Управление рисками. Кузнецова Н.В. - 68 стр.

значений с текущей стоимостью портфеля дает возможность найти n величин прибылей и
убытков, вызванных изменением рыночных факторов. Полученные величины также
являются гипотетическими, так как портфель мог иметь разный состав на протяжении
последних n периодов. Последним этапом является построение эмпирического
распределения вероятностей прибылей и убытков, полученных в результате изменений
стоимости портфеля, и определение величины рисковой стоимости.
      Метод статистических испытаний Монте-Карло (Monte-Carlo simulation) также
относится к методам имитационного моделирования, и в силу этого он имеет ряд общих
особенностей с методом исторического моделирования. Основное отличие заключается в
том, что в методе Монте-Карло не производится моделирование с использованием
реально наблюдаемых значений рыночных факторов. Вместо этого выбирается
статистическое распределение, хорошо аппроксимирующее наблюдающиеся изменения
рыночных факторов, и производится оценка его параметров. Для этой цели часто
используется распределение Стьюдента или смесь нормальных распределений. Затем на
основе выбранного распределения с помощью генератора псевдослучайных чисел
генерируются тысячи или даже десятки тысяч гипотетических наборов значений
рыночных факторов. Полученные значения используются для расчета величин прибылей
и убытков, вызванных изменением стоимости портфеля. На последнем этапе строится
распределение прибылей и убытков портфеля и определяется величина рисковой
стоимости.
      Выбор метода расчета показателя рисковой стоимости будет определяться
составом и структурой портфеля, доступностью статистических данных и программного
обеспечения, вычислительными мощностями и рядом других факторов.
      Аналитический метод уступает методам имитационного моделирования в
надежности оценки рисков портфелей, состоящих из опционов и основанных на них
инструментов, стоимость которых зависит от рыночных факторов нелинейным образом,
особенно на сравнительно больших временных горизонтах. Метод исторического
моделирования концептуально прост и наиболее доступен для понимания высшего
руководства, однако его реализация требует наличия временных рядов значений по всем
используемым в расчетах рыночным факторам, что не всегда возможно для сильно
диверсифицированных портфелей. В особенности это касается данных по процентным
ставкам для валют стран, не имеющих развитых финансовых рынков. Кроме того,
историческое моделирование предполагает, что поведение рынка в прошлом будет
повторяться и в будущем, что в общем случае неверно. Главной трудностью при
реализации метода Монте-Карло является выбор адекватного распределения для каждого
рыночного фактора и оценка его параметров. Кроме того, оценка рисков крупных
диверсифицированных портфелей на основе метода Монте-Карло требует больших затрат
времени и технических ресурсов. Еще одна проблема заключается в том, что
гипотетические распределения вероятностей рыночных факторов, используемые в
аналитическом методе и методе Монте-Карло, могут не соответствовать реальности.
Обычно эмпирические распределения изменений рыночных факторов имеют
значительный эксцесс по сравнению с нормальным распределением, т. е. случаи больших
отклонений от среднего значения встречаются чаще, чем это предусмотрено нормальным
распределением.