Usługi finansowe

Zarządzanie ryzykiem finansowym

Ryzyko finansowe dotyczy praktycznie wszystkich uczestników rynków finansowych i postrzegane jest jako możliwość osiągnięcia wyniku odmiennego niż zakładany. Ma to związek z nieoczekiwanymi zmianami przepływów pieniężnych, wynikającymi z aktywności inwestycyjnej na rynkach finansowych bądź działalności operacyjnej. Zarządzanie ryzykiem finansowym polega na identyfikacji, ocenie, sterowaniu ryzykiem oraz kontroli wcześniej podjętych działań. Podstawowym celem zarządzania ryzykiem jest jego ograniczanie oraz zabezpieczanie się przed jego skutkami (hedging). Jedną z możliwości osiągnięcia tych celów jest zastosowanie odpowiednich instrumentów finansowych np. instrumentów pochodnych.  Instytucje zajmujące się profesjonalnie zarządzaniem ryzykiem finansowym dzielą je na cztery główne rodzaje:

• ryzyko rynkowe
• ryzyko utraty płynności
• ryzyko kredytowe
• ryzyko operacyjne

Wiodące instytucje finansowe wykorzystują zintegrowane środowisko MATLAB do budowania modeli i symulacji pozwalających przeprowadzać poszczególne etapy zarządzania ryzykiem finansowym. Narzędzia wbudowane w STATISTICS TOOLBOX oraz FINANCIAL TOOLBOX pozwalają na konstruowanie wyrafinowanych modeli ryzyka dostosowanych do potrzeb danej instytucji (ponad 40 różnych rozkładów prawdopodobieństwa; dla każdego z nich dostępne m.in. : funkcja gęstości, generator liczb losowych, wyspecjalizowane narzędzia dopasowujące rozkład do danych rynkowych). Możliwe jest również przeprowadzanie w prosty sposób symulacji Monte Carlo i analiza różnych scenariuszy dla oceny ekspozycji na ryzyko związane z inżynierią finansową czy inną aktywnością na rynkach finansowych generującą ryzyko rynkowe.

Ryzyko rynkowe wiąże się ze zmianami wartości instrumentów finansowych (ryzyko ceny instrumentu finansowego), kursów walut (ryzyko walutowe), stóp procentowych (ryzyko stóp procentowych) czy cen towarów (ryzyko cen towarów). W zakresie wspomagania zarządzania ryzykiem STATISTICS TOOLBOX oferuje, poza podstawowymi statystykami (dodatkowo w stosunku do narzędzi wbudowanych w FINANCIAL TOOLBOX) również bardziej wyrafinowane instrumenty pozwalające aplikować np. teorię wartości ekstremalnych (EVT) oraz funkcje kopuli. FINANCIAL INSTRUMENTS TOOLBOX oraz FINANCIAL TOOLBOX posiadają szereg miar wrażliwości instrumentów opartych o stopę procentową oraz instrumentów pochodnych. Co więcej, ECONOMETRIC TOOLBOX posiada kompletny zestaw narzędzi niezbędnych do modelowania zmienności (m.in. ARCH/GARCH, EGARCH, GJR, wspomaganie symulacji stochastycznych modeli zmienności). Szacowanie ryzyka może wykorzystywać bootstraping oraz techniki symulacji historycznej. Wykres poniżej pokazuje m.in. przefiltrowane składniki resztowe i zmienność stóp zwrotu z portfela w modelu AR(1)/EGARCH(1,1). Dodatkowo pokazano symulację stóp zwrotu z portfela w okresie jednego miesiąca oraz rozkład prawdopodobieństwa.

Ryzyko utraty płynności w przypadku inwestycji na rynku finansowym może być związane z niedużym wolumenem obrotu a co za tym idzie z trudnością w zawieraniu transakcji w określonym czasie bez znaczącego wpływu na cenę instrumentu (rynkowe ryzyko utraty płynności). W pozostałych przypadkach ryzyko to pojmuje się jako brak możliwości terminowego wywiązania się ze zobowiązań.  Sytuacja taka może wynikać z niedopasowania przepływów pieniężnych, nieotrzymania płatności od kontrahentów czy wreszcie nagłego wycofania środków przez klientów (ryzyko finansowania płynności).  Wykorzystując MATLABa do budowania modeli pozwalających zarządzać ryzykiem utraty płynności (w szczególności STATISTICS TOOLBOX oraz ECONOMETRICS TOOLBOX) upraszczamy i znakomicie przyspieszamy:

• budowanie dostosowanych do indywidualnych potrzeb modeli zarządzania aktywami i pasywami (ALM)
• tworzenie i wycenę instrumentów pochodnych służących do zabezpieczania ryzyka utraty płynności
• implementację systemów zarządzania ryzykiem zgodnych z regulacjami Bazylea II (Nowa umowa kapitałowa) oraz Bazylea III
• przeprowadzanie analizy scenariuszy w oparciu o symulację Monte Carlo  dla oceny ryzyka dowolnych przepływów finansowych

Ryzyko kredytowe to możliwość poniesienia strat w sytuacji gdy kredytobiorca/pożyczkobiorca nie będzie w stanie z jakichkolwiek powodów spłacić zaciągniętego zobowiązania ani oddać pożyczonego aktywa.  Ryzyko to mierzy się najczęściej jako prawdopodobieństwo niewypłacalności kredytobiorcy/pożyczkobiorcy. Kredytodawcy/pożyczkodawcy korzystając z MATLABA tworzą wyrafinowane modele w celu analizy tego ryzyka. Wykorzystywane są tu m.in. symulacja Monte Carlo, analiza scenariuszy, drzewa decyzyjne.

Ryzyko operacyjne wg Komitetu Bazylejskiego, który opracował zbiór zalecanych praktyk rynkowych w zakresie zarządzania ryzykiem finansowym w sektorze bankowym, określane jest jako: „Ryzyko strat wynikające z nieodpowiednich lub zawodnych procesów wewnętrznych, ludzi i systemów lub ze zdarzeń zewnętrznych.” W praktyce pojęcie to obejmuje między innymi ryzyko nadużyć finansowych, ryzyko prawne, ryzyko wystąpienia katastrof jak również zagrożenia dla środowiska. Wykorzystując instrumenty dostępne w MATLABie możemy szacować prawdopodobieństwo wystąpienia ww. zjawisk i w konsekwencji budować modele zarządzania ryzykiem operacyjnym zgodne z regulacjami Bazylea II (Nowa umowa kapitałowa) oraz Bazylea III. W szczególności STATISTICS TOOLBOX ułatwia przeprowadzanie symulacji Monte Carlo jak również analizy scenariuszy dla oceny ryzyka operacyjnego. Zastosowanie znajdą tu również m.in. narzędzia pozwalające aplikować teorię wartości ekstremalnych (EVT) oraz funkcje kopuli. Instytucje, które używają MATLABa tworzą kompleksowe systemy pozwalające zabezpieczać wyniki finansowe, analizować działania związane z inżynierią finansową czy wreszcie spełniają różne wymagania regulatorów rynku, ustawodawcy, swoich klientów oraz akcjonariuszy. Możliwości wizualizacji wyników (m.in. interaktywne wykresy, raporty, pliki wykonywalne) jakie daje MATLAB pozwalają na prostą i skuteczną komunikację między działami zajmującymi się zarządzaniem ryzykiem finansowym a pozostałymi w danej organizacji.