Негомедзянов Ю.А.доктор технических наук, профессор кафедры менеджмента, Тверской государственный университет, Тверь, Российская Федерация akim638@mail.ru
Негомедзянов Г.Ю.кандидат экономических наук, научный сотрудник кафедры менеджмента, Тверской государственный университет, Тверь, Российская Федерация akimzan638@gmail.com
Предмет и тема. В статье отмечается, что в условиях весьма неблагоприятной для российской практики ситуации – политической, экономической и социальной нестабильности, для каждой компании, финансового института, все направления и сферы деятельности которых сопровождают неопределенность и риски, проблемы адекватной оценки рисков, определения стоимости риска, своего уровня чувствительности к убыткам и финансовым потерям приобретают все большую актуальность, особенно с позиций адаптированности к экономическому кризису. На основе анализа предлагаемых в специальной литературе методов и критериев оценки риска, выявления актуальных проблемных вопросов одного из наиболее используемых и количественно обоснованных в ряду классических способов оценки рисков метода VaR показана возможность и необходимость осуществления нового подхода к расчету VaR. Цели и задачи. Предложить новый, базирующийся на принципах реальной волатильности метод расчета VaR. Для разработки нового подхода к расчету последовательно решены следующие задачи: проанализированы научные технологии оценки рисков; рассмотрена сущность реализуемой концепции VaR; выделены ключевые параметры, основные методы вычисления VaR; определены проблемные аспекты VaR, рассмотрено понятие «действительная стоимость риска». Методология. Использована теория корреляционных функций. Показано, что сущность нового подхода к расчету VaR – в его базировании на принципах реальной волатильности, позволяющей более полно характеризовать распределение вероятностей и рыночной ситуации, осуществить оценку стоимости риска, соответствующей реальным изменениям стоимости портфеля в определенном интервале времени. Согласно представленной авторской концепции расчета VaR (дельта-нормальный метод и новая мера риска – CF – корреляционная функция, мера реальной волатильности) приведены выражения для расчета в качестве примера для ценового и валютного рисков. Результаты. Выполненные исследования позволяют осуществить оценку стоимости риска, соответствующей реальным изменениям стоимости портфеля в определенном интервале времени, способствуют формированию направления развития методики оптимизации портфельных рисков. Выводы и значимость. Сделан вывод о возможности и необходимости осуществления нового (базирующегося на принципах реальной волатильности) подхода к расчету VaR, внедрения его в практику большинства российских компаний и финансовых институтов как действенного инструмента оперативного риск-менеджмента, а также фактора, способствующего сближению отечественной нормативной базы управления рисками с принятыми международными стандартами.
Ключевые слова: концепция VaR, реальная волатильность, корреляционная функция, новый подход к расчету VaR
Список литературы:
Бланк И.А. Управление финансовыми рисками. М.: Дашков и К, 2010. 311 с.
Воробьев С.Н., Балдин К.В. Управление рисками в предпринимательстве. М.: Дашков и К, 2010. 772 с.
Красильников А.Е. Измерение рисков в крупных компаниях: методологические вопросы // Проблемы теории и практики управления. 2010. № 2. С. 6–44.
Рогов М.А. Выбор методологии измерения рыночных рисков.Value-at-Risk (VaR) для оценки валютных рисков в банке // Управление финансовыми рисками. 2005. № 3. С. 15–18.
Струченкова Т.В. Использование методики VaR для оценки банковских рисков // Банковское дело. 2000. № 5. С. 2–7.
Султанова Л.В. Возможности использования алгоритма VaR в риск-менеджменте коммерческого банка // Финансы Казахстана. 2005. № 1. С. 30–33.
Вяткин В.Н., Гамза В.А., Екатеринославский Ю.Ю., Хэмптон Дж.Дж. Управление рисками в рыночной экономике. М.: Экономика, 2005. 305 с.
Чекулаев М.В. Риск-менеджмент: управление финансовыми рисками на основе анализа волатильности. М.: Альпина Паблишер, 2002. 344 с.
Andersson F., Mausser H., Resen D., Uryasev S. Credit risk optimization with conditional Value-at-risk criterion // Mathematical Programming. Ser. B. 2001. № 89. Р. 273–291.
Jabr R.A. Robust self-scheduling under price uncertainty using conditional value-at-risk // IEEF Transactions on Power Systems. 2005. № 20. P. 1852–1858.
Krokhmal P., Palmquist J., Uryasev S. Portfolio optimization with conditional Value-at-risk objective and constraints // The Journal of Risk. 2002. Vol. 4. № 2. P. 11–27.
Rockafellar, Uryasev S. Optimization of conditional Value-at-Risk // The Journal of Risk. 2000. Vol. 2. № 3. P. 21–41.
