double arrow

Расчет фондового риска

3

 

Под фондовым риском понимается риск возникновения финансовых потерь (убытков) у коммерческого банка в связи с неблагоприятным изменением рыночной стоимости фондовых ценных бумаг. Размер фондового риска определяется как сумма двух величии:

 

ФР = СФР + ОФР.

 

где СФР — специальный фондовый риск - риск неблагоприятного изменения текущей (справедливой) стоимости финансового инструмента под влиянием факторов, связанных с эмитентом ценных бумаг, ОФР — общий фондовый риск - риск неблагоприятного изменения текущей (справедливой) стоимости финансового инструмента в связи с изменением цен на фондовом рынке.

Оценка фондового риска производится коммерческим банком по следующим финансовым инструментам:

■ обыкновенные акции;

· депозитарные расписки;

· конвертируемые облигации и конвертируемые привилегированные акции, удовлетворяющие условиям конверсии в обыкновенные акции: первая дата, на которую может быть произведена конверсия в фондовые ценности, наступит менее чем через 3 месяца или менее чем через год, если первая дата уже прошла доходность инструмента, рассчитываемая как разница между текущей рыночной стоимостью конвертируемой ценной бумаги и рыночной ценой базисной акции составляет менее 10% от рыночной цены базисной акции;

· производные финансовые инструменты, базовым активом которых являются ценные бумаги, перечисленные выше, а также фондовый Индекс.

Депозитарные расписки включаются в состав портфеля той страны, резидентом которой является эмитент акций, лежащих в их основе.

Производные финансовые инструменты на индекс ценных бумаг или сводный фондовый индекс включаются в расчет как единая (длинная и/или короткая) позиция, базирующаяся на сумме рыночных стоимостей ценных бумаг, входящих в состав индекса.

При расчете фондового риска первоначально определяются чистые позиции по фондовым финансовым инструментам, учитываемым по балансовым и внебалансовым счетам, а также по внебалансовым счетам по учету производных финансовых инструментов, базисным активом которых являются фондовые ценности, а затем группируются по портфелям каждой страны.

На следующем этапе рассчитываются нетто-позиции и брутто-позиции. Нетто - позиция по портфелю страны определяется как разница между суммой чистых длинных позиций и суммой чистых коротких позиций (без учета знака позиций). Брутто-позиция по портфелю страны рассматривается как сумма чистых длинных позиций и чистых коротких позиций (без учета знака позиции).




Например, портфель страны «А» представлен следующими позициями по инструментам:

длинная чистая позиция по инструменту № 1 — (+20000ед.);

длинная чистая позиция по инструменту № 2 — (+30000ед.) ;

короткая чистая позиция по инструменту № 3 — (-10000ед.).

Нетто-позицияв этом случае будет составлять 40 000 ед.; брутто-позиция — 60 000 ед.

Все позиции по финансовым инструментам, выраженным в иностранной валюте, конвертируются в национальную валюту по курсу Банка России на дату составления отчетности.

В рамках каждого портфеля страны производится компенсация (зачет) позиций и рассчитывается величина остаточного риска по опционным позициям:

20% компенсированной опционной позиции в дельта-эквиваленте, если опцион торговался на организованном биржевом и внебиржевом рынках.

40% компенсированной опционной позиции в дельта-эквиваленте, если опцион торговался на неорганизованном внебиржевом рынке.

К величине полученной длинной позиции по портфелю страны добавляется величина остаточного риска но всем длинным опционным позициям, к величине короткой позиции — по всем коротким. Для расчета специального фондового риска брутто-позиции по портфелю страны взвешиваются на коэффициенты 2 и 4%.



Суммы чистых длинных и чистых коротких позиции но финансовым инструментам не имеющим риска (0%), и финансовых инструментов с риском 0,25, 1.0, 1.6% умножаются на коэффициент2%.Финансовые инструменты с указанным выше риском умножаются на коэффициент 2% при условии, что никакая из отдельных позиций не превышает 5% брутто-позиции (совокупной) по портфелю страны Этот лимит может быть увеличен до 10%, если сумма отдельных позиций не превышает 50% брутто-позиции портфеля страны.

Суммы чистых длинных и чистых коротких позиций по финансовым инструментам с очень высоким риском (8%) — ценные бумаги стран-эмитентов, не относящихся к «группе развитых стран», умножаются на коэффициент 4%.

Размер СФР будет равен сумме взвешенных брутто-позиций по каждому портфелю страны.

Общий фондовый рыночный риск — разность между чистыми длинными позициями и чистыми короткими позициями по финансовым инструментам (без учета знака позиции), взвешенная на коэффициент риска 8%.

Например, по портфелю № 1: нетто-позиция 40 000, брутто-позиция — 60 000 ед., по портфелю № 2: нетто-позиция — 75 000 ед., брутто-позиция — 120 000 ед.

Общий фондовый риск по этим портфелям составит: сумму нетто-позиций портфелей № 1 и 2.

Совокупная сумма нетто-позиций = 40 000 + 75 000 = 115 000. Сумма ОФР будет равна совокупной сумме нетто-позиций, взвешенной на 8%.

ОФР =11 500 х 0,08 - 9200 ед.

Специфический фондовый риск равен сумме взвешенных брутто-позиций по каждому портфелю страны. Если предположить, что все инструменты имеют высокий риск, то в нашем примере

СФР = (60 000 + 120 000) х 8% - 14 400 ед. Сумма фондового риска будет равна ФР = 9200 + 14 400 - 23 600 ед.

Для расчета общего фондового риска (ОФР) по каждому портфелю страны определяется нетто-позиция. Все полученные нетто-позиции суммируются.



Расчет валютного риска на основе метода

Value-at-Risk(VаR)

Валютный риск - риск возникновения убытков, связанный с изменением курса иностранных валют по отношению к национальной валюте. Размер валютного риска (ВР) принимается в расчет величины рыночного риска, если на дату расчета рыночного риска отношение суммы открытых валютных позиций в отдельных иностранных валютах и отдельных драгоценных металлах к собственному капиталу кредитной организации будет равно или превысит 2%.

Величина валютного риска равна сумме открытых валютных позиций в отдельных иностранных валютах и отдельных драгоценных металлах.

Для определения совокупного рыночного риска необходимо суммировать полученные результаты по процентному, фондовому и валютному рискам и умножить полученную сумму на 12,5.

Эффективным вариантом решения управления валютным риском является применение технологии Value at Risk (VaR).

В практике риск-менеджмента существуют и другие способы оценки рыночного риска. Классический способ измерения величины рыночного риска основан на использовании метода среднеквадратического (стандартного) отклонения, поскольку он соответствует определению рыночногориска как риску, связанному с отклонением рыночной стоимости от исторической (первоначальной) стоимости. Однако этому методу присущ ряд недостатков, которые ограничивают возможность его применения. Во-первых, при этом методе учитываются как положительные, так и отрицательные отклонения от ожидаемого значения, что искажает реальную величину риска. Во-вторых, при распределении вероятностей, несоответствующем нормальному (особенно в случаях асимметричных распределений, что характерно для опционов и подобных им финансовых инструментов), искажается величина риска. В-третьих, оценка риска в виде стандартного отклонения практически лишает возможности управлять риском, поскольку отсутствует показатель величины возможных денежных потерь.

В качестве альтернативного подхода к измерению рыночного риска был предложен метод, получивший название Value-at-Risk(VаR). В последние годы названный метод завоевал широкую популярность в финансовом мире не только как стандарт для оценки рыночных рисков, но и как стандарт представления информации о совокупном риске финансового института в целом. Результаты оценки рыночного риска данным способом применяются при расчет е адекватного размера банковского капитала.

В современных условиях методика VаR используется между народными организациями (Банк международных расчетов, Банковская федерация Европейского сообщества и др.) при расчете достаточности капитала. Этот метод оценки рыночных рисков применяется и рядом европейских коммерческих банков, поскольку он позволяет измерять все рыночные риски, которым подвержен банк и упрощает задачу оценки достаточности капитала.

VаR определяют как совокупность методов количественной оценки рыночного риска в виде единого параметра. По существу, эта методика является развитием классического метода измерения риска и основана на вычислении средне-квадратического отклонения от среднего значения с последующим изменением закона нормального распределения. VаR - это статистический подход, основанный на распределении вероятностей, связывающий все возможные величины изменений рыночных факторов с их вероятностями. Методология оценки рыночных рисков на основе VаR обладает рядом преимуществ, потому что она позволяет:

· измерить риск возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения,

· измерить риски на различных рынках универсальным образом;

· агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о числе позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиции.

VаR можно определить как статистическую оценку максимальных потерь портфеля финансовой организации при заданном распре делении рыночных факторов за данный период времени во всех случаях, за исключением заданного малого процента ситуаций. Это может быть выражено формулой

 

VаR =S х ∆(t),

 

где S — сумма открытой позиции (сумма актива).

∆ (t) - максимальное отклонение курса (рыночной цены актива) в неблагоприятную сторону за расчетное время поддержания позиции t при выбранном уровне достоверности дайной оценки.

Для расчета VаR необходимо определить ряд базовых элементов, влияющих на его величину, к которым относятся вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменение цен входящих в портфель активов; доверительный уровень (confidence level), т.е. вероятность, с которой потери не должны превышать VаR; период поддержания позиций (holding period) на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях установлено, что VаR портфеля пропорционален квадратному корню периода поддержания позиций. Поэтому, рассчитав однодневное VаR, можно вычислить его значение для другого периода. Например, четырехдневное VаR будет в 2 раза больше однодневного.

Если в портфеле содержатся сложные производные инструменты (например опционы), то необходимо выбрать функцию их ценообразования в зависимости от параметров рынка. Последним базовым элементом является расчет корреляционных связей между различными рыночными факторами.

Существует три основных метода вычисления VаR:

· аналитический (метод вариации-ковариации)

· историческое моделирование

· статистическое моделирование (метод Монте-Карло).

Аналитический метод требует только оценки параметров распределения рыночных факторов при явном предположении о его нормальности. Оценив стандартные отклонения логарифмов изменений цен для каждого из входящего в портфель активов, вычисляется для них VаR путем умножения стандартных отклонении на соответствующий доверительному уровню коэффициент. Вычисление VаR портфеля требует знания корреляционных связей между активами.

Аналитический метод прост в применении и позволяет быстро вычислять VаR практически с использованием любых компьютеров. Однако при его Использовании на весьма условное распределение о стационарном нормальном распределении, что делает метод малопригодным.

Рассмотрим пример:

Пусть портфель состоит из тысячи купленных фьючерсов на доллар США с исполнением в январе 2009 г. (текущая цена 6000 руб./долл.) и тысячи проданных фьючерсов на доллар с исполнением в феврале того же года (текущая цена 6040 руб./долл.). Вычислим VAR портфеля для доверительного уровня 97,5%. Для этого, помимо оценки волатильностей изменений цен январского и февральского фьючерса, необходимо оценить корреляцию между ними. Предположим, что стандартное отклонение логарифма однодневных изменений цен по январскому фьючерсу =0,3%, а по февральскому -- =0,4%. Пусть, кроме того, коэффициент корреляции между изменениями цен двух фьючерсов равен 0,9.

Для вычисления разобьем портфель на два подпортфеля: один состоит из 1000 купленных январских фьючерсов, а второй -- из 1000 проданных февральских. Для каждого из подпортфелей можно вычислить VAR по уже известной формуле:

= 1.96* *6 000 000 000 руб. = 35 280 000 руб.

=1.96* *6 040 000 000 руб. = 47 040 000 руб.

Учитывая, что в одном из подпортфелей содержатся купленные фьючерсы, а в другом -- проданные, можем заключить, что изменения цен двух подпортфелей коррелируют с коэффициентом . Поэтому результирующее значение VAR для всего портфеля может быть вычислено по формуле для стандартного отклонения суммы двух нормально распределенных случайных величин с корреляцией :

=21 680 000 руб.

Данный пример хорошо иллюстрирует влияние высокой корреляции на величины возможных потерь.

Историческое моделирование является непараметрическим методом и основано на 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. Далее для каждого из этих изменении 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% следует взять число, соответствующее номеру 99) будет представлять собой VаR портфеля. Данные метод имеет следующее преимущество - не требует серьезных упрощающих предположений и способен улавливать неординарные события на рынке Однако и он не лишен недостатков, основным из которых является исключительная неустойчивость по отношению к выбору предыстории.

Статистическое моделирование (метод Монте-Карло) Этот метод основан на моделировании случайных процессов с заданными характеристиками В отличие от исторического моделирования в методе Мойте Карло изменения цен активов генерируется псевдослучайным образом в соответствии с заданными параметрами. При этом имитируемое распределение может быть любым, а число сценариев сколь угодно большим (до нескольких десятков тысяч). В остальном метод аналогичен историческому моделированию.

Метод Монте-Карло характеризуется высокой точностью и пригоден практически для любых портфелей, но его применение требует определенной математической подготовки и достаточных вычислительных ресурсов.

Использование методики VаR коммерческими банками для оценки рыночного риска Базельским комитетом рассматривается как применение альтернативных методов. Поскольку она также не лишена определенных недостатков, то за центральными банками сохраняется право контроля за достоверностью расчета рыночных рисков на основе предложенного стандартного метода.

Приведем пример:

Пусть дневное значение VAR для данного портфеля есть $2 миллиона при 95% доверительном уровне. Такое значение VAR означает, что при отсутствии резких изменений в рыночных условиях однодневный убыток превысит $2 миллиона в 5% случаев (или 1 раз в месяц, если исходить из того, что в месяце 20 рабочих дней).

Рассмотрим пример портфеля, состоящего из “индекса FTSE 100”, но с точки зрения инвестора, для которого базовой валютой является доллар США. Таким образом, портфель состоит из двух “активов”: фондового индекса, деноминированного в фунтах стерлингов, и обменного курса $/£.

Пусть текущее значение обменного курса есть 1.629$/£. Тогда капитал инвестиционного портфеля в долларах США есть 1’000’000/1.629=$613’874. Таким образом, значение 1-месячного VAR фондового индекса при 95%-ом доверительном уровне есть:

VAR eq=$613’874 * (0.0076-1.65 * 0.045)=$40’915

Оценками стандартного отклонения и среднего обменного курса $/£ на интервале времени 01/88 – 01/95 являются 0.0368 и –0.001 соответственно. Таким образом, 1-месячное значение VAR обменного курса $/£ есть:

VAR for=$613’874 * (-0.001-1.65 * 0.0368)=$37’888

Теперь мы в состоянии вычислить суммарный VAR портфеля, используя то, что вариация портфеля из двух активов, имеющих совместное нормальное распределение, равняется сумме вариаций каждого актива и двойной корреляции между этими активами, умноженной на стандартные отклонения активов:

 

(VARpor) 2=(VAReq) 2+(VARfor) 2+2 х P х VAReq х VARfor,

 

где P есть коэффициент корреляции между ставками роста индекса FTSE-100 и обменного курса $/£. Оценкой P является –0.2136, т.е. индекс FTSE-100 и курс $/£ обратно коррелированны. Таким образом, 1-месячный VAR портфеля при 95%-ом доверительном уровне есть

 

VARfor=  = $49470.

 

Таким образом, можно ожидать, что потери портфеля составят более 8%-ов начального капитала в 5-ти из 100 месяцев в будущем.

Хотелось бы отметить, что методология VAR не является панацеей от финансовых потерь. Она всего лишь помогает компаниям представить являются ли риски, которым они подвержены, теми рисками, которые они хотели бы на себя принять или думают, что они на себя приняли. VAR не может сказать управляющему компании “сколько риска нужно взять”, а может только сказать “сколько риска уже взято”. VAR может и должен использоваться не взамен, а в дополнение к другим методам анализа риска таким, например, как Shortfall-at-Risk (SAR, Средняя Величина Убытка), когда интересуются не только граничной величиной капитала, ниже которой следует ожидать убыток с определенной долей вероятности, а и размером этого убытка.



Заключение

В заключении хотелось бы сказать, что операциям с финансовыми активами в наибольшей степени свойственна рисковость, степень которой связана с доходностью: чем выше ожидаемая доходность, тем выше риск ее не получения. Основными показателями, характеризующими степень риска, являются дисперсия, среднеквадратическое отклонение и коэффициент ковариации. Взаимосвязь между риском и доходностью прямо пропорциональна.

Инвесторы стремятся распределить свои вложения в некоторую совокупность различных активов или видов деятельности, надеясь компенсировать возможные убытки от одних операций более высокими доходами от других. В процессе формирования и управления такая совокупность активов рассматривается как самостоятельный объект, который называется инвестиционным портфелем.

Портфельный риск состоит из двух различных компонент. Первая компонента – это риск, связанный только с изменчивостью (дисперсиями) доходностей отдельных активов или несистематический риск, присущий отдельным активам. Вторая составляющая определяет систематический (рыночный риск), обусловленный взаимосвязью (корреляцией и ковариацией) изменений доходностей активов, включенных в портфель. С ростом числа независимых активов в портфеле его собственный риск будет снижаться и в конечном счете станет несущественным. Это называется эффектом диверсификации.

В данной курсовой работе мы увидели на примерах, как рассчитываются рыночные риски. И была изучена специфика рисков.

Цели и задачи, поставленные в данной курсовой работе были выполнены.

Практическое значение состоит в том, что данная курсовая работа может использоваться при изучении финансового банковского менеджмента в колледжах или техникумах.

 

Заказать ✍️ написание учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой
3

Сейчас читают про: