Процесс управления валютным риском неразрывно связан с выбором методики его оценки. Тут возникает особая сложность, поскольку не существует ни одного идеального метода: все имеют определенные ограничения в использовании. Например, самым распространенным является метод VaR (или Value-at-Risk). Показатель VaR дает представление о максимальном размере возможных потерь стоимости (в данном случае ОВП) в денежных единицах в течение некого периода времени с заданной степенью вероятности (обычно это 95% или 99%).
Стоит отметить, что вместо показателя VaR для оценки финансовых рисков многие корпоративные казначеи предпочитают использовать CFaR (Cash—Flow—at—Risk) и EaR (Earning-at-Risk), чтобы определить величину отклонения реального денежного потока или дохода компании от его ожидаемого значения (в качестве базы здесь используются данные волатильности денежного потока и дохода компании, а не валютных курсов).
Применительно к валютному риску компании и предыдущему примеру с валютной выручкой, показатель VaR может показать, что, например, с вероятностью 95% мы можем утверждать, что эти 100 000 долларов, которые сегодня стоят, допустим, 6 000 000 рублей, через 3 месяца подорожают или подешевеют не более чем на 100 000 рублей. То есть их стоимость будет находиться в диапазоне от 5 900 000 до 6 100 000 рублей. Этот метод наглядно показывает менеджеру компании, какой суммой с заданной вероятностью он рискует, открываю ту или иную валютную позицию.
Формула расчета VaR:
VAR=k*σ*Y,
где k – коэффициент определенного доверительного интервала, Y – стоимостной объем актива, σ — волатильность курса валюты.
Поэтому чтобы посчитать VaR по открытой валютной позиции нужно знать:
- статистику по котировкам курса конкретной валюты (минимум 300 значений) для расчета волатильности,
- заданный уровень вероятности,
- временной горизонт,
- величину ОВП.
Однако несмотря на то, что VaR достаточно универсален и находит в России все большее применение (но в основном у кредитных и страховых компаний, работающих на фондовых рынках), у этого метода есть существенные недостатки. Например, этот метод не очень хорошо работает в ситуации, когда нужно определить размер очень крупных потерь с маленькой вероятностью (т.е. наихудшего возможного убытка за пределами значения VaR). Например, чтобы определить, при заданном уровне доверия в 95%, какими могут быть потери в оставшихся 5% случаев?
Как раз для анализа таких «экстремальных» ситуаций больше подойдет методика оценки средних непредвиденных потерь — ES (или Expected Shortfall). Если требует провести анализ чувствительности возможных потерь в зависимости от значения какой-либо переменной применяется моделирование возможных потерь по методу Монте-Карло. Однако для использование этих методик требуется, во-первых, наличие у работников особых аналитических навыков и опыта, а, во-вторых, определенные вычислительные мощности (в случае с методом Монте-Карло).
Поэтому нередко методики VaR или CfaR в не финансовых компаниях дополняются или вовсе полностью заменяются стресс-тестированием или простым методом моделирования самого неблагоприятного сценария (англ. worst case scenario).
Подробнее на сайте Вашказначей.РФ!