Опционы. Полный курс для профессионалов

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?

Важность критического и осмысленного подбора информации

В последние 10 лет во всем мире область риск-менеджмента стала одной из приоритетных в развитии не только финансовых, но и промышленных компаний. Поскольку 1990-е гг. прошли в условиях глобализации финансовых рынков и крупных финансовых потрясений, в области риск-менеджмента непрерывно идет процесс расширения и уточнения его функций и методов. При этом многие основополагающие концепции претерпевают серьезные изменения. Так, концепция VaR, ставшая модной в середине 1990-х, не выдержала испытаний кризисом 1998 г. Изменялись и требования к подбору кадров риск-менеджмента: если раньше акцент делался на сотрудников со знанием финансового моделирования и пониманием рынков, теперь предпочитают специалистов со знанием рынков и пониманием финансового моделирования. Таким образом, стало ясно, что риск-менеджмент – это наука и искусство одновременно.

Первая составляющая этой управленческой функции – определение приоритетов в сфере информации, чтобы рассчитать риски и найти их неисследованные аномалии. Однако, чтобы извлечь уроки из прошлого, необходимо не только «прогнать» исторические данные через статистические фильтры, но и понять реальные события, стоящие за цифрами. Именно это понимание обеспечивает гибкость политики лимитов, а также позволяет заблаговременно предупреждать о ситуациях с потенциальным увеличением риска.