2.2.1.1 Построение графика процентного риска

Для определения вероятных потерь при неблагоприятном изменении ставок был выбран метод анализа процентного разрыва, реализованный в предыдущем пункте.

Величина изменения прибыли банка в результате движения ставок определяется величиной процентного разрыва на заданном интервале времени. коммерческий банк хеджирование фьючерсный

Так как в анализируемом периоде выявлен отрицательный процентный разрыв, то есть вероятность, что если все ставки одновременно повысятся на одну и ту же величину, то затраты по выплате процентов вырастут в большей степени, чем доход в виде процентов, так как больше пассивов переоценивается и, соответственно, чистый процентный доход при этом уменьшается. Когда же процентные ставки падают, то уменьшение затрат на выплату процентов превосходит уменьшение процентных доходов, и поэтому чистый процентный доход увеличивается.

Значение чистого процентного разрыва по активам и обязательствам от 1 до 365 дней в 2013 и в 2014 годах представлен в п.2.2.1.

При оценке изменения чистого процентного дохода используется формула:

ДЧПД=ЧПР * Дr * T/12

где ДЧПД - ожидаемое изменение чистого процентного дохода;

ЧПР - чистый процентный разрыв;

Дr - ожидаемое изменение процентных ставок, % годовых;

T - период за который произойдет изменение ЧПД.

Из проведенного анализа выявлено, что сдвиг может происходить в следующих вариантах:

· Сдвиг на 100 базисных пунктов (требование ЦБ для предоставления отчетности)

· Сдвиг на 200 базисных пунктов (рекомендации зарубежных аналитиков)

· Сдвиг на 300-500 базисных пунктов (современные рекомендации в современных экономических реалиях)

При росте ставки через 365 дней на 1% (100 б/п) требуется рассчитать изменение ЧПД, так как на интервале свыше 12 месяцев чистый процентный разрыв положителен.



Рис. 4. Параллельный сдвиг на 1%

При росте ставки через 365 дней на 1% повышение процентных выплат по обязательствам и снижение чистого процентного дохода составит 182 142 тыс. руб. Понижение ставки на 1% вызовет понижение процентных выплат и рост чистого процентного дохода банка на указанную сумму. Проведенный расчет позволяет построить график процентного риска банка.

Рис. 5. График процентного риска при изменении ставок в течение 1 года на 1 января 2014 г.

Далее рассмотрим другие варианты сдвига, которые указаны выше:

· Согласно рекомендациям зарубежных аналитиков ( выводы плученные из анализа зарубежных статей)-сдвиг на 200 базисных пунктов

Рис. 6. График процентного риска при изменении ставок в течение 1 года на 1 января 2014 г.

· Современный анализ - сдвиг на 300-500 б.п.(предложение автора)



Рис. 7. График процентного риска при изменении ставок в течение 1 года на 1 января 2014 г.

Стоить отметить те факты, которые нужны для того чтобы ожидаемое изменение дохода было реализовано:

1) в рассматриваемый промежуток времени ставки достигли ожидаемого уровня;

2) ставки продержались на достигнутом уровне в течение последующего периода (1 год);

3) банк в течение всего периода рефинансировал и переоценивал по этим ставкам все позиции, учтенные в указанных суммах.

Для уточнения используются следующие предположения при использовании процентных разрывов:

1) время изменения ставок является самым важным фактором процентного риска;

2) в данный период времени процентные ставки по всем активам и обязательствам изменятся на одну и ту же величину в одном и том же направлении;

3) нейтральная позиция, то есть равенство активов и обязательств, будет гарантировать устойчивый доход;

4) разрыв по срокам не учитывает возможных реинвестиций доходов.

В результате проведенных исследований установлено, что в период 2013 - 2014 гг. чистый процентный разрыв на интервале времени до 365 дней имеет отрицательную величину, поэтому существует необходимость управления риском повышения процентных ставок в этом периоде.



2.2.1.2 Оценка изменчивости процентных ставок

Для того, чтобы оценить изменчивость процентных ставок используется в качестве индикатора рыночных ставок - индикативная ставка предоставления рублевых кредитов на московском межбанковском рынке Moscow Prime Offered Rate. “MosPrime Rate - независимая индикативная ставка предоставления рублёвых кредитов (депозитов) на московском денежном рынке. Данный показатель формируется Национальной валютной ассоциацией на основе ставок предоставления рублёвых кредитов (депозитов), объявляемых банками-ведущими участниками российского денежного рынка первоклассным финансовым организациям со сроками "overnight", 1 неделя, 2 недели, 1, 2, 3 и 6 месяцев. Срок кредитования отсчитывается от даты "завтра" ("tomorrow") за исключением ставки "overnight". Расчетным партнером НВА является компания Thomson Reuters.” “Индикативная ставка MosPrime Rate публикуется каждый рабочий день в 12:30 по московскому времени на страницах <MOSPRIME1 >, <MOSPRIME=> в системе Рейтерс и на сайте НВА.”

Ставки, которые объявляют банки из представленного списка, являются справочной информацией, и их публикация не накладывает на банки каких-либо обязательств. В то же самое время эти публикуемые ставки отражают такой уровень процентных ставок, по которым банки в период объявления этих котировок будут готовы предоставить кредиты, выдаваемые в соответствии с законодательством РФ, первоклассным финансовым институтам, осуществляющим операции на московском денежном рынке.

На основании статистических данных в рассматриваемый период 2013 -2014 гг. о процентных ставках, публикуемых Национальной валютной ассоциацией, произведен расчет основных статистических показателей по значениям ставок MosPrime Rate на сроки 1, 2, 3 и 6 месяцев.

Результаты полученных значений представлены в таблице ниже. Здесь стоит дать пояснения относительно показателей:

· Размах позволяет оценить абсолютное максимально возможное изменение ставки за период.

· Среднее квадратическое отклонение измеряет волатильность, является мерой неустойчивости, силы колебаний процентных ставок. Волатильность отражает степень неопределенности того, насколько сильно может измениться ставка. Чем выше волатильность, тем больше диапазон потенциальных взлетов и падений ставки. При высокой волатильности ставка может значительно измениться в любом направлении за короткий промежуток времени. При низкой волатильности ставка будет изменяться равномерно, плавно в течение длительного периода времени.

Таблица 15. Изменение индикативных ставок MosPrime Rate за 2013г.

Показатель	MOSPRIME1M	MOSPRIME2M	MOSPRIME3M	MOSPRIME6M
Минимум	6,22	6,73	7,1	7,29
Максимум	7,05	7,17	7,23	7,32
Размах	0,83	0,44	0,13	0,03
Среднее арифметическое	6,57	6,78	7,01	7,24
Дисперсия	0,02	0,01	0,03	0,02
Среднее квадратическое отклонение	0,14	0,10	0,16	0,15

В течение периода 2013 года значения ставок находилось на приемлемом уровне, поэтому разброс значений небольшой, вследствие чего волатильность ставок менялась равномерно. Для стабильного периода обычным является изменение ставок на 0,5-1%.

Что касается 2014 года, то здесь ситуация совершенно другая: изменение ставки за период (размах) значительно отличается своей нестабильностью по сравнению с тем же периодом 2013 года, поэтому имеено 2014 год заслуживает более детального исследования.



Таблица 16. Изменение индикативных ставок MosPrime Rate за 2014г.

Показатель	MOSPRIME1M	MOSPRIME2M	MOSPRIME3M	MOSPRIME6M
Минимум	6,66	6,94	7,05	7,25
Максимум	29,16	29,47	29,93	30,31
Размах	22,5	22,53	22,88	23,06
Среднее арифметическое	9,95	10,26	10,53	10,73
Дисперсия	13,58	14,71	15,30	15,98
Среднее квадратическое отклонение	3,69	3,84	3,91	4,00

В начале данного периода значения ставок находились на невысоком уровне. К концу года ставки резко поднялись, поэтому разброс значений равен 15% и выше. Для определения возможности прогнозирования изменения ставок необходимо рассмотреть зависимость между процентными ставками по кредитам и сроками до их погашения. При различных состояниях рынка эта зависимость, называемая также временной структурой процентных ставок, или кривой доходности, может иметь различную форму (см.п.2.1). Анализируя динамику индикативных ставок можно заметить, что крутизна кривой доходности начинает резко возрастать (конец 2014 года), то это обычно служит признаком или сигналом усиления инфляции, в результате чего повышаются также процентные ставки (см. рис.8).

Рис. 8. Кривая доходности по ставкам

Далее рассматривая начало 2015 года (см.c рис. 9), можно увидеть, что кривая доходности направляется вниз, обычно это служит признаком или сигналом того, что ставки процента достигли максимума и начнут падать, как и наблюдается в первом полугодии 2015 года.

Рис. 9. Кривая доходности по ставкам MosPrime Rate.

Данная информация об изменениях формы кривых доходностей полезна при формулировании представлений (прогнозировании) о поведении процентных ставок в будущем. Непредвиденные изменения в форме кривой доходности оказывают негативное воздействие на финансовый результат банка (резкие скачки в результате денежно-кредитной политики ЦБ в конце 2014 года с целью стабилизации инфляционного давления). В случае таких трансформаций прибыль банка может сократиться, даже если позиция была захеджирована против параллельных движений в кривой доходности.

Банки могут выстраивать и настраивать свою чувствительность к изменению процентных ставок по требованиям или обязательствам в зависимости от того, как они сами оценивают собственные прогнозы изменения уровня процентных ставок.

Чтобы иметь достаточную степень уверенности, что процентные ставки будут двигаться в прогнозируемом направлении в течение некоторого периода, необходимо проанализировать трендоустойчивость изменения процентных ставок. Для анализа трендоустойчивости целесообразно использовать R/S анализ (вычисление нормированного размаха накопленных отклонений).

Целью настоящего исследования является проверка гипотезы эффективного рынка (Effective Market Hypothesis, EMH), а также гипотезы фрактального рынка (Fractal Market Hypothesis, FMH), которая является альтернативой гипотезы эффективного рынка.?

Так, согласно исследованию Эрика Наймана “Расчет показателя Херста с целью выявления трендовости (персистентности) финансовых рынков и макроэкономических показателей”, при помощи показателя Херста (H) можно вычислить фрактальную размерность (элементом фрактальной геометрии). “Кроме того, при помощи показателя Херста можно отличить случайный ряд от неслучайного, даже если случайный ряд не нормально распределен. Таким образом, мы возьмем показатель Херста в качестве основы для вычисления рыночных и экономических рядов данных с целью выяснить - случайны или не случайны они, а также получения дополнительной важной практической информации об этих явлениях.” http://naymanerik.livejournal.com/84706.html

Основные выводы данного исследования следующие:??

1. Экономическим явлениям присуща трендовость (персистентность) поведения: за ростом цены с большой вероятностью последует продолжение роста, а за снижением цены - новое снижение.

?2. Опровергается гипотеза эффективного рынка и подтверждается его фрактальность. Это предъявляет новое требование к расчету волатильности финансовых рынков на основе показателя Херста, а не традиционным способом (расчет среднеквадратичного отклонения).?

3. Для выявления тренда необходимо не менее 21 наблюдения.

4. Экономическим индикаторам присуща цикличность. Однако она не стабильна, что затрудняет способность прогнозирования длины циклов.

Целью анализа в диссертационном исследовании является проверка гипотезы Эрика Неймана на основе статистических данным по ставкам MosPrime Rate.

2.2.1.3 Анализ трендоустойчивости изменения процентных ставок

“Показатель Херста (H, Hurst coefficient1) назван в честь британского гидролога Гарольда Херста (Harold Edwin Hurst). Данный показатель позволяет вычислить фрактальную размерность.” http://wealth-lab.net/Data/Sites/1/SharedFiles/doc/forindicators/articles/04_erik_naiman_herst.pdf

Фрактал является пределом и целью движения хаотической системы.

“Первым наиболее известным и авторитетным ученым, исследовавшим фракталы, был Бенуа Мандельброт. В середине 60-х годов XX века он разработал фрактальную геометрию или, как он ее еще назвал - геометрию природы. Мандельброт написал свой известный труд «Фрактальная геометрия природы» (The Fractal Geometry of Nature).”

Имеются различные классификации для показателя Херста:

Рис. 10. Характеристика ряда данных для значений показателей Херста

При H = 0.5 рынок представляет собой броуновское движение, абсолютно случайно. Если показатель Херста на конкретном рынке в обусловленный промежуток исследования равен 0.5, то это подтвердит гипотезу об эффективном рынке (EMH), что и будет изучено в дальнейшем.

В основу расчетов Херст положил формулу из работы Альберта Эйнштейна о броуновском движении частиц:

Рис. 11. Формула расчета: H - показатель Херста; S - среднеквадратичное отклонение ряда наблюдений x; R - размах накопленного отклонения Zu; N - число периодов наблюдений; a - заданная константа, положительное число

В работе ”R/S анализ на фондовом рынке” А.В. Зиненко, кандидата технических наук, доцент кафедры финансов и кредита Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф.Решетнева, описывается алгоритм относительно нового статистического метода - R/S анализа, описанного Гарольдом Херстом. К временным рядам биржевых котировок применяется алгоритм R/S анализа и делается вывод об их персистентном характере.

Далее необходимо составить алгоритм проведения анализа согласно нашему исследованию:

Рис.12. Алгоритм проведения R/S анализа изменения ставок MosPrime3M и MosPrime6M

R/S Анализ изменений ставки MosPrime3M за период с 09.01.2013 по 09.03.2015. Значения ставки фиксировались каждый рабочий день, всего ряд содержит 547 значений.

График изменений ставки за исследуемый период представлен на рисунке ниже:

Рис. 13. График изменений ставки

Более детально рассмотрим:

Рис. 14. График изменений ставки (3 и 6-месячные)

Cледующий этап анализа - ряд значений многократно разбивается на группы с различным количеством элементов с помощью надстройки Microsoft Excel (Visual Basic):



Рис. 15. Программный код для построения зависимости log(R/S) от log(N)

Далее строится зависимость log(R/S) от log(N). Н определяется как тангенс угла наклона графика к оси x. Значение H, найденное по графику на рис. 8, равно 0,77.

Расчетные показатели представлены в таблице ниже:

Таблица 17. Расчетные показатели

среднеар X 3МЕС	9,69
среднеар X 6 МЕС	9,91
стандартное откл S 3МЕС	4,28
стандартное откл S 6МЕС	4,32
Размах R 3 мес	785,87
Размах R 6 мес	788,30
нормированный размех 3 мес (R/S)	183,78
нормированный размех 6 мес (R/S)	182,62
LOG R/S 3 МЕС	5,2138
LOG R/S 6 МЕС	5,2074
LOG (N*ПИ/2) 3 МЕС	6,756033846
LOG (N*ПИ/2) 6 МЕС	6,756033846
ПОКАЗАТЕЛЬ ХЕРСТА 3 МЕС	0,771718593
ПОКАЗАТЕЛЬ ХЕРСТА 6 МЕС	0,770775064
РАСЧЕТ R/St 3 мес	184,60
РАСЧЕТ R/St 6 мес	183,44
LOG R/St 3 МЕС	5,218217866
LOG R/St 6 МЕС	5,211879759
ПОКАЗАТЕЛЬ ХЕРСТА Ht 3 МЕС	0,777526869
ПОКАЗАТЕЛЬ ХЕРСТА Ht 6 МЕС	0,776582476

Вычесленные значения существенно больше 0,5 и характеризует ряд значений как трендоустойчивый.Отсюда можно сделать предположение о достаточно большой силе тренда. Таким образом, если имеется прогноз о снижении процентных ставок, то возможно допустить превышение обязательств, чувствительных к изменению ставок, над активами с уверенностью, что прогнозируемая тенденция сохранится.

Таким образом,подводя итог проверке гипотезы эффективного рынка и анализе трендоустройчивости процентных ставок можно сделать соответствующие выводы: в качестве основной применительно к экономическим явлениям следует использовать гипотезу фрактального рынка (Fractal Market Hypothesis, FMH).

Отдельно стоит отметить, что показатель Херста можно использовать в качестве меры волатильности рядов данных. Эдгар Петерс в своей книге «Хаос и порядок на рынках капитала» указывает на то, что “при анализе риска финансового инструмента предпочтительнее использовать не стандартное отклонение, а фрактальную размерность. Стандартное отклонение хорошо характеризует изменчивость случайных рядов. И если относиться к рынку как к случайному процессу, то в этом случае применение стандартного отклонения в качестве главной характеристики величины риска вполне оправданно. Однако если принять, что рынки не случайны, а хаотичны, то фрактальная размерность как мера нелинейности движения цены подходит гораздо лучше.” Данный факт открывает исследователям широкое поле для применения показателя Херста.

Выявлена высокая трендоустойчивость изменения ставок. Данная информация используется при выборе методов управления процентным риском, которые будут рассматриваться и приниматься в 3 главе диссертационного исследования.

2.2.2 Стресс-тестирование показателей процентного риска

Процедура стресс-тестирования осуществляется в целях оценки наихудших изменений финансовых показателей деятельности Банка в результате стрессовых изменений структуры требований и обязательств банка, чувствительных к изменениям процентных ставок, и стрессовых изменений процентных ставок, расчет которых лежит за пределами возможностей вероятностно-статистических моделей.

Расчет стресс-потерь производится на различных негативных сценариях, которые учитывают воздействие внутренних, специфических для банка, и внешних, связанных с рыночной конъюнктурой, факторов риска, а именно:

· сценарии увеличения степени подверженности банка процентному риску, когда рост величины процентного риска объясняется стрессовыми изменениями структуры требований и обязательств банка, чувствительными к изменениям процентных ставок;

· сценарии ухудшения конъюнктуры денежного рынка, когда рост величины процентного риска объясняется стрессовыми изменениями процентных ставок.

Стресс-сценарии формируются либо на основе гипотетических событий, которые вероятно могут произойти в будущем, - гипотетические стресс-сценарии, либо на основе уже произошедших в прошлом исторических событий - исторические стресс-сценарии. На основании характеристик сформированных стресс-сценариев производится переоценка финансовых показателей деятельности банка. Результаты переоценки представляют собой величину стресс-потерь в виде абсолютных изменений финансовых показателей деятельности банка.

Для гипотетических и исторических стресс-сценариев ухудшения конъюнктуры денежного рынка переоценка финансовых показателей деятельности банка осуществляется следующим образом:

· производится расчет изменений финансовых показателей деятельности банка последовательно для каждого интервала времени заданной величины (горизонту прогноза), относящемуся к характерному периоду кризиса;

· определяются стресс-потери, представляющие собой максимальные расчетные значения потерь, которые достигаются на рассматриваемых интервалах времени.

Стресс-тестирование показателей процентного риска банка осуществляется в плановом и внеплановом режиме. Плановое проведение процедуры стресс-тестирования осуществляется ежеквартально. Изменение периодичности планового проведения процедуры стресс-тестирования устанавливается решением уполномоченного коллегиального органа банка. Внеплановое проведение стресс-тестирования осуществляется по решению уполномоченного коллегиального органа банка, а также в случае появления признаков изменения внутренних и внешних факторов риска по инициативе подразделения казначейства и подразделения рисков.

Ответственность за проведение процедуры стресс-тестирования, включая обработку стресс-сценариев изменения базовых процентных ставок, корректировку базовых сценариев поведения требований и обязательств и расчет показателей процентного риска банка, возлагается на Казначейство или на Департамент Управления Рисками.

Сценарии стрессовых изменений структуры требований и обязательств банка, чувствительных к изменениям процентных ставок:



Рис. 16. Стрессовые сценарии

Незапланированное финансирование расширения деятельности банка, которое влечет изменения в валютной структуре и/или структуре сроков требований и обязательств, инициируемое заемщиками в целях привлечения средств под более низкие, чем ожидаемые в будущем, процентные ставки.

Гипотетические сценарии ухудшения конъюнктуры денежного рынка:

· Параллельный сдвиг кривой базовых процентных ставок на ± 100-200 б.п..

· Изменение формы кривой доходности на сроках от 1 до 10 лет на ± 50-200 б.п.

Исторические сценарии ухудшения конъюнктуры денежного рынка

· Сценарий повторения российского финансового кризиса 1998 г.

· Банковский кризис ликвидности 2004 г.

· Международный кризис ликвидности 2007 г.

Исторические сценарии описываются следующими максимальными относительными изменениями процентных ставок, выраженными в процентах, которые наблюдались в течение характерных периодов кризиса на горизонте прогноза 10 рабочих дней.

Изложив методологию проведения анализа стресс-тестирования и предложив принимать во внимание параллельный сдвиг не только по рекомендациям ЦБ (100 базисных пунктов) и IFC (International Finance Corporation) “Порядок управления рыночными рисками”(100-200 базисных рунктов) , но и предложение сдвига на 300-500 пунктов исходя из анализа тенденций 2014 года, необходимо учитывать систему лимитов рыночного риска, которая присуще каждому коммерческому банку принимая во внимание специфику деятельности.

Для рассматриваемого коммерческого банка установлен лимит на изменение чистого процентного дохода на основе ГЭПа в пределах 15 %.

Проведем стресс-тестирования по всем вышеперечисленным сценариям сдвига в рассматриваемый и анализирумый период 2013-2014 гг:

100 базисных пуктов (рекомендации ЦБ)

Таблица 18. Стресс-тестирование (2013 год)

Таблица 19. Стресс-тестирование (2014 год)

200 базисных пунктов (исходя из анализа зарубежных источников)



Таблица 20. Стресс-тестирование (2013 год)

Таблица 21. Стресс-тестирование (2014 год)

Сдвиг на 300 пунктов (предложение автора)



Таблица 22. Стресс-тестирование (2013 год)

Таблица 23. Стресс-тестирование (2014 год)

Выявленные изменения чистого процентного дохода (ЧПД) относительно установленного лимита говорят о неготовности банка выдерживать стрессовые изменения процентных ставок, которые не учитывались банком. Предложенные автором изменение процентных ставок должны быть учитаны в рисковой политике банка ввиду изменений происходивших в конце 2014 года.



3. Современные методы управления процентными рисками в деятельности коммерческого банка

При проведенном анализе трендоустройчивости процентных ставок была выявлена необходимость управления процентным риском, используя следующие методы: управление процентным разрывом, управление дюрациями, хеджирование с помощью производных финансовых инструментов.

Управление GAP заключается в удержании отношения процентного разрыва к общим активам в заранее установленных пределах (лимитах) (см п.2.2.2). При анализе трендоустройчивости было выявлено, что банк в состоянии спрогнозировать с высокой степенью уверенности общее направление движения ставок.

Исходя из выставленных лимитов на относительный процентный разрыв (у банка это 15%) возможно установление системы операционных лимитов отдельно по видам инструментов. Поскольку резкое изменение относительного процентного разрыва представляется возможным ввиду выявленной динамики процентных ставок в 2014 году, следует принимать на вооружение целевое значение процентного разрыва на высоком уровне даже в условиях абсолютной предсказуемости движения ставок на краткосрочный период.

Что касается управления дюрациями, то здесь схема контроля похожа на процентный разрыв и заключается в установлении целевого значения и лимитов отклонений на отношение дюрации активов к дюрации пассивов.

Как было выявлено из анализа зарубежной и отечественной литературы, хеджирование процентного риска с помощью производных финансовых инструментов - это современный, но в тоже время сложный финансовый инструмент, требующий передачи риска другой стороне путем покупки или продажи. Так как автором затронута тема современных методов управления процентными рисками, то стоит рассмотривать имеено хеджирование процентного риска, а осуществить это возможно с помощью следующих финансовых инструментов: соглашения о форвардной процентной ставке (FRA), фьючерсных контрактов на процентную ставку, процентных свопов, процентных кэпов.

3.1 Выбор метода управления процентным риском

Для выбора среди вышеперечисленных способов хеджирования необходимо проанализировать преимущества и недостатки каждого из них:

· “FRA представляет собой договор, в рамках которого покупатель условно занимает, а продавец условно дает взаймы указанную в контракте денежную сумму, и в установленную дату стороны обязуются произвести платеж, определяемый соотношением значений процентной ставки, зафиксированной в контракте, и ставки-ориентира.” А.Б. Фельдман. Производные финансовые и товарные инструменты

· Фьючерсный контракт представляет собой двухстороннее биржевое соглашение на покупку или продажу в оговоренную дату в будущем стандартного количества базового актива.

· Своп-совокупность операций, который позволяет банку заменить обязательства с плавающей ставкой на обязательства с фиксированной ставкой.

· Процентный cap - двухсторонний многопериодный контракт, в соответствии с которым продавец контракта обязуется в течение каждого периода возмещать другой стороне потери, вызванные превышением рыночной ставкой некоторого уровня, за определенную денежную премию.



Таблица 24. Анализ методов

В начале 2015 года при анализе трендоустройчивости складывается ситуация, когда с достаточной уверенностью банк может прогнозировать снижение процентных ставок. Как показали проведенные в данной работе исследования трендоустойчивость изменения ставок достаточно высока (показатель значительно больше значения 0,5). В данном случае наличие отрицательного процентного разрыва (GAP) у банка в 2014 году не только допустимо, но и выгодно банку. Приемлемо применять управление GAP, удерживая в заданных пределах его выгодное значение до тех пор, пока сохраняется прогноз о снижении ставок.

Хеджирование выгодно для использования с целью управления процентными рисками, когда значение ставок стабилизировалось и достаточно высока вероятность их изменения в обоих направлениях. Отрицательный процентный разрыв по краткосрочным требованиям и обязательствам сохраняется в 2015 году и соответственно возникает необходимость использования производных финансовых инструментов для управления риском именно с точки зрения повышения процентных ставок.

Для страхования процентных рисков в краткосрочном периоде наиболее целесообразно использование фьючерсных контрактов на процентную ставку вследствие их доступности на биржевом рынке и возможности достаточно быстрого закрытия позиции вследствие высокой ликвидности.

3.2 Выбор оптимального фьючерсного контракта

Торговля фьючерсными контрактами на процентную ставку осуществляется на рынке фьючерсов и опционов на срочном рынке в денежной секции Московской биржи.

Для того, чтобы выбрать нужный и приемлемый фьючерсный контракт для управления процентным риском для коммерческого банка, необходимо рассмотреть возможные варианты хеджа.

Цель хеджирования- снижение риска потенциальных потерь от неблагоприятного изменения цен в будущем, а не извлечение дополнительной прибыли.

Существуют различные варианты (методы) хеджа с помощью фьючерсных контрактов. Далее стоит рассмотреть все варианты и параметры, чтобы определиться с выбором и осущесвить хедж:



Таблица 25. Методы хеджа с помощью фьючерсных контрактов

Из рассмотренных методов для рассматриваемого коммерческого банка целесообразно выбрать хедж без одного, так как возможно выбрать контракт с датой экспирации, близкой к дате завершения периода хеджирования, и возможные проблемы с ликвидностью не повлияют на завершение хеджирования (контракты будут исполнены).



3.3 Расчет параметров фьючерсной позиции

На срочном рынке на Московской бирже торгуются фьючерсы на среднюю ставку межбанковского однодневного кредита и фьючерсы на ставку трехмесячного кредита.

Из проведенного анализа было выявлена необходимость хеджирования риск повышения ставок по обязательствам сроком от 1 до 6 месяцев, соответственно необходимо выбирають контракты на ставку трехмесячного кредита. “Фьючерс на ставку трехмесячного кредита - стандартный расчетный контракт, базовым активом которого является ставка рублевого трехмесячного кредита (депозита) на Московском межбанковском рынке MosPrime Rate - Moscow Prime Offered Rate.” http://moex.com/s1041 Стандартная спецификация контракта представлена на сайте Московской биржи.

“Открывая позицию по фьючерсу на трехмесячную процентную ставку MosPrime Rate, и сохраняя ее до даты исполнения фьючерса, участник рынка получает результат, аналогичный предоставлению или привлечению кредита (в случае продажи фьючерса) на три месяца с даты, следующей за днем исполнения фьючерса, под трехмесячную процентную ставку, соответствующую цене открытия позиции, и в сумме, равной объему фьючерсного контракта, умноженному на количество контрактов.” http://moex.com/ Это обеспечивается за счет получения участником рынка положительного или отрицательного финансового результата по открытой позиции, который будет эквивалентен разнице между процентной ставкой, соответствующей цене покупки (продажи) фьючерсного контракта, и фактической трехмесячной процентной ставкой MosPrime Rate в день исполнения контракта.

На Московской бирже одновременно доступны несколько видов фьючерсных контрактов на ставку трехмесячного кредита с разными сроками исполнения.

С истечением в сентябре 2014 г., декабре 2014г. и марте 2015г. соответственно.

Из представленных вариантов контактов необходимо выбрать с самой далекой датой экспирации - MOPR-3.15. Параметры контракта MOPR-3.15 представлены в табл. 26.

Таблица 26. Основные параметры контракта MOPR-3.15

Полный код контракта	MOPR-3.15
Код в торговой системе	MPH5
Расшифровка контракта	Контракт на ставку трехмесячного кредита MosPrime
Вид контракта	Фьючерс
Тип контракта	Расчетный
Количество базового актива в контракте	1
Дата начала обращения	09.06.2014
Последний день обращения	16.03.2015
Дата исполнения	16.03.2015
Исполнение	Перечисление вариационной маржи, рассчитанной исходя из цены исполнения Контракта
Гарантийное обеспечение, руб.	2 300
Шаг цены, %	0,01
Стоимость шага цены, руб	25
Сбор за регистрацию сделки, руб.	0,3

Таким образом, фьючерсный контракт MOPR-3.15 целесообразно выбрать в качестве инструмента хеджирования процентного риска на период 6 месяцев. Так как мы рассматриваем риск повышения ставки, то нам необходимо открывать длинную позицию на фьючерсном рынке для хеджа.

Необходимо рассчитать оптимальное количество контрактов по предсталенной ниже формуле для того, чтобы полностью компенсировать возможые потери:

n = h * Q / m

где h - коэффициент хеджирования;

Q - объем хеджируемой позиции в единицах актива;

m - объем одного фьючерсного контракта в единицах актива.

Единица актива для данного контракта - 1 млн. руб., m=1 (см. табл. 1, табл. 2). Объем хеджируемой позиции определяется исходя из чистого процентного разрыва в рассматриваемом периоде 2014 года.

Вследствие того, что расчет величины потерь осуществлялся за период 6 месяцев, а вариационная маржа по фьючерсному контракту определяется по трехмесячной ставке, величину чистого процентного разрыва необходимо скорректировать:

ЧПР в 2014 году = 5 836 250 тыс. руб. (31-180 дней);

Q = (ЧПР / 1000000) * (6 / 3) = 11672,5.

Далее необходимо определить коэффициент хеджированияc c помощью метода минимизации волатильности стоимости хеджированного портфеля активов:

h = с_ДsДf * у_Дs / у_Дf

где у_Дs - волатильность изменений процентной ставки MosPrime3M за период хеджирования; у_Дf - волатильность изменений цены фьючерсных контрактов MOPR-3.15 за период хеджирования; с_ДsДf - коэффициент корреляции изменений процентной ставки MosPrime3M и изменений расчетной цены фьючерсных контрактов MOPR-3.15 за период хеджирования.

Данные о значениях ставки MosPrime3M и расчетных ценах контракта MOPR-3.15 приведены в табл. 27.

Таблица 27. Цены контракта MOPR-3.15 и ставки трехмесячного кредита MosPrime3M

Используя анализируемые данные, рассчитываются однодневные волатильности изменений ставки и изменений расчетной цены контракта:

у_Дs1д = 0,094

у_Дf1д = 0,147

Далее расчитывается волатильность за период хеджирования:

у_Дs = 0,094 * v 132 = 1,079

у_Дf = 0,147 * v 132 = 1,688, где 132 - число рабочих дней в периоде хеджирования.

Далее необходимо рассчитать коэффициент корреляции однодневных изменений ставки и расчетной цены контракта: получилось значение равное - с_ДsДf1д = 0,357. Полученное достаточно низкое значение харатеризуется тем, что фьючерсный рынок не в точности повторяет колебания процентной ставки, однако общее направление движения фьючерсной цены очень близко к изменениям ставки.

После этого необходимо найти оптимальное количество контрактов, для чего надо знать значение коэффициента корреляции изменений за 6 месяцев, рассчитав коэффициент корреляции изменений за месяц: с_ДsДf1м = 0,767.

Исходя из полученного значения коэффициента корреляции изменений за месяц можно сделать вывод, что он существенно выше коэффициента корреляции однодневных изменений.

После проведенных вычислений уже можно пресупить к расчету коэффициента хеджирования:

h = 0,767 * 1,079 / 1,688 = 0,491

При изменениях процентной ставки на 1 % расчетная цена фьючерса в среднем будет изменяться на 1 / h = 1/ 0,491 = 2,037%. После этого рассчитываем вариационную маржу по одному контракту:

ВМт = 2,037 * 25 / 0,01 = 5092,5 руб.

Тогда в 2014 году для компенсации потерь в 182 142 тыс. руб. необходимо приобрести следующее количество контрактов:

n = 182142000/ 5092,5 = 35766

Найденное число контрактов чересчур имеет большое значение и полностью компенсировать возможные потери в результате потенциального роста процентных ставок с помощью фьючерсного хеджирования невозможно. Статистика торгов на срочном ранке говорит о том, что величина одной сделки не превышает в среднем 1000 контрактов.

После проведенных вычислений было выявлено, что осуществление хеджа вероятных потерь для полного объема ЧПР не осуществимо,следовательно необходимо провести хеджирование по отдельным обязательствам или группе обязательств.

3.4 Оценка результатов хеджирования с помощью фьючерсного контракта

Для расчета результатов фьючерсного хеджирования выбирается группа обязательств на общую сумму 291,812 млн. руб., которая составляет 5% от чистого процентного разрыва. Тогда величина открытой позиции в единицах актива будет равна:

Q = 291,812 * 6/3 = 583,624

Далее рассчитаем возможные потери по выбоанному объему группы обязательств за период 6 месяцев в случае роста ставки на 1% : 291,812 * 0,01 * 6 / 12 = 1,459 млн. руб.

Вычисленный коэффициент хеджирования - 0,491. Оптимальное количество контрактов: n = 0,7 * h * Q / m = 0,7 * 0,491 * 583,624/ 1 = 201, где величина снижения потерь до приемлемого уровня принимается равной 70% от всей суммы вероятных потерь.

Тогда выплаты по контрактам в случае роста ставки на 1% составят:

ВМ = (1 / 0,491) / 0,01 * 25 * 201 = 1,023 млн. руб.

С применением хеджирования потери в случае роста ставки на 1% снизятся до 1,459 - 1,023 = 0,436 млн. руб.

Не стоит забывать, что хеджирование - безусловно затратная деятельность, при этом заключение срочных контрактов с целью хеджирования требует осуществления долгосрочных инвестиций.

“При IRR эффективность состоит в том, чтобы заранее определить, согласившись на некоторые денежные расходы, такую фьючерсную сделку, с помощью которой будет обеспечена защита от более высоких реальных затрат при изменении текущей процентной ставки.” Лофтон Т. Основы торговли фьючерсами. - М.: ИК «Аналитика», 2009г.

Исходя и вышеизложенного, для того, чтобы оценить эффективность хеджа, необходимо осуществить вычисление суммы понесенных затрат и упущенных выгод и сравнить с величиной хеджируемых финансовых потерь. Следоватеьно, если сумма затрат значительно меньше величины хеджируемых потерь, то хеджирование необходимо для реализации. Расчет затрат при фьючерсном хедже представлен в табл. 28.

Таблица 28. Затраты и упущенные выгоды при фьючерсном хеджировании

Исходя из проведенного расчета сумма затрат и упущенных выгод составляет 10,1% величины хеджируемых потерь. Следовательно это означает, что использование хеджирования части обязательств с помощью фьючерсов оправдано, оно не приводит к потерям.



Заключение

В ходе анализа деятельности выбранного Банка продемонстировано отнюдь не последнее место влияние процентных доходов и расходов на величину прибыли, а также влияние изменения стоимости обязательств на процентные расходы.

В процессе оценки IRR с помощью метода процентных разрывов (GAP) выявлен отрицательный процентный разрыв в рассматриваемый период 2013-2014 гг, который создает угрозу финансовых потерь в случае повышения ставок. Были предложены альтернативные варианты параллельного движения процентных ставок ввиду изменений в 2014 году (300-500 базисных пунктов), так как рекомендации ЦБ и зарубежные аналитики учитывали стрессовые скачки только в пределах 1-2% . Так же проанализировано различие характера изменений индикативной ставки MosPrime Rate 3 и 6-ти месячной: высокая трендоустойчивость измерена с помощью показателя Херста в 2014 году, который позволяет прогнозировать дальнейшее поведения движения ставок, но из-за декабрьских скачков есть вероятность роста неопределенности в будущем, которую Банк должен учитывать исходя из политической ситуации в стране.

Наличие вычисленной достаточной предсказуемости и трендоустойчивости позволяет применить метод управления процентным разрывом. Однако с ростом неопределенности из-за событий в 2014 году возникает необходимость в хеджировании. Для управления риском вероятности повышения ставок в краткосрочном периоде были проанализированы преимущества и недостатки основных методов, в результате чего применен хедж с использованием фьючерсных контрактов, а именно выбран- MOPR-3.15 с самой дальней датой испольнения.

Так как после осуществления всех необходимых расчетов было выявлено, что хеджирование всего объема открытой позиции вследствие недостаточного объема торгов невозможно, проводился расчет параметров хеджа по отдельным группам обязательств в размере 5%.

Для рассмотренного варианта хеджирования вычислена эффективность данной операции и установлено, что использование данного метода дает положительный эффект.

Таким образом, все поставленные в магистерской диссертации дипломном задачи решены и главная цель достигнута.



Список литературы

1. Basel Committee on Banking Supervision, “Principles for the Management and Supervision of Interest Rate Risk,” Bank for International Settlements. 2004

2. Federal Reserve, Risk-Based Capital Standards: Interest Rate Risk, Docket # R-0802, Washington D.C. 1995

3. Halkos G., Papadamou S., , Significance of risk modelling in the term structure of interest rates, Applied Financial Economics, Vol. 17, Issue 3, pp. 237-247, 2007

4. Jorion, P., Value at Risk: The Benchmark for Controlling Market Risk, 2^nd edn, McGraw Hill. 2000

5. Drehmann, M, Sorensen, S and Stringa, M, `The integrated impact of credit and interest rate risk on banks: a dynamic framework and stress testing application'. Journal of Banking and Finance, 34: 713-729. 2010

6. McKinsey & Company, Basel III and European banking: its impact, how banks might respond, and the challenges of implementation. November 2010

7. Memmel С., `Banks' exposure to interest rate risk, their earnings from term transformation, and the dynamics of the term structure'. Journal of Banking and Finance, 35: 282-289. 2011

8. Staikouras, S, `Financial Intermediaries and Interest Rate Risk: II'. Financial Markets, Institutions and Instruments, 15: 225-272. 2006

9. “Interest Rate Risk in the Banking Book (IRRBB) - Industry perspective” Brussels, 1 July 2014

10. Trading and Capital-Markets Activities Manual, Section 3010.1, Interest-Rate Risk Management, April 2003

11. Comptroller's Handbook Narrative - June 1997, Procedures - March 1998, Interest Rate Risk, As of January 12, 2012, this guidance applies to federal savings associations in addition to national banks

12. “An Analysis of Commercial Bank Exposure to Interest Rate Risk”, David M. Wright and James V. Houpt, of the Board's Division of Banking Supervision and Regulation, prepared this article. Leeto Tlou and Jonathan Hacker provided assistance.

13. Interest Rate Risk Management at Community Banks by Doug Gray, Managing Examiner, Federal Reserve Bank of Kansas City, Page 1 of 9

14. Gregory E. Sierra and Timothy J. Yeager, "What Does the Federal Reserve's Economic Value Model Tell Us About Interest Rate Risk at U.S. Community Banks?" Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 86 (November/December 2004), pp. 45-60

15. Dr M.K. Rastogi, Ms.MeenakshiChaturvedi “Risk Management and its Process in Commercial Banks”,International Journal of Business and Management Tomorrow.Vol. 2 No. 11. 2011

16. “Introduction to the Measurement of Interest Rate Risk” Cross-Reference to CFA Institute Assigned Reading#59, study session 16. 2011

17. Галанов В.А. Производные инструменты срочного рынка: фьючерсы, опционы, свопы: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 464 с.

18. Лофтон Т. Основы торговли фьючерсами. - М.: ИК «Аналитика», 2009г.

19. Петров А.Ю. Комплексный анализ финансовой деятельности банка. - М.: Финансы и статистика, 2007.

20. Фельдман А.Б. Производные финансовые и товарные инструменты. М.: Финансы и статистика, 2003.

21. Бухтин М.А. Методы оценки процентных рисков и управления ими // Управление финансовыми рисками, 2007 - № 3.

22. http://www.bis.org

23. http://www.cbr.ru

24. http://moex.com



Приложения

Приложение 1



Приложение 2



Приложение 3

Размещено на Allbest.ru

...