БАНКИ и ФИНАНСЫ www.buzdalin.ru

www.buzdalin.ru
www.prognoz.4u.ru

Home
Новости сайта

   IR

   БАНКИ

   РИСКИ

   РЫНКИ

   прочее

   КОЛЛЕГИ

 

Автор проекта Алексей Буздалин
А.В. БУЗДАЛИН

   биография
   публикации

 +7 495 9912238 A@Buzdalin.ru


 

 

Предсказание кризисов основа эффективного управления. Как это делать

Буздалин А.В.

Введение

Предлагаемый материал в общем виде был написан до 17 августа 1998г., когда вышло совместное заявление Правительства РФ и Центрального Банка РФ, подведшее черту под историей существования в России рынка ГКО.

Вместе с тем результаты исследований финансового инструмента, который более не существует, не потеряли актуальность. Ни одно государство не обходится без внутреннего долга, который оформляется как долгосрочными, так и краткосрочными бумагами. Нетрудно сделать вывод, что аналог ГКО вскоре вновь возродится под тем или иным названием, с теми или иными нюансами. Но принципиальная схема функционирования останется, - в реальной, практической экономике очень сложно изобрести что-то совершенно новое.

Рынок ГКО в недалеком прошлом являлся, пожалуй, самым важным сегментом финансового рынка. Именно от него зависела значительная часть бюджетных поступлений, а следовательно, и размер внутреннего долга. Именно он во многом задавал уровни стабильности банковской системы. Все это подтверждают события последних месяцев, когда августовский коллапс повлек девальвацию национальной валюты, многократный рост цен; кризис банковской системы с неплатежами, отказом крупнейших банков выплачивать вклады населения и арестом их счетов в западных банках; обострение социального недовольства.

Для будущих ситуаций очень важно ответить на вопрос, а можно ли было всего этого избежать или, по крайней мере, сгладить негативные последствия кризиса. Ответ следует искать на пути исследования возможностей эффективного регулирования финансового рынка.

Основой любого эффективного управления является стратегическое планирование и прогнозирование. Слепая констатация фактов, пассивная позиция наблюдателя, вверившего свою судьбу рыночной стихии, ограничивающегося, в лучшем случае, анализом прошлых событий, не может привести к практическому результату. Прогнозирование, - вот ключ к эффективному управлению. Предупрежден, значит, вооружен, - это пословица как нельзя лучше должна отражать управленческие воззрения участников финансовых рынков и государственных организаций, отвечающих за их стабильность.

Практика краткосрочных спекуляций требует, а современная наука позволяет составлять прогнозы глубиной всего в несколько секунд, но такого рода информация, очевидно, не может повысить эффективность регулирования. Тоже самое можно сказать и о прогнозах большей глубины, но описывающих флуктуации цен на спокойном рынке. Такая информация, безусловно, очень важна для инвестиционных компаний и коммерческих банков, но регулирующим органам нет необходимости нарушать состояние равновесия.

Прогнозирование финансового рынка с точки зрения эффективного управления, прежде всего, должно заключаться в прогнозировании кризисных, переломных моментов, когда происходящие события могут поставить на грань разорения коммерческие банки, дестабилизировать экономику, привести к социальным взрывам. Заблаговременное получение информации о будущих катаклизмах может позволить государственным органам применить своевременные регулирующие меры по предотвращению или смягчению нежелательных последствий. Да и для коммерческих структур, задача прогнозирования кризисов наиболее интересна. Именно умение предвидеть резкие, кризисные моменты позволяет получить прибыль, несопоставимую с доходностью краткосрочных спекуляций спокойного рынка.

Рынок ГКО по своей сути был финансовой пирамидой, отличительной чертой которой являлось наличие большого числа достаточно однородных инструментов, погашение одних из которых происходило за счет эмиссии других. Под это определение подпадают и ряд существующих сегодня секторов. Так, рынок ОГСЗ функционирует по весьма схожим законам. В настоящее время начинает набирать обороты рынок облигаций Банка России. От ГКО их отличает лишь название эмитента. Так или иначе, но подобного рода финансовые инструменты в России были есть и, по всей видимости, будут существовать, а следовательно, и будет существовать проблема их эффективного управления и задача выработки оптимальной стратегии игры для участников рынка. Что неразрывно связано с умением предсказывать будущие кризисные явления.

Автором этого материала разработана методика прогнозирования кризисов, универсальная для подобного рода финансовых инструментов. Которая была всесторонне апробирована и хорошо себя зарекомендовала на рынке ГКО. Под кризисными явлениями в данном случае понимается резкий скачок доходностей финансовых инструментов.

С точки зрения методологии, статистическое прогнозирование динамики рынков, а именно такими подходами предлагается воспользоваться, подразделяется на два класса методик: стохастические и хаотические. Стохастические модели призваны прогнозировать динамику спокойных рынков, находящихся в состоянии внутреннего равновесия. Таких методик много, они хорошо развиты и широко известны, именно за работы в этой области получили Нобелевскую премию по экономике в 1997 году П. Мертон и М. Шоулс.

Иначе обстоит дело с хаотическими моделями, прогнозирующими приближение кризисных явлений и их прохождение. Их очень мало, их описания предпочитают не публиковать, они весьма специфичны для соответствующих областей применения. Прогнозирование, как известно, дело неблагодарное (особенно это касается хаотических методик) но для проблем управления именно они представляют интерес. Ниже будет изложено общее описание методики прогнозирования кризисных явлений и результаты ее использования на примере рынка ГКО.

 

Оптимальная временная структура рынка

В своей основе предлагаемый подход представляет корреляционный анализ оптимальной временной структуры рынка. Концептуально это выглядит следующим образом. Известно, что рынок ГКО был очень однороден, то есть флуктуации котировок одних облигаций сильно зависели от флуктуаций других облигаций. Оказывается, что в преддверия кризисов характер этих зависимостей менялся, происходила ломка характерных устоявшихся внутренних закономерностей в динамике рынка. Именно эти изменения призван уловить корреляционный анализ оптимальной временной структуры.

Обычно под текущей временной структурой рынка понимают следующие стандартные величины. На определенную дату всю совокупность торгуемых бумаг разбивают на некоторое количество групп , в зависимости от количества дней до погашения. Так, первой группе будут принадлежать бумаги, которые гасятся в ближайшие дней, второй группе будут принадлежать бумаги со сроками до погашения от до дней, третьей – от до дней, и т. д. Наконец, последней группе будут принадлежать бумаги со сроком до погашения свыше дней.

Для каждой из групп рассчитывается средневзвешенная дневная доходность. Именно набор таких доходностей принято считать текущей временной структурой рынка. Нам представляется наиболее целесообразным для рынка ГКО взять , а количества дней между и взять равные двум неделям . Графики подобных текущих доходностей ГКО ежедневно публиковались рядом информационно-аналитических агентств, в частности Рос Бизнес Консалтингом.

Следующим шагом на пути построения модели прогнозирования кризисных тенденций рынка будет являться определение, так называемых, “оптимальных” доходностей. Естественно предположить, что текущие доходности слагаются из некоторой оптимальной доходности и излишнего спекулятивного наигрыша. Если этот наигрыш положителен, то соответствующая группа бумаг является недооцененной рынком, и наоборот, если наигрыш отрицателен, то соответствующая группа бумаг является переоцененной рынком. А следовательно, в некотором будущем эти особенности будут учтены рынком, то есть величины наигрыша уменьшатся и текущие доходности совпадут с оптимальными. С учетом оптимальных доходностей игроки должны покупать/продавать бумаги, чтобы максимизировать свою прибыль.

Логично предположить, что значительные расхождения величин текущих и оптимальных доходностей могут наблюдаться только для некоторого малого количества групп, то есть недооцененность (переоцененность) облигаций не может носить широкомасштабный характер и свойственна лишь некоторому малому количеству отдельных облигаций. Эти естественные соображения лежат в основе оценки текущих оптимальных доходностей рынка, методика вычисления которых базируется на, так называемом, каноническом анализе временных рядов (подробно об его сущности можно прочесть, например, в книге Д. Бриллинджер, Временные ряды. Обработка данных и теория М.: Мир, 1980 г. - 536 стр.). Такой подход предполагает существование некоторого количества ненаблюдаемых канонических величин , задающих общую картину доходностей рынка.

Как показывают конкретные статистические расчеты, таких величин всего две. Их можно оценить, выразив определенным образом через исходные доходности. Эти канонические величины и будут задавать текущую оптимальную временную структуру рынка, а основным принципом для их количественных оценок является, грубо говоря, близость оптимальных и текущих доходностей. Иными словами, они являются ни чем иным, как более компактной записью оптимальной временной структуры. Будем называть канонические величины также оптимальной временной структурой. О некоторых аспектах вычисления и использования так определенной оптимальной временной структуры можно прочесть в книге Прикладной анализ временных рядов с программой ЭВРИСТА. М.: Центр статистических исследований, 1996.

Каждая каноническая величина имеет вполне определенный экономический смысл. Так, первая является индикатором глобальной тенденции рынка, поведение которого сходно с поведением средней доходности рынка. Это объясняется наличием ее сильной зависимости от доходностей средних и дальних облигаций.

Вторая каноническая величина является индикатором “перекоса временной структуры рынка”, вбирая в себя информацию о различии в доходностях отдельных выпусков. Она наиболее сильно зависит от доходностей коротких облигаций, так как именно они наиболее сильно выделяются из общей массы. Поэтому динамика величины похожа на динамику средневзвешенных доходностей коротких бумаг.

 

Индикатор кризисности рынка

Методика выделения канонических величин из реальной временной структуры рынка предполагает их независимость, то есть изменение одной величины не должно влиять на изменение другой. Что вполне согласуется с их экономическим смыслом. Глобальная тенденция рынка (средняя доходность) не должна существенно зависеть от перекоса временной структуры (от доходностей коротких бумаг).

Вместе с тем существуют моменты времени, когда условие независимости нарушается. Появление такого эффекта наблюдается в кризисы, когда происходят резкие изменения в доходностях рынка. Причем появление зависимостей между каноническими величинами, что наиболее важно, происходит, как правило, за несколько торговых сессий до появления непосредственных кризисных явлений.

Как правило, появляющаяся в кризисные моменты зависимость между каноническими величинами выражает согласованность их движения в разные стороны, то есть рост (падение) первой сочетается с падением (ростом) второй. Иными словами, между ними устанавливается отрицательная корреляция. Поэтому в качестве индикатора кризисности рынка (а точнее приближения кризисности) предлагается взять корреляцию между каноническими величинами:

.

Чем эта величина меньше (корреляция изменяется от –1 до +1), тем больше оснований ожидать кризисные явления. В качестве порогового значения индикатора предлагается взять 0, то есть появление отрицательных корреляций предлагается расценивать как сигнал перехода рынка в кризисное состояние.

Выбор отрицательных значений корреляции в качестве сигнала кризисности рынка объясняется достаточно просто. Если корреляции положительные, то это означает что доходности одновременно растут или одновременно падают, причем эти изменения могут быть незначительными, что вполне соответствует спокойному развитию событий на рынке. Если же корреляции становятся отрицательными, то это значит, что доходности некоторых выпусков облигаций ведут себя не так как доходности других выпусков. Что является некоторой аномалией, наблюдение которой позволяет прогнозировать кризисные явления.

Наличие отрицательной корреляции между каноническими величинами рынка имеет вполне четкую экономическую интерпретацию, заключающуюся в стремлении доходностей коротких бумаг принимать слишком маленькие или слишком большие значения относительно средней доходности рынка.

Если доходности по коротким бумагам слишком малы, то это может означать стремление игроков перекладывать деньги из дальних бумаг в короткие. А это говорит о присутствии ожидания значительного будущего роста доходностей. И наоборот, если доходности по коротким бумагам излишне велики, то происходит процесс перекладывания денег их ближних бумаг в дальние, то есть имеется на рынке ожидание будущего резкого падения доходностей.

После того, как такой сигнал был получен, необходимо понять, как непосредственно будет протекать кризис, будет ли наблюдаться резкий рост иди резкое падение доходностей. Что бы это сделать, необходимо построить кривые текущей временной структуры на день полученного кризисного сигнала и на несколько (2-3) предыдущих дней. Если будет наблюдаться стремление кривых доходностей вытягиваться вдоль оси ординат (доходности коротких бумаг слишком малы относительно доходностей дальних), то это должно трактоваться, как ожидание резкого роста доходностей. Если кривые будут сжиматься, или даже доходности коротких бумаг будут превышать доходности дальних, то это должно трактоваться, как ожидание резкого падения доходностей рынка.

Обратимся теперь к вычислительной стороне индикатора. Для того, что бы получить статистическую оценку корреляции канонических величин, необходимо взять их значения на некоторое количество предыдущих торговых сессий, и по сформированным выборкам

,

получить эмпирические значения корреляций. Предлагается рассмотреть оценки Пирсона, задаваемые формулой

,

где

,

а также оценки знаковой корреляции Кендалла, которая для вышеопределенных выборок объемов задается формулой

,

где функция, принимающая значение 1 для положительных чисел, -1 – для отрицательных чисел, 0 – для нуля.

Как видно из формул, оценки индикатора кризисности существенно зависят от длины выборок. При ее выборе следует руководствоваться следующими соображениями. Дело в том, что чем она больше, тем более точно оценка характеризует зависимость канонических величин и менее чувствительна к изменениям в их динамике в преддверия кризисов. И наоборот, чем длина выборок меньше, тем чувствительней оценка к приближающимся кризисным явлениям, но менее устойчива и значительней отличается от реальных корреляций.

Учитывая то, что для прогнозирования кризисов нам не очень важна большая точность оценки корреляции, а важно только определиться с их знаком, предлагается взять для оценок Пирсона , что соответствует выборкам отвечающим предыдущей недели, полутора неделям, двум неделям соответственно (предполагается, что на неделе четыре торговых сессии); и - для оценок Кендалла.

Полученные таким образом оценки: , , , ; будут достаточно точны, чтобы определить знаки корреляции, а с другой стороны, достаточно чувствительны к кризисным изменениям. Тогда под сигналом приближения кризиса необходимо понимать принятие отрицательных значений хотя бы одной из группы оценок.

Практика прогнозирования кризисов рынка ГКО с помощью построенного индикатора позволила выявить некоторое ограничение в его использовании. Оказалось, что индикатор однозначно определяет момент до резкого изменения уровня доходностей, если до этого момента несколько торговых сессий доходности колебались на одном уровне. И не всегда реагирует на одномоментную смену тенденции резкого роста на тенденцию резкого падения доходностей или наоборот. Иными словами, индикатор всегда однозначно предсказывает кризис, если до его наступления был небольшой временной участок стабильности рынка, и плохо срабатывает при моментальной смене кризиса роста на кризис падения или наоборот. Вместе с тем, как показала практика прогнозирования, в такие моменты кривые текущей временной структуры продолжают информировать о переломах кризисных тенденций. То есть, как правило, чтобы определить, когда резкий рост или падение остановится и сменится на стабилизацию или резкое изменение доходностей в обратную сторону, нет необходимости использовать индикатор, поскольку это можно понять и из других соображений.

Как отмечалось ранее, появление отрицательных корреляций свидетельствует о появлении аномальных тенденций в динамике рынка по отношению к предыдущему стабильному развитию событий, о ломке устоявшихся закономерностей спокойного рынка. Момент смены тенденций резких изменений можно рассматривать как промежуточную точку единого кризиса, перед которой не было никаких устоявшихся закономерностей. Тем самым, отсутствие сигналов кризисных изменений в такие моменты вполне соответствует смыслу построенного индикатора.

 

Эффективность методики

Эффективность работы предложенной методики прогнозирования кризисов рынка на основе корреляционного анализа оптимальной временной структуры лучше всего проиллюстрировать примером. Рассмотрим историю колебания доходностей ГКО в период с 05.05.98 г. по 17.08.98 г. Этот временной промежуток ознаменовался целым рядом кризисных явлений, масштаб которых был настолько внушителен, что правительство РФ приняло решение прекратить дальнейший выпуск ГКО и реструктуризировать имеющиеся обязательства.

Результаты производимого в режиме реального времени прогнозирования кризисов в вышеуказанный период позволяют утверждать, что все происшедшие кризисы с характеристикой их протекания можно было заранее предугадать. В таблице 1 приведены основные данные, подтверждающие это высказывание.

Из таблицы следует, что в изучаемом временном промежутке наблюдалось 13 существенных изменений динамики доходностей ГКО, претендующих называться кризисами. В десяти случаях удалось за 1-4 торговые сессии предсказать будущее кризисное явление на основе значений индикатора корреляции оптимальной временной структуры. В трех случаях (18 июня, 30 июня и 28 июля) индикатор не просигнализировал о приближающейся резкой смене тенденций рынка. Однако эти три даты были переломными моментами единых кризисных явлений, когда происходила одномоментная смена тенденции резкого роста на тенденцию резкого падения. Вместе с тем, особенности этих переломных точек можно было выявить исследуя кривые текущих доходностей, то есть в эти даты и без использования индикатора можно было однозначно спрогнозировать наличие перелома тенденций. На графике 1 представлена динамика изменения средней доходности рынка ГКО с 05.05.98 г. по 17.08.98 г. и индикатора, оцененного как знаковая корреляция Кендалла по 3 предыдущим торговым сессиям. График наглядно иллюстрирует представленные в таблице 1 данные. Четко видно, как величина индикатора значимо падает перед началом кризисных явлений.

Дата начала кризиса

Дата сигнала индикатора

Количество торговых сессий от сигнала до кризиса

Характер кризиса (доходностей)

1.

12 мая

7 мая

2

рост

2.

2 июня

29 мая

2

падение

3.

11 июня

8 июня

2

рост

4.

18 июня

-

-

падение

5.

25 июня

22 июня

2

рост

6.

30 июня

-

-

падение

7.

6 июля

3 июля

1

рост

8.

14 июля

13 июля

1

падение

9.

24 июля

20 июля

4

рост

10.

29 июля

-

-

падение

11.

3 августа

31 июля

1

рост

12.

7 августа

5 августа

2

рост

13.

13 августа

12 августа

1

рост

Таблица 1

График 1

В заключение приведем оценки эффективности управления портфелем ГКО в вышеупомянутом периоде на основе информации, предоставляемой корреляционным анализом оптимальной временной структуры. Если предположить, что портфель состоял только из одной бумаги (SU21105RMFS), то доходность управления будет равна 52% (303% годовых). Если бы портфель состоял из другой бумаги, а именно из SU21123RMFS, то эффективность управления составила бы 71% (414% годовых). Вместе с тем, пассивная стратегия управления портфелем, заключающаяся в отсутствии какого-либо управления, привела бы в обоих случаях, как известно, к полной потере капитала. Цифры говорят сами за себя.