Полная версия

Главная arrow Страховое дело arrow ОСНОВЫ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Преимущества и недостатки различных подходов

Каждый из подходов, которые мы описали, имеет преимущества и недостатки; нет единой методики, которая была бы совершенной или преобладала бы над другими.

По этой причине важно, чтобы финансисты и менеджеры, использующие показатели VaR для измерения риска, т.е. одобрения уровня риска, который принимает на себя организация, знали базовые принципы расчета VaR. Все в большей степени аналитикам и инвесторам необходимо понимать эти показатели, если им необходимо оценить информацию о профиле рисков, которую раскрывает банк.

В табл. 7-6А—7-6В кратко приведены доводы «за» и «против» различных подходов. Наряду с прочими замечаниями, сделанными в этой главе, их можно использовать для формулирования вопросов относительно того, каким образом была получена конкретная величина VaR.

Прежде всего, сотрудники, которые используют показатели VaR, должны помнить о том, что это не «чудодейственное средство» для измерения рисков и управления ими. При правильном подходе методика VaR предлагает риск-ана- литикам рациональный и сопоставимый «снимок» риска для конкретной позиции или портфеля. Но, как и любой другой финансовый показатель, величина VaR при некорректном использовании может привести к искажению информации. Ее надежность в качестве инструмента принятия решения зависит от навыков и опыта аналитика, характеристики исследуемой проблемы и способности лица, принимающего решение, задавать необходимые вопросы о том, как показатели были получены и что они означают.

Доводы «за» и «против» ковариационного подхода

ТАБЛИЦА 7-Б А

За

Против

Эффективен в вычислительном отношении, так как необходимо лишь несколько минут для обработки позиции всего банка

Предполагает нормальное распределение доходности портфеля

В силу центральной предельной теоремы методология применима, даже если факторы риска не распределены нормально, учитывая, что они многочисленны и относительно независимы

Предполагает, что факторы риска имеют многомерное логарифмически нормальное распределение и, следовательно, не очень хорошо работает с распределением с «тяжелыми хвостами»

Не требует модели ценообразования; необходимы только «греческие буквы», а это обеспечивается напрямую большинством систем, которые уже существуют в банках (например, законодательные системы)

Требует расчета волатильностей факторов риска, а также корреляций их доходностей

VaR для прироста прост в обработке

Доходность ценной бумаги аппроксимируется с помощью ряда Тейлора. Тем не менее, в некоторых случаях аппроксимации второго порядка недостаточно для определения риска опциона (особенно в случае с экзотическими опционами)

ОКОНЧАНИЕ ТАБЛ. 7-6А

За

Против

Не может использоваться для анализа чувствительности

Не может использоваться для определения доверительного интервала для показателя VaR

ТАБЛИЦА 7-6Б

Доводы «за» и «против» исторического моделирования

За

Против

Нет необходимости делать допущения о распределении факторов риска

Полная зависимость от конкретного набора исторических данных и его особенностей. То есть экстремальные события, например крах рынка, либо не учтены в данных и игнорируются, либо искажаются

Нет необходимости оценивать волатильности и корреляции; они неявным образом учтены в фактических (синхронных) ежедневных реализациях рыночных факторов риска

Не учитывает изменения структуры рынка, например введение евро в январе 1999 г.

«Тяжелые хвосты» распределения и другие экстремальные события естественно учитываются, поскольку они содержатся в наборе данных

Краткий набор данных может привести к смещенной и неточной оценке VaR

Группировка по рынкам является непосредственной

Не может использоваться для анализа чувствительности

Позволяет строить доверительный интервал для VaR

Не всегда эффективен с вычислительной точки зрения для портфеля со сложными ценными бумагами

ТАБЛИЦА 7-6В

Доводы «за» и «против» моделирования по методу Монте-Карло

Зв

Против

Учитывает любое распределение факторов риска

В распределении не учтены выбросы

Может использоваться для моделирования сложного портфеля

Высокие требования к вычислительной мощности

Позволяет учитывать доверительный интервал для показателя VaR

Позволяет пользователю выполнять анализ чувствительности и стресс-тестирование

Вероятно, основные уроки о показателе VaR, заключаются в том, что он должен быть дополнен методологиями, которые мы рассмотрим в следующем разделе: стресс-тестирование и самый неблагоприятный сценарий.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>