Управление процентным риском портфеля ГКО-ОФЗ в посткризисный период

p align="left">В данном условном примере степень достижения тактических целей в случае выбора каждого из пяти различных портфелей рассчитывается по формулам

Оптимальным вариантом формирования портфеля является четвертая альтернатива, поскольку.

Приведенный простой количественный пример не только дает наглядную иллюстрацию общей схемы решения задачи многоцелевой оптимизации структуры портфеля облигаций на базе теории нечетких множеств, но и позволяет выявить ключевые проблемы, которые необходимо решить для переложения теоретической концепции на практические рельсы. Во-первых, следует разработать методику построения сценариев перемещения временной структуры процентных ставок. Во-вторых, необходимо предложить схему задания нечеткого множества, отражающего степень достижения тактической цели при реализации каждого сценария изменения конъюнктуры. В-третьих, необходимо сформулировать математическую модель, позволяющую оптимизировать структуру портфеля на основе информации о сценариях сдвига процентных ставок, функциях полезности инвестора и параметрах облигаций, обращающихся на рынке.

Рамасвами предлагает рассматривать три группы сценариев перемещения временной структуры. Сценарии «бычьей» (bullish) группы строятся исходя из предположения о снижении уровня процентных ставок, сценарии «нейтральной» (neutral) группы - исходя из предположения о сохранении текущего уровня процентных ставок, сценарии «медвежьей» (bearish) группы - исходя из предположения об увеличении уровня процентных ставок. Экстремальные сценарии, определяющие предельные размеры сдвига временной структуры в обоих направлениях, формируются на основе минимальных и максимальных значений абсолютных приростов спот-ставок различной срочности за период времени, соответствующий сроку вложений инвестора. Для этого используется статистическая выборка временных структур за два года, предшествующих моменту формирования портфеля. Группа нейтральных сценариев включает сценарий сохранения текущего положения временной структуры процентных ставок, а также ее параллельного перемещения на несколько базисных пунктов вверх и вниз. Неэкстремальные «бычьи» и «медвежьи» сценарии располагаются в рамках интервала между сценарием сохранения положения временной структуры на прежнем уровне и двумя экстремальными сценариями. Различные «бычьи» и «медвежьи» сценарии характеризуются различным наклоном временной структуры процентных ставок.

По мнению диссертанта, методика построения сценариев перемещения временной структуры процентных ставок С.Рамасвами обладает рядом недостатков. Во-первых, она не исключает возможности формирования сценариев с отрицательными процентными ставками. Это может произойти, если текущий уровень ставок низок, а используемая статистическая выборка включает периоды бурного роста рынка. Во--вторых, она не опирается на формальную статистическую модель процесса сдвига временной структуры, что понижает степень адекватности формируемых сценариев распределению будущих состояний рыночной конъюнктуры. В-третьих, она не позволяет учитывать купонные платежи, полученные в течение периода вложений.

В модели Рамасвами степень достижения тактической цели Gs (нечеткая полезность инвестора) описывается при помощи кусочно-заданной функции принадлежности

, (1.3.32)

где hs - доходность портфеля при реализации сценария перемещения временной структуры процентных ставок s, - задача-минимум для доходности портфеля при реализации сценария s, - задача-максимум для доходности портфеля при реализации сценария s.

На участке между и график функции нечеткой полезности является прямой линией с положительным тангенсом угла наклона. Это означает, что на данном промежутке инвестор нейтрален к процентному риску: снижение уровня доходности на малую величину hs ведет к такому же изменению уровня полезности, что и ее увеличение на ту же самую величину hs. В областях и уровень полезности вообще не зависит от доходности портфеля.

Однако проблема управления процентным риском возникает в связи с тем, что большинство инвесторов стремятся к его устранению. Поэтому функции полезности большинства инвесторов строго вогнуты книзу (выпуклы вверх), а функции предельной полезности монотонно убывают с увеличением размера доходности вложений. Отсюда диссертант заключает, что функция нечеткой полезности С.Рамасвами не вполне адекватно описывает отношение к риску большинства участников рынка облигаций.

Максимизация степени достижения тактических целей управления процентным риском предполагает решение задачи многоцелевой оптимизации, поскольку каждому сценарию соответствует своя функция полезности. Стратегия выбора, предлагаемая Рамасвами, является максиминной: из всех допустимых портфелей оптимальным признается портфель, обеспечивающий наивысшую степень достижения тактической цели для наименее благоприятного сценария перемещения временной структуры процентных ставок. С учетом бюджетного ограничения математическая модель определения структуры оптимального портфеля С.Рамасвами записывается как

, (1.3.33)

, (1.3.34)

, (1.3.35)

где - доходность облигации выпуска j при реализации сценария перемещения временной структуры процентных ставок s, xj - доля вложений в облигации выпуска j в рыночной стоимости портфеля, J - число выпусков облигаций, обращающихся на рынке.

При использовании функции нечеткой полезности (1.3.32) и введении вспомогательной переменной , отражающей степень достижения тактических целей инвестора, модель оптимизации структуры портфеля (1.3.33)-(1.3.35) сводится к задаче линейного программирования

, (1.3.36)

, (1.3.37)

, (1.3.38)

. (1.3.39)

Несмотря на недостатки, отмеченные диссертантом, решение проблемы формирования рискового портфеля государственных облигаций, предложенное С.Рамасвами, открыло новую область исследований. Оно показало, что ключевыми факторами выбора структуры рискового портфеля государственных облигаций являются сценарии перемещения временной структуры процентных ставок, собственные предположения инвестора и его отношение к процентному риску. Поэтому наиболее важные задачи теории и практики управления процентным риском портфеля государственных облигаций включают разработку генератора сценариев перемещения временной структуры процентных ставок, отвечающего специфике конкретного рынка, построение модели прогнозирования, позволяющей определять направление изменения процентных ставок, а также совершенствование методов моделирования отношения инвесторов к процентному риску.

1.4. Развитие рынка ГКО-ОФЗ в посткризисный период.

В 1992 г. Банк России при содействии рабочей группы «Российско-американского банковского форума» (в состав которой с американской стороны вошли представители высшего управляющего состава коммерческих и инвестиционных банков, а также Федеральной резервной системы) разработал проект организации рынка государственных краткосрочных бескупонных облигаций (ГКО), который предусматривал введение нового для российской экономики финансового инструмента, по своим характеристикам схожего с американским казначейским векселем. В 1993 г. на ММВБ состоялись первые аукционы по размещению ГКО и начались вторичные торги этими облигациями. За короткий срок рынок ГКО превратился в важнейшую составную часть российского финансового рынка. Уже через год после своего основания оборот рынка ГКО составлял более 90% совокупного оборота фондовых бирж страны. Государственные краткосрочные облигации: теория и практика рынка. - М: ММВБ, 1995. - с.4.

Бурное развитие рынка ГКО было вызвано тем, что он предоставил инвесторам целый ряд уникальных возможностей. На ММВБ был создан ряд электронных систем, обеспечивающих полный технологический цикл эмиссии, хранения, обращения и погашения облигаций и гарантирующих операторам полноту и своевременность расчетов по сделкам. Министерство финансов, стремясь расширить объем заимствуемых средств, соглашалось на уплату процентных ставок, превышающих процентные ставки по межбанковским кредитам на аналогичные сроки, что создавало возможность осуществления арбитражных операций и обеспечивало высокий уровень доходности по среднесрочным инвестициям. В связи с тем, что при организации ряда аукционов спрос существенно превышал предложение, неоднократно создавались возможности по осуществлению спекулятивных операций, заключающихся в приобретении облигаций на аукционе и их последующей продаже на вторичном рынке и приносящих доходность до 2000-3000% годовых.

Некоторая стабилизация финансового рынка в 1995 г. позволила увеличить сроки заимствования за счет выпуска в обращение новых государственных ценных бумаг - облигаций федерального займа с переменным купоном (ОФЗ-ПК), размер купонного дохода по которым рассчитывался отдельно для каждого периода на основе доходности по ГКО. В связи с присоединением Российской Федерации к VIII статье Устава МВФ в 1996-1997 гг. были сняты ограничения на операции инвесторов-нерезидентов с ГКО и ОФЗ (первоначально объем участия нерезидентов не мог превышать квоты в 10% от общего объема рынка, а минимальный срок вложений и размер доходности операций подлежали административной регламентации). Приток иностранного капитала позволил в 1997 г. ввести в обращение новый долгосрочный инструмент - облигации федерального займа с постоянным купонным доходом (ОФЗ-ПД).

Расширение круга инвесторов в ГКО-ОФЗ, привлеченных высокой доходностью операций, позволило Министерству финансов увеличивать объем рынка темпами, существенно превышающими уровень инфляции. В результате рынок ГКО-ОФЗ превратился в финансовую пирамиду на государственном уровне, а у многих крупных инвесторов стали возникать сомнения в способности Российской Федерации обеспечить точное и своевременное исполнение обязательств по облигациям.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15