CC BY
18
ПЕРЕОЦЕНКА ТРАДИЦИОННОГО РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА
А. С. АЛЕКСАНДРОВ
Е. Л. ГОХБЕРГ
Финансовая академия
при Правительстве Российской Федерации
Раньше я всегда спал спокойно, зная, что у меня есть УаЯ1 Все финансовые институты, осуществляющие спекулятивную и инвестиционную деятельность на финансовых рынках, подвержены влиянию множества рисков, среди которых одним из важнейших является рыночный. Этот риск характеризуется величиной возможных изменений в стоимости рыночных позиций. Факторы рыночного риска весьма разнообразны и включают в себя такие показатели, как процентные ставки, стоимость активов, валютные курсы и цены на товары. В последние годы практика работы банков с производными финансовыми инструментами особенно ярко показала значимость этого ключевого вида риска.
Такие предпосылки, как появление новых типов рынков, их растущая волатильность наряду со всеобщей либерализацией деятельности финансовых институтов, повсеместным стремлением к секьюритизации способствовали нарастающей неопределенности в экономической среде, что сделало рыночный риск ключевой проблемой финансовых институтов. Долгое время к управлению рисками относились довольно небрежно, что объяснялось растущими показателями глобальной экономики, большими прибылями, которые могли иметь банки, занимаясь инвестиционными и спекулятивными операциями. Однако с началом резких колебаний на рынках, сопровождающихся ростом недоверия к финансовой системе в целом, риск-менеджмент выходит на передовые позиции и является ключом к выживанию. Финансисты начинают терять деньги, вместо того чтобы их зарабатывать, и это вынуждает их уделять внимание не росту своих прибылей, а сокращению убытков, для чего, по сути, и существует риск-менеджмент.
Основой управления рисками в финансовых институтах являются сложные математические и
1 Алан Bum, Credit Suisse First Boston, 2004.
эконометрические модели. К разработке собственных методик банки были вынуждены приступить, когда осознали свою полную беззащитность и неприспособленность к резким внезапным колебаниям финансовых рынков.
Это случилось 19 октября 1987г. В этот день, названный впоследствии «черным понедельником», без каких-либо объективных причин фондовые индексы США потеряли рекордное количество пунктов. Несмотря на то, что после этого индексы быстро восстановились и на фондовых рынках стали преобладать бычьи настроения, финансисты стали понимать, что им необходима некая методика управления рисками, которая позволила бы им отделить повседневные незначительные рыночные риски от фундаментальных рисков, которые могут привести к кризисным явлениям. Для этого требовались принципиально новые подходы к оценке рисков и управлению ими. В этих целях во многих банках были созданы специальные команды математиков, квантов.
В начале 1990-хгг. уже существовало несколько схожих методик, которые активно использовались многими банковскими группами, такими, как Bankers Trust. Ни одна из этих методик не была унифицированной, не имела собственного названия и утвержденных стандартов расчета. В 1994 г. один из крупнейших банков США J. P. Morgan официально опубликовал созданную им методику, которая получила название Value at Risk (VaR). Разработчиком было подразделение J. P. Morgan RiskMetrics.
VaR с определенной долей вероятности показывает максимальный потенциально возможный объем потерь в стоимости открытых позиций, основываясь на данных об их колебаниях и во-латильности рынка за определенный период. Как любая математическая модель, VaR имеет свои характеристики: доверительный интервал, временной горизонт и метод расчета. Доверительный интервал представляет собой вероятность, с
которой возможные убытки не будут превышать величину VaR. Временной горизонт определяет срок, на который делается прогноз. Как правило, VaR рассчитывается с доверительным интервалом 95—99 % на период до 10 дней.
Наиболее оптимальным методом является модель вариации-ковариации, разработанная RiskMetrics, который основывается на предположении, что стоимость портфеля следует за изменениями факторов рыночного риска. RiskMetrics проводит расчеты, основываясь на опубликованной информации о волатильности и корреляции. Это эффективная методика, которая не требует много времени. В то же время этот подход не предназначен для оценки опционов и предполагает, что степень корреляции не меняется со временем, что является существенным ограничением. Более того, ковариационные матрицы могут быть использованы лишь в случае, если на изменения волатильности и корреляции наложены очень сильные ограничения, а маловероятные события (fat tails) и вовсе не принимаются во внимание. Другим недостатком является невозможность применения метода для анализа чувствительности и определения интервалауверенности.
Другим методом является симуляция Монте-Карло. Метод заключается в том, что последовательно проводятся случайные испытания, которые определяют рыночные цены и генерируют возможные варианты стоимости портфеля на определенный временной период. Модель можно применять для любых изменений в факторах риска в каждом сценарии развития событий и таким образом получать более точные значения средних величин, хотя это и создает определенные трудности при вычислении, особенно в сложных портфелях. Суть модели состоит в использовании группы нормально распределенных случайных чисел, рассматриваемых для определения всех возможных путей изменения факторов риска, изучая много различных сценариев для переоценки портфеля. Недостатком является меньшая эффективность в оценке стандартного отклонения.
Риск-менеджеры традиционно используют методы, основанные на исторических данных, ежедневно отслеживая прибыль и убытки портфеля и применяя данные об изменениях цен для расчета будущих значений VaR. Это относительно простая процедура, но она неприменима в случае, если доли активов в портфеле меняются, атакже сложнее определить факторы риска. Главная слабость метода заключается в том, что исторические данные не всегда полноценно отражают все черты, присущие рынкам. К примеру, данные 2009 г. и данные двухгодичной давности не поддаются никакому
сравнению. С одной стороны, метод учитывает все рыночные риски, так как он основан на реальных данных, а с другой — не работает на длинных временных горизонтах. Подход может быть применим наиболее эффективно тогда, когда на рынках не наблюдается существенных колебаний. Он не принимает во внимание ни поведения рынков в кризисные периоды, ни ситуации, когда активы не могут быть достаточно быстро захеджированы или ликвидированы.
Метод VaR также стал известен как методика 415, так как отчет по данному показателю должен был лежать на столе управляющего J. P. Morgan не позднее 16:15 каждого рабочего дня, сразу же после закрытия торговых сессий на американских площадках. Широкое распространение метод получил во многом благодаря деятельности RiskMetrics. Подразделение позднее отделилось от J. P. Morgan и стало самостоятельно оказывать консультационные услуги другим банкам, которые пожелали взять на вооружение VaR. Другой предпосылкой популярности VaR была простота конвертации его результатов для топ-менеджеров банков, которые недостаточно глубоко разбирались в математической составляющей модели. Отчет по VaR позволял отобразить все потенциальные риски банка буквально на одной печатной странице и, что более важно, в конкретных денежных величинах. VaR на протяжении некоторого времени считали поистине спасительной методикой, поскольку он очень хорошо работал в период роста рынка или его несущественных колебаний. Менеджеры получили настоящее чувство уверенности в завтрашнем дне и полного контроля над принимаемыми на себя рыночными рисками.
Главный дефект VaR заключается в том, что он неработает тогда, когда нужен больше всего: когдарынкираспадаются на части2
Позднее применимость VaR вышла далеко за пределы внутренних отчетов в банках. Показатель стал публиковаться в финансовой отчетности и таким образом стал неотъемлемой частью повседневной деятельности риск-менеджмента. В 1997 г. американский регулятор фондовых бирж Securities and Exchange Commission (SEC) издал акт об обязательности раскрытия в финансовой отчетности информации о позициях компании по производным финансовым инструментам. И единственным подходящим индикатором был VaR.
Довольно скоро эффективность VaR была подвергнута проверке. Нестабильность экономик России и стран Азии в 1998 г. спровоцировала турбулентность на мировых финансовых рынках,
2 Economist, «Agianthedge fund; Deutsche Bank», 2004.
что привело к повышению волатильности. К этому моменту ключевые игроки основывали свою рыночную стратегию на VaR. Однако оказалось, что в условиях нестабильности VaR далеко не так эффективен, как всем хотелось бы. Реальные убытки значительно превысили прогнозируемые значения VaR.
Апогеем развития кризиса стало банкротство крупнейшего хедж-фонда Long Term Capital Management осенью 1998 г., возглавляемого самыми выдающимися математиками в области финансовых инструментов, но даже они не смогли осознать главную опасность применения VaR в инвестиционно-спекулятивной деятельности.
Эта угроза заключается в том, что VaR обеспечивает ложное чувство уверенности, поскольку предоставляет удобное ограниченное значение максимально возможных убытков, хотя в действительности он пригоден для использования только в условиях спокойных рынков. Модель предполагает, что биржевые крахи происходят редко, что дает финансистам оправдание, для того чтобы брать на себя больше риска. Даже Тил Галдиман, один из архитекторов VaR, признал, что способность измерить все риски и, следовательно, управлять ими, является не более, чем иллюзией. Расчеты VaR сфокусированы на возможных убытках только в течение краткосрочного периода и не принимают во внимание экстремальных рыночных условий, когда корреляция или волатильность резко меняются, т. е. все предположения могут оказаться бессмысленными в условиях кризиса. Значения ко-вариаций постоянно меняются, а рыночные цены могут колебаться в произвольном направлении и с большим размахом. Как следствие, исторические данные не могут служить ориентиром для предсказания будущих потенциальных убытков.
Однако финансисты довольно быстро поняли, что модель слишком оптимистична, поскольку беспощадная корреляция поведения всех участников рынка не оставила LTCM ни единого шанса — безболезненный выход из позиций был попросту невозможен, поскольку все пытались сбросить активы одновременно. Помимо того, VaR основан на негласном предположении, что банки всегда могут ликвидировать свои позиции без потерь: он не принимает во внимание риск ликвидности. Более того, как только стало известно о проблемах LTCM, банки стали играть против фонда, ослабляя и разоряя его.
Удивительным оказалось то, что несмотря на кажущуюся очевидной непригодность VaR в таких условиях, применение этого метода не было приостановлено. Между многими специалистами проводились дискуссии относительно неприспо-
собленности модели к работе в период повышенной волатильности. Но в итоге превалирующим стало мнение, что ключевую роль в падении ЬТСМ сыграл человеческий фактор. Фактически было заявлено, что в умелых руках использование VaR не усугубило бы финансовые проблемы хедж-фонда. Парадоксально, но в результате VaR обрел даже большую популярность, чем имел до осени 1998 г.
Коллапс ЬТСМ стал считаться своего рода «идеальным штормом», в условиях которого расчеты VaR провалились в своей попытке предсказать убытки. В качестве средства предотвращения подобных убытков стали использоваться такие методы риск-менеджмента, как стресс-тестинг и анализ кризисных сценариев — единственные подходы, которые могли компенсировать существенные недостатки VaR. Необходимо понимать масштабы убытков, которые могут быть получены во время экстремальных событий на рынке. Именно для этого и используется стресс-тестинг. Моделирование кризисных ситуаций делает VaR более приближенным к действительности. Однако это не дает реалистичного представления о вероятности и частоте убытков в условиях существенных колебаний рынка. Регулирующие органы считают стресс-тестинг обязательной составляющей VaR.
Еще одной процедурой, которая призвана увеличить эффективность VaR, является бэк-тес-тинг. Основываясь на исторических данных за определенный период времени, метод сравнивает реальную прибыль и убытки с прогнозируемым VaR и показывает, насколько качественно проводится риск менеджмент. Регулирующие органы обязывают банки применять бэк-тестинг, и в случае чрезмерных убытков банки должны увеличить резервный капитал.
После того, как лопнул пузырь, вызванный спекулятивным спросом на акции Интернет-компаний, опасения критиков VaR подтвердились. Финансовые институты вложили слишком много в многообещающий сегмент высокотехнологичных компаний, что вызвало формирование пузыря. Когда пузырь лопнул, многие компании понесли убытки, так как взяли на себя слишком много риска, не посчитав нужным его захеджировать. УаК точно так же, как раньше не смог помочь отделам риск-менеджмента предугадать такой ход развития событий. Когда же кризис начался, УаК оказался не приспособленным к условиям всеобщего спада и паники на рынке.
Однако после доткомов VaR продолжал использоваться риск-менеджерами как основная методика работы с рыночными рисками. В 2004г. на заседании Базельского комитета был утвержден свод рекомендаций Базель 2, в котором члены комитета
рекомендовали VaR как основной метод для оценки рыночного риска коммерческого банка. Получив поддержку, по статусу близкую к законодательной, VaR стал самой распространенной методикой риск-менеджмента среди банков. Однако у VaR всегда были и остаются критики, которые предостерегают банки от абсолютного доверия показателю. Основным критиком VaR является Нассим Николас Талеб, математик, ставший известным благодаря своему прогнозу финансового кризиса в 2007 г. Талеб долгое время выступает против того, чтобы пользователи VaR слепо полагались на методику, исключая возможности ее сбоя. Примечательно, что несмотря на сильную аргументацию, к ученому прислушались очень немногие. Сам Талеб является владельцем собственного хедж-фонда и заявляет, что деньги он заработал только 3 раза за время его существования, и все 3 раза во время кризисов. Доходность фонда Талеба в октябре 2008 г. составила более 100%.
Помимо своей привлекательности для топ-менеджмента банка по причине простоты восприятия VaR также дает некоторые возможности для манипуляции в интересах менеджеров. В последние годы популярной практикой в банках стала оплата менеджеров по результатам работы загод. Для руководства банка основным критерием качества работы топ-менеджмента является выполнение ими плана развития банка, особенно это касается размера полученной банком прибыли. Но еще более важно то, что при одинаковой полученной прибыли лучшим менеджером будет признан тот, кто достиг таких показателей при меньшем уровне риска. Таким образом, основным ориентиром для менеджера является улучшение собственного показателя риск-доходности. Менеджеры, занимающиеся инвестиционно-спекулятивными операциями, начали использовать для этой цели не что иное, как VaR. VaR является мерой рыночного риска. Если прибыль растет, a VaR не меняется, то менеджер номинально лучше выполняет свою работу. VaR по своей природе разработан таким образом, что существуют некоторые события, которые он не учитывает как рисковые в силу слишком маленькой вероятности их выступления. Эта вероятность находится за пределами доверительного интервала VaR. Это дает возможность заключать некоторые типы контрактов, которые никакие отразятся на VaR, но позволят получать определенную прибыль.
Основным таким контрактом стал кредитный дефолтный своп (CDS). Прибыль по CDS не является существенной, а вероятность наступления дефолта до финансового кризиса считалась практически нулевой. Эти предпосылки привели к росту рынка CDS, который к началу кризиса
оценивался десятками триллионов долларов. Также для целей манипуляции с VaR использовались другие производные финансовые инструменты, в частности — опционы пут. Обязательства по CDS стали причиной колоссальных убытков некоторых финансовых институтов в период финансового кризиса. В качестве примера можно привести колоссальные убытки крупнейшего американского страховщика AIG. На этом недостатки VaR, проявившиеся в ходе текущего финансового кризиса, не заканчиваются.
Методика VaR схожа с азартом игрока в казино, которыйрастет с каждым выигрышем3
VaR снова не оправдал себя как эффективный инструмент, подающий предупреждающие сигналы, и реальные потери значительно превысили теоретические.
У Bear Stearns за 2 недели до краха величина VaR составляла 60 млн долл. Действительные потери составили 8 млрд долл. VaR банка Lehman Brothers был весьма мал вплоть до банкротства. UBS представил значение VaR, которое в 10 раз превышало прогнозируемый уровень.
Предполагая, что рынки следуют нормальному распределению, а прошлое является надежным проводником в будущее, VaR неизбежно недооценивает финансовые риски, вызываемые неожиданными редкими событиями, которые практически невозможно измерить.
Десять лет спустя после первого провала VaR банки и другие финансовые институты совершили те же самые ошибки, опять понадеявшись на теоретические модели рыночного риска и не уделив достаточного внимания стресс-тестингу и оценке риска ликвидности. К примеру, один из тестов представлял собой моделирование коллапса LTCM и краха рынка облигаций. Предполагалось, что это «супертест», который подразумевал мгновенное падение цен на 50 %. Как показала практика, даже этот сценарий не смог достаточно эффективно отразить текущие условие рынка — реальные потери сильно превысили теоретические. Даже в случае наличия правильно рассчитанных потенциальных убытков банки не всегда могли избавиться от проблемных активов. Это было вызвано эффектом домино, который способствовал разрушению рынков разных активов.
По сути, VaR способствовал развитию порочного цикла распродаж. Когда банки начали сбрасывать активы, рынки падали дальше, что вынуждало их продавать еще больше — типичный пример заражения. Поскольку волатильность резко возросла (см. рисунок), чувствительный к ней VaR
3 Economist, «Uphill world; Bank regulation», 2007.
Процентные пункты
»
№1 А01 и Uct MOS Apr и Ücl Шк ДОС Id Od :W7 Apr )ul Oct ИХ» ЦК ы an
Индекс волатильности СВОЕ
увеличивался теми же темпами, показывая, что риски резко возросли. Так что в условиях кризиса, чтобы удовлетворять требованиям достаточности капитала, банки вынуждены продавать наиболее рискованные активы в то время, когда рынки наименее ликвидны.
Важным также является то, что активы банков подобраны таким образом, чтобы они хеджировали друг друга, уменьшая общий риск портфеля. Однако психология рынка свела на нет теоретическое деление рисков на специфические и общие.
Масштабы кризиса вызвали панику на рынках, вынуждая участников распродавать абсолютно все виды активов, для того чтобы покрыть свои обязательства и маржин-коллы, а также потому, что никто не знал, чего ожидать дальше. Это резко изменило степень корреляции различных активов и рынков, вследствие чего институты несли убытки абсолютно по всем позициям. УаЯ чрезвычайно опасен. Люди смотрят на компьютерные модели и думают, что они в безопасности. Намного лучше не иметь никаких моделей и проверять свои позиции ежедневно4 Интересно отметить то, что хотя метод расчета УаЯ на основе исторических данных и провалился, впредь он будет весьма эффективен за счет того, что будет учитывать новые данные о беспрецедентном поведении рынков.
УаЯ требует существенной доработки, так как учитывает далеко не все возможные риски, неприменим в период экономического кризиса,
1 Stanley Druckenmiller, Quantum hedge fond.
дарит чувство уверенности, что заставляет банки брать на себя большие риски. Слепого следования за математическими моделями, очевидно, недостаточно — учет психологии игроков рынка не менее важен. Возможно, банкам в своих моделях лучше постоянно использовать высокий уровень волатильности, поскольку это вынудит их держать больше средств в резервах. Хотя прибыли и будут меньше, это того стоит. В то же время следует не забывать и о фундаментальном анализе ситуации и исходить порой из здравого смысла, наперекор математическим моделям. Законодательная база должна стать более совершенной и лучше контролировать уровень рисков, которые берут на себя финансовые институты, а также тщательнее отслеживать операции с деривативами. Кроме того, следует обратить внимание руководства финансовых институтов, которые основывают и, скорее всего, в ближайшем будущем будут основывать свою деятельность в области инвестиций и спекуляций на VaR, на то, что методика не лишена возможностей для активных манипуляций с ней.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. A giant hedge fund; Deutsche Bank: Economist, 2004.
2. Uphill world; Bank regulation: Economist, 2004.
3. Confessions of a risk manager: Economist, 2008.
4. Professionallygloomy: Economist, 2008.
5. Risk mismanagement: Financial Times, 2009.
6. The Age of Turbulence. Penguin Books Greenspan, Alan, 2008.
7. The New Paradigm for Financial Markets. Mann, Ivanov and Fever Soros, George, 2008.
