РИЗИКИ І НЕВИЗНАЧЕНІСТЬ

Згідно з припущенням Мілтона Фрідмана бізнес-цикл викликаний, принаймні частково, волатильністю цін або непередбачуваністю їх майбутніх варіантів, тобто в кінцевому рахунку невизначеністю інфляційних очікувань і пов'язаними з цим ризиками [1] [2] . Тому в міру прискорення інвестиційного розвитку у бізнесменів перемагає прагматизм, який визначається скептицизмом з приводу майбутнього стану ринку. В результаті вони все більше ухиляються від прийняття ризику. Тим самим скорочуються інвестиції у багато проектів. Чим менше ясності про майбутні ціни не тільки на виході з виробництва - на продукцію, що випускається про продукцію, але і на вході в виробництво - вартість праці, сировини і т.п., тим більше схильність бізнесменів не вживати додаткових ризики.Іншими словами, очікування інфляції стають перешкодою на шляху інвестицій і основою настання кризи.

Однак не інфляція сама по собі веде до бізнес-циклу, вся справа в невизначеності: бізнесмен не знає всіх складових своїх майбутніх вкладень у виробництво і виходів з нього в цінових вимірах. В таких умовах немає користі від існуючих економетричних моделей та інструментів, оскільки вони не дають відповіді на питання про дисперсії інфляції і її майбутнього розвитку за всіма необхідними для бізнесмена параметрам. До того ж відсутня статистична база для розрахунків. В даний час удосконалюються аналітична база і економетричний апарат, з тим щоб перейти до обліку невизначеності і інфляційних очікувань в циклічних коливаннях.

Звичайний спосіб, який застосовується в прогнозах, - постійне оновлення і спостереження за ринком, підвищення рівня оперативності та експрес-обробки показників. В якості нового методу використовують прогноз дисперсійних розподілів інфляційних очікувань - спостереження і розрахунок поширення дисперсій в потоці часу, що дозволяє достовірніше визначити майбутні цінові дисперсії. Кожне розподіл цін можна розглядати з позиції оцінки стану майбутніх дисперсій. На базі сучасної інформації та з урахуванням історії розвитку інфляційних дисперсій складається прогноз їх розвитку. Таким чином, на базі підвищення рівня достовірності прогнозів інфляційних очікувань можна перейти до елементів управління невизначеністю, яка стримує бізнесменів від майбутніх інвестицій. Даний підхід претендує на провідні позиції в системі антициклічного управління економікою.

Ризики в високо- і нізкоінфляціонний середовищі. Для оцінки ризику теоретичною основою є гіпотеза Монте-Карло. Всі втрати є несподіваними, виникають з невідомого і являють собою своєрідний результат банкрутства - банкрутства очікувань. До ризику часто підходять як до синоніма невідомого. Бізнес-цикл являє собою рух невідомого, а ведення бізнесу в рамках циклу вважається ризиком.

В даному випадку нас цікавить ризик інфляції - величина інфляційної дисперсії в майбутньому як генератор циклу. У ризик-менеджменті багато цифр про готовність прийняти той чи інший ризик встановлюються інтуїтивно і є умовними. Наприклад, ризик-менеджмент консервативних портфелів часто використовує в своїх розрахунках і пропонує інвесторам рівень ризику в розмірі 1-3%, агресивний портфельний менеджер рівень ризику піднімає до 5, а іноді і 10%. Цифри чисто інтуїтивні, розраховані на реакцію інвесторів на дані показники - оцінку різних категорій інвесторів з позиції очікування результатів. Причому на різних фазах циклу рівень готовності прийняти ризик змінюється.

Ризик-менеджментом займається велика фінансова галузь: консультанти, аналітики, спеціалізовані на ризик інвестори, біржі, рейтингові агентства, страхові компанії, банкротні керуючі.

Існує вартісна оцінка ризику, яка приймається у всіх розрахунках, - Value at Risk (VaR) - грошова оцінка величини очікуваних втрат в певний період часу із заданою ймовірністю. Відповідно до Базель I [3] період часу береться в рамках 10 днів. Трейдери нерідко використовують в розрахунках часовий горизонт в один день. Рівень допустимого ризику для комерційних банків, згідно з Базель I, - 99%. Під ф'ючерсної торгівлі ризик приймається більш високий, а в фондовій - нижчий. Повсякденне життя професійних інвесторів і біржових аналітиків і гравців пов'язана з ризиком, але вона цілком «технічна» - заповнена математичними розрахунками і диференціальнимирівняннями, розрахунками структури ризику. Однак все це відноситься більше до питань микроциклов - біржовим коливань, і слабо співвідноситься з проблемою бізнес-циклів і кредитних циклів.

Особливий підхід до проблеми вимірювання ризиків виникає при так званій швидкісний торгівлі (high-frequency trading), коли в розрахунок йдуть вже не хвилини, а секунди, що стало можливим із впровадженням сучасних високошвидкісних торгових платформ. Виявилося, що на результати торгів впливають мікроциклах, які складаються з цінових коливань високоліквідних активів в рамках хвилин і навіть секунд. Ще більш складним завданням є кореляція сверхмікроціклов, мікроциклів і більш звичних для розрахунків звичайних циклів. Пошук кореляційної залежності між ними тільки починається і попереду ще велика робота, яка, можливо, завершиться новими нобелівськими лауреатами по даній геме. В основі даного процесу може знаходитися процес «відкриття» ціни на основі відповідної моделі (price discovery model), теоретична платформа якого розроблена австрійською економічною школою. За ідеєю дана модель може характеризувати різні ринки і точково визначати той ринок, з якого почнеться перехід на нову фазу циклу, а також той, який може «підхопити» нові тенденції, посилити і поширити їх на весь ринок так, що неминучий перехід на новий цикл розвитку.

Все, що пов'язано з розрахунками ризиків, через велику кількість формул і розрахунків створює ілюзію точності і врахування всіх варіантів. Інформація на вході не завжди точна і недостатньо повна, а самі розрахунки в кращому випадку відображають ризики на одній фазі циклу і не здатні оцінити їх при переході до іншої фази. Однак велика кількість розрахунків діє як снодійне і створює відчуття комфортності у користувачів.

Волатильність. Коли в результаті більшої дисперсії зростає волатильність фінансового ринку, то дозрівають умови для переходу до нового циклу. Те ж саме відбувається при зростанні інфляції: розширюються рамки розподілу цінових діапазонів. Волатильність фінансового ринку посилюється в силу того, що ймовірність настання непередбачених цінових змін зростає. В цілому діє наступні правило: в високоінфляціонной середовищі рівень ризиків вище, а в нізкоінфляціонний середовищі - нижче. У розмаїтті варіантів зв'язок між економічною дисперсією і волатильністю важко встановити, але вона постійно пробиває собі дорогу через зміну рівня невизначеності.

Існують прості моделі передбачення волатильності, які окреслюють цінові дисперсії різних видів цінних паперів. Огляд основних моделей в 2003 р представлений Сер-Хуанг Пуном і Клайвом Гренджер 1 . До широкого моделювання волатильності приступили 20 років тому - після 1996 року, коли Базель I включив даний показник в схему З'правленія ризиком.

Для управління волатильністю трейдери найчастіше вдаються до арбітражної стратегії, яка являє собою різновид статистичного арбітражу, що застосовується при портфельному управлінні інвестиціями. Статистичний арбітраж демонструє ідеальний портфель з позиції невизначеності і ліквідності. При низькому рівні прозорості ринку статистичний арбітраж слабо застосуємо. Багато в чому його можливості визначаються короткими продажами, які в деяких країнах розглядаються як вкрай спекулятивні, з негативним ставленням регуляторів.

Для участі в волатильному арбітражі необхідний прогноз стану емітентів, який зазвичай розраховується виходячи з історичних даних про денний прибутковості цінних паперів за рік (252 дня - типове кількість торгових днів в році для фондового ринку США). Нерідко в показник включають додаткову інформацію, наприклад очікування зростання в зв'язку з отриманням емітентом нового патенту або нової моделі продукту.

Один з найбільш повних оглядів прогнозних методик волатильності на фінансовому ринку представлений С.-Х. Пуном [4] [5] . Крім того, він проаналізував мікроволатільность (розбив фазу циклу на цілий ряд підфази і розглянув зміни на кожній з них) і, спираючись на виявлені ним закономірності, запропонував оригінальну методику прогнозування переходу на нову фазу циклу.

Ліквідність як елемент волатильності. Іншою стороною невизначеності, ризиків і волатильності є ліквідність. Причина концентрації уваги до рівнів ліквідності і їх порівнянь в часі випливає з уточнення питання невизначеності під дещо іншим кутом зору. Нові алгоритми ринкової торгівлі враховують переваги, яких можна досягти в результаті зміни ринкової ліквідності. Пошук причин зміни ліквідності та оцінка часу є неодмінними умовами сучасних прогнозних конструкцій. Різка зміна ліквідності якраз може означати зміну фази або переддень переходу на новий цикл. Основою аналізу є модель, що дозволяє оцінити умови і можливість різкої зміни ринкової ліквідності. Наростання ліквідності може свідчити як про прискорення підйому і перехід до стадії «бульбашок», так і початкової стадії падіння - початковій стадії кризи, коли всі прагнуть розпродати активи і вийти в гроші.

Кризи є яскравим свідченням недоліків діючих моделей невизначеності, ризику, волатильності і ліквідності для визначення переходу циклу в нову фазу. В останні роки настає своєрідна втома від моделей волатильності. Перспективними напрямки досліджень в цій сфері стають такі: моделювання екстремальних зрушень, кореляцій між різними часовими циклами, екстремальні кореляції в асиметричних моделях.

В даний час в основі ризиків фінансових ринків знаходяться наступні:

  • • ринкові структури - побудова ринку, включаючи регулювання і потоки капіталів між різними ринками. Усложняющаяся структура ринків і зростаюча взаємозалежність ринків. Консолідація ринків підвищує рівень концентрації торгівлі та ризиків. Відбувається зосередження джерел і масштабів наслідків від ризиків у невеликої групи ринкових агентів;
  • • фінансові інновації;
  • • дисперсія і концентрація ризику;
  • • моделювання ризиків - моделі, що використовують ціни, ризик-менеджмент і вартісні інструменти недостатньо коректно відображають ринок і динаміку цін активів;
  • • торгове поведінка - все ще недостатньо розкриті всі особливості активності ринкових агентів і їх взаємодій. Зростає значення моральних ризиків і загроз, що визначає необхідність вивчення можливості їх компенсації.

  • [1] Носко В. П. Економетрика. Введення в регресійний аналіз часових рядів. М.: НФПК, 2002.
  • [2] Надалі ми розмежуємо питання невизначеності і ризику.
  • [3] Базель I - це перша угода Базельського комітету з банківського надзорув щодо вимог до власного капіталу банків.
  • [4] роопа S.-H., Granger С. WJ Forecasting Volatility in Financial Markets: A Review // Journal of Economic Literature. 2003. Vol. XLI. June. URL: http://faculty.washington.edu/ezivot/econ589/PoonGrangerJ ELsurvey.pdf.
  • [5] Poon S.-H. A Practical Guide to Forecasting Financial Market Volatility. England: JohnWilev & Sons, Ltd., 2005. URL: http://dl4a.org/uploads/pdf/Wiley%20A%20Practical%20Guide%20to%20Forecasting%20Financial%20Market%20Volatility.pdf.
 
Переглянути оригінал
< Попер   ЗМІСТ   ОРИГІНАЛ   Наст >