- •1.2. Онтологія та гносеологія ризику
- •1.3. Невизначеність в економіці
- •1.4. Конфлікт в економіці
- •1.5. Альтернативність
- •1.6. Концептуальні засади ризикології
- •1.8. Суспільство ризику
- •1.9. Актуальні проблеми ризикології
- •Системний аналіз ризику в економіці та підприємництві
- •2.1. Сутність і системні властивості ризику
- •2.2. Ризикотвірні чинники
- •2.3. Класифікація ризику
- •2.3.1. Методологічні та методичні підходи
- •2.3.2. Характеристика видів ризику в деяких сферах економічної діяльності
- •2.3.3. Необхідність урахування специфіки підприємницької діяльності в дослідженні ризику
- •2.4. Суб'єкти ризику
- •2. 5. Сприйняття ризику
- •2.5.1. Психологічне сприйняття ризику
- •2.5.2. Аспекти сприйняття ризику
- •2.5.3. Асиметрія сприйняття ризику
- •2.5.4. Соціальне підсилення ризику
- •2.5.5. Неадекватне сприйняття ймовірностей
- •2.6. Складність економічних систем та аналіз ризику
- •2.7. Кількісний аналіз ризику
- •2.7.1. Метод аналогій
- •2.7.2. Аналіз чутливості (вразливості)
- •2.7.3. Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •2.7.4. Аналіз ризику можливих збитків
- •2.7.5. Наслідки кількісного аналізу ризику
- •3.1. Загальні підходи до кількісної оцінки ризику
- •3.2. Кількісні показники ступеня ризику в абсолютному вираженні
- •3.3. Ризик у відносному вираженні
- •3.4. Граничні межі ризику
- •3.5. Системні показники ступеня ризику
- •3.6. Міра відсоткового ризику
- •Експертні процедури та методи суб'єктивних оцінок у вимірюванні ризику
- •4.1. Здобуття інформації
- •4.2. Методи обробки експертної інформації
- •4.3. Узгодження та агрегування оцінок експертів з урахуванням компетентності
- •За ризиком на базі неиронних мереж
- •4.4.1. Виявлення переваг і нейронні мережі
- •4.4.2. Проблема узгодження пріоритетів (переваг) за ризиком
- •Теоретико-ігровий підхід до моделювання ризику
- •5.1. Теоретико-ігрова модель
- •5.1.1. Класифікація інформаційних ситуацій
- •5.1.2. Інгредієнт функціонала оцінювання. Функція ризику
- •5.1.3. Зведення економічних колізій до ігрових задач
- •5.2 Моделювання економічного ризику. Концепція теорії гри
- •Критерій Байєса та його модифікації
- •Критерії мінливості (варіації) значень елементів функціонала оцінювання
- •5.3.1. Приклади багатоцільових задач прийняття рішень
- •5.3.2. Теоретико-ігровий підхід з урахуванням множини цілей
- •5.3.3. Критерій мінімальної відстані між інформаційними кубами
- •5.3.4. Ієрархічна модель прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень
- •5.3.5. Аналіз ієрархій: теоретико-ігровий підхід
- •5.5. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі)
- •6.4. Класифікація підходів до управління ризиком
- •6.6. Загальні підходи до зниження ступеня ризику
- •7.1. Класична теорія портфеля
- •7.3. Теоретико-ігрова концепція вибору портфеля
- •7.3.1. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.3.2. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.4. Оптимізація структури портфеля
- •8.1. Вартість, час, ризик
3.6. Міра відсоткового ризику
У низці наукових праць акцентується на тому, що менеджери зосереджують свою увагу на незбігу термінів погашення, виконання чи переоцінки відсоткових активів і пасивів і проводять аналіз «розривів» термінової відсоткової структури (gap analisis) [233]. Статті аналітичного балансу групують окремо: відсоткові активи і пасиви (вони приносять відсотковий дохід чи витрати, наприклад облігації, боргові зобов'язання, кредити, депозити тощо), невідсот-кові активи і пасиви (наприклад, рахунки ностро і лоро), грошові кошти в касі, пайові цінні папери, основні фонди, власні кошти, інші активи. Відсоткові активи і пасиви групують за терміном до по-гашення чи переоцінки (тобто за терміном надходження відсоткового доходу) на кілька діапазонів. Чим більша кількість діапазонів використовується (чим коротші діапазони), тим точнішими вважаються обчислення. Зокрема, застосовується таке групування: перші 12 діапазонів по місяцях, чотири квартальних діапазони, потім річні діапазони і нарешті діапазон з відкритою межею. Групування на діапазони здійснюється, як правило, так, щоб усі відсоткові активи були враховані в діапазонах, що передують останньому, у котрому часто враховують активи й пасиви з великим терміном чи безстрокові.
Розрив (Gар) заданої терміновості визначається як різниця між сумою відсоткових активів заданої терміновості А, і відсоткових пасивів заданої терміновості L1. Для кожного діапазону можна обчислити величину такого розриву:
Можна розрахувати кумулятивний розрив (Comulative Gap) як суму розривів, що містять усі діапазони, починаючи від t0 ДО Т:
Можна також обчислити коефіцієнт відношення розривів до загального обсягу активів (Gap Ratio,):
а також коефіцієнт кумулятивних розривів:
Позитивний розрив означає, що відсоткові активи в межах заданої терміновості перевищують за обсягом пасиви. Якщо відсоткові ставки зростуть, то збільшення відсоткового доходу перевищить зростання вартості обслуговування боргу (відсоткових витрат), і отже, зросте чистий відсотковий дохід. Якщо ж відсоткові ставки знизяться, доходи по відсоткових активах становитимуть більше, ніж вартість обслуговування боргу, а чистий відсотковий дохід знизиться.
Негативний розрив означає, що відсоткові пасиви в межах даної терміновості перевищують за масою активи. Якщо відсоткові ставки зростуть, вартість обслуговування боргу (відсоткові витрати) зростуть більше, ніж відсотковий дохід, і чистий відсотковий дохід знизиться. Якщо ж відсоткові ставки знизяться, вартість обслуговування боргу зменшиться більше, ніж відсотковий дохід, а чистий відсотковий дохід зросте. Чим більшою є абсолютна величина розриву, тим сильніший вплив зміни відсоткових ставок на відсотковий дохід, тобто тим більшим є ступінь ризику. Ідеальним з погляду мінімізації ступеня ризику є нульовий розрив, але, по-перше, така ситуація нереальна, по-друге, за впевненості щодо зростання чи зниження відсоткових ставок можна прагнути до збільшення доходів, нарощуючи позитивний чи негативний розрив відповідно.
Серед гіпотез, що приймаються при використанні розривів як вимірювачів відсоткового ризику, заслуговує на увагу гіпотеза стосовно симетричного руху ставок для різних інструментів, тобто якщо ставки по овернайту (добовому міжбанківському депозиту) зростуть на 1 %, то й по кредитах, облігаціях, депозитних сертифікатах вони також зростуть на 1 %.
У [233] зазначається, що апарат дюрації й опуклості є досконалішим відносно апарату розривів, але він вимагає проведення складніших розрахунків по портфелю банку. Для пакета облігацій ці обчислення набагато простіші й суттєво ефективніші.
3.7. ПАРАМЕТРИ РИЗИКУ ДЕРИВАТИВІВ
Параметри ризику деривативів (похідних фінансових інструментів) вимірюють за допомогою низки показників, які позначаються грецькими буквами, тому в цілому їх інколи називають грецькими (the Greeks). Так, показник ризику (Delta) вимірює величину зміни вартості даного фінансового інструмента V за зміни базового цінового чинника r (наприклад, ставки відсотка):
Якщо зобразити на площині залежність вартості інструменту від базового цінового чинника лінією, то дельта характеризує кут нахилу (величина дельти дорівнює тангенсу цього кута). Зв'язок між дюрацією і дельтою має такий вигляд:
Зміну дельти за змін базового цінового чинника вимірює такий показник ризику, як гама (Gamma):
Гама вимірює той же ризик, що й опуклість [233]. Якщо профіль ризику є опуклим, гама додатна, якщо профіль ризику ввігнутий, гама від'ємна, якщо профіль ризику — пряма, то гама дорівнює нулю. Показник гама є важливим для опціонів.
Вега (Vega) — це також один з низки кількісних вимірювачів ризику похідних фінансових інструментів, що вимірює зміну вартості фінансового інструменту за зміни дисперсії (волятильності) базового цінового чинника:
Показник ступеня ризику тета (Theta) вимірює зміну вартості фінансового інструменту при зміні терміну, що залишився до виконання контракту t:
Не рідко цей показник міститься в звітах про прибутки і збит-ки інвестиційних компаній.
Показник ступеня ризику ро (rho) використовується для вимірювання показника зміни вартості відсоткових опціонів за зміни відсоткової вставки.
Показник ступеня ризику лямбда (Lambda) вимірює зміну вартості опціонів за зміни рівня дивідендів d для опціонів на акції чи рівня валютної відсоткової ставки для валютних опціонів:
Зміні гами за зміни базового цінового чинника відповідає показник швидкості (speed):
Якщо дельта — це перша похідна функції вартості фінансового інструменту по базовому ціновому чиннику, то гама — це друга похідна, а швидкість — це похідна третього порядку. Показник швидкості дозволяє менеджерові слідкувати за змінами гами й дельти при роботі з опціонами (здійснювати виважений моніторинг, ураховуючи ризик).
Зміну дельти з плином часу, що залишився до виконання контракту, вимірює такий показник кількісної оцінки ризику, як особливість (charm):
Якщо, скажімо, портфель похідних фінансових інструментів хеджується так, що його дельта (чутливість щодо змін цінового чинника) дорівнює нулю, то хеджування підлягає постійним щоденним корективам і показник особливості покаже, наскільки активною повинна бути тактика щодо хеджування.
Колір (color) є ще одним показником ступеня ризику деривативів. За його величиною вимірюють зміну гами в міру плину часу до виконання контракту:
Наприклад, з наближенням моменту виконання за кольором менеджери можуть визначитися, як невеликі зміни ціни базового активу вплинуть на хеджуваня [233].
РОЗДІЛ 4
