Проведем аналогичное исследование put опционов в соответствии с данными примера 2. Результаты расчетов сведены в таблицу 3.2.2
Таблица3.2.2
| # | Symbol | Strike price, $ | Option Price,$ | Risk | Return,sh/ y |
| 1 | IBMPF | 130 | 22.3 | 0.93 | -0.381 |
| 2 | IBMPG | 135 | 26.9 | 0.929 | -0.512 |
| 3 | IBMPH | 140 | 32.2 | 0.934 | -0.638 |
| 4 | IBMPI | 145 | 24.1 | 0.763 | -0.273 |
| 5 | IBMPJ | 150 | 27.5 | 0.738 | -0.281 |
| 6 | IBMPK | 155 | 34.6 | 0.785 | -0.428 |
| 7 | IBMPL | 160 | 48.1 | 0.91 | -0.701 |
Видно, что при наших инвестиционных ожиданиях put опционы являются совершенно непригодными для инвестирования инструментами. Видимо, рынок ждет глубокого падения акций IBM и, соответственно, запрашивает высокие опционные премии за риск.
Решим обратную задачу: каких параметров акций IBM через полгода ждет рынок,чтобы инвестирование в put опционы представлялось этому рынку справедливым делом с точки зрения критериев доходности и риска. Возьмем для рассмотрения опцион IBMPC ценой 13.1$ и ценой исполнения 115$ и будем варьировать величинами ожидаемой доходности и риска подлежащего актива. Результаты расчетов сведены в таблицу 3.2.3.
Таблица 3.2.3
| # | IBM STD, sh/y | IBM return, sh/y | Option risk | Option return,sh/ y |
| 1 | 0.1 | -0.1 | 0.908 | -0.957 |
| 2 | -0.2 | 0.630 | -0.136 | |
| 3 | -0.3 | 0.252 | 0.730 | |
| 4 | 0.2 | -0.1 | 0.747 | -0.711 |
| 5 | -0.2 | 0.566 | -0.053 | |
| 6 | -0.3 | 0.369 | 0.632 | |
| 7 | 0.3 | -0.1 | 0.671 | -0.528 |
| 8 | -0.2 | 0.544 | -0.064 | |
| 9 | -0.3 | 0.412 | 0.375 |
Видно, что рынок настроен на тактическое снижение цены подлежащего актива в темпе порядка (-30%) годовых. Только в этом диапазоне мы имеем приемлемые риски и высокие степени доходности инвестиций в опционы – такие, чтобы упомянутый риск оправдать.
В первой части данной главы мы получили вероятностную интерпретацию цены долгового инструмента. Зная матожидание и дисперсию цены, мы можем оценивать то же для текущей доходности. И тогда мы можем решать задачу Марковица, отыскивая максимум доходности портфеля при фиксированном среднеквадратичном отклонении портфеля.
Во второй части главы мы рассмотрели основные аспекты хеджирования как страхования рисков. Рассмотрели как производятся расчеты по инвестициям в производные инструменты. Производные инструменты, как основной инструмент по снижению рисков, пользуется большой популярностью на мировых рынках.
Заключение
Практическая значимость работы состоит в том, что применение рассмотренных моделей поможет лучше управлять собственными и клиентскими рисками, снизить возможности потерь и получить дополнительную прибыль в деятельности российских банков.
В соответствии с целями и задачами исследования были рассмотрены следующие группы проблем:
в первой главе одна из проблембыласвязана с анализом теоретических аспектов управления инвестиционными рисками. Для изучения предпосылок финансового управления рисками в качестве исходной базы было принято положение о том, что возникновение моделей по снижению инвестиционных рисков было определено новыми потребностями финансовых рынков, возникшими в последние десятилетия. Появление "новых финансовых продуктов и услуг" помогло рынкам сохранить стабильность и управляемость.
Важнейшими причинами, из-за которых стали активнее использовать методы по управлению инвестиционными рисками: усиление неравномерности экономического развития и международная интеграция, периодические финансовые кризисы в различных странах, концентрация рисков у банковских заемщиков, глобализацией рисков хозяйственной деятельности на формирующихся рынках ("emergingmarkets"), развитие внебалансовых операций банков, усложнение финансовых потребностей их клиентов.
Выделим основные моменты по оценке инвестиционных рисков, на которые нужно обратить внимание во второй главе работы. Ожидаемая доходность служит мерой потенциального вознаграждения, связанного с портфелем. Стандартное отклонение рассматривается как мера риска портфеля. Ожидаемая доходность портфеля является средневзвешенной ожидаемой доходностью ценных бумаг, входящих в портфель. В качестве весов служат относительные пропорции ценных бумаг, входящих в портфель. Ковариация и корреляция измеряют степень согласованности изменений значений двух случайных переменных.
Одной из распространенных моделей по оценке рисков является VaR модель. VaR – величина максимально возможных потерь, такая, что потери в стоимости данного портфеля инвестора за определенный период времени с заданной вероятностью не превысят этой величины. Таким образом, VaR дает вероятностную оценку потенциальных убытков по портфелю в течение определенного периода при экспертно заданном доверительном уровне.
В третьей главе работы мы получили вероятностную интерпретацию цены долгового инструмента. Зная матожидание и дисперсию цены, мы можем оценивать то же для текущей доходности. И тогда мы можем решать задачу Марковица, отыскивая максимум доходности портфеля при фиксированном среднеквадратичном отклонении портфеля.
Во второй части главы мы рассмотрели основные аспекты хеджирования как страхования рисков. Рассмотрели как производятся расчеты по инвестициям в производные инструменты. Производные инструменты, как основной инструмент по снижению рисков, пользуется большой популярностью на мировых рынках.
Резюмируя все вышесказанное, можно сказать, что, в принципе, все приведенные модели по управлению инвестиционными рисками являются классикой инвестиционного анализа. На самом деле, в мире используется многочисленное количество моделей по оценке рисков. Каждая модель имеет свои недостатки и преимущества, которые устраняются или дополняются. По данным Татфондбанка можно отметить, что им применялась не одна модель по оценке риска. В результате, применение какой-либо модели по оценке риска в полной мере сейчас не применяется в силу выявленных в них недостатков.
Cписок литературы
1. Берзон Н.И. Фондовый рынок. – Вита Пресс. -1999. –С.125-131.
2. Буренин А. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов М.: 1 Федеративная Книготорговая компания. -1998. - С.352.
3. Гитман Л.Дж., Джонк М.Д. Основы инвестирования. - М.: Дело, 1997.-1008с.
4. Кох И.А. Аналитические модели рынка ценных бумаг. –Казань: КФЭИ. -2001. –С.48-68.
5. Капитаненко В.В. Инвестиции и хеджирование. –Москва.: -2001. –С.157-168.
6. Кремер Т.В. Теория вероятности. Инфра-М. -1999. –С. 201-214.
7. Кристина И. Рэй. Рынок облигаций: торговля и управление рисками. –М.: Дело. –1999. –С. 314-320.
8. Меньшиков И.С. Финансовый анализ ценных бумаг.-М.: Финансы и статистика. –1998. –С. 101-107.
9. Рэдхед К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. –М.: ИНФРА-М. –2000. –С. 162-169.
10. Ральф Винс. Математика управления капиталом. Методы анализа рисков для трейдеров и портфельных менеджеров/ Пер. с англ.: - М.: Издательский дом «АЛЬПИНА», 2000. – 401 с.
11. Рынок ценных бумаг / под ред. Галанова В.А., Басова А.И.- М.: Финансы истатистика. -1999. -С 352.
12. Шарп У., Александр Г., Бэйли Дж. Инвестиции.- ИНФРА-М. -1999. С.185-214.
13. Артеменко О. Модель расчета предполагаемой вероятности дефолта и ее использование в оценке стоимости долговых инструментов. // Рынок ценных бумаг. –2000. -№9. –С.67-69.
14. Волкова В. Выбор акций для портфельного инвестирования.// Финансовый бизнес. –2000. -№ 2. -с. 47-48.
15. Егорова Е.Е Системный подход оценки риска. // Управление риском. –2002. -№2. -С.12-13.
16. Демшин В. Оценка стоимости: доходный подход и безрисковая норма доходности.// Рынок ценных бумаг. –2001. -№ 12. -С. 35-39.
17. Константинов А. Портфельное инвестирование на российском рынке акций.//Финансист,2000, №8, с. 28-31.
18. Кузнецов В.Е. Измерение финансовых рисков. // Банковские технологии. –1997. -№7. –С. 76-78.
19. Рукин А. Портфельные инвестиции. Финансово - математические методы.// Рынок ценных бумаг, 1999, № 18, с. 45-47.
20. Слуцкин Л. Активный и пассивный портфельный менеджмент.// Банковские технологии, 1998, июль, с. 74-77.
21. Смирнов В. Экспресс – оценка стоимости акций в российских реалиях.// Рынок ценных бумаг. –2001. -№ 12. -С. 31-35.
22. Сурков Г. Границы применимости методологии VaR для оценки рыночных рисков. // Финансист. –2002. -№9. –С. 63-71.
23. Фаррахов И.Т. Расчет лимитов межбанковского кредитования. // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. –2001. -№4. –С. 98-104.