.

VAR-аналіз валютних ризиків

Язык: украинский
Формат: курсова
Тип документа: Word Doc
0 2842
Скачать документ

9

Зміст

Завдання

Розв’язання

Висновки

Список використаної літератури

Завдання

Оцінити ризик зміни валютного курсу за 25 банківських днів за однією із
валют (крім американського долара) на основі щоденних офіційних курсів
Національного банку України за 90 попередніх днів, використовуючи
показник VaR, що обчислюється за формулою:
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,

де m- середньоденна зміна валютного курсу;

у – середньоквадратичне відхилення одноденних процентних змін валютного
курсу;

kб – поправочний коефіцієнт, значення якого залежить від рівня
надійності б (наприклад, для б=0,99 kб = 2,33);

Т – часовий період.

Дані для виконання роботи взяти із сайту Національного банку України
www.bank.gov.ua.

Розв’язання

Зкопіюємо з веб-сайту Національного банку України www.bank.gov.ua курси
євро до гривні з 17.12.2009 по 29.04.2010.

Начало формы

Національний банк України з 17.12.2009 по 29.04.2010 встановлює такі
офіційні курси гривні до іноземної валюти євро

ДатаКількість одиницьОфіційний
курс17.12.2009100116018.12.2009100114321.12.2009100114322.12.20091001145
23.12.2009100113824.12.2009100113825.12.2009100114728.12.2009100114729.1
2.2009100114730.12.2009100115031.12.2009100114506.01.2010100115311.01.20
10100114612.01.2010100116113.01.2010100115814.01.2010100116615.01.201010
0115918.01.2010100115019.01.2010100115020.01.2010100114321.01.2010100113
122.01.2010100112725.01.2010100113226.01.2010100113327.01.2010100112728.
01.2010100112629.01.2010100112001.02.2010100111702.02.2010100111303.02.2
010100111504.02.2010100111905.02.2010100110808.02.2010100109509.02.20101
00109510.02.2010100110211.02.2010100110112.02.2010100109915.02.201010010
8616.02.2010100108917.02.2010100109218.02.2010100109819.02.2010100108522
.02.2010100108123.02.2010100108924.02.2010100108525.02.2010100108226.02.
2010100107801.03.2010100108402.03.2010100108103.03.2010100108204.03.2010
100108905.03.2010100109109.03.2010100108410.03.2010100108211.03.20101001
08612.03.2010100109013.03.2010100109815.03.2010100109816.03.201010010931
7.03.2010100109518.03.2010100109719.03.2010100109022.03.2010100107823.03
.2010100107224.03.2010100107525.03.2010100105826.03.2010100105929.03.201
0100105930.03.2010100106831.03.2010100106801.04.2010100106802.04.2010100
106706.04.2010100106707.04.2010100106108.04.2010100105709.04.20101001053
12.04.2010100106113.04.2010100107714.04.2010100107715.04.2010100107916.0
4.2010100107319.04.2010100107320.04.2010100106521.04.2010100106922.04.20
10100106023.04.2010100105726.04.2010100105527.04.2010100105628.04.201010
0105329.04.20101001050

На аркуші MS Excel з розробленою моделлю введемо до комірки F3 формулу
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у вигляді =ABS((E3-$E$2)*A3/(A3-1)+ 2,33*КВАДРОТКЛ (E2:E3)*КОРЕНЬ(A3))
за принципом ковзного середнього. Простягнемо її до комірки F91 – 90-й
день спостередження.

Спрогнозуємо курс ЄВРО на 25 днів – по 24.05.2010 за допомогою функції
РОСТ (=РОСТ(E2:E91;A2:A91;A92;). Знову простягнемо формулу VAR тепер до
комірки F116 – 115-й день спостереження.

Можна перевірити правильність розрахунку. У першому наближенні VAR, якщо
довірчий інтервал заданий на рівні 95% – 99%, може дорівнювати 1,65 –
1,9 стандартного відхилення портфеля.

Таким чином, розрахунок здійснений вірно.

Взагалі, VAR. (Value-at-Risk) або «вартість у зоні ризику» як методика
була розроблена однією з найбільших інвестиційних компаній США – JP
Morgan у рамках їх внутрішньо-корпоративної системи Riskmetrics™. Дані,
отримані із застосуванням даної системи, дотепер є еталоном для оцінок
VAR, а сама методологія опублікована на спеціалізованому сайті
www.riskmetrics.com, де зібраний значний обсяг інформації про саму
методику, практику її застосування, принади і недоліки.

Спочатку дана методика призначалася для оцінки ризиків роботи з
похідними фінансовими інструментами, але надалі вона була адаптована для
оцінки великого числа фінансових і ринкових ризиків.

Показник VAR визначається як спрогнозований найгірший можливий збиток
для заданого довірчого інтервалу (наприклад, 95%) протягом певного
періоду часу (наприклад, 1 день або 1 місяць).

Методології обчислення VAR присвячено багато досліджень. В основному
дана методологія використовується при роботі з фінансовими активами,
особливо в банківському секторі. Дана методологія також використовується
не тільки трейдерами і портфельними менеджерами, але й регулювальними
органами. Так у США регулювальні органи вимагають від банків резервувати
трикратний 10-денний 99% VAR під ринкові ризики.

В цілях управління ризиками промислової компанії методологія VAR, a
також її модифікація Cash Flow-at-Risk (C-FAR), може використовуватися
для аналізу ряду фінансових і ринкових ризиків, таких як процентний
ризик, валютний ризик, ризики, пов’язані зі зміною біржових цін на
сировину або продукцію тощо. На відміну від фінансових інститутів, які
також використовують методологію VAR для оцінки сукупного ризику
компанії, на нашу думку, для промислових компаній даний показник не може
бути застосований для оцінки сукупного ризику компанії внаслідок більшої
варіації активів і ризиків, у порівнянні з фінансовими інститутами.

Висновки

Оцінка валютного ризику за методом VAR-аналізу показує що за період 90
днів ризик зростає у середньому зі 29% (0,2924) – другий день оцінки до
110% (1,1) – 90-й день оцінки із-за постійних скачків курсу і зростання
днів спостереження. У прогнозному 25-денному періоді ризик зростає
повільніше зі 113% (1,1328) – 91-й (прогнозний) день оцінки до 135%
(1,3512) – 115-й день оцінки, із-за того що прогнозні значення курсу вже
згладжені рівномірно спадаючим трендом РОСТ.

Список використаної літератури

1. Риск-менеджмент на предприятии. Теория и практика./ Е. Н.
Станиславчик // М.: Ось-89 – 2002

2. Cormac Butler. Mastering Value at Risk : A Step-by-Step Guide to
Understanding and Applying VaR // Financial Times Prentice Hall, 1999

3. Струченкова Т. О достоверности оценок риска по методике VAR.
Управление риском. -2000. -№3. – С. 11-15

4. Лобанов А.А., Кайнова Е.И. Сравнительный анализ методов расчета
VaR-лимитов с учетом модельного риска на примере российского рынка
акций. Управление финансовыми рисками. -2005. -№1. – С. 77-99

5. Овчинников І.О. Технологія оцінки ризиків в процесі управління
ризиками на прикладі методу VAR. Стаття УДК 65.011.3 : 656.7 : 061.5
(045)

Нашли опечатку? Выделите и нажмите CTRL+Enter

Похожие документы
Обсуждение

Ответить

Курсовые, Дипломы, Рефераты на заказ в кратчайшие сроки
Заказать реферат!
UkrReferat.com. Всі права захищені. 2000-2020