Модельный риск

Рыночные цены обычно являются наилучшими индикаторами стоимости актива. Однако в отсутствие ликвидного рынка и механизма определения цены должны быть использованы теоретические модели оценки финансовых позиций (для калибровки по модели). Модели также применяются для оценки риска и определения соответствующей стратегии хеджирования, что было показано в предыдущих главах. Все более широкое применение моделей порождает дополнительный вид риска – модельный риск, или риск неадекватности модели.

Для простых инструментов, таких, как акции и обыкновенные облигации, модельный риск относительно невелик. Однако он является существенным для финансовых институтов, работающих на внебиржевом рынке с экзотическими деривативами, и для институтов, использующих сложные арбитражные стратегии.

С 1973 г. после публикаций Блэка – Шоулза и Мертона по моделям ценообразования опционов существенное развитие получили сложные теории оценки, которые используются для поддержки финансовых инноваций, таких, как кэпы, флоры, свопционы, кредитные производные инструменты и другие экзотические производные инструменты. Параллельно с этим увеличивается опасность риска неадекватности модели.

В настоящее время положение трейдеров и риск-менеджеров сходно с той ситуацией, в которой находятся пилоты самолетов при посадке: любой сбой в электронных устройствах на борту в сочетании со штормом будет для самолета фатальным. Сейчас компьютеры настолько мощны, что существует искушение разработки еще более сложных моделей, которые все менее и менее понятны управляющим. Доступная в настоящий момент технология существенно увеличила вероятность возникновения потерь (а также получения прибылей). В мировой экономике имел место далеко не один финансовый кризис (например, кризис на азиатских рынках в конце 1990-х гг.), сопровождавшийся существенными потерями вследствие использования неверных финансовых моделей.

Некоторые потери были настолько велики, что привели к исчезновению целых финансовых институтов, их реструктуризации или поглощению другими фирмами.

Насколько распространена проблема модельного риска?

Краткий ответ – в современной финансовой системе риск модели присутствует повсеместно. Обзор Банка Англии в 1997 г. показал существование различий в моделях, которые используются в 40 основных фирмах, торгующих производными инструментами в Лондоне. Обыкновенные валютные инструменты имеют немного отличий, как для стоимости, так и для чувствительности. Однако некоторые экзотические опционы могут иметь существенные отличия не только в смысле определения цены, но и в отношении чувствительности: от 10 до 20 % для свопционов и до 60 % для экзотических валютных инструментов. (Авторы этой книги по опыту знают, что даже в одном финансовом институте различные группы могут использовать разные модели оценки инструментов.)

В еще одном исследовании в том же году Маршалл и Сигель (1997) предоставили одинаковый портфель активов ряду коммерческих производителей программного обеспечения для оценки показателя VaR[1]. Каждому дали одинаковые данные по волатильности, полученные из RiskMetrics банка JP Morgan, и запросили результаты для показателя VaR совокупного портфеля и каждого типа инструментов (таких, как свопы, кэпы, флоры и свопционы). Различие результатов было поразительным, учитывая, что всем был дан анализ одних и тех же позиций (по относительно простым инструментам) с использованием одинаковой методологии и значений рыночных параметров. Для всего портфеля оценки показателя VaR изменялись от 3,8 млн до 6,1 млн долл. США, а для опционов – от 747 тыс. до 2100 тыс. долл. США.

Неудивительно, что торговые компании несут существенные потери не только при нестабильном рынке, но и в условиях стабильной ситуации. Хотя большинство таких потерь появляется вследствие случайности или неосторожности, существует опасность, что трейдер или заинтересованная сторона может преднамеренно совершить "ошибку", которая позволит получить выгодные результаты (как минимум, в краткосрочной перспективе). Так как для оценки используются модели, неверная (неадекватная) модель может привести к стратегии, которая на бумаге будет весьма прибыльной, однако приведет к экономическим потерям, возможно, в течение нескольких лет. После того как ошибка будет устранена, может появиться "большая дыра" в банковском счете.

Во второй части этой главы мы рассмотрим более подробно основные причины модельного риска.

Ошибки модели. Модель может содержать математические ошибки или, что более вероятно, может быть основана на неверных или упрощенных предположениях.

Неверная реализация модели. Модель может быть неверно реализована случайно или намеренно с целью мошенничества.

  • [1] С. Marshall and М. Siegel, "Value-at-Risk: Implementing a Risk Measurement Standard", Journal of Derivatives 4(3), 1997, pp. 91 –111.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >