Риск рыночной ликвидности в модели ликвидации

В данной главе рассмотрены теоретические аспекты возникновения риска ликвидности, а также особенности регулирования данного риска.

1.1 Что такое риск ликвидности и как он возникает в НПФ

Существует несколько причин, связанных со спецификой деятельности, почему НПФ в России должен иметь в активах определенный объем ликвидности Средние суммы, оцененные по данным о деятельности НПФ на 31.12.2013, и сроки применительно к каждой из причин изложены в Таблице 1 в Приложении 1.:

может наступить страховой случай, то есть застрахованное лицо станет пенсионером и НПФ должен будет реализовать часть своих активов для выплаты пенсии;

НПФ должен выплачивать пенсии застрахованным лицам фонда;

застрахованные лица, пенсионные накопления которых в течение года находятся в каком-либо пенсионном фонде, в любой момент времени могут перевести свои пенсионные накопления в другой НПФ или ПФР, то есть фонд должен иметь возможность в течение трех месяцев без потерь в стоимости активов реализовать часть своих активов и передать денежные средства в соответствующий фонд;

ЦБ может отозвать лицензию у НПФ или все активы могут быть переведены в ПФР вследствие принятия централизованного решения об изъятии средств пенсионных накоплений, хранящихся в НПФ.

Однако если рассмотреть внимательно описанные выше случаи, становится понятно, что только в последних двух случаях может реализоваться риск рыночной ликвидности, так как в первых двух случаях оценка необходимого объема ликвидности производится регулярно на основании актуарных расчетов. Таким образом, риск рыночной ликвидности реализуется при возникновении в ходе деятельности НПФ непрогнозируемых событий. По сути данный риск является следствием существующей обратной зависимости между доходностью и ликвидностью актива: существует особая «премия» за неликвидность актива, то есть за отсутствие возможности мгновенно реализовать любой объем актива по его рыночной стоимости. Таким образом, во избежание потенциальных потерь от ликвидации активов НПФ должны учитывать ликвидность финансовых инструментов при составлении своего инвестиционного портфеля.

1.2 Классификации риска рыночной ликвидности

По мнению ряда авторов, совершенно ликвидный рынок - это рынок, на котором сделки совершаются с минимальными издержками [7,12]. Блэк [11] выделил четыре аспекта ликвидности рынка, которые, по сути, описывают такое свойств, как ликвидность, с разных сторон. Кайл [21] развил эту идею и выявил следующие характеристики рынка: «сжатость», «глубина» и «релаксация» - однако в отличие от своего предшественника он посчитал, что «немедленность» рынка, то есть то, как быстро исполняется поданная заявка, не является самостоятельным параметром ликвидности рынка.

Первый аспект ликвидности рынка - «сжатость» - характеризует отклонение цены реальной сделки от среднерыночной цены. Так как на рынке в каждый момент времени параллельно существуют котировки на покупку и продажу, покупка и последующая реализация актива будет осуществляться по разным ценам, что означает наличие транзакционных издержек при совершении сделки. Таким образом, данное свойство рынка проявляется одинаково для всех участников независимо от уровня рыночных цен.

На рынке «сжатость» оценивается с помощью величины бид-аск спрэда, рассчитываемого разными способами: как котируемый спрэд, реализованный спрэд и эффективный спрэд. Отличие в данных видах спрэда заключается в разных ценах, которые принимаются для расчета: в случае котируемого спрэда используются рыночные котировки, для реализованного - средневзвешенные цены, тогда как в последнем случае спрэд оценивается как отклонение цены реальной сделки от средней рыночной цены. Необходимо отметить, что тип спрэда выбирается в зависимости от характеристик рынка и доступных данных.

В настоящее время есть ряд исследований, посвященных построению микроструктурных моделей бид-аск спрэда [13,15,17]. Все они призваны пролить свет на то, каким образом формируется данный тип транзакционных издержек, однако в основном принято выделять три составляющие: расходы на обработку заявки, компенсация за исполнение заявки, а также компенсация за потери, понесенные от действий игроков, обладающих инсайдерской информацией. Первая компонента является константой и действительна для всех участников рынка, тогда как последние две компоненты могут меняться в зависимости от характеристик конкретной заявки и ситуации на рынке.

Вторая характеристика ликвидности рынка - «глубина» - отражает то, насколько рынок является развитым, то есть насколько активно проходит процесс торгов. Чаще всего данный аспект оценивают с помощью эффекта влияния на цену, который можно объяснить следующим образом. На рынке действуют как игроки, имеющие инсайдерскую информацию и потому являющиеся «информированными», так и спекулянты и «шумовые» трейдеры, действующие согласно своим стратегиям, основанным на информации, доступной на рынке на текущий момент. Поэтому при совершении сделок с каким-либо покупателем или продавцом маркет-мейкер, целью которого является обеспечение ликвидности актива, не имеет представления о том, кто именно из данных игроков перед ним [1,14,26]. Однако в литературе принято считать, что размер сделки связан с информированностью игрока поэтому удовлетворение заявки с большим объемом происходит по более высокой цене, сдвигая равновесие, то есть наблюдается положительная взаимосвязь между ценами на покупку и размером транзакции.

Таким образом, «глубина» показывает, насколько большой объем заявки может быть удовлетворен без существенного отклонения в ценах от выставленных на бирже котировок.

Рассмотренные выше характеристики ликвидности рынка являются наиболее изученными на сегодняшний день и оцениваются во многих работах на доступных рыночных данных [3,8,12]. Однако в отличие от «сжатости» для оценки «глубины» рынка в большей части моделей используется информация о заявках, выставленных в течение дня, что невозможно в условиях развивающихся рынков.

Следующий аспект ликвидности рынка - «релаксация» - показывает, как быстро цены достигают своих равновесных значений после колебаний, вызванных значительными объемами сделок. С одной стороны, это свойство может оцениваться как промежуток времени, за который восстанавливается равновесие. С другой стороны, практический интерес представляет то, сколько сделок должно быть осуществлено, прежде чем дисбаланс между спросом и предложением будет устранен. В последние годы появляются работы, в которых строятся модели оценки риска рыночной ликвидности, включающего параметр «релаксации», однако данные модели представляют скорее теоретический, нежели практический интерес [2,26].

Более того, в литературе встречается деление риска рыночной ликвидности в зависимости от того, какие факторы его вызывают, на экзогенный и эндогенный риски [8]. Как следует из названия, экзогенный риск обусловлен внешними рыночными факторами. В отличие от эндогенного риска, связанного с объемом позиций участников рынка, данный вид риска не зависит от действий конкретных игроков и является одинаковым для всех участников рынка. Влияние именно экзогенного риска ликвидности является важным для любого участника рынка, так как оно проявляется вне зависимости от деятельности игроков рынка. Фактически экзогенный риск ликвидности определяет «сжатость» рынка, тогда как эндогенный риск - «глубину» и «релаксацию».

Оценка экзогенного риска ликвидности осуществляется более просто по сравнению с оценкой эндогенной риска ликвидности, так как при этом используются данные, которые доступны практически на любом рынке, вследствие того, что она основывается на дневных рыночных котировках, а не на значениях реальных сделок. В то же время для моделирования эндогенного риска рыночной ликвидности необходимы данные книги лимитированных заявок, которые находятся в ограниченном доступе. Однако для развивающихся рынков учет эндогенного риска ликвидности при ликвидации активов может иметь особенную важность, так как относительно большое число сделок может быть совершено информированными игроками, реализующими крупные блоки активов.

1.3 Оценка риска рыночной ликвидности и модели, учитывающие данные риск

В настоящее время для количественной оценки различных видов риска (рыночных, кредитного) на практике используется понятие стоимостной меры риска (от Value at Risk; далее -- VaR) [27]. Фактически данный показатель обозначает величину, которую с заданной вероятностью не превысят потери в течение определенного периода при нормальных рыночных условиях. При оценке VaR как правило вероятность принимается равной 99% или 95%, то есть события, влекущие за собой особенно большие убытки и представляющие собой достаточно редкие события на практике, не рассматриваются. Промежуток времени, учитываемый при расчетах, зависит от конкретной задачи и может принимать значение от 1 до 10 дней (согласно методике RiskMetrics).

Подходы измерения VaR делятся на параметрические и непараметрические. Существует три основных метода оценки VaR: исторический метод, дельта-нормальный метод и метод симуляции Монте-Карло.

В основе первого метода лежит предположение о том, что доходность будущих периодов принимает одно из тех значений, которое она принимала в предыдущие периоды, то есть распределение будущих прибылей и убытков зависит от исторических данных. В таком случае VaR равняется стоимости убытка, которую превышали убытки в предыдущие периоды только в заданном проценте времени (например, в 5%). К явным достоинствам данного метода относится простота расчетов и понятная интерпретация получившихся результатов. Однако нельзя не отметить, что результаты, полученные в ходе применения данного метода, являются грубыми и не скорректироваными на потенциальные изменения рыночных факторов.

Дельта-нормальный подход используется при предпосылке о том, что рыночные факторы имеют многомерное нормальное распределение. Таким образом, прибыль и убытки имеют также многомерное нормальное распределение, что позволяет получить значение VaR. Зачастую для небольших периодов оценки ожидаемое изменение стоимости портфеля принимается равным нулю. Так как оценка параметров всех инструментов в портфеле может быть затруднена в связи как с отсутствием информации, так и с большим объемом данных, в некоторых случаях VaR рассчитывается для более простого портфеля, учитывающего только наиболее значимые рыночные факторы. Несмотря на то что метод позволяет проводить простые и достаточно быстрые расчеты, несомненным недостатком является нереалистичная предпосылка о нормальности распределения доходностей активов.

Метод симуляции Монте-Карло подразумевает моделирование наибольших возможных убытков с заданной вероятностью посредством моделирования цен активов. Данный способ является наиболее сложным в техническом исполнении, так как для этого требуется понимание распределения цены актива, однако он дает результаты, максимально приближенные к реальным. Однако при использовании данного метода затрудняется интерпретация результатов вышестоящему руководству.

Следует отметить тот факт, что в целом подход, использующий VaR, имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, реальная цена, по которой в данный момент времени можно реализовать актив (или портфель активов), не совпадает со среднерыночной ценой, принимаемой для расчетов, в силу того факта, что на рынке в каждый момент времени существуют параллельно два типа цен - цены продавцов (ask) и цены покупателей (bid). Более того, стандартный расчет данного показателя не учитывает транзакционные издержки, возникающие из-за того, что на рынке не всегда доступен контрагент, готовый купить или продать актив или портфель активов. Таким образом, можно сделать вывод о том, что VaR не учитывает риск рыночной ликвидности, что в случае оценки рисков неликвидных активов может существенно занижать оценки потерь при ликвидации инструментов.

Для того чтобы учесть риск ликвидности возможно применение корректировок VaR. Одна из них связана с выбором срока, за который проводится расчет показателя; другой - с приданием более высокой, чем в реальности, волатильности менее ликвидным активам. Однако оба этих способа не имеют непосредственного отношения к риску ликвидности, поэтому в настоящее время существует большое количество литературы, в которой рассматриваются способы корректировки классического VaR на оценку риска рыночной ликвидности.

Ряд авторов ставит своей задачей корректировку показателя стоимости под риском на экзогенный и эндогенный риски рыночной ликвидности. Так, Бангя и его соавторы [8], разграничив риск, связанный с доходностью актива, и риск ликвидности, который по сути реализуется вследствие ликвидации актива, концентрируют свое внимание на использовании поправки к VaR, которая бы способствовала учету экзогенного риска ликвидности.

Авторы используют формулу для расчета «стандартного» VaR, то есть не скорректированного на ликвидность, на основе дельта-нормального метода. Для упрощения вычислений на некоторых шагах метода исследователи вводят предпосылку о нормальности распределения однодневных доходностей активов. Это допущение приводит к занижению оценки риска ликвидности, поэтому затем авторы проводят корректировку параметров на оцененное значение отклонения от нормального распределения. В качестве метода для аппроксимации волатильности «хвостов» распределения доходности, которые, как известно, обладают свойствами лептокуртозиса, Бангя и соавторы используют в своей работе метод экспоненциально взвешенного скользящего среднего. Таким образом, влияние прошлых периодов, выраженное в весах при квадратах доходности, убывает в экспоненциальном порядке.

Для измерения риска рыночной ликвидности Бангя и соавторы вводят понятие экзогенной стоимости ликвидности - меры, охватывающей наибольшую часть значений, принимаемых спрэдом. Данное значение, скорректированное с помощью особого фактора, определяющего отклонение распределения спрэда от нормального, добавляется в стандартную формулу VaR для получения VaR с учетом риска ликвидности.

Авторы проверяют полученную формулу на данных валютного рынка на примере курсов японской йены, тайского бахта и индийской рупии по отношению к доллару до и после Азиатского кризиса. В результате они получили подтверждение тому, что вне зависимости от развитости рынка экзогенный риск ликвидности присутствует и составляет значительную (до 30%) долю общего риска, однако он является более значимым для более ликвидных рынков.

Более того, процедура бэктестинга, которую Бангя и его соавторы проводят на четырех портфелях, состоящих из следующих активов: валютных курсов стран большой семерки, акций и корпоративных облигаций США, финансовых инструментов и валютных курсов развивающихся стран, а также финансовых инструментов и валютных курсов азиатских стран - показала, что учет ликвидности с помощью VaR с корректирующей добавкой на неликвидность активов дает хорошие результаты (при использовании корректировки на тяжелые хвосты распределения доходности значения отклонений по всем группам располагаются внутри допустимой зоны).

Безусловными достоинствами данного исследования являются простота оценки риска ликвидности и доступность используемых данных. Однако нельзя не отметить недостатки, указываемые многими авторами [32]. Так, предположение о нормальности распределения доходностей финансовых инструментов, несмотря на предложенные корректировки, идет вразрез с эмпирикой. Более того, для многих рынков более значимым рыночным риском ликвидности является эндогенный, а не экзогенный риск.

В некоторых более поздних работах других авторов оценивается риск рыночной ликвидности так, чтобы учесть вышеназванные недостатки. Так, Ангелидис и его соавторы в своем исследовании [7] рассматривают транзакционные издержки, следующие из самого процесса заключения сделки, то есть бид-аск спрэд и эффект влияния на цену, так как их учет в VaR требует более простых расчетов.

Исследователи рассматривают составляющие бид-аск спрэда, а также проверяют полученную форуму VaR, скорректированного на риск ликвидности, на примере котировок четырех групп акций на Афинской Фондовой Биржи. Как и в других работах [15], авторы обнаруживают, что риск, обусловленный информационной асимметрией, то есть компонента, отвечающая за неблагоприятный отбор контрагентов маркет-мейкером, является значимым для безадресных сделок, а также для инструментов с более редкими сделками. Также подтвердилось наличие экономии от масштаба, выраженной как в отрицательной зависимости компоненты транзакционных издержек, отражающей процесс обработки заявки, от объема сделки, так и в растущих издержках на хранение запасов актива.

Что касается скорректированной формулы VaR, авторы находят подтверждение адекватности полученных оценок, то есть для более ликвидных акций риск ликвидности, оцененный авторами, представляет небольшую долю общего риска, тогда как для менее ликвидных активов доля является существенной.

Другим подходом к анализу ликвидности является подход, основанный на распространенном в теории финансов предположении о том, что доходность актива отрицательно зависит от его ликвидности. Изучению данной связи посвящено значительное количество исследований, большая часть которых направлена на рассмотрения данных свойств применительно к акциям. Так, исследователи предполагают, что ожидаемая рыночная неликвидность акции оказывает положительное влияние на ожидаемую избыточную доходность данного инструмента [3,6].

Для проверки своей гипотезы автор приводит новую формулу для измерения неликвидности, рассчитываемую на основании усредненных за период дневных биржевых данных (доходность акции и объем торгов, выраженные в долларах США). Таким образом, моделируется эффект влияния на цену, так как фактически оценивается изменение дневных цен, приходящееся на 1 доллар США объема торгов. Используя метод Фама-Макбет, Амихуд исследует связь между ликвидностью и доходностью на дневных и месячных данных по акциям, торгуемым на Нью-Йоркской Фондовой Бирже, за период 1963-1997 гг. В качестве одного из ключевых результатов работы можно выделить подтверждение на эмпирических данных того факта, что существует сильная положительная связь между доходностью и неликвидностью акций.

Эмпирические исследования показывают, что около половины рыночного риска ликвидности приходится на эндогенный риск, поэтому рассмотрение только экзогенного риска ликвидности приводит к заниженным оценкам риска. Это особенно актуальная проблема для оценки риска ликвидности заявок большого размера, поэтому Ле Саут [23] строит свою поправку на риск рыночной ликвидности на основе реализованного спрэда.

В то же время многих исследователей интересовала не только методика оценки риска рыночной ликвидности по отношению к уже произошедшим сделкам, но и разработка оптимальной стратегии ликвидации портфеля с учетом данного риска. Подходы в моделях разных авторов значительно варьируются, однако в настоящее время сложно выделить какую-либо из моделей, обладающую значимыми преимуществами перед другими на практике. ликвидность риск пенсионный фонд

Так, значительное число исследователей рассматривает внутридневную динамику цен торгуемых на бирже активов для учета эффекта влияния на цену. Например, Бертсимас и Ло [10] используют модель максимизации агентом стоимости, полученной при ликвидации портфеля. Авторы статьи рассматривают способы минимизации издержек купли-продажи, включающих бид-аск спрэд, комиссии, стоимость упущенной выгоды от ожидания, эффект влияния на цену. Для построения модели они используют стохастическое динамическое программирование. Исследователи подчеркивают, что, так как институциональные инвесторы должны реализовывать регулярно большие объемы активов, для эффективного решения необходимо иметь четкую стратегию. Авторы проверяют построенную модель с помощью симуляций Монте-Карло.

В схожей манере действовали Берковиц [9], Джэрроу и Субраманям [19. Целью исследования Берковица является выведение формулы VaR, учитывающего риск рыночной ликвидности, так как предположение стандартной модели о том, что цена сделки не зависит от размера сделки, не отражает реальность. Более того, автор подчеркивает, что необходимо также принимать во внимание проблему неблагоприятного отбора, так как сделки игроков-инсайдеров влияют на рыночные ожидания других участников.

Берковитц рассматривает проблему выбора оптимальной стратегии реализации части портфеля активов в ограниченный промежуток времени, возникающую перед управляющим портфеля. Используя данные о фондах, инвестирующих средства в акции, собранные в четыре группы в зависимости от вида стратегии и направления инвестирования, автор с помощью регрессионного анализа оценивает зависимость изменения цен от размера портфеля. Затем Берковитц рассматривает риск каждого вида фондов как с учетом риска ликвидности, так и без него, и находит логические совпадения в предполагаемых рисках ликвидности для разных стратегий фондов.

Как и указанные выше авторы, Альмгрен и Крисс [4] рассматривают период ликвидации как экзогенно заданную величину. Их задача состоит в нахождении оптимального уровня транзакционных издержек при заданном периоде времени. Как отмечают авторы, существуют две простые стратегии ликвидации портфеля: ликвидация одним блоком и ликвидация несколькими, равными по величине блоками. Вне сомнения вопрос выбора стратегии обусловлен ликвидностью актива: чем более ликвиден актив, тем меньше времени требуется на его ликвидацию, так как при прочих равных условиях транзакционные издержки будут ниже. Более того, то, как быстро собственник портфеля активов будет реализовывать его, определяется и его склонностью к риску: с течением времени возрастает риск изменения цены актива, поэтому время принятия решения имеет значение.

Авторы моделируют динамику цены актива с помощью арифметического Броуновского движения с независимыми приращениями, а для определения оптимальной траектории используют статические оптимизационные процедуры. Как показывают Альмгрен и Крисс, при предположении независимости доходностей разных активов в портфеле и симметрии функции штрафа за риск именно статические модели оптимизации, то есть основывающиеся на начальной информации, являются оптимальными.

Так как модель Альмгрена и Крисса не учитывает такие факты, как серийная корреляция активов, изменения рыночных условий и наличие инсайдерской информации, исследователи уделяют рассмотрению данных вопросов отдельное внимание. Как следует из их работы, учет серийной корреляции дает лишь несущественные изменения в принятии решения о ликвидации портфеля. Более того, данные изменения не зависят от объема портфеля, что означает, что крупным игрокам, например, институциональным инвесторам, можно не принимать ее в расчет. Поступление новой информации фактически приводит только к сдвигу траектории движения актива, не меняя при этом саму траектории, тогда как инсайдерская информация, являющаяся неожиданной для рынка, не приводит к резкому изменению стратегии агента, так как в связи с изменениями в условиях необходимо какое-то время для того, чтобы оценить эти изменения.

Рассмотренная выше работа привлекла внимание ряда исследователей, подвигнув их на разработку улучшения. Так, Хисата и Ямай [16] ставят своей целью модернизацию модели таким образом, чтобы период ликвидации определялся внутри модели, а не задавался извне. При этом усилия авторов сконцентрированы на том, чтобы учесть в разработанной стратегии эндогенный риск ликвидности, выраженный в эффекте влияния на цену. После нахождения оптимума результаты используются для оценки максимальных потерь от ликвидации. Фактически ключевым отличием от работы Альмгрена и Крисса выступает тот факт, что Хисата и Ямаи рассматривают промежуток времени между двумя соседними продажами как время, за которое цена актива возвращается к уровню до влияния временного эффекта. Таким образом, авторы включают в анализ такое свойство рынка, как релаксация. Более того, в работе рассматриваются аспекты, призванные привести модель к более общему виду: неопределенность в рыночных условиях; портфель, состоящий из разных рыночных инструментов; нелинейная взаимосвязь между объемом продаж и рыночным условиями. В целом, результаты, полученные в первых двух случаях, согласуются с выводами Альмгрена и Крисса, тогда как принятие во внимание нелинейной взаимосвязи между объемом продаж и рыночным условиями оказывает сильное влияние как на продолжительность периода ликвидации, так и на значение транзакционных издержек, что подтверждается эмпирическими данными [25].

Аналогичная задача - вывод оптимального периода ликвидации актива - интересовала и других авторов, однако не во всех работах представлена оформленная модель. Хотя Лоуренс и Робинсон [15] ставят своей целью нахождение оптимальной стратегии ликвидации актива с помощью стандартного анализа риск-доходность, их работа не несет в себе практической ценности.

1.4 Регулирование риска ликвидности НПФ

Многие страны обращают внимание на необходимость контроля над ликвидностью активов, входящих в портфель НПФ. Однако несмотря на указанную важность такого свойства, как ликвидность, для инвестиционного портфеля НПФ, в некоторых развитых странах, например, в Австралии и Канаде, разрешено инвестирование в неликвидные активы. В целом, процесс инвестирования в данных странах подвержен гораздо меньшим ограничениям со стороны государства, что выражено в больших возможностях по диверсификации портфелей по сравнению с российской практикой. Так, НПФ Австралии может инвестировать средства как в более доходные инструменты, так и в инструменты с меньшей доходностью и большей надежностью, выпущенные другими странами. Стоит отметить, что согласно Глобальному пенсионному индексу Мерсер [42], составляемому ежегодно и рассматривающему пенсионные системы с точки зрения устойчивости системы, соразмерности выплат и надежности системы управления, пенсионные системы указанных стран входят в десятку лучших пенсионных систем.

В рабочих бумагах ОЭСР за 2013 год [18] внимание сконцентрировано на опыте инвестирования НПФ в инфраструктурные проекты. В силу специфики данных проектов вложения в них представляют собой неликвидные активы, однако было решено привлекать НПФ как институциональных инвесторов для развития данной отрасли. В качестве главных аргументов за данное решение были приведены такие факты, как стабильная доходность инфраструктурных активов, премия за неликвидность актива и диверсификация рисков.

Практика регулирования деятельности пенсионных фондов распространена и в США. Так, все штаты применяют понятие фидуциарной ответственности государственных пенсионных фондов перед застрахованными лицами, некоторые штаты ограничивают список направлений для инвестирования данных фондов [28]. Такие ограничения, как правило, являются качественными, то есть вводят предельные доли в портфеле фонда ценных бумаг, выпущенных одним эмитентом.

Таким образом, самое простое решение - вложение большей части средств НПФ в высоко ликвидные активы - не представляется рациональным, поэтому необходимо искать баланс между ликвидностью активов и их доходностью.

1.5 Регулирование рисков НПФ в Solvency II

Для того чтобы на практике стало возможным добиться устойчивого развития компаний, работающих в страховой и пенсионной сферах, Европейская комиссия разработала концепцию Solvency II [30]. В 2009 году была представлена Директива Solvency II Directive (2009/138/EC) (далее - Директива), цель которой состоит в модернизации регулирования отрасли страхования и перестрахования. Так как по сути деятельность НПФ сходна с деятельностью страховой компании, занимающейся страхованием жизни, данный документ содержит в себе рекомендации, касающиеся регулирования фондов.

Особенный интерес, точки зрения данной работы, представляют изложенные в Директиве рекомендации, касающиеся требований достаточности капитала. Среди рисков, которые регулируются посредством данных требований, выделены:

а) кредитный риск,

б) операционный риск,

в) рыночный риск,

г) риски страхового случая (в случае НПФ это риск того, что застрахованное лицо выйдет на пенсию).

По Директиве, расчет показателя достаточности капитала должен производиться не реже чем раз в год. Более того, необходим пересчет данного показателя при возникновении каких-либо изменений в структуре и объеме рисков организации. Оценка базового показателя достаточности капитала производится с помощью расчета показателя VaR для каждого их следующих рисков:

а) рыночного риска,

б) рисков страхового случая,

в) риска дефолта контрагента.

По рыночным риском подразумевается совокупность процентных, валютных рисков, рисков спрэда, имущества, капитала, а также концентрацию рыночного риска. Таким образом, риск ликвидности при расчете VaR не учитывается.

В статье Директивы, посвященной общему направлению развития риск-менеджмента, риск ликвидности выделен как один из рисков, которые необходимо учитывать при управлении компанией, однако ничего не сказано о том, каким образом следует оценивать данный риск.

Глава 2. Текущая ситуация в России