Book.od.ua Книги для вашего бизнеса



Одесская библиотека бизнес литературы
полезные книги для бизнеса

45.12. Анализ сценариев, основанный на исторических данных

В том или ином виде анализ сценариев (scenario analysis) широко использу­ется портфельными менеджерами для изучения поведения портфеля (и эталона) при разных кривых доходности, спрэдах, значениях волатильности, скоростях досрочного погашения займов и процентных ставках. Менеджеры могут сосредо­точить свое внимание на самом вероятном сценарии или на менее вероятном, но потенциально неблагоприятном сценарии. При анализе сценариев используются многофакторные модели риска. Это позволяет менеджерам подвергать портфели, привязанные к эталону, стресс-тестам, рассматривая различные экстремальные ситуации (когда показатели отклоняются от своих средних значений более чем на три стандартных отклонения (tree-standard-deviation events)). При этом данные сценарии не обязательно согласовывать с какими-либо историческими данными, лежащими в основе модели. Такой анализ может выявить потенциальные источ­ники отклонения доходности, которые не проявляются при обычных условиях (по историческим меркам).
Анализируя сценарии, инвесторы обычно делают явные прогнозы относи­тельно наблюдаемых рыночных показателей: ключевых процентных ставок, кре­дитных спрэдов для конкретных секторов рынка, курсов отдельных валют и т.д. Однако при описании сценариев очень сложно добиться согласованности меж­ду направлениями развития и объемами разных секторов рынка, а также оце­нить вероятность этих сценариев. Данная проблема очень напоминает проблему анализа риска по нескольким факторам одновременно. Таким образом, решение этой задачи должно напоминать многофакторную модель риска. Для построения "максимально правдоподобного сценария" можно использовать ковариационную матрицу. Такие сценарии включают в себя несколько явных предположений, сде­ланных инвестором, и предусматривают выводы, согласованные со всеми факто­рами, перечисленными в матрице. Затем прогнозы относительно всех факторов используются для вычисления ожидаемой доходности отдельных ценных бумаг.
Явные предположения могут описывать маловероятный сценарий. Например, вероятность того, что одномесячная доходность изменится на 50 базисных пунк­тов, равна приблизительно 2%, даже если историческая волатильность доходно­сти составляет только 25 базисных пунктов в месяц (при нормальном распреде­лении). Аналогично исторические данные о корреляции между факторами мо­гут не соответствовать ожиданиям расширения кредитного спрэда одновременно с увеличением доходности, так как доходность и спрэд, как правило, связаны отрицательной корреляцией. Модели, генерирующие сценарии, могут оценивать правдоподобность явных предположений с учетом коварации, лежащей в основе анализа. Как правило, такие модели позволяют пересматривать гипотезы, чтобы добиться большего правдоподобия. Предположения, которые при этом использу­ются, могут иметь как относительный, так и абсолютный характер. Например, гипотеза о наклоне кривой доходности носит относительный характер, посколь­ку в ней не учитывается общее направление изменения процентных ставок. При формулировании отдельных предположений инвестор может указать степень сво­ей уверенности в них. Например, инвесторы обычно больше уверены в своих предположениях относительно изменения кредитного спрэда, чем в изменениях валютных курсов или процентных ставок. Надежные методы анализа сценариев должны учитывать и эту информацию.


Понравился материал? Поделитесь с друзьями!

<< Предыдущая статьяСледующая статья >>
45.11. Анализ портфельного риска: многофакторные модели риска. Продолжение. 45.13. Факторный анализ доходности портфеля по отношению к эталону





Убедительная просьба при использовании любых материалов Одесской электронной бизнес-библиотеки ставить активную ссылку на наш сайт. По всем вопросам касательно сайта пожалуйста пишите на почту
      Карта сайта