Риск-менеджмент организации полностью

При всем ее глобальном охвате модель CreditPortfolio-View обладает существенным недостатком – отсутствием данных, необходимых для выверки. Анализируя возможности модели, можно сделать вывод, что уточнение данных посредством увеличения числа рейтинговых классов, отраслей или географических регионов приводит к тому, что количество данных в отдельной категории сокращается. Это означает, что число исследуемых дефолтов уменьшается, а стандартная ошибка при расчете итоговых данных увеличивается, подвергая сомнению объективность полученных результатов.

Модель Джэрроу – Тернбула (Jarrow – Turnbull Model) впервые была предложена участникам рынка в 1993 г. основателем компании Kamakura Робертом Джэрроу и профессором Стюартом Тернбулом. В ее ранней версии была описана лишь общая методология оценки кредитов и основанных на них инструментов, а в 1995 г. была опубликована расширенная версия, в которой использовались исторические данные для оценки специфических параметров модели.

Модель Джэрроу – Тернбула содержит методику многофакторного анализа процентных ставок, с помощью которой можно получить количественную оценку связи между колебаниями процентных ставок и вероятностью дефолта за определенный промежуток времени. По мнению авторов модели, именно эта рыночная взаимосвязь является наиболее важной компонентой для максимально точного определения цены кредитного инструмента.

Анализ исследуемых в работе моделей позволяет утверждать, что именно повышенная сложность оценки и моделирования кредитных рисков привела к появлению и высокой популярности ценовых моделей VaR, базирующихся на методологии оценки размера потерь по отношению к стоимости позиции. Сложность моделирования в России обусловлена главным образом отсутствием ликвидного рынка, недостаточной объективностью имеющихся статистических данных о вероятностях дефолта и трудностями выявления и наблюдения корреляций между случаями дефолта.

Прав А.В. Кавкин, называющий основным достоинством моделей VaR то, что они дают коммерческим банкам возможность измерить величину кредитного риска, вычислить долю каждого кредита в общей доходности капитала и, соответственно, определить размер капитала, достаточного для обеспечения каждой отдельной позиции в кредитных портфелях. В основе данных моделей лежит подробный анализ риска дефолта, необходимый для получения распределения убытков по портфелю, для определения размера ожидаемых убытков и размера капитала, обеспечивающего поддержание имеющихся кредитных позиций.

Крупные банки в России, которым приходится иметь дело с высоким потенциальным финансовым риском, должны разрабатывать значительно более сложные системы индексов риска инвестиционной деятельности и методов его измерения и оценки, которые могут быть применены к различным рынкам. Такие внутренние модели измерения риска при возможных различиях в конкретных механизмах, как правило, имеют общую методологическую основу. Эти модели обычно измеряют агрегированный потенциальный рыночный риск банка и оценивают сумму, которую банк может потерять в случае владения конкретным активом в течение некоторого периода времени. Поскольку такие модели, основанные на показателях VаR, охватывают несколько видов рыночного риска, банк получает возможность точно настроить структуру портфеля и испробовать различные варианты диверсификации портфеля с целью снижения риска и (или) соответствующих потребностей в капитале.

На основе проведенного исследования можно сделать следующие выводы и рекомендации:

1) важная задача при создании эффективной системы управления хозяйственной и инвестиционной деятельностью в условиях неопределенности – выбор метода идентификации и оценки рисков инвестиционной деятельности, который должен строиться на первоначальном формировании базы методов идентификации и оценки, а также формировании критериев возможности и целесообразности применения того или иного метода. Основным параметром в рамках данного выбора будет являться «информационная насыщенность» анализируемого явления;

2) объекты, обладающие вероятностной природой и имеющие под собой в качестве обоснования некую статистическую экстраполируемую выборку, могут быть оценены с помощью традиционных вероятностно-статистических методов. Оценка же объектов, не имеющих таких данных, должна проходить с помощью методов нечеткой логики;

3) корректность оценки в обоих случаях всегда будет определяться адекватностью созданной модели рисков с точки зрения их анализа и синтеза решений, т.е. должно обеспечиваться условие соответствия системы рисков и ее модели, служащей основой для принятия решения, иначе говоря, должно соблюдаться условие валидности системы;

4) проблема принятия решений в инвестиционном менеджменте по оценке уровня риска в первую очередь заключается: