Александър Ширлетов унсс, докторант в катедра „Финанси

УНСС, докторант в катедра „Финанси”

E-mail: schirletov@abv.bg

Tel: 0888 524 904

България скоро ще стане пълноправна страна - членка на обединена Европа. Този исторически факт неизменно ще наложи множество промени в икономическата практика и теория, в частност - по отношение идентифицирането и измерването на риска. Съвременните концепции в областта предлагат практическото приложение на един относително нов метод за оценка на риска - Value-at-Risk. Въпреки широката популярност на метода важно е да се познават неговите слабости и проблеми, съпътстващи практическото му приложение.

Основната критика към VaR се основава върху допускането, че възвръщаемостта от портфейла ще следва кривата на нормалното разпределение.

В статията е разгледана алтернатива, базираща се върху два теста, която дава представа доколко VaR, изчислен при съответните допускания за времеви хоризонт и риск за грешка, би бил обективен измерител на риска.

Анализирани са сферите на приложение на двата метода за прогнозиране на условната дисперсия, препоръчани от RiskMetrics.

На последно място авторът предлага няколко конкретни алтернативи за модифицирано приложение на основните принципи на VaR в корпоративната сфера.

Последиците от липсата на адекватна оценка на риска са ясни. Най-сериозните отдавна са станали известни като фалитите на 20-ти век, сред които ще се запомнят тези на Barings Bank - загуби над 1 млрд. долара; Orange County – загуби над 2 млрд. долара; Procter & Gamble – загуби над 200 млн. долара; Daiwa Bank- загуби над 1 млрд. долара; Metallgesellschaft - загуби над 1,5 млрд. долара. Зад всички тези стряскащи цифри, станали обект на редица разследвания и научни разработки, седят два общи фактора - търговията с деривативни и иновативни инструменти и липсата на адекватна система за оценка и контрол на нивото на риска.

В България вече са налице редица компании, банки и инвестиционни посредници, които активно търгуват на световните борсови пазари, осигуряващи покритие на физическите си доставки чрез редица стокови деривати или доближаващи се до представата за взаимни фондове или обезпечаване интересите на клиентите си. Очаква се употребата на иновативни инструменти на финансовия инженеринг да претърпи бурно развитие с отварянето на икономиката, което придава особено актуално звучене на причините, довели до горните примери.

Дериватите сами по себе си не са заплаха за никого; проблемът идва от неправилното, или по-скоро от хазартното боравене с тях. Типични примери са фалитите на Brings Bank и Orange County, предизвикани от грешка в преценката за развитието на пазара или от злоупотреба с власт, довела до катастрофални нива на риск и по-късно до реализирането на този риск. Тъй като в съвременния корпоративен свят, характеризиращ се с висока динамичност, трудно може дълго време да има нерешен проблем, контролът на риска сравнително отскоро се извършва чрез Value-at-Risk- система, създадена от JP Morgan през 80-те години за цялостна оценка на риска от всички инструменти в портфейла в рамките на следващите 24 часа. Днес, в глобален аспект, VaR далеч надхвърля първоначалния си замисъл като краткосрочен измерител на риска от финансови активи. Множество корпоративни стратегии за управление на риска се основават на VaR. Методът успешно се прилага в банковия сектор, за което свидетелстват базелските наредби за определяне на капиталовата адекватност.

Предимствата на показателя VaR са безспорни. Основните сред тях са лесното му интерпретиране - дори и за непрофесионалисти рискът, измерен в парични измерители, илюстриращ максималната потенциална загуба, която би могла да настъпи при определен риск за грешка, има разумно звучене; на второ място, VaR включва във себе си риска на всички инструменти от портфейла, като същевременно ги разглежда в тяхната взаимосвързаност, т.е. възможно е една и съща промяна да предизвика печалба при един инструмент, но същевременно да е рискова по отношение на друга позиция.

Въпреки широкото приложение, което е придобил VaR, той не бива да се абсолютизира, тъй като и този показател, подобно на останалите, популярни във научните среди у нас, не е лишен от недостатъци и трудности, съпътстващи практическото му приложение. Познаването на слабите места на метода има съществено значение за неговата практическа приложимост и би помогнало на редица изследователи и експерти в техните разработки, базирани върху VaR.

Най-широко прилаганият метод за изчисление на VaR- „вариация-ковариация“, се основава върху допускането, че разпределението на възвръщаемостите от портфейла ще следват кривата на нормалното разпределение. Наистина в достатъчно дългосрочен план това допускане изглежда логично - има равна вероятност котировките на даден индекс както да се покачат, така и да спаднат. Въпреки това какъв би бил днес отговорът, ако става дума за котировки на суровия петрол? Практически в момента шансът да се покачи цената е значително по-голям от възможността да има чувствителен спад. В този контекст е възможно да се наблюдава струпване на стойности в крайните честоти на разпределението (т.нар. fat tail). Използването на свойствата на кривата на нормалното разпределение би довело до прогнозиране на значително по-ниска стойност на очакваната загуба, отколкото реално тя би следвало да бъде. В този контекст абсолютно задължително, с оглед на достоверността на резултатите, е включването на тест за нормалност на разпределението на възвръщаемостите от анализирания портфейл. За целта има множество алтернативи. Относително достъпен за интерпретиране е тестът на Колмогоров-Смирнов, който е част от статистическия софтуер SPSS. Чрез него е възможно да се извлекат както графики (хистограми), показващи доколко разпределението следва гаусовата крива, така и коефициенти на значимост, които дават еднозначен отговор на въпроса може ли да се приеме анализираният ред за нормално разпределен. Едва след положителен отговор, базиран върху конкретни измерители, е възможно аналитикът да използва свойствата за площта под нормалната крива.

Проблем пред практическото приложение на VaR е правилното определяне на нивото на доверителния интервал, с който да се изчисли хипотетичният размер на максималната загуба. На практика има разминаване в указанията на различните институции. В публикуваните технически документи на RiskMetrics се препоръчва да се работи с 95 % нива на доверителния интервал - метод възприет от редица световни компании. От друга страна, базелските спогодби фиксират риска за грешка на 1 % (т.е. 99 % доверителен интервал). От една страна, колкото сме по-сигурни в оценките, които даваме за риска, толкова ще бъдем по-спокойни относно неговото бъдещо развитие - т.е. това е довод в подкрепа на по-високите нива на доверителните интервали. От друга страна, високите нива на доверителните интервали водят до значително по-високи оценки на риска, зададени чрез VaR. И тъй като измерването на риск не е самоцел - на следващия етап, на база изчисления размер на рискова откритост, се заделят средства за неговото хеджиране. Колкото е по-висок рискът, толкова повече средства следва да се заделят за неговото управление, респективно да се откаже дружеството от инвестирането им в други доходоносни начинания. Ниската възвръщаемост на свой ред прави корпорацията непривлекателна за бъдещите инвеститори и порочният кръг се затваря! Решение на проблема би могло да се намери чрез тест на пиковите стойности (stess testing) и/ или чрез обратно тестване (back testing). Двата теста са като допълнение към VaR, и целят да отговорят на въпроса доколко адекватен измерител е VaR изчислен при определени допускания, респективно риск за грешка. Първият метод на практика се доближава по своята същност до метода „анализ на сценариите” – формира се хипотетична алтернатива, при която се приема допускането, че определящите по отношение на анализирания портфейл пазарни рискови фактори се изменят едновременно във възможно най-негативния аспект. Преоценява се загубата на портфейла в този случай и тази загуба се съпоставя с максимално прогнозираната стойност чрез VaR.

Обратното тестване се препоръчва като задължителна част от оценката на риска чрез VaR в банковия сектор. Базелските наредби предоставят автономност по отношение на избора на методика за изчисление на VaR, но като задължително правило е фиксирано изискването в последните 250 минали наблюдения на загубите да няма повече от 5, които да надвишават стойността, прогнозирана чрез VaR. В противен случай се налагат корекции на методиката на изчисление.

Същите тестове следва да се приложат и по отношение достоверността на показателя, изчислен при различни по своя обем реални данни от пазара. Фиксирането на „прозореца” от наблюдения, върху който да се изгради анализът, винаги е бил ябълката на раздора! От една страна, концентрирането върху относително скорошни явления би било неразумно, тъй като едва ли се описва достатъчно точно центърът на разпределението и извадката не може да претендира за представителност, от друга страна – прибавянето на прекомерно обширни исторически данни би включило в анализа минали данни, а понякога и пикове, които е малко вероятно да се повторят и в бъдеще.

Привържениците на VaR често пъти изтъкват като основно предимство на метода агрегираната оценка на всички видове риск, получена чрез преоценка на портфейла. Въпреки това - дали VaR отчита ликвидния риск? VaR се основава върху преоценката на портфейла или чувствителността по отношение промяната на даден рисков фактор. Не се отчита алтернативата – при генериране на загуби от определена позиция тя просто да бъде закрита. Допускането, че в портфейла не биха настъпили структурни промени, е достоверно в краткосрочен аспект- при времеви хоризонти, надвишаващи месец същото допускане вече е малко вероятно. Проблемът с ликвидния риск и абсолютната липса на вторичен пазар е много ясно изразена, ако в портфейла е включен нестандартен инструмент, създаден конкретно за определен клиент. В този случай VaR е абсолютно неприложим, тъй като няма смисъл да се прави пазарна преоценка на инструмент, който реално не може да бъде пазарно реализиран. Макар и като „частен случай” практиката изобилства с нестандартни решения, въплътени в иновативни инструменти, съчетаващи в себе си характеристиките на няколко деривата едновременно.

Отдавна е доказано, че сляпото осланяне на исторически данни не е показателно за бъдещото развитие на борсовите индекси. RiskMetrics препоръчва приложението на два метода за прогнозиране на условната дисперсия и стандартно отклонение - EWMA и GARCH, намиращи приложимост в рамките на метода за изчисление на VaR „вариация-ковариация“. Проблемът в случая е, че двата метода дават различни стойности за един и същ показател.

Емпирично е установено, че когато нарастват на времевият хоризонт и нивото на доверителност, разликите в оценките също нарастват. Следователно погрешно подбраният модел за прогнозиране на девиацията може да доведе до съществени непредвидени загуби особено ако се изграждат прогнози за по-дълги периоди. Обикновено при относително стабилни пазари, без ясно изразени флуктуации, стандартното отклонение, прогнозирано чрез двата предлагани метода, не се различава съществено. Съответно при пазари, характеризиращи се със силни пикове и спадове във възвръщаемостите, се наблюдават ясно изразени различия в прогнозите, съставени чрез EWMA и GARCH. Именно тези различия в прогнозите правят избора на техниката на тяхното съставяне от изключително значение за достоверността на целия анализ. Системите, разработвани от RiskMetrics, залагат повече на EWMA. Имайки предвид, че EWMA дава по-ниски стойности на прогнозираните параметри от GARCH, може да се направи изводът, че EWMA описва по-добре центъра на гаусовото (нормалното) разпределение, докато GARCH обхваща по-добре крайните стойности на разпределението. Затова GARCH се препоръчва при разпределения, в които се наблюдава струпване на случаи в крайните им части ( т.нар. Fat tails), и асиметрични разпределения. Доказано е, че GARCH дава значително по-надеждни резултати при прогнозиране на валутните пазари, отколкото при предвиждане на промени на цените на акциите. Въпреки това остава основната слабост на метода GARCH - фактът, че бъдещата прогноза не отчита дали възвръщаемостта на актива в миналите периоди е била отрицателна, или положителна.

Първоначално методът VaR е замислен като краткосрочен измерител на финансовия риск. Днес все повече приложимостта на метода навлиза в корпоративния сектор, което налага някои модификации на първообраза. Тук следва да се направи едно важно уточнение - управлението на риска от гледна точна на всички възможни последици, които биха настъпили върху корпоративните измерители, включва в себе си значително по-широкообхватен кръг от фактори, които не се изчерпват единствено с финансовите рискове. Методологически погледнато VaR е фокусиран върху промените, които настъпват върху портфейл, състоящ се от ценни книжа за времеви хоризонт от един ден до един месец, докато в контраст измерителят на риск в корпоративния контекст би следвало да оценява влиянието на същите пазарни фактори върху фирмените финансови резултати за период от два месеца до две години. За целта, базирайки се върху логиката на VaR, в сферата на корпоративното управление на риска се прилагат Earnings-at-Risk, Earnings per Share-at-Risk и Cashflow-at-Risk. Първият метод цели да покаже какъв е рискът при приходите на дружеството, вторият – какъв би бил максималният спад в приходи, падащи се на една акция, при определенено ниво на вероятност, а третият цели да покаже какво би било най-лошото хипотетично очаквано развитие на паричните потоци в определен период от време. Логиката на анализа е същата като при VaR, следователно и в случая важат същите основни недостатъци на оценките, зададени чрез подобни показатели.