Экономико-математические модели управления процентным риском в финансовой фирме тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Селищев, Виталий Александрович

  • Селищев, Виталий Александрович
  • кандидат экономических науккандидат экономических наук
  • 2010, Санкт-Петербург
  • Специальность ВАК РФ08.00.13
  • Количество страниц 129
Селищев, Виталий Александрович. Экономико-математические модели управления процентным риском в финансовой фирме: дис. кандидат экономических наук: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики. Санкт-Петербург. 2010. 129 с.

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Селищев, Виталий Александрович

Введение.

Глава 1 Основы управления процентным риском.

§ 1 Понятие процентного риска. п. 1.1.1 Факторы процентного риска. п. 1.1.2 Эффекты процентного риска.

§2 Управление ресурсами в финансовой фирме. п. 1.2.1 Трансфертное ценообразование.

§3 Управление процентным риском. п. 1.3.1 Период до 1970-х. п. 1.3.2 Базельский процесс. п.1.3.3 Структурированные продукты. п. 1.3.4 Российский подход.

Глава 2 Построение системы управления процентным риском.

§1 Модели количественной оценки процентного риска. п.2.1.1 Основные понятия.

Модель времени. п.2.1.2 Методология оценки.

Форма оценки.

Сценарии оценки. п.2.1.3 Модели оценки.

Модели графика переоценки.

Статическое моделирование.

Динамическое моделирование.

§2 Методы управления процентным риском. п.2.2.1 Организационная структура финансовой фирмы.

Система трансфертного ценообразования. п.2.2.2 Административные методы. п.2.2.3 Экономические методы.

Трансфертное регулирование.

Хеджирующие операции.

§3 Модель динамики срочных финансовых ресурсов. п.2.3.1 Описание модели. п.2.3.2 Поток привлечения ресурсов.'. п.2.3.3 Случайный объём ресурса. п.2.3.4 Случайная срочность ресурса. п.2.3.5 Совокупный объём срочных ресурсов.

Глава 3 Практическое применение модели управления процентным риском.

§1 Допущения модели и интерпретация данных. п.3.1.1 Интерпретация данных. п.3.1.2 Методология расчёта процентных доходов и расходов методом начисления. п.3.1.3 Методология построения BYC и ставок дисконтирования. п.3.1.4 Методология расчёта величины параллельного смещения BYC для оценки процентного риска. п.3.1.5 Существенные параметры модели.

§2 Моделирование процесса управления процентным риском коммерческого банка. п.3.2.1 Пример количественной оценки процентного риска. п.3.2.2 Проверка предпосылок модели динамики срочных ресурсов.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономико-математические модели управления процентным риском в финансовой фирме»

Тема настоящей работы относится к области экономико-математических методов анализа и управления рисками в финансовой фирме. Актуальность выбранного направления исследования определяется, прежде всего, повышенной волатильностью рыночных индикаторов в условиях современной мировой финансовой системы. Кризис современной финансовой системы вскрывает значительные недостатки в системе управления рисками. Эффективное управление рисками финансовых организаций вообще и риском изменения процентных ставок в частности общепризнано является важнейшим условием их нормального функционирования (см. [В; 41; 46; 49; 56]).

Основной целью данной работы является разработка экономико-математических моделей оценки и управления процентным риском, а также подходов к учёту его влияния при управлении активными и пассивными операциями в финансовой фирме.

Риск является неотъемлемой составляющей деятельности финансовых организаций. В целях данной работы под риском, с которым сталкивается финансовая организация, будем понимать опасность возникновения непредвиденных потерь ожидаемой прибыли, дохода или имущества, денежных средств, других ресурсов в связи со случайным изменением условий экономической деятельности, неблагоприятными обстоятельствами. Под управлением риском или риск-менеджментом будем понимать систему управления организацией, её активами и пассивами, которая ставит своей целью снижение риска, предотвращение недопустимого риска [27; 44]. Таким образом, одной из основных областей знаний, на которых основывается данная работа, являются задачи управления активами и пассивами в финансовой фирме. Другой важной областью знаний является трансфертное ценообразование, как эффективный инструмент организации работы фирмы по управлению активами и пассивами вообще и процентным риском в частности. Наконец третьей ключевой областью знаний является экономико-математическое моделирование динамики финансовых ресурсов.

Центральным объектом исследования является финансовая фирма, которая осуществляя продажу1 процентных продуктов, подвергается воздействию процентного риска. К понятию финансовой фирмы наиболее часто относят организации банковской сферы [22; 49; 60], поскольку вокруг них, как правило, образуются своеобразные финансовые холдинги — банки взаимодействуют с финансовыми и нефинансовыми коммерческими организациями, многочисленными ассоциациями, государственными

1 Под продажей будем понимать как операции размещения фирмой финансовых ресурсов, так и операции привлечения организациями и другими банками. Несмотря на то, что практические выводы данной работы относятся в основном к управлению процентным риском в коммерческом банке, автор полагает, что основные положения исследования могут применяться и в других финансовых организациях, чья деятельность связана с распространением финансовых продуктов, подверженных процентному риску. К таковым можно отнести различные управляющие организации и фонды, финансово-промышленные группы, страховые компании и т.д.

Предметом исследования являются методы оценки и управления процентным риском в финансовой фирме. При написании работы автор во многом руководствовался подходами к системе управления рисками, рекомендованными Базельским комитетом по банковскому надзору как для частных банков, так и для центральных органов, регулирующих банковскую деятельность. Базельский комитет констатирует, что принятие процентного риска является неотъемлемой частью банковской деятельности и может выступать одним из источников формирования прибыли, поэтому управление процентным риском является важным инструментом обеспечения стабильности банка.

Рекомендации комитета не несут какой-либо специфики процентного риска, представляя собой агрегацию мировых стандартов организации системы управления рисками. Использование данных рекомендаций не умаляет научной новизны работы, состоящей в предлагаемой системе экономико-математических моделей управления процентным риском в финансовой фирме, разработанной на базе идейной основы, сформулированной мировым банковским сообществом .

Для достижения поставленной цели выполнен следующий комплекс задач: ■ проанализированы имеющиеся модели управления активами и пассивами в финансовых организациях, а также подходы к оценке принимаемого процентного риска и управлению им; разработана теоретическая модель управления процентным риском с применением предпосылки о наличии системы трансфертного ценообразования между подразделениями фирмы; показано, что наличие системы трансфертного ценообразования между подразделениями фирмы позволяет осуществить централизованное управление процентным риском.

2 Здесь важно отметить, что современному риск-менеджменту свойственно тесное переплетение научно-теоретических исследований и практических методологических разработок (см. [16]). разработана и исследована модель стохастической динамики процентных продуктов для учёта в задаче оптимального управления процентным риском; разработаны практические рекомендации для построения эффективной системы управления процентным риском;

Применение предлагаемых разработок и подходов особенно актуально в банковской сфере. Кроме того, некоторые подходы могут быть применимы в финансовых организациях другого профиля, в процессе функционирования которых возможно возникновение непредвиденных потерь в связи со случайным изменением процентных ставок. Практические рекомендации данной работы используются в настоящее время при организации управления процентным риском в одном из крупнейших коммерческих банков Северо-Западного региона.

Работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка используемых источников и приложений. Диссертация содержит 118 страниц основного текста, таблицы и иллюстрации к тексту вынесены в приложения. Список литературы включает 72 источника.

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Селищев, Виталий Александрович

Заключение

В данном исследовании были рассмотрены основные аспекты оценки процентного риска и учёта его влияния при управлении активными и пассивными операциями в финансовой фирме с применением аппарата экономико-математического моделирования.

В рамках достижения поставленной цели исследования была проведена следующая работа: проанализированы имеющиеся модели управления активами и пассивами в финансовых организациях, преимущественно коммерческих банках; проанализированы имеющиеся подходы к оценке и управлению процентным риском, принимаемом финансовой организацией; формализованы рекомендаций мирового банковского сообщества по построению эффективной системы управления процентным риском, постановлены соответствующие экономико-математические задачи; разработана теоретическая модель управления процентным риском с применением системы трансфертного ценообразования между подразделениями фирмы; разработана и исследована модель стохастической динамики процентных продуктов; по ходу исследования сформулированы практические рекомендации для построения эффективной системы управления процентным риском в финансовой фирме.

Полученные результаты формируют методологическую базу для построения в финансовой фирме системы оценки и управления процентным риском при управлении активными и пассивными операциями, что говорит о достижении основной цели исследования. Практическая реализация основных аспектов данной работы осуществляется в настоящее время при организации оперативного управления процентным риском в одном из крупнейших коммерческих банков Северо-Западного региона.

В заключении можно отметить, что перечень направлений дальнейшего исследования для более эффективного управления рисками фирмы может быть довольно обширным, вот лишь некоторые из них: обращение к концепции интегрированного риск-менеджмента (см. п. 1.3.2), которая предполагает выявление и описание взаимосвязей процентного риска с другими видами финансовых рисков (риска ликвидности, фондового, валютного, операционного) с построением системы приоритетов в различных экономических условиях; включение в рассмотрение эффекта процентного риска в форме изменения чистого прогнозного дохода фирмы непроцентных форм доходов (см. п. 1.1.2), что прежде всего предполагает выявление их зависимости от динамики рыночных процентных ставок; формализация подхода к определению трансфертных цен и построению кривых доходности; более глубокая проработка принципов учёта в процентной позиции отдельных финансовых продуктов, таких как ресурсы «до востребования»; исследование зависимости интенсивности привлечения и размещения отдельных ресурсов финансовой фирмы от трансфертных цен.

Пример 1.1 Иллюстрация внешних факторов процентного риска

Актив - кредит, сроком на 12мес. под фиксированную ставку 15% годовых; Пассив - 3-х месячный депозит юр. лица под фиксированную ставку 9% годовых. Чистая процентная маржа (ЧПМ) = 6%. Если через Змее, рыночные ставки вырастут, фондирование кредита оказывается дороже, ЧПМ уменьшается (реализация негативных последствий процентного риска), если наоборот — увеличивается (реализация благоприятных последствий процентного риска).

Актив на 12мес. - под Mosprime ЗМ+2% (переоценка через каждые Змее.); Пассив на 12мес. - под Mosprime бМ+1% (переоценка через каждые бмес.). Негативные сценарии для фирмы - уменьшение Mosprime ЗМ через Змее.; несоразмерное изменение Mosprime ЗМ и Mosprime 6М через 6 и 12мес. Благоприятные сценарии -противоположные

Рис. 1.3 Структура Базель-2

Источник: [8]

Рис. 1.4 Динамика процентного индикатора MosprimeRate ЗМ

Mosprime Rate ЗМ

8 8 8 о о £ 6 со о СО о СО о СО о СП о 8 О) о СП о о о о о о о о о о о о о о о о

СМ СМ см см см см см см см см см см см см см

8 со см ю 00 ,— см ю со .— см ю оо т— о т— о о о 1— о о о 1— о о о т—

Источник: [69]

Пример 3.1

Включение в процентную позицию размещенных кредитов, условиями которых предусмотрено частичное погашение основного долга.

На отчётную дату (01.01.08) на балансе фирмы имеются следующие кредитные продукты:

ООО «Пример-1» 5 000 долл. США на срок до 31.12.08 по ставке 10% годовых (погашение в конце срока кредита).

ООО «Пример-2» 10 000 долл. США на срок до 31.12.09 по ставке 15% годовых (погашение ежегодно равными платежами)

ООО «Пример-3» 20 000 долл. США на срок до 31.12.08 по ставке Libor3m+2% годовых (дата изменения ставки 01.03.08) погашение кредита в конце срока)

ООО «Пример-4» 24 000 долл. США на срок до 31.12.09 по ставке Libor3m+2% годовых (дата изменения ставки 01.03.08) погашение кредита ежемесячно по 15 числам месяца в сумме 1 000 долл. США) Данные для оценки процентного риска будут иметь следующую структуру:

Наименование Сумма (долл. США) Процентная ставка Дата изменения процентной Срок до изменения процентной

• ставки ставки

ООО «Пример-1» 5 000 10% 31.12.08 365

ООО «Пример-2» (1 транш) 5 000 15% 31.12.08 365

ООО «Пример-2» (2 транш) 5 000 15% 31.12.09 730

ООО «Пример-3» 20 000 Libor3m+2% 01.03.08 61

ООО «Пример—4» (1 транш) 1 000 Libor3m+2% 15.01.08 15

ООО «Пример—4» (2 транш) 1 000 Libor3m+2% 15.02.08 45

ООО «Пример-4» (3 транш) 22 000 Libor3m+2% 01.03.08 61

Пример 3.2

Включение в процентную позицию долговых ценных бумаг.

На отчётную дату (01.01.08) на балансе Банка имеются следующие Ценные бумаги, не отнесённые в портфель «удерживаемые до погашения»:

Облигация ООО «Прим» в количестве 100 штук с номиналом 20 долл. США, дата погашения 15.10.12, дата оферты 10.02.08. Рыночная стоимость на отчётную дату 12 долл. США, доходность к оферте составляет 17% годовых. Бумага является неликвидной.

Облигация ООО «Прим 1» в количестве 10 штук с номиналом 40 долл. США, дата погашения 15.10.10. Погашение номинала амортизационное: 01.01.09 погашение 50% номинала, окончательное погашение 15.10.10.

Рыночная стоимость на отчётную дату 42 долл. США, доходность к погашению составляет 8% годовых. Бумага является неликвидной.

Облигация ООО «Прим 2» в количестве 100 штук с номиналом 50 долл. США, дата погашения 25.11.15.

Рыночная стоимость на отчётную дату 54 долл. США, доходность к погашению составляет 7% годовых. Бумага является 100% ликвидной (среднемесячный объём торгов за последние три месяца превышает балансовую стоимость данной облигации).

Данные для оценки процентного риска будут иметь следующую структуру:

Наименование Сумма (долл. США) Процентная ставка Дата изменения процентной ставки Срок до изменения процентной ставки

Облигация ООО «Прим» 1 200 17% 10.02.08 40

Облигация ООО «Прим 1» (транш 1) 210 8% 01.01.09 365

Облигация ООО «Прим 1» (транш 2) 210 8% 15.10.10 1018

Облигация ООО «Прим 2» 5 400 7% 01.04.08 91

Пример 3.3

Включение в процентную позицию операции валютный своп.

01.01.08г. Банк продает/покупает долл. США за рубли на срок 6 месяцев. Сумма 100 долл. США. Спот-курс 25,0 рублей за 1 долл. США

Форвардный курс (через 6 месяцев) 25,5 рублей за 1 долл. США

Если расчёт осуществляется до наступления первой даты свопа (например - 28.12.07), в процентной позиции учитывается как первая, так и вторая части свопа.

Актив

100 долл. США срок 4 дня ставка 0% годовых 2 550 рублей срок 184 дня ставка 0% годовых Пассив

2 500 рублей срок 4 дня ставка 0% годовых 100 долл. США срок 184 дня ставка 0% годовых

Если расчёт осуществляется после наступления первой даты свопа (например -01.02.08), в процентной позиции учитывается только вторая часть свопа.

Актив

2 550 рублей срок 150 дней ставка 0% годовых Пассив

100 долл. США срок 150 дней ставка 0% годовых

Схема 3.1 Модификация теста Колмогорова-Смирнова на соответствие вида распределения исходной выборки показательному з.р.в. function [Р]=PVofkstest(Т, teta, N) Т - объём генерируемой выборки, teta - предполагаемые параметры распределения N - число генераций

P=zeros(N,1); for i=l:N

X=exprnd(teta,T, 1) ; b=expfit(X);

PI = kstest(X,distrib(b)); P(i,1)=P1; end return function cdf=distrib(b) Построение теоретической функции распределения с заданным параметром cdf=[expinv((0:0.001:1).',b),(0:0.001:1).']; % матрица вида [X,F(X)] return

Схема 3.2 Построение функции максимального правдоподобия для оценки параметров распределения случайного объёма ресурса function [L]=likelihood(р,X) %Х - исследуемая выборка %р - предполагаемые параметры р(1) - параметр распределения обычных ресурсов р(2) - параметр распределения ресурсов только с "круглыми" значениями %р(3) - вероятность появления "круглого" ресурса по схеме Бернулли Ll=[0.1:0.1:300]; %набор соответствующий обычным значениям ресурса L2=[0.1:0.1:1,1.5:0.5:10,15:5:100,150:50:300]; %набор соответствующий "круглым" значениям ресурса Коэффициенты нормировки для двух составляющих распределения Cl=sum(exp(—р(1)*L1)); C2=sum(exp(-p(2)*L2)); % Функция-вектор правдоподобия для элементов выборки X L=(l-p(3))+ехр(-р(1)*Х)/С1;

L=L+(р(3)*ехр(-р(2)*Х)/С2).*sum(X'*ones(1,N)==ones(Т,1)*L2,2); % Функция-скаляр

L=-sum(log(L)); return function [P]=parameters(p,X)

P - параметры распределения X, вычисленные методом максимизации функции правдоподобия

Р]=fminsearch(@likelihood,р,[],X) return

Схема 3.3 Построение теоретической функции распределения случайного объёма ресурса function cdf=distrib (р)

Х=[0.1:0.1:300] ; % точки расчёта функции распределения L1=[0.1:0.1:300];

L2=[0.1:0.1:1,1.5:0.5:10,15:5:100, 150:50 : 300];

T=size(X,2);

N=size(L2,2);

Cl=sum(exp(-p(1)*L1));

C2=sum(exp(-p(2)*L2));

L=(1-p(3))*exp(-p(1)*X)/С1;

L=L+(p(3)*exp(-p(2)*X)/С2) .*sum(X1*ones(1,N)==ones (T,1)*L2,2); F=ones(T,1) ; F(l, 1)=L(1,1) ; for i=2:T

F(i,1)=F(i-1,1)+L(i,1); end cdf=[X.1,F]; % матрица вида [X,F(X)] return

Схема 3.4 Генерация псевдослучайных чисел из предлагаемого распределения случайного объёма ресурса function G=Grnd(p,K) % р - параметры распределения о К - объем генерируемой выборки

Ъ генерирование теоретической функции распределения по Схеме 3.3 CDF=Distrib(р); G=ones(К,1); for i=l:К равномерно распределённая величина на области значений теоретической функции распределения j=unifrnd(0,CDF(3000,2)); % формирование искомой выборки из области определения построенной теоретической функции распределения k=find(CDF(1:3000,2)>=j, 1 ); G(i,l)=CDF(k,1); end return

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Селищев, Виталий Александрович, 2010 год

1. Абрамов JI.M., В.Ф. Капустин. Математическое программирование. СПб, 2001.

2. Беккер К., Шпильберг X. Базель II и экономический капитал: агрегирование рисков с помощью копул //Пер. Бизнес и Банки. 2005. №47 (783) С.4-5

3. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб., 2001.

4. Вишняков И.В. Стохастическая модель динамики объёмов банковских депозитов «до востребования» // Экономика и математические методы. 2002. Т. 38, №1. С. 94-104.

5. Вишняков И.В. Экономико-математические модели оценки деятельности банка. СПб., 1999.

6. Волошин И.В. Анализ денежных потоков коммерческого банка // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. № 4 (8). С. 97102.

7. Воронцовский А.В. Иммунизация портфеля облигаций при условии непараллельного сдвига кривых ставок процента // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2007. Вып. 3. С. 119-129.

8. Вяткин В.Н., Гамза В.А. Базельски процесс, Базель II управление банковскими рисками. М. 2007.

9. Гражданский кодекс РФ. Официальный текст. М., 1997.

10. Гузов К. О., Кутергин О. А. Оценка ресурсосоставляющей привлекательности расчётных счётов юридических лиц // Банковские технологии. 2000. №. 14. С, 51-58.

11. Гузов К.О. Формирование оптимального портфеля привлечения: оценка стабильности остатков денежных средств на клиентских счётах «до востребования» // Банковские технологии. 2000. №. 12. С, 47-53.

12. Дубова С.Е. Анализ рискообразующих факторов в системе управления рисками//Финансы и кредит. 2006 №7

13. Дудка А.Б. Оптимизационная модель для управления активами и пассивами // Банковское дело. 2007 №5.

14. Ивченко Г. И., Каштанов В. А., Коваленко И. Н. Теория массового обслуживания: учебное пособие для вузов. М., 1982.

15. Ильясов С.М. Управление активами и пассивами банков // Деньги и кредит. 2000 . № 5. С. 5-12.

16. Ковалев П.П. Некоторые аспекты управления рисками // Деньги и кредит. 2006. №1 С.47-51

17. Козлов А.А. Вопросы реализации Базельских рекомендаций в области банковского надзора в России // Деньги и кредит. 2006. №6 С.5-1218,1920,21,22,23,24,25

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.