Управление инвестиционными рисками

Скорректированный базовый  кредитный лимит определяется путем  уменьшения, в случае необходимости, величины базового кредитного лимита для того, чтобы учесть размер компании - эмитента и совокупный объем выпуска всех эмиссий облигаций данного эмитента, обращающихся на открытом рынке. Скорректированный базовый кредитный лимит определяется как базовый кредитный лимит, уменьшенный до величины чистого денежного потока компании за год и затем уменьшенный до величины, не превышающей 3% от совокупного объема выпуска всех эмиссий облигаций данного эмитента, обращающихся на открытом рынке.

На заседание правления  банка для последующего утверждения  выносится скорректированный базовый кредитный лимит.

Текущими лимитами ограничивается общий совокупный риск портфеля корпоративных  облигаций, общий совокупный риск вложений в каждую отдельную отрасль и  совокупный риск по каждой открытой позиции.

Глобальный объемный лимит по риску портфеля устанавливается таким образом, чтобы сумма статического и динамического риска по всем позициям портфеля корпоративных облигаций не превышала величины неприемлемого риска.

Объемный лимит вложений в одну отрасль равен сумме статического и динамического риска по всем вложениям в одну отрасль не должна превышать величины предельно допустимого риска.

Текущий лимит на открытую позицию  рассчитывается как сумма статического и динамического риска по каждой отдельной открытой позиции не должна превышать величины максимально приемлемого риска.

Текущие лимиты не выносятся  на обсуждение заседания правления  банка, а контроль за их соблюдением  осуществляется начальником подразделения  и сотрудником, отвечающим за аналитическую  работу по операциям с корпоративными облигациями.

Чтобы избежать непредвиденных потерь по портфелю, нужно проводить  оперативный контроль за рисками  и соблюдением лимитов.

Предварительно, перед  каждым новым открытием позиции, осуществляются расчеты рисков. Риски  определяются как в отдельности - по новой позиции, так и, с учетом ранее открытых позиций, по отрасли и по портфелю в целом.

По результатам расчетов, определяется значение текущего лимита на новую позицию. При этом, открытие позиции на всю сумму текущего лимита не должно привести к нарушению отраслевого и глобального объемных лимитов.

При покупке инструментов на первичном рынке, допускается  открывать позицию на всю сумму  скорректированного базового кредитного лимита, без учета динамического риска, однако при появлении вторичного рынка по бумаге и данных для расчетов динамического риска, размер позиции должен быть уменьшен, в случае необходимости, до величины текущего кредитного лимита.

Отчет по рискам портфеля составляется одновременно с месячным прогнозом развития ситуации на рынке корпоративных облигаций.

В случае, если по результатам  пересмотра, один или несколько лимитов  оказываются нарушенными, в портфель следует внести соответствующие  коррективы.

Бывают такие ситуации, что в  портфелях находятся ценные бумаги, эмитенты которых не имеют кредитного рейтинга, и иногда бывает сложно определить по параметрам облигации какова степень статического риска у данного заемщика.

После августовского кризиса 1998 года российский рынок ценных бумаг пережил  ряд потрясений, связанных с неспособностью либо нежеланием заемщиков исполнять свои обязательства по облигациям и кредитам.  В результате риск дефолта стал одним из наиболее важных факторов, принимаемых во внимание при оценке долговых ценных бумаг. Традиционной мерой такого риска является превышение уровня доходности к погашению над безрисковой процентной ставкой. Мы предлагаем альтернативный подход, который позволяет математически определить предполагаемую вероятность дефолта по долговым финансовым инструментам, которая является мерой риска дефолта как на развивающихся, так и на развитых рынках. Этот показатель играет весьма важную роль во внутрибанковском планировании.

 Трейдеры по ценным бумагам  могут использовать этот показатель  в частности для торговли относительной  стоимостью (ценные бумаги сходного кредитного качества должны иметь близкие значения вероятности дефолта).

Во внутри банковском планировании, например при приведении стоимости фондирования разных направлений бизнеса внутри банка к безрисковым ставкам, а также для расчетов стоимости хеджирования кредитных рисков, коммерческие банки пользуются этим подходом.

Умножая данный показатель на стоимость  актива, можно теоретически определить стоимость хеджирования или в случае кредитования клиента банком размер компенсации за дополнительный риск.

Для расчета предполагаемой вероятности дефолта предположим, что вероятность его наступления в период между любыми двумя последовательными платежами не зависит от срока до погашения ценной бумаги. Такой подход аналогичен тому, который используется при расчете доходности к погашению по облигациям, когда при расчете приведенной стоимости будущих платежей в качестве ставки дисконтирования используется одна и та же процентная ставка — доходность к погашению, рассчитываемая по формуле:

Bond рriсе = ,                                   (3.1)

где YTM — доходность к погашению; Сi , — платеж по облигации в момент времени Тi; YTM = r + Risk Premium, где r — безрисковая процентная ставка.

Для расчета приведенной стоимости  будущих платежей в качестве ставки дисконтирования будет использоваться безрисковая процентная ставка, так как весь риск будет заложен в оценке вероятных платежей.

Пусть Р — вероятность наступления дефолта в период между любыми двумя последовательными платежами. Тогда вероятность того, что дефолт не наступит в первый период выплаты по ценной бумаге, равна (1 - Р), а в i-й период — произведению вероятностей ненаступления дефолта во все предыдущие периоды и (1 - Р), т. е. (1 – P) .

Аналогично вероятность того, что  дефолт наступит именно в i-й период, равна (1 - Р) Р.

В случае если дефолт не наступает, держатель  ценной бумаги получает платеж Сi, а в случае дефолта — остаточную стоимость ценной бумаги RV.

Таким образом, с учетом риска наступления  дефолта инвестор может рассчитывать    на    получение    i-го    платежа    в     размере                         (1 - Р) Сi,- + (1 – P) P*RV.

При этом текущая приведенная стоимость PV, такого платежа будет равна

PVi = [(1 - Р) С + (1 - P) P*RV]/(1 + r) ,                                  (3.2)

где r — безрисковая доходность (для долларовых облигаций — доходность по US Treasuries или местному инструменту с минимальным риском дефолта).

РРыночная стоимость ценных бумаг равна сумме приведенных стоимостей всех платежей, таким образом, зная рыночную цену, можно рассчитать предполагаемую вероятность дефолта:

Bond price = .                            (3.3)

Такое распределение вероятности  описывается экспоненциальной зависимостью: D(T) = 1 – е — функция распределения вероятности дефолта в течение срока, где р — плотность распределения вероятности дефолта.

Вероятность Р может быть выражена следующим образом:

Р = 1 - е .                                                                                 (3.4)

Отметим, что для большинства ценных бумаг (Тi - Т ) величина постоянная, т. е. величина Р не зависит от срока до погашения.

Формула для приведенной стоимости  ценной бумаги может быть сведена  к следующей:

Bond price = ,                              (3.5)

и задача сводится к нахождению р. Таким образом, зная величину, можно  определить годовую вероятность дефолта по формуле D = 1 - e . D(T) — вероятность наступления дефолта в течение срока Т, где р — плотность распределения вероятности дефолта (в нашем предположении р не зависит от времени). dD(t) = (1 - D(t))pdt — приращение функции распределения  вероятности дефолта при приращении времени на dt.                 d(l - D(t))/(l - D(t))  =  -pdt. Отсюда D(t) = 1 – e . Вероятность ненаступления дефолта в течение срока Тi равна произведению вероятности ненаступления дефолта в срок Т на (1 - Р), т. е. е (1 - Р) = е . Отсюда P = 1 - e .

Приведенная выше модель может быть использована инвесторами  и трейдерами для сравнения ценных бумаг сходного кредитного качества.

Например, при уровне остаточной стоимости 12% от номинальной  стоимости предполагаемая годовая вероятность дефолта по российским еврооблигациям в начале марта составляла 9 — 11%.

В то же время по ОВГВЗ  составляет от 11% (по 7-му траншу) до 25% (по 4-му траншу), что говорит о несоответствии оценки ценных бумаг участниками рынка и агентством Standard & Poor's, которое недавно уравняло рейтинги ОВГВЗ и еврооблигаций на уровне ССС+.

Коммерческими банками  такая модель может быть использована для расчета маржи над безрисковой  процентной ставкой для заемщиков с различным рейтингом.

Рассмотрим ситуацию, когда в банке существует система внутренних рейтингов заемщиков и некоторые кредиты имеют частичное покрытие, которое может рассматриваться как остаточная стоимость в случае неисполнения заемщиком своих обязательств.

Предполагается выдать кредит заемщику с рейтингом, предполагающим 10%-ю вероятность неисполнения обязательств. Кредит подлежит погашению через год с выплатой половины суммы через полгода и оставшейся суммы через год.

Если безрисковая ставка в данной валюте составляет 15%, а остаточная стоимость 20% от суммы кредита, то согласно приведенной модели процентная ставка должна составлять 23,85%.

В случае изменения рейтинга заемщика (оценки вероятности неисполнения обязательств) с помощью этой же модели можно переоценить стоимость кредита. Например, если через 3 месяца после выдачи кредита рейтинг заемщика предполагает вероятность неисполнения обязательств 15%, а остаточная стоимость оценивается в 10%, то стоимость такого кредита будет составлять 97,3%.

Рассмотрим еще один пример, где применяется данная модель. Компания обращается в банк за возобновлением кредита. С момента подачи последней заявки кредитоспособность компании, по мнению банка, упала и риск кредитования возрос, по крайней мере, на 10 процентных пунктов, до 20%.

По сравнению с предыдущим разом в случае продажи займа на рынке вы получили бы только 90 центов/долл. При той же оценке уровня остаточной стоимости изложенная выше методология предлагает вам повысить ставку займа на 10,4 процентных пунктов, с 23,85 до 34,25%.

Таким образом, модель оценки вероятности дефолта может быть инструментом оценки рыночной стоимости существующих долгов, а также механизмом определения процентных ставок по кредитам с учетом риска заемщика.

Для трейдеров наряду с доходностью к погашению данная модель может служить удобным инструментом для сравнения привлекательности облигаций различных эмитентов, позволяя численно определить уровень риска дефолта.

Для коммерческих банков применение данной методологии осложнено  российскими реалиями, например:

•  дифференциацией  отношений компаний с кредиторами: одним платят, другим нет;

•  отсутствием внутрироссийских рейтингов компаний и др.

Тем не менее внутри банков рейтинги заемщиков должны существовать, поэтому некоторые элементы предложенного подхода могут быть использованы как элементы в создании внутрибанковских методик оценки рисков.

Рассмотрим как производится оценка доходности и риска ценных бумаг с фиксированным доходом, в частности векселей и облигаций.

Сейчас трудно найти  работу, в которой бы проводился вероятностный анализ доходности и риска долговых обязательств. Скорее всего, это связано с тем, что доходность такого рода бумаг не лежит в произвольно широких пределах, как это имеет место для акций и паев взаимных фондов на акциях. Моделируя ценные бумаги с фиксированным доходом, мы знаем параметры выпуска (дата выпуска, цена размещения, дата погашения, число купонов, их размер и периодичность). Единственное, чего мы не знаем, - это то, как будет изменяться котировка этих бумаг на рынке в зависимости от текущей стоимости заемного капитала, которая косвенно может быть оценена уровнем федеральной процентной ставки страны, где осуществляются заимствования.

Идея вероятностного анализа долговых обязательств, представленная здесь,  состоит в том, чтобы отслоить от истории сделок с долговыми обязательствами неслучайную составляющую цены (тренд). Тогда оставшаяся случайная составляющая (шум) цены может рассматриваться нами как случайный процесс с непрерывным временем, в сечении которого лежит нормально распределенная случайная величина с нулевым средним значением и со среднеквадратичным отклонением (СКО), равным s(t), где t – время наблюдения случайного процесса. Ожидаемый вид функции s(t) будет исследован нами позже.

Получим аналитический вид трендов долговых обязательств и для начала рассмотрим простейшие случаи таких выражений, которые имеют место для дисконтных бескупонных облигаций и дисконтных векселей.

Пусть бумага данного  вида эмитирована в момент времени T_I по цене N₀ < N, где N – номинал ценной бумаги. Тогда разница N – N₀  составляет дисконт по бумаге. Параметрами выпуска также определен срок погашения бумаги  T_M, когда владельцу бумаги возмещается ее номинал в денежном выражении.

Пусть t – момент времени, когда инвестор собирается приобрести бумагу. Определим ее справедливую рыночную цену С(t). Это выражение и является трендом для случайного процесса цены бумаги.