Эффективное управление рыночными рисками: все от 387-П до Базеля III

Дополнительно к этой величине рыночные риски проявляются в виде балансового процентного риска, что актуально даже для тех банков, которые не работают с ценными бумагами. В ситуации высокой волатильности процентных ставок по кредитным и депозитным операциям на фоне сокращения процентных спрэдов любой банк легко может стать убыточным.

Требования банковских регуляторов в контексте управления рыночными рисками становятся все более изощренными, что в частности выражается в планируемом внедрении в России стандартов Базеля II, в то время как банковские системы развитых стран мира готовятся к переходу на новые стандарты Базеля III.
Для соответствия стандартам мировой практики риск-менеджмента банкам необходимо использовать специфические и весьма сложные методы управления рыночными рисками, описанию которых посвящен данный семинар.

В процессе курса обучения слушатели познакомятся со стандартами мировой практики управления рыночными рисками в банках. Под рыночными рисками понимается риски зависимости финансового результата банка от колебания рыночных индикаторов (курсы валют, процентные ставки, котировки акций). В ходе семинара будет уделено внимание всем основным методам оценки и управления рыночными рисками: различным модификациям gap-анализа и моделям мэппинга потока платежей, VaR моделям (дисперсионно-ковариационный подход, историческое моделирование, моделирование методом Монте-Карло).

Также в ходе семинара будет освещено использования результатов оценки рисков в целях определения лимитов и анализа инвестиционной привлекательности позиций. Особое внимание будет уделено соответствию моделей требованиям регуляторов (требования ЦБ РФ и рекомендации Базельского Комитета).

Курс сопровождается рассмотрением большого числа практических примеров и решением задач по оценке процентных рисков.

В основе курса лежит практика преподавания соответствующей дисциплины в Бизнес школе Университета Стэнфорда.

Всем участникам семинара будет предоставлен раздаточный материал (более 200 страниц), сопровождающий курс обучения.

Содержание мероприятия:

1. Gap переоценки (repricinggap):
   
• Влияние изменения процентных ставок на чистый процентный доход банка. Концепция gap-анализа.
• Операции чувствительные к изменению процентных ставок.
• Влияние gap на капитал, gap-коэффициенты (GapRatio). Gap скорректированный на срочность операций (maturity-adjusted gap).
• Маргинальный и коммулятивный gap.
• Дюрация чистого процентного дохода и взвешенный коммулятивный gap (weighted cumulative gap).
• Чувствительность дохода к траектории изменения процентных ставок.
• Ограничения простейшей модели gap-анализа.
• Случай несогласованного изменения процентных ставок: стандартизированный gap (standardized gap).
• Влияние изменения ставок на остатки средств до востребования.
• Влияние ставок на изменение структуры баланса.
• Временная структура процентных ставок. Форвардные ставки.
2. Модель gap дюрации (duration gap model):
   
• Рыночная переоценка операций (mark-to-market accounting).
• Дюрация Макалея (Macauley duration), как взвешенная срочность операций.
• Дюрация, как индикатор чувствительности к изменению процентных ставок.
• Модифицированная дюрация (modified duration).
• Левераж (leverage).
• Gap дюрации, скорректированный на левераж.
• Свойства дюрации. Оценка gap дюрации.
• Принцип иммунизации как способ защиты от процентных рисков.
• Проблемы модели gap дюрации.
• Нелинейная зависимость переоценки от изменения процентных ставок.
• Коэффициент выпуклости и gap выпуклости (convexity gap).
• Несинхронность в изменении ставок по активным и пассивным операциям.
• Бетта gap дюрации (beta duration gap).
• Непараллельный сдвиг кривой процентных ставок и бетта-дюрация для непрерыного дисконтирования.
• Свойства выпуклости потока платежей.
• Модифицированная выпуклость (modified convexity).
• Иммунизация на основе gap выпуклости.
3. Модели мэппинга потока платежей (cash-flowmapping):
   
• Цель мэппинга потока платежей и временная структура.
• Выбор «узлов» временной структуры процентных ставок.
• Мэппинг, основанный на интервалах срочности.
• Мэппинг основанный на интервалах дюрации (duration intervals method). Мэппинг основанный на модифицированном методе остаточной срочности (modified residual life method). Метод Базельского комитета.
• Сценарии изменения процентных ставок.
• Проблемы методологии Базельского Комитета.
• Представление операций в виде комбинации операций стандартной срочности.
• Метод группировки активов/пассивов по срочности (clumping).
• Группировка по волатильности (идеология RiskMetrics).
• Оценка кривой доходности бескупонных облигаций (bootstrapping method).
4. Дисперсионно-ковариационный подход (variance-covariance approach):
   
• VaR основанная на предположении нормального распределения доходностей.
• Доверительный уровень (confidence level).
• Временной горизонт.
• Связь показателей VaR для разных временных горизонтов, проблема автокорреляции.
• Чувствительность портфеля к факторам риска. Портфельный VaR.
• Дельта-нормальный (delta-normal) и базово-нормальный (asset-normal) подходы.
• Мэппинг риск-позиции.
• Мэппинг облигаций в иностранных валютах.
• Мэппинг форвардных сделок. Мэппинг биржевой позиции.
• Мэппинг облигаций.
• Основные достоинства и недостатки дисперсионно-ковариационного подхода.
• Гипотеза о нормальном распределении доходностей.
• Независимость приращений доходностей.
• Стабильность ковариационной матрицы.
• Линейность зависимости от факторов риска.
5. Модели оценки волатильности (volatility estimation models):
   
• Историческая волатильность. Простое скользящее среднее (simple moving averages).
• Экспоненциальное скользящее среднее (exponential moving averages), рекуррентное оценивание волатильности.
• Условные и безусловные оценки волатильности.
• Предсказанная волатильность: GARCH модели.
• Экспоненциальный GARCH (EGARCH).
• Ассиметричный GARCH (АGARCH).
• Интегральный GARCH (IGARCH).
• Вмененная волатильность (implied volatility).
• Оценивание ковариаций и корреляций.
6. Имитационные модели (simulationmodels):
   
• Историческая имитация (historical simulations). ,
• VaR отдельной позиции методом исторической имитации.
• Оценка портфельного VaR. Сравнение исторической имитации и дисперсионно-ковариационного метода.
• Достоинства и недостатки имитационного подхода.
• Гибридный подход. Bootstrapping.
• Фильтрация исторической имитации (filtered historical simulations).
• Метод Монте-Карло (Monte Carlo simulations).
• Оценка VaR отдельной позиции методом Монте-Карло.
• Оценка портфельного VaR.
• Стресс-тестирование (stress testing).
7. Развитие VaR моделей, бэктестинг (backtesting techniques):
   
• Альтернативы бэктестингу в VaR модели.
• Тест основанный на безусловном покрытии (unconditional coverage test).
• Тест основанный на условном покрытии (conditional coverage test).
• Тест основанный на функции потерь (Lopez test).
• Тесты, основанные на общем распределении.
• Бэктестинг VaR моделей в соответствии с рекомендациями Базельского комитета (Basel Committee).
8. VaR модели: выводы, приложения и ограничения:
   
• Общий обзор различных моделей.
• Приложения VaR моделей.
• Сравнение моделей для оценки разных рисков.
• Определение лимитов принятия риска (risk taking limits).
• Построение скорректированных с учетом риска показателей эффективности (risk-adjusted performance measures).
• Две основные проблемы VaR моделей.
• Размер потерь.
• Отсутствие субаддитивности (non-subadditivity).
• Альтернативные меры риска: Expected Shortfall (ES).
• Теория экстремальных потерь (extreme value theory).
9. Российская регулятивная практика оценки рыночных рисков в соответствии с Положением ЦБ РФ №387-П. Возможности регулятивного арбитража (regulatory arbitrage):
   
• Подходы к оценке рыночных рисков в контексте значимости их влияния на деятельность банков.
• Структура рыночного риска для рынка инструментов российских эмитентов.
• Сопоставительный анализ рискованности основных категорий торгуемых бумаг.
• Оценка рентабельности операций на рынке ценных бумаг. Аллокация операционных расходов банка на операции с портфелем ценных бумаг.
• Целевой ROE банка, как основа для оценки инвестиционной привлекательности финансовых инструментов.
• Показатели RAROC и Economic Profit для позиций в торговом портфеле.
• Сопоставительный анализ финансовых инструментов с учетом из рисков.
• Отсутствие субаддитивности регулятивного рыночного риска.
• Открытие позиций с отрицательным риском (регулятивный арбитраж).
• Влияние ошибок в оценке рыночного риска на общую рентабельность банка.
• «Подводные камни» Положения 387-П. Автоматизация расчета рыночного риска для торгового портфеля.
• Особенности оценки рыночного риска для производных финансовых инструментов.