Опционы. Полный курс для профессионалов

Следует напомнить, что VaR – способ вероятностного измерения того, как плохо могут идти дела в заданный отрезок времени (временнoй горизонт), если предположить неизменность позиции на данном рынке с определенным уровнем доверия. В стресс-тестах мы не рассматриваем наихудшее колебание нынешней динамики рынка, а создаем сценарии стрессовых ситуаций, соответствующих наихудшим динамикам данного рынка в прошлом. Более того, при изучении нормального VaR мы предполагаем наблюдаемый эмпирически уровень корреляции между различными позициями в портфеле, а в условиях сценария стресс-теста можем отказаться от наблюдаемых корреляций, что приводит к возрастанию возможных потерь.

Подобным же образом при использовании обычного VaR мы берем уровень доверия, равный 99 %. Такой интервал предполагает, что для однодневного временного горизонта мы ожидаем увидеть потери по рассматриваемой позиции, превышающие VaR, не чаще двух раз в год. Стресс-тест, проведенный как в рамках базисного сценария, так и в рамках предположений об экстремальности событий (например, 10 стандартных отклонений + 100 % корреляции), покажет результат, который кажется невозможным и который никогда не хотелось бы видеть. Тест на стресс, в отличие от VaR, дает ответ на вопрос «Как плохо может быть?».

4. Практические аспекты построения стресс-тестов

Стресс-тесты основываются на сценариях «ночного кошмара». Поскольку такие сновидения вызывают индивидуальные ощущения, каждый риск-менеджер строит такие сценарии по-своему. Процесс их построения начинается с анализа рынка в поиске худшего поведения цен данного актива или подобных активов за долгий период. Например, худшее поведение цен крупнейших акций развивающихся стран может стать базой для стресс-теста поведения акций «Газпрома». Период может также быть выбран за 5, 10, 20 лет или даже больше. Так, в результате можно принять как базовый стресс-сценарий максимальный дневной рост, достигающий 50 %, который единожды продемонстрировали некоторые крупные бразильские акции 20 лет назад. При этом для иллюстрации случая падения можно избрать акции «ЛУКОЙЛа», которые в определенный период 1998 г. упали на 30 % за день. Таким образом, построение стресс-сценариев оказывается достаточно субъективным занятием.

В тех случаях, когда особенно велика роль субъективности, всегда следует искать ошибки в логике и технике, на которых построен подобный подход. Например, следует проверять качество данных, использованных для построения методики. Что, если те самые бразильские акции выросли только на 45 %, а остальное «дорисовал» компьютер, ведь качество данных в те годы было не таким высоким, как сейчас?

Для тестирования опционов могут приниматься разные сценарии поведения как волатильностей, так и процентных ставок. А что, если при росте месячной волатильности до 100 полугодовая волатильтность упадет до 20? Такой вопрос могут задать себе неопытные риск-менеджеры. Качественную информацию по ожидаемым волатильностям найти сложно, и проверить такой сценарий вряд ли возможно, например, тут нужно помнить базовый принцип: временная стоимость месячного atm-опциона не может быть больше, чем временная стоимость шестимесячного atm-опциона, как получается в этом сценарии! Иными словами, волатильности не должны быть арбитражируемыми хотя бы для atm-опционов разных периодов.

Стресс-сценарий для процентных ставок также требует прагматизма. Если при его построении для опционов на USD/RUB принять рублевые ставки, существовавшие во время кризиса 1998 г., вряд ли будет возможно торговать опционами, поскольку стрессовый риск будет невероятно высок.

Теперь предположим, что вы пытаетесь провести стресс-тест портфеля опционов на разные базовые активы. Представляете себе, какое количество вариаций поведения цен, процентных ставок и волатильностей следует рассчитывать каждый раз, чтобы найти худшие варианты при росте и падении рынка?

Однако даже не эта сложность представляет собой основную практическую опасность. Основная сложность заключается в том, что лимиты, построенные на основе такого набора всевозможных сценариев, перестают быть прогнозируемыми, т. к. сложно абстрактно представить, какой из сценариев (или какой набор сценариев) будет выбран системой. Конечно же, управлять портфелем в такой ситуации становится очень сложно. Поэтому и в этом случае риск-менеджер должен задавать себе вопрос: не заставит ли данный метод платить реальные деньги за теоретические риски?

Дополнительная информация к главе 32

Качественные аспекты риск-менеджмента

Основной вопрос риск-менеджмента: не заставит ли избранный риск-менеджером метод контроля платить реальные деньги за теоретические риски?