Управление валютными рисками

       Величину  потенциальных убытков (доходов) можно  оперативно контролировать по данным лицевых счетов «Нереализованные курсовые разницы» на балансовых и внебалансовых  счетах.

       Для ограничения валютных рисков банки  создают сложную систему внутренних лимитов ОВП, устанавливаемых дополнительно к лимитам нормативных органов. Их величина зависит от имеющегося опыта и допустимого уровня риска, который определяется в рамках стратегии управления валютным риском.

       Для того чтобы лимиты эффективно работали, важно правильно определить их величину с учетом допустимого уровня риска и обеспечить контроль за их соблюдением. Такой контроль в современных условиях осуществляется автоматически путем введения всех совершенных валютных операций в компьютерную банковскую систему.

      Глава 2. Количественная оценка валютного риска

       2.1. Теоретические основы  прогнозирования  валютного курса

     Прогнозирование валютного курса является процессом  разработки научно обоснованного суждения о его возможных значениях  в будущем. Основной целью такого прогнозирования является управление валютным риском с целью обеспечения  прибыльности операций и минимизации  возможных потерь. Возможность научного предсказания будущего определяется степенью детерминированности будущего настоящим. Предсказуемы только те свойства и  закономерности исследуемого объекта, которые отражают устойчивые причинно-следственные связи, однако всегда присутствует неопределенность конкретной реализации закономерности связанная с наличием случайностей.

     При использовании любого метода процесс  прогнозирования осуществляется в  несколько этапов:

• анализ исходной информации с целью выявления существующих взаимосвязей и закономерностей;
• моделирование — построение прогнозной (математической, графической и др.) модели, описывающей выявленные закономерности;
• тестирование модели на точность;
• получение прогноза (в виде направления движения прогнозируемого показателя, интервальных оценок или конкретного значения).

     Прогнозирование валютного курса развивается  в двух направлениях:

1. В предположении полной определенности (детерминированности) в ценах, спросе, предложении и т.д.
2. В предположении неопределенности (недетерминированности).

     По  первому направлению определяющую роль сыграли работы И. Фишера, Ф. Модильяни  и М. Миллера,¹⁹ рассматривавших вопросы оптимальных решений для индивидуумов и фирм соответственно. При этом в основе анализа и прогнозирования финансового рынка лежала концепция, что движение рыночных цен детерминировано и подчиняется некоторым закономерностям в виде цикличности трендов и т.д.

     Во  втором направлении следует прежде всего отметить работы статистиков А. Каулеса20 1933 г. и Г. Воркинса21 1934 г., в которых показано, что изменение цен товаров, курсов акций носит характер «случайного блуждания» (цена есть сумма независимых случайных составляющих) и, следовательно, непредсказуемо. Анализируя реальные статистические данные цен акций и товаров за продолжительный период времени, М. Кендал²² не обнаружил ни ритмов, ни циклов, ни трендов, что и подтвердило гипотезу «случайного блуждания».

     Эта гипотеза привела к возникновению третьей группы - так называемых «количественных аналитиков» (quants) и к созданию классической концепции рационально функционирующего или, как принято говорить, эффективного рынка. Суть концепции эффективного рынка (Efficient Market Hypothesis) состоит в предположении о том, что цены мгновенно ассимилируют всю новую доступную информацию и их изменение происходит в случае поступления новой неожиданной информации. При этом предполагается, что все участники рынка действуют «коллективно-рационально» и «однородно».

     Фрактальная теория Б. Мандельброта (60-е годы ХХ века)²³ основывалась на обнаруженной статистической фрактальной структуры в курсах валют и краткосрочной фрактальной структуры в ценах акций и облигаций.

     Отличительные черты фрактального рынка состоят  в следующем:

• в каждый момент времени на таком рынке цены корректируются участниками рынка в зависимости от той информации, которая для них существенна;
• в случае коротких временных горизонтов определяющую роль играет техническая информация (о динамике цен, объемах совершенных сделок, открытом интересе) и технический анализ, а при увеличении длины временного горизонта доминирующая роль переходит к фундаментальной (макроэкономической) информации;
• цены (валютный курс) формируются в результате взаимодействия участников рынка с разными временными горизонтами;
• высокочастотная составляющая в ценах (валютных курсах) определяется действиями участников с короткими временными горизонтами; низкочастотные, гладкие составляющие отражают активность участников с длинными временными горизонтами;
• рынок начинает терять ликвидность, устойчивость, когда на нем исчезают участники с различными горизонтами, т.е. когда теряется его фрактальность.

     Из  приведенного качественного описания «фрактальных рынков», которым, как  показывает анализ, относится и валютный рынок, следует, что на них могут (но не обязательно) возникать арбитражные  возможности, а также существует зависимость между прошлыми значениями цен что делает теоретически возможным прогнозирование валютного курса.

     Все рассмотренные концепции эффективности, безарбитражности, фрактальности не заменяют, а дополняют друг друга.

     В 1920—1940-х гг. основными методами прогнозирования  рыночных цен являлись фундаментальный и технический анализ. Метод технического анализа обычно используют трейдеры, вкладывающие в тот или иной вид товара крупные суммы и обладающие достаточным техническим обеспечением. Фундаментальный анализ в той или иной степени доступен любому человеку, так как данные для анализа можно получать как из средств массовой информации, так и из специальных изданий. Оба метода пытаются решить одну и ту же проблему — определить направление дальнейшего движения цены, — но подходят к ней с разных сторон. Одни и те же данные по экономическому состоянию страны и текущие новости в разные дни могут привести к диаметрально противоположным результатам. Одна и та же причина приводит к разным следствиям. Кроме того, при использовании фундаментального анализа невозможно учесть все факторы, ведь какие-нибудь всегда останутся неизвестными.

     Растущая  нестабильность рынков потребовала  новых, более адекватных методов  прогнозирования.

     В современных условиях прогнозирование  представляет собой сложный и  трудоемкий процесс, так как основывается на большом массиве часто противоречивой информации, которую необходимо оперативно анализировать. Реализация различных  методов прогнозирования в виде компьютерных программ значительно  повысила оперативность получения  прогнозов, но не их эффективность. Точность прогноза, как известно, зависит от адекватности используемой модели и погрешности (точности) исходных данных. Использование современных информационных технологий сбора, хранения и переработки информации позволяет значительно повысить точность используемой информации. В условиях быстро меняющейся рыночной ситуации для повышения адекватности модели есть только один путь - разработка метода адаптивного прогнозирования, который отслеживает изменения на рынке и «подстраивается» под них. Ни один из перечисленных выше методов прогнозирования данному требованию не соответствует, улучшение прогноза в них возможно только путем оптимизации (уточнения параметров) модели. Для повышения достоверности прогнозирования валютного курса и других рыночных цен ученые предложили такие методы искусственного интеллекта, как экспертные системы и нейронные сети.

     Нейросетевой  анализ — это принципиально новое направление в прогнозировании, появившееся в 90-х гг. прошлого столетия и получившее сегодня широкое распространение как за рубежом, так и в России. Это компьютерный алгоритм, построенный по принципу человеческого мозга и обладающий способностью к обучению. Данный метод зарубежными специалистами оценивается как наиболее актуальный и перспективный. Нейронные сети позволяют одновременно анализировать множество различных значимых параметров и тем самым оперативно и непрерывно отражать происходящие на рынке процессы. Кроме того, они основаны не на единственной методике, а используют технологию построения моделей, что существенно повышает качество получаемых прогнозов.

     Научно  обоснованных критериев выбора того или иного подхода пока не существует. В зависимости от периода упреждения прогноза (промежутка времени от настоящего в будущее, на который разрабатывается прогноз) различают оперативный, краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный прогноз. Встречаются различные временные интервалы, соответствующие этим прогнозам. В силу большой динамичности валютного курса прогноз с периодом упреждения от минуты до 1 недели можно рассматривать как оперативный, от 1 недели до 1 месяца — как краткосрочный, от 1 месяца до 1 года — как среднесрочный, а на период более 1 года — как долгосрочный. Анализ показал, что для получения различных по периоду упреждения прогнозов валютного курса используются разные методы прогнозирования (табл. 3.1).

     Анализ  практики прогнозирования валютного  курса позволяет выявить следующие  основные тенденции в этой области:

• повышение оперативности прогноза за счет компьютеризации методов прогнозирования и сбора информации;
• комплексный подход: одновременное применение нескольких методов прогнозирования для получения более точного прогноза;
• использование технологий адаптивного прогнозирования на 6азе искусственного интеллекта (нейросети);
• создание комплексных (компьютерных) систем финансового анализа и прогнозирования.

Таблица 3.1. Области возможного применения методов прогнозирования

Примечания:

«++» - метод находит преимущественное применение при прогнозировании; «+» - применение метода целесообразно  и обоснованно; «-» — применение метода нецелесообразно или невозможно;

* метод  прогнозирования требует периодического  учета фактора старения информации;

** метод  прогнозирования требует постоянного  учета фактора старения информации. 

       2.2. Статистические методы  оценки валютного  риска

       Для управления риском необходимо не только выявить факторы риска и идентифицировать виды риска, но и иметь количественную оценку риска. Оценкой риска, в соответствии с определением риска как возможности  возникновения потерь, будет являться вероятность возникновения определенной величины потерь. Вероятность — это математическая величина от 0 до 1, показывающая степень возможности наступления события. Количественная оценка риска состоит из двух параметров: вероятности возникновения и величины возможных потерь — и проводится для определенного временного периода — дня, недели, месяца, квартала, года и т.п.). В целях управления риском необходимо оценить максимально возможный и наиболее вероятный убыток не только по каждому из рисков, но и для всей компании в целом. В общем случае под максимально возможным убытком понимают наибольшим финансовый ущерб, причиненным компании при наихудшем стечении обстоятельств.

       Статистический  метод используется в тех случаях, когда доступна база статистических данных анализируемых рисковых событий (например, убытков) или изменений факторов риска (например, валютного курса, рыночных цен). На основе статистических данных рассчитывается частота возникновения потерь определенного уровня. Частота возникновения определенного уровня потерь рассчитывается путем деления числа соответствующих случаев на их общее число (включая положительные исходы). В случае большого количества данных частоту можно приравнять к вероятности возникновения потерь и по этим данным построить кривую риска, которая дает наиболее полное представление о риске.

       Для каждой дискретной зависимости «вероятность—ущерб», полученной таким образом, с целью ее аппроксимации может быть подобрана непрерывная функция соответствующего вида.

       Форма кривой распределения ущерба, его  средние и предельные характеристики играют важную роль для выработки  стратегии управления риском. Среднее значение величины ущерба дает представление о том, какой ущерб понесет компания в среднем за длительный промежуток времени. Это важно для стратегического планирования. В качестве предельной характеристики риска можно использовать максимально приемлемую величину ущерба вместе с максимально допустимой вероятностью ее возникновения. Максимально приемлемое значение величины ущерба дает представление о том, какие предельные убытки следует ожидать в течение длительного промежутка времени.