Реферат-перевод источник
| Вид материала | Реферат |
- Честь израэля гау, 1808.36kb.
- Источник: , 589.2kb.
- Источник: www univer, 8889.51kb.
- Перевод: К. Богуцкий, В. Трилис источник материала, 28812.15kb.
- Монадология, 209.43kb.
- Перевод как разновидность межъязыковой и межкультурной коммуникации, 2007.21kb.
- "Простите вы нас, родители. Может, мы вас обидели ". Источник: Региональный еженедельник, 176.14kb.
- Литература. 13, 147.14kb.
- -, 306.22kb.
- Литература. 24, 277.39kb.
| Глава 2. Обзор CorporateMetrics 2.1. Что такое CorporateMetrics CorporateMetrics – это обширный набор определений, методологий, массивов данных и программного обеспечения, служащий для измерения рыночного риска в корпоративной среде. В общих словах, CorporateMetrics базируется на двух финансовых показателях корпораций, которые воздействуют и которые наиболее часто используются для оценки стоимости компании – на доходе и денежных потоках. CorporateMetrics позволяет компаниям прогнозировать доходы и денежные потоки в зависимости от широкого ряда рыночных переменных – курсов валют, процентных ставок, цен на товары, стоимости капитала. На основании ранжирования прогнозов вырабатываются критерии рыночного риска. Этот пакет разработан для соответствия долгосрочных прогнозов долгосрочным деловым циклам, обычно встречающимися при планировании и управлении компанией. Более того, CorporateMetrics предлагает методологию, основанную на концепции VaR, чьи принципы широко используются уже длительное время в анализе портфельных рисков, где четко определяется влияние рыночных рисков на финансовые инструменты. Типичный результат измерения рисков с помощью CorporateMetrics представлен на диаграмме 2.1. Диаграмма 2.1 Распределение годового дохода в зависимости от уровня валютного риска JPY/USD (японская йена/американский доллар)(10000 иссл.). Частота  Доход на 1 акцию, USD Распределение показывает доход на одну акцию за годовой период для японского филиала американской компании. Доходы филиала переведены в USD, и каждый результат соответствует конкретному соотношению JPY/USD за годовой период. С доверительной вероятностью 95% результат составит $0,99 на одну акцию. Исходя из распределения доходов, могут быть рассчитаны такие уровни риска как стандартное отклонение (мат ожидание) или максимальное отклонение от заданной величины. Используя технику VaR из анализа портфельных рисков, CorporateMetrics обеспечивает полный набор методов для количественного определения рыночного риска в корпоративной среде. Ключевые особенности CorporateMetrics:
2.2. Насколько сравним CorporateMetrics с другими средствами измерения рисков? CorporateMetrics использует ключевые принципы известных технологий управления рисками, такими как RiskMetrics и другие подходы VaR, применяя их к портфельным и финансовым инструментам, и адаптирует их к корпоративной среде. CorporateMetrics также расширяет стандартные средства анализа, такие как анализ чувствительности, рассматривая риски не в отдельных, а во всех сценариях, рассматривающих рыночные ставки. 2.2.1. Как CorporateMetrics соотносится с RiskMetrics? Как CorporateMetrics, так и RiskMetrics формируют аналитическую концепцию измерения рыночного риска. Однако, RiskMetrics предназначен для портфельного анализа, в то время как CorporateMetrics опирается на финансовые результаты корпорации. RiskMetrics используется для прогнозирования потенциальных изменений в стоимости портфельных и финансовых инструментов типа ценных бумаг и их деривативов в результате воздействия рыночных рисков. Период в этом случае весьма короткий и составляет 1-30 дней. Принимая во внимание потенциальные изменения стоимости портфеля, VaR является подходящим способом измерения риска для портфельных менеджеров, которым необходимо оценивать потенциальные потери в рыночной стоимости портфеля, учитывая рыночные индексы. С другой стороны, концепция CorporateMetrics более присуща корпоративной среде, учитывая ориентацию на финансовые результаты корпорации. Она использует рейтинги производительности, основывающиеся на разрабатываемых компанией аналитических прогнозах и целях, ставя их выше рыночных индексов. Для корпораций «нейтральная» базовая рыночная позиция в общем подвержена риску, что делает необходимым сравнение рисков по всем стратегиям принятия/хеджирования риска по отношению к «нейтральному» состоянию. В отличие от финансовых инструментов, основная деятельность фирмы показывает, что у компании есть «неликвиды» как-то, что она не может легко купить или продать. Также методология ориентируется на финансовые результаты, которые могут быть рассчитаны на основании различных данных, например, нарастающей или чистой стоимости или же с учетом хеджирования. Хотя CorporateMetrics и RiskMetrics ориентированы на различное измерение стоимостей, обе схемы требуют определенных предположений при распределении рыночных ставок c целью расчета значений в заданном диапазоне. Предоставляя компаниям период прогнозирования вплоть до 2 лет по бюджетам и планам, CorporateMetrics требуется информация о рыночных ставках в более долгосрочном плане, чем это необходимо для RiskMetrics, прогнозирующей возможные изменения максимум на 1 месяц. Таблица 2.1 сравнивает подходы управления риском, используемые в финансовой среде и корпоративной среде. Как показано, и RiskMetrics и CorporateMetrics работают с такими понятиями как измерение стоимости, проблемами учета и оценки, горизонтов, тестов оценки деятельности фирмы; однако, RiskMetrics приспособлен к финансовой среде, в то время как CorporateMetrics - к корпоративной среде. Таблица подчеркивает сложности анализа, ориентированного на корпорацию, в котором имеются многочисленные варианты и различные точки зрения на измерение стоимостей, горизонтов, принципов бухгалтерского учета, и тестов. Таблица 2.1. Сравнение параметров риск-менеджмента в финансовой и корпоративной среде
2.2.2 За пределами традиционного корпоративного анализа чувствительности Анализ чувствительности - общий подход к анализу рисков в отделах планирования корпорации. Он включает применение специфических сценариев рыночных ставок к бюджетным планам для прогнозирования так называемых сценариев “самых плохих случаев ” для будущих финансовых результатов. Например, компания может прогнозировать доходы иностранных филиалов для случаев возможной девальвации валюты, или же она может прогнозировать расходы в случае потенциального резкого изменения цены продукции. В то время как такие сценарии дают возможность понять потенциальные результаты, связанные со специфической конъюнктурой рынка, вероятность реализации конкретных сценариев обычно труднооценима. Также, сценарии не всегда могут отражать полный диапазон различных возможных результатов. Напротив, методология CorporateMetrics предлагает более широкий подход к измерению рыночных рисков. Используя распределение вероятностей рыночных курсов для различных видов активов в качестве основы, компания может генерировать много различных сценариев поведения рыночных курсов, которые, в совокупности, отражают полный диапазон вероятностно-взвешенных рыночных исходов. Также, сценарии могут быть сформированы, чтобы отразить специфические допущения о корреляции между различными рыночными курсами. Сценарии могут быть разработаны исходя из долгосрочных методов прогнозирования, основанных на текущей рыночной информации (например, курсах по срочным сделкам, курсах опционов), эконометрических моделях или определяемых пользователем параметрах. Подход CorporateMetrics расширяет традиционный анализ корпоративных рисков, обеспечивая всесторонний обзор рисков. 2.3 Как работает CorporateMetrics? Процедура для измерения рыночного риска состоит из пяти основных шагов: ШАГ 1: Определение показателей. Задайте финансовый результат, для которого будет измеряться риск: доход или поток наличности. Задайте временные период(ы) и доверительный уровень для измерения риска. ШАГ 2: Отображение воздействия риска (exposure mapping). Используя показатели, заданные в Шаге 1, определите все компоненты доходов или денежных потоков, соответственно, чьи значения могут изменяться по мере колебания рыночных курсов. Соотнесите воздействия рисков с рыночными курсами, определяя, как каждый курс влияет на результат воздействия. ШАГ 3: Разработка сценария. Разработайте большое количество сценариев, которые отражают различные возможные значения для заданного набора рыночных курсов на протяжении какого-то времени.
Индивидуальный сценарий, таким образом, определяет уникальную кривую изменения рыночных курсов в заданные периоды. Набор сценариев определяет диапазон различных кривых изменения рыночных курсов в заданные периоды времени. ШАГ 4: Оценка. Просчитайте будущие финансовые результаты для каждого сценария поведения рыночных курсов. ШАГ 5: Вычисление уровня риска. Из полученного распределения финансовых результатов вычислите статистику риска. Этот пятишаговый моделирующий процесс является основой CorporateMetrics. В моделирующем подходе для формирования распределения будущих финансовых результатов используется большой набор сценариев поведения рыночных курсов. Преимущество этого подхода состоит в возможности подробного описания распределения будущих финансовых результатов, из которых может быть получен набор вычислений уровней риска. Это особенно полезно для компаний, чьи финансовые результаты изменяются нелинейно с изменениями рыночных курсов (например, когда используются контракты с возможностью неисполнения, или когда объем деловых операций нелинейно реагирует на изменения рыночного курса), в результате чего аналитические методы не могут обеспечить гибкость необходимую для описания детализированного распределения результатов. Один из недостатков моделирующих подходов по сравнению с аналитическими подходами состоит в необходимости проведения большого количества интенсивных вычислений. Для случаев, когда финансовые результаты являются линейными функциями рыночных курсов, можно обойтись аналитическими подходами. Приложение A обеспечивает описание таких подходов. Ниже приводится краткий обзор того, как выполнять Шаги 1 - 5. 2.3.1 Определение показателей (Metric specification) На этом шаге компания решает, какой финансовый результат анализировать и, следовательно, какой из следующих рисков вычислять:
Компания также задает период(ы) и доверительный уровень, который нужно использовать для измерения риска. Измерения уровня риска методами CorporateMetrics сосредотачиваются на измерении максимально возможного срыва финансовых результатов из-за рыночного риска по отношению к поставленным целям (для заданного доверительного уровня). В Главе 5 мы определяем методы измерения риска и объясняем причины их включения в эту концепцию. 2.3.2 Формулирование воздействий риска (exposure mapping) Чтобы прогнозировать финансовые результаты для различных сценариев поведения рыночных курсов, мы должны сначала описать уравнениями или условными операторами, как взаимосвязаны финансовые результаты и рыночные курсы. Уравнения и условные операторы формируют карты воздействия риска(exposure maps). Компании должны определиться по двум ключевым вопросам - масштабу анализа (какие воздействия риска анализировать) и типам функций, которые будут использоваться, чтобы связать финансовые результаты с факторами экономической деятельности и рыночными переменными. CorporateMetrics обеспечивает гибкую схему, которая объясняет, как может быть вычислен риск для любых условий воздействий: и для подмножества воздействий риска на уровне компании (таких, как специфические позиции или объединенное воздействие риска отдельного филиала фирмы), и для сводных воздействий по подразделениям, или, на самом высоком уровне, для сводного воздействия риска на всю компанию. 2.3.2.1 Масштаб анализа Выбранный набор воздействий риска или позиций может быть проанализирован, используя уравнения, определяющие финансовый результат как функцию от рыночных курсов и факторов экономической деятельности. Например, уровень доходов иностранного подразделения будет функцией как уровня валютных курсов в течение анализируемого периода, так и количества проданных товаров (который может быть самостоятельно функцией от значений валютных курсов). Выборочный анализ может быть использован для измерения отдельных воздействий риска или воздействий на отдельные статьи в гипотетических финансовых отчетах компании. При необходимости более высокого уровеня анализа (например, моделирование рисков для филиала фирмы, подразделения, всей компании в целом), как основание для формулирования воздействия риска (exposure mapping) могут использоваться гипотетические финансовые отчеты конкретного экономического субъекта . Записи в отчете могут быть выражены как функции факторов экономической деятельности и рыночных курсов. Так как финансовые результаты для филиала или всей компании являются очень усложненными функциями множества хозяйственных и рыночных факторов, использование модели гипотетических финансовых отчетов обеспечивает интуитивный способ организации информации и связей. Этот тип высокоуровневого анализа предоставляет полезную информацию, облегчающую обсуждение как на высшем уровне - совета директоров, так и с инвесторами и аналитиками. 2.3.2.2 Функции формулирования воздействий риска Для связи финансовых результатов с факторами экономической деятельности и рыночными факторами в зависимости от типа требуемого анализа может использоваться множество различных функций. Например, если компания хочет смоделировать связь между курсами иностранной валюты и доходом, подразумевая, что торговые обороты не зависят от уровня валютных курсов, то карты воздействий риска могут быть простыми линейными функциями изменений валютного курса. В качестве альтернативы, если желателен анализ, определяющий, как могут изменяться торговые обороты при различных уровнях валютных курсов, то карты воздействий риска могут содержать эконометрические связи, формулирующие доход как более сложную функцию факторов экономической деятельности и рыночных факторов. Следует подчеркнуть, что степень сложности модели полностью определяется компанией и включает внутреннюю оценку компромисса между такими факторами как легкость реализации, доступность данных для эконометрического и конкурентного анализа и требуемый уровень точности. Для более детализированного описания формулирования воздействий риска (exposure mapping), см. Главу 6. 2.3.3 Разработка сценария Главная проблема для корпораций - прогнозирование рыночных курсов на длительный период, обычно связываемое с циклами планирования. Бизнес-планирование обычно проводится на период до одного или двух лет, являясь частью стратегического планирования, которое может охватывать до пяти лет. Измерение рыночного риска, свойственного целенаправленным финансовым результатам на эти периоды планирования (например, от 2 месяцев до 2 лет или отдельные периоды внутри этого диапазона) требует сценариев поведения рыночных курсов, которые охватывают эти периоды. Для разработки необходимых сценариев компаниям необходимы модели прогнозирования, чтобы задать распределения вероятностей рыночных факторов, что может быть сложной задачей для периодов более одного месяца. Существует множество методов долгосрочного прогнозирования, что является важной темой для академических исследований. Три общих подхода включают использование текущей рыночной информации (например, курсов по срочным сделкам и возможных изменений цены опциона), эконометрические модели и заданные пользователем сценарии. В главе 7 обсуждаются проблемы долгосрочного прогнозирования и разработки сценариев поведения рыночных курсов. LongRun является второй частью этой публикации и содержит технические подробности для прогнозирования и методов моделирования, рассмотренных в этом документе. Наборы данных, долгосрочные прогнозы и оценки изменчивости, которые могут использоваться для разработки сценариев, основанных на подходах, детально описанных в LongRun, можно найти на http: // www.riskmetrics.com. 2.3.4 Оценка Вводя рыночные курсы для отдельного сценария в карту воздействий риска, мы получаем определенное значение будущего финансового результата. Повторяя этот процесс для каждого сценария, мы получаем распределение финансовых результатов. 2.3.5 Вычисление риска При использовании итогового распределения финансовых результатов, мы можем вычислить статистическую выборку, описывающую распределение и характеризующую рискованность результатов. Примеры статистических выборок включают:
В этом документе мы иллюстрируем, как вычислить максимальное отклонение от заданного результата, так как методы измерения уровня риска, описанные в Главе 5, определены в этом ключе. Однако важно обратить внимание, что из распределения финансовых результатов, сформированных, используя подход CorporateMetrics, компании могут формировать любые статистические выборки, обеспечивающие полезную информацию о риске. Глава 8 обеспечивает детальное описание вычисления рисков и их оценки. Корпоративный анализ вне рыночного риска В этом документе обсуждения сосредотачиваются на вычислении только рисков колебаний рыночной цены. Однако, как отмечено в Главе 1, компании встречаются с многочисленными нерыночными рисками такими как:
Методология CorporateMetrics могла бы быть расширена до управления уже перечисленными и многими другими типами риска. Это требует разработки более сложных сценариев, что, при использовании карт воздействий риска, требует моделирования рыночных и нерыночных взаимосвязанных изменений и событий. 2.4 Использование CorporateMetrics: пример Проиллюстрируем работу подхода CorporateMetrics на простом примере, используя вышеописанные пять шагов. В примере рассматривается только один компонент дохода компании: иностранные доходы. Для более сложных примеров, иллюстрирующих измерение рисков при разнообразии воздействий риска, см. главу 9. Пример: Риск чистой прибыли (Earnings-per-Share-at-Risk) (EPSAR) из-за валютного риска Корпорация ABC (ABC), США - транснациональная компания, которая продает определенные товары в Японии. Для целей отчетности, предположим, что ABC переводит доходы от сбыта из иен в доллары, используя валютные курсы JPY/USD на конец квартала. Принятые бюджетные значения ABC для целей планирования следующие:
Шаг 1: Определение показателей Для сбыта продукции, выраженного в иенах, из-за колебаний в валютном курсе JPY/USD ABC хотела бы вычислить EPSAR. ABC вычисляет риск для 12-месячного периода и уровня доверия 95 %. Предположим, что дата анализа - 30 сентября 1998. Шаг 2: Формулирование воздействий риска (exposure mapping) Запланированные доходы ABC от сбыта продукции за квартал в иенах следующие:
В анализируемом случае ABC предполагает, что она не подвержена какому-либо деловому риску (то есть, прогнозируемые продажи выполнятся с уверенностью). Следовательно, единственным риском является риск потенциальных колебаний в валютных курсах JPY/USD , воздействующих на конвертированное значение доходов компании. Значение конвертированного дохода в долларах США (в тысячах USD) может быть отражено в итоге следующим простым уравнением: [2.1]  ,где X i - курс обмена JPY/USD, выраженный в JPY за USD в конце i-го периода за анализируемое время. Так как конвертированные доходы являются компонентом общего дохода, форм. [2.1] может использоваться как карта воздействий риска в процессе вычисления EPSaR. Шаг 3: Разработка сценария Чтобы проектировать конвертированный доход на четыре квартала вперед, необходимы сценарии, которые прогнозируют валютный курс JPY/USD на четыре квартала. Сначала, мы должны задать распределения валютного курса JPY/USD в конце каждого квартала. Процедуры для построения распределений рыночного курса даны в LongRun. В этом примере мы применяем одну из эконометрических моделей, описанных в LongRun для построения распределений, которая известна как модель векторной коррекции ошибок (Vector Error Correction Model) (VECM). Диаграмма 2.2 показывает несколько параметров распределений, предполагаемых в этом примере, включая средний, 5-ый и 95-ый процентили. Диаграмма 2.2 Параметры распределения валютного курса JPY/USD и курсы по срочным сделкам Дата прогноза: 30 сентября 1998  VECM 95-й процентиль VECM средний Текущий форвард VECM 5-й процентиль При использовании распределений JPY/USD (выбранные параметры которого показаны в диаграмме 2.2) и алгоритмов разработки сценария из LongRun, мы смоделировали 10,000 возможных исходов для квартальных валютных курсов JPY/USD за период с 31 декабря 1998 по 30 сентября 1999. Шаг 4: Оценка Используя форм. [2.1] для вычисления конвертированных из иены в доллары доходов при каждом из 10,000 сценариев JPY/USD, мы получили распределение доходов для наступающих четырех кварталов. Как показано в диаграмме 2.3, результат с доверительным уровнем 95 % - $5. 2 на 1 акцию. Диаграмма 2.3. Распределение конвертированных из иены в USD доходов 10,000 исходов Частота Доход на 1 акцию, USD Шаг 5: вычисление Риска При использовании установленных на квартал значений валютных курсов JPY/USD, принятых в процессе ежегодного планирования ABC, доход ABC (в тысячах USD) от сбыта в Японии составляет:
Исходя из заданных запланированных доходов в $5. 55mm и результата $5. 2mm с доверительным уровнем 95 %, максимальное возможное отклонение дохода от заданного результата - $5. 55млн - $5. 2mm = $319,000, с доверительным уровнем 95 %. Используя метод максимального отклонения дохода, мы должны определить его потенциальное воздействие на доход. Так как доходы из выраженного в иенах объема продаж непосредственно воздействуют на доход (то есть, эквивалент каждого $1 дополнительного сбыта приводит к $1 дополнительного дохода), максимальное отклонение дохода в размере $ 319,000 может привести к отклонению дохода до вычета налогов на $ 319,000. Допустим, что ABC имеет 5 000 000 обыкновенных акций , EPSaR ABC - $0.06. Это число означает, что с доверительным уровнем 95 %, колебания в валютном курсе JPY/USD за следующие 12 месяцев вызовут отклонение дохода не больше, чем $ 0.06 на акцию. При использовании этого результата EPSAR, управление ABC может оценить, приемлем ли этот уровень риска дохода из-за курса иностранной валюты. Эта информация может использоваться при принятии решения о страховании от воздействия курсов иностранных валют. Для более подробного обсуждения управленческих приложений корпоративных измерений риска, см. главу 3. 2.5 Резюме В этой главе мы представили краткий обзор концепции CorporateMetrics и ключевых шагов в выполнении CorporateMetrics для измерения уровня корпоративных рисков. На простом примере мы продемонстрировали, как можно применить данный подход для измерения уровня риск, например, EPSaR. Более сложные примеры будут показаны в главе 9. В следующей главе мы исследуем различные практические применения подхода CorporateMetrics. |