|
105 Главным преимуществом параметрических методов является их концептуальная и вычислительная простота: в них показатель УаН рассчитывается на основе только текущей стоимости портфеля и оценок изменчивости доходности факторов риска, что особенно удобно для больших диверсифицированных портфелей, подверженных многим различных факторам риска. Меньшее время вычислений выгодно отличает параметрический метод от методов стохастического моделирования (метода Монте-Карло и исторического моделирования), в которых производится полная переоценка всего портфеля но большому числу гипотетических сценариев изменения факторов риска. Однако параметрический метод уступает методам имитационного моделирования в надежности оценки рисков портфелей, состоящих из опционов и основанных на них инструментов, стоимость которых зависит от факторов риска нелинейным образом, особенно на сравнительно больших временных горизонтах. Метод исторического моделирования концептуально прост. Однако его реализация требует наличия временных рядов значений по всем используемым в расчетах факторам риска, что не всегда возможно для сильно диверсифицированных портфелей. В особенности это касается данных по процентным ставкам для валют стран, не имеющих развитых финансовых рынков. Кроме того, историческое моделирование предполагает, что поведение рынка в прошлом будет повторяться и в будущем, что в общем случае неверно. Главной трудностью при реализации метода Монте-Карло является выбор адек ватного распределения для каждого рыночного фактора и оценка его параметров. Кроме тою, оценка рисков крупных диверсифицированных портфелей на основе метода Монте-Карло требует больших затра т времени и технических ресурсов. У каждого из трех вышеперечисленных подходов к оценке УаК есть свои преимущества и недостатки. На наш взгляд, их совместное использование позволит получить более устойчивую оценку УаК. Например, параметрический метод может использоваться для опПпе-оценки (в режиме реального времени) риска в течение торгового дня. Метод исторического моделирования и/или метод |
ш *• •» П6 X вектор-столбец текущих стоимостей стандартных позиций; Iковариационная матрица изменений доходностей стандартных позиций, элементами которой являются дисперсии и ковариации выражений в скобках из (2.50). Заметим, что I = АХ/1У где А диагональная матрица, элементами которой являются коэффициенты а, из (2.50). Главным преимуществом ковариационного метода является его концептуальная и вычислительная простота. Изменение стоимости портфеля в этом методе представляется в виде линейной комбинации доходностей факторов риска, имеющих нормальное распределение: ДГ = Г,$Д/\ Таким образом, ковариационный метод требует только оценки параметров распределения рыночных факторов при предположении о его нормальности, т.е. доходность портфеля нормально распределяется и доходность портфеля зависит линейно от применимых рыночных факторов риска. Такой подход позволяет рассчитывать показатель УаК. на основе только текущей стоимости портфеля и оценок изменчивости доходности факторов риска, что особенно удобно для больших диверсифицированных портфелей, подверженных многим различных факторам риска. С точки зрения скорости вычислений, это выгодно отличает ковариационный метод от методов стохастического моделирования (метода Монте-Карло и исторического моделирования), в которых производится полная переоценка портфеля по большому числу гипотетических сценариев изменения факторов риска: ЛГ = Г,.., \ ] . Такой подход более приемлем с точки зрения теории, но требует значительно большей вычислительной мощности и затрат времени. В настоящее время только ковариационный метод позволяет рассчитывать показатель УаК. в режиме времени, близком к реальному, для торговых портфелей крупных финансовых институтов. Наконец, ковариационный метод позволяет легко анализировать «вклады» отдельных инструментов в общий риск портфеля и оценивать чувствительность *• * 121 необходим подход полного оценивания, при которых портфель подлежит переоценке при различных уровнях цен: АУ = Г (5,) Г(50). Эти методы теоретически более корректны, но связаны с затратами на многовариантное полное оценивание портфеля, которые возрастают с количеством позиций в портфеле. Резюмируя результаты данной главы, проведем сравнительный анализ рассмотренных методов расчета рисковой стоимости. Вообще говоря, сложно рекомендовать один из методов вычисления УаК. Выбирая, какому из них отдать предпочтение, необходимо учитывать макроэкономическую ситуацию, а также цели и задачи конкретной организации. Также можно провести исследование прогнозной точности различных моделей расчета величины УаК на том рынке и на тех инструментах, или даже на конкретном портфеле или компании, что выявит более подходящий метод на данный момент. Так известно, что риск нелинейных или сложных инструментов (например, опционов) и портфелей сложнее оценить, чем риск простых или линейных инструментов (традиционные акции, облигации, свопы, форварды и фьючерсы). Выбор метода расчета показателя рисковой стоимости будет определяться составом и структурой портфеля, доступностью статистических данных и программного обеспечения, вычислительными мощностями и рядом других факторов. Главным преимуществом параметрических методов является их концептуальная и вычислительная простота: в них показатель УаК. рассчитывается на основе только текущей стоимости портфеля и оценок изменчивости доходности факторов риска, что особенно удобно для больших диверсифицированных портфелей, подверженных многим различных факторам риска. Меньшее время вычислений выгодно отличает параметрический метод от методов стохастического моделирования (метода Монте-Карло и исторического моделирования), в которых производится полная переоценка всего портфеля по большому числу гипотетических *• * 122 сценариев изменения факторов риска. Однако параметрический метод уступает методам имитационного моделирования в надежности оценки рисков портфелей, состоящих из опционов и основанных на них инструментов, стоимость которых зависит от факторов риска нелинейным образом, особенно на сравнительно больших временных горизонтах. Метод исторического моделирования концептуально прост. Однако его реализация требует наличия временных рядов значений по всем используемым в расчетах факторам риска, что не всегда возможно для сильно диверсифицированных портфелей. В особенности это касается данных по процентным ставкам для валют стран, не имеющих развитых финансовых рынков. Кроме того, историческое моделирование предполагает, что поведение рынка в прошлом будет повторяться и в будущем, что в общем случае неверно. Главной трудностью при реализации метода Монте-Карло является выбор адекватного распределения для каждого рыночного фактора и оценка его параметров. Кроме того, оценка рисков крупных диверсифицированных портфелей на основе метода Монте-Карло требует больших затрат времени и технических ресурсов. Таблица 2.1 Основные недостатки и преимущества методов оценки УаК. Преимущества Недостатки Ковариационный метод Прост и легок в реализации Нет необходимости в обширных исторических данных Дает ошибочные результаты для сложных портфелей Предположение о стационарном нормальном распределении Историческое моде, шровиние Достаточно легок в использовании Применим для всех инструментов и портфелем Не требует серьезных упрощающих допущений Способен улавливать весьма неординарные события на рынке Дает полное распределение потенциальных стоимостей портфеля Необходимость в значительных ежедневных исторических данных (как минимум один год) Используя довольно устаревшие данные или когда данные неуместны для текущих условий, могут возникать различные проблемы в моделирование Трудность в использование |