Иными словами, ценой риск может рассматриваться как волатильность доходов фирмы вследствие неожиданных изменений цен покупаемой/продаваемой продукции. Целью компании является устранение и контроль это волатильности посредством управления рисками, в т.ч. ценовыми.Подверженность ценовым колебаниям традиционно сглаживается посредством использования инструментов хеджирования (фьючерсные контракты, свопы и опционы и др.).

Среди основных недостатков применения форвардных контрактов выделяется:

1) Обязательство исполнения;

2) Риск контрагента (отказ от выполнения обязательств по контракту). Для устранения данного риска компании обычно заключают контракт с надежным бизнес-партнером.

3) Сложность нахождения торгового партнера ввиду необходимости соотнесения сроков, объемов и качества товара между сторонами.

В практике международных продаж товаров применяются следующие способы фиксации цен Дегтярева О. И. Управление рисками в международном бизнесе. С. 306 :

1. Твердая цена;

2. Цена с последующей фиксацией;

3. Скользящая цена.

Твердая цена фиксируется в контракте и не меняется в течение его действия. Данный метод следует применять для краткосрочных сделок.

Цены с последующей фиксацией не закрепляются в контракте, однако устанавливается порядок определения цены на момент исполнения договора, в т.ч. источник информации о ценах (например, согласно биржевым ценам). Однако в данном случае полного устранения ценового риска не предусматривается, ценовой риск находится под влиянием неустойчивости цены товара и касается как продавца, так и покупателя.

Скользящая цена (подвижная цена) подразумевает под собой установление базисной цены сделки с возможностью ее изменения при согласии сторон. Далее необходимо отметить способы хеджирования ценового риска на рынке срочных контрактов:

1. Хеджирование с помощью форвардных контрактов и свопов;

Использование форвардных контрактов актуально для небиржевых товаров, т.е. когда отсутствует возможность применения фьючерсных или опционных контрактов. Зачастую форвардная цена определяется как средняя арифметическая рыночных цен за предыдущие 6 месяцев с регулярным пересмотром каждые 6 месяцев.

Товарный своп - это соглашение об обмене товарными партиями по фиксированной цене в начале сделки и по текущей - в конце сделки. Сделка осуществляется без реальных поставок, осуществляется лишь денежный расчет по разнице между ценами.

2. Хеджирование на рынке фьючерсных контрактов;

Хеджирование фьючерсами является временной заменой сделки на наличном рынке с установлением позиции, противоположной позиции на наличном рынке. Эффективность применения инструментов хеджирования зависит от степени корреляции цен на наличном и фьючерсных рынках (чем она выше, тем успешнее хедж).

Совершение сделки хеджирования подразумевает два этапа:

1) Открытие позиции по фьючерсному контракту;

2) Закрытие позиции обратной сделкой.

Позиции на обоих рынках должны совпадать по количеству и сроку, предметом хеджирования должен быть либо одинаковый актив (акции Сбербанка и фьючерс на акции Сбербанка), либо схожий с активом инструмент (акции Газпромнефти и фьючерс на нефть).

Различают два типа хеджирования:

- короткий хедж, т.е. продажа фьючерсных контрактов;

- длинный хедж, т.е. покупка фьючерсных контрактов.

Хеджирование продажей (короткая позиция на фьючерсном рынке) применяется хеджером, имеющем длинную позицию на наличном рынке. Этот вид хеджирования применяется для страхования от падения наличных цен на продаваемый товар. Например, инвестор имеет 500 акций Роснефти с текущей рыночной ценой 257 руб. и хочет застраховать себя от падения курсовой стоимости акции путем принятия позиции «шорт» по пяти фьючерсным контрактам на акции Роснефти (при этом 1 фьючерс равен 100 акций) с экспирацией через 1 месяц по цене 257 руб. Перед исполнением фьючерсных контрактов осуществляется закрытие позиции на срочном рынке путем покупки проданных пяти фьючерсов. Итак, возможны 2 ситуации:

1) Рыночная цена снижается до 240 руб.

В данном случае инвестор получает убыток на спотовом рынке в размере (240-257)*500 = 8 500 руб. На срочном рынке инвестор, напротив, получает прибыль в размере (257-240)*500 = 8 500 руб. Таким образом, данная сделка позволила полностью скомпенсировать потери, полученные на спотовом рынке.

2) Рыночная цена возрастает до 270 руб.

В данной ситуации на спотовом рынке инвестор получает прибыль в размере (270-257)*500 = 6 500 руб. и в то же время фиксирует убыток по фьючерсному контракту на ту же сумму: (257-270)*500 = 6 500 руб. В результате инвестор получает нулевой финансовый результат.

Хеджирование покупкой является противоположным хеджированию продажей. Длинный хедж может также найти свое применение в защите денежных потоков от роста цен на сырье, используемое в производстве.

Также закрытие позиции по хеджу не обязательно должно осуществляться только при осуществлении реальной сделки. Инвестор также может откупать часть контрактов раньше срока и затем снова их продавать в случае роста цен, таким образом получая прибыль. Однако совершение данных итерации приобретает уже спекулятивный характер.

Хеджирование, устраняя ценовой риск (связан с владением реальным товаром или финансовым инструментом), образует базисный риск, связанный с владением базиса. В сделке хеджирования имеет место два типа базиса: вступительный (начальный) и окончательный. Начальный базис является разницей между фьючерсной ценой на момент открытия позиции хеджером и спотовой ценой. Окончательный базис - разница между ценой закрытия позиции по фьючерсному контракту и ценой реализации товара. Идеальный хедж предполагает совпадение начального и окончательного базиса.

При всей целесообразности использования операций хеджирования следует отметить и некоторые недостатки хеджирования фьючерсами:

1) Наличие базисного риска, увеличение которого зависит от степени различия спецификации наличного товара от спецификации фьючерсного контракта;

2) Наличие издержек, связанных с процентами на маржевые суммы.

3) Несовместимость наличного и фьючерсного рынка. Данный недостаток стандартизированность фьючерсов на фоне особых условий контрактов на наличном рынке. Так, может наблюдаться несовпадение объемов сделки, качества хеджируемого товара и базисного сорта фьючерса, также возможны различия во временных рамках.

Отметим наиболее важные различия форвардных контрактов от фьючерсных Дамодаран А. Стратегические риск-менеджмент: принципы и методики. С. 440-441:

1) Фьючерсные контракты торгуется на биржах, форвардные - нет;

2) Стороны фьючерсного контракта фиксируют разницу ежедневно, не дожидаясь истечения срока действия сделки (ввиду того, что фьючерсные контракты заключаются в конце каждого дня, они становятся последовательностью однодневных форвардных контрактов).

3) Наличие залогового обязательства в договоре фьючерсного контракта: предоставление маржи в виде определенного процента от цены контракта.

3. Хеджирование с помощью опционных сделок.

Различают два вида опционов: колл-опционы и пут-опционы. Колл-опционы заключаются в обеспечении покупателя правом купить актив по установленной цене в любой момент до истечения срока действия опциона, пут-опционы - правом продать актив по фиксированной цене.

В случае заключения сделки колл-опциона, если стоимость актива превысила цену исполнения опциона, то покупатель получает валовую прибыль в виде:

Валовая прибыль = стоимость актива - цена исполнения опциона.

Чистая прибыль в упрощенном порядке рассчитывается как разница валовой прибыли и ценой, уплаченной за колл-опцион.

Фундаментальным отличием опциона от фьючерса является то, что опционы, страхуя от риска неблагоприятной рыночной конъюнктуры, также позволяют воспользоваться и позитивными изменениями на рынке.

Таким образом, в заключении данного параграфа стоит отметить основные признаки отмеченных выше инструментов хеджирования, которые будут полезны при их сравнении и впоследствии выборе продукта хеджирования (см. Таблицу 4).

Таблица 4.

Сравнительные характеристики инструментов хеджирования

Форвардные контракты	Фьючерсные контракты	Опционные контракты
«+»: обеспечивают наиболее полное хеджирование риска вследствие возможности гибкости условий контракта, но при условии известных денежных потоков. «-»: высокие транзакционные издержки, наличие кредитного риска.	«+»: являются дешевле форвардных контрактов в силу торговли на бирже, отсутствие кредитного риска. «-»: требование маржи и денежных потоков на ежедневной основе, отсутствие гарантированного обеспечения полной защиты вследствие стандартизированности.	«+»: защита только от отрицательного риска (право использования положительного потенциала); более полная защита в случае неизвестных денежных потоков в валюте.

По данным данной таблицы делается вывод, что выбор инструментов управления рисками предопределяется различными факторами, как условия контрактов, отношение к уровню принимаемого риска, финансовая гибкость компании.



2. ОЦЕНКА РЫНОЧНОГО РИСКА КОРПОРАЦИИ С ПОМОЩЬЮ МЕТРИКИ CORPORATEMETRICS

2.1 Исследование подходов оценки рыночного риска

Оценка риска - это определение количественных характеристик риска, таких как вероятность наступления негативного события и потенциальный размер ущерба Покровский А. К. Риск-менеджмент на предприятиях промышленности и транспорта. С. 90. В общей практике управления рисками выделяются два подхода: качественный и количественный. Существуют различные методы количественной оценки рисков, однако наиболее часто встречающимися являются статистические и аналитические. К основным методам качественной оценки, прежде всего, относятся экспертные методы (анкетирование, опрос) Атапина Н. В. Сравнительный анализ методов оценки рисков и подходов к организации риск-менеджмента. С. 235-243..

В качестве основных методов оценки вероятности наступления неблагоприятных событий следует выделить Покровский А. К. Риск-менеджмент на предприятиях промышленности и транспорта. С. 93:

- метод построения «деревьев» решений. Достоверность результата зависит от степени правильного определения вероятности исходных и промежуточных событий.

- метод «события-последствия». Идея заключается в расчленении сложных производственных систем на отдельные более простые части с целью упрощения анализа. Таким образом, каждая часть подвергается тщательному анализу с целью выявления и идентификации всех опасностей и рисков.

- метод «деревьев» отказов. Данный метод позволяет графически представить цепочку событий, исходной точкой которой является не причина наступления события, а само событие, то есть в данном случае осуществляется исследование возможных причин его появления.

Характеристику риска в целом позволит осуществление интегральной оценки риска, т.е. получение из совокупности главных событий некоторых количественных параметров.

Для начала рассмотрим некоторые вероятностные методы оценки риска. Руководство должно уделять особое внимание именно данному методу оценки рисков, так как в отличие от методов, не анализирующих вероятность возникновения риска, данный метод позволяет учитывать динамичность и нестабильность среды функционирования компании. Наиболее простым вероятностным методом является метод контент-анализа, заключающегося в определении вероятности возникновения риска и его ущерба. Вероятность определяется как отношение количества случаев, при которых наблюдается изменение воздействия рисков к общему числу случаев:

,

где

N - общее число случаев,

n - количество случаев изменения влияния риска.

Далее можно рассчитать общий показатель риска по формуле:

где

P - вероятность воздействия риска,

L - потери (ущерб) впоследствии возникновения риска.

Контент-анализ применяется уже в финальной оценке воздействия, однако первоначальный анализ рисков проводится с помощью экономико-статистических методов. Данный подход был предложен в модели Марковица, базирующейся на характере распределения социально-экономических явлений, воздействие рисков подвергается анализу на основе статистических показателей. Риск в данном случае оценивается с помощью следующих показателей: математическое ожидание, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.

На основе данного подхода был разработан такой популярный метод оценки рисков, как Value at Risk (VAR).

Методика VAR применяется преимущественно в финансовых компаниях, однако для компаний реального сектора данный метод также находит активное применение. Идея данного метода состоит в определении максимально возможной суммы потери капитала в результате неблагоприятного стечения обстоятельств. В качестве меры риска выступает квантиль соответствующего распределения, т.е. определенная область значений. Рыхтикова Н.А. Анализ и управление рисками организации. С. 107 Значение VaR определяется по следующей формуле:

где

- среднее значение,

- среднеквадратическое отклонение

На практике данный показатель часто рассчитывается путем определения доверительного интервала, что приводит к изменению формулы:

где

k - коэффициент выбранного доверительного уровня;

Y - заданный объем актива в стоимостном выражении.

В итоге полученное значение будет означать то, что при заданной вероятности изменение величины анализируемого актива при установленном объеме вложений Y не приведет к убыткам большим, чем величина VaR C. Krishnamurti, S.R. Vishwanath Advanced corporate finance. .

Однако в данном исследовании ввиду рассмотрения нефинансовых корпораций будут рассматриваться другие, основанные на методологии VaR интегральные меры риска. Наиболее существенным риском для нефинансовых компаний является риск операционной деятельности, проявляющийся в снижении операционной прибыли и потоков денежных средств. Данные показатели подвержены влиянию следующих факторов риска:

- риски колебания цен на продукцию, производимую компанией, на факторы производства;

- риск колебания процентных ставок и обменных курсов валют;

- кредитный риск;

- риск ликвидности

Для оценки степени влияния факторов риска на прибыль существует показатель Earnings-at-Risk (EaR). Для получения адекватной оценки необходимо понимать характер зависимости прибыли от различных рисков. Данный показатель служит для отражения волатильности прибыли путем расчета максимальных потерь ожидаемой прибыли, которые под влиянием рисков могут возникнуть с определенной вероятностью в течение определенного периода Дамодаран А. Стратегические риск-менеджмент: принципы и методики. С. 298.

Одной из первых компаний, внедривших данную метрику, была компания DuPont, активно использовавшая ее в количественном определении подверженности рискам, связанным с изменениями процентных ставок, валютных курсов и цен на сырьевые товары Бартон Т., Шенкир У., Уокер П. Риск-менеджмент. Практика ведущих компаний. С.24. Руководство DuPont отмечало, что введение показателя EaR способствовало улучшению обмена информацией о рисках и созданию общего языка риск-менеджмента, в т.ч. значение EaR и волатильность прибыли помогало при общении с высшим руководством для определения пределов волатильности прибыли и, следовательно, желаемых параметров такой тактики управления рискам, как хеджирование. Также компания перевела значения риска в значения чистой прибыли с учетом риска в расчете на одну акцию для упрощения понимания степени влияния рисков на прибыль, а также влияния хеджирования на прибыль. Сведение риска к заданному уровню может начинаться как сверху, так и снизу. Методика «сверху вниз» педполагает установление определенного денежного лимита, который затем распределяется между всеми рисками, с которыми сталкивается DuPont. Методика «снизу вверх» предусматривает подсчет EaR для каждого риска в отдельности, с последующим суммированием для того чтобы посмотреть, насколько приемлем для руководства такой уровень риска.

В целях углубления анализа возможно дополнение в виде стресс-тестинга, который необходим когда использование статистических методов неуместно для событий с низкой вероятностью наступления, но значительными последствиями (политические, географические, экономические факторы).

Сначала проводится анализ влияния выявленных рыночных рисков на денежные поступления, затем данные соединяются в совокупность для последующего моделирования методом Монте-Карло и в результате рассчитывается распределение вероятностей поучения прибыли. Моделирование может быть произведено в программных пакетах как, например, Crystal Ball или @Risk. Левый «хвост» графика представляет наибольший интерес, т.к. характеризует уменьшение прибыли. Для большей наглядности представим графический пример:



Рис. 4. График распределения вероятности годовой прибыли

Данный график демонстрирует, что прибыль компании не снизится больше, чем 500 млн. долл. при 95%-ной вероятности, таким образом, EaR равен 130 млн.долл. Далее руководству необходимо принять решение, принимать данный уровень EaR или сокращать его, применяя методы управления риском. Затем необходимо провести анализ максимально возможных сценариев и стратегий с целью достижения поставленного уровня EaR наиболее эффективным методом.

Метод Монте-Карло является наилучшим способом осуществления количественного анализа рисков. Он заключается в случайном выборе значений из исходных распределений вероятности, которое способно выполняться тысячи раз. В результате данный метод позволяет представить неопределенные параметры модели в виде распределения вероятностей, что делает результаты анализа риска более полными. Наиболее распространенными распределениями вероятностей являютсяStochastic risk analysis - Monte Carlo Simulation // Palisade Corporation :

А) Нормальное распределение. Наиболее высокая вероятность наблюдается по мере приближения к среднему значению. Также данное распределение является симметричным. В качестве примеров нормально распределенных величин можно представить темпы инфляции и цены на энергоносители.

Б) Логнормальное распределение. Распределение характеризуется положительной асимметрией (показатели не принимают отрицательные значения) и, таким образом, несимметрично. Такими переменными могут быть цены на акции и нефтяные запасы и т.д.

В) Равномерное распределение. Данное распределение используется, когда принятие тех или иных значений является равновероятным, например, при анализе доходы от будущих продаж новой продукции.

Г) Треугольное распределение. В данном случае следует определить минимальное, наиболее вероятное и максимальное значения. К такому распределению можно отнести показатель уровня запасов материальных оборотных средств.

Д) PERT-распределение. Данное распределение похоже на предыдущее, различаясь лишь в отсутствии акцента на предельных значениях.

Е) Дискретное распределение. Данный вариант применим в случае определения определенных значений из числа всех возможных с соответствующей вероятностью. Например, результатом судебного процесса может быть положительное решение с 30% вероятностью, отрицательное с 20% и т.д.

Далее перейдем к рассмотрению метода, применяющегося для анализа подверженности денежного потока рискам. Данная мера риска определяется как Cash-Flow-at-Risk (CFaR) и является наиболее популярным развитием VaR-метода для нефинансовых компаний. Как и для EaR, при использовании CFaR-метода оценивается вероятность того, что запланированные денежные потоки опустятся ниже определенного уровня Andren N., Jankensgard H., Oxelheim L. Exposure-based cash-flow-at-risk for value-creating risk management under macroeconomic uncertainty. Например, годовое значение CFaR, равное 10 млн.рублей при условии 90%-ного доверительного интервала означает, что существует лишь 10%-ная вероятность того, что денежные потоки опустятся ниже 10 млн.рублей в течение следующего года. Стоит отметить, что по сравнению с VaR, данный показатель может вычисляться и на более длительный период времени, начиная от пары месяцев и заканчивая несколькими годами Pergler M., Rasmussen A. Strategic commodity and cash-flow-at-risk modeling for corporates. P. 15. Для фирм характерно наличие договорных обязательств по выплатам, что подвергает компанию риску дефолта и делает именно денежный поток основной целью стратегии управления риском. Хотя CFaR модели строятся обычно в компаниях, для которых высок товарный и валютный риск, данная модель также применима в оценке некоторых рисков, связанных с операционной деятельностью, управлением цепочками поставок, ценовой политикой конкурентов.

Также различают менее распространенный показатель, подвид VaR, меру риска цены акций - Stock-Price-at-Risk (SPaR). SPaR актуален для компаний, которым снижение цены их акций ниже определенного значения может стать угрозой, проявлением риска ограничения деятельности либо вовсе исключения из биржевого списка.

С помощью данных показателей компания получает возможность управления риском: основываясь на полученном значении рисковой прибыли или денежного потока под риском, компания может определить, какую часть рисков она возьмет на себя. Также результаты расчетов могут использоваться при определении стратегии хеджирования. Наличие достоверной информации о зависимости показателей от рисков, вероятности получения определенного уровня прибыли или денежного потока позволяет добиться более эффективных решений по минимизации рисков.

2.2 Принципы подхода CorporateMetrics

В конце 1990_х гг. несколько консалтинговых фирм одновременно начали работу над созданием корпоративного аналога VaR. В апреле 1999 г. RiskMetrics Group первой из консалтинговых групп опубликовала техническую документацию CorporateMetrics™, разработав для своих клиентов программный пакет CorporateManager™ А.В.Лукашов Управление корпоративными финансами. с. 43. CorporateMetrics - концептуальная методология для измерения рыночного риска в компаниях нефинансового сектора.

СorporateMetrics является концепцией измерения влияния рыночных рисков на финансовые показатели нефинансовой организации. В качестве финансового результата используется выручка либо денежные потоки, проведение анализа осуществляется, как правило, по следующим показателям рыночного риска: обменный курс валют, процентные ставки, цены на товары, изменение курса акций. Стоит отметить, что помимо СorporateMetrics существует методика RiskMetrics, также посвященная рыночным рискам, отличающаяся анализом потенциального эффекта от изменения рыночных показателей на портфель ценных бумаг период с одного дня до 1 месяца, т.е. данная метрика применима для финансовых организаций. Представим сравнительную таблицу двух методик:

Таблица 5

Сравнение подходов оценки рыночных рисков

	СorporateMetrics	RiskMetrics
1. Тип организации	Нефинансовый сектор	Финансовый сектор
2. Анализируемый показатель	Финансовый результат (выручка, денежные потоки и т.д.)	Стоимость портфеля
3. Период анализа	Месяц, квартал, год	День, месяц
4. Критерий сравнения	Рыночный индекс	Целевой показатель (предусмотренный в бюджете показатель, спот, форвардные курсы, прогнозы аналитиков и т.д.)



В то время как менеджеры финансовой компании нацелены на управление стоимостью активов и обязательств, топ-менеджеры корпоративного сектора в большей степени фокусируются на уровне, росте и волатильности финансовых результатов, таких как доходы или денежные потоки. Также можно отметить подверженность финансовых институтов краткосрочным колебаниям, в то время как компании нефинансового сектора менее чувствительны изменениям в течение дня, отражая колебания финансового результата в течение месяца, квартала.

В качестве целевого значения выручки, как правило, компании используют значение, определенное в плановом бюджете. Рыночные ставки для расчета могут основываться на спот курсах, форвардных курсах, консенсус-прогнозах экономистов или аналитиков компании или любых других источниках, сочтенных приемлемыми для компании.

Определяя денежный поток, компании оценивают уровень операционного, инвестиционного, финансового денежных потоков, достаточных для обеспечения приемлемого уровня ликвидности компании.

Целевой уровень будущих денежных потоков может быть рассчитан, в первую очередь, посредством определения модели денежных потоков или с помощью моделирования определенных действий, которые генерируют или требуют использование денежных средств (например, моделирование определенных операций, генерирующих выручку или прогноз объема денежных средств, необходимых для инвестиций).

CorporateMetrics уделяет особое внимание анализу взаимосвязи между изменениями рыночных показателей и их эффектом на финансовые результаты, этот процесс называется как «exposure mapping» или отображение воздействия риска.

Предлагаются техники прогнозирования рыночных показателей в долгосрочном периоде в целях генерации различных сценариев. В документе объясняется, как зависимость показателя от риска и сценарии могут быть использованы в оценке распределения финансовых результатов, которое, в свою очередь, необходимо в оценке меры риска. В данном случае стоит отметить, что использование стандартизированной меры влияния рыночных показателей на финансовые результаты компании не только повышает уровень осведомленности рисковым положением, но и существенно облегчает взаимодействие разных управленческих звеньев, с рейтинговыми агентствами и т.д.

Существуют различные показатели финансового результата, на которые воздействуют рыночные риски:

1. рыночная капитализация;

2. стоимость портфеля ценных бумаг;

3. ROE - рентабельность СК;

4. Рост доходов;

5. Отношение долга к СК;

6. Покрытие процентов по долгу.

Таким образом, в качестве недостатка рассматриваемого подхода можно выделить возможность оценить риск только в зависимости от рыночных факторов, тогда как существует ряд других существенных рисков, с которыми сталкиваются компании:

- бизнес-риски;

- кредитные риски;

- патентные риски;

- риски возникновения забастовок;

- операционные риски;

- риски природных катаклизмов и т.д.

Особую актуальность применение имитационного моделирования представляет для компаний, чьи финансовые результаты нелинейно зависят от рыночных показателей и в случае которых стандартные аналитические методы недостаточно описывают детальное распределение результатов. Аналитический подход целесообразен в случае линейной зависимости финансовых результатов от значений будущих рыночных показателей, вероятностное распределение которых известно и может быть определено средним значением и стандартным отклонением.

В качестве примера можно привести производственную компанию, которая хочет измерить EaR относительно влияния колебания цен на сырье. Допустим, компания закупает каждый месяц по одной тонне сырья, затраты от покупки сырья для следующих трех месяцев будут выражаться следующим простым выражением:

Где - цена за тонну сырья в i-й месяц.

Далее проводится расчет дисперсии VAR (), для расчета которой требуются форвардные цены на сырье:

=

Далее определив стандартное отклонение и среднее значение общих затрат на покупку сырья, рассчитывается распределение затрат:

,

где является константой.

Оценивая целевой уровень затрат на покупку сырья как T, EaR с n% уровнем доверительного интервала будет определяться следующим образом:

.

Несмотря на относительную простоту осуществления расчетов данным способом, следует обратить внимание на то, что данный метод уступает методу имитационного моделирования в случае моделирования интегрированных рыночных показателей.

Результаты оценки риска в соответствии с концепцией CorporateMetrics могут использоваться в следующих случаях:

1. Выбор стратегии хеджирования

Менеджмент компании может определить приемлемый уровень рыночного риска путем сравнения стратегий хеджирования рисков, в т.ч. рассматривая решение о неиспользовании хеджирования вовсе;

2. Лимитирование уровня рыночного риска (процент риска либо лимиты на инструмент хеджирования, т.е. целевого уровня хеджируемого риска).

Например, решение хеджировать 45% валютной выручки текущего года и 25% следующего. Принятие целевого уровня должно осуществляться с точки зрения отношения риск/доходность, т.к. допустимы ситуации, когда при одинаковом уровне риска достигаются различные уровни дохода. Кроме того компания может определить лимиты на максимальные потери по таким метрикам, как, например, CFaR, EaR либо EPSaR и в соответствии с полученным показателем выбрать стратегию, позволяющую ограничить вероятность наступления существенных отклонений от заданных в бюджете значений финансовых результатов;

3. Использование в целях отчета об управлении рыночным риском перед регулятором.

Таким образом, были проанализированы основы управления рыночным риском с помощью подхода CorporateMetrics. Методика СorporateMetrics основана на методе имитационного моделирования, при котором ряд рыночных показателей используется для генерации распределения будущих финансовых результатов. Данный факт определяет преимущество данного метода: возможность детально описать распределение будущих финансовых результатов, позволяющее оценить различные показатели риска.

2.3 Этапы оценки рыночного риска с помощью CorporateMetrics

Подход CorporateMetrics предполагает методику измерения рыночного риска, состоящую из пяти шагов:

1. Спецификация модели.

Данный этап посвящен определению рассчитываемых показателей рыночного риска, то есть необходимо выбрать показатели риска, временной горизонт и доверительный интервал. Имеется много различных финансовых показателей, находящихся под влиянием рыночных рисков, как, например, стоимость портфеля, рыночная капитализация, рентабельность собственного капитала, уровень левереджа, ликвидность и т.д.

Методика CorporateMetrics базируется на анализе доходов (EaR, EPSaR) и денежных потоков (CFaR). Соответственно рассчитываемыми показателями являются следующие:

- Earnings-at-Risk,

- Cash-Flow-at-Risk,

- User-specified.

Анализ доходов необходим в расчете EaR, EPSaR, в ходе которого требуется определение целевого уровня доходов, относительно которого будет прогнозироваться максимально возможный убыток. В корпоративной среде многие компании в качестве целевого уровня принимают утвержденное в бюджете значение. В свою очередь данные запланированные в бюджете показатели могут основываться на спот-курсах, форвардных курсах, консенсус-прогнозах внутренних аналитиков либо на других источниках.

Также в качестве целевого значения имеется возможность использовать:

- ожидаемый доход, основанный на прогнозируемых рыночных оценках (рассчитывается как среднее значение спрогнозированного распределения показателя рыночного риска);

- хеджируемый доход, т.е. уровень ожидаемого дохода в определенный момент времени, рассчитанный с использованием рыночных форвардных курсов;

- прогнозы аналитиков;

- ожидаемый уровень доходов в случае использования базовой стратегии хеджирования. Данный показатель анализируется для сравнения уровнем ожидаемых доходов и показателем EaR для альтернативных стратегий хеджирования.

Показатель CFaR также является относительным, как и EaR, EPSaR, соответственно целевой уровень будущих денежных потоков может быть рассчитан построением модели денежных потоков или моделированием определенных потоков, генерирующих денежный поток (допустим, прогнозирование будущих затрат на инвестиционную программу).

Целевой уровень потоков также может быть рассчитан на основе различных курсов.

2. Отображение воздействия риска(exposure mapping).

- Оценка влияния рыночных факторов на доходы или денежный поток.

Возможные информационные ресурсы:

- бизнес план;

- бюджетная модель.

Используя показатели, заданные в Шаге 1, определяются все компоненты доходов или денежных потоков, соответственно, чьи значения могут изменяться по мере колебания рыночных курсов. Воздействие рисков соотносится с рыночными курсами. Определяется, как каждый курс влияет на результат воздействия.

Самый распространенный способ построения карты воздействия риска для компонентов доходов принимает линейную связь между каждой переменной дохода и рыночного риска. Примером упрощенной модели является моделирование продаж или выручки как функции от обменного курса.

Недостатком данного подхода является недостаточная гибкость в моделировании более комплексных взаимосвязей. Задачу также усложняет взаимосвязь между рыночными факторами и бизнес-показателями, которая также зависит от ряда факторов как, например, способность компании изменять цены на продукцию в ответ на изменения рыночной конъюнктуры.

3. Разработка сценария (scenario generation).

- Моделирование оценочных значений рыночных рисков на каждом временном интервале.

Возможные методы:

- текущая рыночная информация;

- эконометрические модели;

- экспертные сценарии.

Выделяются три основных способа долгосрочного прогноза:

- использование текущей рыночной информации, например форвардных ставок и option implied volatilities;

- эконометрические модели;

- сценарии, определенные самостоятельно.

Разрабатывается достаточное количество сценариев, отражающих возможные значения используемых в анализе рыночных курсов на протяжении заданного промежутка времени.

Для каждого периода, установленного в предыдущем шаге, следует задать вероятностное распределение рыночного показателя для последующей разработки сценариев. Далее в соответствии со значениями по каждому распределению осуществляется построение графика в виде временной функции.

Индивидуальный сценарий, таким образом, определяет уникальную кривую изменения рыночных курсов в заданные периоды. Набор сценариев определяет диапазон различных кривых изменения рыночных курсов в заданные периоды времени.

4. Оценка.

- Расчет распределения финансового результата на основе данных сценарного анализа, карты воздействия. Построение гистограммы распределения.

На данном шаге рассчитываются будущие финансовые результаты для каждого сценария поведения рыночных курсов. Таким образом, выявляется распределение финансового результата.

5. Расчет показателей риска.

- Расчет рыночного риска на основе анализа распределения доходов и денежного потока. То есть из полученного распределения финансовых результатов вычисляется показатель риска.

Таким образом, в подходе с использованием имитационного моделирования в целях формирования распределения будущих финансовых результатов используется большой набор сценариев поведения рыночных курсов. В качестве главного преимущества этого подхода стоит выделить возможность подробного описания распределения будущих финансовых результатов, из которых может быть получен набор вычислений уровней риска. Однако среди недостатков подобного рода подходов по сравнению с аналитическими подходами отмечается необходимость проведения большого количества интенсивных вычислений.



3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ CORPORATEMETRICS ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РЫНОЧНЫМИ РИСКАМИ НА ПРИМЕРЕ КОРПОРАЦИИ VIMPELCOM LTD.

3.1 Общий анализ корпорации Vimpelcom Ltd. с целью выявления ее подверженности рыночным рискам

Подход CorporateMetrics находит практическое применение у нефинансовых компаний, подверженных рыночным рискам, поэтому базой для практической части исследовательской работы является транснациональная компания, VimpelCom Ltd., являющаяся одной из крупнейших в мире групп операторов, включающей 4 ключевых рынка ведения бизнеса: Россия, Украина, Европа и Северная Америка (Италия и Канада), Африка и Азия (Казахстан, Армения, Грузия, Пакистан, Алжир и др.). В России Группа предоставляет услуги под торговой маркой «БиЛайн». Также компания предлагает услуги фиксированной связи и широкополосного доступа в Интернет. хеджирование риск корпорация

Российский телекоммуникационный рынок образует «большая четверка»: ОАО «МТС», ОАО «Вымпелком» (Vimpelcom Ltd), ОАО «Мегафон» и ОАО «Ростелеком», лидерами которого являются первые три компании. По количеству абонентов российское подразделение Vimpelcom Ltd является третьим мобильным оператором, имеет один из самых высоких показателей ARPU, в то же время показатели MOU уступают значениям конкурентов. Сравним финансовые показатели рассматриваемой Группы с показателями конкурентов (см. Таблицу 6).



Таблица 6

Сравнительная таблица финансовых показателей телекоммуникационных компаний по МСФО*

млн.руб.	9М2014г.	ОАО "МТС"	Vimpelcom ltd.	ОАО «Мегафон»	ОАО «Ростелеком»
ОПУ, млн руб.	Выручка	303 570	600 088	232 608	231 870
	OIBDA (EBITDA)	138 871	248 912	104 481	78 822
	Чистая прибыль	50 893	9 625	34 151	39 556
Баланс, млн. руб.	Активы	527 978	1 805 069	414 725	531 948
	Денежн. ср-ва	45 937	230 473	23 358	3 724
	Собств. ср-ва	163 201	275 331	155 747	242 799
	Оборотные активы	141 197	377 964	67 527	71 542
	Кр-ср. долг	103 856	429 951	94 950	87 525
	Кр-ср. финдолг	11 431	108 699	44 928	32 881
	Финдолг	227 700	1 091 477	176 940	185 816
Финансовые коэфф-ты	Собственные средства\Активы	31%	15%	38%	46%
	OIBDA (EBITDA)\Активы	35%	18%	34%	20%
	OIBDA (EBITDA)\Выручка	46%	41%	45%	34%
	Фин. долг\Активы	43%	60%	43%	35%
	Фин. долг\OIBDA (EBITDA)	1,2	3,3	1,3	1,8
	Чистый фин.дол\Фин.долг	80%	79%	87%	98%
	Об акт \ Кр-ср. долг	136%	88%	71%	82%

*данные по балансовым показателям компаний представлены по итогам 9 мес. 2014 года

По показателям выручки и EBITDA Vimpelcom Ltd является лидером, однако уступает конкурентам по значениям чистой прибыли и имеет существенно более высокую долговую нагрузку.

Дополнительно была рассмотрена динамика убытков по курсовым разницам компаний телекоммуникационного сектора на основе данных годовой отчетности компаний за 2014г. в соответствии с МСФО:

Рис. 5. Динамика убытков по курсовым разницам компаний телекоммуникационного сектора

На данном рисунке видно, что колебание курсов валют привело к резкому росту убытков по сравнению с остальными компаниями. Причина заключается в том, что деятельность данной корпорации является высоко диверсифицированной с точки зрения географии присутствия.

Группа имеет диверсифицированную структуру абонентской базы, основная доля абонентов приходится на российский регион (26%), однако по итогам 2014г. основная доля выручки была зафиксирована на российском (38%) и итальянском рынке (31%), в то время как доля абонентов в России составляет 26%, в Италии - лишь 10%. Иными словами приток выручки от данных рынков являются более высоким по сравнению, например, с пакистанским сегментом, которому принадлежит 17% всех абонентов Группы. Далее рассмотрим структура EBITDA Группы по сегментам (см. Таблицу 7):



Таблица 7.

Структура Ebitda по странам:

млн. долл.	Q4 2013	Q1 2014	Q2 2014	Q3 2014	Q4 2014	Доля 12м.14	Изм. за кв.	Изм. за 12м 14/13
Ebitda	1 013	2 089	2 076	2 205	1 600	100%	-27%	-4%
Россия	876	760	813	827	580	37%	-30%	-22%
Италия*	687	590	596	693	529	30%	-24%	-7%
Африка и Азия	411	400	392	368	326	19%	-11%	-11%
Украина	186	163	115	114	92	6%	-19%	-38%
СНГ	152	217	231	254	210	11%	-17%	6%
Прочие	-1 299	-41	-71	-51	-137	-4%	169%	-80%

Итак, основной приток EBITDA по итогам 2014 года обеспечивает российский (37%) и итальянский (30%) сегменты. 19% приходится на рынок Азии и Африки.

Стоит отметить, что по итогам 2014г. консолидированная выручка Группы снизилась на 13%, что в целом связано с макроэкономической ситуацией в России, Украине и Пакистане, снижением цен на итальянском рынке в связи с высокой конкуренцией, а также в связи с задержкой введения 3G в Алжире. Российский сегмент отразил негативную тенденцию в связи с девальвацией рубля, снижением цен на услуги, а также переходом абонентов на более дешевые тарифы компании.

Показатели итальянского рынка находятся под давлением снижающихся цен, а также сокращения пользования SMS-услугами.

Далее предлагается подробно рассмотреть финансовые результаты Группы. В Приложении 1 представлены основные статьи консолидированной отчетности Группы в соответствии с МСФО, проанализировав которые нетрудно заметить влияние обесценения основных функциональных валют к доллару. Так, активы баланса в 2014 году отражали негативную динамику под влиянием обесценения курса рубля, евро, гривны, алжирского динара к доллару: -11% кв/кв и -18% г/г. Активы снизились на 11% в 4 кв. 2014г. относительно 3 кв. 2014г. из-за девальвации рубля, евро, украинской гривны и алжирского динара против курса долл. США. Девальвация валют не отразилась существенно на объеме финансового долга, т.к. большая часть долга номинирована в евро и долларе (86%). Стоит отметить, что основная сумма долга относится к итальянской «дочке» Wind: 13,5 млрд. долл. Из 26,44 млрд. долл.

Собственные средства оказались более уязвимыми перед обесценением курсов валют, повлекшим за собой убытки от переоценки в основном рублевых активов: в 1 кв. 2014г. было отмечено снижение на 14% кв/кв., в 4 кв. 2014г. произошло еще более существенное снижение, на 44% к 3 кв. 2014г. и 52% год к году. Таким образом, доля собственных средств в активах Группы, считавшаяся низкой (18%) до последних колебаний рыночных факторов, опустилась за год до 10%.

Далее рассмотрим финансовые результаты Группы Vimpelcom Ltd. Из таблицы видно, что выручка по итогам 12 мес. 2014 года снизилась на 13% г/г вследствие негативного эффекта падения курсов основных функциональных валют относительно доллара США несмотря на рост количества абонентов.

Дополнительно на выручку отрицательно сказалась негативная тенденция на итальянском сегменте. EBITDA Группы снизилась на 17% г/г, что объясняется также девальвацией рубля (доля в годовой EBITDA составляет 37%), а также снижения выручки в Италии. Дополнительное давление на чистую прибыль за 2014г. оказал убыток от курсовых разниц в размере 605 млн. долл., а также убыток от обесценения гудвилла в Пакистане, Украине и Лаосе.

Ослабление валют операционных рынков также оказало влияние на уровень долговой нагрузки. Так, отношение Фин.долг/EBITDA за год выросло с 3,0 до 3,5 за счет снижения EBITDA Группы. Чистый фин.долг/EBITDA на 31.12.14г. составил 2,6 и, согласно прогнозам самой компании, в текущем году показатель может повыситься до 3,28 по тем же причинам, а также в связи с потребностью в инвестициях в сети. То есть можно заключить, что девальвация курсов валют на фоне уже имеющейся высокой долговой нагрузки усугубляет снижающиеся возможности компании в привлечении дополнительного заемного финансирования на развитие проектов и, таким образом, негативно влияет на развитие всей Группы Vimpelcom Ltd. Также введенные санкции США и Европы имеют негативный эффект на способность компании привлекать дополнительные средства. Несмотря на старания компании снизить уровень фин. долга (продажи вышек и алжирской Orascom), долговая нагрузка продолжит оставаться на высоком уровне (оценка автором показателя Фин. долг/EBITDA составила 3,3, т.е. прогнозируется снижение с текущих 3,5).

Значительный объем расходов и обязательств, включая капитальные затраты и заемный капитал, номинирован в долларах США и евро, тогда как существенная доля доходов образуется в других валютах, то есть девальвация курсов валют дочерних компаний относительно доллара или евро негативно сказывается на общих результатах Группы. Особенно сказалось обесценение украинской гривны на выручке украинского сегмента и впоследствии результата всей группы.

Таким образом, проанализировав операционные и финансовые результаты компании, делается вывод, что показатели являются подверженными рыночным рискам, в большей степени валютному риску. Изменение курсов «домашних» валют рынков присутствия относительно доллара США приводит к возникновению как трансляционного, так и операционного рыночного риска. Группа, консолидируя результаты в долларах США, вследствие негативной динамики обменных курсов вынуждена фиксировать снижение в данных по отчетности. Так, объем убытка от курсовых разниц по итогам 2014 года составил 605 млн. долл., в то время как в 2013г. курсовые разницы, напротив, принесли прибыль в 20 млн. долл.

3.2Разработка подхода к управлению валютным риском в корпорации Vimpelcom Ltd

Предыдущий параграф был посвящен анализу операционных и финансовых результатов одной из самых крупных телекоммуникационных групп Vimpelcom ltd, в результате которого автором был сделан вывод, что Группа испытывает значительное давление валютного риска. В рамках данной работы автором предлагается построить систему управления данным видом рисков с помощью подхода CorporateMetrics. Однако стоит отметить, что в практической части исследовательской работы автором будут производиться процессы управления трансляционным валютным риском, являющимся подвидом рыночного риска, в связи с нехваткой данных для осуществления расчетов в открытом доступе с целью анализа других видов рыночных рисков корпорации.

Система управления риском строится посредством осуществления нескольких этапов анализа, описанных в теоретической части данной исследовательской работы. Этапы построения системы управления валютным риском:

1. Анализ риска.

Итак, фактором риска является обменный курс валюты операционного сегмента Vimpelcom Ltd к валюте представления отчетности, т.е. к доллару США. Объектом риска являются потоки консолидированной EBITDA в долл. США. Показатель EBITDA рассчитывается как сумма операционной прибыли (EBIT) и расходов на амортизацию основных средств и нематериальных активов. Показатель является важным инструментом финансовых аналитиков, поскольку отражает реальный доход компании, который она сможет потратить в будущем.

На практике управление рисками начинается с первоначального выявления и инвентаризации всех рисков компании, в ходе которого составляется каталог рисков компании, подлежащих оценке и определению способов элиминирования этих рисков. Далее производится картографирование рисков, в данном случае для компании будет составляться карта индивидуального риска (КИР), содержащая информацию о причинах возникновения, возможных последствиях реализации фактора риска. Карта анализируемого риска будет представлена по итогам анализа и оценки риска. Как отмечает Швец С.К., типичная структура КИР включает две части: описание и оценка риска Швец С.К. Введение в корпоративный риск-менеджмент с. 160-162. , Таблица 8 включает первую часть КИР, описание риска (см. Таблицу 8). Примем, что руководство решило проанализировать потенциальный влияние валютного курса на EBITDA с 01.04.15г. по 30.06.15г., т.е. за 2 квартал 2015г.

Таблица 8.

Содержание карты индивидуального риска компании - описание риска

I. КИР - описание риска
1. Тип риска	Рыночный
2. Класс (группа) рисков	Валютный
3. Подкласс риска	Трансляционный
4. Риск-факторы	Волатильность обменных курсов валют
5. Подробное описание риска	На консолидированные финансовые показатели Группы VimpelCom Ltd.в долл.с США динамика обменных курсов влияет следующим образом: - ослабление курса USD/RUB, USD/DZD, USD/UAH приводит к уменьшению консолидированной выручки, а также снижению операционных расходов в долларовом эквиваленте; -ослабление доллара к евро приводит к росту консолидированной выручки Группы, росту операционных расходов.

1. Оценка риска

Целью данного этапа является оценка трансляционного риска Vimpelcom Ltd. В рамках данной исследовательской работы предлагается произвести расчет показателя CFaR в 2 кв. 2015 года по потоку квартальной EBITDA в условиях валютного риска, в результате которого будет отражено влияние волатильности обменных курсов валют на стоимость номинированных в долларах США консолидированных потоков выручки и операционных расходов, которые в конечном итоге влияют на EBITDA транснациональной Группы Vimpelcom Ltd. Итак, Vimpelcom Ltd. Ведет финансовую отчетность в системе международных стандартов в долл. США. Компания переводит показатели зарубежных филиалов в долл. США по спот-курсу на конец квартала.

VimpelCom Ltd. на официальном сайте раскрывает как операционные показатели, так и финансовые результаты (в «домашней» валюте) по каждому региону присутствия, что делает возможным использование исторических данных в прогнозировании целевого показателя. Так, компания раскрывает потоки выручки, операционных расходов, показателя EBITDA и других показателей практически по каждому филиалу. Таким образом, исходя из расчета CFaR по потоку EBITDA, ключевыми показателями, использующимися в расчетах, будут выручка, операционные расходы, EBITDA и обменные курсы валют.

В первую очередь необходимо определить входные данные для расчета CFaR, а именно: бюджетированный курс валюты к долл. США, выручку, а также расходы в валюте филиала. Прогноз бюджетированных обменных курсов валют на конец 2 кв. 2015г. был определен на основе исторических данных (см. Таблицу 9.). В целях сравнения были добавлены значения форвардных обменных курсов, установленных рынком на дату анализа. Расчет форвардного курса производился по следующей формуле:

,

где F - значение форвардного курса;

- ставка доходности 10-летних облигаций страны филиала

- ставка доходности 10-летних Treasuries

- значение спот-курса

В качестве доходности для доллара была использована доходность 10-летних US Treasuries 10-Year Government Bond Yields http://www.bloomberg.com/markets/rates-bonds, рубля - долгосрочная ставка рынка ГКО-ОФЗ Ставки рынка ГКО-ОФЗ http://www.cbr.ru/hd_base/default.aspx?prtid=gkoofz_mr, евро - доходность 10-летних правительственных облигаций Германии Там же (10-Year Government Bond Yields http://www.bloomberg.com/markets/rates-bonds), алжирского динара - доходность правительственных облигаций Египта World Government Bonds. Financial portal Investing.com , для украинской гривны - доходность долгосрочных правительственных облигаций Ukrainian debt securities. Financial information agency CbondS .

Таблица 9

Бюджетированные обменные курсы валют

	USD/RUB	USD/EUR	USD/DZD	USD/UAH
95% проц.	55,57	0,93	104,34	22,86
Прогноз	51,99	0,89	100,24	20,46
5% проц.	48,41	0,86	96,14	18,07
Форвардный курс	52,59	0,89	100,61	21,71

На основе исторических данных по обменному курсу USD/DZD за 5 лет в программе для имитационного моделирования Crystal Ball был рассчитан прогноз на 30.06.2015г., составивший 100,2418 алжирских динаров за 1 долл. США с соответствующими значениями среднего, 5% и 95% уровней доверительного интервала. Лучшим методом прогнозирования для данного ряда данных был определен метод двойного экспоненциального сглаживания, подходящий для данных с трендом, но без сезонности. Форвардный обменный курс, установленный рынком на дату анализа, составил 100,6145. Наглядное сравнение курса USD/DZD представлено на рис. 6

...