Риски на рынке ценных бумаг, их виды, способы управления рисками. Профессиональный риск-менеджмент на российском рынке ценных бумаг

•Технология «Risk Metrics» разработана компанией «J.P. Morgan» для оценки риска рынка ценных бумаг. Методика подразумевает определение степени влияния риска на событие через вычисление «меры риска», то есть максимально возможного потенциального изменения цены портфеля, состоящего из различного набора финансовых инструментов, с заданной вероятностью и за заданный промежуток времени.

б)Аналитические методы. Позволяют определить вероятность возникновения потерь на основе математических моделей и используются в основном для анализа риска инвестиционных проектов. Возможно использование таких методов, как анализ чувствительности, метод корректировки нормы дисконта с учетом риска, метод эквивалентов, метод сценариев.

•Анализ чувствительности сводится к исследованию зависимости некоторого результирующего показателя от вариации значений показателей, участвующих в его определении. Другими словами, этот метод позволяет получить ответы на вопросы вида: что будет с результирующей величиной, если изменится значение некоторой исходной величины?

•Метод корректировки нормы дисконта с учетом риска является наиболее простым и вследствие этого наиболее применяемым на практике. Основная его идея заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой или минимально приемлемой. Корректировка осуществляется путем прибавления величины требуемой премии за риск.

•С помощью метода достоверных эквивалентов осуществляется корректировка ожидаемых значений потока платежей путем введения специальных понижающих коэффициентов (а) с целью приведения ожидаемых поступлений к величинам платежей, получение которых практически не вызывает сомнений и значения которых могут быть достоверно определены.

•Метод сценариев позволяет совместить исследование чувствительности результирующего показателя с анализом вероятностных оценок его отклонений. С помощью этого метода можно получить достаточно наглядную картину для различных вариантов событий. Он представляет собой развитие методики анализа чувствительности, так как включает одновременное изменение нескольких факторов.

Наиболее приемлемым для практического  применения, на наш взгляд, является комбинирование различных методов, сочетающих расчет показателей и  экспертную оценку вариантов инвестиционных решений, требуют не только знания математических методов оценки риска, но и понимания  источников риска и тех особенностей управления рисками, которые будет  адекватны российскому рынку  ценных бумаг.

2.2. Оценка рисков. Этапы  оценки рисков на рынке ценных  бумаг.

    На практике используется модель VaR (Value-at Risk), которая основывается на следующем опытном факте: вероятность возникновения ситуации, приводящей к большим потерям, на сравнительно устойчивом рынке довольно мала. Модель VaR позволяет ответить на вопрос сколько можно потерять с определенной вероятностью через определенный временной горизонт.

VaR- выраженная в денежных единицах или процентах оценка потерь инвестиций( открытых позиций) в заданный момент времени с определенной вероятностью. Эта модель основана на концепции чистого риска и определяет только потери, т.е. рассчитывает стоимость, лежащую под риском. Для определения ее параметра:

где, k- объем открытой позиции( величина финансовых ресурсов)

t- временной горизонт( период поддержания позиции)

- наихудшее изменение  рыночной цены.

Логично тот, что не исключается  вариант наихудшего развития событий. Всегда может возникнуть ситуация гораздо  хуже, чем была до этого. Следовательно, модель необходимо ввести доверительный  интервал, т.е. установить определенный процент вероятности того, что  максимальный денежный убыток не будет  превышен.Насчет оценки наихудшего изменения  рыночной цены существует множество  способов, например, метод нейронные  сети, параметрические модели, основанной на линейной модели VaR.  Границы применения VaR достаточно широки и применяются обычно по рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору, сформированному руководителями крупнейших центральных банков 10 ведущих промышленно развитых стран:

• использовать для расчета  исторические данные не менее чем за один год

• использовать период поддержания  позиции 10 дней, т.к. период поддержания  позиции в один день слишком оптимистичен, ведь для ликвидации позиции требуется  время даже на самом ликвидном  рынке. Поэтому в связи с накоплением  риска в результате увеличения поддержания позиции до 10 дней дневное стандартное отклонение умножается на корень квадратный из 10 или используется коэффициент 3,16;

• из рассмотренного имеет смысл  исключить  небольшую долю самых  неблагоприятных событий, т.е. сузить доверительный интервал- статистический параметр, который характеризует  ту меру точности, с которой убытки не превысят указанное значение. Тогда  в качестве оценки риска согласно рекомендациям Базельского Комитета можно взять число (VaR)  которое не будет превосходить убытки в 99 случаях из 100. Таким образом, существует только один шанс из ста, что убытки превысят значение VaR. Для этого умножается на поправочный коэффициент 2,33.

• использовать корректирующий множитель, равный 3, так называемый базельский множитель, для защиты против гораздо  более нестабильных ситуаций, чем  наблюдавшиеся ситуации в прошлом.Для  получения оценки рыночного риска, имеющей практическую ценность, определяется значение:  ,, где k- объем открытой позиции.

Вместе с тем, можно отметить EGAR Technology международная компания, специализирующаяся в области разработки программного обеспечения для участников финансового  рынка, предлагающая В рамках данного Сервиса на основе алгоритмов EGAR Technology ежедневно рассчитывается ряд риск-факторов для российского фондового рынка. При этом используются технологии обработки данных ресурса IVolatility.com [26]. Данные по котировкам предоставляются агентством финансовой информации МФД-ИнфоЦентр.[28] Из множества параметров, рассчитываемых для западного рынка, выбрано всего несколько величин, наиболее показательных и полезных с практической точки зрения. Расчетные данные позволяют предсказывать будущие изменения рынка и могут быть использованы инвесторами для оценки рисков и создания портфелей с заданным соотношением риска и доходности, позволяя строить эффективные стратегии торговли. Исторические данные по российскому рынку акций поддерживаются с 2002 года. Расчетными величинами по данной технологии  являются:

1. Волатильность 

     1.1. Историческая волатильность 

     1.2. Экстремальная историческая  волатильность (HighLowHV)

2. Корреляции и Бета 

3. Hi/Low Индикатор

1. Волатильность представляет собой основную меру риска рыночного финансового инструмента. В этом разделе мы коротко обсудим, что такое волатильность, и почему она является важным инструментом для оценки состояния рынка и торговли. Каждый день решения миллионов инвесторов о покупке или продаже тех или иных финансовых инструментов влияют на движения рынка. Рыночные цены изменяются от одного момента времени к другому. Волатильность показывает изменение доходности финансового инструмента и отражает уровень колебаний доходности, т.е. меру риска. Высокий уровень волатильности означает, что доходность изменяется в широком диапазоне. Низкий уровень волатильности актива говорит о том, что его доходность изменяется несущественно. Активы с более низким уровнем волатильности являются менее рискованными, чем активы с высоким уровнем волатильности. Как правило, растущая волатильность актива ассоциируется с его падающей стоимостью, однако рост волатильности рыночного индекса соответствует падению цен на входящие в него акции и т.д. Но рост волатильности может быть вызван не только падением цен. Растущий рынок также имеет высокий уровень волатильности. Хотя ситуация, когда скачок волатильности вызван резким ростом цен, наблюдается на рынке гораздо реже. (см Приложение 5). Существует множество способов измерения волатильности. Волатильность может быть рассчитана на основе исторических данных, из опционных моделей, с использованием моделей предсказания волатильности и т.д. Далее обсудим историческую волатильность, вычисляемую как стандартное отклонение на основе цен закрытия, и экстремальную волатильность(или волатильность Паркинсона), вычисляемую на основе ежедневных минимальных и максимальных цен.

1.1. Историческая волатильность .Историческая волатильность отражает прошлые изменения цены акции или индекса. Часто историческую волатильность также называют фактической или реализованной волатильностью. Существует множество различных способов оценки исторической волатильности.  Одной из разновидностей исторической волатильности является статистическая волатильность, вычисляемая как стандартное отклонение доходностей акции, рассчитанное для фиксированного временного интервала.

1.2. Экстремальная историческая  волатильность (HighLowHV)

Выше рассматривался метод расчета  волатильности на основе цен закрытия, однако цены закрытия не совсем корректно  отображают действительность. Небольшой  разнице цен закрытия двух дней может  соответствовать большая разница  в ценовом интервале, наблюдаемом  в течении дня, и действительный разброс цен между максимальными  и минимальными значениями может  давать параметры оцениваемого рынка, отличные от полученных по ценам закрытия.

2..Корреляции и Бета (Beta) являются важными параметрами для анализа, т.к. они показывают, насколько рискованным является один актив по сравнению с другим активом или рынком в целом.

Как известно, российский рынок ценных бумаг является носителем одного из самых высоких в мире значений рыночного риска. Поэтому знание величины Бета особенно важно для российских инвесторов. Движение рынка затрагивает в большей или меньшей степени движение каждого финансового инструмента. Коэффициент Бета измеряет степень, с которой общие движения рынка влияют на доходность актива. Чем больше значение Беты, тем больше рыночный, или не диверсифицируемый риск. Корреляция между доходностями двух финансовых инструментов показывает, насколько зависимы их доходности, и как близко они изменяются.(см. Приложение 6)

3. Hi/Low индикатор показывает, насколько текущее значение параметра близко к минимальному и максимальному значениям за некоторый промежуток времени. Мы используем для расчетов период 52 недели, т.е. используем максимум и минимум за последний год.  Значения индикатора лежат в интервале [0;1]. Нулевое значение говорит о том, что достигнут новый минимум; 1 означает, что достигнут новый максимум.  High/Low индикатор может быть вычислен для любого рыночного показателя: волатильности, цены, корреляции, Беты и т.д. Как было отмечено выше, волатильность обладает свойством возврата к среднему ("mean reversion"), т.е. имеет тенденцию возвращаться к среднему значению после достижения экстремума. (примеры приложения).

Этапы оценки рисков на рынке ценных бумаг. Этапы качественного анализа включают в себя: определение(идентификация)  возможных  рисков; описание возможных последствий (ущерба) реализации обнаруженных рисков и их стоимостная оценка; описание возможных мероприятий, направленных на уменьшение негативного влияния выявленных рисков в указанием их стоимости; исследования на качественном уровне возможности управления рисками инвестиционного проекта: диверсификация риска; уклонение от рисков;  компенсация рисков; локализация рисков. Этапы количественного анализа: выбор метода оценки рисков; расчет соответствующих показателей; соответствующие выводы на основе данных показателей.

2.3.Методы управления  рисками на фондовом рынке.

В условиях действия разнообразных  внешних и внутренних факторов риска  могут использоваться различные  способы снижения риска, воздействующие на те или иные процессы на фондовом рынке. Целью управления финансовым риском является снижение потерь, связанных с данным риском, до минимума. Потери могут быть оценены в денежном выражении, оцениваются также шаги по их предотвращению. Финансовый менеджер должен уравновесить эти две оценки и спланировать, как лучше заключить сделку с позиции минимизации риска. Среди российских риск- менеджеров математические методы анализа рисков не столь востребованы, хотя имеются отдельные проявления (исследования Соложенцева Е.Д, Карасева В.В. в области логико-вероятностных методов; разработки в вопросах методики VaR ), позволяющие сделать вывод об усилении роли математики в исследовании рисков в России.

В разных источниках приводятся различные  классификации методов воздействия  на риск, однако анализ имеющейся литературы по этой теме позволяет сделать вывод  о существовании четырех основных групп методов управления риском:

•  избежание риска

•  снижение риска,

•  принятие риска на себя,

•  передача части или всего риска третьим лицам.

Следует отметить, что значительную часть информации о том, какой  метод использовать, риск-менеджер получает еще на этапе анализа  риска.

Избежание риска происходит в том случае, если осуществление деятельности ведет к нарушению принципов исследования рисков.

Примером несоответствия деятельности, подверженной рискам, практическим принципам  исследования рисков является ситуация, когда снижение рисков не ведет к  уменьшению вероятности их возникновения  и возможного ущерба, в связи с  чем наилучшим способом работы является его избежание – например, отказ  от проекта, реализация которого ведет  к рискам, катастрофическим для предприятия.

Вторым характерной причиной избежания  риска (из-за несоответствия принципам  исследования рисков) является непредсказуемость  рисков. Так, если на этапе анализа  риска невозможно спрогнозировать  последствия делового решения, могущего привести к потерям (нет статистических данных, эвристические методы дают слишком разноречивые оценки), риск потерь по данному решению неизвестен.

Сутью методов снижения риска является уменьшение вероятности наступления риска и уменьшение объемов возможных потерь. В данном случае риск-менеджер на основании данных, полученных на стадии анализа риска разрабатывает мероприятия, позволяющие компании понизить воздействие риска. Этот метод, во-первых, приемлем для рисков, имеющих высокую вероятность и небольшой объем потерь. В этом случае ставится цель понизить вероятность возникновения ущерба. Во-вторых, снижение риска производится в случаях низкой вероятности и значительного ущерба.