Инвестиционные риски коммерческих банков

3.      Определение критериев и способов анализа рисков;

4.      Разработку мероприятий по снижению рисков и выбор форм их страхования;

5.      Мониторинг рисков с целью осуществления необходимой корректировки их значений;

6.      Ретроспективный анализ регулирования рисков.

Гл.2. Оценка инвестиционных рисков

Инвестиционный риск характеризует вероятность возникновения непредвиденных финансовых потерь, его уровень при оценке определяется как отклонение ожидаемых доходов от инвестирования от средней или расчетной величины. Поэтому оценка инвестиционных рисков всегда связана с оценкой ожидаемых доходов и их потерь. Однако оценка риска — процесс субъективный. Сколько бы ни существовало математических моделей расчета кривой риска и точной его величины, в каждом конкретном случае инвестор сам должен определить риск вложений в данное предприятие.

Инвестиционная деятельность всегда осуществляется в условиях неопределенности, степень которой может значительно варьироваться. Например, в момент приобретения новых основных средств никогда нельзя точно предсказать экономический эффект этой операции. Поэтому нередко решения принимаются на интуитивной логической основе, но, тем не менее, они должны подкрепляться экономическим расчетом. Определение инвестиционных возможностей является отправной точкой для деятельности, связанной с инвестированием. В конечном счете, это может стать началом мобилизации инвестиционных средств. Таким образом, основная задача инвестиций – принести инвестору предполагаемый доход при минимальном уровне риска[2].

Анализ рисков можно подразделить на два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный.

Качественный анализ, или идентификация рисков, имеет целью определить (идентифицировать) факторы, области и виды рисков.

Оценка уровней риска предполагает определение источников и массивов информации, включающей статистические и оперативные данные, экспертные оценки и прогнозы, рейтинги и т.д. Принятие решений при наличии более полной и точной информации является более взвешенным, а, следовательно, менее рискованным.

Основными источниками информации являются: статистическая отчетность, публикуемая государственными органами; финансовая, биржевая и специализированная пресса («Euromoney», «Institutional Investor», «Project Finance», «Вестник ФКЦБ», «Деловой экспресс», «Коммерсанть», «Рынок ценных бумаг», «Финансовая газета и др.), подсистемы финансового рынка международных и национальных информационных систем («Blumberg», «Reuter», «Телекурс», «Финмаркет»), специализированные базы данных (DIALOG, NEWSNET и др.), базы данных нормативных актов («Гарант», «Консультант+»), системы данных рейтинговых агентств, информационные системы бирж и организованных внебиржевых систем, оценочные и прогностические материалы аналитических отделов банков, экспертные оценки.

Статистическую обработку информации целесообразно осуществлять на основе методов несплошного статистического наблюдения, таких, как репрезентативная выборка на случайной основе, направленный отбор информации на классификационной основе, анкетные опросы.

Методы сплошного статистического наблюдения являются более трудоемкими и применяются реже, хотя при достоверной статистической базе их использование позволяет прийти к более точным выводам. Следует отметить, что качество отбора и обработки первичных массивов информации во многом определяет результаты анализа, что обусловливает высокую значимость этого блока регулирования риска.

Для этого применительно к каждому объекту инвестирования целесообразно разработать комплекс показателей по идентифицированным ранее статьям номенклатуры рисков и определить критические и оптимальные значения по отдельным показателям и их комплексу.

2.1. Анализ и оценка рисков портфельных инвестиций банка

Классические модели оценки риска

Традиционно статистическая оценка инвестиционных рисков осуществляется двумя методами: методом вероятностного распределения и методом оценки по коэффициенту β.

Измерение инвестиционных рисков на базе вероятностного распределения исходит из рассмотрения ожидаемого дохода по инвестиционным вложениям как случайной переменной величины и наличия вероятностного распределения его возможных значений. В соответствии с этим уровень риска оценивается следующими величинами:

                                          (1)

Математическим ожиданием доходности:

где Ai – расчетный доход при разных значениях конъюнктуры;

р – значение вероятности, соответствующее расчетному периоду;

n – количество наблюдений

x – ожидаемое значение

                                          (2)

Дисперсией доходности:

Среднеквадратическим отклонением доходности:     (3)

Дисперсия и среднеквадратическое отклонение служат мерами абсолютной колеблемости.

Для анализа обычно используют коэффициент вариации, который показывает колеблемость признака в относительной величине и определяется по формуле:

                                          (4)

При этом наиболее вероятное значение доходности Авер находится в диапазоне

              (5)

При одинаковых значениях уровня ожидаемого дохода более надежными являются вложения, которые характеризуются меньшим значением среднеквадратического отклонения, показывающего колеблемость вероятности получения ожидаемого дохода (вариацию доходности).

При различии значений средних уровней доходности по сравниваемым инвестиционным объектам выбор направления вложений невозможен, поэтому в данных случаях инвестиционное решение принимается на основе коэффициента вариации, оценивающего размер риска на величину доходности. Предпочтение отдается тем инвестиционным проектам, по которым значение коэффициента вариации является более низким, что свидетельствует о лучшем соотношении дохода и риска.

Метод оценки по коэффициенту β используется при определении риска данного инвестиционного объекта (в основном фондовых инструментов) по отношению к уровню систематического (рыночного) риска. Коэффициент определяется по формуле:

        (6)

где Кр — корреляция между доходностью данного фондового инструмента и средним уровнем доходности фондовых инструментов в целом;

σi — среднеквадратическое отклонение доходности по данному фондовому инструменту;

σr — среднеквадратическое отклонение доходности по рынку ценных бумаг в целом.

При β = 1 данный фондовый инструмент характеризуется средним уровнем риска, при β > 1 — высоким уровнем риска и при β < 1 — низким уровнем риска. Следовательно, с увеличением β происходит возрастание уровня систематического риска инвестиционных вложений.

Использование статистических методов для оценки рисков инвестиционной деятельности в российской экономике носит ограниченный характер, что связано с отсутствием или непредставительностью статистических данных по многим объектам инвестирования. С определенной степенью осторожности статистические методы могут применяться для анализа рисков по ряду фондовых инструментов, в частности по наиболее торгуемым корпоративным ценным бумагам. Однако оценка рисков инвестиционного кредитования и проектного финансирования на основе статистических методов, как правило, не является достоверной.

При отсутствии необходимых информационно-статистических данных для расчета величины рисков на основе статистических методов оценка рисков проводится экспертным путем.

Достоинствами экспертного анализа рисков являются: отсутствие необходимости в точных исходных данных и дорогостоящих программных средствах, возможность проводить оценку до расчета эффективности проекта, а также простота расчетов.

К основным недостаткам следует отнести: трудность в привлечении независимых экспертов и субъективность оценок.

Алгоритм экспертного анализа рисков имеет следующую последовательность:

                  по каждому виду рисков определяется предельный уровень, приемлемый для организации, реализующей данный проект. Предельный уровень рисков определяется по сто балльной шкале;

                  устанавливается, при необходимости, дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов, являющаяся конфиденциальной. Оценка выставляется но десятибалльной шкале;

                  риски оцениваются экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данных рисков для успешного завершения проекта (по сто балльной шкале).

                  оценки, проставленные экспертами по каждому виду рисков, сводятся разработчиком проекта в таблицы. В них определяется интегральный уровень по каждому виду рисков.

                  сравниваются интегральный уровень рисков, полученный в результате экспертного опроса, и предельный уровень для данного вида риска и выносится решение о приемлемости данного вида риска для разработчика проекта.

                  в случае, если принятый предельный уровень одного или нескольких видов рисков ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта, и осуществляется повторный анализ рисков.

Методология Value-at-Risk – модели оценки инвестиционных рисков.

Происходящее переплетение национальных и международных активов приводит к формированию единого универсального рынка капиталов, доступного всем субъектам независимо от их государственной и национальной принадлежности. Все эти события и факторы вызывают повышенный интерес к выбору методологии количественной оценки финансовых рисков. Одной из таких методологий стала методология Value-at-Risk.

Value at Risk (VaR) — стоимостная мера риска. Это выраженная в денежных единицах оценка величины, которую не превысят ожидаемые в течение данного периода времени потери с заданной вероятностью.                Методология VaR стала особенно широко применяться в последние годы и сегодня используется в качестве единого унифицированного подхода к оценке риска международными банковскими и финансовыми организациями.

Величина VaR определяется как наибольший ожидаемый убыток, который с заданной вероятностью может получить инвестор в течение n дней.

VaR характеризуется тремя параметрами:

–                    Временной горизонт, который зависит от рассматриваемой ситуации. По базельским документам - 10 дней, по методике Risk Metrics - 1 день. Чаще распространен расчет с временным горизонтом 1 день. 10 дней используется для расчета величины капитала, покрывающего возможные убытки.

–                    Доверительный интервал (confidence level) - уровень допустимого риска. По базельским документам используется величина 99%, в системе RiskMetrics - 95%.

–                    Базовая валюта, в которой измеряется показатель. [3]

Пример, поясняющий понятие и определение VaR, приведен на рис. 2.

Рисунок 2. Понятие и определение VaR.

По оси абсцисс отложены изменения цен ликвидации портфеля в течение определенного периода времени, по оси ординат - частота появления этих изменений. Кривая на рисунке задает плотность распределения вероятностей прибылей и потерь для данного портфеля и заданного периода поддержания позиций. Заштрихованная светлым область соответствует выбранному доверительному уровню 1 - р = 98,5% в том смысле, что ее площадь составляет 98,5% от общей площади под кривой; соответственно площадь затемненной области слева составляет 1,5% от общей площади под кривой. Таким образом, VaR представляет собой величину суммарных возможных потерь, отвечающих заданному доверительному уровню.

Существуют три основных метода расчета VaR: Параметрический (Дельта-нормальный); Исторического моделирования; метод Монте-Карло

Параметрический метод расчета VaR подразумевает аналитическое получение требуемой оценки риска на основе статистической модели финансового результата по портфелю.

В основе практически любого параметрического метода (также, как и метода Монте-Карло) лежат две основных составляющих: модель зависимости стоимости финансового результата по портфелю от изменений факторов риска; модель волатильностей и корреляций факторов риска.

Учитывая необходимость аналитического расчета потерь в рамках доверительного интервала по портфелю для параметрического метода используются достаточно простые модели связи портфеля с факторами риска и простые модели волатильностей и корреляций факторов.

Наиболее популярным параметрическим методом расчета Value-at-Risk, является дельта-нормальный метод. При расчете Value-at-Risk дельта-нормальным методом используются предположения о нормальности распределения всех рыночных факторов, влияющих на стоимость портфеля и о линейной связи между изменениями факторов риска и финансовыми результатами по составляющим портфеля. В этом случае, результат по портфелю будет представлять собой сумму нормальнораспределённых величин, т.е. тоже нормальнораспределенную величину.

Значение Value-at-Risk согласно дельта-нормальному методу может быть рассчитано согласно следующей формуле:

,

где Di - чувствительность (дельта) портфеля к i-му фактору риска (сумма коэффициентов линейной связи с i-м фактором результатов по всем составляющим портфеля);
K - коэффициент, зависящий от выбранной доверительной вероятности (показывает во сколько раз потери для заданной доверительной вероятности больше стандартного отклонения нормального распределения);