Методы оценки рыночных рисков

,

Сбербанк РФ

Тезисы выступления на

Первой профессиональной конференции управляющих рисками:

"Управление рисками на финансовых рынках "

10 апреля 2001 г.

«Методы оценки рыночных рисков»

Мера риска Value-at-Risk (VaR) на данный момент является стандартом в измерении рыночных рисков, и для ee вычисления разработано множество моделей и методов их реализации. Целью работы являлось исследование применимости различных моделей вычисления оценок риска VaR на нестабильных финансовых рынках, в том числе и российском.

Рассмотрены следующие широко распространенные методы: метод вариаций-ковариаций и метод экстремальных значений. Основное внимание уделено методу вариаций-ковариаций причине относительной простоты и небольшой вычислительной стоимости, а также возможности получения оценки VaR в аналитическом виде. При использовании данного метода мы находимся в рамках предположения о многомерном нормальном распределении факторов риска со средним, равным mt, и ковариационной матрицей St. Таким образом, модели различаются лишь методами оценки параметров данного распределения и видом функции изменения стоимости портфеля. Для реализации нормальной модели применялись: метод постоянных ковариаций, метод экспоненциально взвешенных ковариаций, GARCH-модели, а также был предложен метод, использующий непараметрические методы вейвлет-анализа для оценки волатильностей.

Для исследования свойств исследуемых методов разработан набор тестов, характеризующих их по различным критериям, главными из которых являются 1) точность – соответствие модели определению VaR и 2) эффективность – соотношение VaR и реальных прибылей/убытков, что особенно важно для распределения рискового капитала.

Исследуемые модели тестировались на реальных данных рынка FOREX и российского рынка акций. Приведенные результаты тестирования свидетельствуют о том, что традиционные параметрические модели могут оказаться непригодны для использования на нестабильных рынках, так как без тонкой настройки и постоянной корректировки параметров модели не дают надежных оценок риска. В то же время применение метода, использующего теорию экстремальных значений, а также предложенного в работе метода, использующего вейвлет-анализ для непараметрической оценки волатильности, - дает хорошие результаты даже на таких рынках. Более того, при многокритериальном анализе эффективности данные методы вычисления VaR также доминируют традиционные модели.

Литература

1.  , Шелагин риски: модели и методы. Москва: Вычислительный Центр РАН, 2000.

2.  Risk Metrics™ Technical Document – Fourth Edition. New York: RiskMetrics Group, 1995.

3.  Dowd K. Beyond Value At Risk. Chichester: Wiley, 1998.