Цвет нержавейка - следы остаются, но не;pdf

Оценка рыночных рисков банка
на базе системы Интерфакс-ЭФИР
Стресс-тестирование, экономический капитал и
регулятивный арбитраж, как факторы
инвестиционной привлекательности финансовых
инструментов в торговом портфеле банка
Алексей Владимирович Буздалин
Заместитель генерального директора
«Интерфакс – Центр Экономического Анализа»,
к.э.н.
Москва, 26.6.2014г.
2
План семинара
• Стресс-тестирование портфеля ценных бумаг банка.
• Экономический капитал и оценка рентабельности инструментов
в торговом портфеле банка с учетом риска (показатели RAROC
и Economic Profit).
• Повышение рентабельности операций за счет использования
регулятивного арбитража.
• Как автоматизировать расчет величины рыночного риска банка
и подготовку отчетности в соответствии с Положением ЦБ РФ
№387-П.
3
Стресс-тестирование является необходимым условием качественной оценки
рыночного риска (как с точки зрения регулятивных требований, так и по существу)
Документы, регламентирующие управление рыночными рисками:
1.
2.
3.
ПОЛОЖЕНИЕ ЦБ РФ N 387-П от 28 сентября 2012 г. «О ПОРЯДКЕ РАСЧЕТА
КРЕДИТНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ ВЕЛИЧИНЫ РЫНОЧНОГО РИСКА»
(Стандартный подход к оценке РР по Базелю I от 1993г. Обязательно к
использованию всеми банками)
ПИСЬМО ЦБ РФ от 29 декабря 2012 г. N 193-Т «О МЕТОДИЧЕСКИХ
РЕКОМЕНДАЦИЯХ ПО РАЗРАБОТКЕ КРЕДИТНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ
ПЛАНОВ
ВОССТАНОВЛЕНИЯ
ФИНАНСОВОЙ
УСТОЙЧИВОСТИ»
(Стресс-тестирование. Настоятельно рекомендуется к использованию
всеми банками)
ПИСЬМО ЦБ РФ от 29 июня 2011 г. N 96-Т «О МЕТОДИЧЕСКИХ
РЕКОМЕНДАЦИЯХ ПО ОРГАНИЗАЦИИ КРЕДИТНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ
ВНУТРЕННИХ ПРОЦЕДУР ОЦЕНКИ ДОСТАТОЧНОСТИ КАПИТАЛА»
(Идеология VaR по Базелю II. Рекомендуется крупнейшим банкам, но не
требуется от остальных. Планируется обязательное использование с
2017г.)
4
Стресс-тестирование – это простой ответ а простой
вопрос
• В отличие от VaR моделей мы анализируем экстремальные, а
не стандартные потери
• Экстремальные потери важнее стандартных
• Статистические модели слабо применимы
• Ответ на вопрос «Сколько может быть потеряно?», на не на
«Сколько, вероятно, может быть потеряно?»
• Часто стресс-сценарии привязываются к макроэкономическим
факторам
Алгоритм стресстестирования
Выбор факторов риска. Одновременно
может проверяться устойчивость к
нескольким категориям риска
Ищутся сценарии, приводящие к
максимальным убыткам
Изучаются распределения порядковых
статистик (например, max или min
вариационного ряда)
Основная проблема – сложность
верификации
Реальные сценарии, но сценарии
кризисов редко повторяются
Если гипотетический сценарий
предполагает использование
нескольких факторов риска, то их
значения могут выбираться методом
Монте-Карло
Выбор сценариев основывается на
использовании функции
правдоподобия
Использование экспертного подхода.
Например, на основе методов анализа
иерархий (Т. Саати)
5
6
5 шагов стресс-тестирования
1. Определение
портфеля
активов,
подлежащих
стресстестированию
2. Определение временного горизонта стресса (в зависимости от
ликвидности финансовых инструментов – обычно 1-2 месяца )
3. Формулировка сценариев
4. Расчет потерь при реализации сценариев
5. Анализ результатов и выработка профилактических мероприятий
7
ЦБ РФ формулирует основные стресс-сценарии
ПИСЬМО N 193-Т
от 29 декабря 2012 г.
В частности, предлагается рассматривать сценарии, предполагающие существенное
замедление российской экономики, значительное снижение цены на нефть и другие статьи
российского экспорта, рост процентных ставок и падение фондовых индексов. В качестве
примера могут быть использованы следующие сценарные параметры с временным
горизонтом стресса в один год:
• темп прироста ВВП - от 0 до -1,5 процента;
• снижение фондовых индексов - 30 - 50 процентов;
• рост процентных ставок по государственным ценным бумагам (параллельный
сдвиг кривой доходности) - 200 - 350 базисных пунктов;
• рост процентных ставок по корпоративным ценным бумагам (параллельный сдвиг
кривой доходности) - 500 - 1000 базисных пунктов;
• темп прироста стоимости бивалютной корзины - 20 - 30 процентов.
Основные вопросы:
1. Насколько эти сценарии реалистичны?
2. Как часто они реализуются?
3. Каковы потери банков в случае реализации стресс-сценариев?
8
Добавим в сценарии четкость
Умеренный сценарий
•
•
•
•
снижение фондовых индексов – 30%;
рост
процентных ставок
по государственным
ценным бумагам
(параллельный сдвиг кривой доходности) - 200 базисных пунктов;
рост процентных ставок по корпоративным ценным бумагам (параллельный
сдвиг кривой доходности) - 500 базисных пунктов;
темп прироста стоимости бивалютной корзины - 20 %.
Консервативный сценарий
•
•
•
•
снижение фондовых индексов – 50%;
рост
процентных ставок
по государственным
ценным бумагам
(параллельный сдвиг кривой доходности) - 350 базисных пунктов;
рост процентных ставок по корпоративным ценным бумагам (параллельный
сдвиг кривой доходности) - 1000 базисных пунктов;
темп прироста стоимости бивалютной корзины - 30 %.
9
Степень влияние роста ставок определяется дюрацией
портфеля
10
Госбумаги сопоставимы по процентному риску с
корпоративными облигациями
Обесценение портфелей облигаций
Корпоративные
облигации
Евробонды
Гособлигации
Модифицированная дюрация
0.99
3.07
3.66
Умеренный сценарий
процентный риск
валютный риск
4.9%
-4.7%
15.3%
-20.0%
7.3%
Консервативный сценарий
процентный риск
валютный риск
9.9%
0.7%
30.7%
-30.0%
12.8%
1. Гособлигации за счет высокой дюрации самый высокорискованный
инструмент в портфелях банков
2. Евробонды за счет хеджирования валютным риском в кризисных
сценариях могут показать положительную переоценку
3. Обесценение российских корпоративных облигаций примерно равно
изменению ставок
11
Россия – страна регулярного стресса
100
6
2008г.
Индекс 1
90
Индекс 2
5
Украинский
кризис
80
Содбизнесбанк
70
4
60
50
3
40
2
30
20
1
10
06.06.2014
06.01.2014
06.08.2013
06.03.2013
06.10.2012
06.05.2012
06.12.2011
06.07.2011
06.02.2011
06.09.2010
06.04.2010
06.11.2009
06.06.2009
06.01.2009
06.08.2008
06.03.2008
06.10.2007
06.05.2007
06.12.2006
06.07.2006
06.02.2006
06.09.2005
06.04.2005
06.11.2004
06.06.2004
0
06.01.2004
0
Финансовые индикаторы (
1.
2.
3.
4.
5.
6.
(t) ):
Курс ln( USD/RUB )
Курс ln( EUR/RUB )
Индекс –ln( ММВБ )
Индекс – ln( РТС )
Доходность ОФЗ
Доходность корп. обл.
Индекс 2 = Число финансовых
индикаторов, для которых их текущие
значения являются кризисными
относительно некоторой даты в
предыдущих 365 днях
Индекс 1 = (Максимальный рост
финансового индикатора
относительно некоторой даты в
предыдущих 365 днях деленный на
кризисный сценарий)/6
Целиком кризисные сценарии реализуются редко, но по частям достаточно часто!
12
В стрессе все финансовые риски жестко
взаимозависимы
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
Сигма USD/RUB
Libor
7
16
6
14
5
ОФЗ
Спред
12
4
10
2
8
1
6
0
4
2
История кризиса 2008г.
1. 2006-2007гг. рост Libor – процентный риск
2. 2007-2008гг. нарастание кредитных рисков и дефолты
российских корпораций – кредитный риск
крах фондового рынка – фондовый риск
3. 2008-2009гг. государство поддерживает экономику,
рост доходностей ОФЗ – процентный риск
обесценение рубля – валютный риск
01.07.2013
01.07.2012
01.07.2011
01.07.2010
01.07.2009
01.07.2008
01.07.2007
01.07.2006
01.07.2005
01.07.2004
0
01.07.2003
02.07.2013
02.07.2012
02.07.2011
02.07.2010
02.07.2009
02.07.2008
02.07.2007
02.07.2006
02.07.2005
02.07.2004
02.07.2003
3
13
Жирные хвосты на больших временных горизонтах
особенно жирны…
3-х месячные приращения логарифмов доходностей корп
облигаций
Дневные приращения логарифмов доходностей корп
облигаций
110
350
100
300
«Жирный
хвост» из-за
корреляции
процентного и
кредитного
рисков
90
80
250
70
200
60
50
150
40
100
30
20
50
10
0
-0.11
0
-0.06
-0.01
0.04
0.09
-0.50
-0.25
0.00
0.25
0.50
• При прогнозировании процентных ставок на дальние
временные горизонты нельзя пренебрегать корреляцией между
процентным и кредитным рисками.
• VaR портфеля облигаций на горизонте 3 месяца не может быть
посчитан на основе дневного VaR.
14
…а в ситуации кризиса еще и коррелируют
Доходность облигации (i) = Бескупонная доходность ОФЗ (R) + Кредитный спрэд (Z)
R – процентный риск
Z – кредитный риск
•
•
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
d3Ln
Для математического
моделирования стрессовых
сценариев с учетом
корреляции хвостов
распределений используют:
1.4
Z
В стационарном состоянии
рынка кредитные риски не
сильно зависят от
процентного
В кризисной ситуации
возникает сильная
корреляция
Корреляция хвостов распределений приращений спрэда и безрисковой ставки
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
-1.2
1) теорию копула-функций;
2) идеологию смесей
распределений;
3) теорию рекордов (теория
экстремальных значений EVT).
-1.4
-1.0
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
d3lnR
0.2
0.4
0.6
0.8
15
Кредитные рейтинги дают основу для моделирования
кредитных рисков
Ln (PD) по данным Moody’s
Распределение 3х месяченого приращения логарифма кредитного спрэда
Expected Normal
100
70
60
1
50
Aa3
A1
A2
A3
Baa1
Baa2
Baa3
Ba1
Ba2
Ba3
B1
B2
B3
Caa1
Caa2
Caa3
Ca
C
10
40
0.1
30
0.01
•
•
•
Логарифмы вероятностей
дефолтов линейно зависят
от рейтинговых шкал
Ln(Z) – это кредитный
рейтинг эмитента
dLn(Z) на любом
временном горизонте
имеет нормальное
распределение
20
10
0
-1.53
-1.03
-0.53
-0.03
Кредитные риски очень легко
моделировать!
0.47
0.97
16
Приращения безрисковой ставки соответствуют смеси
двух нормальных распределений
3х месячное приращение безрисковой ставки
Expected Normal
160
140
120
100
80
60
40
20
0
-0.97
-0.47
0.03
0.53
p(x) =w*p1(x;Сигма1)+(1-w)*p2(x;Сигма2)
W
Сигма1
Сигма2
0.35
0.29
0.06
Оценки методом максимума правдоподобия
17
Корреляцию хвостов можно описать без копула-функций
на основе смесей распределений
Основная идея:
•
•
dlnZ и p2(x;Сигма2) независимы
dlnZ и p1(x;Сигма2) зависимы
Тогда
dlnR=X1*Y + (a*dlnZ+b+E)*(1-Y),
где
Y - бинарная случайная величина,
принимающая значения 0 и 1 с
вероятностями W и 1-W соответственно,
X1 - случайная величина из
распределения p2(x;Сигма2)
E – нормально распределенная величина
с параметрами (0;Сигма)
a, b - константы
Распределения приращения логарифма безрисковой
ставки R
18
Метод Монте-Карло позволяет получить прогноз
доходностей на середину сентября 2014г.
VaR оценки доходности портфеля корпоративных
облигаций
Доверительная
вероятность
Квантиль
95%
99%
100%
VaR с
VaR без
учетом
учетом
кредитного кредитного
риска
риска
14.07
4.77
2.03
15.72
6.42
2.98
19.69
10.39
• При учете корреляции
кредитного и процентного риска
оценки VaR получаются в разы
больше, чем без учета
корреляций
• Базельский сценарий роста
доходностей на 1000 базисных
пунктов вполне реалистичен
• Он может реализоваться до
октября текущего года
Распределение доходности корпоративных
облигаций на середину сентября 2014г.
Риск позиции в тумане процентного риска
Рыночный риск одной и той же позиции в составе
разных портфелях будет разным!
РР позиции
=
РР портфеля
–
РР портфеля с исключенной позицией
РР не субаддитивен, т.е. иногда может быть, что
РР (Х+Y) > РР(Х) + РР(Y)
19
Экономическая прибыль, как апофеоз риск-менеджмента
Норма риска = РР / Размер позиции
Норма капитала = Н1.0 * Норма риска
Целевая доходность = Ставка фондирования
+Аллокация ОР+ Н1.1 * Норма риска * Целевой
ROE_банк / (1 – норма налога)
ROA= (Доходность – Стоимость фондирования –
Аллокация ОР)*(1- Норма налога)
RAROC = ROA / (H1.0 * Норма риска)
(т.к. EL=0)
EconomicProfit = ROA – Норма риска * ROA_альт. /
Норма риска_альт.
EconomicProfit = ROA – Норма риска * ROA_банк *
Н1.0 * Активы банка / Капитал банка
20
21
Суровый RAROC
RAROC - Risk-adjusted return on capital
RAROC = ROA / Норма капитала
RAROC при ROA=1%
Вероятность выполнить задание на
Портфель
капитал (ROE=20%)
Государственные облигации
0.65
Корпоративные еврооблигации
0.24
Корпоративные облигации
0.26
Средний RAROC Минимум RAROC Максимум RAROC
28.83
12.05
72.73
13.88
4.85
47.06
14.65
5.08
62.74
• Гособлигации с точки зрения регулятивной нагрузки на капитал самые
рентабельные
• Гособлигации позволяют отработать целевое ROE c вероятностью 65%
• Корпоративные облигации с вероятностью около 75% нерентабельны
• Банки будут и дальше сокращать портфели негосударственных
облигаций
Да здравствует регулятивный арбитраж!!!
Акции могут быть безрисковыми…
387-П, увы,
несовершенна 
Если в портфеле есть
инструменты, создающие
короткие позиции по
фондовому риску, то
добавление в
определенных пределах
новой длинной позиции
по акциям будет
сокращать и увеличивать
СФР и ОФР на одну и
туже величину,
т.е. РР новой позиции
будет нулевым.
..и этим надо
пользоваться!
22
Еще раз. Да здравствует регулятивный арбитраж!!!
..а облигации могут прибавлять капитал
387-П, увы,
несовершенна
вдвойне

..аналогично, при
определенной
конфигурации срочной
структуры портфеля
длинные позиции могут
иметь отрицательный
вклад в совокупный
рыночный риск!
Т.е. такая позиция будет
не отнимать, а добавлять
капитал!
..и этим тоже надо
пользоваться
вдвойне!
23
Список героев. Герой может быть и антигероем
Рыночный риск
Эмитент
Краткое наименование
инструмента
Норма
риска
ВТБ Лизинг Финанс
ВТБ Лизинг Финанс-7-об
21
21%
Банк ВТБ
Банк ВТБ-6-боб
21
21%
Росбанк АКБ
Росбанк-10-об
21
21%
РЖД
РЖД-17-об
36
36%
Транснефть АК
Транснефть АК-1-об
36
36%
ФСК ЕЭС
ФСК ЕЭС-12-об
42
42%
Роснефть НК
Роснефть-7-об
48
48%
ХКФ Банк
ХКФБанк-6-об
153
153%
РСГ-Финанс
РСГ-Финанс-1-об
153
153%
ЮТэйр-Финанс
ЮТЭйр-Финанс-12-боб
153
153%
Внешпромбанк
Внешпромбанк-3-боб
153
153%
Совкомбанк ИКБ
Совкомбанк ИКБ-2-об
153
153%
Энел ОГК-5
Энел ОГК-5-18-боб
153
153%
НационалСтандарт КБ
НационалСтандарт КБ-2-боб
155
155%
Кредит Европа Банк
КредитЕвропа-6-боб
155
155%
Теле2-Санкт-Петербург
Теле2-СанктПетербург-1-об
172
172%
Теле2-Санкт-Петербург
Теле2-СанктПетербург-3-об
172
172%
Теле2-Санкт-Петербург
Теле2-СанктПетербург-2-об
172
172%
Дальневосточное МорПар-во
ДВМП-2-боб
172
172%
МТС
МТС-1-боб
178
178%
Восточный Экспресс КБ
ВостЭкспресс-2-об
184
184%
ВТБ Капитал Финанс
ВТБ Капитал Финанс-11-об
197
197%
Бумаги одного и
того же эмитента
могут иметь
диаметрально
противоположные
нормы риска!
24
От высокого до низкого один шаг
Не имея достоверной информации для оценки
РР очень легко ошибиться в оценке РР,
перепутав низкий риск с высоким (норму риска
20% или 200%)
1.
2.
3.
4.
Амортизация погашения
Мониторинг кредитных рейтингов
SPV
Частичные гарантии
По нашим оценкам банки в 2-3% случаев
неправильно считают РР
25
Дешевый риск-менеджмент разорителен.
Причем там, где вы не знаете
Поэтому банк в действительности недополучит около 40 млн руб
..а еще могут быть штрафы со стороны ЦБ и репутационные риски
•Аккуратность в оценке РР позволит банку заработать примерно 0,4% дополнительной прибыли в год от
величины торгового портфеля
•Для среднего банка это эквивалентно всем операционным расходам, аллоцированным на управление
портфелем
26
Спасительный Эфир
Оценка рыночных рисков банков на базе
информационной системы ЭФИР.
EFIR Risk Add-In
WWW.IDEAL
Если размер вашего торгового портфеля
> 54 млн руб,
то приобритение EFIR Risk Add-In будет
рентабельным!
27
28
Алексей БУЗДАЛИН
Заместитель генерального директора | Интерфакс ЦЭА|
Россия, 127006, Москва, 1-я Тверская-Ямская, д. 2 |
Тел.: (+7 495) 647 88 50, (+7 499) 250 38 69, 250 92 81 (доб. 4064)
Моб.: (+7 985) 991 22 38
Факс: (+7 499) 256 25 20
E-mail: [email protected]