Рыночный риск

Поясним на конкретных примерах, как используется каждый из трех указанных методов измерения рисков. Начнем с рассмотрения рыночного pиска. Прежде всего напомним, что рыночный риск -- это риск изменения значений параметров рынка, таких, как процентные ставки или курсы валют, цены акций или товаров, корреляция между различными параметрами рынка и изменчивость (волатильность) этих параметров.

Обратим внимание на то, что в этом определении перечислены как "ценовые" параметры, т. е. параметры, представляющие либо сами цены, либо жестко связанные с ценой (как в случае процентных ставок), так и параметры, не имеющие прямого "ценового" смысла, - корреляция и волатильность. Волатильности важны при рассмотрении нелинейных инструментов, например опционов.

Поясним на примере фьючерса на доллар США, как измеряется рыночный риск. Предположим, что в день tмы купили на ММВБ фьючерс на доллар по ценеF_t. Поскольку биржевая торговля фьючерсными инструментами предполагает ежедневную корректировку по рынку (mark-to-the-market), то в случае повышения котировок нашего фьючерса мы будем получать вариационную маржу за каждый день повышения котировок (наша прибыль), а при понижении котировок будем выплачивать вариационную маржу (наши потери). Предположим также, что мы планируем закрыть нашу позицию в день T(T >t).

Рассмотрим применение вероятностного метода для измерения рыночного pиска нашего фьючерса. Начнем с уточнения множества сценариев. Прежде всего заметим, что к данной цене F_T можно придти разными путями, и в общем случае каждый путь -- это сценарий. Например, может оказаться, что ко дню T теоретически мы получим солидный выигрыш, но между покупкой фьючерса и закрытием позиции произойдет "провал" цен столь сильный, что в результате мы понесем слишком большие потери и просто не доживем до "победы". Здесь, однако, мы ограничимся простейшей моделью и будем считать, что каждый сценарий будущего развития событий однозначно определяется котировкой фьючерса F_T в день закрытия позиции. А искомое распределение вероятности сценариев -- это просто плотность распределения p(x) будущей цены F_T. Именно это распределение дает исчерпывающую характеристику неопределенности, а следовательно, и рыночного pиска данного фьючерса.

На практике распределение p(x)определяется на основе статистических данных о динамике котировок рассматриваемого инструмента. В простейших случаях используется предположение о логнормальности распределения изменений цен (это означает, что логарифм отношенияF_T/F_tраспределен по нормальному закону), и тогда необходимо по имеющейся статистике лишь оценить среднее и стандартное отклонения, что выполняется элементарно, например, с помощью стандартных программных средств типа Excel. В общем случае с учетом российской специфики необходимо использовать более сложные модели распределений. Так, при расчете рисков на срочном рынке ММВБ используется смесь трех нормальных распределений, представляющих соответственно три состояния рынка: спокойное, напряженное и экстремальное. При этом необходимо использовать и соответствующее программное обеспечение. Подробное обсуждение методов оценки распределений рыночных параметров выходит за рамки настоящей статьи и требует специального рассмотрения.

Для получения количественной меры pиска обычно используется какая-либо числовая характеристика распределения p(x), например стандартное отклонение. За последние годы большую популярность приобрела концепция Value-At-Risk (VAR), которая с вероятностной точки зрения соответствует понятию квантиля.

В нашем примере с фьючерсом на доллар VAR определяет максимальные убытки для заданного доверительного интервала(например, 95%) ипериода поддержания позиции(holding period)T--t. Другими словами, в 95% случаев убытки за период поддержания позиции не превысят VAR и лишь в 5% случаев убытки окажутся выше VAR.

На ММВБ в настоящее время в качестве меры рыночного pиска фьючерса на доллар США используется ставка депозитной маржи, вычисляемая как VAR для доверительного уровня 97,5% и однодневного периода расчетов.

Следует, однако, помнить, что любая числовая мера неопределенности является ограниченной; лишь само распределение дает исчерпывающую характеристику pиска. Поэтому выбор в качестве такой меры той или иной числовой характеристики распределения должен производиться с учетом особенностей конкретной задачи управления рисками. Например, принимая доверительный уровень равным, скажем, 97,5%, мы должны подумать о последствиях остальных 2,5% -- будет ли это не слишком большой проигрыш порядка одного стандартного отклонения или это будет что-то вроде "черного вторника". В последнем случае необходимо увеличить доверительный интервал.

Были рассмотрены примеры рыночного pиска отдельных контрактов. В реальной практике возникает необходимость измерения рыночного pиска сложных портфелей, состоящих из активов различной природы. Портфельное измерение pиска является нетривиальной задачей и требует особого рассмотрения. Мы лишь заметим, что основная проблема портфельного pиска состоит в корректном агрегировании рисков по отдельным позициям с учетом возможности неттирования различных позиций портфеля -- просто складывать риски отдельных позиций портфеля нельзя. Задача существенно усложняется при появлении нелинейных инструментов, например опционов.