Методы оценки риска ликвидности

    Наиболее стабильная часть средств «до востребования» и остатков на текущих счетах может использоваться кредитной организацией для фондирования своих долгосрочных финансовых операций (предоставление долгосрочных кредитов, приобретение инвестиционных бумаг и т.п.). Чрезмерное заимствование с этих счетов, может приводить к тому, что в случае оттока с этих счетов даже незначительного объема средств и отсутствия достаточного объема ликвидных активов, которые могли бы компенсировать такой отток, кредитная организация может нести незапланированные затраты для поддержания своей платежеспособности.

Прогнозирование величины стабильной части остатков на счетах, помимо анализа клиентской базы, может производиться на основе статистического анализа временного ряда величин остатков или их производных величин. Так в (2) достаточно подробно описаны различные способы прогнозирования случайных величин на основе анализа временных рядов значений логарифмического темпа роста ( ).

Такой подход позволяет повысить точность прогнозирования за счет устранения возможной нестационарности исходных временных рядов.

    В случае использования способа прогнозирования на основе анализа временного ряда логарифмического темпа роста, прогнозная величина остатков на счетах может быть найдена с помощью следующей формулы:

,

Где: - прогноз величины остатков на счетах в момент времени t+1;

- прогноз логарифмического темпа  роста в момент времени t+1;

- величина остатков в момент времени t.

Доверительный интервал прогноза остатков на счетах с заданной доверительной вероятностью может быть найден с помощью следующей формулы

,

Где: - квантиль нормального распределения, значение которого определяется заданной величиной доверительной вероятности ;

- среднеквадратичное отклонение  прогноза (точность прогноза).

Следовательно, в качестве прогнозной величины стабильной части остатков на счетах может быть принята нижняя граница доверительного интервала прогноза . В этом случае прогнозный объем нестабильной части остатков на счетах определяется величиной .

При краткосрочном  анализе обычно считается, что прогноз  логарифмического темпа роста остатков на счетах равен нулю ( ), а в качестве среднеквадратичного отклонения прогноза принимается значение волатильности остатков. В этом случае величина стабильной части остатков  на счетах определяется величиной , а нестабильной .

Учет  факторов кредитного и рыночных рисков

Зависимость стоимости финансовых инструментов от факторов кредитного и рыночных рисков также оказывает существенное влияние на величину риска ликвидности финансового портфеля кредитной организации. Увеличение объема невозврата кредитов, снижение рыночной стоимости ценных бумаг, неблагоприятные изменения рыночных процентных ставок и курсов валют и т.п., может приводить к появлению существенных разрывов ликвидности, и, как следствие, к увеличению величины риска ликвидности кредитной организации. В (2) достаточно подробно описаны различные методы оценки риска возможных убытков финансового портфеля с учетом влияния факторов кредитного и рыночных рисков. Использование данной методологии позволяет учесть влияние этих факторов рисков и на величину риска ликвидности.

При использовании  дельта-нормального подхода величина изменения стоимости финансового инструмента в зависимости от изменения влияющих на него факторов риска может быть найдена с помощью следующей формулы:

, 

Где: - прогнозное изменение стоимости финансового инструмента относительно его базовой стоимости в момент времени t;

- стоимость j-го финансового инструмента;

- прогнозное значение логарифмической  “доходности” изменения k-го  фактора риска, влияющего на j-й  финансовый инструмент (подробнее о видах факторах риска и прогнозировании их значений см. (2);

- общее количество факторов рисков  влияющих на j-й финансовый инструмент.

С учетом прогнозных изменений стоимости  финансовых инструментов уравнения (1) теперь могут быть преобразованы следующим образом:

 или    (5)

В уравнении (4)  рыночные процентные ставки также могут считаться факторами риска, вследствие чего это уравнение может быть представлено в следующем виде:

,  (6)

Где: - прогнозное значение «логарифмической» доходности рыночной процентной ставки i-го диапазона срочности (в данном случае , - текущее значение рыночной процентной ставки i-го диапазона срочности, а - ее прогнозное значение).

Уравнения (5) и (6) позволяют учитывать факторы  кредитного и рыночного риска  для оценки риска ликвидности, что, в свою очередь, позволяет использовать методы сценарного анализа (стресс-тестирование) для оценки потенциального воздействия на риск ликвидности ряда различных изменений факторов риска, которые соответствуют исключительным, но вполне вероятным событиям, в общем виде не поддающимся прогнозированию.

Оценка  показателя VaR финансового  портфеля с учетом риска ликвидности.

Различные методы оценки показателя VaR финансового портфеля кредитной организации достаточно подробно приведены в [2]. При использовании дельта-нормального метода влияние изменений различных факторов риска на изменение  стоимости финансового портфеля (на его финансовый результат) может быть описано следующим выражением:

, (7)

Где: - прогнозное изменение стоимости банковского портфеля относительно базовой стоимости в период времени t;

( ) – общее количество активных (пассивных) инструментов финансового портфеля;

- общее количество факторов рисков  влияющих на i-й активный (пассивный) финансовый инструмент портфеля;

- прогнозное значение логарифмической  “доходности” j-го фактора риска,  влияющего на i-й активный (пассивный)  финансовый инструмент портфеля;

( ) - стоимость i-го активного (пассивного) инструмента финансового портфеля с учетом вероятности его возможного досрочного погашения (исполнения).

Оценка  величины риска ликвидности, которая  включает в себя приведенную стоимость  возможных затрат на поддержание платежеспособности на заданном временном горизонте Т, также может быть включена в оценку финансового результата. В этом случае значение финансового результата с учетом рассчитанной величины риска ликвидности может быть найдено с помощью следующей формулы:

 (8)

Применение  метода стохастического моделирования (Монте-Карло) позволяет с помощью  выражения (8) оценивать величину показателя VaR финансового портфеля кредитной  организации с учетом соответствующей  величины риска ликвидности. Необходимые статистические параметры и данные для прогнозирования значений факторов риска определяются на основании статистического анализа данных за выбранный период анализа.

Предлагаемая  методология ориентирована на решение  основных задач банковского риск-менеджмента по оценке и анализу возможных потерь финансовых институтов, изложенных в  рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору. Методология позволяет количественно оценивать величину риска ликвидности, которая включает в себя приведенную стоимость возможных затрат кредитной организации на поддержание в будущем своей платежеспособности, рассчитанных не только с учетом несбалансированности по срокам активов и обязательств, но и с учетом влияния различных факторов кредитного и рыночного рисков, величины досрочного погашения, исполнения кредитов и депозитов, объемов возможного оттока средств со счетов «до востребования» и текущих счетов, и т.д.