Контрольная работа: VAR-аналіз валютних ризиків
Зміст
Список використаної літератури
Завдання
Оцінити ризик зміни валютного курсу за 25 банківських днів за однією із валют (крім американського долара) на основі щоденних офіційних курсів Національного банку України за 90 попередніх днів, використовуючи показник VaR, що обчислюється за формулою:
,
де m- середньоденна зміна валютного курсу;
σ – середньоквадратичне відхилення одноденних процентних змін валютного курсу;
kα – поправочний коефіцієнт, значення якого залежить від рівня надійності α (наприклад, для α=0,99 kα = 2,33);
Т – часовий період.
Дані для виконання роботи взяти із сайту Національного банку України www.bank.gov.ua.
Розв’язання
Зкопіюємо з веб-сайту Національного банку України www.bank.gov.ua курси євро до гривні з 17.12.2009 по 29.04.2010.
Начало формы
Національний банк України з 17.12.2009 по 29.04.2010 встановлює такі офіційні курси гривні до іноземної валюти євро
|
Дата |
Кількість одиниць |
Офіційний курс |
| 17.12.2009 | 100 | 1160 |
| 18.12.2009 | 100 | 1143 |
| 21.12.2009 | 100 | 1143 |
| 22.12.2009 | 100 | 1145 |
| 23.12.2009 | 100 | 1138 |
| 24.12.2009 | 100 | 1138 |
| 25.12.2009 | 100 | 1147 |
| 28.12.2009 | 100 | 1147 |
| 29.12.2009 | 100 | 1147 |
| 30.12.2009 | 100 | 1150 |
| 31.12.2009 | 100 | 1145 |
| 06.01.2010 | 100 | 1153 |
| 11.01.2010 | 100 | 1146 |
| 12.01.2010 | 100 | 1161 |
| 13.01.2010 | 100 | 1158 |
| 14.01.2010 | 100 | 1166 |
| 15.01.2010 | 100 | 1159 |
| 18.01.2010 | 100 | 1150 |
| 19.01.2010 | 100 | 1150 |
| 20.01.2010 | 100 | 1143 |
| 21.01.2010 | 100 | 1131 |
| 22.01.2010 | 100 | 1127 |
| 25.01.2010 | 100 | 1132 |
| 26.01.2010 | 100 | 1133 |
| 27.01.2010 | 100 | 1127 |
| 28.01.2010 | 100 | 1126 |
| 29.01.2010 | 100 | 1120 |
| 01.02.2010 | 100 | 1117 |
| 02.02.2010 | 100 | 1113 |
| 03.02.2010 | 100 | 1115 |
| 04.02.2010 | 100 | 1119 |
| 05.02.2010 | 100 | 1108 |
| 08.02.2010 | 100 | 1095 |
| 09.02.2010 | 100 | 1095 |
| 10.02.2010 | 100 | 1102 |
| 11.02.2010 | 100 | 1101 |
| 12.02.2010 | 100 | 1099 |
| 15.02.2010 | 100 | 1086 |
| 16.02.2010 | 100 | 1089 |
| 17.02.2010 | 100 | 1092 |
| 18.02.2010 | 100 | 1098 |
| 19.02.2010 | 100 | 1085 |
| 22.02.2010 | 100 | 1081 |
| 23.02.2010 | 100 | 1089 |
| 24.02.2010 | 100 | 1085 |
| 25.02.2010 | 100 | 1082 |
| 26.02.2010 | 100 | 1078 |
| 01.03.2010 | 100 | 1084 |
| 02.03.2010 | 100 | 1081 |
| 03.03.2010 | 100 | 1082 |
| 04.03.2010 | 100 | 1089 |
| 05.03.2010 | 100 | 1091 |
| 09.03.2010 | 100 | 1084 |
| 10.03.2010 | 100 | 1082 |
| 11.03.2010 | 100 | 1086 |
| 12.03.2010 | 100 | 1090 |
| 13.03.2010 | 100 | 1098 |
| 15.03.2010 | 100 | 1098 |
| 16.03.2010 | 100 | 1093 |
| 17.03.2010 | 100 | 1095 |
| 18.03.2010 | 100 | 1097 |
| 19.03.2010 | 100 | 1090 |
| 22.03.2010 | 100 | 1078 |
| 23.03.2010 | 100 | 1072 |
| 24.03.2010 | 100 | 1075 |
| 25.03.2010 | 100 | 1058 |
| 26.03.2010 | 100 | 1059 |
| 29.03.2010 | 100 | 1059 |
| 30.03.2010 | 100 | 1068 |
| 31.03.2010 | 100 | 1068 |
| 01.04.2010 | 100 | 1068 |
| 02.04.2010 | 100 | 1067 |
| 06.04.2010 | 100 | 1067 |
| 07.04.2010 | 100 | 1061 |
| 08.04.2010 | 100 | 1057 |
| 09.04.2010 | 100 | 1053 |
| 12.04.2010 | 100 | 1061 |
| 13.04.2010 | 100 | 1077 |
| 14.04.2010 | 100 | 1077 |
| 15.04.2010 | 100 | 1079 |
| 16.04.2010 | 100 | 1073 |
| 19.04.2010 | 100 | 1073 |
| 20.04.2010 | 100 | 1065 |
| 21.04.2010 | 100 | 1069 |
| 22.04.2010 | 100 | 1060 |
| 23.04.2010 | 100 | 1057 |
| 26.04.2010 | 100 | 1055 |
| 27.04.2010 | 100 | 1056 |
| 28.04.2010 | 100 | 1053 |
| 29.04.2010 | 100 | 1050 |
На аркуші MS Excel з розробленою моделлю введемо до комірки F3 формулу
у вигляді =ABS((E3-$E$2)*A3/(A3-1)+ 2,33*КВАДРОТКЛ (E2:E3)*КОРЕНЬ(A3)) за принципом ковзного середнього. Простягнемо її до комірки F91 – 90-й день спостередження.
Спрогнозуємо курс ЄВРО на 25 днів – по 24.05.2010 за допомогою функції РОСТ (=РОСТ(E2:E91;A2:A91;A92;). Знову простягнемо формулу VAR тепер до комірки F116 – 115-й день спостереження.
Можна перевірити правильність розрахунку. У першому наближенні VAR, якщо довірчий інтервал заданий на рівні 95% - 99%, може дорівнювати 1,65 – 1,9 стандартного відхилення портфеля.
Таким чином, розрахунок здійснений вірно.
Взагалі, VAR. (Value-at-Risk) або «вартість у зоні ризику» як методика була розроблена однією з найбільших інвестиційних компаній США – JP Morgan у рамках їх внутрішньо-корпоративної системи Riskmetrics™. Дані, отримані із застосуванням даної системи, дотепер є еталоном для оцінок VAR, а сама методологія опублікована на спеціалізованому сайті www.riskmetrics.com, де зібраний значний обсяг інформації про саму методику, практику її застосування, принади і недоліки.
Спочатку дана методика призначалася для оцінки ризиків роботи з похідними фінансовими інструментами, але надалі вона була адаптована для оцінки великого числа фінансових і ринкових ризиків.
Показник VAR визначається як спрогнозований найгірший можливий збиток для заданого довірчого інтервалу (наприклад, 95%) протягом певного періоду часу (наприклад, 1 день або 1 місяць).
Методології обчислення VAR присвячено багато досліджень. В основному дана методологія використовується при роботі з фінансовими активами, особливо в банківському секторі. Дана методологія також використовується не тільки трейдерами і портфельними менеджерами, але й регулювальними органами. Так у США регулювальні органи вимагають від банків резервувати трикратний 10-денний 99% VAR під ринкові ризики.
В цілях управління ризиками промислової компанії методологія VAR, a також її модифікація Cash Flow-at-Risk (C-FAR), може використовуватися для аналізу ряду фінансових і ринкових ризиків, таких як процентний ризик, валютний ризик, ризики, пов'язані зі зміною біржових цін на сировину або продукцію тощо. На відміну від фінансових інститутів, які також використовують методологію VAR для оцінки сукупного ризику компанії, на нашу думку, для промислових компаній даний показник не може бути застосований для оцінки сукупного ризику компанії внаслідок більшої варіації активів і ризиків, у порівнянні з фінансовими інститутами.
Висновки
Оцінка валютного ризику за методом VAR-аналізу показує що за період 90 днів ризик зростає у середньому зі 29% (0,2924) – другий день оцінки до 110% (1,1) – 90-й день оцінки із-за постійних скачків курсу і зростання днів спостереження. У прогнозному 25-денному періоді ризик зростає повільніше зі 113% (1,1328) – 91-й (прогнозний) день оцінки до 135% (1,3512) – 115-й день оцінки, із-за того що прогнозні значення курсу вже згладжені рівномірно спадаючим трендом РОСТ.
Список використаної літератури
Риск-менеджмент на предприятии. Теория и практика./ Е. Н. Станиславчик // М.: Ось-89 – 2002
Cormac Butler. Mastering Value at Risk : A Step-by-Step Guide to Understanding and Applying VaR // Financial Times Prentice Hall, 1999
Струченкова Т. О достоверности оценок риска по методике VAR. Управление риском. -2000. -№3. – С. 11-15
Лобанов А.А., Кайнова Е.И. Сравнительный анализ методов расчета VaR-лимитов с учетом модельного риска на примере российского рынка акций. Управление финансовыми рисками. -2005. -№1. – С. 77-99
Овчинников І.О. Технологія оцінки ризиків в процесі управління ризиками на прикладі методу VAR. Стаття УДК 65.011.3 : 656.7 : 061.5 (045)
5