Риск-менеджмент организации

3) корреляция валютных курсов практически не отличается от исторической;

4) доходности и себестоимости всех финансовых инструментов, входящих в портфель активов и пассивов, за последовательные промежутки времени являются некоррелированными;

5) поведение цен по всем финансовым инструментам, входящим в портфель активов и пассивов, не имеет закономерности и является случайным.

В.А. Купчинский и А.С. Улинич полагают, что методология VаR имеет следующие общие недостатки:[40]

1) применима только для анализа ликвидных рынков с большими историей, емкостью и числом операторов;

2) предполагает, что историческая изменчивость является хорошим ориентиром на будущее;

3) корреляция валютных курсов принимается в качестве постоянной;

4) предполагает линейную динамику доходности и (или) себестоимости финансовых инструментов;

5) не учитывает торговый риск в течение одного дня.

Названные исследователи исходя из анализа предположений, принятых в рамках методологии VаR, и ее недостатков, приходят к заключению, что после августовского кризиса 1998 г. в российских условиях она неприменима по следующим причинам:

1) в течение ближайших нескольких лет в России не будет финансовых рынков, отвечающих требованиям развитости, емкости и ликвидности, предъявляемым VаR;

2) до новой стабилизации финансовых рынков Российской Федерации корректность предположений, связанных с исторической изменчивостью, является спорной;

3) в связи с резким падением российского рубля не выполняются ограничения, связанные с устойчивостью корреляций валютных курсов.

Таким образом, В.А. Купчинский и А.С. Улинич считают, что из всего многообразия методик финансового анализа, распространенных на Западе, в России «работают» лишь методика анализа разрывов платежной позиции банка (GAP-анализа) и методика анализа изменения чистой текущей стоимости (NPV) банков, базовая рыночная ставка которых моделируется путем анализа сценариев.

Однако этого недостаточно для корректного анализа уровня финансового риска коммерческого банка, особенно кредитного риска.

Моделирование кредитного риска отличается повышенной сложностью, что обусловлено наличием как минимум трех причин.

Во-первых, оценку кредитного риска на конкретный срок по каждому заемщику сильно затрудняют отсутствие ликвидного рынка и острая нехватка статистических данных для анализа риска дефолта (сам по себе дефолт не относится к категории часто происходящих общественных явлений). Особенно остро проблема нехватки данных стоит перед развивающимися рынками. Кредиты как частные контракты оценивать еще сложнее из-за конфиденциальности большей части информации.

Во-вторых, текущие вероятности дефолта, основанные на рыночных ценах, нельзя считать однозначно достоверными. Заинтересованные участники должны определять вероятность дефолта, либо принимая в расчет показатели, основанные на исторических данных об изменениях кредитных рейтингов, либо исходя из субъективных оценок при принятии решения о кредитовании.

В-третьих, корреляции между дефолтами весьма сложны для наблюдения и оценки, что затрудняет решение задачи агрегирования кредитного риска.

Сложность моделирования кредитных рисков обусловила появление альтернативных методов оценки вероятности дефолта, ожидаемых убытков и капитала, необходимого для поддержания существующих кредитных позиций. На базе этих методов участниками рынка и специализированными компаниями был разработан ряд моделей VaR, главные из которых нам представляется важным кратко охарактеризовать.

Модель CreditRisk+ была разработана специалистами Credit Suisse Financial Products – одним из ее инвестиционных подразделений группы Credit Suisse и появилась на рынке в середине 1997 г. В основе ее аналитического подхода лежат показатели вероятности дефолта, сопоставляемые с иными показателями определенной рейтинговой группы, изменчивость данных вероятностей, а также общее исследование отдельного сектора экономики. Математическая основа модели схожа с применяемой в аналогичных ситуациях в страховании. Вместо нормального вероятностного распределения и допущения случайных отклонений, стандартно используемых в финансовой математике для описания ценовых движений активов, в CreditRisk+ используются распределение Пуассона и связанные с ним математические методы.

Отметим, что модель CreditRisk+ предназначена не для изучения причин дефолта, а для анализа такого показателя, как случайное событие. Поэтому в ней адаптируются математические методы, применяемые для анализа страховых рисков, аналогичные актуарным расчетам.