между прочим, дипломированный специалист в области статистики. По ее мнению, шансы 50 на 50: «То ли встречу, то ли нет». В ситуациях, когда менеджеры (причем не только риск-менеджеры) используют количественный анализ без учета практической логики, каждый риск превращается в абсолютный, т. е. не взвешенный на вероятность возникновения анализируемой критической ситуации. Тогда и динозавра не встретишь, и бизнеса не сделаешь. Поэтому использование моделей типа VaR или стресс-тест должно носить осмысленный характер.

Выводы

Банк владеет определенными ресурсами, которые представляют собой объемы нескольких видов риска, который он может принять. Из них ключевые - риск ликвидности, кредитный риск, процентный риск и валютный риск.

Объем рисков ликвидности - это ресурс, неправильное управление которым представляет для банка наибольшую угрозу. При этом он является и основным источником доходов, возникающим благодаря разнице между стоимостью привлечения и размещения активов, а расчет этих показателей субъективен и связан с методикой трансферного ценообразования, которая является наиболее политизированным вопросом. Сложность способов наращивания средств и их размещения известна всем. Высший менеджмент и в развитых, и в развивающихся странах постоянно оказывается вовлеченным в ту или иную форму дискуссии об избыточной и недостаточной ликвидности. Кредитный риск - более конкретная категория по сравнению с ликвидностью, но и он подвержен влиянию политики. Сильные в этом смысле подразделения «зажимают» более слабые, перекрывая им доступ к лимитам. Однако за такой политикой часто скрывается непонимание возможностей других продуктов.

Иначе говоря, все изучили только тот из них, которым конкретно занимаются, а менеджмент не знает в достаточной степени всю линейку продуктов, чтобы способствовать эффективному диалогу между продуктовыми подразделениями. Валютный и процентный риски, которые многие включают в анализ ликвидности, проще анализировать как разные темы, хотя, посвященной форвардам, и эти два ресурса тесно переплетаются.

Важность разделения кажется всем понятной, но на практике является очень сложной, например, из-за разницы в отражении разных операций в учете. В результате таких переплетений банк может иметь достаточно ликвидности, но движение валютных курсов или процентных ставок способно свести его прибыль к нулю.

На практике резервы валютного и процентного риска - тоже предмет какой-то утвержденной внутренней политики. Как и риск ликвидности, коммерческие подразделения предпочитают их не рассматривать. Оптимизируя прибыль по кредитной кривой, т. е. получая максимальную прибыль за кредитный риск в абсолютном выражении (без привязки к кредитной кривой заемщика), они полностью игнорируют вопрос об оптимальном распределении этих ресурсов, считая, что управление ими принадлежит «кому-то» в казначействе банка.

Таким образом, в банках изначально размыта ответственность за все важнейшие ресурсы. Проблема усугубляется тем, что и ресурсами они, кроме ликвидности, не считаются. Их называют «лимитами». В этой книге мы попытаемся показать, что изменение терминологии может привести к изменению идеологии. А в контексте рассмотрения потенциалов принятия разного типа рисков, воспринимаемых как ресурсы, а не как лимиты, покажем пути повышения эффективности их использования.

Ценовой риск (price risk) - вероятность возникновения непредвиденных финансовых потерь от изменения уровня цен на продукцию или отдельные в предстоящем периоде или проведении операций покупки-продажи. Ценовой риск может быть застрахован предприятием путем осуществления операции .

К основным видам ценовых рисков можно отнести:

• повышение закупочных цен на сырье, материалы, комплектующие;
• вероятность установления конкурентами цен ниже рыночных (по реализуемой предприятием продукции);
• изменения в государственном регулировании ценообразования;
• вероятность введения новых налоговых и других платежей, которые включаются в цену продукции;
• снижение уровня товаров на рынке;
• повышение цен и тарифов на услуги других организаций (электроэнергия, транспортные услуги и т.п.).

Ценовой риск связан с определением цены на реализуемую предприятием продукцию и услуги, а также включает риск в определении цены на необходимые средства производства, используемое сырье, материалы, топливо, энергию, рабочую силу и капитал (в виде процентных ставок по кредитам). По некоторым расчетам, ошибка в размере цены на реализуемую продукцию на 1% приводит к потерям, составляющим не менее 1% выручки от реализации. Если спрос на данный товар эластичен, то потери могут составить 2-3%. При рентабельности продукции, составляющей 10-12%, ошибка в цене на 1% может означать потери в прибыли на 5-10%. Ценовой риск существенно возрастает в условиях .

Ценовой риск — это один из наиболее опасных видов риска, так как непосредственно и в значительной степени влияет на возможность потери доходов и прибыли коммерческого предприятия. Ценовой риск постоянно сопровождает хозяйственную деятельность предприятия.

Ценовой риск — риск потерь из-за будущих изменений товара или финансового инструмента. Различают три типа ценовых рисков: , и . По традиции, термин «ценовой риск» охватывает не только возможность , но и возможность получения .

Ценовой риск — риск изменения цены долгового обязательства вследствие роста или падения текущего уровня . Ценовой риск — риск снижения стоимости (или портфеля) в будущем. Также тип риска ипотечного периода, возникающего в производственном сегменте при установлении сроков возврата займа для заемщика до установления сроков продаж ценной бумаги на вторичном рынке. При общем повышении уровня процентных ставок по займам в течение производственного цикла кредитор может быть вынужден продать выдаваемый заем с .

Нормативный ценовой риск — риск, возникающий при ограничении регулирующими органами , которую могут взимать .

Оценка риска - это совокупность аналитических мepoприятий, позволяющих спрогнозировать возможность получения дополнительного предпринимательского дохода или определенной величины ущерба от возникшей рисковой ситуации и несвоевременного принятия мер по предотвращению риска.

Степень риска - это вероятность наступления случая потерь, а также размер возможного ущерба от него. может быть:

• допустимым - имеется угроза полной потери прибыли от реализации планируемого проекта;
• критическим - возможны непоступление не только прибыли, но и выручки и покрытие убытков за счет средств предпринимателя;
• катастрофическим - возможны потеря капитала, имущества и банкротство предпринимателя.

Количественный анализ - это определение конкретного размера денежного ущерба отдельных подвидов финансового риска и финансового риска в совокупности.

Иногда качественный и количественный анализ производится на основе оценки влияния внутренних и внешних факторов: осуществляются поэлементная оценка удельного веса их влияния на работу данного предприятия и ее денежное выражение. Такой метод анализа является достаточно трудоемким с точки зрения количественного анализа, но приносит свои несомненные плоды при качественном анализе. В связи.с этим следует уделить большее внимание описанию методов количественного анализа финансового риска, поскольку их немало и для их грамотного применения необходим некоторый навык.

В абсолютном выражении риск может определяться величиной возможных потерь в материально-вещественном (физическом) или стоимостном (денежном) выражении.

В относительном выражении риск определяется как величина возможных потерь, отнесенная к некоторой базе, в виде которой наиболее удобно принимать либо имущественное состояние предприятия, либо общие затраты ресурсов на данный вид предпринимательской деятельности, либо ожидаемый доход (прибыль). Тогда потерями будем считать случайное отклонение прибыли, дохода, выручки в сторону снижения. в сравнении с ожидаемыми величинами. Предпринимательские потери - это в первую очередь случайное снижение предпринимательского дохода. Именно величина таких потерь и характеризует степень риска. Отсюда анализ риска прежде всего связан с изучением потерь.

В зависимости от величины вероятных потерь целесообразно разделить их на три группы:

• потери, величина которых не превышает расчетной прибыли, можно назвать допустимыми;
• потери, величина которых больше расчетной прибыли относятся к разряду критических - такие потери придется возмещать из кармана предпринимателя;
• еще более опасен катастрофический риск, при котором предприниматель рискует понести потери, превышающие все его имущество.

Если удается тем или иным способом спрогнозировать, оценить возможные потери по данной операции, то значит получена количественная оценка риска, на который идет предприниматель. Разделив абсолютную величину возможных потерь на расчетный показатель затрат или прибыли, получим количественную оценку риска в относительном выражении, в процентах.

Говоря о том, что риск измеряется величиной возможных. вероятных потерь, следует учитывать случайный характер таких потерь. Вероятность наступления события может быть определена объективным методом и субъективным. Объективным методом пользуются для определения вероятности наступления события на основе исчисления частоты, с которой происходит данное событие.

Субъективный метод базируется на использовании субъективных критериев, которые основываются на различных предположениях. К таким предположениям могут относиться суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта по рейтингу, мнение аудитора-консультанта и т.п.

Таким образом, в основе оценки финансовых рисков лежит нахождение зависимости между определенными размерами потерь предприятия и вероятностью их возникновения. Эта зависимость находит выражение в строящейся кривой вероятностей возникновения определенного уровня потерь.

Построение кривой - чрезвычайно сложная задача, требующая от служащих, занимающихся вопросами финансового риска, достаточного опытами знаний. Для построения кривой вероятностей возникновения определенного уровня потерь (кривой риска) применяются различные способы: статистический; анализ целесообразности затрат; метод экспертных оценок; аналитический способ; метод аналогий. Среди них следует особо выделить три: статистический способ, метод экспертных оценок, аналитический способ.

Суть статистического способа заключается в том, что изучается статистика потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном производстве, устанавливаются величина и частотность получения той или иной экономической отдачи, составляется наиболее вероятный прогноз на будущее.

Несомненно, риск - это вероятностная категория, ив этом смысле наиболее обоснованно с научных позиций характеризовать и измерять его как вероятность возникновения определенного уровня потерь. Вероятность означает возможность получения определенного результата.

Финансовый риск, как и любой другой, имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой точностью. Чтобы количественно определить величину финансового риска, необходимо знать все возможные последствия какого-либо отдельного действия и вероятность самих последствий.

Применительно к экономическим задачам методы теории вероятности сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного исходя из наибольшей величины математического ожидания, которое равно абсолютной величине этого события, умноженной на вероятность его наступления.

Главные инструменты статистического метода расчета финансового риска: вариация, дисперсия и стандартное (среднеквадратическое) отклонение.

Вариация - изменение количественных показателей при переходе от одного варианта результата к другому. Дисперсия - мера отклонения фактического знания от его среднего значения.

Степень риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и колеблемостью (изменчивостью) возможного результата.

Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации, оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е(х), где вероятность каждого результата (А) используется в качестве частоты или веса соответствующего значения (х). В общем виде это можно записать так:

Е(х)=А1Х1 +А2Х2+···+АnXn.

Среднее ожидаемое значение - это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Оно является средневзвешенной всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения. Таким образом вычисляется тот результат, который предположительно ожидается.

Анализ целесообразности затрат ориентирован на идентификацию потенциальных зон риска с учетом показателей финансовой устойчивости фирмы. В данном случае можно просто обойтись стандартными приемами финансового анализа результатов деятельности основного предприятия и деятельности его контрагентов (банка, инвестиционного фонда, предприятия-клиента, предприятия-эмитента, инвестора, покупателя, продавца и т.п.).

Метод экспертных оценок обычно реализуется путем обработки мнений опытных предпринимателей и специалистов. Он отличается от статистического лишь методом сбора информации для построения кривой риска.

Данный способ предполагает сбор и изучение оценок, сделанных различными специалистами (данного предприятия или внешними экспертами) вероятностей возникновения различных уровней потерь. Эти оценки базируются на учете всех факторов финансового риска, а также статистических данных. Реализация способа экспертных оценок значительно осложняется, если количество показателей оценки невелико.

Аналитический способ построения кривой риска наиболее сложен, поскольку лежащие в основе его элементы теории игр доступны только очень узким специалистам. Чаще используется подвид аналитического метода - анализ чувствительности модели.

Анализ чувствительности модели состоит из следующих шагов: выбор ключевого показателя, относительно которого и производится оценка чувствительности (внутренняя норма доходности, чистый приведенный доход и т.п.); выбор факторов (уровень инфляции, степень состояния экономики и др.); расчет значений ключевого показателя на различных этапах осуществления проекта (закупка сырья, производство, реализация, транспортировка, капстроительство и т.п.).

Сформированные таким путем последовательности затрат и поступлений финансовых ресурсов дают возможность определить потоки фондов денежных средств для каждого момента (или отрезка времени), т.е. определить показатели эффективности. Строятся диаграммы, отражающие зависимость выбранных результирующих показателей от величины исходных параметров. Сопоставляя между собой полученные диаграммы, можно определить так называемые ключевые показатели, в наибольшей степени влияющие на оценку доходности проекта.

Анализ чувствительности имеет и серьезные недостатки: он не является всеобъемлющим и не уточняет вероятность осуществления альтернативных проектов.

Метод аналогий при анализе риска нового проекта весьма полезен, так как в данном случае исследуются данные о последствиях воздействия неблагоприятных факторов финансового риска на другие аналогичные проекты других конкурирующих предприятий.

Индексация представляет собой способ сохранения реальной величины денежных ресурсов (капитала) и доходности в условиях инфляции. В основе ее лежит использование различных индексов.

Например, при анализе и прогнозе финансовых ресурсов необходимо учитывать изменение цен, для чего используются индексы цен. Индекс цен - показатель, характеризующий изменение цен за определенный период времени.

Таким образом, существующие способы построения кривой вероятностей возникновения определенного уровня потерь не совcем равноценны, но так или иначе позволяют произвести приблизительную оценку общего объема финансового риска.

Источник - О.А. Фирсова - СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ РИСКА, ФГБОУ ВПО «Госуниверситет – УНПК», 2000.