2.3. Количественная оценка

2.3.1. Основные подходы к количественной оценке рыночных рисков

2.3.1.1. Количественная оценка рыночных рисков должна осуществляться для определения степени воздействия и потенциального негативного эффекта на финансовые результаты компании и оперативного принятия управленческих решений.

2.3.1.2. Следующие математические подходы для количественной оценки рыночных рисков могут использоваться компаниями вместе или в совокупности в зависимости от целей анализа (также представлено в Таблице 2.9 в Приложении 2 к настоящей методологии):

• Анализ чувствительности (или анализ «что, если») показывает диапазон возможных значений, которые могут принимать финансовые показатели, при изменении рыночного параметра в рамках заданного диапазона (например, изменение величины денежного потока при изменении курса иностранной валюты на 10%) при зафиксированных прочих рыночных переменных. Анализ чувствительности является частным случаем сценарного анализа;
• Сценарный анализ показывает изменения ключевых финансовых показателей в случае реализации определенного сценария – определенных величин рыночных параметров (например, базовый сценарий значения денежного потока в случае «бюджетного» курса иностранной валюты или критического значения рыночного параметра, п. 2.3.2.1. настоящей методологии);
• Симуляционный анализ – смоделированный, в т. ч. с помощью программных средств, перебор исходов рыночных параметров и расчет ключевых финансовых показателей.

2.3.1.3. На практике могут использоваться все вышеперечисленные подходы:

• аналитические подходы (анализ чувствительности и сценарный анализ) позволяют рассчитать точное значение оцениваемого финансового показателя и используются для определения критических значений рыночных параметров;
• симуляционный анализ комплементарен аналитическому подходу, так как позволяет осуществить статистическую оценку и используется для повышения точности оценки эффекта от негативного изменения рыночных показателей и подбора наиболее эффективных методов и инструментов управления рыночными рисками.

2.3.1.4. Все методы, используемые для оценки рыночных рисков, и параметры моделей количественной оценки должны быть согласованы и отражены в регламентирующем документе (например, в методологии оценки рыночных рисков, подробнее в разделе 1 настоящей методологии).

2.3.1.5. Оценку риска необходимо осуществлять на коротком (в пределах 1-3 месяцев), среднем (от 3 месяцев до 1 года) и длинном горизонте (1 год и далее). Количественная оценка рисков на различных горизонтах отвечает различным целям:

• количественная оценка на коротком горизонте позволяет идентифицировать риски разрыва ликвидности в результате реализации рыночного риска и оперативно управлять транзакционным риском;
• количественная оценка на среднем и длинном горизонте необходима для понимания волатильности финансовых результатов компании, планирования деятельности компании, включая принятие решений о долгосрочном привлечении денежных средств, инвестициях и т. д. и позволяет управлять как транзакционным риском, так риском изменения курсовых разниц, трансляционным и риском чистой инвестиции.

2.3.1.6. Частота количественной оценки рыночных рисков варьируется от еженедельной оценки до ежеквартальной, в редких случаях осуществляется оценка на полугодовой и годовой основе. Частота количественной оценки зависит от материальности рыночных рисков и волатильности рыночных факторов риска.

2.3.1.7. Для осуществления анализа чувствительности, сценарного анализа и симуляционного анализа необходимо построение модели. Модель оценки рыночных рисков – инструмент расчета величины риска и его влияния на финансовую отчетность и ключевые показатели деятельности компании, структура модели соответствует структуре финансовых отчетов компании. Количественная оценка риска позволяет принять решение о применении мер по управлению рисками.

2.3.1.8. При использовании нескольких подходов к количественной оценке следует использовать единую модель, которая может сочетать в себе различные типы количественного анализа.

2.3.1.9. Порядок процесса построения модели для осуществления сценарного анализа или анализа чувствительности состоит из следующих последовательных этапов:

1. Расчет чистой открытой позиции.
2. Определение рассматриваемых сценариев изменения рыночных параметров.
3. Расчет величины риска путем применения значения / изменения значения рыночного параметра к открытой позиции по соответствующему рыночному риску.

2.3.1.10. Порядок процесса симуляционного моделирования состоит из следующих последовательных этапов:

1. Расчет чистой открытой позиции.
2. Расчет величины риска, включающий в себя:
3. Моделирование рыночных переменных;
4. Расчет величины риска до осуществления мер по управлению риском;
5. Расчет остаточного риска после осуществления мер по управлению риском.

2.3.2. Подходы к построению модели для проведения сценарного анализа и анализа чувствительности

2.3.2.1. Существует два основных подхода к выбору сценариев для проведения сценарного анализа и анализа чувствительности – исторический и предполагаемый.

1. Исторические сценарии соответствуют значениям, которые рыночные переменные принимали в прошлом (соответствующие каким-либо событиям на рынке – финансовый кризис в 2007-2008 гг., падение стоимости нефти в 2014 и т. д.).
2. Предполагаемые (гипотетические) сценарии выражают предполагаемые значения рыночных переменных, которые потенциально могут вызвать значительные финансовые потери (рассмотрение таких сценариев также называют стресс-тестированием).
3. Также в качестве сценариев могут быть использованы ожидаемые и консервативные прогнозы макроэкономических факторов, публикуемые Министерством экономического развития РФ.

2.3.3. Подходы к построению модели для проведения симуляционного анализа

2.3.3.1. Для моделирования рыночных переменных необходима загрузка исторических (и текущих) рыночных данных из открытых источников.

2.3.3.2. Моделирование рыночных переменных риска и расчет величины риска может осуществляться с использованием двух методов (также представлено в Таблице 2.10 в Приложении 2 к настоящей методологии):

• Симуляция методом Монте-Карло;
• Историческая симуляция.

2.3.3.3. Метод Монте-Карло – это генерация большого количества случайных значений из заранее определенного вероятностного распределения рыночного параметра. Симуляция методом Монте-Карло позволяет оценить вероятностную оценку рыночного риска, в том числе учесть значения, которые рыночные параметры не принимали ранее.

2.3.3.4. Историческая симуляция — это генерация выборки значений рыночного параметра из исторических значений. Ключевая концепция метода и отличие от симуляции методом Монте-Карло состоит в предположении, что в будущем рыночный параметр (относительное изменение рыночного параметра) будет принимать исторические значения. Такой подход не позволяет учесть значения, которые рыночный параметр не принимал на рассматриваемом горизонте, т. е. ситуации форс-мажора на финансовом рынке.

2.3.3.5. Для осуществления симуляции Монте-Карло необходимо:

1. Подобрать распределение теоретического изменения рыночного параметра. Для проверки соответствия теоретического распределения эмпирическому (фактические значения рыночного параметра) могут использоваться следующие критерии:
   • AIC (Информационный критерий Акаике);
   • BIC (Байесовский информационный критерий);
   • Критерий Колмогорова-Смирнова.
2. Смоделировать значения рыночного параметра на прогнозный период на основании подобранного распределения.
3. Получить распределение величины рыночного риска на основании величины чистой открытой позиции и смоделированного рыночного параметра методом Монте-Карло: осуществить расчет нескольких тысяч сценариев величины денежного потока (например, 10 тысяч сценариев).

2.3.3.6. Для осуществления исторической симуляции необходимо:

1. Сформировать набор исторических значений рыночной переменной.
2. Рассчитать набор значений денежного потока на основании величины чистой открытой позиции и значениях рыночных данных.

2.3.3.7. Для интерпретации результатов, полученных при помощи перечисленных методов, используются следующие метрики оценки риска:

• Величина под риском VaR (Value at Risk) или применительно к денежному потоку CFaR (Cash Flow at Risk). Для расчета значения из полученного распределения смоделированных сценариев денежного потока берется перцентиль, соответствующий заданному уровню значимости. Например, значение месячного CFaR (5%), равное +1 миллиону рублей, означает, что с вероятностью 5% величина положительного денежного потока в рублевом эквиваленте на горизонте 1 месяца не превысит величину в 1 миллион рублей;
• Величина ожидаемых потерь ES (Expected Shortfall или Expected Tail Loss). Является средней величиной денежного потока в случае, если денежный поток «пробьет» значение денежного потока под риском, соответствующего заданному уровню значимости. Например, значение месячного CFaR (5%) равно +1 миллиону рублей, значение месячного ES (5%), равное +200 тысяч рублей, означает, что с вероятностью 5% денежный поток составит +200 тысяч рублей;
• Статистические метрики полученного распределения: математическое ожидание (интерпретируется как средняя ожидаемая величина денежного потока) и стандартное отклонение или дисперсия (интерпретируется как риск изменения денежного потока).

2.3.3.8. Доверительный интервал для расчета риск-метрик VaR и ES определяется риск-аппетитом компании: если на уровне компании определен уровень значимости (материальности) как 5% или более консервативно 1%, то риск-метрики рассчитываются на соответствующем доверительном интервале.

2.3.3.9. После определения величины текущего рыночного риска возможно применение различных мер по управлению рыночным риском и расчет остаточного рыночного риска с учетом их применения. Остаточный риск – интерпретация результатов моделирования, в реальности может реализоваться сценарий из «хвоста» распределения (критические потери, вероятность низкая). Компания должна понимать конъюнктуру своего рынка и учитывать сценарии из «хвоста» распределения при принятии управленческих решений.

2.3.3.10. Необходимо регулярно проводить оценку качества модели – бэк-тестирование. Проверка проводится на исторических данных и позволяет определить, насколько близки результаты ее работы к фактическим данным. Тестирование качества модели должно соотноситься с частотой актуализации количественной оценки рисков. Например, при осуществлении количественной оценки на ежемесячной основе тестирование может проводиться на полугодовой или годовой основе.

2.3.4. Учет взаимосвязи между рыночными рисками

2.3.4.1. Для корректной комплексной оценки рыночных рисков необходимо учитывать наличие корреляции между рыночными факторами, которые вызывают волатильность денежных потоков в компании. Взаимосвязь между рисками может появляться в следующих ситуациях:

• Денежный поток подвержен сразу нескольким различным видам рыночных рисков. Например:
  • денежный поток от реализации продукции, цена на которую определяется на основании рыночного индекса в иностранной валюте по отношению к базовой валюте компании (товарный и валютный риски);
  • денежный поток от оплаты процентов по займу, ставка по которому определяется на основании плавающей рыночной ставки в иностранной валюте по отношению к базовой валюте компании (процентный и валютный риски).

Волатильность денежного потока в данном случае зависит от характера и силы корреляционной взаимосвязи между рыночными переменными , соответствующими рискам, которым подвержены данные потоки.

Если наблюдается обратная взаимосвязь, то чем ближе коэффициент корреляции к -1, тем ниже волатильность потока (например, рост курса иностранной валюты по отношению к базовой компенсируется падением цены на сырьевой товар, номинированной в этой же иностранной валюте).

Если наблюдается прямая корреляционная зависимость, то при приближении коэффициента корреляции к 1 может наблюдаться рост волатильности денежного потока (например, рост плавающей процентной ставки может усилить эффект от роста иностранной валюты по отношению к базовой в момент выплаты такого обязательства в иностранной валюте).

• Различные денежные потоки, каждый из который подвержен различному риску. Например:
  • денежный поток от реализации продукции в базовой валюте компании (товарный риск) и денежный поток от оплаты расходов в валюте, отличной от базовой валюты компании (валютный риск);
  • денежный поток от реализации услуг в валюте, отличной от базовой валюты компании (валютный риск), и денежный поток от оплаты процентов по займу под плавающую процентную ставку в базовой валюте компании (процентный риск).

Учет взаимосвязи рисков в данном случае осложнен тем, что объемы денежных потоков могут существенно различаться между собой, наряду с различием порядка значений различных рыночных факторов (например, абсолютные значения валютного курса цены товара). В результате сопоставления определенных объемов денежных потоков может наблюдаться эффект увеличения или снижения волатильности денежных потоков.

Наличие данного типа взаимосвязи между рыночными рисками, которым подвержены денежные потоки компании, не должно восприниматься как отсутствие необходимости в управлении соответствующими рыночными рисками.

2.3.4.2. Учет взаимосвязи между рыночными рисками при количественной оценке риска в будущих периодах производится путем совместного моделирования будущих значений рыночных факторов, имеющих корреляционные взаимосвязи. Технически учет взаимосвязи между рисками может производиться при помощи следующих инструментов:

• регрессионных моделей (построение регрессионной модели зависимости одного рыночного фактора от другого на исторических данных и дальнейшее использование параметров модели на будущих данных) и / или;
• копул (функций, позволяющих моделировать будущие значения зависимых рыночных факторов не как отдельные одномерные распределения, а как совместное распределение по всем факторам) и / или;
• разложения Холецкого (разложения корреляционной матрицы зависимых рыночных факторов на две (множители Холецкого) и использования их для вычисления коррелирующих рыночных факторов в будущем).

Наиболее точные результаты дают расчеты с помощью копул-функций и разложения Холецкого, построение регрессионной модели является менее точным, но более простым в реализации способом.

Ключевые выводы

• Компания должна идентифицировать и количественно оценивать все рыночные риски: транзакционные и балансовые.
• Совет директоров, исполнительный и функциональный менеджмент должен иметь быстрый доступ к точной информации о величине рыночного риска, связанного с каждым из видов деятельности компании группы, для контроля соблюдения принятой стратегии.
• Для количественной оценки рыночных рисков необходимо осуществить следующие последовательные действия:
  • Сбор и расчет чистой открытой позиции
  • Расчет величины под риском. Рекомендуется применение симуляции методом Монте-Карло с помощью специализированных инструментов
  • Расчет величины остаточного риска с учетом мер по управлению рисками, рассматриваемых в рамках вариантов стратегии управления рыночными рисками.
• Рекомендуется осуществлять количественную оценку рыночных рисков не реже, чем на ежемесячной основе.
• Необходимо осуществлять регулярное бэк-тестирование качества вероятностной модели на исторических данных.
• Необходимо осуществлять регулярное стресс-тестирование и пересматривать возможное критические значения рыночных параметров.
• Для сбора открытой позиции должен быть определен и согласован формат и регулярность предоставления данных, своевременность оповещения ответственными работниками о заключении новых договоров и инструментов, являющихся потенциальными источниками рыночных рисков, а также наличие замещающих работников для обеспечения непрерывности процесса сбора данных для идентификации рисков и расчета открытой позиции.
• Для целей снижения трудоемкости процесса сбора открытой позиции компании могут использовать различные инструменты автоматизации, например консолидацию и предобработку исходных данных (выгрузки из внутренних систем или планы в формате Excel-таблиц) в специализированном программном обеспечении или использование базового функционала систем класса TMS (Treasury Management System, система управления казначейскими операциями) или казначейских блоков в ERP (Enterprise Resource Planning, система планирования и учета операций предприятия) системах.