Модификация модели управления портфелем облигаций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Конузин, Василий Владимирович
- Место защиты
- Москва
- Год
- 2005
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.10
Автореферат диссертации по теме "Модификация модели управления портфелем облигаций"
На правах рукописи
Конузин Василий Владимирович
Модификация модели управления портфелем облигаций
Специальность-08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит»
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва 2005
Работа выполнена на кафедре «Биржевое дело и ценные бумаги» Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова
Научный руководитель
Официальные оппоненты
Доктор экономических наук, Профессор
ГАЛАНОВ Владимир Александрович Доктор экономических наук, Профессор
ЛИСИЦЫНА Екатерина Викторовна
Кандидат экономических наук АЛЕКСАНЯН Вячеслав Михайлович
Ведущая организация
Государственный Университет -Высшая школа экономики
Защита состоится 18 мая 2005г. в 13 час. на заседании диссертационного совета К 212.196.02 в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова по адресу: 115998, Москва, Стремянный переулок, 36.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РЭА им. Г.В. Плеханова.
Автореферат разослан 18 апреля 2005г. Ученый секретарь /'/ р
диссертационного совета лъ^-.и^ Маршавина Л.Я.
¿005- У
ТТт,
1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена растущей значимостью использования и развития существующих подходов к управлению портфелем ценных бумаг российскими участниками рынка. Это вызвано целым рядом качественных изменений, произошедших на российском рынке ценных бумаг за последние годы: он стал более открытым и в большей степени интегрированным с процессами, протекающими на международных рынках; существенно возросли объемы торгов и количество инструментов, обращающихся на нем; обострилась конкуренция; значительно поднялся профессионализм его участников. Более того, данные процессы происходят на фоне политики снижения процентных ставок, предпринимаемой Банком России, что сказывается на снижении доходности по большинству финансовых инструментов и, соответственно, уменьшает возможность получения дополнительной прибыли от торговых и инвестиционных операций.
Схожесть российского рынка по структуре и основным тенденциям, протекающим на нем, с мировыми рынками, а также стремление участников рынка максимально эффективно и прибыльно размещать имеющиеся у них денежные средства, сделали актуальным вопрос применения и последующей разработки критериев оценки использования зарубежного опыта управления портфелем ценных бумаг в российских условиях.
Несмотря на многие черты сходства российского и мировых рынков ценных бумаг, нельзя не отметить ряд качественных отличий, в частности; большую волатильность, обусловленную нестабильностью рынка, невысокую ликвидность некоторых секторов рынка, существенно меньшие возможности для хеджирования, которые, несомненно, вносят коррективы в первоначальную постановку модели управления портфелем. Так, до 2000г. на российском рынке отсутствовали предпосылки для применения статистических моделей при управлении портфелем, поскольку результаты, получаемые в ходе их решения, не отвечали минимальным требованиям статистической устойчивости, что обусловливалось высокой нестабильностью рынка в послекризисный период.
Большинство подходов к управлению портфелем, которые в настоящее время используются участниками российского рынка ценных бумаг на практике, были разработаны на основе зарубежных моделей управления портфелем ценных бумаг и изначально ориентированы на конкретный спектр инструментов с присущими им характеристиками. Наиболее интересный подход к управлению портфелем ценных бумаг - оптимизация, был" первоначально разработав для акций, в то время как возможность его
использования для облигаций, в частности российских, не рассматривалась. Кроме того, не было выработано систематизированного подхода к применению и адаптации таких моделей управления портфелем ценных бумаг к специфике инструментов российского рынка ценных бумаг, так же как и не было разработано систематизированного подхода, позволяющего успешно внедрить и использовать оптимизационную модель в применении к конкретной финансовой организации.
В последнее время все большее значение имеет проблема корректной оценки и управления рисками портфеля ценных бумаг, что может быть обусловлено стремлением регулирующих органов и самих участников рынка привести стандарты управления портфелем ценных бумаг в соответствие с международными, в частности, с требованиями Базельского комитета по банковскому надзору.
Таким образом, актуальность применения и дальнейшего использования моделей управления портфелем ценных бумаг обусловлена необходимостью:
• поиска дополнительных средств для оптимизации соотношения прибыли и рисков портфеля ценных бумаг;
• модификации существующих моделей управления портфелем ценных бумаг в применении к инструментам долгового российского рынка - облигациям;
• построения систематизированного подхода к управлению активами и/или портфелем финансовых инструментов, удовлетворяющего современным требованиям к управлению рисками;
• разработки подхода к внедрению и оценке эффективности применения модели управления портфелем в рассматриваемой финансовой организации.
Степень научной разработки проблем применения и использования моделей управления портфелем ценных бумаг определяется высокой практической востребованностью среди участников рынка ценных бумаг, а также процессами, связанными с непрерывным изменением и эволюционированием рынка, которые предполагают постоянное развитие сложившихся подходов к управлению портфелем ценных бумаг. Теоретические основы управления и оптимизации портфеля ценных бумаг в целом определены и проанализированы в научных трудах ряда отечественных и зарубежных экономистов. Вместе с тем, классические работы зарубежных авторов рассматривают проблему использования моделей управления портфелем в применении к специфике развитых рынков, а используемые в настоящее время на практике модели не находят применения на российском рынке ввиду его недостаточной развитости. Проблема оптимизации портфелей облигаций присутствует в трудах ряда ведущих российских специалистов, однако, по большей части данные модели являются либо переносом
зарубежных концепций на российский рынок, либо не уделяют достаточного внимания средствам адаптации и оценки использования данных моделей на практике.
Несмотря на относительную простоту в алгоритмах решения моделей, до сих пор не было предпринято попыток применить классические модели управления портфелем к российскому рынку облигаций. Наиболее известные модели управления портфелем ценных бумаг были разработаны в 70-е годы, а модель Марковица была создана вообще в середине 50-х годов, следовательно, математический аппарат оценки основных показателей портфеля ценных бумаг, используемый в классических моделях, устарел и требует модернизации для соответствия современным рыночным требованиям и интересующим инвестора инструментам.
Другим важным аспектом, оставшимся нерассмотренным, является разработка систематического подхода к применению и использованию моделей управления ценных бумаг на практике, в применении к конкретной финансовой организации с учетом специфики рынка, требований регулирующих органов и самой организации.
В качестве объекта исследования в данной работе выступают механизмы построения и оптимизации портфеля ценных бумаг. Предметом исследования являются подходы и средства адаптации классических зарубежных теорий к российским облигациям, а также определение условий репрезентативности результатов решения и эффективности их применения в финансовой организации.
Цель диссертации заключается в исследовании возможностей по адаптации оптимизационной модели Марковица к специфике российского рынка облигаций и современным требованиями к внутренним банковским моделям.
Исходя из цели диссертационного исследования, автором поставлены следующие задачи:
• определить основные параметры рынка ценных бумаг, необходимые для успешного применения и использования оптимизационной модели;
• обосновать возможность использования оптимизационной задачи, разработанной для рынка акций, в применении к облигациям;
• на базе классической оптимизационной задачи Марковица разработать и внедрить в бизнес-процесс оптимизационную модель портфеля еврооблигаций в соответствии с международными стандартами, принятыми к внутренним банковским моделям по оценке рисков и финансовых активов;
• разработать подход к применению и оценке использования результатов моделей управления портфелем в финансовой организации;
• определить основные факторы, оказывающие влияние на доходность и риск портфеля еврооблигаций, и оценить их влияние на него;
• определить влияние специфики банковских нормативов по формированию портфеля ценных бумаг при построении оптимального портфеля;
• разработать алгоритм внедрения и определить основные условия применения моделей управления портфелем в финансовой организации;
• обосновать возможность использования оптимизационных моделей при управлении финансовыми активами в других сферах деятельности финансовой организации.
Методологической и теоретической основой диссертационного исследования
являются принципы системного анализа и математической логики, теория оптимального портфеля, основы финансовой математики и математической статистики, теоретические и практические подходы к управлению портфелем. При проведении исследования использовались общенаучные методы познания: диалектика, логический и системный анализы экономической информации и практического опыта. В совокупности с использованной экономической информацией и теоретическими положениями в диссертационном исследовании эти методы позволили обеспечить достоверность полученных результатов исследования и обоснованность выводов.
В основе исследования возможностей применения моделей управления портфелем ценных бумаг лежат работы западных экономистов, посвященные теоретическому осмыслению процесса управления портфелем ценных бумаг, управления рисками, оптимизации портфеля ценных бумаг, а также подходам к управлению активами и пассивами: Г. Марковица, У. Шарпа,.Д. Линтнера, Д. Трейна и Я. Моссина; С. Росса, Ф, Блэка, М. Джексона, М. Скоулза. Кроме того, в работе использовались исследования ведущих российских экономистов и практиков, в частности: А. Попова, А. Мищенко, Ю. Минаева, В. Гинзбурга, А.Лобанова и др.
Эмпирическую основу исследования составили:
• законодательные акты Российской Федерации, ведомственные нормативные документы Министерства финансов Российской Федерации и Банка России, определяющие порядок учета ценных бумаг и управления активами и пассивами банков;
• внутренние нормативные документы ведущих российских банков в области управления активами и пассивами, портфелями ценных бумаг и рисков;
• исследования и рекомендации по применению методов оценки и управления рисками и внутренними банковскими моделями по управлению рисками, а
также активами и пассивами банка зарубежных и отечественных регулирующих органов;
• материалы научных конференций и публикации в периодической печати России и зарубежных государств;
• статистические, справочные материалы, аналитические и обзорные материалы отечественных и зарубежных финансовых институтов и информационных агентств.
Научная новизна результатов исследования:
1. Обобщены и систематизированы классические модели управления портфелем, для каждой модели определены достоинства и недостатки в применении к специфике российского рынка ценных бумаг.
2. Определены условия применения оптимизационных моделей на примере рассмотрения российского рынка ценных бумаг.
3. Развит понятийный аппарат экономической теории в части управления портфелем ценных бумаг: дана собственная трактовка понятий: доходность и риск портфеля облигаций.
4. Разработана модифицированная оптимизационная модель для портфеля российских еврооблигаций в соответствии с международными стандартами, принятыми к внутренним банковским моделям по оценке рисков и финансовых активов.
5. На основе предложенных показателей доходности и риска разработан алгоритм расчета оптимальности торгового и инвестиционного портфеля облигаций.
6. Определена экономическая эффективность использования оптимизационной модели портфеля еврооблигаций на основании расчетов экономической выгоды от оптимизации портфеля и автоматизации оптимизационной модели.
7. Определены сферы использования модифицированных оптимизационных моделей в банковской деятельности, в частности при управлении и контроле эффективности различных направлений деятельности банка, формировании резервов под операции, управлении ликвидностью банка.
Практическая значимость работы состоит в разработке:
• модифицированной оптимизационной модели для портфеля российских еврооблигаций в соответствии с международными стандартами, принятыми к внутренним банковским моделям по оценке рисков и финансовых активов;
• автоматизированного приложения для расчета оптимального портфеля акций, еврооблигаций, валют, драгоценных металлов;
• алгоритма и рекомендаций использования моделей управления портфелем ценных бумаг в финансовой организации;
• систематизированного подхода к исследованию и оценке условий репрезентативности результатов решения модели управления портфелем;
• предложений по возможным сферам применения оптимизационных моделей в банке.
Апробация работы
Результаты диссертационной работы использованы торговыми подразделениями Казначейства Сбербанка России при управлении портфелем ценных бумаг, лимитной политике, разработке аналитических приложений для поддержки принятия решений при управлении портфелем ценных бумаг и оценке рисков портфеля ценных бумаг, а также в ряде докладов на международных научно-практических конференциях SAS SEUGI в 2000, 2001, 2003гг.
Результаты диссертации, могут быть использованы профессиональными участниками рынка ценных бумаг. Теоретические разработки могут быть использованы вузами при преподавании дисциплин «Рынок ценных бумаг», «Биржевое дело», «Управление рисками»
Публикации. Основные положения диссертационной работы отражены в пяти публикациях общим объемом 1.7 п.л.
Структура диссертационного исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа общим объемом 186 стр. содержит 1 таблицу, 37 рисунков, в списке использованной литературы приведено 109 наименований.
2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В соответствии с целью и задачами диссертации важно выделить важнейшие группы, исследованных в ней проблем.
Первая группа проблем связана с систематизацией существующих подходов к управлению портфелем, оценке российского рынка ценных бумаг на предмет возможности использования моделей управления портфелем и поиском возможных путей модификации выбранной модели для соответствия внешним (рыночным) и внутренним (виутриорганизационным) требованиям к моделям управления портфелем.
На практике при принятии решений по изменению структуры портфеля ценных бумаг важно иметь инструмент, который бы на базе статистических данных по рассматриваемым ценным бумагам предоставлял бы математическое решение проблемы эффективного вложения денежных средств. В основе большинства моделей управления портфелем ценных бумаг лежит задача определения оптимального, с точки зрения инвестора, соотношения риска и доходности.
Рассматривая различные модели управления портфелем, необходимо понимать, какая именно модель подходит для описания конкретного финансового инструмента или портфеля инструментов, какая более эффективно работает на конкретном сегменте рынка ценных бумаг и учитывает характерные для него особенности. Большинство современных подходов к управлению портфелем, используемых за рубежом, так или иначе основываются на классических моделях управления портфелем ценных бумаг и моделях управления активами. Финансовые рынки западных стран существенно опережают российский рынок ценных бумаг в развитии, что касается таких аспектов рынка, как глубина, т.е. объем обращающихся средств и ликвидность рынка, и ширина рынка, т.е. наличие разнообразных типов финансовых инструментов. В связи с этим, непосредственный перенос современных зарубежных концепций управления портфелем на российский рынок не будет эффективным. В данном случае целесообразно в качестве основы для разработки модели управления портфелем принять классическую модель, а затем путем модернизации привести ее в соответствие с требованиями, выдвигаемыми к современным моделям управления ресурсами финансовой организации.
Среди наиболее известных классических моделей управления активами/портфелем ценных бумаг можно выделить три: Capital Asset Pricing model (CAMP), Arbitrage Pricing Theory (APT) и теорию оптимизации Марковица. В результате проведенной систематизации моделей с точки зрения входных данных, анализа расчетных алгоритмов, полученных результатов и возможностей дальнейшей модификации был сделан вывод о том, что в качестве основы для построения собственной модели управления портфелем в наибольшей степени подходит модель Марковица. В случаях с CAMP и APT модели дают ответ на вопрос о целесообразности вложения и включения в портфель того или иного финансового актива, тогда как оптимизационная теория Марковица предоставляет готовое решение относительно необходимой структуры портфеля ценных бумаг. Используя модель Марковица в динамике, можно регулярно рассчитывать структуру оптимального портфеля, на основе которой строить дальнейшую стратегию управления текущим портфелем ценных бумаг. Кроме того, модель предоставляет достаточно широкие
возможности для ее модификации, в частности, включения дополнительных ограничений и усовершенствования алгоритмов расчета основных показателей портфеля.
Выбор модели также зависит от инструментов и рынка, на котором она будет использоваться, таким образом, встает вопрос о выработке основных критериев оценки рынка или сегмента рынка ценных бумаг с точки зрения применения к нему статистической модели, такой, как модель Марковица. Для того, чтобы модель управления портфелем давала достоверный результат, необходимо, чтобы рынок отвечал следующим минимально необходимым условиям:
• на рынке должно быть достаточно информации об инструментах, обращающихся на нем;
• рынок должен быть достаточно эффективным и относительно независимым от действий индивидуальных инвесторов;
• рынок должен обладать достаточной ликвидностью, которая бы удовлетворяла спросу инвесторов;
• рынок должен обладать определенными устоявшимися во времени тенденциями. Перед апробацией модели на рыночных данных были рассмотрены основные
тенденции, протекавшие на рынке с 1992 по 2004 г. Исследование было необходимо для того, чтобы определить адекватность статистических данных в разные периоды становления российского рынка для использования их в модели. Другим аспектом исследования стало определение интервала времени, достаточного для статистической устойчивости модели, но вместе с тем, очищенного от «тяжелых хвостов распределения», являющихся отголосками кризиса 1998 г.
По оценочным данным большинства аналитиков как российских, так и зарубежных, рост российского рынка ценных бумаг в 2004 г. составит более 30%. Притом, по их же мнению, еще в начале 1999 г. рынка ценных бумаг как такового практически не существовало. В частности рынок ценных бумаг России в настоящий момент оценивается как наиболее перспективный среди развивающихся и демонстрирует наибольшие тенденции к росту в мире. Данные о его развитии говорят о том, что на рынке присутствуют сильные тенденции для дальнейшего увеличения его емкости за счет притока новых участников, эмитентов, капитала, но, кроме того, они говорят о том, что по своей структуре и динамике российский рынок стал более похожим на зарубежные развитые рынки.
Апробация модели Марковица была проведена на ценовых данных российского рынка акций за период с 1995 по 2002 г. Это было обусловлено тем, что в случае с облигациями пришлось бы решать многофакторную модель как с точки зрения расчета
рисков, так и доходности, что усложнило бы апробационную модель. Помимо этого, основной целью исследования была проверка возможности работы с моделью на данных российского рынка ценных бумаг за различные периоды времени.
¡1 [ • i«' 0 1 , """
Oi.'tWä* I
ßlf OS/SS'"' •....
li/ia/rr
itfdUV}-'
Левая фаница с
временного
интервала
..Риск
(% пздовых)
Рис. 1. Динамика изменения границы эффективных портфелей за период с 1996 по 2000гг.
Как показано на рисунке 1, граница эффективных портфелей в значительной степени преображается в послекризисный период. Если до 1998 г. видно, что при относительно большом уровне риска (около 18%) очертания границы возможных портфелей имели схожую форму с небольшой тенденцией к увеличению доходности, то в послекризисный период граница существенно расширилась. Прежде всего, это связано с высокой волатильностью цен на акции в период кризиса с августа по ноябрь 1998 г., что также сказалось на увеличении уровня риска (рост до 22%). Рассматривая минимальные значения риска и соответствующие им значения доходности видно, что при росте риска прослеживается тенденция к снижению доходности. Высокая волатидьность делает невозможной задачу прогнозирования сколько-нибудь достоверного значения доходности и риска инструментов, в то время как низкая ликвидность всех секторов рынка, кроме
государственного, также не позволяла применять результаты моделей управления портфелем на практике.
В то же время уже к середине 1999 г. была видна тенденция к снижению уровня риска, как показано на рисунке. Кроме того, если в начале 1999 г. в модели основной вес пришелся бы только на кризисную статистику рыночных данных, то к концу 1999 г., можно было уже говорить о достаточном объеме данных (около полугода), которые описывали бы новые тенденции колебаний рыночных цен. Таким образом, исходя из результатов решения оптимизационной модели для акций, был сделан вывод о том, что начиная с конца 1999 г. российский рынок обозначил ряд основных тенденций изменения цен и при уменьшении интервала обучающей выборки (настройки статистических параметров на текущий временной процесс от трех месяцев до полугода) положение эффективной границы (а также структура оптимального портфеля) стабилизируется и слабо зависит от кризисной статистики.
Обладает ли российский рынок достаточной информацией и характеризуют ли его устоявшиеся тенденции, стало видно на примере решения оптимизационной модели для акций уже в конце 1999 г. Исходя из того, что колебания и основные показатели различных сегментов рынка ценных бумаг взаимосвязаны, можно сделать вывод о том, что при внесении соответствующих изменений в описание модели возможна ее апробация на инструментах с фиксированной доходностью, в частности, еврооблигациях Российской Федерации, которые являются наиболее интересной, с точки зрения сложности, набора операций и ликвидности, группой российских долговых инструментов.
В основе модели Марковича лежат две основные величины: риск и доходность. Таким образом, встала задача - обосновать, что с экономической и математической точек зрения данные величины для акций и облигаций - одно и то же, несмотря на то, что традиционно для вычисления данных показателей по ним используются разные подходы.
Для вычисления доходности облигации используется понятие доходность к погашению, которая определяется из формулы стоимости облигации, принцип которой состоит в дисконтировании денежных потоков, порождаемых ею. С небольшими ограничениями формулу стоимости облигации можно применить к большинству финансовых инструментов. С экономической точки зрения, понятия доходности для акций и облигаций также тождественны и определяют процентное соотношение прибыли к сделанным вложениям.
Как было определено, в качестве меры доходности правильнее всего использовать доходность к погашению, таким образом, для расчета рисков необходимо учесть все возможные изменения, которые могут произойти со стоимостью будущих денежных
потоков по облигации, т.е. оценить риск каждого будущего денежного потока. Для этого, исходя из рыночной стоимости облигации, необходимо смоделировать все возможные значения стоимости конкретного денежного потока, который он принимал во времени. В данном случае в качестве доходности к погашению будет использоваться рыночная процентная ставка, взятая с кривой доходности и соответствующая по времени дате выплаты рассматриваемого денежного потока. В классической модели Марковича под риском понимается неблагоприятное изменение стоимости портфеля акций, обусловленное изменением цен. В случае с акциями единственным риск-фактором является цена. В случае с облигациями риск-факторами являются процентные ставки. Таким образом, можно сделать вывод о том, что при расчете риска по акциям и облигациям, по сути, был использован один и тот же подход: под риском ценной бумаги (облигации или акции) понимались изменения стоимости портфеля в зависимости от изменения риск-факторов. Это говорит о возможности применения в модели Марковича многофакторной модели расчета рисков и, следовательно, о возможности использования рассчитанной указанным способом величины риска при моделировании портфеля облигаций.
Помимо изменений, внесенных в алгоритм модели, в целях ее модификации для расчета оптимального портфеля облигаций необходимо также учесть ряд дополнительных ограничений, обусловленных характером вложений в ценные бумаги. В случае долгосрочных вложений (инвестиционный портфель) в качестве доходности использовалась доходность к погашению, в случае же со спекулятивным портфелем целесообразнее было рассматривать ценовую доходность, т.е. прибыль от изменения цен или же доходность от торговых операций, которая бы включала в себя финансовый результат от совершенных за рассматриваемый период сделок. Соответственно расчет рисков в указанных случаях производился бы на основании процентных ставок, изменения цен и изменений стоимости портфеля с учетом торговых операций.
В качестве дополнительных ограничений, накладываемых на модель, могут служить установленные организацией лимиты на проведение определенного рода операций, в частности, лимиты вложений, диверсификации портфеля (лимиты на структуру портфеля), стоп-лосс лимиты. Внесение данных ограничений в алгоритм модели не нарушает ее целостности, поскольку лишь сужает область допустимых решений.
Ко второй группе проблем можно отнести разработку и решение принципиальной оптимизационной модели, построенной на реальных данных по российским еврооблигациям и в соответствии с установленными в мировой практике стандартами по
банковским внутренним моделям (в частности, рассматривались требования Базельского комитета и рекомендации Бундесбанка). При этом были определены качественные и количественные требования к решению, которое будет предоставлено моделью.
В целях соответствия современным требованиям к расчету рисков было решено использовать показатель УаЯ. Было отмечено, что по существу УаЛ, рассчитанный дельта-нормальным методом, и риск в классическом понятии Марковича - стандартное отклонение - величины взаимосвязанные. Исходя из этого, можно предположить, что граница эффективных портфелей также может быть построена исходя из соотношения доходность-УаЫ, для расчета которого будут использованы рыночные данные за период не менее года и квантиль, равный 2.33, что соответствует 99% вероятности.
Математическая взаимосвязь дельта-нормального метода расчета УаИ с величиной стандартного отклонения, использованной Марковицем, говорит также о принципиальной возможности использования в модели других методов расчета УаЯ - исторической симуляции и Монте-Карло, которые являются по своей сути усовершенствованиями дельта-нормального метода.
Применение оптимизационной модели для облигаций к портфелю еврооблигаций не случайно, поскольку, с точки зрения расчетов основных характеристик портфеля, еврооблигации являются одними из наиболее сложных инструментов, обращающихся на рынке долговых инструментов, ввиду чего решения аналогичных задач по ним не проводилось. Кроме того, даже принимая во внимание тот факт, что с середины 2003 г. некоторые облигации торгуются на бирже, основной объем операций с ними все равно проходит на внебиржевом рынке, где основными участниками являются иностранные банки. В таком контексте разработка внутренней модели оптимизации портфеля еврооблигаций, удовлетворяющей требованиям Базельского комитета, могла бы в существенной степени повысить рейтинг банка, использующего такой подход к управлению портфелем, среди зарубежных участников рынка.
Решение модели состояло из следующих шагов: вычисление основных показателей портфеля еврооблигаций (стоимость денежных потоков, доходность и риск), применение алгоритма оптимизационной модели к рассчитанным данным, анализ результатов решения модели (бэк-тестинг).
Для вычисления текущей стоимости еврооблигаций дисконтировался поток платежей по данному инструменту. Правила дисконтирования с учётом свойств инструмента (дат и величин купонных выплат, амортизационных платежей и т. п.), ставок дисконтирования на разные периоды, получаемых с линейно деформированной кривой доходности, были выражены в функции ценообразования, которая представляет собой
функцию доходности к погашению, переписанную в общем виде. Комбинированная кривая доходности была построена на базе процентных ставок по депозитам и форвардам на доллар США на срок до полугода и ставкок по бескупонным бумагам Казначейства США на срок более полугода, линейно приподнятая в базовых точках на величину спреда между российскими и американскими облигациями, который отражает риск страны-эмитента.
В качестве меры доходности в оптимизационной модели была использована доходность к погашению. В целях учета амортизационных платежей по еврооблигациям России с погашением в 2028 и 2030 г. была переписана стандартная функция ценообразования для облигаций.
Для оценки риска в оптимизационной задаче был использован показатель УаЯ, рассчитанный методами ШвкМеЬтсз®, исторической симуляции и Монте-Карло. Это объясняется необходимостью выбора наиболее приемлемого и достоверного подхода к оценке рисков для использования в оптимизационной модели, в наибольшей степени удовлетворяющего специфике рассматриваемых инструментов и рыночной динамике. В каждом из случаев решалась многофакторная задача, где так же, как и в случае с расчетом рисков на основании стандартного отклонения, факторами риска являлись процентные ставки. В результате были получены три вида распределения изменения прибылей и убытков портфеля, а также процентные значения УаИ (в зависимости от метода расчета УаК) по отдельным ценным бумагам и портфелю еврооблигаций в целом.
В зависимости от выбора метода расчета УаК меняется форма распределения прибылей/убытков по портфелю, однако проведенные бэк-тесты показали, что значения риска портфеля еврооблигаций, полученные тремя различными методами, близки, что говорит о возможности использования любого из них в оптимизационной задаче. Кроме того, все использованные модели удовлетворяют установленным Базельским комитетом требованиям. Как видно, работа модели отслеживалась на временном интервале в полтора года, при этом было выявлено только три превышения изменения стоимости портфеля над значением УаИ, каким бы способом он не рассчитывался.
Подставив полученные значения доходности и риска в расчетный алгоритм оптимизационной модели, можно определить оптимальный портфель еврооблигаций, В модель также внесены дополнительные ограничения на объемы вложений в некотрые выпуски еврооблигаций. В результате была получена граница эффективных портфелей и определено положение на плоскости риск-доходность текущего портфеля еврооблигаций. Для достижения оптимума, необходимо рассматривать портфели, лежащие в верхней левой части границы эффективных портфелей.
Доходность
О 1 % § 4
т %
я Положение текущего портфеля еврооблигаций на плоскости риск-доходность
ш Граница оптимальных портелей
Рис. 2. Граница оптимальных портфелей Из графика структуры оптимального портфеля видно, что по мере увеличения доходности уменьшается доля бумаг с ближайшими сроками погашения. Прежде всего, это объясняется тем, что они обладают меньшей доходностью к погашению вследствие близости даты выплаты основного долга. Помимо этого, доходность к погашению занижает традиционный спрос на ценные бумаги с близкой датой погашения, который обусловлен большей определенностью инвесторов относительно поведения рынка в краткосрочном и среднесрочном периодах, а, следовательно, меньших рисках, ассоциирующихся с вложением в данные облигации.
По мере увеличения доходности увеличивается и риск вложений, поскольку данные величины взаимосвязаны, а в портфеле появляются более рискованные инструменты, в частности, с дальними сроками погашения.
Дополнительные ограничения в виде лимитов вложений, внесенные в модель, сузили область решений и снизили показатель доходности портфеля, которую можно было получить, вложив средства сверх лимита.
В целях оптимизации портфеля еврооблигаций, ориентированного на получение спекулятивной прибыли, была решена оптимизационная задача, в которой в качестве риск-факторов фигурировали цены на облигации.
90%
80%
'■МР8 ¡1МР7
!амгб :
|1МР5 □ Р^ЗО
'шнрга1
1стР18;
'□ЙР10|
11^7
!ШВР5
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Рис. 3. Структура оптимальных портфелей
Как показали результаты расчета доходности, еврооблигации являются инструментом, основной доход по которому приносят предстоящие выплаты, и использование их в сугубо спекулятивных целях невыгодно, т.е. ежедневные колебания цен не приносят ощутимой прибыли. Кроме того, на графике структуры спекулятивных портфелей прослеживается сходство со структурой инвестиционного портфеля, что неудивительно, ввиду того, что показатели доходности и цены взаимосвязаны. Этот факт подтверждает оправданность сделанного ранее предположения о возможности использования в оптимизационной модели для облигаций показателя ценовой доходности.
Объектами для построения оптимального портфеля с подобными характеристиками могут стать краткосрочные облигации с небольшим купонным доходом и достаточно большой ценовой волатильностью.
Описанная выше задача получила дальнейшее развитие, когда было решено исследовать влияние, которое оказывает на модель изменение стоимости портфеля во времени. Таким образом, было снято предположение о том, что портфель является инвестиционным и, соответственно, активных операций по нему не проводится.
Доходность портфеля с учетом проведенных операций за период оценивалась на базе финансового результата, отнесенного к стоимости портфеля на день проведения операций. Риск портфеля с учетом проведенных операций рассчитывался при помощи показателя УаЯ, на основании данных об изменении стоимости портфеля за каждый день
рассматриваемого периода времени. Далее к результатам риска и доходности был применен алгоритм решения оптимизационной модели, в результате была получена, как и в описанных выше случаях, граница эффективных портфелей и множество структур оптимальных портфелей.
Ориентируясь на максимальное значение риска, на которое готов пойти инвестор для получения желаемой нормы прибыли, или же, наоборот, на минимальное значение прибыли, которое он готов получить в целях минимизации рисков, инвестор выбирает структуру оптимального портфеля.
Как показало исследование, данный подход имеет существенный недостаток в случае, если рассматривается период с понижательной тенденцией котировок, как это было в апреле-мае 2004 г„ и при подавляющем большинстве сделок с низким финансовым результатом доходность портфеля падала значительно ниже нулевой отметки. Другим нюансом является то, что если в определенный период финансовая организация ставит перед собой задачу увеличения вложений в ценные бумаги, доходность от торговых операций будет отрицательной, поскольку большинство сделок будут направлены на покупку ценных бумаг, однако в данном случае велика вероятность компенсации затрат на приобретение за счет увеличения стоимости портфеля.
Таким образом, учет в модели торговых операций может существенно завышать или занижать доходность и риски. Высокая волатильность данных показателей негативно сказывается на величине риска, причем к фактору цены или доходности портфеля добавляется фактор оборачиваемости активов в портфеле. Именно он будет иметь наибольшее влияние на расчетное значение риска портфеля. В случае сильного изменения структуры портфеля на рассматриваемом промежутке времени рассчитанные в данном случае показатели доходности и риска будут также подвержены значительным изменениям, не зависящим напрямую от изменения рыночных данных, а обусловленным снижением объема вложений в ту или иную ценную бумагу.
По результатам проведенных исследований выработаны условия репрезентативности результатов решения оптимизационных моделей, среди которых можно выделить следующие:
• наличие необходимой качественной и количественной информации на рынке для применения зарубежных моделей управления портфелем;
• наличие качественной информации о рассматриваемых инструментах, в частности, важно наличие достаточного объема информации о портфеле и ценных бумагах и устойчивой статистики, а именно присутствия четких тенденций на рынке, которые в совокупности обеспечили бы достоверный прогноз основных показателей,
используемых в модели, и ее устойчивую работу на заданном временном интервале;
• возможность адаптации оптимизационной модели;
• устойчивость и достоверность решения, что позволяет сделать вывод о возможности эффективного применения модифицированной модели к новым инструментам и использования в ней современных методов расчета;
• использование показателя УаИ,
Третьей группой проблем стали проблемы оценки эффективности использования оптимизационных моделей, разработка требований к необходимой инфраструктуре для их использования, а также выработка предложений по дальнейшему развитию модели и областям ее применения.
Зачастую применение оптимизационных моделей в управлении портфелем подразумевает наличие определенного уровня развития технологий в финансовой организации. В данном случае важна как функциональная сторона вопроса (т.е. возможности организации совершать сделки с целью оптимизации структуры портфеля), так и техническая, т.е. необходимая информационная инфраструктура и схемы взаимодействия внутри организации.
Для частного инвестора поставленные вопросы имеют меньшее значение, хотя поиск наиболее эффективного подхода к управлению портфелем стоит перед ним так же остро, как и для институционального. Причина в том, что количество операций и их объем, меньшая диверсификация портфеля, возможность получения данных от брокера и, как правило, меньшая необходимость в частой актуализации весов оптимального портфеля значительно упрощают подход к построению портфеля. Кроме того, опционально брокерские и инвестиционные компании могут предоставлять клиентам в качестве дополнительной услуги возможность использовать некоторые общеизвестные статистические модели управления портфелем.
В ходе решения оптимизационной задачи для еврооблигаций сделаны выводы относительно необходимых условий успешной реализации подобного проекта, среди которых наиболее важными являются:
* выбор модели управления портфелем и оценка возможности ее применения в существующих рыночных условиях;
• создание методологической базы для расчета финансовых показателей, т.е. совокупности необходимых показателей, которые лягут в основу модели и алгоритмов их расчета;
• создание информационно-технической инфрастуктуры для обработки и анализа операций с ценными бумагами, в том числе, создание информационного хранилища, содержащего параметры ценных бумаг в портфеле, характеристики портфеля, рыночные данные и т.п.;
• реализация модели по оценке и управлению рисками.
В случае с оценкой рисков, соответствующей стандартам, задаваемым ведущими мировыми финансовыми организациями, качество расчетов требует существенных затрат. В данном случае статистические и аналитические системы, используемые институциональными инвесторами, могут быть недоступны частным инвесторам, что в некоторой степени снижает достоверность самостоятельно проводимых ими расчетов риска.
По результатам решения оптимизационной модели были сформулированы рекомендации по их использованию, в том числе предложены удобные графические представления данных модели. В соответствии с выбранной финансовой организацией стратегией управления портфелем: минимизация рисков или максимизация доходов, инвестор будет следовать одному из трех представленных на рисунке 2 (стр.16) сценариев (обозначены цифрами 1,2 и 3).В первом случае инвестор стремится к увеличению прибыли при приемлемом для него уровне риска, в третьем случае к минимально возможному риску, наконец, второй случай является умеренным и представляет собой комбинацию первых двух.
Следующей проблемой стала оценка эффективности использования моделей в управлении портфелем, причем рассматривались как экономические показатели реализованной модели, так и влияние, которое оказало внедрение информационных технологий в процесс управления портфелем. Автоматизация основных расчетных алгоритмов моделей управления портфелем и информационная архитектура, предоставляющая возможность использовать для анализа широкий спектр данных избавляет непосредственного исполнителя от ранее выполняемых им обязанностей по поиску и расчету основных входных данных для модели и предоставляет возможность добиться более систематизированного и структурированного подхода к принятию решений в отношении управления портфелем. Применение автоматизации к количественному аппарату не привнесло кардинальной новизны в методологию, однако в значительной степени освободило время портфельного менеджера, которое могло бы быть с пользой использовано для задач, которые на тот момент не могли быть автоматизированы.
Несмотря на необходимость постоянной проверки и анализа расчетных данных модели, можно с уверенностью говорить о том, что в случае Сбербанка России вложения, сделанные в разработку модели, являются выгодными. Непосредственных затрат для организации подобный проект скорее всего не принесет, поскольку на этапе решения задач по повышению эффективности вложений организация уже располагает достаточно развитой информационной инфраструктурой, включающей системы мониторинга портфеля и позиций, аналитические приложения и терминалы информационных агентств, которые в совокупности могут уже использоваться несколькими подразделениями (торговыми и аналитическими) в работе. В противном случае в ущерб точности реализованная модель может быть построена средствами «MS Office».
Что касается практической выгоды от оптимизации портфеля на базе реализованной модели, то в результате ее применения были снижены риски портфеля на 0,1% от стоимости портфеля и увеличена доходность на 1,5% годовых. Если рассматривать портфель в объеме 100 млн. долларов, то экономический эффект от использования модели составляет 1,5 млн. долларов ежегодно, плюс очевидны выгоды от минимизации резервного капитала под операции за счет более точного расчета рисков, которые также сказались в высвобождении 1 млн. долларов.
Помимо этого, сделаны выводы относительно возможностей использования оптимизационной модели при решении других задач, стоящих перед банком - финансовой организацией. В частности показана возможность использования оптимизационных моделей в управлении любыми активами, что реализуемо благодаря возможности использования различных методов расчета доходности. Задача оптимизации может быть вполне применима к инструментам денежного рынка, драгоценным металлам, кредитному портфелю и, следовательно, в управлении общебанковским портфелем.
В дополнение к этому была выявлена возможность использования оптимизационной задачи в качестве основы для агрегированной модели управления эффективностью деятельности банка, где в качестве составляющих «портфеля» рассматривались бы направления деятельности финансовой организации. С другой стороны, возможность внесения в модель дополнительных ограничений позволяет сузить область ее применения до решения отдельных задач по управлению финансовыми активами банка, в частности направления менее прибыльных активов в резервный портфель банка или продажа данных активов для поддержания банковской ликвидности.
В заключении работы обобщены основные результаты и выводы по проведенным в ходе работы над диссертацией исследованиям.
Основные положения диссертации изложены автором в следующих печатных работах:
• Конузин В.В. «Условия эффективного применения оптимизационных моделей в финансовой организации на примере портфеля ценных бумаг» статья в журнале «Расчеты и операционная работа в коммерческом банке», 2004г., №12, 0,4 п.л.
• Конузин В .В., Шальнов П.С., «Подходы к управлению ликвидностью в коммерческом банке», статья в журнале «Расчеты и операционная работа в коммерческом банке», 2005г., №2, 0,3 п.л.
• Конузин В.В., Сорокоумов В.Е., Кулемин А.А., Конузин В.В. «Optimization of cash balance in offices and ATMs of the Russian Savings Bank using SAS Institute technologies». Тезисы доклада и доклад научно практической конференции SAS SEIGI22, Копенгаген, Дания, 2004г., 0,1 п.л.
• Конузин В.В,, Сорокоумов В.Е., Пахомов В.В. "Liquidity monitoring system", Доклад на научно-практической конференции SAS SEUGI 19 CONFERENCE ARTICLE, Флоренция, Италия, 2001г., 0,3 п.л. и материалы презентации.
• Конузин В.В., Сорокоумов В.Е., Порох А.А., Кулемин А.А. «The problem of portfolio optimization for Russian eurobonds and government bonds nominated in foreign currencies», Доклад на научно-практической конференции SAS SEUGI 20, Париж, Франция, 2001 .SEUGI 20, 0,6 п.л. и материалы презентации.
Отпечатано в типографии Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова Заказ №40 Тираж 100 экз.
PH Б Русский фонд
2005-4 42382
n,jHï 1300
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Конузин, Василий Владимирович
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ ЦЕННЫХ БУМАГ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ.
1.1. Достоинства и недостатки классических моделей управления портфелем.
1.2. Особенности применения оптимизационной модели на российском рынке ценных бумаг.
1.3. Модификация оптимизационной модели для портфеля облигаций.
ГЛАВА 2. ПРИНЦИПИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПОРТФЕЛЯ РОССИЙСКИХ ЕВРООБЛИГАЦИЙ
2.1. Описание модифицированной оптимизационной модели для российских еврооблигаций.
2.2. Возможности модификации оптимизационной модели для еврооблигаций.
2.3. Условия репрезентативности и выводы по результатам решения оптимизационной модели для российских еврооблигаций.
ГЛАВА 3. ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МОДИФИЦИРОВАННОЙ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ.
3.1. Условия применения моделей управления портфелем ценных бумаг.
3.2. Эффективность использования оптимизационной модели в банке.
3.3. Предложения по применению модифицированной оптимизационной модели.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Модификация модели управления портфелем облигаций"
Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена растущей значимостью использования и развития существующих подходов к управлению портфелем ценных бумаг российскими участниками рынка. Долгое время зарубежный опыт управления портфелем был неприменим к российскому рынку ценных бумаг, ввиду его недостаточной развитости с точки зрения набора обращающихся финансовых инструментов, ликвидности, количества участников, информационного покрытия.
Бурное развитие российского рынка ценных бумаг в последние несколько лет привели к целому ряду качественных изменений: он стал более открытым и в большей степени интегрированным с международными рынками, существенно возросли объемы торгов и количество инструментов, обращающихся на нем, обострилась конкуренция, и все это на фоне снижения процентных ставок, а, следовательно, доходности по финансовым инструментам. Схожесть российского рынка по структуре и основным тенденциям, протекающим на нем, с мировыми рынками, а также стремление участников рынка максимально эффективно и прибыльно размещать имеющиеся у них денежные средства, сделали актуальным вопрос применения и последующей оценки использования зарубежного опыта управления портфелем ценных бумаг в российских условиях.
Однако, несмотря на многие черты сходства российского и мировых рынков ценных бумаг нельзя не отметить ряд качественных отличий, в частности: большую волатильность, обусловленную нестабильностью рынка, невысокую ликвидность некоторых секторов рынка, существенно меньшие возможности для хеджирования, которые, несомненно, вносят коррективы в первоначальную постановку решения модели управления портфелем. Нестабильность рынка ценных бумаг была продемонстрирована поведением рынка на протяжении «дела ЮКОСА», которую еще больше усилил кризис банковской ликвидности, подорвавший доверие ко многим участникам рынка и эмитентам, одной из причин которого называют именно неумелое и неэффективное управление рядом организаций своими финансовыми активами и рисками. В сложившейся обстановке актуальной стала задача построения такого подхода к управлению активами и/или портфелем финансовых инструментов, в котором особое значение было бы уделено современным методам. управления рыночными рисками и, вместе с тем, учитывались бы риски, определенные лимитной политикой финансовой организации, например, кредитный риск и риск вложений. В силу внешних и внутренних обстоятельств, использование зарубежных моделей в применении к российским инструментам, в частности, облигациям, в том виде, в каком они есть, неоправданно, поскольку полученные результаты не будут учитывать специфики рынка, инструмента и самой организации. Для создания эффективной модели управления портфелем облигаций необходима адаптация и модификация зарубежных классических моделей, в частности, изменение алгоритмов расчета, введения новых ограничений. Здесь же следует отметить, что большинство классических зарубежных оптимизационных моделей ориентировано на фондовый рынок (рынок акций), в то время как под вопросом оставалась возможность построения оптимального портфеля на базе соотношения риска и доходности для инструментов с фиксированной доходностью, в частности, российских облигаций. Кроме того, не было выработано систематизированного подхода к применению и адаптации таких моделей управления портфелем ценных бумаг к специфике инструментов российского рынка ценных бумаг, так же, как и не было разработано систематизированного подхода, позволяющего успешно внедрить и использовать оптимизационную модель в применении к конкретной финансовой организации.
В последнее время все большее значение играет проблема корректной оценки и управления рисками портфеля ценных бумаг. Это обусловлено обоюдным стремлением российских регулирующих органов и участников рынка выработать единые стандарты управления портфелем ценных бумаг, соответствующие международным и, в частности, удовлетворяющие требованиями Базельского комитета по банковскому надзору.
Кроме того, интерес представляет исследование возможностей использования моделей управления финансовыми активами не к одному конкретному портфелю, а в применении к решению стратегических задач банка, в частности, при управлении ликвидности и перераспределении ресурсов на уровне подразделений финансовой организации, а также, например, при определении наиболее эффективного направления деятельности.
Таким образом, актуальность применения и дальнейшего использования моделей управления портфелем ценных бумаг обусловлена необходимостью:
• поиска дополнительных средств для оптимизации прибыли и рисков портфеля ценных бумаг;
• модификации существующих моделей управления портфелем ценных бумаг в применении к инструментам долгового российского рынка - облигациям;
• построения систематизированного подхода к управлению активами и/или портфелем финансовых инструментов, удовлетворяющего современным требованиям к управлению рисками;
• разработки подхода к внедрению и оценке эффективности применения модели управления портфелем в рассматриваемой финансовой организации.
Степень научной разработки проблем применения и использования моделей управления портфелем ценных бумаг определяется высокой практической востребованностью среди участников рынка, а также его постоянным изменением . и эволюционированием, что подразумевает постоянное развитие сложившихся подходов к управлению портфелем ценных бумаг. Теоретические основы управления и оптимизации портфеля ценных бумаг в целом определены и проанализированы в научных трудах ряда отечественных и зарубежных экономистов. Вместе с тем, классические работы зарубежных авторов рассматривают проблему использования моделей управления портфелем в применении к специфике развитых рынков, а используемые в настоящее время на практике модели не находят применения на российском рынке ввиду его недостаточной развитости. Проблема оптимизации портфелей облигаций присутствует в трудах ряда ведущих российских специалистов, однако, в большей части, данные модели являются либо переносом зарубежных концепций на российский рынок, либо не уделяют достаточного внимания средствам адаптации и оценки использования данных моделей на практике.
Несмотря на относительную простоту в алгоритмах решения моделей, до сих пор не было предпринято попыток применить классические модели управления портфелем к российскому рынку облигаций. Наиболее известные модели по управлению портфелем ценных бумаг были разработаны в 70-е годы, а модель Марковича была создана вообще в середине 50-х годов, таким образом, математический аппарат оценки основных показателей портфеля ценных бумаг, используемый в них, значительно устарел и требует модернизации, как в свете возможности использования его для решения задачи с. облигациями, так и в свете необходимости соответствия методов расчета современным требованиям оценки риска.
Другим важным аспектом, оставшимся нерассмотренным, является разработка систематического подхода к применению и использованию моделей управления ценных бумаг на практике, в применении к конкретной финансовой организации с учетом специфики рынка, требований регулирующих органов и самой организации.
В качестве объекта исследования в данной работе выступают механизмы построения и оптимизации портфеля ценных бумаг. Предметом исследования являются подходы и средства адаптации классических зарубежных теорий к российским облигациям, а также определение условий репрезентативности результатов решения и эффективности их применения в финансовой организации.
Цель диссертации заключается в исследовании возможностей по адаптации оптимизационной модели Марковича к специфике российского рынка облигаций и современным требованиям к внутренним банковским моделям.
Исходя из цели диссертационного исследования, автором поставлены следующие задачи:
• определить основные параметры рынка ценных бумаг, необходимые для успешного применения и использования оптимизационной модели;
• обосновать возможность использования оптимизационной задачи, разработанной для рынка акций, в применении к облигациям;
• на базе классической оптимизационной задачи Марковича разработать оптимизационную модель портфеля еврооблигаций в соответствии с международными стандартами, принятыми к внутренним банковским моделям по оценке рисков и финансовых активов;
• разработать подход к применению и оценке использования, результатов моделей управления портфелем в финансовой организации;
• определить основные показатели, влияющие на доходность и риск портфеля еврооблигаций, и оценить их влияние на него;
• определить влияние специфики банковских нормативов по формированию портфеля ценных бумаг при построении оптимального портфеля;
• разработать алгоритм внедрения и определить основные условия применения моделей управления портфелем в финансовой организации;
• обосновать возможность использования оптимизационных моделей при управлении финансовыми активами в других сферах деятельности финансовой организации.
Методологической и теоретической основой диссертационного исследования являются принципы системного анализа и математической логики, теория оптимального портфеля, основы финансовой математики и математической статистики, теоретические и практические подходы к управлению портфелем. При проведении исследования использовались общенаучные методы познания: диалектика, логический и системный анализы экономической информации и практического опыта. В совокупности с использованной экономической информацией и теоретическими положениями в диссертационном исследовании эти методы позволили обеспечить достоверность полученных результатов исследования и обоснованность выводов.
В основе исследования возможностей применения моделей управления портфелем ценных бумаг лежат работы западных экономистов, посвященные теоретическому осмыслению процесса управления портфелем ценных бумаг, управления риском, экономическому смыслу оптимизации портфеля ценных бумаг, формированию стоимости портфеля, а также подходам к управлению активами и пассивами: Г. Марковича, У. Шарпа,.Д. Линтнера, Д. Трейна и Я. Моссина; С. Росса, Ф. Блэка, М. Джексона, М. Скоулза. Кроме того, в работе использовались исследования ведущих российских экономистов и практиков, в частности: А. Попова, А. Мищенко, Ю. Минаева, В. Гинзбурга, А.Лобанова и др.
Эмпирическую основу исследования составили:
• законодательные акты Российской Федерации, ведомственные нормативные документы Министерства финансов Российской Федерации и Банка России, определяющие порядок учета ценных бумаг и управления активами и пассивами банков;
• внутренние нормативные документы ведущих российских банков в области управления активами и пассивами, портфелями ценных бумаг и рисков;
• исследования и рекомендации по применению методов оценки и управления рисками и внутренними банковскими моделями по управлению рисками, а также активами и пассивами банка зарубежных и отечественных регулирующих органов;
• материалы научных конференций и публикации в периодической печати России и зарубежных государств;
• статистические, справочные материалы, аналитические и обзорные материалы отечественных и зарубежных финансовых институтов и информационных агентств.
Научная новизна результатов исследования:
1. Обобщены и систематизированы классические модели управления портфелем, для каждой модели определены достоинства и недостатки в применении к специфике российского рынка ценных бумаг.
2. Определены условия применения оптимизационных моделей на примере рассмотрения российского рынка ценных бумаг.
3. Развит понятийный аппарат экономической теории в части управления портфелем ценных бумаг: уточнены понятия доходность и риск портфеля облигаций.
4. Разработана модифицированная оптимизационная модель для портфеля российских еврооблигаций в соответствии с международными стандартами, принятыми к внутренним банковским моделям по оценке рисков и финансовых активов.
5. На основе предложенных показателей доходности и риска разработан алгоритм расчета оптимального портфеля для торгового и инвестиционного портфеля облигаций.
6. Определена экономическая эффективность использования оптимизационной модели портфеля еврооблигаций на основании расчетов экономической выгоды от оптимизации портфеля и автоматизации оптимизационной модели.
7. Определены сферы использования модифицированных оптимизационных моделей в банковской деятельности, в частности, при управлении и контроле эффективности различных направлений деятельности банка, формировании резервов под операции, управлении ликвидностью банка.
Теоретическая значимость результатов исследования состоит в адаптации классической оптимизационной модели Марковича к инструментам российского рынка ценных бумаг, использовании в качестве меры риска значений УаИ. и расширении возможностей по использованию модели в отношении инструментов со сложной структурой денежных потоков (облигации), расширении понятий риск и доходность облигаций, риск и доходность портфеля облигаций, доказательстве возможности перехода от однофакторных задач расчета данных показателей к много факторным (переход от доходности акций к доходности облигаций и взаимосвязь VaR и стандартного отклонения).
Практическая значимость работы состоит в разработке:
• модифицированной оптимизационной модели для портфеля российских еврооблигаций в соответствии с международными стандартами, принятыми к внутренним банковским моделям по оценке рисков и финансовых активов;
• автоматизированного приложения для расчета оптимального портфеля акций, еврооблигаций, валют, драгоценных металлов;
• алгоритма и рекомендаций использования моделей управления портфелем ценных бумаг в финансовой организации;
• систематизированного подхода к исследованию и оценке условий репрезентативности результатов решения модели управления портфелем;
• предложений по возможным сферам применения оптимизационных моделей в банке.
Апробация результатов исследования. По теме диссертационного исследования опубликованы 5 научных работ общим объемом 1,7 п.л. Результаты исследования доложены и обсуждались на научно-практических конференциях (в частности, Risk Management Conference, SEIGI 19, SEUGI 20 и SEUGI 22) со специалистами зарубежных финансовых организаций.
Разработанная модель использовалась при формировании портфеля акций в 2000 г. в Сбербанке России.
Модифицированная оптимизационная модель для облигаций используются в настоящий момент при принятии управленческих решений по изменению структуры портфеля ценных бумаг в Казначействе Сбербанка России.
Разработано компьютерное приложение, наглядно демонстрирующее инвестору структуру портфеля в зависимости от выбранной им доходности или риска и использующееся в настоящий момент при расчете оптимальной структуры портфеля еврооблигаций, акций, валютных позиций и портфеля драгоценных металлов.
Результаты расчета УаЯ портфеля и его составляющих используются Казначейством Сбербанка России при расчете лимитов стоп-лосс.
Публикации. Основные положения диссертационной работы отражены в четырех публикациях общим объемом 1.7 п.л.
Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Конузин, Василий Владимирович
Выводы по результатам решения оптимизационных задач
В результате проведенного исследования, а также по результатам модификации и внедрения оптимизационной модели для портфеля еврооблигаций было сделано несколько существенных выводов, основным из которых явилась возможность создания эффективного подхода к управлению портфелем российских облигаций, который был выработан на базе классической модели управления портфелем.
Среди прочего стоит отметить следующие выводы и результаты исследования:
1. На основе исследования существующих классических моделей по управлению портфелем (CAMP, APT, оптимизационная модель Марковица), сделаны выводы относительно эффективности использования и возможностей адаптации каждой, из них, и, в частности, о целесообразности использования оптимизационной модели в качестве основы для управления портфелем, ввиду широких возможностей по ее настройке на конкретные инструменты и наиболее удобных с точки зрения принятия управленческих решений результатов решения.
2. Исследование тенденций развития российского рынка ценных бумаг показало принципиальную возможность для применения зарубежных классических подходов к управлению портфелем. В пользу данного утверждения говорит успешное решение задачи Марковица для российских акций за различные периоды времени с 1999 по 2003гг., что продемонстрировало достаточность статистических данных и наличие устойчивых тенденций на российском рынке ценных бумаг. Кроме того, исследование показало, что рынок обладал достаточной полнотой и устойчивостью для решения задачи Марковица на краткосрочном промежутке времени спустя всего несколько месяцев после августовского кризиса 1998г.
3. Определена доходность торгового портфеля как совокупность реализованного дохода в ходе торговых операций и выплат по облигациям и нереализованного дохода от переоценю! позиции.
4. В ходе модификации алгоритмов расчета классической модели Марковица было показано, что математической и экономической точек зрения, в рассматриваемой модели возможно использование многофакторных показателей, характеризующих портфель облигаций. В том числе, было приведено доказательство возможности перехода от формулы расчета простой доходности для акций к формуле доходности к погашению для облигаций.
5. Рассмотрено влияние, которое оказывает использование доходности портфеля с учетом торговых операций с ценными бумагами на оптимизационную модель, и выявлена принципиальная возможность использования значения доходности, полученной на основании финансового результата портфеля ценных бумаг при построении оптимального портфеля облигаций. В частности обосновано применение данного подхода к торговому портфелю ценных бумаг.
6. Проведено исследование на предмет влияния установленных регулирующими организациями нормативов ликвидности и структуры активов и пассивов финансовой организации, их влияния на лимитную политику финансовой организации и приведены обоснования необходимости внесения соответствующих ограничений в алгоритм оптимизационной модели.
7. Проведено исследование современных требований, выдвигаемых Базельским комитетом к методикам расчета рисков, используемым в финансовых организациях, на основании чего, был сделан вывод о необходимости модификации методов расчета рисков в оптимизационной модели Марковича и необходимость дальнейшей оценки эффективности работы модели.
8. Доказана возможность перехода от стандартного отклонения, используемого в качестве меры риска Марковицем, к показателю УаИ, что говорит о возможности его дальнейшего использования в модели.
9. Приведен алгоритм расчета кривой доходности для еврооблигаций, которая в дальнейшем была использована при дисконтировании денежных потоков по облигациям, и для расчета рисков.
Ю.На основании расчета показателя УаИ. тремя наиболее известными методами: ШвкМейтсз®, историческая симуляция и Монте-Карло, была проведена оценка эффективности использования каждого из них в применении к российским облигациям. Результаты показали принципиальную возможность использования любого из рассчитанных показателей УаЯ, при этом наиболее точно, с точки зрения оценки возможных убытков, тенденции рынка были описаны методом Монте-Карло симуляции.
11.На примере решения задачи Марковича с использованием показателей доходности к погашению и УаЯ, а также с наложенными ограничениями на вложения в отдельные ценные бумаги и группы ценных бумаг, была успешно построена структура оптимального портфеля еврооблигаций. Данный факт доказал принципиальную возможность использования модифицированных алгоритмов расчета классических моделей по управлению портфелем ценных бумаг в применении к российским еврооблигациям, и возможность замены объектов исследования модели путем внесения изменений в алгоритмы расчета.
12. На основании оценки влияния изменений показателей, характеризующих портфель, сделан вывод о целесообразности использования цен облигаций в алгоритме оптимизационной модели для формирования спекулятивного портфеля ценных бумаг. Произведен расчет структуры соответствующего портфеля.
13. Разработан алгоритм применения моделей по управлению портфелем облигаций в банке, который включает в себя: создание методологической базы для расчета финансовых показателей, создание ГГ инфрастуктуры для обработки и анализа операций с ценными бумагами, критерии выбора модели управления портфелем и критерии оценки возможности ее применения в существующих рыночных условиях, а также, подходы к реализации модели по оценке и управлению рисками.
14.0пределено место принятия решений по правлению портфелем в технологии проведения банковских операций, а также место автоматизированного решения по управлению портфелем банка в его 1Т инфраструктуре.
15.На основании данных о доходности текущего портфеля еврооблигаций и оптимизированного портфеля, проведены расчеты, подтверждающие экономическую эффективность использования оптимизационной модели для еврооблигаций. Кроме того, дано обоснование экономической эффективности автоматизации методов управления портфелем.
16.Рассмотрены возможные сферы применения оптимизационных моделей в банке: разработан алгоритм управления активами и контроля над эффективностью различных направлений деятельности банка, приведены возможные примеры использования оптимизационных моделей при решении задач по управлению ресурсами торговых подразделений, . а также проведена оценка возможности их использования при трансфертном ценообразовании, создании синтетических индексов и разработке бонусной системы оплаты торговых подразделений.
17.Приведена оценка использования моделей по управлению портфелем ценных бумаг участниками рынка, в частности оценен эффект от их массового использования на российском рынке.
В заключении, стоит отметить, что оптимизационные модели сами по себе не могут предоставить стопроцентного решения, по увеличению прибыли либо оптимизации существующих рисков. С одной стороны это связано с тем, что предположения о будущей доходности ценных бумаг в портфеле и о рисках, которым они подвержены, строятся с некоторой вероятностью, соответственно с увеличением временного горизонта уменьшается достоверность результатов решения. Другим аспектом является специфика рынка, которую невозможно полностью описать математическим языком. Здесь стоит отметить и структуру рынка ценных бумаг, его количество и возможности основных его участников, достоверность информации, предположения и ожидания рынка относительно эмитентов, участников и непосредственно выпусков ценных бумаг, а также изменений законодательств, экономических факторов и многое другое. В связи с этим, результаты работы модели должны постоянно анализироваться с учетом указанных внешних факторов. Однако, в краткосрочном периоде пути оптимизации, предложенные моделью, могут использоваться при управлении портфелем, что было подтверждено проведенными бэк-тестами.
Заключение
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Конузин, Василий Владимирович, Москва
1. Гражданский кодекс Российской Федерации, 26 января 1996 г.
2. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 08.07.999 № 136-ФЭ.
3. Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 08.07.99 № 139-ФЭ.
4. Федеральный закон РФ "О рынке ценных бумаг", ст.2.
5. ЦБ РФ. «О порядке осуществления внутреннего контроля за соответствием деятельности на финансовых рынках законодательству о финансовых рынках в кредитных организациях» (№603-У, внутренний контроль, комплаенс-контроль)
6. ЦБ РФ. «О рекомендациях по анализу ликвидности кредитных организаций» (Письмо № 139-Т)
7. ЦБ РФ. «Положение Банка России от 24.04.2000 №112 «О . порядке формирования и использования резервного фонда кредитной организации»
8. ЦБ РФ. «Положение о порядке расчета кредитными организациями размера рыночных рисков» (№ 89-П)
9. ЦБ РФ. «Положение об организации внутреннего контроля в банках» (№ 509)10.ЦБ РФ. Инструкция №110.
10. ЦБ РФ. Инструкция Банка России от 01.10.97 №1 «О порядке регулирования деятельности банка»
11. ЦБ РФ. Письмо Банка России от 30.09.97 №05-15-1-1/1012 «Разъяснения к порядку расчета нормативов Нб, Н9, Н9.1
12. Агарков М.М.Учение о ценных бумагах.-М.: Финстатинформ. 1993 г.
13. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. -М.: Финансы и статистика. 1992 г.
14. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг, введение в фондовые операции. -М.: Финансы и статистика. 1991 г.
15. Аринин С., Кочешкова Н., Шенкер О., Исаханян М., Российский рынок акций: доходность падает, Рынок ценных бумаг №8, 2003 г.
16. П.Аристов Д.В., Гольтяев A.A., Горюхин Б.Н., Смарагдов И.А. Ценные бумаги в сберегательном банке России. Тула, 1996 г.
17. Балабанов И.Т., Банки и банковское дело, 2002 г.
18. Бахшиян Б.Ц., Назиров Р.Р, Эльясберг ГТ.Е., Определение и коррекция движения (гарантирующий подход), 1980 г.
19. Биржевая деятельность под ред. А.Г. Грязновой, Р.В, Корнеевой, В,А, Галанова, 1995 г.
20. Бойков A.B., Косинец Д.А., Мельников A.B., Задачи к курсу «Риск-менеджмент», 2001 г.
21. Гинзбург В.»Методология оценки рисков в применении к российскому рынку. Насколько корректны рейтинги?, Рынок ценных бумаг №8, 2003г.
22. Дефоссе Гастон. Фондовая биржа и биржевые операции перевод с французского, 1995 г.
23. Дуглас Л.Г. Анализ рисков операций с облигациями на рынке ценных бумаг, 1998 г.
24. Жуков Е.Ф., Ценные бумаги и фондовые рынки, 1995 г.26.3ангвилл У.И., Нелинейное программирование. Единый подход, 1973 г.
25. Золотарев В., Лобанов А. Риск-менеджмент в private banking -ключевое звено на пути к успеху, Банковское дело. 2004 г. №6.
26. Инвестиционно-финансовый портфель, Общ. ред. Н.Я. Петракова, 1993 г.
27. Книга эмитента, инвестора, акционера: ценные бумаги. Фондовый портфель. 1992 г.
28. Конузин B.B, 2001r.BankRaroc, 2001г. www.finrisk.ru
29. Кузнецов М.В., Овчинников A.C., Технический анализ рынка ценных бумаг.- М.: ИНФРА-М, 1996 г.
30. Ладыгин Д., Корпоративные облигации зазывают на РТС, Коммерсант. 2002 г.-№ 90.
31. Ладыгин Д., Тактика консервативных инвестиций, Деньги. 2002 г, №25 (380). .
32. Лобанов А., Проблема метода при расчете value at risk, Рынок ценных бумаг. 2000 г., № 21 (180).
33. Лобанов А., Регулирование рыночных рисков банков на основе внутренних моделей расчета VaR, Рынок ценных бумаг,. 2000, №9(168).
34. Лобанов А., Порох А. Анализ применимости различных моделей расчета value at risk на российском рынке акций, Рынок ценных бумаг. 2001 г., №2 (185).
35. Лобанов А., Филин С., Чугунов А., Риск-менеджмент, 1999 г., Ч. 1. №4.
36. Лобанов А., Чугунов А., Тенденции развития риск-менеджмента: мировой опыт, Рынок ценных бумаг. 1999 г., № 18(153).
37. Международные валютно-финансовые и кредитные отношения под редакцией JI.H. Красавиной, 1994 г.
38. Мельников A.B., Бойков A.B., Элементы страхового риск-менеджмента, Учебное пособие. 2000 г.
39. Миловидов В.Д. Инвестиционные фонды и трасты: как управлять капиталом? (опыт США), 1992 г.
40. Миркин Я.М., Ценные бумаги и фондовый рынок, 1995 г.
41. Молодцов Д., Стратегический подход к управлению портфелем, 2003 г.
42. Муртаф Б., Современное линейное программирование. М.:Мир, 1984 г.
43. Новости и рыночные данные агентства Reuters
44. Новости и рыночные данные агентства Интерфакс
45. Практикум по биржевым играм и финансовой деятельности западных банков, 1992 г.
46. Райе Т., Койли Б., Финансовые инвестиции и риск, 1995 г.
47. Рогов М. А., «Риск-менеджмент» Комментарии к книге. 2000 г.
48. Роде Э., «Банки, биржи валюты современного капитализма» перевод с немецкого; Под редакцией и с предисловием В.Н. Шенаева, 1986 г.
49. Российская банковская энциклопедия, под ред. Лаврушина О.И. М.: Энциклопедическая творческая ассоциация, 1995 г.
50. Рынок ценных бумаг: Учебник под ред. Галанова, А.И. Басова, 1996 г.
51. Рэдхэд К., Хьюз С., Управление финансовыми рисками, Комментарии к книге
52. Рэй К. И., Рынок облигаций: торговля и управление рисками
53. Самохвалов О.В., Вероятностно-статистические модели оценки рыночного риска в российских условиях. Материалы семинара GARP28, 2001 г.
54. Стоянова Е.С., Финансовый менеджмент. Российская практика, 1995 г.
55. Сурков О., Корпоративные облигации российских эмитентов, Рынок ценных бумаг. 2000 г., № 6 (165).
56. Третьяков А., Российский долговой рынок: состояние и перспективы, Рынок ценных бумаг №5, 2003 г.
57. Третьяков А., Шамина А., Возрождение рынка ГКО-ОФЗ, Рынок ценных бумаг №2, 2003 г.
58. Финансовое искусство предпринимателя: Учебно-практическое руководство под ред. Стояновой, 1995 г.
59. Финансовый менеджмент: теория и практика. Учебник под редакцией Стояновой Е.С., 1996 г.
60. Фондовый портфель Отв. ред. Рубин Ю.Б., Солдаткин В.И., 1992 г.
61. Хедли Дж. Нелинейное и динамическое программирование, 1967 г. .
62. ЦБ РФ. «Инструкция о порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам» (№62а, группы риска коммерческих кредитов)
63. Черкашенко В., Федотов В., Вечерин С., Макро и микроэкономические риски бурного роста долгового и фондового рынков РФ, Рынок ценных бумаг №8, 2003 г.
64. Global association of risk professionals (Всемирная Ассоциация Профессиональных Специалистов по Управлению Рисками)бб.Чернова Г.В., Практика управления рисками на уровне предприятия.
65. Четыркин Е., Методы финансовых и коммерческих расчетов, 1992 г.
66. Энциклопедия финансового риск-менеджмента под ред.
67. Лобанова А.А., Чугунова А. В., 2003 г. 69.Эрлих А.А., Технический анализ товарных и финансовых рынков. Прикладное пособие, 1996 г.
68. Basel Committee. «The Internal Ratings-Based Approach. Supporting Document to the New Basel Capital Accord.» 2001.
69. Basel Committee. Progress towards completion of the New Basel Accord/
70. Black, F.; Jensen, M.; and Scholes, M.(1972) "The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests" ed. Mishael Jensen, Studies in the Theory of Capital Markets, New York: Praeger, pp.79-121.
71. Boot J. Quadratic Programming. Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1964.
72. Van de Pann C. Methods for Linear and Quadratic Programming. -Amsterdam: North-Holland Publ. Co., 1975.
73. Deutsche Bundsbank Monatsbericht, Oktober 1998
74. Fabozzi FJ. Bond markets, analysis and strategies. New Jersey: Prentice-Hall, Inc, 2000.
75. Frank J. Fabozzi "Fixed Income Mathematics", 1997.
76. Frank J. Fabozzi 'The handbook of fixed income securities", 2001.
77. Juan Cardenas, Ph.D and Kristen Walters, Value-at-Risk Introducing a Performance-Based Monte Carlo Method.
78. Konuzin V.V.; Pakhomov V.V.; Sorokoumov V.E. "Liquidity Monitoring system", SAS SEUIGI 19 Conference Article, Florence, 2001.
79. KuIyshev V.Y.; Melnikov I.N.; Sorokoumov V.Y. "Research on Applicability of Markowitz efficient set of portfolios to Russian Equity Market" SEUGI conference article.
80. Lang Gibson, Applying Proactive Market Risk Management
81. Lang Gibson. Implementing The SEC Risk Quantification Requirements To Improve Shareholder Value.
82. Markowitz, H.( 1952) "Portfolio Selection", Journal of Finance, Vol.7 pp.77-91.
83. Markowitz, H.( 1991) Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, Second Edition, Cambridge, MA: Blackwell, Inc. .
84. O'Brien, J.; Sanjay Srivastaya (1995) "Investments. Visual approach. Bond valuation and bond tutor" South-Western College publishing, Cincinnati, Ohio.
85. Philip Best. «Implementing Value at Risk». 1998.
86. Reuters® Kondor+ Version 1.8 documentation. Traders guide 1998.
87. Robert J. Schwartz and Clifford W. Smith. «Derivatives Handbook: Risk Management and Control» 1997.
88. Russian Federation. Financial system stability report, МВФ, 2003. 93.SAS® ETS, SAS® OR User Guide 2000, Cary, NC, USA, 1999. 94.Stock Market Analysis Using SAS® System #55043, Cary, NC, USA, 1999.
89. Tom Gladd, A "hands on" Introduction to Financial Monte Carlo Simulation (description and a Mathematica workbook).
90. Trivedi & Hasan, Treasury Operations and Risk Management
91. Wolfgang Obenaus, Josef Weidacher "Handbook of Business English. Key words in context", Ueberreuter, 1990.
92. Yen Y. Chong, Crisis in Russia : Which way the wind blows?
93. Yong Li, Market Risk Measurement: A Historical Simulation Approach.