Успешное управление рисками

Специально для riskovik.com.
Автор: компания Mysis.

Как ввести в использование качественные элементы, чтобы сохранить баланс между трейдинговыми и банковскими портфелями.

Недавние потрясения на рынке побудили регуляторов предложить новые меры для того, чтобы помочь финансовым организациям справиться с проблемами, обусловленными глобализацией финансовых рынков. В то же время сами компании, работающие на финансовых рынках, стремятся найти способы улучшить и ужесточить управление рисками.

Подробное рассмотрение новых рекомендаций Базельского комитета в отношении трейдинговых портфелей подтверждает тот факт, что новые правила повлияют на принципы распределения активов банков между трейдинговым и банковским портфелем.

Ключевым компонентом среди представленных комитетом изменений является показатель взвешенных рисковых обязательств (IRC). Наличие в трейдинговом портфеле таких структурированных и экзотических продуктов, как обеспеченные залогом долговые обязательства и кредитные дефолтные свопы, непременно повышает риск невыполнения обязательств, а также корреляционный и «искаженный» риск. Данные риски необходимо просчитывать в рамках определенных рисковых моделей. Однако на практике их оказалось весьма трудно адекватно определить их при расчете рисковой стоимости. Принятая в июле 2009 года редакция рекомендаций по расчету IRC ввела понятие минимального уровня регулятивного капитала, которое учитывает такие факторы, как риск невыполнения обязательств и миграцию кредитных обязательств.

Показатель IRC возымеет заметное воздействие на стоимость амортизационных отчислений по трейдинговому портфелю вкупе с предложенным показателем «стрессовой рисковой стоимости» (он был также предложен в рекомендациях от июля 2009 года и основывается на исторических данных 12-месячного периода нестабильности рынка). Исследование комитета Банка международных расчетов, определившее количественное воздействие различных факторов, доказывает, что внесенные в трейдинговый портфель изменения будут способствовать повышению требований к средней величине достаточности капитала в два или три раза по отношению к текущим показателям.

Целью данной статьи является исследование влияния новых правил и их воздействие на выполнение двух важнейших задач в управлении рисками, то есть, на способность перейти от разрозненности данных к использованию интегрированного подхода, который задействует оценку таких видов риска, как риск рыночной стоимости, кредитный риск (с использованием методологий оценки риска неисполнения обязательств), риск ликвидности и производственный риск; а также снова интегрирует элементы качественной оценки в модели управления рисками.

ИНКРЕМЕНТНЫЙ РИСК – КЛЮЧЕВЫЕ ПРОБЛЕМЫ

Кризис рынка обуславливает введение новых правил

Ввиду роста убытков от миграции кредитных обязательств в сочетании с расширением кредитных спредов и снижением ликвидности, Базельский комитет Банка международных расчетов (BIS) принял решение расширить капитальные обязательства по инкрементному риску неисполнения обязательств. (Это риск невыполнения обязательств в трейдинговом портфеле банка, инкрементный по отношению к любому риску невыполнения обязательств, учтенному в модели расчета рисковой стоимости банка.). Данное понятие было введено в пользование в октябре 2007 года, а обновленное предложение по расчету капитальных обязательств в отношении инкрементного риска (IR) было представлено в июле 2008 года и затем в январе 2009 года.

Использование IRC устанавливает высокую планку

Для банков, стремящихся моделировать особые типы рисков, размер капитальных обязательств в трейдинговом портфеле основан на трех важных факторах: общерыночных рисковых обязательств и особых рисковых обязательств (определенных с использованием 10-дневной рисковой стоимости с 99%-ным уровнем уверенности), а также размере инкрементных рисковых обязательств IRC, которые должны быть «откалиброваны» относительно горизонта капитала в течение годичного периода с уровнем уверенности 99,9%. Риски, покрываемые за счет инкрементных рисковых обязательств, включают в себя риски неисполнения обязательств и риски миграции кредитных обязательств.

Согласно заявленным требованиям, BIS рекомендует в расчете IRC основываться на горизонте капитала, при условии, что это будет приемлемо для времени рассмотрения сделки (времени, требуемого для продажи позиции на нестабильном хеджевом рынке).

Разработка внутренней модели расчета константы IRC повышает требования к банкам. Изначально требуется моделирование постоянного уровня риска относительно горизонта капитала в течение годичного периода, предпочтительно учитывая обоснованные предположения горизонтов ликвидности различных финансовых продуктов или классы активов. В отношении расчета риска неисполнения обязательств необходимы аналоги таких функций, как вероятность дефолта (PD)(t) и уровень возможного убытка (LGD)(t), чтобы интегрировать в модель связанные с эмитентом риски миграции кредитных обязательств и кредитных спредов.

Прогноз риска неблагоприятного события и скачки в кредитных спредах

Как компании могут прогнозировать непредвиденные скачки в кредитных спредах, например, обусловленные риском неблагоприятного события? В течение 2007 и 2008 годов ряд банков приняли концепцию матриц миграции кредитных обязательств и кредитных спредов эмитентов в историческом разрезе, чтобы моделировать такие скачки. Однако, принимая во внимание свойственные таким данным проблемы, представляется достаточно оптимальным решением получить ретроспективу единичных событий, связанных с эмитентом в историческом разрезе и в настоящее время, а затем проанализировать соответственные скачки кредитных спредов. Чтобы оценить общую картину, необходимо определить события, давшие импульс развитию какой-либо ситуации и понять взаимосвязь между отдельными событиями.

Нужно обрисовать «взаимосвязанные» события, установить принцип их взаимосвязи и, если представляется возможным, классифицировать их. Целью является количественное определение скачков цен, чтобы вычислить ожидаемую рыночную стоимость и принять ориентировочные показатели. Описанная ниже гипотеза может стать отправной точкой для решения таких задач.

ВЛИЯНИЕ СВЯЗАННЫХ С ЭМИТЕНТОМ ВНЕШНИХ СОБЫТИЙ И ИХ ПРИЧИН

События, связанные с эмитентом только тогда связаны с серьезными колебаниями цены, когда становятся публичны для всех или хотя бы некоторых участников рынка. Рассмотрим несколько различных видов публичных событий, связанных с эмитентом.

Слухи. Если они относятся к ликвидности эмитента, рынки реагируют на это мгновенно. Особенно это заметно на нестабильных рынках, как в описанном ниже примере.

В среду, 24 сентября 2008 года перед Восточноазиатским банком (ВЕА) в Гонконге выстроилась очередь из вкладчиков, желающих забрать свои сбережения. Они были обеспокоенными слухами о том, что BEA находился в кризисном положении, так как владел большим количеством активов, связанных с обанкротившимися американским инвестиционным банком Lehman Brothers и гигантом страхового рынка AIG.

Эти слухи распространялись через смс и по интернету. Средства массовой информации писали о том, что некоторые разъяренные вкладчики силой пробивались внутрь банка до его закрытия, и полиции пришлось сдерживать их. BEA продлил часы работы банка, чтобы справиться с наплывом клиентов. В ту среду курс акций банка обрушился более чем на 11%, но снова вырос после заявления Государственные финансовые органы Гонконга опубликовали заявление о том, что слухи о финансовой нестабильности BEA были беспочвенны.

Проблемы с отчетностью. В свете истории с Enron и WorldCom, даже подозрения в махинациях с отчетностью достаточно для того, чтобы спровоцировать серьезное падения курса акций эмитента. Рассмотрим это на примере убытков, которые понесла швейцарская рекрутинговая компания Adecco в 2004 году.

В 1996 году французская компания Ecco и швейцарская компания Adia образовали рекрутинговую фирму Adecco. В 1999 году новообразованная компания поглотила американскую фирму Olsten. К 2003 году Adecco стала ведущим мировым агентством по найму временного персонала. 12 января 2004 года она отложила публикацию финансового отчета, намеченную на 4 февраля 2004 года, на неопределенный период. Компания объяснила это обнаружением серьезных недостатков во внутренней системе контроля в Америке и проблемами отчетности в некоторых из иностранных подразделений. Рынки, ввиду опасений по поводу нового скандала с отчетностью, отреагировали соответственно: курс акций Adecco упал более чем на 47%.

Соответственно, Standard & Poor’s и Moody’s снизили рейтинги Adecco, что послужило причиной увольнения главного финансового директора и главы компании в регионе Северной Америки. Двумя неделями позже Adecco обнародовала финансовый отчет, в соответствии с которым результаты операционной деятельности снизились на 40 миллионов – до 50 миллионов евро. Данное объявление позволило стабилизировать курс акций Adecco. Компания, которая также котировалась на бирже ценных бумаг в Америке, обязалась регламентировать политику компании по предоставлению информации в соответствии со строгими требованиями американских регуляторов рынка ценных бумаг. Сведения о компании были представлены 1 июня 2004 года. В марте 2005 Государственная комиссия по ценным бумагам прекратила расследование в отношении Adecco.

При рассмотрении исторических примеров событий, связанных с эмитентом, выделяется ряд других типов. Существуют примеры смертельных случаев, связанных с определенной продукцией или компанией, - такие как, трагедия на Merck Vioxx и катастрофа самолета авиакомпании SpanAir. Другие случаи могут включать в себя махинации с ценными бумагами и использование мошеннических схем, влекущие за собой крупные убытки, как в случае с Societe General. Каждый из этих факторов может стать причиной колебаний кредитных спредов эмитента. Аналогично, такими факторами могут быть политические перевороты или операционные убытки.

ПРИЧИНА ОТКАЗА ОТ ОРГАНИЗАЦИИ ФУНКЦИЙ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ С РАЗРОЗНЕННЫМИ ДАННЫМИ И ИНТЕГРАЦИИ СРЕДСТВ КАЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ В МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ

Общепринятой практикой является сведение внешних событий в таблицы и их классификация по категориям типа «операционный риск». Однако в случае инкрементного риска – а также для тестирования устойчивости системы и управления рисками ликвидности – необходима общая для всей отрасли классификация, которая применима вне финансовых организаций в рамках различных отраслей. Кроме этого, данные категории должны подразумевать не только репутационный ущерб эмитента, но и стратегические последствия.

Что определяет применимость определенного события для расчета рисков? Рассмотренные выше два примера доказывают, что применимость события сильно зависит от условий и положения дел, предшествующих событию. Можно провести аналогию с заключением брака, когда какое-либо событие не может нанести существенного вреда в хорошие времена, но может привести к разрыву, если пара уже не в ладах. На практике, связанные с деятельностью эмитента события, не имеющие существенного влияния, можно исключить априори. Все сценарии событий математические модели должны обладать определенной гибкостью, чтобы подразумевать изменения, вносимые в связи с изменяющимися условиями и ситуациями.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КАПИТАЛЬНЫХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ В ТРЕЙДИНГОВОМ ПОРТФЕЛЕ: ОБЪЯСНЕНИЕ ТРЕХ МЕТОДОЛОГИЙ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА НЕИСПОЛНЕНИЯ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ

Инкрементный риск ясно обуславливает потребность в отказе от разрозненного подхода и переходе на интегрированный подход к управлению рисками. Однако, он повышает капитальные обязательства. Более сложные методологии расчета риска неисполнения обязательств, предложенные в соответствии с требованиями к трейдинговым портфелям, показывают, каким должен быть интегрированный подход; но, в свою очередь, они снижают капитальные обязательства.

Здесь рассмотрены два типа методологий в сравнении с методом определения текущей подверженности рискам (CEM): стандартизированный метод (SM) и метод внутренней модели (IMM), использующий концепцию заведомо позитивной подверженности риску.

IMM – более целостный подход, но может использоваться только теми банками, которые были квалифицированы регуляторами для использования внетренними моделями определения рыночных рисков. SM используется банками, которые не имеют разрешения на применение IMM, но хотели бы использовать более точную в отношении рисков методологию, чем предписанная в рекомендациях Базельского комитета от 1988 года.

Метод определения текущей подверженности рискам

Капитальные обязательства для портфеля транзакций, совершаемых согласно юридически действительному двустороннему соглашению о взаимозачете, рассчитывается с использованием соотношения чистой стоимости к валовой стоимости, то есть

Дефолтный риск = Стоимость замены + добавленная стоимость,

Где добавленная стоимость принимается за следствие фактор номинального и регуляторного риска, который в свою очередь основан на остаточной зрелости и вида обуславливающего инструмента (процентная ставка или курс обмена валют). Добавленная стоимость портфеля рассчитывается по формуле Basel I:

Добавленная стоимость (портфель) = (0,4 + 0,6 x (чистая стоимость позиции)/ (стоимость позиции с учетом надбавок)

Для позиций, обеспечиваемых долговыми обязательствами, стоимость замены может быть отрегулирована при помощи гарантийных обеспечений, скорректированных с учетом волатильности, или некой суммой С, которая снижает ценность портфеля от рынка к рынку:

Стоимость замены = максимальное значение
(0, рыночная стоимость (портфеля) – C)

Данная методология имеет некоторые недостатки, которая разработана в соответствии с симуляцией Базель I. Изменения факторов риска не принимаются во внимание, невозможно высчитать чистый уровень рискозависимости, а финансовые транзакции в фондовых активах не рассматриваются.

Стандартизированный метод

Стандартизированный метод (SM) был разработан для банков, которые не имеет квалификации для использования IMM, но хотят использовать более чувствительный к рискам метод, чем CEM.

Стандартизированный метод подходит для использования только в отношении внебиржевых деривативов.

Главным принципом этого метода является принцип «конструктора» для создания набора инструментов хеджирования, уже используемых в моделях расчета капитальных обязательств для рыночных рисков.

Стандартизированный подход включает в себя некоторые особенности подхода на основе внутренней модели для расчета риска неисполнения обязательств по кредиту.

Основной чертой данного подхода является простота использования. То есть, в рамках этого метода принят определенные уступки: например, он не учитывает эффект диверсификации.

Принцип «конструктора» для определения наборов инструментов для определения чистой стоимости разделяет рисковые duration позиции на ключевые факторы риска, например, риск волатильности в зависимости от валютной пары, риск изменения процентной ставки в зависимости от срока долгового обязательства или цены для и не для государственных служащих или фондовый риск в зависимости от индекса. Транзакции соотносятся с этими рисковыми позициями, которые представляют собой основные факторы риска, путем использования модифицированных инструментов срока действия заемов и дельта-концепции для опционов.

К примеру, валютный своп соотнесен с позицией риска волатильности и позицией риска получателя и плательщика процентной ставки. Каждое расположение риска изменения процентной ставки зависит от валюты, срока долгового обязательства и категории базовой ставки (в зависимости того, выпущены ли ценные бумаги суверенным или несуверенным эмитентом). Остаточный срок долговых обязательств по свопам с плавающей процентной ставкой или устойчивое движение курсов свопов с плавающей процентной ставкой принимаются во внимание при дальнейшем изменении процентной ставки.

Подверженные риску позиции с точки зрения инструментов взаимного погашения обязательств для определенного фактора риска формируют инструменты хеджирования. Создание наборов инструментов хеджирования для позиций, связанных с риском изменения процентной ставки обуславливает возникновение дополнительного требования: только позиции с похожими процентными ставками, могут быть взаимно компенсированы. В каждом случае хеджирования для расчета уровня рискозависимости может использоваться только чистая стоимость.

В соответствии с принципом «конструктора», используемым для построения инструментов хеджирования, величина, подверженная риску в случае дефолта (EAD) вычисляется следующим образом:

(i) The larger of the net current market value or a “supervisory EPE”, times
(ii) A scaling factor, termed beta:
EAD = Beta x Max [Net-market value(Portfolio); Sum_i Risk position Hedging-Set_i x CCF_i]
При бета 1.4.

Применяемые кредитные конверсионные факторы взяты из следующей таблицы

Таблица 1: Кредитный конверсионный фактор (стандартизированный метод)

Одним из основополагающих различий между CEM и SM является применение хеджирования в рамках инструментов взаимного погашения обязательств. Из этого следует, что высокохеджированные позиции, подверженные риску невыполнения обязательств по выплате процентной ставки способствуют снижению капитальных обязательств. Это может послужить мотивирующим фактором для управления рисками невыполнения обязательств при помощи более точного подхода, чем CEM. Однако, невозможно сделать общие выводы о снижении капитальных обязательств при помощи SM, если использовать бета 1.4.

Метод на основе внутренней модели

Вне зависимости от вида используемого метода определения капитальных обязательств, банки обязаны применять распространенные практики управления всеми аспектами риска невыполнения обязательств. Многие используют симуляцию «Монте-Карло», дополненную обширным набором сценариев нестабильности.

Это является наиболее подходящей методологией для точного расчета размера кредитного риска и понимания причин риска, осовенно в случае с портфелем деривативов. Базельский комитет представил данную модель дл того, чтобы стимулировать использование понятия потенциальной подверженности риску в будущем (PFE) для разработки лучших методологий. Некоторые усовершенствования были включены в описываемую модель, чтобы обеспечить наличие устойчивой базы для расчета капитальных обязательств для типа риска неисполнения обязательств, называемого заведомо позитивной подверженности риску (EPE).

Одной из причин того, что концепция PFE используется для расчета капитальных обязательств, является риск рефинансирования, недостаточно адекватно рассчитываемый при помощи стандартной концепции PFE.

Главной особенностью EPE является взвешенное во времени среднее значение отдельных величин ожидаемой рискозависимости в разрезе годичного периода. Базовым принципом вычисления этой рискозависимости является использование симуляции «Монте-Карло» в течение года, учитывая различные факторы риска, в том числе, процентные ставки, обменные курсы и кредитные спреды. Для подсчета рискозависимости отдельных контрагентов в любой момент будущего можно принимать во внимание формы компенсации кредитных рисков. И, наконец, учитываются истинные максимальные и средние значения в течение годичного периода (или текущие сроки долговых обязательств по самой ранней транзакции). Эта методология применяется для уравновешивания влияния различных факторов на портфель (экономический баланс) и эффекты от взаимного погашения обязательств между продуктами в процессе подсчета нормативного капитала.

Чтобы оценить состояние рынка при консервативном экономическом климате, итоговая величина масштабируется с учетом регулятивного фактора под названием «альфа». В настоящий момент этот коэффициент составляет 1,4 и определяется специальными средствами банка, которые должны быть одобрены регулятором. С их разрешения данная величина моет быть снижена до 1,2.

Преимуществом IMM является возможность применять лучшие в своем классе методологии. Они могут использоваться для оценки капитальных обязательств при риске неисполнения обязательств с применением усовершенствованных приемов управления рисками, например, взаимное погашение обязательств между продуктами в отношении внебиржевых деривативов и транзакций для финансирования фондовых активов, диверсификации и хеджирования, способных уменьшить капитальные обязательства при осуществлении трейдинговых операций.

Описанный принцип также можно использовать для иных целей: например, для формирования среды для проведения тестирований сценариев риска неисполнения обязательств, что позволит усилить надежность процессов управления рисками. Такая среда может симулировать эффекты концентрационных и корреляционных рисков, а также процесс интеграции рыночного и кредитного рисков.

Рассмотренные выше понятия будут иметь важное значение на фундаментальные концепции управления рисками трейдинговых портфелей. Качественные аспекты управления рисками, например, адекватные симуляции факторов риска, внешние события и эмуляция, будут способствовать объединению департаментов управления рисками. В то же время использование методологий для оценки риска неисполнения обязательств, например, IMM или стандартизированный подход, позволят балансировать капитальные обязательства, обусловленные инкрементным риском.

О компании Misys

Компания Misys занимает важнейшее место в отрасли программного обеспечения для финансовых учреждений, предоставляя самый обширный и доступный на рынке портфель решений в области банковского и казначейского дела, а также продуктов в сфере трейдинга и управления рисками. Работая с 1800 клиентами в 120 странах мира, наша команда экспертов и партнеров обеспечивает беспрецедентные возможности для решения отраслевых проблем как на глобальном, так и на локальном уровне.
Компания Misys была образована после слияния компании Misys с Turaz, поставщиком семейства решений Kondor+ . После объединения эти две компании будут отвечать всем требованиям клиентов как из банковского, так и из трейдингого сегментов бизнеса. Misys – проверенный партнер организаций – поставщиков финансовых услуг, способный решить их самые сложные проблемы. 

Читать статью на английском.

Кредитные риски Залог
Банк Платежные риски Налоги Бизнес-риски
Риски обеспечения Отраслевые риски Страновые риски
Таможня Резервы Кредит Региональные риски Рыночные риски Риски ликвидности
Проблемные активы 115-ФЗ Операционные риски
Риски финансовых институтов
Заемщик Арбитраж Гос.бюджет Правовые риски Банкрот Инвестиционные риски Бухгалтерский учет