Из полученного распределения финансовых результатов вычислите статистику риска.

Этот пятишаговый моделирующий процесс является основой CorporateMetrics.

В моделирующем подходе для формирования распределения будущих финансовых результатов используется большой набор сценариев поведения рыночных курсов. Преимущество этого подхода состоит в возможности подробного описания распределения будущих финансовых результатов, из которых может быть получен набор вычислений уровней риска.

Это особенно полезно для компаний, чьи финансовые результаты изменяются нелинейно с изменениями рыночных курсов (например, когда используются контракты с возможностью неисполнения, или когда объем деловых операций нелинейно реагирует на изменения рыночного курса), в результате чего аналитические методы не могут обеспечить гибкость необходимую для описания детализированного распределения результатов.

Один из недостатков моделирующих подходов по сравнению с аналитическими подходами состоит в необходимости проведения большого количества интенсивных вычислений. Для случаев, когда финансовые результаты являются линейными функциями рыночных курсов, можно обойтись аналитическими подходами.

Приложение A обеспечивает описание таких подходов.

Ниже приводится краткий обзор того, как выполнять Шаги 1 - 5.

2.3.1 Определение показателей (Metric specification)

На этом шаге компания решает, какой финансовый результат анализировать и, следовательно, какой из следующих рисков вычислять:

· EaR, Риск дохода (Earnings-at-Risk)

· EPSaR, Риск дохода в расчете на 1 акцию (Earnings-per-Share-at-Risk)

· CFaR, Риск потока наличности (Cash-Flow-at-Risk)

Компания также задает период(ы) и доверительный уровень, который нужно использовать для измерения риска.

Измерения уровня риска методами CorporateMetrics сосредотачиваются на измерении максимально возможного срыва финансовых результатов из-за рыночного риска по отношению к поставленным целям (для заданного доверительного уровня). В Главе 5 мы определяем методы измерения риска и объясняем причины их включения в эту концепцию.

2.3.2 Формулирование воздействий риска (exposure mapping)

Чтобы прогнозировать финансовые результаты для различных сценариев поведения рыночных курсов, мы должны сначала описать уравнениями или условными операторами, как взаимосвязаны финансовые результаты и рыночные курсы. Уравнения и условные операторы формируют карты воздействия риска(exposure maps).

Компании должны определиться по двум ключевым вопросам - масштабу анализа (какие воздействия риска анализировать) и типам функций, которые будут использоваться, чтобы связать финансовые результаты с факторами экономической деятельности и рыночными переменными.

CorporateMetrics обеспечивает гибкую схему, которая объясняет, как может быть вычислен риск для любых условий воздействий: и для подмножества воздействий риска на уровне компании (таких, как специфические позиции или объединенное воздействие риска отдельного филиала фирмы), и для сводных воздействий по подразделениям, или, на самом высоком уровне, для сводного воздействия риска на всю компанию.

2.3.2.1 Масштаб анализа

Выбранный набор воздействий риска или позиций может быть проанализирован, используя уравнения, определяющие финансовый результат как функцию от рыночных курсов и факторов экономической деятельности. Например, уровень доходов иностранного подразделения будет функцией как уровня валютных курсов в течение анализируемого периода, так и количества проданных товаров (который может быть самостоятельно функцией от значений валютных курсов). Выборочный анализ может быть использован для измерения отдельных воздействий риска или воздействий на отдельные статьи в гипотетических финансовых отчетах компании.

При необходимости более высокого уровеня анализа (например, моделирование рисков для филиала фирмы, подразделения, всей компании в целом), как основание для формулирования воздействия риска (exposure mapping) могут использоваться гипотетические финансовые отчеты конкретного экономического субъекта .

Записи в отчете могут быть выражены как функции факторов экономической деятельности и рыночных курсов. Так как финансовые результаты для филиала или всей компании являются очень усложненными функциями множества хозяйственных и рыночных факторов, использование модели гипотетических финансовых отчетов обеспечивает интуитивный способ организации информации и связей. Этот тип высокоуровневого анализа предоставляет полезную информацию, облегчающую обсуждение как на высшем уровне - совета директоров, так и с инвесторами и аналитиками.

2.3.2.2 Функции формулирования воздействий риска

Для связи финансовых результатов с факторами экономической деятельности и рыночными факторами в зависимости от типа требуемого анализа может использоваться множество различных функций. Например, если компания хочет смоделировать связь между курсами иностранной валюты и доходом, подразумевая, что торговые обороты не зависят от уровня валютных курсов, то карты воздействий риска могут быть простыми линейными функциями изменений валютного курса.

В качестве альтернативы, если желателен анализ, определяющий, как могут изменяться торговые обороты при различных уровнях валютных курсов, то карты воздействий риска могут содержать эконометрические связи, формулирующие доход как более сложную функцию факторов экономической деятельности и рыночных факторов. Следует подчеркнуть, что степень сложности модели полностью определяется компанией и включает внутреннюю оценку компромисса между такими факторами как легкость реализации, доступность данных для эконометрического и конкурентного анализа и требуемый уровень точности.

Для более детализированного описания формулирования воздействий риска (exposure mapping), см. Главу 6.

2.3.3 Разработка сценария

Главная проблема для корпораций - прогнозирование рыночных курсов на длительный период, обычно связываемое с циклами планирования. Бизнес-планирование обычно проводится на период до одного или двух лет, являясь частью стратегического планирования, которое может охватывать до пяти лет. Измерение рыночного риска, свойственного целенаправленным финансовым результатам на эти периоды планирования (например, от 2 месяцев до 2 лет или отдельные периоды внутри этого диапазона) требует сценариев поведения рыночных курсов, которые охватывают эти периоды. Для разработки необходимых сценариев компаниям необходимы модели прогнозирования, чтобы задать распределения вероятностей рыночных факторов, что может быть сложной задачей для периодов более одного месяца. Существует множество методов долгосрочного прогнозирования, что является важной темой для академических исследований. Три общих подхода включают использование текущей рыночной информации (например, курсов по срочным сделкам и возможных изменений цены опциона), эконометрические модели и заданные пользователем сценарии.

В главе 7 обсуждаются проблемы долгосрочного прогнозирования и разработки сценариев поведения рыночных курсов. LongRun является второй частью этой публикации и содержит технические подробности для прогнозирования и методов моделирования, рассмотренных в этом документе. Наборы данных, долгосрочные прогнозы и оценки изменчивости, которые могут использоваться для разработки сценариев, основанных на подходах, детально описанных в LongRun, можно найти на http: // www.riskmetrics.com.

2.3.4 Оценка

Вводя рыночные курсы для отдельного сценария в карту воздействий риска, мы получаем определенное значение будущего финансового результата. Повторяя этот процесс для каждого сценария, мы получаем распределение финансовых результатов.

2.3.5 Вычисление риска

При использовании итогового распределения финансовых результатов, мы можем вычислить статистическую выборку, описывающую распределение и характеризующую рискованность результатов. Примеры статистических выборок включают:

· Среднеквадратичное отклонение: симметричное измерение дисперсии исходя из ожидаемого (или среднего) значение прогнозируемого финансового результата.

· Доверительный уровень: Порог, который отражает вероятность того, что финансового результат не упадет ниже заданного уровня.

· Максимальное отклонение от заданного результата: значение, которое измеряет максимальный уровень отклонения финансового результата для заданного доверительного уровня.

· Среднее отклонение: ожидаемый уровень, на который финансовые результаты могут отклониться от заданного значения.

В этом документе мы иллюстрируем, как вычислить максимальное отклонение от заданного результата, так как методы измерения уровня риска, описанные в Главе 5, определены в этом ключе. Однако важно обратить внимание, что из распределения финансовых результатов, сформированных, используя подход CorporateMetrics, компании могут формировать любые статистические выборки, обеспечивающие полезную информацию о риске. Глава 8 обеспечивает детальное описание вычисления рисков и их оценки.