Сравнительный анализ современных методов измерения риска активов на фондовом рынке

Российская  академия народного хозяйства и  государственной службы при Президенте Российской Федерации

Экономический факультет

 

 

 

 

 

Курсовая работа

Сравнительный анализ современных методов измерения  риска активов на фондовом рынке

 

 

 

 

 

 

Выполнил

Студент 3 курса

Николаев  Александр Васильевич

Проверил

Старший преподаватель

Студников Сергей Сергеевич

 

 

 

Москва, 2010

Введение.

В настоящее время российский финансовый рынок пока не стал полноценным  инструментом привлечения инвестиций для российских компаний. Финансовый рынок РФ в целом демонстрирует неплохие темпы роста. Вместе с тем, фондовый рынок пока не рассчитан на долгосрочное и крупномасштабное привлечение средств. Вследствие этого наиболее развитые российские компании стараются осуществлять размещение ценных бумаг за рубежом. Для успешного развития фондового рынка необходимо решить проблемы, связанные с совершенствованием его инфраструктуры, расширением спектра финансовых услуг, снижением общих рисков для эмитентов и инвесторов, сокращением административных барьеров, устранением избыточных издержек.

Сегодня много говорится  об управлении финансовыми рисками. Но чтобы эффективно управлять рисками, необходимо, прежде всего, уметь их измерять. Источники финансовых рисков настолько разнообразны, что вряд ли можно говорить о единой универсальной  методологии их измерения. Инвестор, принимая решение о вложении средств, руководствуется двумя основными параметрами: доходностью инструмента и его риском. Финансовые риски - неотъемлемая составляющая операций на фондовом рынке, как институциональных инвесторов, так и частных. Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью выбора наиболее лучшего метода измерения риска активов на рынке ценных бумаг.

 

Цель и задачи исследования.

Целью научного исследования является сравнение и анализ основных методов измерения риска активов на фондовом рынке.

Для достижения цели были поставлены следующие задачи:

  1. Дать понятие и раскрыть сущность понятия риск, дать классификацию рисков.
  2. Рассмотреть основные методы оценки риска активов на рынке ценных бумаг.
  3. Провести их сравнительный анализ.
  4. Представить результаты в наглядном в виде, в данном случае в виде таблицы.
  5. Сделать выводы по полученным результатам.

Объектом исследования работы является российский фондовый рынок.

 

Основная часть.

Риск характеризуется как опасность возникновения непредвиденных потерь ожидаемой прибыли, дохода, имущества или денежных средств в связи со случайным изменением условий экономической деятельности и неблагоприятными обстоятельствами.

Виды рисков.

Обычно выделяют 2 вида риска: системный и специфический риски. Системный риск представляет собой риск глобальных негативных изменений в банковской, финансовой системе и в экономике страны, влияющий на рынок в целом.

Системный риск подразумевает  значительные потери, вызываемые снижением  стоимости активов, невыполнением  своих обязательств контрагентами  и нарушениями в работе платежных  систем. В рамках системного кризиса  риски различных видов, независимые  в стабильной ситуации, показывают значительную корреляцию.

К системным рискам можно  отнести:

1) риск изменения процентной  ставки - риск, связанный со снижением  или повышением процентной ставки  центральным банком страны. При  снижении процентной ставки уменьшается  стоимость кредитов, получаемых  компаниями, и увеличивается их  прибыль, что является благоприятным  для рынка акций. И наоборот, увеличение процентной ставки  негативно влияет на рынок.

2) инфляционный риск - вид  риска, вызванный ростом инфляции. Рост инфляции уменьшает реальную  прибыль компаний, что негативно  влияет на рынок, а также  вызывает появление другого риска  - риска изменения процентной  ставки.

3) валютный риск - риск, возникающий  вследствие как политических, так  и экономических факторов, связанный  с резким изменением курса  валюты.

4) политический риск - угроза  негативного воздействия на рынок  из-за смены правительства, режима  государственного устройства, угрозы  войны и т.п.

Специфический риск (несистемный  или диверсифицируемый риск) вызывается событиями, относящимися только к конкретной компании или эмитенту, такими как  управленческие ошибки, заключение новых  контрактов, выпуск новых продуктов, слияния, приобретения и т.п.

Эти риски называют также "рисками отдельных ценных бумаг" или "уникальными рисками", поскольку  такие риски, как правило, бывают присущи ценным бумагам определенной компании или, более того, только конкретным финансовым инструментам. К несистемным относятся следующие категории рисков:

1) риск потери ликвидности  - спрос на те или иные ценные бумаги может подвергаться значительным изменениям, в том числе пропадать на продолжительные периоды времени;

2) предпринимательский риск - стоимость ценных бумаг (в частности, акций) любой компании зависит от того, насколько успешно компания развивается в выбранном ею направлении;

3) финансовый риск - цена  акций компании может колебаться  в зависимости от проводимой  ее руководством финансовой политики. Так, например, степень финансового  риска увеличивается, если в  финансировании деятельности компании  ее руководство большое значение  придает выпуску корпоративных  долговых обязательств;

4) риск невыполнения обязательств - эмитент, в силу различных  причин (например, банкротство), может  оказаться не в состоянии выполнить  в срок или вообще выполнить  свои обязательства перед держателями  его ценных бумаг.

Риск и доход.

По существу, соотношение  между риском и доходом оценивается  так: чем выше риск, тем больший  доход рассчитывает получить инвестор. Как правило, долгосрочные инвесторы подвергаются большему риску, поэтому они обычно получают более высокие доходы в долгосрочной перспективе.

Методы измерения рисков.

    1. Метод оценки рисков VAR.

VaR - это статистический подход. Методология VaR обладает рядом несомненных преимуществ: она позволяет измерить риск в терминах возможных потерь, соотнесенных с вероятностями их возникновения; позволяет измерить риски на различных рынках; позволяет агрегировать риски отдельных позиций в единую величину для всего портфеля, учитывая при этом информацию о количестве позиций, волатильности на рынке и периоде поддержания позиций.

VaR является суммарной мерой риска, способной производить сравнение риска по различным портфелям (например, по портфелям из акций и облигаций) и по различным финансовым инструментам (например, форварды и опционы).

VaR является универсальной методикой расчёта различных видов риска:

- ценового риска - риска  изменения стоимости цены финансового  актива на рынке;

- валютного риска - риска,  связанного с изменением рыночного  валютного курса национальной  валюты к валюте другой страны;

- кредитного риска - риска,  возникающего при частичной или  полной неплатёжеспособности заёмщика  по взятому кредиту;

- риска ликвидности - риска,  связанного с невозможностью  продажи финансового актива, либо  реализации с большими убытками, возникающими при продаже актива  в силу большой разницы величины  покупки/продажи, существующей на  рынке.

Сутью расчетов VaR является чёткий и однозначный ответ на вопрос, возникающий при проведении финансовых операций: какой максимальный убыток рискует понести инвестор за определённый период времени с заданной вероятностью? Отсюда следует, что величина VaR определяется как наибольший ожидаемый убыток, который с заданной вероятностью может получить инвестор в течение n дней. Ключевыми параметрами VaR являются период времени, на который производится расчёт риска, и заданная вероятность того, что потери не превысят определенной величины.

Для вычисления VaR необходимо определить ряд базовых элементов, влияющих на его величину. В первую очередь, это вероятностное распределение рыночных факторов, напрямую влияющих на изменения цен входящих в портфель активов. Очевидно, что для его построения необходима некоторая статистика по поведению каждого из этих активов во времени. Если предположить, что логарифмы изменений цен активов подчиняются нормальному гауссовскому закону распределения с нулевым средним, то достаточно оценить только волатильность (т. е. стандартное отклонение). Однако на реальном рынке предположение о нормальности распределения, как правило, не выполняется. После задания распределения рыночных факторов необходимо выбрать доверительный уровень (confidence level), то есть вероятность, с которой потери не должны превышать VaR. Затем надо определить период поддержания позиций (holding period), на котором оцениваются потери. При некоторых упрощающих предположениях известно, что VaR портфеля пропорционален квадратному корню из периода поддержания позиций. Поэтому достаточно вычислить только однодневное VaR. Тогда, например, четырехдневное VaR будет в два раза больше.

Говоря простым языком, вычисление величины VaR производится с целью формулирования утверждения подобного типа: "Мы уверены на Х% (с вероятностью Х%), что наши потери не превысят величины Y в течение следующих N дней." В данном положении неизвестная величина Y и есть VaR.

При расчете значения VaR на период более одного дня данное выражение умножается еще и на корень их числа дней, на которое рассчитывается VaR.

Cам показатель VaR рассчитывается по формуле:  

 

где k - коэффициент, соответствующий  каждому из доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%;

P - текущая стоимость финансового  инструмента;

N - количество финансовых инструментов  данной позиции. Обычно расчет  VaR производится для доверительных уровней 90%, 95%, 97,5% и 99%.

Коэффициенты, соответствующие каждому  из доверительных уровней, приведены  в таблице:

Доверительный уровень     90,0%   95,0%   97,5%   99,0%

Коэффициент                        1,28      1,65       1,96       2,33

    1. Методы оценки рисков Stress Testing.

Недостатком анализа рисков по методике VaR является то, что она игнорирует очень многие значительные и интересные детали, необходимые для реального представления рыночных рисков. VaR не учитывает, какой вклад в риск вносит рынок, какие структурные изменения портфеля увеличивают риск, а также какие инструменты хеджирования контролируют специфический риск.

Ответы на эти вопросы  можно получить с помощью метода анализа чувствительности портфеля к изменениям параметров рынка Stress Testing. VaR, по определению, ориентируется на ожидаемый уровень достоверности (90%, 95%, 97,5% и 99%). Именно Stress Testing позволяет анализировать поведение портфеля в условиях реализации вероятности оставшихся 10%, 5%, 2,5% и 1% событий.

Stress Testing может быть определено как оценка потенциального воздействия на финансовое состояние инвестиции ряда заданных изменений в факторах риска, которые соответствуют исключительным, но вероятным событиям. Stress Testing осуществляется с применением различных методик. В рамках Stress Testing инвестор должен учитывать ряд факторов, которые могут вызвать экстраординарные убытки в портфеле активов, либо предельно усложнить управление его рисками. Данные факторы включают в себя различные компоненты рыночного, кредитного рисков и риска ликвидности.

Идея этого метода - анализ вариаций подходящей целевой функции (например, доходности или современной  стоимости портфеля) в зависимости  от вариаций параметров рынка (кривой доходности, изменчивости (волатильности) рыночных цен, обменных курсов и т.п.). Но если методика VaR уже стала общепризнанным инструментом, то общепризнанного инструмента класса Stress Testing пока не существует.

Stress Testing позволяет решить проблему резких скачков и выбросов. Это инструмент анализа влияния многих, если не всех основных видов параметров риска одновременно, таких как сдвиги, изменение наклона или изгибы кривой доходности, изменение абсолютной величины доходности, изменчивости и т.д. Таким образом, для заданного портфеля можно исследовать изменение его параметров (доходности, современной стоимости) как при краткосрочных, так и при длительных изменениях рынка, выражающихся в резких и плавных изменениях доходности инструментов, их корреляций вплоть до моделирования кризисных ситуаций.

Эту технологию можно отнести  к классу методов "Что если" (What if). Действительно, определив кривую доходности для данного инструмента на основе, например, ставок межбанковского кредита, доходности государственных бумаг, курса доллара или инфляционных данных, можно затем исследовать поведение портфеля по отношению к изменению наклона этой кривой (т.е., например, к резкому или плавному изменению темпа инфляции), или к появлению резких скачков в кратко- и долгосрочной перспективе, что позволит определить спектр решений при возникновении соответствующего риска.

    1. Метод Бета-коэффициента.

Бета-коэффициент - показатель, характеризующий влияние общей ситуации на рынке ценных бумаг в целом на динамику цены отдельной ценной бумаги, показатель степени риска применительно к инвестиционному портфелю или к конкретным ценным бумагам. Отражает степень устойчивости курса данных акций по сравнению с остальным фондовым рынком; устанавливает количественное соотношение между колебаниями цены данной акции и динамикой цен рынка в целом. Если этот коэффициент выше 1, значит, акция неустойчива; при бета-коэффициенте ниже 1 - более устойчива; именно поэтому консервативные инвесторы в первую очередь интересуются этим коэффициентом и предпочитают акции с низким его уровнем.

  Применение бета-метода базируется на классификации связанных с проектом рисков. А именно, все они подразделяются на риск непредвиденного прекращения проекта (например, из-за банкротства, неплатежеспособности, бесперспективности геологического объекта) и вариационный риск, обусловливающий изменчивость доходности проекта на протяжении периода его реализации. Последний, в свою очередь, подразделяется на систематический и несистематический.

Систематический риск связан с общерыночными колебаниями цен на ресурсы и доходности финансовых инструментов, несистематический - отражает изменчивость доходности данного проекта (или ценной бумаги, выпущенной для финансирования проекта). В классическом бета-методе учитывается только вариационный систематический риск. Норма дисконта Е, учитывающая этот риск, рассчитывается по модели оценки капитальных активов:

    (1)

где

- доходность безрисковых инвестиций;

R - среднерыночная доходность (доходность инвестиций в “среднерыночный” пакет акций, имеющий ту же структуру, что и вся совокупность обращающихся на рынке акций);

 - коэффициент, отражающий относительную рискованность данного проекта по сравнению с инвестированием в среднерыночный пакет акций. Обычно 0 <  < 2.

При использовании этого метода необходимо иметь в виду следующие  обстоятельства.

1. Под доходностью ценной бумаги  здесь понимается отношение ожидаемого  годового дохода по этой бумаге  к ее рыночной стоимости. 

2. Поскольку инфляционное изменение  цен учитывается в расчетах  эффективности путем дефлирования всех цен, то используемые в данном методе показатели доходности должны быть реальными (дефлированными), а не номинальными.

3. Среднерыночная доходность, хотя  и используется в приведенной  формуле, должна рассматриваться  как известная абстракция —  полная информация о доходности  всех обращающихся на рынке  акций обычно отсутствует. Поэтому  на практике этот показатель  рассчитывают по ограниченному  числу представительных ценных  бумаг, например, по акциям “голубых  фишек”.

4. Установить коэффициент для конкретного проекта, точно следуя данному выше определению, ни теоретически, ни практически невозможно - он зависит от непредсказуемого поведения участников финансового рынка в течение всего периода реализации проекта и от неизвестной реакции (реальных или потенциальных) акционеров на дивидендную политику фирмы, даже если последняя определена в проектных материалах. Поэтому обычно бета-коэффициенты устанавливаются “по аналогии”.

Оценка для действующего предприятия, производящего аналогичную продукцию, производится в два этапа.

На первом этапе выбирается анализируемый период и собираются имеющиеся данные о доходности акций предприятия-аналога и о среднерыночной доходности на отдельные даты в этом периоде. Для m-го наблюдения эти показатели обозначим через dm и Rm. При увеличении объема такой информации расчеты становятся более точными, однако если при этом анализируемый период “расширяется в прошлое”, то получаемые значения с меньшей долей уверенности можно будет распространить на перспективу.

На втором этапе по величинам dm и Rm вначале рассчитываются соответствующие средние (dср и Rср), а затем вычисляется :

. (2)

Подобные коэффициенты (исторические бета-коэффициенты) для различных предприятий и групп предприятий рассчитываются многими специалистами и агентствами и часто публикуются в прессе.

Необходимо отметить ряд важных особенностей бета-метода, которые  необходимо учитывать при попытках его применения.

1. Этот метод исходит из принципиально  иной трактовки понятия риска,  резко отличающейся от принятой в проектной практике. А именно, здесь риск связывается с любыми, положительными или отрицательными отклонениями доходности проекта от средней. Тем самым, если оценивать эффективность проекта, ориентируясь только на один, базисный сценарий его реализации (а именно тогда и применяется бета-метод), то в этом сценарии должны быть предусмотрены средние значения всех показателей.

Между тем, при формировании базисного  сценария обычно исходят не из средних, а из умеренно пессимистических значений параметров проекта. Поэтому при  применении бета-метода все технико-экономические  параметры проекта, включая и  цены, должны быть скорректированы  в сторону улучшения. Казалось бы, перейти от проектных показателей  к средним несложно, однако это не всегда так. Во-первых, при таком переходе изменятся все варианты проекта, в связи с чем предпочтительность базисного варианта может быть поставлена под вопрос. Во-вторых, возникнут проблемы с формированием проектов, ориентированных на “страхование” предприятия от неблагоприятных изменений экономического окружения. Например, исказится оценка эффективности проекта, предусматривающего создание больших запасов сырья в предвидении возможного повышения цен на него, если “в среднем” цены будут снижаться.

2. Даже если предприятие-аналог  и проектируемое выпускают сходную  продукцию, на цену их акций  влияют и другие факторы: структура  капитала, дивидендная политика, степень  диверсификации производства и  т.д. Имеет значение и то  обстоятельство, что взаимоотношения  с государством у проектируемого  предприятия и предприятия-аналога  могут быть различными. Поэтому  некритическое распространение  значения на другие предприятия чревато.

3. Если связать риск проекта  с колебаниями доходности акций  предприятия, то ЧДД отразит  оценку проекта не с точки  зрения предприятия, а с точки  зрения его акционеров. Между  тем, оценка эффективности участия  предприятия в проекте и оценка  эффективности проекта для акционеров этого предприятия - это два разных расчета, в которых используются разные нормы дисконта, и бета-метод скорее подходит для второго, а не для первого.

4. В “чистом виде” бета-метод  учитывает только один тип  рисков. Казалось бы, в формулу  можно внести поправки на другие  виды рисков (например, учесть вероятность “катастроф”). Однако учесть вариационные несистематические риски так не удается. Дело в том, что их перечень при бета-методе не задается и остается только гадать, учтен или не учтен этим методом какой-то конкретный вид рисков. Так, неясно, учитывается ли риск серьезного отказа основного технологического оборудования. С одной стороны, такой отказ - вещь сугубо индивидуальная, относящаяся именно к данному проекту. С другой стороны, на предприятии-аналоге тоже есть аналогичное оборудование и отказы его, вроде бы, должны были быть учтены.

4. Дисперсия и стандартное отклонение как мера риска.

Как мы писали выше, риск характеризует неопределенность конечного результата инвестиций - полезная мера риска должна некоторым образом оценивать степень возможного отклонения действительного результата от ожидаемого. На практике используются различные меры риска, но наибольшее распространение получили такие показатели риска как стандартное отклонение и дисперсия доходности.

Пусть имеются значения доходности акции за N лет. За первый год доходность акции составила величину r1, за второй - r2, за третий - r3 и т.д., за N-ый год - rN, тогда выборочной дисперсией доходности акции в расчете на год называется величина  , задаваемая равенством     , где       - выборочное среднее значение доходности за N лет,   - среднеквадратическое отклонение доходности (стандартное отклонение доходности).

Приведенная формула выборочной дисперсии, вообще говоря, несколько занижает оценку дисперсии доходности (дает смещенную оценку), т.к. при расчете используется не истинное среднее значение доходности, а выборочное, которое находится в центре выборки и поэтому отклонения от него выборочных данных в среднем меньше, чем от действительного среднего значения переменной. Чтобы скорректировать данную погрешность (получить несмещенную оценку) переходят к так называемой исправленной дисперсии, задаваемой формулой:  ,   - исправленное стандартное отклонение доходности акции. Отметим, что корректировка является 'существенной', если оценка дисперсии проводится на небольшом количестве данных; при большом объеме выборки различие в расчетах будет не столь значительно. Поэтому на практике пользуются исправленной дисперсией, если количество наблюдений примерно меньше 30.

Так определяют выборочную дисперсию и стандартное отклонение доходности исходя только из исторических данных. Если же мы хотим оценить риск в будущем, когда у нас нет исторических данных, но есть прогнозируемые значения доходности, сопровождаемые оценками вероятности данных исходов, то в качестве меры риска рассматривают дисперсию и стандартное отклонение доходности как случайной величины. Справедливы следующие формулы, дающие оценку дисперсии и стандартного отклонения доходности (для конечного числа состояний):   , E(R)=P1*R1+P2*R2+…+Pn*Rn, где Ri, i=1,…,n, - все возможные значения доходности инвестиции R в конце периода, Pi - вероятность того, что в конце рассматриваемого периода доходность будет равна Ri (R=Ri), i=1,…,n,   - дисперсия доходности,   - стандартное отклонение доходности.