Валютные риски коммерческого банка

Размещено на http://www.allbest.ru/

Валютные риски коммерческого банка



Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические основы управления валютными рисками

1.1 Сущность и классификация валютных рисков. Валютная позиция

1.2 Подходы к управлению валютными рисками

1.3 Модели прогнозирования валютного курса, как способ идентификации валютных рисков

1.4 Методы оценки валютных рисков коммерческого банка

Глава 2. Управление валютными рисками на примере АО "ВОКБАНК"

2.1 Характеристика АО "ВОКБАНК"

2.2 Построение регрессионного уравнения для прогнозирования валютных курсов

2.3 Количественная оценка валютного риска АО "ВОКБАНК"

2.4 Управление валютным риском АО "ВОКБАНК"

Заключение



Введение

На сегодняшний день валютный рынок является одним из важнейших элементов рыночной экономики. С начала 1970-х годов произошел отказ от фиксированной системы золотого стандарта и большинство стран перешли на режим плавающего валютного курса, что повлекло за собой увеличение волатильности курсов валют и быстрый рост объемов сделок на валютном рынке. В таких условиях возрастает необходимость в получении обоснованной оценки валютного риска и подходов к управлению им.

Актуальность проблемы управления валютными рисками в первую очередь связана с тем, что многие компании и банки выходят на международный рынок. В условиях увеличения числа и объема операций в иностранных валютах, банкам необходимо уделять таким операциям особое внимание, поскольку финансовые результаты все в более значительной степени зависят от колебаний валютных курсов. Так, возникает необходимость определения методов оценки и управления валютного риска в деятельности коммерческого банка.

Исходя из поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

1. Изучить теоретические основы управления валютными рисками:

a. Основные понятия в изучаемой теме;

b. Систему управления рисками и ее составляющие.

2. Построить модель прогнозирования валютного курса на краткосрочную перспективу;

3. Дать количественную оценку валютного риска для рассматриваемого коммерческого банка;

4. Рассмотреть альтернативные варианты управления валютными рисками коммерческого банка.

Практическая значимость работы заключается в том, что с помощью проработанных методов оценки, предложенных методик выбора стратегии и методов управления, современные банки могут оценивать имеющийся валютный риск и минимизировать его негативные последствия.

Объектом исследования выступает коммерческий банк - АО "ВОКБАНК", осуществляющий свою деятельность в условиях колебания валютных курсов. Предметом исследования является совокупность аспектов оценки и управления валютными рисками в коммерческом банке.

Для изучения поставленной проблемы, используются несколько основных методов анализа, такие как модель временных рядов (AR-model), модель Value-at-Risk, в контексте расчета параметра VaR аналитическим методом и методом исторического моделирования, а также метод управления, такой как хеджирование фьючерсными контрактами открытой валютной позиции банка.

Работа включает две основных главы. В первой главе рассмотрен теоретический базис, необходимый для изучения темы управления валютными рисками банка; произведено сравнение моделей прогнозирования валютного курса и сравнение методов оценки риска (в рамках модели Value-at-Risk), а также сравнение деривативов, как инструментов снижения валютного риска. Во второй главе построена авторегрессионная модель прогнозирования валютных курсов, представлены непосредственные расчеты спрогнозированных валютных курсов (по валютным парам USD/RUB, EUR/RUB); представлены значения уровня валютного риска в рассматриваемом банке, посредством расчета показателя VaR методом исторического моделирования и аналитическим методом, а также апробирован выбранный метод управления выявленным валютным риском банка.

Теоретический базис данной работы составляют учебники, монографии, а также исследовательские и научные статьи российских и зарубежных авторов. Тема рисков, и валютного риска в частности, рассматривалась в работах таких авторов, как М. Круи, Б.А. Райзберг, Дж. Хамильтон, А.А. Арямов, О.И. Лаврушин, Е. М. Королькова, Т.В. Струченкова, Н.В. Хохлов, Е. А. Бирюкова, Ф.М. Сытин и Е.В. Каяшева.

Модели прогнозирования валютных курсов изучались на основе работ таких авторов, как Л.Р. Глостен, Р. Джаганнафан, Д.Е. Рункл, Д. Нельсон, А.В. Субботин, Г.Г. Канторович, М.Ю. Турунцева, В. Г. Брюков и Е. В. Истигечева.

Оценка валютного риска, а также различные методы расчета индикатора Value-at-Risk представлены в работах таких авторов, как Д. Хендрикс, Дж.Ф. Маршал, В.К. Бансал, А.Н. Буренин, М.Л. Кричевский, А.А. Уфимцев, А.А. Лобанов, И.А. Рогов и И.В. Ларионова.

В качестве теоретического базиса для изучения этапов, стратегий, методов (преимущественно хеджирование) управления рисками были использованы работы таких авторов, как Дж. К. Халл, А.Б. Фельдман, А.Н Буренин, В.А Галанов, А.Л. Демская, А.Ю. Дорохов, О.С. Покровская, Е.Б. Случак и Д.В. Фонов.

Анализ валютных рисков проводится на основе отчетности коммерческого банка - АО "ВОКБАНК". Также используются данные с сайта московской валютной биржы по курсам валютных пар USD/RUB и EUR/RUB.



Глава 1. Теоретические основы управления валютными рисками

1.1 Сущность и классификация валютных рисков. Валютная позиция

В современных рыночных условиях экономические агенты ежедневно сталкиваются с риском в следствие действия неопределенности экономической среды. Однако на сегодняшний день отсутствует универсальное определения понятия "риск", несмотря на всю его важность. Различные трактовки основного понятия могут привести к неверным выводам или неверной трактовке полученных выводов, поэтому определим, что же мы будем понимать под термином "риск" в данной работе.

Существование риска обусловлено существованием неопределенности, которая является неотъемлемой частью условий осуществления деятельности на рынке, а также источником многовариантности развития событий, которые мы не можем предсказать с абсолютной точностью, вследствие чего и возникает риск.

В процессе анализа отечественной и зарубежной литературы были выявлены три основных подхода к определению сущности "риска": во-первых, представление о риске как о вероятности недополучения доходов Арямов, А. А. Общая теория риска. Юридический, экономический и психологический анализ / А. А. Арямов. - Москва: РАП, Wolters Kluwer, 2010. - 15 с.; во-вторых, рассмотрение риска как вероятность возникновения убытков или дополнительных расходов Хохлов Н.В. Управление риском/ Н.В. Хохлов. - М.: Питер, 1999. - 24 с. Райзберг Б.А. Предпринимательство и риск. - М.: ЭКМОС, 1996. -58 с.; в-третьих, синтез подходов, то есть риск определяется как вероятность совокупности благоприятных (получение дополнительной прибыли) и неблагоприятных (возникновение убытков, дополнительных расходов) исходов, то есть любое отклонение от намеченного результата Круи, М. Основы риск-менеджмента / М. Круи, Д. Галай, Р. Марк; пер. с англ.; под науч. ред. В. Б. Минасян. - Москва: Издательство «Юрайт», 2011. - 36 с..

Не смотря на существование различных точек зрения, второй подход является наиболее распространенным и разумным, то есть риск - это вероятность возникновения убытков или дополнительных расходов. Дело в том, что субъекты рынка сталкиваются с риском и чаще всего связывают его с неожиданными неблагоприятными событиями. Безусловно, риск иногда включает в себя вероятность благоприятного исхода, но, действуя исходя из принципа осмотрительности, компании признают доход непосредственно при его получении, а расходы учитываются заранее, путем создания резервов, независимо от того, известна ли величина ожидаемых расходов точно или она является оценкой, полученной на основе имеющейся информации Королькова Е. М. Риск-менеджмент: управление проектными рисками: учебное пособие для студентов экономических специальностей / Е. М. Королькова. - Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. - 16 с..

Все экономические агенты действуют в условиях неопределенности и являются субъектами риска. Являясь причиной возникновения риска, неопределенность проявляется в качестве конкретных событий - факторов риска, таких как усиление конкуренции на рынке, изменение законодательства, колебания валютных курсов и так далее. Материальные (компания, имущество) и нематериальные (имущественный интерес, деловая репутация) объекты, подверженные влиянию факторов риска являются объектами риска Струченкова Т.В. Валютные риски: анализ и управление. - М.: Кнорус, 2010 г. - 19 с..

Определив сущность основных понятий в рассматриваемой теме перейдем к классификации существующих рисков. В целом, под классификацией риска понимается система распределения рисков по определенным группам, в зависимости от поставленной цели. Классифицировать риски можно по разным критериям, таким как, например, причины возникновения, характер деятельности и так далее. В данной работе, с учетом рассматриваемой тематики, на Рис. 1 приведена классификация рисков, включающих валютные риски Струченкова Т.В. Валютные риски: анализ и управление. - М.: Кнорус, 2010 г. - 11 с..

Рис. 1 Место валютного риска в структуре финансовых рисков

Классификация рисков, представленная на Рис. 1, безусловно, не охватывает все виды рисков, с которыми сталкиваются экономические агенты, однако она представляет собой определенную систему, которая позволяет определить взаимосвязь различных видов риска с исследуемым валютным риском, что необходимо при управлении риском.

Так, наиболее широким понятием является финансовый риск, представляющий собой вероятность потери компанией (банком) части своих ресурсов, понесенных дополнительных расходов или неполученных доходов, вследствие неблагоприятных изменений внешних и внутренних факторов среды функционирования компании, оказывающих существенное влияние на финансовые результаты деятельности Уфимцев А.А. Измерение валютных рисков с помощью методологии VaR / А.А. Уфимцев // Вестник Челябинского государственного университета. - 2012. - № 8 (262). - 139 с..

Рыночный риск является частью финансового риска, и представляет собой возможность потерь в результате неблагоприятного изменения рыночных факторов, таких как процентные ставки, валютные курсы, цены товаров или ценных бумаг Струченкова Т.В. Валютные риски: анализ и управление. - М.: Кнорус, 2010 г. - 21 с.. В зависимости от вида рыночных факторов выделяют отдельные виды рыночных рисков, одним из которых является валютный риск.

Валютный риск возникает при проведении операций в иностранной валюте (внешнеторговых, кредитных, инвестиционных, расчетных, конверсионных операций, операций на фондовых и товарных биржах) и представляет собой возможность изменения стоимости активов (пассивов, денежных требований и обязательств) в иностранной валюте, то есть подверженность убыткам, вследствие неблагоприятного изменения валютных курсов Банковский менеджмент: учебник под редакцией О.И. Лаврушина. -2-е изд., перераб. и доп. - М.: 2009. - 356 с.. В современных рыночных условиях изменение валютного курса происходит непрерывно, в связи с этим валютный риск существует всегда.

Если определять сущность валютного риска через общее определение риска, то в этом случае источником риска является колебание валютных курсов (неопределенность динамики курса), неблагоприятным событием - денежные потери (убытки) или получение денежных доходов ниже запланированного уровня, субъектами риска - лица, занимающиеся проведением операций в иностранной валюте Струченкова Т.В. Валютные риски: анализ и управление. - М.: Кнорус, 2010 г. - 9 с..

На сегодняшний день существует множество различных классификаций валютных рисков. В данной работе рассмотрим одну из существующих классификаций, согласно которой выделяют четыре основных вида валютного риска: трансляционный, транзакционный, операционный и скрытые риски Сытин Ф.М. Оценка, прогноз и управление валютными рисками / Ф.М. Сытин, Е.В. Каяшева // Управление финансовыми рисками. - 02(18). - 2009. - 131 с..

Трансляционный (бухгалтерский, расчетный, балансовый, конверсионный, аккаунтинговый) валютный риск представляет собой возможность потерь при пересчете статей баланса в национальную валюту. Данному виду риска подвержены прежде всего компании, имеющие значительные зарубежные активы (долгосрочные валютные кредиты, выпущенные еврооблигации). Чаще всего данные риски зависят от правил ведения бухгалтерской отчетности, поэтому отдельно не хеджируются.

Транзакционный валютный риск отражает вероятность валютных потерь по конкретным операциям (транзакциям) вследствие изменений валютных курсов. Данный вид риска появляется при осуществлении экспортно-импортных операций и операций кредитования, то есть в случае возникновения задолженности (дебиторской или кредиторской) в иностранной валюте, при условии, что эта задолженность возникает до изменения валютного курса, а оплата должна производиться в период после него. Транзакционные валютные риски регулярно должны прогнозироваться и хеджироваться, так как имеют прямое влияние на денежные потоки компании.

Операционный валютный риск определяется как возможность неблагоприятного воздействия изменений валютного курса на положение компании на рынке, выраженное в потере конкурентоспособности (вследствие увеличения производства товаров-субститутов) и в снижении выручки. В отличии от транзакционного риска, часто носит субъективный и вероятностный характер. Данному виду риска подвержены скорее нефинансовые институты, в первую очередь компании, занимающиеся экспортно-импортными операциями, а также работающие только на внутреннем рынке.

Скрытые валютные риски представляют собой не очевидные на первый взгляд трансляционные, транзакционные и операционные валютные риски. Так, например, поставщик на внутреннем рынке может потреблять импортные ресурсы, и компания, пользующаяся его услугами, косвенно подвержена операционному риску (повышение стоимости затрат поставщика заставит компанию повышать цены на свою продукцию). Также скрытый трансляционный риск возникает в случае, если риску подвержена зарубежная дочерняя компания. К скрытым рискам можно отнести риски конвертации - возможное изменение валютной политики государства, в том числе введение ограничений на валютно-обменные операции Сытин Ф.М. Оценка, прогноз и управление валютными рисками / Ф.М. Сытин, Е.В. Каяшева // Управление финансовыми рисками. - 02(18). - 2009. - 132 с..

После рассмотрения видов валютных рисков важно сказать, что изменение курсов иностранных валют в долгосрочной перспективе не просто приводит к получению прибыли или убытка по отдельным сделкам (транзакционные риски), в результате реализации валютных рисков изменяются оценка компании (банка) сторонними инвесторами (трансляционные риски), конкурентоспособность компаний (банков) или их отдельных иностранных филиалов (операционные риски). Как следствие возникают стратегические риски Сытин Ф.М. Оценка, прогноз и управление валютными рисками / Ф.М. Сытин, Е.В. Каяшева // Управление финансовыми рисками. - 02(18). - 2009. - 133 с.. Все это лишний раз подтверждает значимость проблемы управления валютными рисками.

Далее необходимо отметить, что коммерческие банки (как и другие экономические субъекты) подвергаются валютному риску не в полном объеме своих валютных операций, а только на величину открытых валютных позиций. В целом, валютная позиция отражает разницу между требованиями и обязательствами (активами и пассивами) в конкретной иностранной валюте и возникает на дату заключения сделки на покупку или продажу иностранной валюты и иных валютных ценностей, а также на дату зачисления на счет (списания со счета) доходов (расходов) в иностранной валюте. Указанные даты определяют также дату отражения в отчетности соответствующих изменений величины открытой валютной позиции.

Валютная позиция бывает двух видов: закрытая и открытая.

· Закрытая валютная позиция: объем требований и обязательств в определенной валюте совпадают. Валютный риск не возникает, так как в случае изменения валютного курса переоценка активов и пассивов происходит на одну и ту же величину.

· Открытая валютная позиция (далее - ОВП): объем требований и обязательств в определенной валюте не совпадают. Возникает подверженность валютному риску. Пока позиция не закрыта, в зависимости от рыночных колебаний валютного курса, возникают потенциальные убытки или прибыль, они становятся реальными только после закрытия позиции.

В свою очередь, открытая позиция может быть длинной или короткой.

· Длинная валютная позиция возникает, если активы превышают пассивы в данной валюте. В данном случае, падение курса приводит к возникновению убытков, рост курса - к доходам. При расчете открытой позиции - прибавляется.

· Короткая валютная позиция возникает, если пассивы превышают активы в конкретной иностранной валюте. Падение курса приводит к получению доходов, рост курса - к убыткам. При расчете открытой позиции - вычитается.

Используя понятие "открытая валютная позиция" становиться возможным определить валютный риск как возможность получения финансового результата ниже ожидаемого, вследствие неблагоприятного изменения курса валюты, в которой имеется открытая валютная позиция.

1.2 Подходы к управлению валютными рисками

Для сохранения устойчивой деятельности в условиях неопределенности, экономическим субъектам необходимо управлять возникающими валютными рисками, то есть применять систему риск-менеджмента. Практически каждая современная компания или банк имеет обособленное подразделение по управлению рисками, однако несмотря на это, управлению рисками уделяется недостаточно внимания. Особенно игнорируются валютные риски, так как ранее волатильность валютных курсов основных валют (доллар США, евро) не была столь значительной.

Рис. 2 Динамика месячных курсов доллара США и евро к российскому рублю по данным ММВБ в период с 2007 по 2015 год

Согласно графику, представленному на Рис. 2, волатильность курсов основных валют была незначительной до 2009 года, однако после этой даты валютные курсы изменялись все сильнее, а значит и подверженность рыночных агентов валютному риску растет, возникает необходимость управления рисками. Управление валютным риском банка представляет собой систему разработки, принятия и реализации решений о воздействии на валютный риск с целью предотвращения, ограничения или минимизации связанных с ним потерь Покровская О.С. Использование производных инструментов в управлении валютным риском коммерческого банка: автореф. дис. канд. экон. наук. 08.00.10 / О.С. Покровская // ВФ Рос. ак. нар. хоз-ва и гос. службы при Президенте РФ. - С-П. - 2012. - 14с.. В научной литературе выделяют два уровня в системе управления валютными рисками: регулятивно-надзорный и внутрибанковский. Уровни системы управления валютными рисками можно изобразить в виде схем, представленных на Рис. 3 и 4.

На Рис. 3 отображены две основные составляющие регулятивно-надзорного уровня: элементы, определяющие приемлемые границы риска и элементы, определяющие методы и возможности управления риском Банковский менеджмент: учебник под редакцией О.И. Лаврушина. -2-е изд., перераб. и доп. - М.: 2009. - 475 с..

Рис. 3 Регулятивно-надзорный уровень системы управления валютными рисками коммерческого банка

Регулятивно-надзорный уровень включает в себя управление рисками через лицензирование деятельности, лимитирование объема ОВП, учет валютного риска (в составе рыночного) в нормативе достаточности капитала, переоценку валютных активов и пассивов, надзор и контроль. Так, для контроля за банковскими рисками, Базельский комитет по банковскому надзору разработал специальные рекомендации центральным и коммерческим банкам. В целях ограничения валютного риска Банком международных расчетов определен объем наличности коммерческого банка в иностранной валюте, а также установлен норматив капитала и определенные лимиты по открытым валютным позициям (ОВП).

В свою очередь, ЦБ РФ установил для кредитных организаций лимиты открытых позиций как по отдельным валютам, так и по их суммарной величине. Суммарная величина ОВП рассчитывается путем перевода длинных и коротких валютных позиций по каждой иностранной валюте в рублевый эквивалент по официальному курсу Банка России и раздельным суммированием всех коротких и всех длинных ОВП. Так, инструкцией ЦБ РФ Инструкция Банка России от 15 июля 2005 г. № 124-И «Об установлении размеров (лимитов) открытых валютных позиций, методике их расчета и особенностях осуществления надзора за их соблюдением кредитными организациями» установлено, что: во-первых, суммарная величина всех длинных (коротких) ОВП в отдельных иностранных валютах ежедневно не должна превышать 20% от капитала кредитной организации; во-вторых, любая длинная (короткая) ОВП в отдельных иностранных валютах ежедневно не должна превышать 10% от собственных средств кредитной организации.

Коммерческие банки должны постоянно анализировать состояние ОВП не только в целях контроля за соблюдением установленных лимитов ОВП (регулятивно-надзорный уровень), но и в целях анализа потенциальных доходов и убытков (внутрибанковский уровень), связанных с колебаниями валютных курсов. Такой анализ необходимо проводить как по каждой иностранной валюте, по которой открыта валютная позиция, так и по суммарной ОВП (балансовая и вне балансовая составляющие отдельно). Однако, управление валютными рисками в большинстве современных банков происходит исключительно на регулятивно-надзорном уровне, так как несоблюдение установленных лимитов по ОВП влечет за собой штрафы в крупных размерах. Также важно отметить комплексность, затратность и сложность внутрибанковского уровня управления рисками, подробная схема которого представлена на Рис.4.

Рис. 4 Внутрибанковский уровень системы управления валютными рисками в коммерческом банке

Согласно схеме, представленной на Рис. 4, внутрибанковский уровень подразумевает влияние на валютный риск с помощью системы, включающей в себя: анализ и прогнозирование факторов риска (динамика валютных курсов), количественную оценку риска, выбор метода и инструментов минимизации риска, разработку и реализацию стратегии управления валютным риском, оценку ее эффективности и мониторинг результатов Покровская О.С. Использование производных инструментов в управлении валютным риском коммерческого банка: автореф. дис. канд. экон. наук. 08.00.10 / О.С. Покровская // ВФ Рос. ак. нар. хоз-ва и гос. службы при Президенте РФ. - С-П. - 2012. - 13с..

Систему управления рисками можно разбить на 4 основных этапа. Первый этап - анализ риска. Этап предполагает проведение качественного и количественного анализа рисков. При проведении качественного анализа происходит выявление факторов риска (в нашем случае, изменение валютного курса) и проводится идентификация выявленных рисков. Для идентификации валютных рисков используется прогнозирование валютных курсов и ОВП, с помощью которого выявляются факторы валютного риска. Далее проводится количественный анализ, который представляет собой получение количественной оценки выявленных рисков, то есть определение величины возможных потерь (в денежном выражении) и вероятности его возникновения. золотой стандарт прогнозирование курс

Второй этап - выбор типа рискового поведения (стратегии управления) и соответствующего метода управления риском (тактика управления). Исходя из отношения субъектов к риску, выделяют следующие типы рискового поведения:

1. Избежание риска - это уклонение от действий, связанных с риском. Избежание таких рисков означает устранение причины возникновения значительных убытков для компании. Также, данная стратегия может применяться, если агент действует в условиях полной неопределенности, когда не представляется возможным оценить уровень валютного риска. Для избежания валютного риска банки могут согласовывать свои активы и пассивы по каждой валюте, то есть стремиться к закрытой валютной позиции или формированию такой структуры баланса, при которой доходы, получаемые от изменения валютных курсов, превышали бы убытки от этого изменения по ОВП в других валютах.

Еще одним методом, используемым в рамках стратегии избежания риска, является неттинг. По своей сути, неттинг - это взаимозачет встречных требований и обязательств, его цель заключается в максимально возможном укрупнении валютных сделок. Так, банк может покрыть длинную ОВП за счет короткой ОВП в той же валюте; покрыть длинную ОВП в одной валюте за счет короткой ОВП в другой валюте, при условии положительной корреляции курсов двух этих валют.

2. Сохранение риска - это принятие риска в полном объеме, то есть отказ от специальных действий по компенсации возможных убытков (полученные убытки возмещаются из текущих доходов). Данная стратегия применяется только в отношении незначительных валютных рисков, что же касается более крупных рисков, то в этом случае применяется резервирование средств на покрытие убытка за счет внутренних резервов или внешних ресурсов.

3. Ограничение риска - это принятие валютного риска и его снижение посредством установления границ (лимитирование) или объединения рисков (диверсификация).

Установление внутрибанковских лимитов (внутреннее лимитирование) представляет собой способ снижения валютного риска, посредством установления предельных допустимых значений (лимитов) величины ОВП для снижения величины возможных потерь. Этот способ не требует высоких затрат, поэтому широко используется банками. Установленные лимиты могут быть разными, например, можно установить ограничения как сверху, так и снизу, по срокам, структуре, объему или размеру.

Диверсификация представляет собой способ снижения совокупного валютного риска с помощью использования различных валют, со слабо-коррелированными между собой валютными курсами. С помощью диверсификации снижается вероятность получения максимально возможного уровня потерь. Стоит отметить, что диверсификация эффективна только для снижения несистематического риска (риска, связанного с конкретной валютой), в то время как систематические риски, общие для всех видов деятельности (циклический спад экономики), не могут быть уменьшены с помощью диверсификации.

4. Передача валютного риска частично или в полном объеме третьем лицам осуществляется с помощью страхования, хеджирования и других методов. Хеджирование осуществляется посредством производных финансовых инструментов (деривативов), таких как: форвардные, фьючерсные, опционные контракты, свопы.

5. Третий этап - реализация выбранной траектории (стратегии и тактики) управления риском. На данном этапе определяются конкретные задачи и происходит их распределение среди исполнителей, а также определяются источники финансирования и проводятся консультации со специалистами.

Четвертый этап - мониторинг результатов и оценка эффективности выбранных стратегии и метода управления рисками. Этот этап реализует обратную связь в системе управления рисками. На данном этапе оценивается эффективность проведенных мероприятий на основе количественных данных относительно убытков компании, а также, при необходимости, корректируется выбранная ранее траектория действий, с учетом новой информации.

1.3 Модели прогнозирования валютного курса, как способ идентификации валютных рисков

Прогнозирование курсов валют является достаточно сложной задачей, потому что на валютный курс оказывают влияние множество различных факторов, например, цена на нефть, валютный режим и прочие. Однако в условиях нестабильности на валютном рынке его участникам необходимо строить прогнозы на будущее, чтобы быть готовыми к возможным колебаниям курсов и снижать валютные риски.

Методы прогнозирования делятся на две большие группы: фундаментальный и технический анализ. Первый подразумевает поиск определенных экономических взаимосвязей между валютным курсом и факторами на него влияющими, в то время как технический анализ не связан с экономической теорией, а просто использует различные модели, например, модели временных рядов. В данной работе мы остановим свой выбор на техническом анализе, так как на наш взгляд этот метод является наиболее простым по сравнению с фундаментальным. Дело в том, что изменчивость стоимости финансовых активов достаточно трудно объяснить с помощью экономических факторов.

Также стоит сказать, что чаще всего при анализе временных рядов используют доходность или логарифмическую доходность актива вместо его абсолютных значений, так как это позволяет решить проблему нестационарности исходного ряда.

В процессе анализа научной литературы было выявлено несколько "стилизованных факторов" финансовых временных рядов Субботин А.В. Моделирование волатильности: от условной гетероскедастичности к каскадам на множественных горизонтах / Прикладная эконометрика. №3(15). - 2009. - с.97, рассмотрим их подробнее:

1. Кластеризация волатильности. Дело в том, что зачастую вслед за значительными изменениями доходности актива следуют другие значительные изменения, и, наоборот, вслед за незначительными изменениями - другие незначительные. То есть наблюдаются достаточно продолжительные периоды высокой и низкой волатильности.

2. "Левередж - эффект". Наблюдается отрицательная корреляция между доходностью финансовых активов и волатильностью ряда. Так, в случае низкой волатильности, доходность актива растет (падает) стремительно, и, наоборот, в случае высокой волатильности, доходность актива растет (падает) незначительно.

3. "Длинная память" или "Теория эффективного рынка". Прошлые значения ряда являются хорошей базой для прогнозирования будущих значений. Это связано с наличием значимой автокорреляции между наблюдениями, значительно удаленными друг от друга.

4. "Тяжелые хвосты". Функция плотности распределения логарифмических доходностей за длительные промежутки времени стремиться к нормальному, а за короткие интервалы имеет более "тяжёлые хвосты" и большую островершинность (коэффициент эксцесса (Kurtosis) больше 3 (выше нормального)), по сравнению с функцией плотности нормального распределения.

С учетом вышеуказанных "стилизованных факторов" финансовых временных рядов и в рамках технического анализа рассмотрим несколько основных моделей, которые используются исследователями для прогнозирования валютного курса. Так, наиболее широкое распространение в литературе получили AR (p), ARMA (p, q), ARCH (p) и GARCH (p, q) модели. Кратко опишем смысл каждой из них и проведем сравнительный анализ для выявления наиболее подходящей модели.

AR (p) модель. Авторегрессионная (Auto Regressive) модель. В таких моделях прогнозные значения получают на основе предыдущих значений ряда. Однако временной горизонт для прогноза по такой модели ограничен длинной лага, то есть часто прогноз возможно построить только на 1-3 наблюдений вперед.

В зависимости от количества лаговых переменных, включенных в уравнение, различают авторегрессионные модели разных порядков, так, например, AR(2) - модель второго порядка выглядит следующим образом Канторович Г.Г. Лекции: Анализ временных рядов. Лекционные и методические материалы. Лекция 3 // Экономический журнал ВШЭ. №1. - 2012. - с.102:

(1)

где:

c - константа;

- зависимая переменная;

, - независимые переменные с лагом в один и два периода;

, - соответствующие коэффициенты регрессии при лаговых переменных;

- "белый" шум.

ARMA (p,q) модель. Авторегрессионная модель со скользящим средним в остатках (Auto Regressive - Moving Average). Представляет собой объединение авторегрессионного процесса (AR(p)) и модели со скользящим средним в остатках (МА(q)). Модель со скользящим средним в остатках первого порядка (MA(1)) определяет прогнозное значения в виде следующей линейной функции Турунцева М.Ю. Анализ временных рядов // Пособие для студентов. М.: МИЭФ ГУ-ВШЭ, 2003. - с. 38:

(2)

где:

- отклонение фактического значения от прогнозного в предыдущем периоде;

- коэффициент при ;

- "белый шум"; остатки, не коррелирующие с остатками предыдущего периода.

Объединив две составляющие (AR(p) и MA(q) процессы), порядок авторегрессионной модели со скользящим средним в остатках можно обозначить как ARMA (p, q), где р - порядок авторегрессионного процесса, a q - порядок процесса со скользящим средним в остатках. Так, например, модель ARMA (2,1) выглядит следующим образом Брюков В. Г. Как предсказать курс доллара. Эффективные методы прогнозирования с использованием Excel и Eviews. - М.: КНОРУС; ЦИПСиР, 2011. - c. 60:

(3)

Чтобы было наиболее наглядно, можно представить модель ARMA (2,1) в виде системы уравнений:

(4)

Подставляя второе уравнение системы в первое получим общую формулу (3) для модели ARMA (2,1), представленную выше.

ARCH (p) модель. Авторегрессионная модель условной гетероскедастичности (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Смысл данной модели зашифрован в ее названии. Так, ARCH модель использует прошлые значения ряда для прогнозирования (авторегрессия), которые в свою очередь является неоднородными, что проявляется в непостоянстве дисперсии случайной ошибки (гетероскедастисчность).

Данная модель была предложена Робертом Энгле в 1982 году, ее можно представить в виде следующего уравнения Nelson, D. Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach. Econometrica 59. - 1991. - p. 347-370.:

(5)

где

- функция волатильности;

- базовая волатильность;

, - квадраты прошлых значений доходности актива;

, - коэффициенты модели, показывающие влияние прошлых значений доходности актива на текущее значение волатильности.

В модели ARCH доходность актива можно представить следующим образом:

(6)

где:

- белый гауссовский шум.

Модель ARCH (p) имеет ряд недостатков, например, необходимость выбирать большой порядок модели, чтобы результаты получились качественными. Для устранения недостатков этой модели в 1986 году Т. Боллерслевом была предложена модель GARCH (p,q), описанная в его работе "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity" и представляющая собой обобщенный ARCH-процесс Истигечева Е. В. Прогнозирование волатильности финансовых инструментов с использованием GARCH - модели / Е. В. Истигечева, А. А. Бобенко // Научная сессия ТУСУР - 2006: матер. докладов Все-росс. научно-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. - Томск, 2007. - с. 186.

GARCH (p,q) модель. Обобщенная авторегрессионная модель условной гетероскедастичности (Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity). GARCH (p,q) модель предполагает, что условная дисперсия зависит не только от прошлых значений доходности актива, но и от прошлых значений оценок дисперсии. Так, данную модель можно представить в виде следующей формулы Glosten L.R., Jagannathan R., Runkle D.E. On the relation between the expected value and the volatility of nominal excess return on stocks // Journal of Finance. - 1993. - p.1779-1801:

(7)

где:

- базовая волатильность;

- коэффициент, характеризующий степень влияния предыдущих изменений доходности актива на текущее значение волатильности;

- коэффициент, характеризующий степень влияния предыдущих оценок волатильности на текущее значение.

После краткого рассмотрения основных моделей, проведем их сравнение в Таблице 1 для выбора наилучшей.



Таблица 1

Сравнение моделей временных рядов

Критерии сравнения	Модели анализа временных рядов
	AR(p)	ARMA (p, q)	ARCH (p)	GARCH (p,q)
Длительность периода прогнозирования	Зависит от количества лагов в модели	Зависит от количества лагов в модели	Не ограничена	Не ограничена
Уровень сложности модели	Низкий	Средний	Средний	Высокий
Необходимое значение параметров (порядок модели)	Не требует большого значения параметра p	Не требует большого значения параметров p и q	Необходимо большое значение параметра p	Можно ограничиться сравнительно небольшими значениями параметров p и q
Частота использования в научных исследованиях	Часто	Редко	Редко	Часто
Метод оценивания параметров модели	Метод наименьших квадратов	Метод наименьших квадратов	Метод максимального правдоподобия	Метод максимального правдоподобия

При выборе модели важно обращать внимание на соблюдение баланса "простота использования / эффективность". На основе Таблицы 1 можно сделать вывод, что такой моделью является авторегрессионная модель, по следующим причинам: во-первых, данная модель относительно простая, поэтому часто используется в научных исследованиях; во-вторых, AR(p) модель не предполагает использование большого количества независимых переменных, включенных в уравнение регрессии; в-третьих, модель позволяет осуществлять точечный прогноз на краткосрочную перспективу, что и нужно в данном исследовании.

Также важно рассмотреть вопрос возможности реализации выбранной модели в эконометрических пакетах. Так, для построения AR(p) модели можно использовать такие программы, как EViews, MatLab, и STATA. Рассмотрим Таблицу 2, в которой представлены преимущества и недостатки данных эконометрических пакетов.

Таблица 2

Сравнение эконометрических пакетов

	Название эконометрического пакета
	EViews	MatLab	STATA
Преимущества	Позволяет построить оценки коэффициентов; Возможно графическое отражение; Простота использования; Не требует навыков программирования.	Доступность кода; Множество встроенных функция для анализа (в том числе прогнозирование); Возможность изучения теории и практики одновременно; Графическое отображение.	Имеет обширный набор функций для работы с моделями временных рядов.
Недостатки	Доступен только результат без раскрытия промежуточных этапов.	Необходимость навыков программирования.	Нет возможности построения прогноза.

По сравнительному анализу, представленному в Таблице 2, можно сделать вывод, что наиболее предпочтительной программой для прогнозирования валютных курсов является EViews. Такай вывод был сделан потому, что данный эконометрический пакет сочетает в себе легкость использования, отсутствие требований навыков программирования и при этом дает возможность получить необходимые результаты (прогнозы).

В общем виде прогнозирование стоимости финансовых активов в EViews можно разделить на следующие этапы:

1. Вычисление доходностей финансовых активов и проверка полученного ряда на стационарность;

2. Вычисление статистических характеристик ряда доходностей;

3. Построение регрессионного уравнения, оценка и тестирование на значимость его параметров;

4. Вычисление прогнозных значений стоимости финансовых активов;

5. Тестирование прогнозного качества построенной модели.

В заключение данной части нужно отметить, что прогнозирование курсов валют является сложной задачей, а потому ни одна модель не может дать стопроцентно верный прогноз. В связи с этим участники рынка должны разрабатывать стратегии управления рисками, то есть уметь грамотно оценивать риск и минимизировать возможные потери.

1.4 Методы оценки валютных рисков коммерческого банка

Первый этап управления рисками - анализ риска, который включает в себя количественный анализ, предполагающий определение количественной оценки для имеющегося риска коммерческого банка. Исходя из того, что риск определяется как возможность возникновения потерь, то оценка риска - это вероятность возникновения определенной величины потерь Струченкова Т.В. Валютные риски: анализ и управление. - М.: Кнорус, 2010 г. - 10 с.. Можно сказать, что количественная оценка риска состоит из двух компонентов - вероятности возникновения и величины возможных потерь. Такая оценка определяется для выбранного временного периода (час, день, неделя, месяц, квартал, год и т.д.).

Стоит отметить, что оценка валютных рисков может быть выполнена с помощью различных статистических методов (Short-Fall, Capital-at-Risk, Maximum Loss и др.) или методов экспертных оценок (анкетирование, сценарный анализ и др.). Первые применяются в случае доступности статистической базы для исследования, а именно динамики факторов риска (в данной работе - валютных курсов). В случаях невозможности использования статистических методов (например, отсутствие данных), применяют методы экспертных оценок. Вследствие наличия базы данных, в данной работе будут рассмотрены только статистические методы оценки риска.

Традиционно риск характеризуют два важных показателя: волатильность (стандартное отклонение, изменчивость) финансовых переменных и чувствительность критериев деятельности к их последствиям. Кроме того, риск часто измеряется дисперсией - разбросом возможных исходов Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под. ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. - М.: Альпина Паблишер, 2003. - 561 с.. При измерении рыночных рисков (в том числе валютных рисков) в качестве случайной переменной берут доходность финансового актива. Волатильность измеряет риск актива как степень разброса значений доходности вокруг ожидаемого (часто среднего) уровня.

Однако традиционные меры риска имеют серьезные недостатки: во-первых, они не могут быть агрегированы (сведены в один показатель) безотносительно к факторам риска; во-вторых, традиционные меры риска не измеряют "капитал под риском" (капитал, покрывающий потери, вызываемые факторами риска); в-третьих, эти меры не позволяют контролировать риск, так как лимиты позиций, определяемые по факторам риска, часто неэффективны Кричевский М.Л. Финансовые риски: учебное пособие / М.Л. Кричевский. - М.: КНОРУС, 2012. - 78с.. Все это объясняет разработку более совершенных методов оценки рисков.

Согласно рекомендациям, разработанным Базельским комитетом по банковскому надзору в части оценки банковских рисков, подход на основе показателя "стоимости под риском" (Value-at-Risk - VaR) является одним из наилучших, так как сочетает в себе простоту и прозрачность расчетов BCBS. Developments in Modeling Risk Aggregation. Joint Forum, 2010. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.bis.org/publ/joint25.pdf. Под термином VaR может подразумеваться как методика (совокупность методов) оценки рисков, так и количественная оценка риска в виде расчета одного параметра VaR. Данный параметр представляет собой оценку максимально возможной величины потерь (по ОВП), которая не будет превышена в течение выбранного временного интервала, с заданной вероятностью. То есть, VaR позволяет получить оценки возможных будущих потерь от изменения факторов риска, с определенной долей вероятности Уфимцев А.А. Измерение валютных рисков с помощью методологии VaR / А.А. Уфимцев // Вестник Челябинского государственного университета. - 2012. - № 8 (262). - 140 с..

Широкое применение VaR-модели для оценки рисков объясняется также тем что она устраняет пробелы традиционных методов оценки, так, например, модель VaR позволяет агрегировать риски по отдельным позициям портфеля в одну величину, учитывая при этом ряд факторов, таких как количество ОВП и период их поддержания, а также волатильность на рынке.

Однако метод "стоимости под риском" имеет свои недостатки: резкое снижение прогнозной силы VaR-моделей в периоды повышенной волатильности факторов риска; необходимость внедрения в базовую модель стресс-сценариев; модель не учитывает плотность распределения потерь, то есть с заданной вероятностью (обозначим - (1- б)) потери не превысят величину Х, но при этом с вероятностью б потери могут составить 2Х или даже 10Х Сытин Ф.М. Оценка, прогноз и управление валютными рисками / Ф.М. Сытин, Е.В. Каяшева // Управление финансовыми рисками. - 02(18). - 2009. - 135 с. .

Для устранения недостатков модели, в дополнение к расчету VaR используется стресс-тестирование (stress testing), предложенное Базельским комитетом Revisions to the Basel II market risk framework / Basel Committee on Banking Supervision. - 1 Feb. 2011. . Стресс-тестирование представляет собой метод сценарного моделирования по сценарию экономической нестабильности, позволяющий получить оценку потерь, которые остаются за пределами вычисленного с заданной вероятностью VaR. Для построения распределения вероятностей в такой модели должен быть выбран период не менее года, характеризующийся резкими колебаниями конъюнктуры рынка (часто используется период финансового кризиса 2008-2009 г.г.).

Перед расчетом показателя VaR необходимо задать параметры модели, рассмотрим их подробнее. Временной горизонт (holding period) - это период в будущем на который делается прогноз. Для расчета VaR временной горизонт часто выбирается исходя из срока удержания актива в портфеле или его ликвидности, поскольку именно в пределах этого срока нет возможности снизить потери. Глубина периода расчета VaR (observation period) - это объем выборки ретроспективных или искусственно смоделированных данных, на основе которых рассчитывается оценка. Уровень доверия (confidence level) - это заданная доверительная вероятность, зависящая от характера компании и от субъективного подхода менеджера к управлению имеющимся портфелем. Стоит отметить, что выбор уровня доверительной вероятности не говорит об отношении инвестора к риску Буренин А.Н. Управление портфелем ценных бумаг / А.Н. Буренин. - М.: Школа срочного рынка, 2012. - 204 с..

На сегодняшний день, как уже было сказано, риск-менеджеры отдают свое предпочтение методу Value-at-Risk. Банк международных расчетов (BIS) не регламентирует выбор именно этого метода для оценки рисков, однако устанавливает некоторые ограничения: во-первых, VaR должен рассчитываться ежедневно; во-вторых, временной горизонт прогнозирования должен составлять не менее 10 дней; в-третьих, при расчетах необходимо задавать 99%-ый односторонний доверительный интервал; в-четвертых, глубина периода расчета (объем выборки исторических данных) должна быть не менее 250 торговых дней, то есть не менее одного года 24. Лобанов А. А. Регулирование рыночных рисков банков на основе внутренних моделей расчета VaR. Ключевые положения Базельского стандарта. Журнал «Рынок ценных бумаг» № 9 (168). - 2009. - с. 64 . Стоит отметить, что на практике используются и иные доверительные интервалы, так, например, Дж.П. Морган опубликовывает свои дневные значения VaR при 95%-ном доверительном уровне.

В случае использования коротких горизонтов прогнозирования, масштабирование величины VaR проводится путем умножения на квадратный корень из соотношения временных интервалов Сытин Ф.М. Оценка, прогноз и управление валютными рисками / Ф.М. Сытин, Е.В. Каяшева // Управление финансовыми рисками. - 02(18). - 2009. - 135 с.:

(8)

где: - десятидневный VAR;

- однодневный VAR.

Порядок расчета совокупной величины валютного риска аналогичен порядку расчета валютного риска по отдельной валютной паре за исключением того, что в качестве основы для анализа выбираются изменения стоимости всех открытых валютных позиций.

Для построения распределения вероятностей случайной величины в рамках методики VaR используются три основных метода (см. Рис. 5) такие как аналитический метод (локальное оценивание), метод исторического моделирования и метод Монте-Карло (полное оценивание) Кричевский М.Л. Финансовые риски: учебное пособие / М.Л. Кричевский. - М.: КНОРУС, 2012. - 208 с..

Рис. 5 Методы построения распределения вероятностей доходностей актива в рамках концепции VaR

Оценка риска с помощью расчета VaR, всеми представленными на Рис.5 методами выполняется однотипно и включает три основных этапа. Первый этап представляет собой сбор и подготовку к анализу статистических данных по стоимости ОВП, выраженной в рублях и ее доходности. В научных исследованиях чаще всего анализирую ежедневные значения данных, однако могут встречаться и иные интервалы, например, внутридневные или с шагом в несколько дней (неделя, месяц и т.д.). На втором этапе проводится оценка вероятностного распределения доходностей актива, то есть по сути, определяется один из трех методов, который будет использован (аналитический, исторического моделирования и Монте-Карло). И наконец, на третьем этапе определяется доверительный интервал, на котором проводится расчет показателя VaR.

Рассмотрим немного подробнее, что из себя представляет каждый из методов построения распределения вероятностей доходности актива. Аналитический (параметрический, дельта-нормальный, ковариационный) метод относится к разряду параметрических методов. Он основывается на следующих предположениях: во-первых, изменение факторов риска распределены по закону с известными параметрами (часто используется нормальный закон распределения); во-вторых, доходность портфеля линейно зависит от изменений факторов риска, поэтому распределение доходности можно считать нормальным.

Важно отметить, что распределение доходности финансовых активов не является в большинстве случаев статистически нормальным из-за существования неожиданных исходов (так называемых "тяжёлых хвостов") и более того, нормальное распределение создано учеными искусственно (метод "орла и решки") для упрощения Бирюкова Е. А. Альтернативные теории риска портфельного инвестирования // Вестник Челябинского государственного университета. - 2010. - № 27 (208). - с. 89. . Так, в случае, если распределение актива (валюты) не подчиняется нормальному закону, то применение аналитического метода приведет к существенному занижению оценки риска, так как нормальное распределение имеет более "легкие" хвосты, нежели реальное распределение доходностей финансовых активов.

Метод исторического моделирования (historical simulation) относится к группе методов полного оценивания и является непараметрическим. Он использует исторические данные по изменениям факторов риска, для построения распределения будущих колебаний стоимости портфеля, то есть не требует предположения о нормальном распределении. Главной предпосылкой метода является то, что цена актива (валютный курс) полностью отражает информацию, имеющуюся на рынке или иными словами, прошлое является хорошим описанием будущего.

...