Войти
Моделирование финансовых рисков - это использование формальных эконометрических методов для определения совокупного риска финансового портфеля. Моделирование рисков - одна из многих подзадач в более широкой области финансового моделирования.
В моделировании рисков используются различные методы, включая рыночный риск, значение риска (VaR), историческое моделирование (HS) или теория экстремальных значений (EVT) для анализа портфеля и составления прогнозов вероятных убытков, которые могут быть понесены при различных рисках. Такие риски обычно подразделяются на категории рыночный риск, модельный риск, риск ликвидности и операционный риск.
Многие крупные фирмы-финансовые посредники используют моделирование рисков, чтобы помочь портфельным менеджерам оценить величину капитальных резервов, которые необходимо поддерживать, а также для управления покупками и продажами различных классов финансовых активов..
Формальное моделирование рисков требуется в соответствии с предложением Базель II для всех основных международных банковских учреждений различными национальными регулирующими органами депозитарных учреждений. Раньше анализ рисков выполнялся качественно, но теперь, с появлением мощного программного обеспечения для вычислений, количественный анализ рисков можно проводить быстро и без усилий.
Моделирование изменений распределениями с конечной дисперсией теперь известно, что это неуместно. Бенуа Мандельброт обнаружил в 1960-х годах, что изменения цен на финансовых рынках не следуют распределению Гаусса, а лучше моделируются с помощью стабильных распределений Леви. Масштаб изменения, или волатильность, зависит от длины временного интервала до степени, немного больше 1/2. Значительные изменения вверх или вниз, также называемые жирными хвостами, более вероятны, чем те, которые можно было бы рассчитать с использованием распределения Гаусса с предполагаемым стандартным отклонением.
Количественным анализом риска и его моделирование подвергалось сомнению в свете корпоративных скандалов за последние несколько лет (в первую очередь, Enron ), Базель II, пересмотренного FAS 123R и Закон Сарбейнса-Оксли, а также за их неспособность предсказать финансовый крах 2008 года.
Быстрое развитие финансовых инноваций привело к появлению сложных моделей, основанных на ряде предположений. Эти модели обычно подвержены модельному риску. Есть несколько подходов к решению неопределенности модели. Джохадзе и Шмидт (2018) предлагают практическую модель измерения риска, основанную на байесовских расчетах. Они вводят то, что обеспечивает последовательное измерение рыночного и модельного риска.
