Факторы риска и моделирование риска

Для того чтобы определить риск, риск-аналитики, прежде всего, стремятся изучить ключевые факторы, которые вероятно являются причиной волатильности доходности рассматриваемой позиции или портфеля. Например, в случае любого инвестирования в акционерный капитал фактором риска будет волатильность курса акций (отнесен в приложении к данной главе к рыночному риску), которую можно оценить различными способами.

В этом случае мы определяем один фактор риска. Однако число факторов риска, которые рассматриваются в анализе рисков и включаются в любое моделирование рисков, варьируется в значительной степени в зависимости от конкретной проблемы и сложности самого подхода. Например, в недавнем прошлом банковские риск-аналитики могли анализировать риск позиции, связанной с процентной ставкой с точки зрения влияния одного фактора риска, например доходности к погашению государственных облигаций, полагая, что доходности для всех сроков погашения совершенно коррелированны. Но такая однофакторная модель не учитывает риск того, что на динамику временно́й структуры процентных ставок влияет большее число факторов, например форвардные ставки. На сегодняшний день ведущие банки анализируют подверженность риску процентных ставок, используя, по меньшей мере, два или три фактора, что мы рассмотрим в гл. 6.

Кроме того, риск-менеджеры также определяют влияния факторов риска друг на друга, статистической мерой которых является "ковариация". Распутать влияние множественных факторов риска и рассчитать влияние каждого из них – это действительно сложная задача, особенно если с течением времени изменяется ковариация (т.е. если пользоваться терминологией моделирования, она является стохастической)[1]. В поведении и взаимосвязи факторов риска в обычных условиях и стрессовых, например в периоды финансовых кризисов, обычно есть четкое различие.

В обычных условиях деятельности на рынке поведение факторов риска относительно проще прогнозировать, так как они не меняются в значительной степени в краткосрочной и среднесрочной перспективе: будущее поведение можно экстраполировать до некоторых пределов из прошлых показателей. Однако в стрессовых условиях поведение факторов риска становится значительно более непредсказуемым, и поведение в прошлом вряд ли поможет в прогнозировании будущего поведения. В этой ситуации статистически измеримый риск может превратиться в нечто неизмеримое и неопределенное, что мы рассмотрим в блоке 1-2.

Уровень потерь, связанный с крупным стандартным портфелем кредитных карт, можно прогнозировать, так как портфель состоит из большого числа небольших подверженностей риску, а финансовое состояние отдельных клиентов нс взаимосвязано. Ведь в целом вероятность того, что вы потеряете работу сегодня, не становится выше в связи с тем, что на прошлой неделе ее потерял ваш сосед (хотя на финансовое состояние небольших региональных банков, а также на их портфели кредитных карт в некоторой степени влияют социально-экономические характеристики, что будет обсуждаться в гл. 9).

Корпоративный кредитный портфель, наоборот, более сложный случай (например, в нем больше крупных кредитов). Кроме того, если мы взглянем на данные в сфере убытков по коммерческим кредитам за десятилетний период, то станет очевидным, что в некоторые годы происходят резкие увеличения потерь до уровня непредвиденных потерь в результате влияния факторов риска, которые внезапно начинают действовать совместно. Например, на уровень дефолта для банка, который очень активно кредитует технологический сектор, будет влиять не только состояние индивидуальных заемщиков, но и деловой цикл технологического сектора в целом. Если в технологическом секторе происходит подъем, то предоставление ссуд представляется безрисковым в течение продолжительного периода времени; если наблюдается экономический спад, он втягивает любого банкира, который осуществлял кредитование и позволил этой небольшой части ссуд стать слишком концентрированной среди схожих или связанных заемщиков. Таким образом, корреляционный риск – тенденция объектов к синхронному движению в невыгодную сторону – это основной фактор при оценке риска данного портфеля. Тенденция объектов к синхронному движению в невыгодную сторону не связана с накоплением дефолтов портфелей коммерческих заемщиков. Целые классы факторов риска могут начать совместное движение. В мире кредитного риска займы, связанные с недвижимостью, являются наиболее известным примером – они обычно обеспечены недвижимостью, ценность которой, как правило, снижается при повышении уровня дефолта для застройщиков и собственников. В этом случае риск процента возврата при дефолте но любому просроченному кредиту сам по себе сильно коррелирует с риском изменения уровня дефолта. Два фактора риска, действуя совместно, могут иногда приводить к резким повышениям уровня потерь.

По сути дела, когда бы мы ни сталкивались с рисками (и не только с кредитными рисками), являющимися крупными (например, очень большие кредиты) и возникающими под действием факторов риска, которые при определенных обстоятельствах могут объединиться (т.е. становятся коррелированными), мы можем прогнозировать, что в определенный момент времени будут иметь место высокие непредвиденные потери. Мы можем оценить, насколько серьезна данная проблема, изучив исторические условия для данных событий в отношении любых факторов риска, которые мы определили, а затем проверив преобладание данных факторов риска (например, тип и концентрацию обеспечения недвижимостью) в конкретном рассматриваемом портфеле.

Более подробно проблемам оценки и измерения уровня кредитного риска, связанного с коммерческими кредитами и с целыми портфелями кредитов, посвящена бо́льшая часть гл. 10 и 11. Мы, в частности, поясняем, почему банкиры так оживленно реагируют на новые технологии передачи кредитного риска, такие, как кредитные производные инструменты, подробно описанные в гл. 12. Эти банкиры не стремятся снизить прогнозируемые уровни потерь. Они находятся в поиске решения проблемы высоких непредвиденных потерь, всех капитальных издержек и связанных с ними неопределенностей.

Концепция риска как непредвиденных потерь предполагает две ключевые идеи, которые мы будем подробно рассматривать далее в этой книге: стоимость (ценность)[2] под риском (value at risk, VaR) и рисковый (экономический) капитал. Показатель VaR, описанный и проанализированный в гл. 7, – это статистическая оценка, которая определяет исключительный уровень потерь и вероятность их возникновения ("доверительный уровень", если использовать термин риск-менеджмента). Например, мы можем сказать, что позиция по опционам имеет однодневную VaR в 1 млн долл. при доверительном уровне 99 %. Это означает, что существует только 1 % вероятности потери суммы больше 1 млн долл. в конкретный операционный день.

В сущности, речь идет о том, что если мы имеем 1 млн долл. как ликвидный резерв, существует немного шансов на то, что позиция по опционам приведет к банкротству. Кроме того, если мы можем оценить издержки по поддержанию ликвидных резервов, анализ степени риска дает довольно хорошее представление относительно издержек от принятия этого риска (мы рассмотрим ряд аспектов этого простого утверждения в гл. 15).

В соответствии с парадигмой риска, которую мы только что описали, риск- менеджмент становится не просто процессом контроля и снижения уровня ожидаемых потерь (которые по сути являются вопросами бюджетирования, ценообразования и эффективности бизнеса), но также процессом эффективного управления уровнями непредвиденных изменений финансовых результатов деятельности. Используя данную парадигму, даже в консервативном бизнесе можно принимать значительный уровень риска достаточно рациональным образом, если оператор учитывает следующие факторы.

■ Степень доверия к используемому способу оценки и измерения уровней непредвиденных потерь, связанных с различными видами деятельности.

■ Накопление достаточного капитала или использование иных методов управления рисками для защиты от потенциальных непредвиденных уровней потерь.

■ Соответствующая доходность от рисковой деятельности при учете стоимости рискового капитала и управления рисками.

■ Четкий обмен информацией с акционерами о целевом профиле рисков компании (т.е. учет стандартов платежеспособности при принятии и смягчении риска).

Это возвращает нас к утверждению о том, что риск-менеджмент – это не только стратегия защиты. Чем более точно понимается суть бизнеса и измеряется уровень его рисков относительно потенциальных доходов, целей и способности стабильно противодействовать неожиданным, но возможным сценариям, тем больший доход, скорректированный на уровень риска, может получить компания на рынке и при этом не прийти к краху.

Как указано в блоке 1-2, в любом анализе рисков важно понимать, что факторы, которые могут привести к волатильности результатов, не так просто измерить, хотя они могут быть очень важны. Наличие такого типа факторов риска представляет собой неопределенность, которая должна быть исследована с учетом самого неблагоприятного сценария. Мы рассмотрим этот вопрос в гл. 7. Кроме того, даже если возможно выполнить статистический анализ риска, крайне важно подробно рассмотреть корректность базовой модели, данных и оценку параметров риска – эту тему мы подробно рассмотрим в гл. 14 "Риск модели".

БЛОК 1-2