Финансовые деривативы как инструмент управления рисками коммерческого банка

В первую очередь рассмотрим процентные контракты, как наиболее востребованные (на 2019 г., по днным BIS). На рисунке 12 представлено распределение процентного рынка по сумме валют, в которых заключаются контракты.

Рис. 12. Распределение номинальной суммы процентных контрактов по валютам

Наибольшее число контрактов номинировано в Долларах США (45 %) стоимостью 199 трлн долл.Суммы контрактов по процентным ставкам, выраженным в долларах США, выросли в первой половине 2019 года, продолжая тенденцию к росту, наблюдаемую с 2016 года (рис. 12, красная линия). Они стали крупнейшим валютным сегментом за последние несколько лет, увеличившись с 169 триллионов долларов в конце 2018 года до 199 триллионов долларов в конце июня 2019 года, что является новым максимумом.

Второй по величине заключаемых контрактов валютой является ЕВРО, занимая 31% рынка с общей стоимостью 135 трлн долл. Контракты выраженные в данной валюте также выросли в первой половине 2019 года со 114 триллионов долларов США до 135 триллионов долларов США (рис 12, синяя линия). Похоже, что они в целом стабилизировались с 2015 года, на уровнях значительно ниже (примерно на 50%) рекордных объемов, наблюдавшихся в 2010-14 годах. Эти контракты привели к значительному снижению в 2014-15 гг. 

Доллар и ЕВРО имеют высокую значимость на мировом рынке, занимая в совокупности более 75% всего рынка. Данная тенденция закрепилась еще с 2000х годов, после перехода стран Европы на общую валюту. Эти две валюты примерно в равной степени занимают позиции на рынке, с варьированием в сторону небольшого доминирования первой или второй.Например, в 2013 году доля евро-контрактов составляла 47 % рынка против 32 % долларовых контрактов.

Среди оставшихся 25% рынка доминируют фунты стерлингов (11% - 47 трлн долл.) , японская иена (9%-37 трлн долл.).Оставшийся рынок разделяют валюты: канадский доллар, швейцарский франк и шведская крона, занимая 3, 1 и 1 % рынка.

Контракты на процентные ставки, выраженные в валютах, отличных от семи обязательных валют отчетности (USD, EUR, GBP, JPY, CHF, CAD и SEK), растут в последние годы (рис. 12, зеленая линия). Контракты в других валютах на конец июня 2016 года составили 47 триллионов долларов, но выросли до 80 триллионов долларов на конец июня 2019 года, а их доля в контрактах по общей процентной ставке увеличилась с 11% до 15% (рис. 6, пунктирная линия).

При анализе валютного рынка можно увидеть, что распределение долей контрактов по валютам выглядит иначе. При расчете и представлении данных необходимо соотносить суммы контрактов и общую сумму всех валютных свопов, так как сумма контракта выражается в двух валютах. Результаты распределения валютных контрактов в разрезе валют представлены на рисунке 13.



Рис. 13. Распределение номинальной суммы валютных контрактов по валютам

Доллар США сохранил свой доминирующий статус валюты, находясь на одной стороне 88% всех сделок. Доля торгов с евро с одной стороны несколько увеличилась, до 32%. Напротив, доля сделок с японской иеной упала примерно на 5 процентных пунктов, хотя в 2016 году иена была третьей наиболее активно торгуемой валютой. Как и в предыдущих исследваниях, валюты стран с формирующейся рыночной экономикой (EME) вновь завоевали значительную долю рынка, достигнув 25% от общего мирового оборота. Однако, юань рос намного быстрее совокупного рынка и стан восьмой наиболее торгуемой валютой с долей 4,3%, после швейцарсокого франка.

Доли рынка для других активно торгуемых валют стран с развитой экономикой в апреле 2019 года не изменились по сравнению с их значениями 2016 года: GBP составил 13%, AUD 7%, CAD 5% и CHF 5% мирового валютного оборота.

На следующем этапе анализа были рассмотрены процентные и валютные контракты по срокам, на которые они заключаются. Приоритетным выбором процентных контрактов стал на срок до 1 года, составляющие 48% общего рынка. Второе место по популярности занимают контракты на срок от 1 года до 5 лет с долей 32%. Контракты от 5 лет составили 19% рынка. Исходя из этого, можно сделать вывод что контракты с более длинным сроком наименее интересны участникам. Валютный рынок показывает аналогичную ситуацию, наибольшей популярностью пользуются контракты сроком до 1 года, они составляют 79% всего рынка. Второй по популярности срок от 1 до 5 лет 15%, соответственно, на долю контрактов со сроком от 5 лет приходится только 6%. Соответственно, при увеличении срока контракта на обоих рассматриваемых рынках их привлекательность и спрос падает.

Кредитные контракты на конец 2019 годасоставляют лишь 1,33% от общей суммы внебиржевых деривативов ( 8,4 трлн долл.). Из динамики, представленной на рисунке 14 видно, что до 2007 года наблюдался постоянный рост использования кредитных деривативов, его доля составляла около 10%, обгоняя валютные свопы на 7,5%. Многие обвиняют именно этот инструмент в последующем кризисе.

Рис. 14.Динамика изменения рынка кредитных деривативов



Далее рассмотрим структуру рынка кредитных контрактов и динамику его изменений. В исследованиях банка международных расчетов кредитные дефолтные свопы делятся на 2 группы: традиционные ( один контракт на дефолт одной компании) и своп по нескольким компаниям ( учитывает весь совокупный кредитный риск). На рисунке 15 представлена структура рынка кредитных дефолтных контрактов. Контракты на совокупный кредитный риск занимают 54% общего рынка, соответственно, оставшиеся 46% - стандартные контракты.

Рис. 15. Структура рынка CDS по видам контрактов на 2019 г.

Ситуация со срочностью кредитных контрактов по сравнению с процентными и валютными выглядит иначе. Среднесрочные контракты от 1 до 5 лет занимают 66% рынка. Контракты на срок до 1 года составляют 24%, оставшиеся 10% - свыше 5 лет. При сравнении с 2018 годом краткосрочные контракты показали рост на 5,27% в 2019 году, долгосрочные контракты почти не изменились, прирост 1%;

Исходя из вышеперечисленного, можно сделать вывод, что кредитные контракты продолжают терять свои позиции и спрос на рынке. Дефолтные контракты, в отличие от валютных и процентных, имеют другое распределение по срокам заключения контрактов. Тенденция сокращения спроса с увеличением срока контракта в данном случае не выражена. Более востребованными становятся контракты на совокупный кредитный риск, позволяющие застраховать риски по группе компаний одновременно.

Предпосылки к увеличению размеров доли кредитного рынка отсутствуют, так как утвердилось мнение, что именно этот инструмент спровоцировал кризис 2008 года, в настоящее время инвесторы не торопятся доверять ему вновь. За прошедшие 10 лет объём рынка кредитных деривативов сократился в 9 раз и , скорее всего, тенденция продолжится.

2.2 Анализ современного состояния и особенности развития российского рынка кредитных деривативов

Первые фьючерсы и опционы появились с России в 1990х годах, именно это время считает датой зарождения торговлей деривативами в нашей стране.Анищенко К.Л., Пантелеева Т.А. Проблемы и перспективы российского рынка производных финансовых инструментов// ВЕСТНИКИНСТИТУТА МИРОВЫХ ЦИВИЛИЗАЦИЙ Том 9 № 1 (18) 2018 Сложность анализа российского рынка заключается в историческом отсутствии консолидированных данных по базовым активам. В части биржевых деривативов информация доступна на сайтах соответствующих бирж, пример Московская биржа. Внебиржевой рынок процентных, валютных и кредитных контрактов практически не описывается в новостных общедоступных источниках. При условии того, что данные по сделкам с производными инструментами участники рынка направляют в торговые депозитарии, открытой статистики для анализа пока нет. Банк России осуществляет сбор и публикацию статистики только по валютным и процентным деривативам, но в последнее время появилась информация по трехлетнему исследованию банка международных расчетов и по российским внебиржевым контрактам. Оно взято в качестве базы для анализа.Несмотря на ограниченное количество данных по внебиржевым деривативам, рассмотрение структуры российского рынка позволяет сделать вывод, что наибольшую долю рынка на конец 2019 года составляют валютные деривативы.

На рисунке 16 проиллюстрирована структура российского рынка. Сильная заинтересованность участников российского рынка в валютных деривативах связана со значимой ролью валютных операций и необходимостью хеджировать валютный риск в условиях действующего режима плавающего валютного курса и регулятивных ограничений на открытую валютную позицию банков. хеджирование процентного риска менее распространено на текущий момент на внутреннем рынке, так как управление процентным риском только начинает развиваться.

Рис. 16. Структура российского рынка внебиржевых деривативов в 2019 г.

За последние 3 года рынок валютных деривативов показал незначительный рост после крупного падения в 2014 году (рис. 17). В 2019 году совокупный объём валютных деривативов составил 46.56 млрд. долл..



Рис. 17. Структура внебиржевого рынка валютных деривативов, средние суточные значенияза период 1999-2019 гг.

Преобладающую долю в 50% на российском валютном рынке занимают валютные свопы (110 млрд. долл.), спот рынок занимает около 46% и валютные форварды - 2,5%.

Далее необходимо рассмотреть структуру процентного рынка внебиржевых деривативов, она представлена на рисунке 18. К сожалению, статистика доступна только с 2013 года.

Рис. 18. Структура внебиржевого рынка процентных деривативов, среднесуточные значения2013-2019 гг.



Наибольшую долю в структуре процентного рынка занимает процентный своп с значением в 60%, чему соответствует сумма 360 млн. Долл. Второй по значимости - процентный опцион с долей 37% ранка. Банк России [сайт]. URL: https://www.cbr.ru (дата обращения 07.05.2020)

Следующим шагом был анализ валют, используемых на российском рынке. За последние годы можно наблюдать увеличение объёма рублевых контрактов, за прошедшие шесть лет доля сделок с использованием национальной валюты увеличилась с 34 до 74%. Второе место по популярности занимают контракты, номинированные в долларах США (21%). Изменение распределения контрактов в разрезе валют представлено на рисунке 19.

Рис. 19. Распределение контрактов по валютам

При анализе сроков на которые заключаются контракты, российские инструменты соответствуют общемировой тенденции: при увеличении срока контракта спрос на него падает. Но, следует отметить, что на валютном рынке спрос на долгосрочные контракты сокращается быстрее, чем на процентном. Валютные контракты со сроком до 1 года составляют 83%, от 1 до 5 лет - 17%, свыше 5 лет отсутствуют. Процентные контракты перераспределены иначе: рынке сделки со сроком менее 1 года составляют 41 %, от 1 до 5 лет - 57 %, свыше 5 лет - 2 %.

Российский рынок кредитных деривативов очень мал ( 0,3% от общего рынка). Это является общемировым трендом. Кредитные деривативы сыграли важную роль в мировом финансовом кризисе, поэтому по его итогам рынок стал скептически настроен к этим инструментам. Регуляторы сделали со своей стороны их максимально невыгодными через требования к капиталу, чтобы снизить влияние этих инструментов на стабильность банковской системы.

Подводя итоги обзора российского рынка внебиржевых деривативов можно сделать следующие выводы: на срочном рынке доминируют валютные контакты, которые приблизительно в равной пропорции используются как для трейдинга, так и для хеджирования; процентные контракты на российском рынке представлены ограниченно из-за отсутствия широко практики использования инструментов с плавающими ставками, а также из-за невозможности заключения взаимохеджирующих сделок между российскими банками; кредитные деривативы практически не представлены.

2.3 Методология оценки использования финансовых деривативов

Одним из важнейших требований, необходимых для применения учета хеджирования, является необходимость продемонстрировать, что отношения хеджирования будут (и были) очень эффективными в течение срока действия отношений. Высокоэффективный не означает, что хеджирование должно быть совершенно эффективным; допустимо определенное количество шума или неэффективности, как подробно описано ниже.

Эффективность хеджирования измеряется степенью, в которой изменение справедливой стоимости или потоков денежных средств инструмента хеджирования компенсируют изменения справедливой стоимости или потоков денежных средств хеджируемой статьи. И наоборот, неэффективность хеджирования это мера степени, в которой изменение справедливой стоимости или потоков денежных средств инструмента хеджирования не компенсирует изменения хеджируемой статьи.

В соответствии с международными стандартами бухгалтерского учета существует требование проверять эффективность хеджирования как на перспективной, так и на ретроспективной основе. Предполагаемый тест эффективности хеджирования представляет собой прогнозную оценку того, будут ли изменения в справедливой стоимости или потока денежных средств по базовому активу хеджирования высокоэффективными для компенсации изменения в справедливой стоимости или денежных потоках по объекту хеджирования.(IFRS) 9 МСФО Финансовые инструменты (в редакции с 01.01.2018) [Электронный ресурс] URL: http://mvf.klerk.ru/msfo/ifrs09_98_1.htm (дата отращения 17.04.2020)

Международные стандарты бухгалтерского учета позволяют предприятию оценивать эффективность с использованием качественных или количественных методов. Качественные методы допускаются только при соблюдении строгих предписанных критериев и позволяют организации предполагать, что хеджирование является высокоэффективным. С другой стороны, количественные методы опираются на некоторую форму количественного анализа, чтобы поддержать заключение о высокой эффективности. Хотя стандарты бухгалтерского учета не предписывают конкретный тип количественного метода, организация должна разработать соответствующий количественный метод в соответствии с политикой / принципами управления рисками, используемыми для поддержки эффективности отношений с экономической и деловой точек зрения.

Рассмотрим методы тестирования эффективности хеджирования:J. D. Finnerty Testing hedge effectivness under SFAS 133 [Электронныйресурс] URL: http://my.t-bird.edu/files/personalfiles/221487/c4_nycpa_hedge_effectiveness.pdf (датаобращения 12.05.2020)

1. Долларовыйметод (Dollar-Offset Method);

2. Методсниженияизменчивости (Variability-Reduction Method);

3. Регрессионный метод (RegressionMethod).

Долларовый метод

Метод имеет историческое значение для учета (KawallerandKoch, 2000 и DIG Issue E7) сравнивает изменения в справедливой стоимости или денежный поток объекта хеджа и производного инструмента. Можно использовать метод либо период за периодом, либо накопительно (DIG Issue E8). Для идеального хеджирования, изменение в значении производной точно компенсирует изменение стоимости объекта хеджа, а отрицательное их соотношение составляет 1,00. В своей кумулятивной форме это означает :

где кумулятивная сумма периодических изменений стоимости производной иявляется совокупной суммой периодических изменений стоимости объекта хеджа. Знак минус перед соотношением корректирует две противоположные суммы в знаке отношения хеджирования.

В речи на Ежегодной бухгалтерской конференция SEC 1995 года, член канцелярии SEC бухгалтер сформулировал стандарт 80/125 для измерения эффективности хеджирования данным методом. Стандарт стал руководством при оценке эффективности хеджирования фьючерсных контрактов, его суть заключается в том, чтобы изменение производной стоимости не превышало 80%, а изменение стоимости объекта хеджа не составило более 125%.

Любой, кто выбирает этот тест, должен знать, что исследователи ставят под сомнение его надежность. Существенная проблема заключается в том, что этот коэффициент теста очень чувствителен к небольшим изменениям значения хеджируемой статьи или производного инструмента.

Метод снижения изменчивости

Существенное отличие метода снижения изменчивости от регрессионного заключается в предположении о том, что риск позиции по деривативу, который его минимизирует равен или противоположен хеджируемой позиции. Такой метод называется хеджированием один к одному. При регрессионном методе используется статистическая оценка минимизирующей риск позиции хеджирования.

Если хеджирование один к одному работает идеально, изменение значения производной точно компенсирует изменение стоимости объекта хеджа. Метод VariableReduction сравнивает изменчивость оценки базового актива через совокупную позицию справедливой стоимости с изменением каждой статьи отдельно. Этот метод придает больший вес большим отклонениям, чем меньшим, используя квадрат изменения в стоимости для измерения неэффективности. Тестовая статистика, используемая для этого метода, пропорциональна среднеквадратическому отклонению объекта хеджа от нуля, что хедж устраняет:

Среднеквадратичное отклонение от нуля используют, потому что дисперсия игнорирует определенные виды неэффективности. Например, предположим, что изменение значения хеджируемой позиции всегда составляет $ 0,20,Di= Xi+Yi=-$0.20. Если мы используем дисперсию Di в числителе, тестовая статистика равна 1,0, потому что дисперсия измеряет изменчивость вокруг среднего значения $ 0,20. Однако, поскольку Di = $ 0,20 в каждом периоде в этом примере, смещение не является идеальным. Используя среднеквадратические отклонения, статистика теста отражает отсутствие смещения в среднем.Чтобы эта мера была полезной, необходимо указать критическое значение для определения того, насколько велико уменьшение изменчивости для демонстрации эффективности хеджирования.

Регрессионный метод

Предполагаемая мера эффективности хеджирования на основе скорректированного R², полученного с помощью регрессии, в которой изменение стоимости объекта хеджирования является зависимой переменной, а изменение величины производной является независимой переменной.

где a- оценочный термин прямой, b-расчетный коэффициент наклона, а eiошибки. Эдингертон (1979) показывает, что оценочный коэффициент наклона представляет собой коэффициент хеджирования, сводящий к минимуму дисперсии.

Учитывая определения X и Y, наклон этого уравнения регрессии должен быть отрицательным и близким к -1,0. С точки зрения предполагаемого теста эффективности, если скорректированный R² больше 80%, то коэффициент хеджирования, равный коэффициенту наклона регрессии, был бы очень эффективным. Интерпретация термина прямой также важна. В среднем это сумма за период (измерение данных), на которую изменение стоимости объекта хеджа отличается от изменения стоимости производного инструмента. В соответствии с идеей, что хеджирование должно быть нацелено на комбинированное изменение значения 0,0, хеджер должен отдельно учитывать срок перехвата.



Ретроспективный тест эффективности, который рекомендуется для метода регрессии, по существу, такой же, как тест для метода уменьшения изменчивости. Он отличается тем, что явно учитывает коэффициент хеджирования, который отличается от 1,0, и исключает часть изменения значения производной то есть, что хеджер осуществляет хеджирование на основе результатов регрессионных оценок. Статистика ретроспективного теста регрессии:

Для более сложных исследований есть два широко используемых эмпирических подхода, используемых при оценке эффективности банков, а именно параметрический (стохастический рубеж подход, SFA) и непараметрические подходы (DEA). При измерении эффективности управления рисками в коммерческих банках чаще всего используется подход DEA. Метод DEA основан на линейном программировании, что делает его более мощным по сравнению с другими инструментами управления производительностью. DEA использует фактические данные для получения эффективности в тех случаях, когда каждая граница фирм в выборке может быть измерена таким образом, что заранее не следует указывать явную функциональную форму. производных будет сгенерирована с помощью математического алгоритма программирования, который также вычисляет оптимальную оценку эффективности для каждого из блоков принятия решений (DMUs).В дополнение к своей способности не делать никаких предположений о функциональной форме, которая связывает входы с выходами, DEA также ищет набор весов для максимизации технической эффективности



Глава 3. Построение модели оценки управления банковскими рисками с использованием деривативов

3.1 Модель оценки использования деривативов

Анализ использования рынка деривативов банками основан на обзоре Банка России и данных, из которых получены непрерывные ряды с 2015 по 2019 год. Выборка содержит балансовые и внебалансовые статьи на основе ежегодной отчетности банков. Не все банки осуществляют сделки с деривативами, мелкие банки не имеют доступ к рынку из-за отсутствия специализированных ресурсов для управления контрактами. На конец 2019 года из 442 кредитных организаций, зарегистрированных в России только 173 использовали деривативы, что составляет менее 40%. На долю крупнейших приходится 65% общего объёма контрактов (рис. 20). Рынок деривативов высоко коцентрирован (это характерно для всех стран). Около 39% рынка контролируются пятеркой лидеров.

Рис. 20. Распределение банков на рынке деривативов

Переменные используемые в анализе

Банки решают участвовать в срочном рынке по разным причинам. Они могут использовать деривативы, чтобы застраховаться от рисков или для торговли и оказания брокерско-дилерских услуг. На степень вовлеченности банков влияют их характеристики. В исследовании рассмотрены 20 крупнейших банков по размеру активов на конец 2019 года (Приложение 1). Эти банки активно участвуют в дилерской деятельности как спекулянты, но так же могут использовать деривативы в качестве конечных пользователей, для хеджирования своих рисков. Такой выбор обусловлен тем, что эффект масштаба должен сыграть важную роль. Крупные банки с большей вероятностью будут располагать ресурсами, необходимыми для управления деривативами. В качестве меры размера рассматривается общая сумма финансовых активов банка, которая, как ожидается, будет положительно коррелирована с условным количеством производных финансовых инструментов.

Размер банковского капитала также может быть актуальным. Отрицательное значение капитала к совокупным активам и условной стоимости деривативов предполагает, что банки используют деривативы для целей хеджирования из-за низких коэффициентов достаточности капитала и для уменьшения вероятности дефолта, когда уровень долга слишком высок. Другими словами, банки могут столкнуться с компромиссом между использованием большего количества капитала и использованием производных инструментов для хеджирования рисков; это будет означать, что банки с лучшими коэффициентами капитала менее подвержены финансовым затруднениям и менее склонны использовать производные финансовые инструменты для целей хеджирования.

Что касается активов, выбор банков распределять ресурсы между финансовыми инструментами, характеризующимися разной доходностью, сроками погашения или ликвидностью, подвергает их различным видам рисков. Банки, как правило, могут использовать производные финасновыеинструменты для хеджирования рискованных структур баланса.В этом смысле хранение более безопасных (или более ликвидных) финансовых активов в портфелях должно быть связано с более ограниченным использованием деривативов для целей хеджирования. Мы используем ликвидные активы в портфеле, рассчитанные как сумма депозитов и краткосрочных ценных бумаг, уменьшенная на общую сумму активов. Если бы банки управляли своими собственными буферами ликвидности, чтобы избежать шоков, мы ожидали бы отрицательной зависимости в отношении количества деривативов, поскольку банки могут конвертировать ликвидные активы в наличные, чтобы избежать бедствия.

В ходе своей обычной деятельности банки трансформируют краткосрочные обязательства, как правило, депозиты, в долгосрочных активах. Различная продолжительность между активами и обязательствами может быть источником риска в случае изменения процентных ставок. Несоответствие продолжительности может быть управляемым как на балансе, путем улучшения корреляции между сроками погашения активов и обязательств, так и с помощью производных инструментов. В литературе предлагаются различные способы определения глубины подверженности риску изменения процентных ставок. Мы используем меру разрыва в сроках погашения, гэп анализ (иногда обозначаемый как разрыв краткосрочной продолжительности), определяемую как разница между активами и обязательствами со сроком погашения в течение 12 месяцев. Индикатор используется для измерения влияния изменения процентных ставок на чистый процентный доход банков. Чем выше разница между краткосрочными активами и обязательствами, тем больше увеличение процентных ставок положительно влияет на чистый процентный доход; напротив, снижение процентных ставок подразумевает падение банковской маржи. Процентные свопы могут предложить стратегию смягчения воздействия изменения процентных ставок. Например, посредством длинных позиций банки платят плавающую ставку в обмен на фиксированную ставку, которая может им помочь в случае снижения процентных ставок. И наоборот, короткие позиции в свопах могут быть эффективными при повышении процентных ставок. Поэтому ожидается, что разрыв по срокам будет положительно связан с длинными позициями и отрицательно связан с короткими позициями.

Источником риска в балансовых отчетах банков является сумма кредитов, предоставленных частному сектору, качество которых может быть поставлено под угрозу ухудшением экономических условий или своеобразными шоками, затрагивающими заемщиков (кредитный риск). Банки могут застраховаться от этих рисков с помощью деривативов; как следствие, большее количество кредитов, вероятно, будет связано с большей условной суммой деривативов.

Банки также могут использовать производные инструменты для управления своей посреднической доходностью, то есть разницей между процентными доходами и процентными расходами. С одной стороны, деривативы могут быть просто использованы для защиты доходности процентов. С другой стороны, их можно использовать для увеличения процентной маржи, занимая длинные или короткие позиции. Чтобы разделить эти два эффекта, мы используем две разные переменные. Использование в целях хеджирования контролируется процентной маржей, то есть разницей между доходами, полученными по кредитам, и суммой процентов, выплачиваемых по финансированию. Использование в торговых и брокерско-дилерских целях контролируется чистой прибылью от операций с деривативами. В обоих случаях мы ожидаем положительную связь между этими переменными и степенью использования производных.

Чтобы исследовать взаимосвязь между степенью, в которой производные используются банками, и финансовыми характеристиками, обсуждавшимися ранее, мы используем оценочные панельные в следующем базовом уравнении:



??????_??,?? = ??_??+ ??_?? + ??₁????_??,?? + ??₂??????_??,?? + ??₃??????_??,?? + ??₄??????_??,?? + ??₅????????_??,??+ ??₆GAP_??,?? + ??₇??????_??,?? + ??_??,??

где ??????_??,??- логарифм условной стоимости непогашенной суммы срочных контрактов банка i в квартале t;

????_??,?? - общая сумма активов банка;

??????_??,??- капитал банков;

??????_??,??- чистая процентная маржа

??????_??,?? - чистая прибыль от деривативов;

????????_??,?? - сумма ликвидных активов;

GAP_??,??- разрыв, то есть разница между суммой краткосрочных активов и краткосрочных обязательств;

??????_??,?? - сумма кредитов, предоставленных частному сектору.

Переменные CAP, NIM, NDI, LASS, GAP и LOA масштабируются по сумме активов. ??_??,??- термин ошибки, который должен быть независимым и одинаково распределенным по единицам.

??_?? - ненаблюдаемая гетерогенность, которая, как мы полагаем, может быть коррелирована с регрессорами, и которую мы рассматриваем с помощью оценки фиксированного эффекта;

d_t - набор временных манекенов.

Средние значения основных переменных представлены в таблице 1.

Таблица 1. Средние значения переменных (ежегодные данные 2015-2019гг.)

	Среднее	S.D.	Min	Max
TA	3288	5879	160,3	29323
CAP	0,08266	0,1306	-0,947	0,3292
NIM	0,02919	0,02748	-0,0264	0,1695
NPI	0,002945	0,007508	-0,007409	0,06064
LASS	0,1696	0,08614	0,0393	0,4396
GAP	-0,005621	0,08978	-0,2885	0,2899
LOA	0,6707	0,1094	0,2443	0,8895
l_Gross	2,412	2,827	-8,517	6,361
l_Long	1,601	2,715	-8,517	5,859
l_Shors	1,365	2,58	-4,92	5,43

Следующим этапом была построена корреляционная матрица (рис. 21) между всеми переменными, которая показывает их взаимосвязь. Значения находятся в диапазоне от +1 до -1. Чем выше значение, тем больше зависимость. Среди переменных присутствует преимущественно прямая зависимость.

Рис. 21. Корреляционная матрица

В таблице 2 приведена корреляция между валовыми условными суммами деривативов и регрессорами. Наибольшая взаимосвязь выявлена с переменной TA (0,4730) и переменной LOA (0,4214).

Таблица 2. Корреляция деривативов с основными переменными

	Gross (log)
TA	0,4730
CAP	0,1718
NIM	0,0829
NPI	0,1536
LASS	-0,3405
GAP	0,0834
LOA	0,4214

Для того чтобы исследовать связь между использованием банками деривативов и их финансовыми характеристиками будет использована Модель анализа панельных данных. Ее основное преимущество - возможность построить более гибкие и содержательные модели, получить более точные оценки переменных, учитывая неизмеримые индивидуальные различия объектов.

Следующим шагом исследования стало взятие логарифма от зависимых переменных. Соответственно, коэфициент при факторной модели будет выступать в качестве показателя эластичности, то есть показывать на сколько изменится зависимая переменная при изменении обьясняющей на 1%.Были прологарифмированны такие переменные как: короткие позиции, длинные позиции, валовые позиции.

На основе панельных данных за 2015-2019 года проведем панельный анализ в программе Gretl с использованием следующих моделей:

· Модель фиксированных эффектов

· Модель случайных эффектов

В качестве зависимой переменной в анализе использовались условная сумма длинных и коротких позиций банков (Grossposition).

Для проведения анализа панельных данных использовалась логарифмированная переменная валовых позиций. Рассмотрим панель данных с фиксированным эффектом. В модели было использовано 97 наблюдений и 20 пространственных объектов. Данные по проведенному анализу представлены на рисунке 22.



Рис. 22. Модель с фиксированными эффектами

Анализ качества модели показал, что на изменение валовой позиции влияют показатели : размер капитала, чистая прибыль от использования деривативов и ликвидные активы. Модель описывает 90,4% изменений, остальные 9,96% изменений зависят от причин, не вошедших в модель. Стандартная ошибка составила 0.1023, соответственно модель достоверна. Так же качество модели подтверждает р-значение, равное 0.

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

l_Gross = 0,740+0,00017*TA+6,65*CAP-13,8*NIM+34,8*NPI-8,09*LASS+2,16*GAP+2,60*LOA

Далее представлена модель панельных данных со случайным эффектом, результаты которой представлены на рисунке 23.

Рис. 23. Модель со случайными эффектами.



Анализ качества модели показывает, что на валовые позиции оказывают влияние капитал и ликвидные активы. Стандартная ошибка составила 0,3817 - модель достоверна.

Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

l_Gross = -0,0851+0,000190*TA+5,58*CAP-7,01*NIM+35,1*NPI-6,04*LASS+2,21*GAP+3,03*LOA

Далее необходимо проанализировать обе модели и выбрать наиболее подходящую. Для этого проведем парное сравнение предложенных моделей. Тест Хаусмана позволяет сравнить модель со случайными эффектами и модель с фиксированными эффектами. Так как тест Хаусмана показал р-значение=0,232567, р-уровень не соответствует значению р<0,01, соответственно модель с фиксированными эффектами предпочтительнее.

3.2 Интерпретация результатов применения предложенной модели, обоснование возможности применения деривативов в российской финансовой системе

В данном исследовании представлены эмпирические данные о связи между некоторыми характеристиками баланса банка и использованием производных инструментов российскими банками. Несмотря на использование многомерных статистических инструментов, цель работы состоит в том, чтобы проиллюстрировать основные особенности использования производных инструментов банками, а не выявить причинно-следственные связи между учтенными переменными. Мы наблюдаем очень высокую концентрацию на российском рынке деривативов: на пять ведущих банков приходится почти 40 процентов рынка; это свидетельствует о том, что участие в рынке требует адекватного масштаба деятельности наряду со специализированными ресурсами для управления контрактами. Наши результаты подтверждают гипотезу о существовании эффекта масштаба на рынке деривативов: условная сумма контрактов действительно положительно связана с размером банка. Более широкое использование производных инструментов действительно связано с более высоким разрывом по срокам погашения (несоответствие активов и пассивов) и большим объемом кредитов, предоставленных частному сектору. Производные финансовые инструменты представляют собой альтернативные способы хеджирования в отношении капитала и ликвидности, поскольку банки с более высокими уровнями коэффициента капитала и ликвидных активов, как правило, имеют меньшие риски по производным инструментам.

Интерпретация полученной модели состоит в объяснении ее коэффициентов. В таблице 3 приведены оценки для базовой модели за период с 2015 по 2019года. Мы оцениваем три уравнения: в первом столбце зависимая переменная представляет собой условную стоимость деривативных контрактов, по которым банки брали длинные позиции; во втором столбце зависимой переменной является непогашенная условная сумма контрактов, по которым банки открывали короткие позиции. Различие между длинными и короткими позициями может передавать информацию об ожиданиях банков относительно изменений рынка или процентных ставок.С другой стороны, следует отметить, что большую часть времени банки могут занимать обе позиции, поэтому сосредоточение внимания только на одной из них может помешать полному пониманию масштаба рисков, которыми управляют банки.Поэтому в третьем столбце мы используем условную валовую сумму (сумма длинных и коротких позиций).

Таблица 3 Оценки для модели с фиксированными эффектами

	Long positions	Short positions	Gross positions
TA	0,00019*	0,00016*	0,00017*
CAP	7,71155***	1,47375**	6,64575***
NIM	?17,2285	?25,7530	?13,8182
NPI	56,60440***	?46,4573**	34,79940**
LASS	?6,09271*	?13,0941***	?8,09465**
GAP	2,26209	1,52250*	2,15986*
LOA	1,82273	?0,490862	2,59996
R-squared	0,88390	0,87938	0,90448

Положительные коэффициенты совокупных активов во всех оценках подтверждают, что более крупные банки более активны на срочном рынке. Это может быть связано с наличием эффекта масштаба в производной деятельности банков, поскольку более крупные банки с большей вероятностью будут располагать ресурсами и делать инвестиции, необходимые для управления производными инструментами. Коэффициент капитала банков является также положительным и значительным во всех оценках, что говорит о том, что банки действительно используют производные инструменты для хеджирования рисков в случае низких уровней капитала, например, чтобы снизить вероятность дефолта при высоких уровнях долга. Более того, результат, касающийся ликвидности, предполагает, что отрицательноезначение для ликвидности понижает необходимость хеджирования рисков с помощью деривативов, т.е. чем больше ликвидных активов в портфеле, тем меньше банки используют деривативы.

Тот факт, что банки участвуют в срочном рынке для целей хеджирования, помимо других причин, также подтверждается значимостью переменной разрыва по срокам погашения как меры подверженности банков риску изменения процентных ставок.В частности, этот показатель риска положительно связан с длинными позициями и отрицательно связан с короткими позициями. Более высокий разрыв по срокам погашения (краткосрочные активы за вычетом краткосрочных обязательств) подразумевает, что банки подвержены снижению процентных ставок. Через длинные позиции в свопе, когда они получали фиксированную ставку в обмен на плавающую ставку, банки могут застраховаться от снижения процентных ставок. С другой стороны, более низкий разрыв по срокам подразумевает подверженность растущим процентным ставкам, риск, который можно застраховать, используя короткие позиции своп.

Кредитные риски, измеряемые количеством выданных кредитов, имеют незначимый и отрицательный коэффициент для длинных позиций. Этот результат свидетельствует о том, что эти риски не управляются с помощью производных. Наконец, во всех оценках мы находим отрицательные коэффициенты, связанные с переменными чистого процентного дохода, они статистически незначимы ни в одной из моделей.

Исходя из вышеперечисленного можно сделать следующие выводы:

· Более крупные банки (измеряемые совокупными активами),как правило, используют больше деривативов, чем более мелкие банки.

· Банки, использующие деривативы меньше полагаются на стабильные источники финансирования, такие как депозиты и многое другое

· Банки, использующие деривативыдержат большую долю своих активов в виде кредитов, и, следовательно, имеют более низкие запасы наличных и ликвидных активов.

Российская практика использования деривативов не сопоставима с мировой, потенциал срочного рынка раскрыт не полностью. Размер банка, как было сказано ранее, играет важнейшее значение в возможности использования подобных продуктов. При этом у крупных банков есть и другие, более классические ,методы управления рисками. Одной из существенных проблем является слабое развитие рынка производных финансовых инструментов, что мешает российским банкамминимизировать риски, тем самым снижая устойчивость банковской системы в целом. В номинальном выражении, общий объём рынка деривативов в Европе и США в десятки раз превышает размеры активов банковских систем, что означает хеджирование совокупности рисков, включая валютный, процентный, рыночный, политический и риски неисполнения обязательств (кредитные риски), соответственно каждый «рубль» захеджирован. Ситуация в России обратная. Экономика не перенасыщена деривативами и избыточным развитием срочного риска, а наоборот страдает от их недостаточного объёма и слабого развития, что существенно ограничивает возможности банков по управлению рисками. Доля процентных деривативов на мировых рынках доходит до 80%, в тоже время в России не превышает и 30%. При этом значимых структурных различий в функциях не наблюдается. В основном, покупателями подобных контрактов являются коммерческие компании, берущие кредиты по плавающей процентной ставке, которая мало распространена среди банков.

Процентный рынок деривативов является самым крупным по объёму заключаемых контрактов в мире. Но в России самыми популярными являются валютные деривативы, базовым активом которых является валютный курс. Это объясняется значительными объёмами экспортных и импортных операций. Значительную роль играет и историческая волатильность курса, которая не раз проходила пиковые значений периоды резкого изменения конъюнктуры товарного рынка. Ранее, до того как внешние санкции резко ограничили возможность привлечения кредитов в иностранных валютах, на рынке существовала постоянная потребность в валютных свопах, позволяющих избежать курсового рыночного риска при конвертации кредитов в евро и долларах. Соответственно, существовала потребность в большом количестве трансграничных операций.

Для российской банковской системы процентные деривативы не были актуальны благодаря системе банковского законодательства и традициям делового оборота, помогающим обходиться без правильного определения и хеджирования процентного риска. Важную роль так же играют вопросы развития рынка: правовая база, надежность индикаторов и понимание смысла широким кругом участников.

В России, в отличии от международного рынка, ставка по долгосрочным кредитам не является плавающей и не привязана к определенному эталонному индикатору ( долгое время им была ставка Libor). Кредитование по такой ставке для многих клиентов является хорошим выбором в условиях современной денежно-кредитной политики таргетирования инфляции. Для России характерны кредитные и депозитные договора с фиксированной ставкой, что исключает использование деривативов. Это обусловлено тем, что большинство операций рынка краткосрочные ( в России отсутствует длинная база денег, обеспечиваемая накоплениями пенсионных фондов и коллективных инвестиций). Но, силу особенностей законодательства, ставки являются фиксированными только формально, и клиенты при значительном изменении ставок могут воспользоваться преимуществами по плавающим ставкам.

Рассмотрим на примере депозитов. Понятие «безотзывного вклада» отсутствует в России, так как все депозиты размещенные на конкретный срок могут быть отозваны досрочно по ставке до востребования. Клиент потеряет накопленные проценты, но при существенном росте ставок сможет их восполнить с помощью нового депозита с более высокой ставкой. В случае с кредитами существует возможность рефинансирования в другом банке по более низкой ставке.

Благодаря данному факту, существенная часть балансов банков включает встроенную опциональность и содержит значительные риски. Для их минимизации банки вставляют в кредитные договора оговорки, позволяющие пересматривать процентную ставку. Поэтому вместо цивилизованного рынка с четким разделением между операциями с фиксированной доходностью и плавающими ставками, присутствием развитого инструмента конвертации, для России характерен рынок с полуплавающими ставками и непрозрачными и плохо управляемыми рисками.

Следующей проблемой рынка является отсутствие диверсификации участников, соответственно банкам сложнее привлекать длинные ресурсы и возникает зарыв ликвидности: короткие депозиты и остатки на счетах используются для финансирования существенно более долгосрочных кредитов. Можно сказать, что привлечение ресурсов для банков близко к фондированию по плавающей ставке (короткие сделки заключаются по текущему рынку), активы же по фиксированной ставке в силу их долгосрочности, что рождает спрос на своп в одну сторону - покупки с целью минимизации потерь от роста ставок. При этом обратной стороны, когда пассивы длинные, а активы краткосрочные, на рынке практически нет. Требовать полного закрытия процентного риска банками невозможно из-за отсутствия на российском рынке внутреннего долгосрочного инвестора.

Решением указанных выше проблем может стать адаптация всех участников рынка к режиму таргетирования инфляции. Присуществовании уверенности в том, что Банк России контролирует инфляцию, возникают предпосылки для спроса на инструменты с плавающей ставкой, их использование более оправдано экономически. Рост финансовой грамотности и по сути денежно-кредитной политики позволяет рассчитывать на высокий спрос клиентов. На данный момент в России набирают популярность кредиты, привязанные к ключевой ставке, так как клиенты видят связь между решениями Банка России и рыночными ставками. Благодаря этому на рынке появился новый инструмент - процентный своп на ключевую ставку Банка России. Положительно влияет на развитие рынка и государственная политика в плане выпуска облигаций федерального займа, привязанных к индикатору процентных ставок краткосрочного беззалогового МБК - RUONIA. Основным предназначением деривативов является перераспределение риска между участниками, и особое внимание Банка России к процентному виду риска вызывает спрос на рынок процентных свопов.

Наконец, рост рынка залогового кредитования в виде операций репо на Московской валютной бирже позволяет вводить деривативы, базирующиеся на индикаторах сделок репо, которые могут подходить определенному типу участников, которые имеют доступ на рынок залогового кредитования и не имеют доступа к межбанковскому рынку с индикатором RUONIA.

Предложение широкого спектра рыночных индикаторов в качестве базы процентных деривативов может помочь развитию рынка в силу большей гибкости и возможности клиентов точнее выбирать необходимый им индикатор: ключевую ставку, RUONIA или же ставку репо.

В международном масштабе именно здесь сконцентрированы изменения: именно проблема надежности и адекватности процентных индикаторов является ключевой для развитого рынка, и в ряде стран именно индикаторы рынка репо были выбраны как база для развития (например, американская SOFR, пришедшая на смену EffectiveFedFundsRate и LIBOR).

Кроме того, чтобы иностранные участники рынка могли торговать российскими процентными деривативами, необходима большая работа по аккредитации российских индикаторов у международных регуляторов (IOSCO), что является одним из основных направлений деятельности Экспертного Совета НФА и Банка России.

Таким образом, существуют предпосылки для большей востребованности процентных деривативов на российском рынке. Смогут ли эти надежды претвориться в жизнь -- покажет время.



Заключение

Рынок производных финансовых инструментов сегодня является наиболее развивающимся в мировой экономике за счет высокого темпа роста, объёму контрактов и качественному многообразию набора инструментов. Основными характеристиками деривативов являются: экономия транзакционных издержек, гибкость, ликвидность, особенный механизм расчетов и сочетание требований доходности и риска. Использование деривативов позволяетзафиксировать будущую финансовую выгоду в расчетах через невысокийбарьер входа на рынок по причине более выгодной первоначальной цены.Данные особенности позволяют утверждать о том, что применение данного инструмента на рынке является эффективным и привлекательным для большинства экономических участников общественных отношений. При этом, стоит отметить, что практика показывает наличие определенной доли риска в вопросах применения данного инструмента в глобальной экономике.Приперепродажериска его распределение в системе в целомпроисходит неравномерно, банки вместо того, чтобы адекватно оценитьриски, делают выбор в пользу страховой защиты. Поэтому при всех плюсахиспользования деривативов применять из стоит с осторожностью.

Из анализа российского и мирового рынка деривативов можно сделать следующие выводы: в России самыми популярными являются валютные деривативы, базовым активом которых является валютный курс. Это объясняется значительными объёмами экспортных и импортных операций. Значительную роль играет и историческая волатильность курса, которая не раз проходила пиковые значений периоды резкого изменения конъюнктуры товарного рынка. Ситуация на мировом рынке прямо противоположна, банки активнее проводят операции с процентными контрактами благодаря высокой актуальности плавающих процентных ставок. Кредитные контракты на данный момент одинаково не востребованы как в России, так и в мире в целом.

В данном исследовании представлены эмпирические данные о связи между некоторыми характеристиками баланса банка и использованием производных инструментов российскими банками. Несмотря на использование многомерных статистических инструментов, цель работы состояла в том, чтобы проиллюстрировать основные особенности использования производных инструментов банками, а не выявить причинно-следственные связи между учтенными переменными. Мы наблюдаем очень высокую концентрацию на российском рынке деривативов: на пять ведущих банков приходится почти 40 процентов рынка; это свидетельствует о том, что участие в рынке требует адекватного масштаба деятельности наряду со специализированными ресурсами для управления контрактами.

Согласно результатам корреляционно-регрессионного анализа подтверждается гипотеза о существовании эффекта масштаба на рынке деривативов: условная сумма контрактов действительно положительно связана с размером банка. Более широкое использование деривативов действительно связано с более высоким разрывом по срокам погашения (несоответствие активов и пассивов) и большим объемом кредитов, предоставленных частному сектору. Производные финансовые инструменты представляют собой альтернативные способы хеджирования в отношении капитала и ликвидности, поскольку банки с более высокими уровнями коэффициента капитала и ликвидных активов, как правило, имеют меньшие риски по производным инструментам.Кредитные риски, измеряемые количеством выданных кредитов, имеют незначимый и отрицательный коэффициент для длинных позиций. Этот результат свидетельствует о том, что эти риски не управляются с помощью производных.



Список литературы

• (IFRS) 9 МСФО Финансовые инструменты (в редакции с 01.01.2018) [Электронный ресурс] URL: http://mvf.klerk.ru/msfo/ifrs09_98_1.htm (дата обращения 17.04.2020)

• Галанов В. А. Производные инструменты срочного рынка: фьючерсы, опционы, свопы: Учебник./ В.А. Галанов.- М.: Финансы и статистика, 2002. С. 29.

• Ноздрев Н. С. Ценообразование на рынке производных финансовых инструментов. / Н.С. Ноздрев. - М.: Экономистъ, 2005. С. 10.

• Пазухин, А.С. Виды рыночных рисков и методики их оценки / А.С. Пазухин. -- М: Кнорус, 2007

• Райнер Г. деривативы и право / Пер. с нем. М.: Волтерсклувер, 2005. с. 1.