Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Малый бизнес

Рассылка закрыта

При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Секреты инвестирования" на которую и рекомендуем вам подписаться.

Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.

  Сентябрь 2003   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
17.09.2003
20:41:03
20:49:28
18
18.09.2003
18:06:27
22:37:14
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
Автор
Сергей Спирин

Статистика

43.617 подписчиков
-71 за неделю
←   Все выпуски   →

Управление рисками: новости, технологии, моделирование Выпуск 2*


Информационный Канал Subscribe.Ru
О компании
Коллектив
Пресс-релизы
Статьи наших специалистов
Контакты
Услуги
Управление риском
Управление доходностью
Аналитика
Обучение

Схема взаимодействия

События
16 сентября проводился семинар
Методологические проблемы оценки рисков в коммерческом банке и пути их решения.
Семинар подготовлен на основе курса лекций по риск-менеджменту, прочитанных сотрудниками компании для служащих ЦБ РФ, отвечающих за надзор за коммерческими банками (программа профессиональной переподготовки "Куратор коммерческого банка. Банковский менеджер" АНХ при Правительстве РФ).

"Управление рисками: новости, технологии, моделирование"

В этом номере 16.09.03

Основные составляющие успешной инвестиционной деятельности.
Формула успеха.
Знать и уметь.
Инструменты для измерения глубины.

Технологии риск-менеджмента.
Классическая модель оценки доходности активов.
Многофакторная модель оценки доходности активов.
Value at Risk.


Основные составляющие успешной инвестиционной деятельности.
Формула успеха.
При управлении инвестициями финансовому менеджеру нужно как можно точнее и надежнее оценить доходность и риск, как отдельных финансовых активов, так и портфелей активов вплоть до портфеля организации в целом. От качества этих оценок зависит успех стратегии, которая должна обеспечить финансовую стабильность организации через достижение поставленных инвестиционных целей.

По сути, перед финансовым менеджером стоит задача возведения устойчивого здания финансового успеха в условиях, когда уровень неопределенности на рынке является очень высоким. Каковы же необходимые условия достижения успеха?
  • Знание технологий финансового инжиниринга и умение их применять для осуществления конкретных инвестиционных стратегий.
  • Умение прогнозировать доходность инвестиций через оценку волатильности инвестиционных активов, и, что особенно важно, с оценкой качества используемого прогноза.
  • Умение измерять риск, присущий тому или иному виду финансовой деятельности, и управлять им для сохранения капитала.
  • Постоянное отслеживание тенденций меняющегося рынка, и соответствующая модификация технологий финансового инжиниринга для осуществления стратегий инвестирования, то есть адаптация методов и технологий под динамику рынка.
Знать и уметь.
Успешность любой инвестиционной деятельности определяется последовательностью вполне определенных и одинаковых шагов. Основные составляющие формулы успеха:
  • Всегда использовать качественные "строительные материалы" - математические методы, "укладываемые" в "фундамент" любой инвестиционной стратегии;
  • Всегда строить на основе адекватной и качественной "проектной документации" - использовать правильно подобранные технологии финансовой инженерии, выбор которых опирается на четкое понимание целей и задач инвестиционной деятельности;
  • Всегда опираться на профессионализм "строителей" (команды математиков и аналитиков), обеспечивающих постоянную адаптацию используемых инструментов финансового менеджмента к изменениям рыночной среды (постоянно меняющегося фондового рынка).
Все технологии финансового инжиниринга строятся на основе определенного набора математических "кирпичиков", позволяющих возводить любые инвестиционные конструкции на основе надежных измерений доходности и риска. Таковым для оптимального портфеля, в частности, является метод квадратичного программирования, используемый для решения задачи оптимизации риска. Успех применения технологий финансового инжиниринга в достижении инвестиционных целей, определяется, в конечном счете, математикой, "зашитой" у них внутри. А главное, умением модифицировать технологии в соответствии со стратегиями инвестирования и постоянно меняющимися рыночными условиями, в которых оно происходит.

Инструменты для измерения глубины.
В финансовом мире существует множество технологий оценки рисков. Среди них можно выделить следующие: Value-at-Risk, бета-анализ теории САРМ, АРТ, Short Fall, Capital-at-Risk, Maximum Loss и ряд других классических методов. Некоторые из этих технологий известны достаточно давно, а другие только начинают завоевывать популярность в банках, инвестиционных и страховых компаниях, пенсионных фондах.

Технологии риск-менеджмента.
Классическая модель оценки доходности активов.
Capital Asset Pricing Model (CAPM) - модель оценки доходности финансовых активов служит теоретической основой для ряда различных финансовых технологий по управлению доходностью и риском, применяемых при долгосрочном и среднесрочном инвестировании в акции. САРМ рассматривает доходность акции в зависимости от поведения рынка в целом. Другое исходное предположение САРМ состоит в том, что инвесторы принимают решения, учитывая лишь два фактора: ожидаемую доходность и риск. Хотя эта модель является упрощенным представлением финансового рынка, в своей деятельности её используют многие крупные инвестиционные структуры, например Merrill Lynch и Value Line.

Согласно модели риск, связанный с инвестициями в любой рисковый финансовый инструмент, может быть разделен на два вида: систематический и несистематический. Систематический риск обусловлен общими рыночными и экономическими изменениями, воздействующими на все инвестиционные инструменты и не являющимися уникальными для конкретного актива. Несистематический риск связан с конкретной компанией-эмитентом.

Систематический риск уменьшить нельзя, но воздействие рынка на доходность финансовых активов можно измерить. В качестве меры систематического риска в САРМ используется показатель ? (бета), характеризующий чувствительность финансового актива к изменениям рыночной доходности. Зная показатель ? актива, можно количественно оценить величину риска, связанного с ценовыми изменениями всего рынка в целом. Чем больше значение ? акции, тем сильнее растет её цена при общем росте рынка, но и наоборот - акции компании с большими положительными ? сильнее падают при падении рынка в целом.

Несистематический риск может быть уменьшен с помощью составления диверсифицированного портфеля из достаточно большого количества активов или даже из небольшого числа антикоррелирующих между собой активов.

Точный расчет показателей ? необходим финансовым менеджерам, чтобы выбрать активы, которые наилучшим образом соответствуют их стратегии инвестирования. Используя коэффициент ?, можно формировать инвестиционные портфели самых разных типов - консервативные, агрессивные, сбалансированные.

Многофакторная модель оценки доходности активов.
Эффективное управление инвестиционным портфелем банка, инвестиционной компании, пенсионного фонда или страховой компании, часто требует оценки рисков, связанных с несколькими факторами, такими как процентные ставки, уровень инфляции, цены на нефть и другие факторы, помимо одного рыночного фактора, как это предполагает классическая модель оценки доходности активов. Оценки такого рода могут быть проведены в рамках многофакторной модели.

Как одна из технологий финансового инжиниринга многофакторные модели оценки доходности активов существуют в нескольких модификациях и берут свое начало от широко известной Arbitrage Pricing Theory (АРТ). АРТ является относительно новой, но уже признанной моделью оценки доходности активов. АРТ предполагает, что доходность портфеля или актива зависит от целого ряда систематических факторов риска. В качестве таких факторов могут выступать различные макроэкономические показатели, цены на нефть и другие важнейшие ресурсы, кросс-курсы валют и пр. Многофакторные модели применяются при управлении доходностью и риском инвестиций финансовыми менеджерами, стремящимися в рамках активных стратегий инвестирования обеспечить доходность выше рыночной.

Мнгофакторная модель позволяет произвести оценки рисков и доходности портфеля акций очень точно, быстро, надежно так как:
  • позволяет анализировать компоненты портфельного риска и определять чувствительность каждого актива к множественным факторам, которые влияют на движение цен акций;
  • помогает проанализировать чувствительность к рискам всего портфеля;
  • позволяет оценить текущую доходность как отдельных активов, так и портфеля;
  • позволяет оценить будущую доходность как отдельных активов, так и портфеля, если известны прогнозные значения факторов;
  • в пределах требуемого для данного инвестора соотношения риск-доходность позволяет оптимизировать портфели, чтобы максимизировать их доходность.
Однако попытки использования многофакторных моделей на практике упираются в ряд проблем, которые плохо разрешимы, если инвестиционный менеджер не обладает профессиональной математической подготовкой и большими вычислительными мощностями. Какие же это проблемы?
  • Сколько должно учитываться факторов?
  • Какие именно факторы учитывать?
  • Одинаково ли влияние одного и того же фактора в разное время и, если нет, то как это учесть в модели?
  • Требуются специальные методы анализа многомерных данных для оценки влияния факторов при выявлении компаний, на которые факторы риска влияют в наибольшей степени.

Value at Risk (VaR).
В последнее время все большее распространение в среде институциональных инвесторов получает технология Value at Risk (VaR). Например, как было отмечено в исследовании New York University Stern School of Business, около 60% пенсионных фондов США используют в своей работе VaR.

Сутью Value at Risk (рисковая стоимость) является чёткий и однозначный ответ на вопрос, возникающий при проведении финансовых операций: какой максимальный убыток рискует понести инвестор за определённый период времени с заданной вероятностью? Отсюда следует, что величина VaR определяется как наибольший ожидаемый убыток, который с заданной вероятностью может получить инвестор в течение n дней. Ключевыми параметрами VaR является период времени, на который производится расчёт риска, и заданная вероятность того, что потери не превысят определенной величины. Например, стандартом для брокерско-дилерских отчетов по операциям с внебиржевыми производными инструментами, передаваемым в Комиссию по биржам и ценным бумагам США, являются 2-недельный период и 99%-вероятность. The Bank of International Settlements для оценки достаточности банковского капитала установил вероятность на уровне 99% и период, равный 10 дням. JP Morgan опубликовывает свои дневные значения VaR при 95% доверительном уровне.

VaR является универсальной методикой расчёта различных видов риска:
  • ценового риска - риска изменения стоимости цены финансового актива на рынке;
  • валютного риска - риска, связанного с изменением рыночного валютного курса национальной валюты к валюте другой страны;
  • кредитного риска - риска, возникающего при частичной или полной неплатёжеспособности заёмщика по взятому кредиту;
  • риска ликвидности - риска, связанного с невозможностью продажи финансового актива, либо с большими убытками, возникающими при продаже актива в силу большой разницы величины покупки/продаже, существующей на рынке.
Расчётом VaR занимается довольно много специализированных компаний, а зачастую и собственные подразделения финансовых структур. Однако и здесь приходится столкнуться с некоторыми проблемами. В чем это проявляется?
Например, классическая техника расчёта VaR основана на предположении о нормальном распределении доходности финансовых инструментов. Однако в силу нестабильности рынка значения финансовых величин далеко не всегда подчиняются закону нормального распределения, что требует восстановления плотности вероятности для точной оценки VaR.
Все статьи с этого сайта

119034, г. Москва, ул. Остоженка, д.7/15, "Франклин&Грант. Финансы и аналитика".
Тел.: +7 (095) 782-7182 E-mail: info@franklin-grant.ru
http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru 		Отписаться
Убрать рекламу
В избранное