Операции банков на рынке ценных бумаг

Официальная статистика по российскому рынку, которая последний раз публиковалась НФА и НАУФОР в 2011 году, показала, что кредитные производные занимают менее 1% общей доли всего рынка внебиржевых ПФИ. Основной удельный вес приблизительно пополам заняли валютные и процентные ПФИ. В то же время рынок банковского кредитования в России показывает устойчивый рост, несмотря на кризисные события 2008;2009 гг. Исходя из этого, можно предположить, что в России возможно создание новых CDS и структурированных кредитных продуктов, и объединение их со схемами секъюритизации.

Перспективы развития данного сегмента рынка будут определяться ростом сектора корпоративного кредитования, что в свою очередь будет способствовать дальнейшему развитию современного отечественного финансового рынка. Согласно статистике, приведенной в Обзоре Банка России за 2013 год, уровень стресса и напряженности на отечественном финансовом рынке, который определяется «сводным индексом настроений» (CompositeSentimentIndex — CSI) заметно снизился после последнего финансового кризиса. Однако отсутствие стимулов дальнейшего его развития и высокие показатели политического риски, скорее всего, приведут к росту данного показателя в 2014 году. По мнению автора, в связи с этими факторами в будущем мы возможно увидим повышение CDSспрэдов по облигациям РФ, а значит и некоторое замедление динамики развития рынка кредитных деривативов в целом.Рис. 18.

Динамика сводного индекса настроений" и CDSспрэда по 5-ти летним облигациям РФВ России существует обложение сделок по свопу НДС Налогообложение выплат по CDS при этом асимметрично: премия будет, безусловно, облагаться, в то время как выплата другой стороне в случае дефолта не будет уменьшать налогооблагаемую прибыль. Кроме того, с точки зрения банковского регулирования, коммерческий банк, желающий взять на себя риск заемщика, должен отразить новый риск при расчете банковских нормативов, — банк, передающий кредитный риск, не достигнет своей цели, так как по действующему порядку расчета нормативов не сможет заменить риск заемщика риском контрагента по свопу. В силу этих и ряда других причин передача кредитного риска в российских условиях пока совершается путем заключения других видов сделок (опцион на продажу ценных бумаг по номиналу, сделки репо с ценными бумагами и т. д.).С учетом изменений к налоговому законодательству, предлагаемых во второй части Налогового кодекса, использование кредитных дефолтных свопов, возможно, станет более эффективным с налоговой точки зрения, поскольку для целей расчета нормативов кредитный риск по активам будет рассматриваться вне зависимости от владения активом, и вне зависимости от метода учета актива (на балансе или на забалансовых счетах). По мнению автора, это позволит коммерческим банкам и брокерско-дилерским компаниям получать желаемый экономический эффект, при заключении сделок с внебиржевыми производными финансовыми инструментами. С точки зрения российской системы бухгалтерского учета внебиржевых ПФИ на сегодняшний день существуют весьма серьезные различия с международными формами отчетности. Причиной этого, по мнению автора, является в первую очередь разница в определении тех или иных сделок, трактовки основных их элементов, что в свою очередь вызвано расхождениями в законодательной базе. Стандартизация и развитие отечественной нормативно-правовой базы поможет выработать понятные участникам правила заключения и ведения сделок и подтолкнет к более частому использованию кредитных деривативов, в целях управления собственными кредитными рисками. Федеральный закон «о рынке ценных бумаг» предусматривает, что заключение участниками торгов на организованных торгах договоров, являющихся производными финансовыми инструментами, допускается при условии, если другой стороной по таким договорам является лицо, осуществляющее функции центрального контрагента. Таким образом, сделки по всем биржевым ПФИ в обязательном порядке подлежат централизованному клирингу. Кроме того, указанный закон предусматривает установление иных случаев, когда договоры, являющиеся производными финансовыми инструментами, заключаются только при условии, если другой стороной по таким договорам является лицо, осуществляющее функции центрального контрагента. Таким образом, право устанавливать условия для централизованного клиринга внебиржевых ПФИ у регулятора есть. В то же время обязательность централизованного клиринга для внебиржевых инструментов ни на уровне закона, ни на уровне подзаконных актов не установлена. Однако важно не только закрепить обязательность централизованного клиринга в регулировании, но и создать реальную экономическую заинтересованность участников рынка, а также центрального контрагента, в совершении сделок на условиях централизованного клиринга.

Существующее положение о клиринговой деятельности, позволяет клиринговой организации допускать к клирингу обязательства из договоров, заключенных не на организованных торгах, однако на практике централизованный клиринг внебиржевых деривативов не осуществляется не столько из-за недостатков регулирования, сколько из-за неготовности инфраструктуры (если быть точными — центрального контрагента) брать на себя дополнительные риски. Отметим, что в проекте пятого доклада по деривативамFinancialStabilityBoard отмечается, что наибольшие сложности вызывает именно построение централизованного клиринга. В основе ценообразования любых инструментов, включающих в себя риск или неопределенность, лежит стоимостная оценка таких рисков. Кредитные деривативы не являются исключением. В оценке кредитного риска любых кредитных ПФИ используется моделирование кредитного риска.

В последние годы были разработаны многие сложные модели оценки кредитных рисков, что было вызвано стремительным развитием рынка. Толчком для их разработки послужило также создание инновационных финансовых продуктов, в частности кредитных деривативов и структурированных кредитных продуктов. Моделирование кредитного риска делиться на два типа:

структурный подход или оценка компании;

уменьшающийподход (reduced-form approach).Эти два типа моделирование объединяет тот факт, что заемщик, в отношении которого производится оценка, находится в каждый момент времени t на расстоянии Dit от возможного дефолта. Это расстояние представляет собой стохастический процесс с волатильностью Vit. Кредитное событие наступает, когда расстояние Dit принимает нулевое значение в любой момент времени жизни свопа [t, t + п ]. Основное различие между структурными и редуцированными моделями лежит в определении расстояния до дефолта (Dit), а также предположений о природе основной стохастического процесса, что подробно было описывано в трудах Кареу и Хрукау в 2001 году. Структурные модели, как правило, уходят корнями в модели ценообразования Блэка и Шоулза (1973 год), а также модель Мертона (1974 год), редуцированные модели были разработаны Ярроу и Тернбуллом (1995 год).Существует также третий, эмпирический тип оценки кредитного риска, среди которых наиболее популярная ZETA-модель оценки Альтмана (1977 год), основанная на использовании ряда переменных, отражающих информацию о кредитном качестве компании и ее обязательства. Чаще всего при моделировании кредитного риска используют структурные модели. С точки зрения оценки сложно структурированных продуктов, построенных на основе кредитных ПФИ возможно также использовать непараметрические методы оценки. Однако известные непараметрические методы оценки не могут точно оценить вероятность наступления кредитного события, поэтому, по мнению автора, при их оценке целесообразно дополнительно проводить моделирование кредитного риска, для получение более объективного результата. Структурные модели или модели оценки на основе стоимостифирмы.

В 1973 году в статье «Оценка опционов и корпоративных обязательств» американские ученые Ф. Блек и М. Шоулз (BlackF., ScholesM., 1973) предложили принципиально новый подход к оценке стоимости опционов, основанном на стоимости компании. В статье была высказана идея, что подобным образом можно оценивать и обязательства компании: держатели акций могут рассматриваться как обладатели колл-опциона на стоимость ее активов при том, что этим правом их наделили держатели облигаций. Через год данный подход расширил Р. Мертон (MertonR, 1974) для анализа и оценки корпоративных облигаций, и появился класс моделей оценки активов БлекаШоулза-Мертона (BSM).Структурные модели, они же модели стоимости фирмы или модели на основе стоимости акций, являются расширенными версиями изначальной модели BSM. Структурные модели могут использоваться для следующих целей:

прогнозов изменения рейтинга, оценки риска дефолта корпоративных облигаций, прогнозирования изменений кредитных спредов, оценки чувствительности кредитных спредов облигаций к изменению цены акций, оптимизации структуры капитала с целью максимизации стоимости компании. Данные модели также могут использоваться для оценки стоимости кредитных деривативов, в частности CDS. Структурные модели оценки ставят перед собой достаточно фундаментальные цели: получить взаимосвязь стоимости акций и долговых инструментов, выпущенных компанией, иначе говоря, найтизависимость между акционерным капиталом и долгом компании. Известно, что держатели долговых инструментов имеют первоочередное право на получение инвестированных в компанию средств, а только потом свои средства получают акционеры. Таким образом, капитализация — остаточная стоимость компании, или то, что остается после выплаты долговых обязательств.

Следовательно, теоретически капитализация может быть отрицательной величиной, если стоимость активов меньше долговых обязательств (это и есть момент дефолта). В случае если существует акционерный капитал с отрицательной стоимостью, то акционеры могут избавиться от него без каких-либо издержек для себя. Иначе говоря, акционеры не реализуют опцион колл и оставляют фирму кредиторам — держателям долга, и в этом случае компания объявляет дефолт. Расстояние до дефолта Dit определяется, как разница между рыночной стоимостью активов фирмы и определенным заранее значением. То есть основная идея состоит в том, что дефолт наступит, если стоимость активов фирмы падает ниже заранее определенного значения. Модель Мертона подразумевает, что рыночная стоимость активов фирмы равна рыночной стоимости собственного капитала и обязательств: A (t) = E (t) + D (t, T), (4)где, А (t) — рыночная стоимость активов компании, Е (t) — рыночная стоимость собственного капитала и D (t, T) -рыночная стоимость обязательств фирмы в момент времени t. Основной идеей в этой модели является то, что дефолт происходит в том случае, если задолженность компании с номиналом K в момент времени tвыше стоимости активов фирмы: A (t) < K (5)В этом случае кредиторы получают номинальную стоимость обязательств — K, и акционеры сохраняют остаточную стоимость, А (Т) — К. Однако, в случае, если стоимость компании падает ниже K в момент времени t, наступает кредитное событие — фирма выплачивает задолженность перед кредиторами, а акционеры не получают ничего. Таким образом, в зависимости от стоимости фирмы в момент времени t, держатели облигаций либо получат К или, А (Т), а акционеры — А (Т) — K или ничего. Уравнивая обе части, мы можем оценить стоимость компании, и получить справедливую стоимость инструмента. Классическая формула Блека-Шоулза-Мертона при этом имеет вид:ρ = Ке-t (T-t)N (-d2) — A (t)N (-d1),(6)где (7)и (8)Таким образом, с помощью структурной модели можно оценить практически любой инструмент, зависящий от кредитного спреда, так как любой чувствительный к кредитному качеству, инструмент можно представить, как опцион на стоимость компании. Редуцированные модели. Модель Джарроу-Тернбулла.Как было рассмотрено выше, структурный подход подразумевает, что оценка кредитных деривативов должна основываться на большом количестве входных параметров, как, например, структура капитала и стоимость активов компании.

Подобная информация раскрывается участниками не чаще 4 раз в годв виде квартальной отчетности, что затрудняет такую оценку. Модель Джарроу-Тернбулла была предложена в 1995 году. В отличии от структурных моделей в ее основу легли рыночные данные. Так называемый редуцированный подход не отталкивается от показателей стоимости компании или ее активов, т.к. не предполагает прямой зависимости между риском дефолта заемщика и стоимостью компании. Дефолтрассматривается, как случайная переменная, т. е. как результат непредсказуемого внезапного падения стоимости компании.

Дефолт, согласно этой модели, может произойти в любое время и с определенной вероятностью. Т. е. вероятность дефолта на протяжении всей жизни кредитного производного финансового инструмента выше нуля. Расстояние до дефолта Dit рассматривают с точки зрения стохастического процесса, на который влияют внешние факторы — экзогенные переменные. Джарроу и Тернбулл предположили, что на вероятность дефолта могут влиять такие факторы, как кредитный спрэд, кредитный рейтинг и безрисковая процентная ставка. Основной этой модели является функция цены для дефолтных бескупонный облигаций, которые связывает эту величину с ценой безрисковой облигации с нулевым купоном, исходя из обменного курса:υ (t; T) = ρ0 (t; T) Et (e (T))(9)гдеυ (t; T) — стоимость дефолтной бескупонной облигации в момент времени t сосроком погашения Т, ρ0 (t; T) — стоимость безрисковой бескупонной облигации со сроком погашения T, Et, ae (T) курс конвертации безрисковой ставки в ставку дефолта. Модель предполагает отсутствие возможности арбитража между облигациями, а также вероятность того, что безрисковая ставка и ставка дефолта могут быть независимыми переменными. То есть модель ДжарроуТернбулла является биномиальной. В отличии от структурных моделей редуцированные модели позволяют более точно определить справедливую стоимость кредитного инструмента, когда внешние факторы играют наибольшую роль. По мнению автора, ценообразование кредитных деривативов должно строится на основании такого типа моделей, поскольку вероятность дефолта может быть тесно связана с кредитным рейтингом или кредитным спрэдом, в то время как стоимость активов компании не дает объективной оценки, что применимо для многих крупных компаний. Непараметрические методы оценки деривативов. Простые стандартизированные производные финансовые инструменты, торгуемые на финансовом рынке чаще рассчитывают по приведенным выше моделям. Однако такой метод оценки не может быть использован при расчете справедливой стоимости экзотических деривативов и сложных структурированных продуктов. Для их оценки участниками используются, так называемые непараметрические модели оценки ПФИ, например, метод исторического моделирования или метод Монте-Карло.Историческое моделирование.

Основная идея данного метода заключается в определении доходности активов на основании исторических статистических данных об изменении цены или доходности активов, входящих в портфель. Для этого используют значения цен активов, входящих в портфель за определенный период времени в прошлом и вычисляют фактические значения изменения цен или доходностей активов. На основании полученных значений моделируются прибыль и убытки данного портфеля. Для определения доходности ценной бумаги за период от t до t+1 пользуемся формулой: r = S_(t+1) / S_t — 1 (10)гдеr — доходность актива за день;S_t — цена актива в конце дня t;S_(t+1) — цена актива в конце дня t+1.Вычисленные значения доходностей активов являются основанием для нахождения изменения доходности выбранного портфеля. r_Pt = Σ (r_itθ_i),(11)где θ_i — вес актива i в портфеле P. Изменение стоимости портфеля для полученных значений доходностей портфеля вычисляются по формуле:(ΔP)_Pt = r_PtP (12)Возможные прибыли-убытки в стоимости портфеля вычисляются аналогично для каждого дня выбранного периода. Следующим этапом исторического моделирования является расположение полученных значений, в порядке возрастания. Иными словами, строится гистограмма. После этого определяют квантиль (персентиль), который соответствует выбранному уровню доверительной вероятности. Следует отметить, что значение дохода для найденного квантиля по сути равно VaR портфеля. Преимуществом исторического моделирования для оценки экзотических деривативов является использование фактических исторических данных цен и доходностей активов, следовательно, метод основан на фактическом историческом распределении доходностей, а не на допущении относительно его вида.

Показатель корреляция между активами также является фактическим значением в отличие от других методов, где учитываются только тенденции движения цен активов в среднем на основании рассчитанных параметров и значений корреляций. Есть и недостатки метода исторического моделирования. Так как весь метод основан на исторических фактических данных за определенный период времени, то выбранный интервал может быть недостаточно представительным, а это в свою очередь приведет к искажению полученной оценки. Метод Монте-Карло. Чаще всего для оценки структурированных продуктов, и кредитных СП в частности используется именно этот метод. Для учета влияния неопределенности будущей цены актива, входящего в портфель, используются способы, так называемого, имитационного моделирования. В данном методе используется генератор процесса получения случайных чисел. Моделирование случайной величины происходит на основании эксперимента, либо непосредственно (трудно реализуем), либо в рамках требуемой вероятностной структуры.

Основой испытаний является модель, определяющая изменения курсовых стоимостей активов, полученная из предыдущих статистических данных. Проводится достаточно большое количество испытаний, чтобы сделать вывод о законе распределении случайных величин. Будущим значением случайной величины берется среднее смоделированных значений. Необходимо отметить, что смоделированное случайное значение будущей цены получается с помощью другой непрерывной случайной величины, имеющей равномерное распределение на отрезке [0,1]. Эти числа можно определить из специальных таблиц случайных чисел или получить самостоятельно на компьютере с помощью генератора случайных чисел. Ключевым моментом метода Монте-Карло является моделирование будущей стоимости инструмента. При расчете справедливой стоимости определяют распределение этой стоимости на конец интересующего периода. Важно отметить, что чем больше используется итераций, тем точнее полученный результат.

Если сравнивать данный метод оценки с классической формулой Блека-Шоулза, полученные ими значения весьма близки друг к другу, с небольшой долей отклонения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рынок ценных бумаг — это сфера формирования спроса и предложения на кредитные ресурсы и фиктивный капитал, представленный различными типами ценных бумаг. Ценная бумага представляет собой документ, который отражает связанные с ним имущественные права, может самостоятельно обращаться на рынке и быть объектом купли-продажи и иных сделок. Глобализация рынка ценных бумаг основана на создании государствами благоприятных условий для инвестирования, перемещения капитала между странами, что происходит посредством ценных бумаг компаний. Таким образом, основным каналом перемещения капитала, является рынок ценных бумаг. В зависимости от роли рынка ценных бумаг в процессе воспроизводства различают первичный и вторичный рынки ценных бумаг. Первичный рынок — рынок, на котором осуществляется размещение впервые выпущенных ценных бумаг. На первичном рынке преобладают внебиржевые операции: ценные бумаги покупают специализированные кредитно-финансовые институты. Первичный рынок ценных бумаг предполагает обязательное существование вторичного рынка. Более того, существование первичного рынка в условиях отсутствия вторичного рынка практически невозможно, поскольку на вторичном рынке осуществляется обращение ценных бумаг в форме перепродажи ранее выпущенных и в других формах.

Основу вторичного рынка составляют операции, оформляющие перераспределение сфер влияния вложения различных инвесторов, а также отдельные спекулятивные операции.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

.