Сущность процентного риска

     Применение  данного метода в российских условия  дополнительно ограничивается общей  неразвитостью финансового рынка  и отсутствием опыта подобных операций в большинстве банков. 

     Метод эффективной границы. Данный метод основан на приложении модели определения цен основных активов CAPM (Capital Asset Pricing Model) к задаче анализа процентного риска. Другое название этого метода — метод выборки среднего и отклонения. В рамках метода рассматривается эффективность стратегии в зависимости от связанного с ней риска. Под стратегией в данном случае следует понимать будущий денежный поток, порождаемый текущей структурой требований и обязательств и возможным изменением этой структуры. В качестве показателя эффективности стратегии берется математическое ожидание текущей или будущей стоимости денежных потоков либо другого финансового показателя, связанного с прибылью и собственным капиталом. За показатель риска, связанного с заданной стратегией, принимается стандартное отклонение ожидаемой эффективности. При анализе процентного риска в качестве случайного фактора, вызывающего разброс эффективности каждой стратегии, рассматривают движение кривой доходности. Если на множестве всех возможных стратегий построить кривую зависимости ожидаемой эффективности от стандартного отклонения, то получится график, имеющий характерную форму (см. рис.). 

     Рис. График зависимости эффективности стратегии от связанного с ним 
риска в методе эффективной границы 

     Из  графика на рисунке видно, что  при фиксированном значении стандартного отклонения (риска) существуют две стратегии, дающие различную эффективность. Те из них, которые дают большую эффективность, формируют так называемую эффективную границу. Задача определения наилучшей стратегии решается при двух ограничениях:

• ограничение “эффективность не менее заданной”;
• ограничение “риск не выше заданного”.

     Эта задача может быть решена путем последовательного применения рассмотренного ранее метода моделирования поочередно для каждой стратегии из набора допустимых и для некоторого числа наиболее вероятных сценариев будущего движения процентных ставок. Отбрасывая стратегии, нарушающие заданные ограничения, мы получим распределение допустимых стратегий на плоскости среднее — отклонение. Верхняя граница этого распределения стремится к эффективной границе и представляет собой наиболее эффективную стратегию из множества допустимых.

     Достоинство метода:

• высокая точность оценки предполагаемой стратегии.

     Применение  метода эффективной границы подразумевает  многократное моделирование, поэтому  он наследует и все недостатки метода моделирования:

• высокая сложность практической реализации;
• высокие требования к автоматизированной информационной системе банка;
• необходимость оценки достоверности полученных результатов другими методами;
• невозможность получения гарантированно оптимального решения.

     Оптимизация структуры портфеля методами математического программирования. Эта группа методов основана на математических моделях финансовой деятельности банка. Модели могут быть различной степени сложности, и в соответствии с их сложностью варьируются точности моделей.

     Математическая  модель состоит, как правило, из целевой функции и большого числа ограничений целевой функции. Целевая функция должна соответствовать какому-либо параметру, значение которого требуется максимизировать или минимизировать (например, максимизировать чистый процентный доход банка, минимизировать риск процентной ставки). Ограничения целевой функции — выраженные в математическом виде ограничения, накладываемые на деятельность банка законодательством, требованиями регулирующих органов, необходимостью обеспечения ликвидности, самоограничения (политика банка).

     Наиболее  часто используется метод линейного  программирования. Имеющееся сегодня  программное обеспечение позволяет  решать даже на персональных компьютерах  задачи линейного математического  программирования очень большой  размерности (десятки тысяч переменных и ограничений). Таким образом, сложность математической оптимизации определяется сложностью построения математической модели деятельности банка и сложностью поддержания актуальности математической модели. Вычислительная сложность модели существенной роли не играет. Математическая оптимизация на основе детальной математической модели позволяет точно рассчитать оптимальную структуру обязательств и требований (при заданных ограничениях на риск) и подверженность банка процентному риску при этом, а потому это самый совершенный и самый сложный метод.

     Достоинства:

• возможность учета всех составляющих процентного риска;
• возможность учета всех эффектов процентного риска;
• возможность получения оптимального решения с учетом дополнительных требований (ликвидность, соблюдение банковских нормативов).

     Недостатки:

• высокая сложность практической реализации;
• высокие требования к автоматизированной информационной системе банка, полноте и точности имеющейся информации;
• необходимость оценки достоверности полученных результатов другими методами.

     Инструментарий  управления процентного  риска.

1. Контроль соблюдения процентной ставки по активным операциям на этапе входа в сделку.
2. Финансирование сделок в банке-контрагенте на «зеркальных» условиях (упор на trade export finance).
3. Переменные суммы договоров лизинга в случае финансирования на плавающей ставке.
4. Систематический анализ динамики ставок Libro/Eurolibor.
5. Хеджирование.