ЗМІСТ
ВСТУП
І ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ АНАЛІЗУ ВАРТОСТІ РИЗИКУ
1.1 Поняття про VАR-аналіз та методи його обчислення
1.2 Методи визначення VАR та їх застосування
ІІ ЗАСТОСУВАННЯ КОВАРІАЦІЙНОГО МЕТОДУ РОЗРАХУНКУ VAR НА ПРИКЛАДІ ФОНДОВОЇ БІРЖІ ПФТС
2.1 Методика розрахунку
2.2 Обчислення ризику на ринку акцій українських емітентів за даними ПФТС за 2006 р.
ІІІ МІЖНАРОДНИЙ ДОСВІД ЗАСТОСУВАННЯ VаR-АНАЛІЗУ
ВИСНОВКИ
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
ВСТУП
Актуальність теми дослідження. У цей час для терміна «Value-at-Risk» загальновживаного українськогоаналога немає, однак у періодиці найчастіше зустрічаються: «вартість, піддана ризику», «концепція інвестицій з врахуванням ризику», «ризикова вартість».
Вперше термін VaR (Value-at-risk) використали у 50-ті роки XX ст., коли він вперше був згаданий у рамках теорії портфеля Марковіца. Згодом VaR набув широкого використання у 90-х роках згідно з вимогами базельського комітету та зарекомендував себе як надійний помічник ризик-менеджерів. У 1996 р. Базельський комітет визначив чіткі вимоги щодо ринкових ризиків і дозволив найстійкішим у фінансовому плані банкам використовувати власні моделі оцінки і вимірювання ризиків (Value-at-Risk models), які дають змогу оцінити рівень ризиків кредитного та інвестиційного портфелів. Згодом значний внесок у розвиток ідеї використання VaR-методики зробили такі економісти, як Пірсон, Бассак, Шапіро, Мертон, Могран, Бедер та ін.
На сьогодні для оцінки і вимірювання кредитного ризику найбільші фінансові інститути світу використовують такі моделі методології VaR: Credit-Metrics, CreditRisk+, Portfolio Manager, CreditPortfolioView, Jarrow-Tumbull Model. Найпопулярнішою серед усіх перерахованих моделей стала методика вимірювання банківського кредитного ризику CreditMetrics, яка розробив у 1994 р. і вдосконалив у 1997 р. провідний оператор кредитного ринку - банк J.P. Morgan та його структурні підрозділі, який згодом став самостійною компанією, - Risk Metrics Group (RMG Corporation).
Українські банки лише починають на практиці застосовувати VaR-методики для оцінки ризику, що обумовлює потребу в нових наукових розробленнях щодо адаптації згаданих вище моделей до реалій української економіки та удосконаленні наявної методології обчислення основних показників кредитного ризику в умовах світової фінансової кризи.
Стан дослідження проблеми. Проблема застосування VaR-аналізу у сучасному фінансовому управління досить нова, однак існує достатньо розробок у цій галузі, включаючи часткові випадки і загальну методологію. Зокрема, загальними проблемами функціонування VaR займалися Альгін А. П., Бірман Г., Шмідт С., Камінський А. Б., Денисенко М.П., Домрачев В.М., Кононенко А. Ф., Холезов А. Д., Чумаков В. В. Часткові питання застосування VaR-аналізу у банківській сфері та кредитних процесах висвітлені у роботах Вітлинського В.В., Великоіваненко Г. І., Коломина М. Є., Лобанов А., Порох А., Сарана М. А., Верченко П. І. та ін. Серед зарубіжних авторів слід відзначити праці Gordy M., Haaf H., Reiss O., Schoenmakers J., Glasserman P.
Об’єкт дослідження – система методик визначення розміру ризику Value at risk в практиці фінансової діяльності.
Предмет дослідження - теоретичні і практичні проблеми застосування методики Value at risk в сучасному фінансовому аналізі ризиків.
Мета роботи - проаналізувати існуючу систему методик Value at risk, її особливості, принципи побудови, класифікаційні аспекти, методи застосування.
Для реалізації зазначеної мети були поставлені наступні завдання:
1) уточнити поняття про VАR-аналіз та методи його обчислення;
2) проаналізувати методи визначення VАR та їх застосування;
3) дослідити застосування коваріаційного методу розрахунку VAR на прикладі фондової біржі ПФТС;
4) вивчити міжнародний досвід застосування VАR-аналізу.
Методи дослідження. Під час вирішення визначених завдань використову-вались наступні методи дослідження: теоретичні: синтез, аналіз та узагальнення наукової літератури для теоретичного підгрунтя дослідження, метод порівняль-ного аналізу для порівняння різних джерел, метод порівняння та ін.
Структура роботи. Відповідно до мети та завдань дослідження визначено структуру роботи, яка складається зі вступу, трьох розділів, висновків і списку використаних джерел, загальний обсяг роботи склав 35 сторінок.
І ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ АНАЛІЗУ ВАРТОСТІ РИЗИКУ
1.1 Поняття про VaR-аналіз та методи його обчислення
Для всебічної (кількісної і якісної) оцінки ринкового ризику на сьогодні у світі усе активніше використовується методологія Value-at-Risk (VaR). Існує безліч неточних перекладів і понять «Value-at-Risk», зокрема «вартість, яка підлягає ризику», «вартісна оцінка (міра) ризику» або навіть «ризикова вартість» і т. д., але, на думку експертів, подібні терміни в науково-практичній літературі варто використовувати без перекладу, застосовуючи латинські абревіатури і намагаючись якомога математично точніше визначати ці поняття з практичними ілюстраціями на прикладах, застосовуючи єдину абревіатуру.
VaR - це імовірнісно-статистичний підхід для визначення співвідношення цінових показників і ризику, основним поняттям у ньому є розподіл імовірностей, який пов'язує всі можливі величини змін ринкових факторів з їхніми ймовірностями [4, с. 167].
Методологія VaR почала особливо широко застосовуватися в останні роки і сьогодні використовується в якості єдиного уніфікованого підходу до оцінки ризику міжнародними банківськими і фінансовими організаціями. Наприклад, Банк міжнародних розрахунків (BIS) застосовує VaR як основу при встановленні нормативів величини власного капіталу щодо ризику активів.
Прихильники даної концепції вважають, що в остаточному підсумку VaR дозволить обговорювати проблеми оцінки ризику фінансовим директорам, бухгалтерам, акціонерам, керівникам, аудиторам і регулюючим органам всіх країн.
Методологія VaR володіє рядом безсумнівних переваг, оскільки дозволяє:
– оцінити ризик у термінах можливих втрат, співвіднесених з імовірностями їх виникнення;
– виміряти ризики на різних ринках універсальним образом;
– агрегувати ризики окремих позицій у єдину величину для всього портфеля, з огляду при цьому на інформацію про кількість позицій, волатильність на ринку і період підтримки позицій [16, с. 56].
До інших важливих достоїнств VaR відносяться:
1) простота і наочність розрахунків;
2) консолідація інформації;
3) можливість порівняльного аналізу втрат і відповідних їм ризиків;
4) те, що сам процес оцінки ризику не менш важливий, ніж результат.
VaR - своєрідний спосіб мислення й міркування про ризики.
До недоліків VaR відносяться сильні і слабкі припущення про властивості фінансових ринків, поведінку економічних агентів на цих ринках, про вид і параметри емпіричної функції розподілу ймовірностей, про чутливість портфеля й ряд інших.
При оцінці VaR практично не враховується ліквідність - важлива характеристика всіх ринків, особливо українських. Це може привести до того, що в окремі моменти зміна структури портфеля для зменшення ризику може виявитися марною [4, c. 169].
За допомогою VaR оцінюється ймовірність виникнення втрат більшою від певного рівня, тобто оцінюється «вага хвоста» розподілу, тому додатково до VaR рекомендується вивчати поведінку портфеля в стресових ситуаціях (Stress-testing) і використати сценарний підхід (Scenario Approach), щоб оцінити «довжину хвоста» розподілу.
До того ж VaR (як, втім, і більшість відомих методологій і методик) не дає абсолютної оцінки можливих втрат, іноді VaR – це лише «прогноз непрогнозованих подій».
До недоліків також варто віднести те, що VaR вимагає проведення великої роботи зі збору історичних даних та їх обробки. Крім того, оцінка можливих змін вартості портфеля обмежена набором попередніх історичних змін. Типова проблема при використанні даного методу полягає у відсутності необхідного обсягу історичних даних. Щоб одержати більше точну оцінку VaR, необхідно використати якомога більший обсяг даних, але використання занадто старих даних приводить до того, що сьогоднішній (і тим більше майбутній) ризик буде оцінений на основі даних, які не відповідають поточному стану ринку.
Однак VaR - дійсно універсальний підхід до оцінки ринкових ризиків, методологія й елемент культури сучасного ризику-менеджменту.
Одна з головних цілей розробки концепції VaR - одним масивом агрегувати і відобразити інформацію про ринкові ризики портфеля, а також про ризики складовий портфель сегментів й елементів портфеля фінансових інструментів при заданому розподілі за певний період часу у всіх випадках, за винятком заздалегідь заданого малого відсотка ситуацій [4, c. 174].
Отже, VaR - величина максимально можливих втрат, така, що втрати у вартості даного портфеля інвестора за певний період часу із заданою ймовірністю не перевищать цієї величини.
Таким чином, VaR дає імовірнісну оцінку потенційних збитків по портфелю протягом певного тимчасового періоду при експертно заданому довірчому рівні. Довірчий рівень визначає ймовірність настання певної події (наприклад, 99% або 99,9%). Довірчий рівень часто відповідає довірчому рівню, використовуваному при розрахунку показника віддачі на капітал RAROC (показник «очищеного» від ризику прибутку з капіталу).
Для обчислення VaR необхідно визначити ряд базових елементів, які впливають на його величину. У першу чергу це імовірнісний розподіл ринкових факторів, які прямо впливають на зміни цін вхідних у портфель активів. Зрозуміло, що для його побудови необхідна деяка статистика щодо поведінки кожного з цих активів у часі. Якщо припустити, що логарифми змін цін активів підкоряються нормальному гауссівському закону розподілу з нульовим середнім, то досить оцінити тільки волатильність (тобто стандартне відхилення). Однак на реальному ринку припущення про нормальність розподілу, як правило, не виконується. Після завдання розподілу ринкових факторів необхідно вибрати довірчий рівень (confidence level), тобто ймовірність, за якої втрати не повинні перевищувати VaR. Потім треба визначити період підтримки позицій (holding period), на якому оцінюються втрати. При деяких спрощувальних припущеннях відомо, що VaR портфеля пропорційний квадратному кореню з періоду підтримки позицій. Тому досить обчислити тільки одноденний VaR. Тоді, наприклад, чотириденний VaR буде у два рази більшим [4, c. 178].
Крім того, якщо в портфелі містяться складні похідні інструменти (наприклад, опціони), слід обирати функцію їхнього ціноутворення залежно від параметрів ринку. Нарешті, необхідно визначити кореляційні зв'язки між різними ринковими факторами. Останнє представляється досить важливим. Справді, якщо портфель складається з 1000 проданих ф’ючерсів на ГКО з виконанням у листопаді і 1000 куплених ф’ючерсів на той же випуск ГКО з виконанням у грудні того ж року, ясно, що передбачувані величини втрат у такого портфеля малі, тому що ціни ф’ючерсів сильно корелюють і з великою ймовірністю будуть змінюватися синхронно.
Однак на реальному фінансовому ринку припущення (гіпотеза) про нормальність розподілу, як правило, не виконується.
Загалом VaR - це статистичний підхід, і основним поняттям у ньому є розподіл імовірностей, який пов'язує всі можливі величини змін ринкових факторів з їх ймовірностями. Методологія VaR володіє рядом безсумнівних переваг: вона дозволяє виміряти ризик у термінах можливих втрат, співвіднесених з імовірностями їхнього виникнення; дозволяє виміряти ризики на різних ринках універсальним образом; дозволяє агрегувати ризики окремих позицій у єдину величину для всього портфеля, з огляду при цьому на інформацію про кількість позицій, волатильність на ринку і період підтримки позицій. Таким чином, VAR - це дійсно універсальний підхід до вимірювання ринкового ризику.
0 комментариев