Стресс-тестирование и анализ сценариев

Как мы обсуждали ранее, модель VaR далека от того, чтобы служить идеальной мерой риска. Ее использование и надежность часто зависят от доступности данных; например надежные данные для предполагаемой волатильности могут быть получены только для краткосрочных периодов. А для облегчения внедрения модели VaR, особенно в случае ковариационных методов и метода Монте-Карло, обычно предполагается, что условия на рынке будут нормальными. Предполагается, что цены и стоимости (ценности) имеют гладкое поведение, что исключает возможность скачков и других экстремальных событий.

Мы пока не знаем, как создать модель VaR, которая объединит периоды нормальных условий на рынке с периодами кризиса на нем, характеризующегося значительными изменениями цены, высокой волатильностью и нарушением корреляций между факторами риска.

Другой проблемой является то, что VaR обычно рассчитывается в рамках статической структуры и, следовательно, подходит только для относительно небольшого временно́го периода, что в свою очередь означает, что мы не можем включить динамические риски ликвидности при анализе VaR.

Все это означает, что стресс-тестирование и анализ сценариев должны использоваться как дополнительные методологии, чтобы помочь анализировать возможное влияние экстремальных событий, которые происходят при отсутствии нормальных условий на рынке. Регулирующие органы рассматривают стресс-тестирование и анализ сценариев как необходимое дополнение к использованию внутренних моделей VaR.

Целью стресс-тестирования и анализа сценариев является определение величины (не частоты) потенциальных потерь, связанных с конкретными сценариями. Выбор соответствующего сценария чаще всего основывается на мнении эксперта. Сценарий может заключать в себе экстремальные изменения величин факторов риска (процентная ставка, валютный курс, цена акций или товарная цена), например изменение уровня процентных ставок на 100 бп в течение месячного периода; воспроизведение сценариев, которые стремятся учесть влияние множества факторов риска при экстремальных исторических событиях, а также гипотетических единовременных событий, которые определяются предполагаемым будущим развитием.

Стресс-тестирование факторов риска

В 1995 г. Группа по политике в области производных финансовых инструментов (Derivative Policy Group) опубликовала рекомендации относительно стресс-тестирования факторов риска, представляющие диапазон стрессов, которые используют банки для тестирования риска производных финансовых инструментов[1]:

■ параллельный сдвиг кривой доходности в диапазоне ± 100 %;

■ изменение формы кривой доходности в диапазоне ± 25 %;

■ изменение значения индекса акций в диапазоне ± 10 %;

■ изменение валютного курса в диапазоне ± 6 %;

■ изменение волатильности в диапазоне ± 20 %.

Эти экстремальные изменения цены и курса могут существенно влиять на ценность портфеля, характеризующуюся существенной нелинейностью и большим отрицательным гамма. Портфели такого типа несут потери независимо от повышения или понижения цены, а величины потерь, возникающих при большей изменчивости цены, возрастают. (Вспомните, что гамма – это другое название второй производной стоимости (ценности) инструмента по стоимости (ценности) базового актива).

Регулирующие органы требуют, чтобы финансовые организации использовали сценарии, учитывающие особые характеристики портфелей, т.е. сценарии, включающие факторы риска, к которым их портфели наиболее чувствительны. После кризиса на рынке в 1998 г., когда отсутствие ликвидности на ряде финансовых рынков привело к значительным общеизвестным потерям (мы расскажем историю о банкротстве LTCM в гл. 14), регулирующие органы выдвинули требование к финансовым организациям о включении риска ликвидности в анализ сценариев. Многие организации в настоящее время используют стресс-тест для кредитных и операционных рисков.

  • [1] Derivatives Policy Group. A framework for voluntary Oversight, 1995.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >