Оценка рыночной стоимости портфеля в стрессовых условиях
Стресс-тестирование и сценарный анализ. Теория экстремальных значений. Построение моделей эволюции риск-факторов и их взаимосвязи. Общий алгоритм построения модели стресс-теста. Прогноз модели по базовому сценарию, ошибки модели, параметры t-копулы.
Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 30.08.2016 |
Размер файла | 1,6 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Рис. 14. Прогноз доходностей индексов в базовом сценарии.
3.5 Прогноз модели по стрессовому сценарию
Для стресс-сценария были взяты параметры модели, идентичные базовому, за исключением основного компонента портфеля индекса - доходности индекса корпоративных еврооблигаций. Делается предположение, что удалось сделать точный прогноз по одному из индексов, а поведение остальных будет при этом будет описываться оцененной ранее t-копулой.
Рис. 15. Прогноз доходностей индексов по стрессовому сценарию.
3.6 Сравнение риск-метрик по построенным сценариям
Ниже представлены риск-метрики для полученных распределений доходностей/убытков на десятидневном прогнозном периоде.
Табл. 5. Риск-метрики по распределениям полученных убытков.
Риск-метрика |
Убытки по историческому распределению |
Убытки по базовому сценарию |
Убытки по стресс-сценарию |
|
90% VaR |
-1.3 |
- 3.8 |
- 6.7 |
|
95% VaR |
-2 |
- 6.9 |
- 9.4 |
|
99% VaR |
-3.7 |
- 12 |
- 13.2 |
|
90% ES |
-2.6 |
- 7.7 |
- 12.2 |
|
95% ES |
-3.6 |
- 10.2 |
- 16.5 |
|
99% ES |
-6.8 |
- 12.6 |
- 34.2 |
Реальные убытки в течение 10 дней после "обучающего" периода данных:
Табл. 6. Реальные кумулятивные убытки.
Дата |
Кумулятивный убыток относительно начала периода |
|
16.12.2016 |
-2.4766 |
|
17.12.2016 |
-7.1948 |
|
18.12.2016 |
-4.5400 |
|
19.12.2016 |
-2.1868 |
|
22.12.2016 |
-1.4418 |
|
23.12.2016 |
0.2744 |
|
24.12.2016 |
-0.1782 |
|
25.12.2016 |
-0.3872 |
|
26.12.2016 |
-0.2380 |
|
29.12.2016 |
-0.2441 |
Выводы
Из приведенных в разделе результатов можно сделать вывод, что построенная модель в ходе исследования модель способна воспроизводить некоторые ряд стилизованных фактов из области финансовых временных рядов:
1. Во временных рядах доходностей присутствует автокорреляция с лагами наблюдений, однако АКФ быстро убывает с их числом;
2. QQ-диаграммы демонстрируют, что распределение случайной ошибки, описывающей поведение доходности, отличается от нормального в первую очередь благодаря "тяжелым хвостам";
3. Модель фиксирует переменный характер волатильности, присущий доходностям финансовых инструментов.
К положительным сторонам модели можно добавить и применение теории копул для описания структуры зависимостей между различными индексами российских облигаций.
Наконец, были проведены стресс-тесты для построения функций распределения доходностей/убытков портфеля индекса. В первом случае речь шла о моделировании базового сценария, а во втором - моделирование шока на основании одного из риск-факторов (индекса корпоративных еврооблигаций). Результаты стресс-тестирования показали заметно большие возможные убытки по основным риск-метрикам в стресс-сценарии относительно базового, который, в свою очередь предсказывает большие убытки, чем использование исторического распределения доходностей. Сравнивая реальные убытки в случае шока (максимум - 7,2%) можно сделать предположение, что стандартный подход на основе исторического распределения недостаточен, при этом шоковый сценарий, смоделированный на основе убытков по индексу еврооблигаций, может быть избыточным для облигаций, и выбор зависит и от риск-метрики, выбранной для стресс-теста.
Заключение
В данной работе был рассмотрен вопрос стресс-тестирования рыночного риска торгового портфеля. Стресс-тесты позволяют повысить устойчивость банков и финансовой системы в целом в условиях шоков и кризисов, что особенно необходимо в условиях экономического роста, когда финансовые организации готовы принимать большие риски. [13] Их важность была неоднократно продемонстрирована кризисами, а частности кризисом 2008 года.
В связи с тем, что рыночному риску банк подвержен именно через содержимое торговой книги, то в качестве портфеля, для которого проводится стресс-тестирование, был выбран портфель облигационных индексов. Дело в том, что среди ценных бумаг именно облигации составляют большую ее часть в связи с предъявляемыми требованиями к капиталу.
Финансовые временные ряды характеризуются некоторыми стилизованными фактами, такими как: "толстые хвосты" в распределении доходностей, наличие кластеризации волатильности, нелинейный характер взаимозависимости риск-факторов и быстро убывающая автокорреляционная функция лагов наблюдений. Данные явления были учтены при разработке модели стресс-тестирования для портфеля облигационных индексов. Проведенное исследование подтвердило справедливость вышеуказанных утверждений.
Результаты стресс-тестирования показали большие возможные убытки по основным риск-метрикам в стресс-сценарии относительно базового, который, в свою очередь предсказывает большие убытки, чем использование исторического распределения доходностей. Исходя из реальных убытков можно сделать предположение, что подход на основе исторического распределения недостаточен, при этом шоковый сценарий, смоделированный на основе убытков по индексу еврооблигаций, может быть избыточным для облигаций, и выбор зависит и от риск-метрики, выбранной для стресс-теста.
Список литературы
1. Andersen T. G. et al. (ed.). Handbook of financial time series. - Springer Science & Business Media, 2009.
2. Basel Committee on Banking Supervision (2013). Fundamental review of the trading book: A revised market risk framework.
3. Bensalah Y. et al. Steps in applying extreme value theory to finance: a review. - Bank of Canada, 2000.
4. Breuer T. How to find plausible, severe, and useful stress scenarios. Oesterreichische Nationalbank, 2009.
5. Breuer T., Krenn G., Nationalbank O. Identifying stress test scenarios //Oesterreichische National Bank, Vienna. - 2000.
6. Cont R. Volatility clustering in financial markets: empirical facts and agent-based models //Long memory in economics. - Springer Berlin Heidelberg, 2007. - С. 289-309.
7. Derivatives Policy Group (1995): Framework for Voluntary Oversight.
8. Embrechts P., Hofert M. Copula Theory and Applications: Quo Vadis? - 2012.
9. Kupiec P. Stress Testing in a Value at Risk Framework //Risk management: value at risk and beyond. - 2002. - С. 76.
10. Malmsten H., Terдsvirta T. Stylized facts of financial time series and three popular models of volatility //European Journal of pure and applied mathematics. - 2010. - Т. 3. - №. 3. - С. 443-477.
11. Masset P. Volatility stylized facts //Available at SSRN 1804070. - 2011.
12. Posedel P. Properties and estimation of GARCH (1, 1) model //Metodoloski zvezki. - 2005. - Т. 2. - №. 2. - С. 243-257.
13. Quagliariello M. (ed.). Stress-testing the banking system: methodologies and applications. - Cambridge University Press, 2009.
14. Schmidt T. Coping with copulas //Copulas-From theory to application in finance. - 2007. - С. 3-34.
15. Senior Superviors Group. Risk Management Lessons from the Global Banking Crisis of 2008. - Senior Superviors Group, 2009.
16. Sorge M. Stress-testing financial systems: an overview of current methodologies. - 2004.
17. Wong J., Choi K. F., Fong T. P. W. A framework for stress testing banks' credit risk //The Banking Sector in Hong Kong. - Palgrave Macmillan UK, 2008. - С. 240-260.13.
18. Болдырев К., Андрианов Д., Ивлиев С. Построение и верификация многофакторного стресс-сценария рынка акций//Financial Econometrics and Empirical Market Microstructure. - Springer International Publishing, 2015. - С. 37-45.
19. Группа компаний Cbonds - http://ru.cbonds.info
20. Стежкин А. А., Малых Н. О. О подходах к оценке рыночного риска на основе Базеля III //Деньги и кредит. - 2013. - С. 21.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Теоретические основы банковского кредитования. Моделирование зависимости объема кредитного портфеля банков. Выбор "внутренних" и "внешних" факторов в модели. Построение регрессионной модели, ее оптимизация. Интерпретация модели, возможности ее применения.
курсовая работа [103,7 K], добавлен 17.03.2014Сущность и классификация рисков в банковской деятельности. Проблемы управления рисками и перспективы его развития. Стресс-тестирование как метод управления рисками. Риск-менеджмент в банковском деле: цели, задачи, функции, оценка, стратегия, организация.
курсовая работа [59,5 K], добавлен 17.12.2014Группы рисков в банковском деле при проведении расчетов по внешнеторговым и финансовым операциям, валютно-обменным сделкам. Применение современных методик стресс-тестирования, способов их хеджирования. Расчет стресс-тестов, основные стресс-сценарии.
контрольная работа [37,0 K], добавлен 28.12.2010Виды стресс-тестирования финансовых рисков, международный опыт их применения в банках. Модели, устанавливающие количественные взаимосвязи между микро-, макро-показателями и уровнем неработающих ссуд по розничному и корпоративному кредитным портфелям.
дипломная работа [788,8 K], добавлен 30.09.2016Анализ кредитных рисков в банковской системе России. Определение рейтинга кредитоспособности заемщика. Оценка кредитного риска банка с использованием VaR-модели и процедур имитационного моделирования на примере кредитного портфеля ОАО "Сбербанк России".
дипломная работа [2,1 M], добавлен 18.01.2015Понятие и значение фондового рынка. Методология построения фондового индекса. Обработка и преобразование данных, построение модели прогнозирования. Регрессионный анализ влияния переменных на динамику индекса. Оценка и применение модели прогнозирования.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 30.11.2016Основные принципы формирование кредита коммерческого банка и оценка имущества заемщика. Математические модели формирования кредитного портфеля коммерческого банка на основе оценки стоимости имущества. Способы оценки стоимости жилой недвижимости.
дипломная работа [843,8 K], добавлен 06.07.2010Теоретические модели цены кредита. Обзор текущей конъюнктуры, макроэкономические и микроэкономические факторы. Формирование эмпирической модели. Описание выборки данных и переменных. Математическое построение эмпирической модели. Матрица корреляций.
дипломная работа [3,3 M], добавлен 30.09.2016Комплексная оценка риска кредитного портфеля банка, модель прогнозирования кредитного риска. Апробация модели прогнозирования совокупного кредитного риска банка и его оценка, рекомендации по повышению качества кредитного портфеля ОАО АКБ "Связь-банк".
дипломная работа [571,3 K], добавлен 10.11.2010Исследование совокупности рисков, характерных для каждого участка и этапа предпринимательской деятельности. Описания математической модели спроса на рынке страховых услуг. Анализ хеджирования финансового риска при помощи взятия кредита, покупки опциона.
контрольная работа [348,4 K], добавлен 14.05.2011Виды и способы наблюдения зависимости прибыльности банков от сумм кредитных вкладов, построение и анализ вариационных рядов распределения. Построение однофакторной модели взаимосвязи и определение формы корреляционного уравнения по частотам и регрессии.
курсовая работа [346,4 K], добавлен 01.10.2012Функции, условия возникновения и формы кредита. Теория ссудных капиталов и формирование процентной ставки. Сегменты банковского кредитного рынка. Макроэкономический анализ и прогноз функционирования национальной экономики с использованием модели IS-LM.
контрольная работа [158,0 K], добавлен 14.01.2011Теоретические и прикладные аспекты экономико-математической модели Шарпа и Марковица в области оптимизации портфеля ценных бумаг. Основные положения и особенности функционирования рынка ценных бумаг, инвестиционной деятельности в области биржевых рынков.
реферат [121,6 K], добавлен 22.06.2013Сущность и классификация финансовых рисков банка. Основные этапы процесса управления кредитными рисками коммерческого банка. Методика оценки резервов под возможное обесценение кредитного портфеля. Разработка модели прогнозирования банкротств заемщиков.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 16.10.2014Понятие, виды опционов. Характеристика опционных стратегий. Модели оценки стоимости опционов. Методики расчета стоимости опциона. Биноминальная модель оценки опциона. Модель ценообразования опционов Блэка-Шоулза. Привлекательность опционов для покупателя.
курсовая работа [310,2 K], добавлен 19.06.2014Сущность и классификация финансовых рисков банка. Инструменты управления кредитными рисками и пути их сокращения. Принципы управления кредитным портфелем. Построение моделей оценки надежности коммерческого банка. Определение рейтинга кредитоспособности.
дипломная работа [501,4 K], добавлен 17.03.2014Общая классификация банковских рисков, модели кредитного и рыночного риска. Оценка моделей определения рисков. Влияние макроэкономических переменных на показатели устойчивости банка. Перспективы применения эконометрических методов в банковском секторе.
дипломная работа [774,7 K], добавлен 19.11.2017Исследование видов портфелей ценных бумаг. Обзор основных задач портфельного инвестирования. Методика формирования оптимальной структуры портфеля. Анализ модели Марковица. Определение кривой безразличия клиента. Управление портфелем коммерческого банка.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 08.01.2016Понятие портфеля ценных бумаг и основные принципы его формирования. Модели оптимального портфеля ценных бумаг и возможности их практического применения. Типы инвесторов, работающих на российском фондовом рынке. Недостатки российского фондового рынка.
контрольная работа [34,0 K], добавлен 25.07.2010Сущность и понятие кредитного портфеля. Показатели его качества, методы управления им и пути совершенствования в условиях современной экономики. Краткая экономическая характеристика Сбербанка. Оценка управления кредитными рисками коммерческого банка.
дипломная работа [610,9 K], добавлен 04.06.2013