Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ БАНКА 8
1.1 Финансовые риски банка: формулировки, классификация, подходы к оценке 8
1.2. Современная процедура управления рисками банка (статистический аспект) 37
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ РИСКАМИ БАНКА ПРИ ОПЕРАЦИЯХ С ЦЕННЫМИ БУМАГАМИ 47
2.1 Анализ доходности операций с ценными бумагами по моделям временных рядов
ARMAHARIMA 47
2.2. Исследование моделей оценки условной дисперсии доходности в качестве показателя риска 61
2.3. Совершенствование статистических процедур лимитной политики банка 75
ГЛАВА 3. ТЕСТИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭТАПОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО
АНАЛИЗ РИСКА И НОВЫХ ПОДХОДОВ К ЛИМИТИРОВАНИЮ ОПЕРАЦИЙ 94
3.1 Статистическая оценка доходности и риска операций банка с ценными бумагами 94
3.2 Тестирование эффективности статистических оценок финансового риска и верификаций нового подхода к формированию и корректировке банковских лимитов... 128
ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ 149
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 151
- Финансовые риски банка: формулировки, классификация, подходы к оценке
- Исследование моделей оценки условной дисперсии доходности в качестве показателя риска
- Статистическая оценка доходности и риска операций банка с ценными бумагами
Введение к работе
Актуальность темы исследования обусловлена значительными объемами потерь банков вследствие неэффективного управления рисками, усилением конкуренции, развитием фондового рынка, проблемой наличия в портфеле многих банков существенной доли низко ликвидных ценных бумаг (далее по тексту бумаг) и проблемных кредитов, Все эти обстоятельства требуют совершенствования методов статистического анализа (выявления, оценки, прогноза рисков операций, аналитической корректировки позиции и уровня лимитов) финансовых рисков банка.
В повседневной практике многие байки оценивают финансовые риски экспертно (суждение на опыте) или исходя из предположения лишь о нормальном распределении доходностей инструментов, нет системности и единообразия в принятии решения об открытии, закрытии или корректировки позиции, лимитов по ценным бумагам разных эмитентов. Иная крайность - прямое заимствование методов анализа рисков у западных партнеров без учета соответствия отечественному рынку - зачастую приводит к росту напряженности внутри банка, снижению его доходности.
Научных достижений в области статистической оценки риска операций банка с ценными бумагами, основанных на иных (не Гаусса) распределениях, мало, а в вопросе проведения обоснованной и современной лимитной политики, как одного из активных способов управления риском при операциях инвестирования, банки испытывают методологические трудности.
Степень изученности проблемы оценки риска и формирования эффективного подхода к осуществлению банком лимитной политики определяется тенденциями в развитии отечественных рынков, наличием опасности проявления системных кризисов и банкротств. Вопрос оценки рыночного риска операций с ценными бумагами посредством различных моделей волатильности (volatility-изменчивость, непостоянство) и распределений остатков глубоко проработан в работах зарубежных авторов. Существуют результаты тестирования и теоретические обоснования направлений дальнейших исследований. Многие из теоретических разработок практически апробированы и широко используются в деятельности компаний и банков. В исследованиях отечественных экономистов уделено внимание адаптации российским условиям подходов к применению VaR (мера риска value-at-risk), простого аппарата оценки риска ценных бумаг на базе нормального распределения их доходностей. Остается неизученным вопрос возможности использования для оценки волатильности доходности как показателя риска ценных бумаг различных моделей семейства Arch (AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) - Garch (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity), допустимости применения в нашей стране различных законов
распределения остатков. Не ослабевает интерес к разработке эффективных подходов управления рисками посредством установления лимитов.
Вопросы установления резервов на банковские операции регламентированы инструкциями ЦБ РФ, международным Базельским соглашением о капитале. Исследование банковских рисков и способов проведения лимитной политики проводилось экономистами и статистиками - представителями разных экономических школ и стран, придерживающихся собственных, порой диаметрально противоположных взглядов на объект исследования. Так, эта тема изложена в работах: Абалкина Л.И., Аброскина А.С., Балдина К.В., Боллерслева Т., Бужероля П., Воробьева С.Н., Джормона Ф., Заровой Е.В., Ивасенко А.Г., Искакова Б.И., Канторовича Г.Г., Коробкина А.Д., Кузнецова В.Е., Майлза Т.С., Нельсона Д.Б., Рогова М.А., Смирнова А.В., Ступакова B.C., Тихомирова Н.П., Хенучела Л., Чернова Г.В., Ширинской Е.Б., Щукина Д.В. и др. Изучение источников показало, что предложенные этими учеными взгляды на определение, оценку и прогноз банковских рисков требуют дальнейшего совершенствования в вопросах их эффективного практического применения и адаптации к российским реалиям.
Недостаточная проработанность методологических вопросов установления, корректировки, закрытия лимитов в рамках управления рисками, отсутствие теоретических разработок эффективных методов оценки риска посредством расчета волатильности через Arch-Garch модели с распределениями GED (Generalized Error Distribution, обобщенное распределение ошибки), Стьюдента и большая практическая заинтересованность банков определили выбор и актуальность темы исследования.
Цель диссертационного исследования. Усовершенствовать методы статистической оценки финансовых рисков и подходы к формированию лимитов типового российского банка, с учетом тестирования соответствия российским условиям методов статистического анализа финансовых рисков.
Поставленная цель обуславливает необходимость решения следующих задач:
уточнить финансовые риски банка, систематизировать подходы к их определению;
провести обзор и анализ развития методов оценки рисков (рыночных, кредитных, ликвидности). Уточнить понятие и обсудить подходы к оценке волатильности доходности ценных бумаг, описать способы расчета VaR;
систематизировать и выявить адекватный метод оценки риска операций банка с ценными бумагами по Arch и Garch моделям волатильности доходности с учетом специфики российского финансового рынка на основе законов распределения: Стьюдента, GED, Гаусса (нормального) и скошенного распределения Стьюдента;
обосновать недостатки формирования лимитов на базе непосредственных оценок VaR;
разработать новый синтетический подход к установлению лимитов на операции типового банка с ценными бумагами, продемонстрировать его преимущество;
обосновать и подчеркнуть необходимость использования разной логики и методов при установлении резервов и лимитов;
сформулировать рекомендации по повышению качества управления банковскими рисками и увеличению эффективности деятельности. Обосновать преимущество для оценки и управления рисками координации деятельности управления по анализу и контролю рисков (УЛКР) и службы внутреннего контроля (СВК).
Объектом исследования является типовой банк в части активных операций на фондовом рынке, политика установления резервов и лимитов по банковским операциям.
Предметом данного исследования являются подходы к формированию эффективной лимитной политики банка, статистические методы корректной оценки и прогнозирования финансового риска операций банка с акциями и облигациями.
Методологическая основа исследования. В процессе работы применялись общенаучные методы и приемы: научной абстракции, классификации, сравнения, обобщения, аналогии, моделирования, логического и функционального анализа. Нашли свое отражение методы статистического исследования временных рядов; построения эконометрических моделей.
Теоретической н статистической основой диссертационного исследования явились труды российских и зарубежных исследователей, посвященные вопросам анализа финансовых временных рядов, оценки, контроля и управления рисками банков, финансовых и инвестиционных компаний. Значительный вклад в разработку темы диссертации внесли положения Базельского соглашения о капитале, передовые новости о научных изысканиях ведущих мировых научных центров, технические документы корпорации J.P. Morgan, Судостроительного банка, ассоциации профессиональных финансовых менеджеров. За период с 1998 года накопился существенный объем статистической информации о котировках ценных бумаг на отечественных биржах. В работе были использованы данные ММВБ по: объему торгов, котировкам бумаг, индексам.
Область исследования соответствует п. 3.1 «Методы статистического измерения и наблюдения социально-экономических явлений, обработки статистической информации, оценка качества данных наблюдений; организация статистических работ», п. 3.6 «Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций» и п. 3.7 «Методы измерения финансовых и страховых рисков, оценки бизнес-рисков, принятия решений в условиях неопределенности и риска, методология финансово-экономических и актуарных расчетов»
Финансовые риски банка: формулировки, классификация, подходы к оценке
Многие основные, по сути близкие современным, банковские операции осуществлялись различными организациями еще в средние века. Так храмы обеспечивали сохранность переданных им сбережений, ростовщики выдавали коммерческие кредиты под процент, залог или гарантию, меняльные конторы проводили расчетную и валютную деятельность. Совершенствование средств производства, развитие торговли, политических и административных условий способствовало появлению участников экономических отношений, готовых осуществлять не одну, а весь набор таких операций. Их роль со временем росла, диапазон деятельности и выполняемые функции расширялись, возникли узкоспециализированные компании, связующие, обслуживающие фирмы, оформилось влияние государства - постепенно складывалась система кредитных организаций, важнейшее значение в которой стали играть банки.
Сейчас понятие «банк» трактуется по-разному. С позиций гражданина, никак не связанного с финансовой сферой, это всего лишь надежное и достаточно прибыльное место хранения и дальнейшего накопления денег. У экономистов «банк» ассоциируется с посредническим или торговым предприятием, объектом надзора и регулирования, Более «объемное» и академичное определение описывает банк как «субъекта финансового рынка, кредитной организацией, в задачу которой входит комплексное осуществление операций по привлечению временно свободных денежных средств, накоплений и сбережений физических и юридических лиц, размещение аккумулированных ресурсов от своего имени на основе возвратности, срочности и платежей в соответствии с поручениями клиентов» [67, с.26].
Специфическими функциями любого банка являются: перераспределительная, контрольная, экономия издержек обращения, аккумуляция средств, посредническая для регулирования денежного оборота. Каждая из них существенна и требует качественного анализа и рассмотрения. В то же время, как подчеркивает Тагирбеков, «деятельность коммерческого банка осуществляется в конкретной среде, которая определяет условия и характер взаимоотношений между банками и их клиентами» [68, с.25]. Зависимость от этой среды, понимание ее потребностей и свойств, а также собственного места и роли в ней способствуют корректному планированию операций, прибыли, и риска. Поэтому при формировании активной деятельности банка необходимо анализировать, как внутренние показатели, так и состояние финансового рынка.
Особенность банковского бизнеса заключается в работе в основном на привлеченных средствах клиентов, составляющих большую часть баланса. Главная задача размещения аккумулированных средств таит в себе существенную опасность: надо не только вернуть вложенные инвестиции, но и получить объявленные проценты и остаться с прибылью. В диссертации основное внимание уделяется совершенствованию методов оценки риска банка при активных операциях на финансовом рынке (акций и облигаций), формированию лимитной политики с учетом финансового, межбанковского секторов.
Финансовый рынок в широком понимании - это движение различного рода активов и обязательств. Ковалев характеризует финансовый рынок как «организованную и неформальную систему торговли финансовыми активами и инструментами» [40]. Их структура определяется соотношением доходности и рисков, которые, в свою очередь, зависят от основных макроэкономических факторов: денежной и фискальной политики государства, степени развития внешнеэкономических связей, политической стабильности.
Под финансовыми инструментами понимают ценности, чья стоимость определяется финансовым рынком, Это денежные средства, обращающиеся в форме мировых валют, драгоценные металлы, ценные бумаги (в работе рассмотрены акции и облигации).
Акция - это ценная бумага, характеризующая долю в акционерном капитале общества. Цель выпуска - привлечь капитал, необходимый для начала деятельности или проведения принятых собранием акционеров мероприятий. Каждая акция закрепляет за ее держателем (в зависимости от вида акции) право на получение части прибыли акционерной компании в виде дивидендов, право на участие в управлении и на часть имущества, остающегося после его ликвидации.
Облигация - это обязательство о выплате выпустившим ее заемщиком в установленные сроки суммы долга, процентов ее держателю (кредитору). Облигации бывают корпоративные, муниципальные, государственные, купонные, бескупонные.
Перечисленные виды бумаг принято называть основными или базисными инструментами, поскольку их цена определяется непосредственно экономическими факторами. Однако на рынке существуют производные финансовые инструменты -деривативы. К ним относятся: форвардные и фьючерсные контракты, свопы, опционы, конвертируемые облигации. Цена этих инструментов складывается на основе различных факторов, важнейший из которых - стоимость заложенного в них базового актива.
Деятельность на межбанковском секторе включает в себя отношения между банками по поводу предоставления кредитов разной срочности, депозитных операций, банкнотных сделок, предоставления гарантий по обязательствам.
Межбанковское кредитование является важным источником поддержания ликвидности, а также одной из сфер спекулятивной игры. Оно чувствительно к изменениям банковской системы, финансового рынка, государственным решениям, Кредитованию банка предшествует процесс финансового анализа его показателей платежеспособности, ликвидности, прибыльности. Срок предоставления средств зависит от целей займа, надежности и эффективности деятельности заемщика. При политической стабильности и устойчивом финансовом состоянии, банк стремится заработать на изменении межбанковских ставок кредитования, однако такая деятельность не должна быть для него основной.
Другим видом межбанковской деятельности является размещение и привлечение депозитов, а также открытие лоро/ностро счетов. Каждый банк интуитивно стремится открывать у себя больше лоро счетов контрагентов, чем ностро счета у них. Причина этого сокрыта в психологии человека: поскольку клиент (физическое лицо, компания, банк) при выборе между двумя равноценными байками предпочтет тот, кому уже доверилось больше партнеров, открыв у него свои лоро счета. Кроме того, в интересах банка не просто иметь у себя такие счета, но и способствовать активной работе через них их владельцев.
Банкнотные сделки встречаются реже, чем два перечисленных выше вида межбанковской активности. Они представляют собой предоставление денежных средств партнеру на условии возвратности для пополнения его краткосрочной ликвидности. Сюда же можно отнести и конверсионные сделки - операции денежного рынка, в которых участниками выступают банки. Подобные операции, как и кредитование, за исключением целей ликвидности приносят банкам неплохой доход.
Предоставление гарантий часто связано с работой партнера по пластиковым картам, его желанием обеспечить дополнительной защитой своих клиентов. Размеры гарантий не велики, основаны на объеме срочно ликвидных средств просящего гарантию банка, а весь объем гарантируемых сумм делится между банками-гарантами.
Совмещение различных направлений деятельности банка на финансовом рынке и межбанковском секторе позволяет ему диверсифицировать свои прибыли и потери, быть более эластичным при изменении условий внутренней и внешней среды. Размеры участия в каждом виде активности соотносятся с возможностями банка, его миссией, целями и желаниями его акционеров, выбранной специализации.
Первое упоминание категории «риск» обнаруживается в работах Д. Рикардо, А. Смита, Дж. Милля, где, по их мнению, «прибыль должна включать и вознаграждение за риск» [58, 63, 50]. В данном случае риск не играет какой-либо существенной роли и просто осознается как часть заслуженной прибыли. В следующее столетие риск лишь подразумевается. Так Карл Маркс абстрагировался от внешней торговли и в своем труде «Капитал» произвел «рассмотрение всего капиталистического мира как единого, а всего рынка - как внутреннего рынка» [14]. При этом риски косвенно содержатся при распределении товаров, но никакого подхода к их выявлению и оценке Маркс не формулирует, поэтому дальнейшее свое развитие они получили лишь в трудах А. Маршалла, который выделяет предпринимательский и личные риски. Первый из них «обусловлен колебаниями на рынках сырья и готовых изделий, непредвиденными изменениями в моде, новыми изобретениями, вторжением новых и сильных конкурентов» [48], второй «ложится только на человека, работающего с заемным капиталом» [48]. Данное разбиение очень условно: фактически производило лишь деление на внешние и внутренние по отношению к субъекту риски. Однако нельзя не отметить, важность события: риски впервые были рассмотрены отдельно, серьезно и осмысленно.
Следующим важным шагом стала концепция взаимосвязи риска и неопределенности представленная в 1921 году Ф. Найтом в его работе «Риск, неопределенность и прибыль». В ней автор рассматривает риск как часть неопределенности, которую можно измерить и предугадать ее основные характеристики в будущем. С математической точки зрения это подразумевает определение различными способами возможного распределения ассоциируемой с риском случайной величины. Первый способ заключается в определении априорной вероятности - «абсолютно однородной классификации случаев, во всем идентичных (за исключением действительно случайных факторов)» [51], при этом вероятность характеризует риск, а наблюдаемое распределение математическими методами подгоняется под одно из известных (распределений). Второй способ сложнее и «основан на эмпирической классификации случаев» [51], при этом рисковую ситуацию приходится рассматривать в плохо определенных терминах субъективных вероятностей и нечетких переменных («путем статистического анализа накопленного опыта» [47]), в том числе и по экспертным оценкам.
Исследование моделей оценки условной дисперсии доходности в качестве показателя риска
Ряды финансовых инструментов, обладая постоянной безусловной дисперсией, а, значит, являясь стационарными, имеют условную гетероскедастичность. Данный факт позволил разработать новый класс моделей стоимостной меры риска VaR в которых дисперсия условно зависит от предыстории процесса.
Начало этому было положено в 1982 году Элглом [116]. Им была предложена модель ARCH (autoregressive conditional heteroskedastisity). Существует два ее типа: с аддитивной гетероскедастичностью, с мультипликативной условной гетероскедастичностыо. Напротив, относительно небольшие значения приводят к снижению этой вероятности. Arch процесс является слабо стационарным если все корни его характеристического уравнения лежат вне единичного круга: то есть сумма коэффициентов аі не превышает единицы. В отличие от нормального распределения, є, Arch процесса имеет больший куртозис (более толстые хвосты и острую вершину). Эта особенность позволяет предполагать наличие Arch процесса в остатках по их графику. Более детально особенности Arch процессов и их свойств нашли отражение в работах Энгла [116], Милхоя [151], Вейса [170].
Оценка коэффициентов Arch производится через оптимизацию функции максимального правдоподобия. Вид функции и способ ее оптимизации в существенной мере зависят от закона распределения ,.
Для качественного описания эффекта зависимости между квадратами остатков на практике иногда требуется значительное число лагов q модели Arch. При этом может нарушаться требование к не отрицательности дисперсии. Альтернативной Arch, более гибкой и более экономной по количеству параметров является предложенная в 1986 году Т. Боллсрслевым модель Garch [93]. Она позволяет получать более стабильные и длинные кластеры, лучше отражающие реальные финансовые процессы. Нельсон высказал теорему, согласно которой процесс, описываемый моделью Garch(l,l), будет строго стационарным тогда и только тогда когда (Iog(/?, +а{ )) () [154]. Данное неравенство может выполняться и в случае нарушения условий слабой стационарности. То есть процесс, представленный моделью Garch (1,1), может обладать лишь строгой стационарностью. Расширение теоремы Нельсона для общего случая Garch (p,q) было разработано позже Бугеролем и Пикардом [99].
К недостаткам модели Garch относится: игнорирование «левередж-эффекта» (большей амплитуды волатильности при негативных, чем при позитивных движениях доходности), недоучет возможной асимметрии, строгие ограничения на коэффициенты, возможность сохранения остаточной автокорреляции в ряде квадратов остатков в результате ошибочного предположения о законе распределения случайной величины ,
Тестирование ряда остатков на наличие Arch процессов
Игнорирование Arch процессов в остатках может привести к неверной спецификации модели среднего, чаще всего занижению стандартных ошибок коэффициентов. Исходя из предложенной параметризации Garch процесса в форме схожей с ARMA моделью, допустимо предположить, что инструменты, которые применяются для определения порядков частей автокорреляций и скользящей средней в моделях ARMA (ARIMA) могут быть перенесены и для определения параметров процесса Arch. Как уже подчеркивалось, сходство есть и иногда такой перенос возможен, однако необходимо проверять наличие дисперсии t]t -s] - й,. В то же время о наличии Arch процесса сигнализирует автокорреляция в ряде квадратов остатков, дисперсия же ряда остатков, очевидно, совпадает с дисперсией самой величины - доходности. Тестирование гомоскедастичиости таких рядов можно, по схожести процессов, производить с использованием тестов Бокса-Пирса и Бокса-Лыонга, обладающих %г распределением,
В 1982 году Энглом [116] был предложен формальный тест для проверки наличия возможных Garch эффектов в ряде квадратов остатков выбранной модели. При нулевой гипотезе процесс є] имеет постоянную условную дисперсию, при альтернативной процесса с] относится к группе Arch. Данный тест получил название Arch LM- В качестве статистики вычисляется величина TR2, подчиняющаяся /2 распределению.
На практике корректно проводить исследования от общего к частностям, начиная в случае положительного решения приведенных выше в этом пункте тестов со стандартной модели Arch процесса в предположении нормального распределения доходности. В то же время актуальна проблема выбора количества лагов модели Arch и формы представления: Arch, Garch или иной, более оптимальной формы. Исследователи отдают приоритет меньшему числу параметров и меньшей сложности и поэтому также как и для стандартных ARMA/AR1MA моделей обычно используют информационные критерии. В 1982 году Энгл в дополнение к Arch LM тесту предложил использовать для решения этой задачи следующий формальный тест.
class3 ТЕСТИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭТАПОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО
АНАЛИЗ РИСКА И НОВЫХ ПОДХОДОВ К ЛИМИТИРОВАНИЮ ОПЕРАЦИЙ class3
Статистическая оценка доходности и риска операций банка с ценными бумагами
Российские банкиры в отличие от своих западных коллег активно работают на фондовых рынках. Удельный вес портфеля ценных бумаг в объеме активов во многих средних и мелких банках соразмерен объему кредитного портфеля. В этой связи управление рисками при работе с финансовыми инструментами посредством установления лимитов становится основной, актуальной на сегодня, задачей. Для формирования решения о возможных лимитах и резервах необходимо корректно оценивать стоимость риска позиции (VaR), применять экспертные и аналитические подходы.
В силу консерватизма банки отдают предпочтение работе с акциями и облигациями: рынки этих ценных бумаг в значительной мере устоялись, имеют приличные объемы и достаточную историю. Структура развития экономики страны сегодня обуславливает большую популярность секторов: энергетического, телекоммуникационного, нефтяного, газового, пищевого, текстильного. В диссертации основное внимание уделено качественной оценке стоимости риска операций с этими двумя видами ценных бумаг, разработке и тестированию нового статистического синтетического подхода к установлению на них лимитов. На каждом этапе (подпункте) исследований (тестирование стационарности, построение оптимальной в российских условиях системы моделей среднего и условной дисперсии) сначала приведены результаты, полученные для акций, потом с учетом индивидуальных особенностей для облигаций.
Исходные данные выбранных ценных бумаг, их ликвидность на рынке
Покупая акции, банк преследует одну из двух целей: инвестиционную или спекулятивную. Если во главу угла поставлена инвестиционная цель, желание развивать деятельность эмитента, получить возможность влиять на решения об его текущей и планируемой деятельности, то какие-либо, даже существенные колебания цены его акций редко могут заставить банк изменить решения о самой покупке или ее объемах. Заметим, такие покупки случаются достаточно редко - гораздо чаще банк приобретает акции в спекулятивных целях, формируя свой торговый портфель. В этом случае прибыль и объем принимаемого риска зависят от выбора ценной бумаги, корректности статистического анализа.
Придерживаясь принципа диверсификации в качестве одного из методов снижения несистемного риска, специалистам банка желательно при формировании портфеля проводить исследования акций компаний разных секторов экономики, форм собственности. Это позволяет выявить уникальные свойства и закономерности, оценить чувствительность к различным внешним и внутренним факторам. Каждое решение по акции требует анализа ее доходности, волатильности доходности, оценки на постоянной основе стоимостной меры риска VaR, степени влияния системных (общих на данном сегменте рынка) и индивидуальных колебаний на ее доходность. Результатом этой работы при положительном решении становится установление размера лимита. В диссертации акции рассматриваются с позиции спекулятивной цели банка.
Для проведения исследований были отобраны акции эмитентов различной формы собственности основных, наиболее развитых и интересных для банков секторов экономики. (Таблица 1). Глубина данных для 11 цепных бумаг составила 529 дней (01,10.03 - 17.11.05), что обусловлено двумя причинами: 1) включением нестабильного периода налоговых разбирательств с компанией ЮКОС, кризиса банковской ликвидности лета 2004 года, периода стабильного роста рынка осени 2005 года; 2)требованием к глубине данных для получения точных оценок стоимостной меры риска VaR. Исключение составили акции эмитентов 7Континента, МТС и Сибирьтелекома. Инвесторы склонны рассматривать их как перспективные примеры развития частного капитала. Поэтому они были включены в исследование, хотя их эмиссии состоялись позднее.
Надежность любых расчетов в значительной мере зависит от качества исходных данных, от их полноты и достоверности. Для акций, в истории которых присутствовали дни без котировок, были проведены принятые на ММВБ усреднения по последним десяти сделкам [3]. Поскольку торгов на бирже в воскресные дни и праздники не производится, то это никак не влияет на рыночный риск (в котировках акции кредитных рисков не отражается) конкретной ценной бумаги и ее ликвидность. В этой ситуации принято считать выходные дни за одну ночь, а интервалы между наблюдениями равными. По периоду исследования для всех
акннй были рассчитаны показатели активности как отношение числа диен, когда торги до иен ной бумаге были к обглему ЧИСЛУ дней торсов (R). В да!;;ьной:неу они и еш д изо вались как дополнительные характеристики при принятии решении о лимитах.
Горизонт прогноза в рамках диссертации для акций и облигаций составлял один день.
Выпуск облигаций рассматривается эмитентом как одна из форм привлечения кредитных ресурсов, повышения публичности, прозрачности для клиентов и партнеров, как способ формирования кредитной истории, получения рейтинга. Банк может выступать как андеррайтер (приобретать ценные бумаги у эмитента и распространять их), организатор эмиссии (юридическая и финансовая поддержка), банк-партнер (со-организатор, со-апдеррайтер, кредитор по иным операциям), сторонний инвестор. В первых трех случаях одной из целей приобретения пакета облигаций является поддержка клиента-эмитента, предоставление в иной форме дополнительного кредита. Такой характер вложений перекликается с покупкой акций в инвестиционных планах. Банк, выступающий сторонним инвестором, в зависимости от положения на рынке, размеров купонов и структуры их выплат, преследует одну из двух целей: получить купон или погасить облигации с прибылью, реализовать спекулятивный ценовой выигрыш. При этом размер прибыли, объем сопутствующего риска зависит от корректности выбора ценной бумаги, стратегии, анализа.
Разделяя, как и в случае с акциями, принцип диверсификации, специалистам банка дополнительно следует уделять внимание сроку обращения облигации, положению в листинге, размеру купонного периода и возможностям досрочного погашения. Каждое решение по облигации требует анализа ее ценовой доходности и доходности к погашению (подробно в приложении 13), их волатилыюсти, оценки на постоянной основе стоимостной меры риска VaR, степени влияния системных и индивидуальных колебаний. Результатом этой работы при положительном решении становится установление размера лимита в соответствии с одной из задач: купонная прибыль или ценовая спекуляция. С этих позиций облигации рассматриваются и в диссертации.
Для исследования были отобраны десять облигаций эмитентов различной формы собственности основных, наиболее развитых и интересных для банков секторов экономики. (Таблица 3-4). Глубина данных для 4 ценных бумаг (Уралсвязьинформ, город Москва, Ломо, Новосибирская область) составила 500 дней, 3 (ГТ-ТЭЦ, РусТекстил, НортгазФин) - 400 дней, 1 (Автоваз) — 300 дней, 2 (НмосАзот, ЦентрТел) - 250 дней. Эмитенты Уралсвязьинформ и Ростелеком находятся в определенной связи - оба являются дочерними компаниями государственной корпорации «Связьинвест». Две облигации к концу периода исследований были погашены: Нортгаз Финанс (27.10.05) и НмосАзот (02.12.04).
