Xülasə Məzənnə riskinin hesablanması banklar üçün riskləri nəzarətdə saxlamaq və onları



Yüklə 138,64 Kb.

tarix25.11.2017
ölçüsü138,64 Kb.


114 

 

 



 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Məzənnə Riskinin Hesablanması:  

Riskə Məruz Dəyər yanaşması

 

 

Tural Həsənov 

 

 



115 

 

Xülasə 

Məzənnə riskinin hesablanması banklar üçün riskləri nəzarətdə saxlamaq və onları 

azaltmaq baxımından önəmlidir. Bankların balansında xaricdən cəlb olunan resurslarla 

yanaĢı xarici valyutada olan aktivlər də yer alır. Bu səbəbdən məzənnədəki dəyiĢmədən 

asılı olaraq aktivlərin və ya öhdəliklərin bazar qiymətləri artıb-azala bilir. Məzənnədəki 

dəyiĢmənin  təsiri  bankların  uzun  və  ya  qısa  valyuta  mövqeyinə  sahib  olmalarından 

asılıdır.  

Bu  tədqiqatda  Azərbaycan  bank  sektorunda  məzənnə  riskini  hesablamaq  üçün 

Riskə  Məruz  Dəyər

33

  (RMD)  modeli  istifadə  olunur.  Modeldən  çıxan  nəticəyə  əsasən 



ümumilikdə bank sistemi məzənnədəki dəyiĢmədən əhəmiyyətli təsirlənməyəcəklər.  

 

Abstract 

Exchange  rate  risk  measurement  is  essential  for  the  banking  system  as  it  helps 

monitor and reduce the vulnerabilities that banks are exposed to. Banks finance part of 

their  business  activities  with  the  external  funding  and  also  have  assets  in  foreign 

currencies  values of  which  can  deteriorate  or  improve  depending  on  the  movement  of 

the exchange rates and the foreign currency borrowing concentration of the bank. In this 

paper VaR (Value at Risk) method was used to calculate the exchange rate risk in the 

Azerbaijan  banking  sector.  Model  reveals  that  banking  system  won‟t  be  substancially 

affected from the variations in exchange rate. 

 

 

 Açar  sözlər:  məzənnə,  risk-menecment,  VaR,  xarici  valyuta,  Azərbaycan  bank 



sistemi, Riskə Məruz Dəyər 

Keywords:  Exchange  rate,  risk  management,  VaR,  foreign  currency,  Azerbaijan 

Banking Sector, Value-at-Risk 

 

 

 



Müəllifin e-mail ünvanı: 

Tural_Hasanov@cbar.az

 

 

                                                           



33

 Value at Risk (VaR) 




116 

 

Mündəricat



 

 

GiriĢ ................................................................................................................................. 118 



1.Metodologiya .............................................................................................................. 1189 

1.1.RMD-nin tarixi və baĢlıca yanaĢmalar .................................................................... 118 

1.2. Parametrik metod – Variasiya-Kovariasiya metodu ............................................ 1190 

1.3.Qeyri-parametrik metod – Tarixi simulyasiya ...................................................... 1201 

1.4.Qeyri-parametrik metod – Monte Karlo simulyasiyası ......................................... 1212 

2.Məlumat bazası ............................................................................................................. 121 

3.Azərbaycan üzrə RMD-nin hesablanması .................................................................. 1234 

Nəticə ............................................................................................................................... 127 

Ədəbiyyat ..................................................................................................................... 12728 

Əlavə. RMD/Kapital .................................................................................................... 12829 

 

 

 

 

 

 

 

 



 

 



117 

 

 



GİRİŞ 

Məzənnə  riski  iki  valyutanın  məzənnələri  arasında  gözlənilməz  dəyiĢikliklərdən 

qaynaqlanan bazar riskidir. QloballaĢmıĢ müasir dünyada ayrı-ayrı ölkələrdə beynəlxalq 

maliyyə,  investisiya  və  ticarət  Ģirkətləri  xarici  məzənnə  riskinə  birbaĢa  və  ya  dolayı 

yolla  məruz  qalırlar.  Bank  sektorunda  məzənnə  riski  bankların  öz  xarici  valyuta 

mövqelərini  hecləĢdirməməsindən,  aktivlər  və  öhdəliklər  arasındakı  valyuta 

uyğunsuzluqlarından qaynaqlanır.  

Düzgün  formada  idarə  olunmazsa,  məzənnə  riski  maliyyə  sektoru,  həmçinin 

bilavasitə  real  iqtisadiyyat  üçün  bir  sıra  ciddi  risklər  doğura  bilər  (Burnside, 

Euchenbaum&Rebelo,  2000).  Bu  tədqiqatda  xüsusi  diqqət  Azərbaycanın  bank 

sektorunda birbaĢa məzənnə riskinə cəmlənmiĢdir. 

Riskə  məruz  dəyər  (RMD)  modeli  maliyyə  institutları  tərəfindən  bazar  riskini 

hesablamaq  üçün  geniĢ  Ģəkildə  istifadə  olunur.  RMD  müəyyənləĢdirilmiĢ  çərçivədə 

verilmiĢ  ehtimalla  portfelin  dəyərinin  maksimal  itkisini  hesablayan  modeldir.  RMD 

müəyyən bir zaman intervalında, məzənnənin dəyiĢəcəyi təqdirdə xarici valyutada olan 

aktivlər və öhdəliklər üzrə itkinin maksimal məbləğini hesablamaq üçün istifadə olunur. 

Riskə  məruz  dəyər  bankların  sahib  olduqları  uzun  və  ya  qısa  valyuta  mövqelərindən 

asılıdır.  

Bəzi  banklar  məruz  qaldıqları  xarici  məzənnə  riskini  hesablamaq  üçün  özlərinə 

məxsus  RMD  modellərini  yaradırlar.  Bu  modellər  banklara  kapital  tələblərini 

formalaĢdırmağa  və  məruz  qaldıqları  riskləri  daha  effektiv  qiymətləndirməyə  imkan 

verir (Moose, 2003). Üstəlik, layihələrin gələcək valyuta axınları xarici məzənnə riskinə 

məruz  qala  bilər  ki,  bu  zaman  onların  yenidən  qiymətləndirilməsi  zərurəti  meydana  

çıxır. 


Riskə  Məruz  Dəyər  qeyri-peĢəkarlar  tərəfindən  də  asanlıqla  baĢa  düĢüləndir.  Bu 

səbəbdən,  RMD  firma  daxili,  eyni  zamanda  firma  və  əlaqəli  Ģəxslər  (nəzarətedici 

orqanlar,  səhmdarlar,  dövlət  və  s.)  arasında  kommunikasiyanı  sadələĢdirir.  Bundan 

baĢqa,  RMD  modeli  sadəcə  bazar  riski  deyil,  həm  də  digər  risklərin  (kredit  riski, 

əməliyyat riski və s.) hesablanmasında istifadə oluna bilir. 

Məzənnə riskindən qorunmaq üçün banklar pul bazarından, fyuçers, forvard, svop, 

opsion,  və  s.  kimi  məzənnə  derivativlərindən  geniĢ  istifadə  edirlər.  Xarici  məzənnə 

riskindən qorunmaq üçün digər bir vasitə isə uzunmüddətli və qısamüddətli dövrdə açıq 

valyuta mövqeyindən asılı olaraq xarici valyutaların alınması və ya satılmasıdır. 



118 

 

 



1.

 

Metodologiya 

1.1.

 

RMD-nin tarixi və başlıca yanaşmalar 

Riskə  Məruz  Dəyər  (Value  at  Risk)  anlayıĢı  1990-cı  illərə  kimi  geniĢ  istifadə 

olunmasa  da,  terminin  yaranma  tarixi  daha  keçmiĢə  təsadüf  edir.  RMD-in  riyazi 

hesablama bazası Markovitzin və baĢqalarının portfel nəzəriyyəsinə əsaslanır. Dünyada 

baĢ verən böhranlar və nəzarətedici orqanların bu böhranlara qarĢı  tədbirlər  planlarını 

hazırlamaları RMD metodunun yaranmasına təkan verən əsas amillərdəndir.  

1980-cı  ildə  ABġ-da  Qiymətli  Kağızlar  və  Birja  Komissiyası  tərəfindən  kapital 

adekvatlığı tələbini potensial itkiyə bağlayan normativ akt qəbul olundu. Bu normativ 

akt maliyyə institutlarının müxtəlif təsnifatlı aktivlərinin 30 gün ərzində 95% etibarlılıq 

intervalı  ilə  nə  qədər  itirəcəklərini  hesablamağı  tələb  edirdi.  Nəzarətedici  orqan 

banklardan  95%  RMD-ni  hesablamağı  və  bu  potensial  itkini  absorbsiya  etməsi  üçün 

yetərli kapital saxlamağı istəyirdi. 

1980-cı  illərin  sonlarına  yaxın,  törəmə  maliyyə  alətlərinin  inkiĢaf  etdiyi  və 

yayıldığı  Ģəraitdə,  JP  Morqan  Ģirkəti  firma  daxilində  Riskə  Məruz  Dəyər  sistemini 

qurdu.  Modeldə  yüzlərlə  risk  amili  var  idi  və  hər  risk  amilinə  nəzərən  deltalar

34

 



hesablanırdı. 1990-cı illərin əvvəlində bir çox maliyyə Ģirkətləri bir-birindən fərqlənən 

primitiv daxili risk modellərindən istifadə edirdilər.  

Lakin,  bu  dövrdə  investisiya  və  kommersiya  banklarında  portfellərin  əhəmiyyətli 

böyüməsi və volatilliyin artması daha mürəkkəb risk monitoru modellərinin qurulmasını 

zərurətə  çevirdi.  1994-ci  ildə  JP  Morqan  Ģirkəti  risk  monitor  aləti  (RiskMetrics)  kimi 

istifadə  etdiyi  müxtəlif  qiymətli  kağızlar  arasındakı  variasiya  və  kovariasiyaları 

ictimaiyyətə  açıqladı.  Bu  məlumat  ilə  hesablanan  riski  isə  RMD  adlandırdı.  JP 

Morqanın  RiskMetriks  xidmətinin  əsas  töhfəsi  variasiya  və  kovariasiyaları  hamı 

tərəfindən  istifadəyə  açıq  edilməsi  idi.  Bu,  istənilən  Ģəxs  və  ya  kompaniyann 

portfellərindəki RMD-ni hesablamağa Ģərait yaratdı. 

 90-cı  illərdən  baĢlayaraq,  Beynəlxalq  HesablaĢmalar  Bankının  (BHB)  banklar 

üçün  kapital  tələbləri  qoymasından  sonra,  RMD  metodu  böyük  önəm  kəsb  etməyə 

baĢladı. BHB bəzi banklara öz daxili metodlarından istifadə etməyi tövsiyə etdi ki, buna 

da  səbəb  bankların  daha  çox  daxili  informasiyaya  malik  olmaları  və  eyni  zamanda 

bankların risk idarəetməsi alətlərinin inkiĢaf etdirilməsi idi. 

                                                           

34

 HecləĢdirmə üçün istifadə olunan əmsal (anderlainq alətin qiyməti ilə törəmə maliyyə alətinin qiyməti 



arasındakı əlaqəni göstərir).

 



119 

 

RMD modelinin sürətli inkiĢafını 3 önəmli hadisə ĢərtləndirmiĢdir: 



1.

 

1993-cü  ildə  Qrup  30

35

-un  törəmə  maliyyə  alətləri  barədə  68  səhifəlik  məruzəsi 



yayımladı.  Sonradan  G-30  kimi  tanınan  bu  məruzə  törəmə  maliyyə  bazarının 

iĢtirakçıları  tərəfindən  geniĢ  istifadə  olunmağa  baĢladı.  1990-cı  illərin  yeni  risk 

idarəetmə  çərçivəsinin  formalaĢmasında  böyük  rol  oynayan  bu  məruzədə  eyni 

zamanda ilk dəfə olaraq “value-at-risk” konsepti

36

 istifadə olunmağa baĢlanmıĢdır. 



2.

 

JP  Morqan  1994-cü  ildə  ictimaiyyətə  ödəniĢsiz  təqdim  etdiyi  RiskMetrics 

xidmətində ilk geniĢ izahlı Riskə Məruz Dəyər yer almıĢdır. 

3.

 

1995-ci  ildə  Bazel  komitəsi  banklara  bazar  riski  üçün  kapital  tələblərini 

yaratmıĢdır. 

RMD-nin  hesablanmasında  2  yanaĢma  mövcuddur:  parametrik  və  qeyri-



parametrik. Parametrik və qeyri-parametik yanaĢmaları əsas fərqləndirən cəhət odur ki, 

parametrik  yanaĢmada  müĢahidələrin  dəyiĢmələri  barədə  paylanmanın  düzgün  təyin 

olunması  önəmlidir.  Qeyri-parametrikdə  isə,  paylanmanın  yanlıĢ  spesifikasiyası  önəm 

daĢımır.  Parametrik  yanaĢma  Variasiya-Kovariasiya  metodunu  özündə  ehtiva  edir. 

Qeyri-parametrik yanaĢmaya isə, öz növbəsində, Tarixi və Monte Karlo simulyasiyaları 

daxildir. Bu metodlardan istifadə etmək üçün bir neçə fərziyyə mövcudur.  

 

1.2.

 

Parametrik metod – Variasiya-Kovariasiya metodu 

Variasiya-Kovariasiya  metodu  parametrik  metod  olmaqla  əsasən  iki  fərziyyənin 

üzərində formalaĢır: 1) risk amilləri normal paylanmıĢdır; 2) portfelin məcmu valyuta 

gəlirliliyi  və  fərdi  alətlərin  valyuta  gəlirliyi  arasında  xətti  əlaqə  mövcuddur.  Biz  riskə 

məruz dəyəri aĢağıdakı düstur ilə hesablaya bilərik: 

 

 



Burada:  

 – portfelin dəyəri 

  və 

 

– portfelin ortası



 

və standart kənarlaĢması 

 – etibarlıq dərəcəsinin (α) standard normal dəyəri. Z~N (0,1) 

 

                                                           



35

 Qrup 30 – 1978-ci ildə Ġqtisadi və maliyyə problemlərinin müzakirəsi və həlli üçün yaradılan aparıcı 

maliyyəçilərdən ibarət beynəlxalq təĢkilat. 

36

 Əvvəllər capital-at-risk, dollars-at-risk və s. kimi iĢlədilən anlayıĢlar value-at-risk adı ilə əvəz olunur və geniĢ 



ictimaiyyət tərəfindən qəbul olunur.

 



120 

 

Bu metodun Azərbaycanın bank sistemində xarici məzənnə riski üçün istifadəsi bir 



qədər  çətindir.  Növbəti  bölmələrdə  dolların  manata  qarĢı  məzənnəsinin  normal 

paylanmamasını  testlər  vasitəsi  ilə  göstərəcəyik.  Məzənnədəki  dəyiĢmələrin

37

  normal 



paylanmadığı  təqdirdə  hesablamada  təhriflər  yaranır.  Paylanmanın  formasının 

xarakteristikaları normal paylanma halından

38

 kənarlaĢdıqca bu təhriflər daha da artır. 



 

1.3.

 

Qeyri-parametrik metod – Tarixi simulyasiya 

Bu  metod  dəyiĢmələr  arasındakı  əlaqə  (korrelyasiya)  və  paylanma  ehtimallarına 

heç  bir  məhdudiyyət  qoymadığı  üçün  digər  metodlar  arasında  ən  sadəsidir.  Tarixi 

simulyasiyalar əsasən tarixi məlumatlara əsaslanır. Çünki bu metod riskə məruz dəyəri 

keçmiĢ  dəyiĢikliklərin  bu  gün  baĢ  verəcəyini  fərz  etməklə  hesablayır.  Ġlkin  olaraq, 

dəyiĢmələr  (bizim  tədqiqatda  məzənnələrin  dəyiĢmələri),  daha  sonra  isə  portfelin  cari 

vəziyyətinə uyğun olaraq gəlirlər və zərərlər hesablanır. Daha sonra sıralanmıĢ gəlir və 

zərər sıraları arasından ən böyük zərər (adətən 5 və ya 1 persentil) seçilir. 

Bu metodun əsas çatıĢmazlığı bütün məlumatlar üzrə eyni çəkinin verilməsidir. Bu 

yanaĢmaya  əsasən keçmiĢ müĢahidələr gələcək proqnozlaĢdırmada yeni  müĢahidələrlə 

müqayisədə  eyni  gücə  sahibdir.  BaĢqa  sözlə  desək,  növbəti  bir  gün  və  ya  10  günün 

volatilliyini  yaxın  dövrdəki  müĢahidələr  (daha  keçmiĢ  müĢahidələrə  nisbətən)  daha 

yaxĢı  izah  edir  (Brooks&Persand, 2000). Lakin  tarixi  simulyasiyalar  yanaĢması  bütün 

məlumatlar üçün eyni əhəmiyyətlilik müəyyənləĢdirir.  

Yəni, özünü gələcək böhrandan qorumağa çalıĢan firma, yalnız keçmiĢ böhrandan 

qoruna  biləcək  (Piroozfar,  2009).  Məlumat  bazasına  eksponsional  (üstlü)  çəkilərin 

verilməsi bu problemi həll edə bilər. Bu metodun digər bir çatıĢmazlığı isə çox zaman 

mümkün olmayan iki Ģərtin - müĢahidələrin müstəqil aparılması və identik paylanmanın 

mövcudluğunun  fərz  edilməsidir.  Belə  ki,  seçmənin  böyüklüyü  ilə  onun  tədqiqatla 

əlaqəlilik dərəcəsi arasında mənfi əlaqə mövcuddur.  

Seçmə nə qədər böyük olarsa özündə daha çox dəyiĢiklikləri əks etdirəcək. Lakin, 

bu zaman seçmədə əlaqəsiz məlumatlar da çoxluq təĢkil edəcək. Bu səbəbdən bir sıra 

ədəbiyyatlarda  tədqiqatçılar  RMD-ni  hesablayarkən  252  ticarət  gününü  (bir  il  üçün) 

götürməyi məqbul hesab edirlər. 



 

 

                                                           

37

 Mətndə məzənnədəki dəyiĢmələr dedikdə faizlə dəyiĢmələr nəzərdə tutulur. 



38 

Assimetriya və kurtosisin müvafiq olaraq 0 və 3 səviyyəsi paylanmanın normal olduğu halında olur.

 



121 

 

1.4.



 

Qeyri-parametrik metod – Monte Karlo simulyasiyası 

Bu metod yuxarıda müzakirə olunan iki metoddan daha mürəkkəb hesab edilir. Bu 

metodun hesablanma mərhələləri variasiya-kovariasiya metodu ilə uyğunluq təĢkil edir. 

Lakin,  variasiya-kovariasiya  matrisini  analitik  hesablanma  metodu

39

  ilə  hesablamaq 



mümkün  deyil.  Əvəzində,  gələcək  risk  amilləri  onların  paylanma  ehtimallarını  nəzərə 

almaqla simulyasiya edilir.  

Əvvəlcə  məzənnə  dəyiĢmələri  (revalvasiya  və  ucuzlaĢma)  hesablanır,  daha  sonra 

bundan  istifadə  edilməklə  orta  və  dispersiya  əldə  olunur.  Daha  sonra  təsviri 

statistikadan  istifadə  etməklə  məzənnədəki  dəyiĢmələrin  ehtimal  paylanması 

simulyasiya  edilir  və  seçmələr  yaradılır.  Simulyasiya  bizə  valyuta  qiymətləri  barədə, 

spesifik  dövr  üçün  məzənnə  mövqelərinin  gələcək  gəliri  və  itkiləri  barədə  məlumat 

verir. Simulyasiya edilmiĢ rəqəmlər sıralandıqdan sonra isə ən zərərli itkilər

40

 seçilir. 



Bu  metodun  analitik  metoddan  bir  neçə  üstünlüyü  var.  Belə  ki,  bu  metoddan 

istifadə edərkən kritik fərziyyələr (risk amilləri və ticarət kitabı

41

 arasındakı xətti asılılıq 



fərziyyəsi,  normallıq  fərziyyəsi  və  s.)  irəli  sürməli  olmuruq.  Monte  Karlo  həmçinin 

tədqiqatçının rəyini simulyasiyaya daxil etməyə imkan verir. Digər tərəfdən bu metodun 

çatıĢmazlığı ondan ibarətdir ki, daha real nəticələrə nail olmaq üçün mümkün qədər çox 

simulyasiya etmək lazim olur ki, bu da texniki prosesi uzadır. 

Monte 

Karlo 


simulyasiyasının 

həqiqi  dəyərinə  yaxınlaĢması 

 

dərəcəsindəndir.  Yəni  ki,  simulyasiyanın  dəqiqliyini  10  dəfə  artırmaq  üçün 



simulyasiyaların sayını 100 dəfə artırmaq lazımdır (Fallon, 1996). 

 

2.



 

Məlumat bazası

 

Məzənnənin  Riskə  Məruz  Dəyərini  (RMD)  hesablamaq  üçün  risk  amili  kimi 

dollarla  manat  arasındakı  rəsmi  məzənnədən  istifadə  olunmuĢdur.  Mərkəzi  Bankın 

normativ tələbinə

42

 əsasən banklar mühasibat balansında xarici valyutada ifadə olunmuĢ 



hesabların  qalıqlarını  AMB-nin  rəsmi  məzənnəsindəki  dəyiĢmələri  nəzərə  almaqla 

korrektə etməlidirlər. Bu səbəbdən bu elmi tədqiqatda məhz rəsmi məzənnədən istifadə 

                                                           

39

 Analitik hesablanma metodu – variasiya-kovariasiya metodu 



40

 Əhəmiyyətlilik dərəcəsi (α) tədqiqatçılar tərəfindən müəyyənləĢdirilir. Bir sıra tədqiqatlarda bu göstərici 5 və 

ya 1 persentil qəbul edilir. 

41

 Ticarət kitabı (trading book) – Ġnvestor (broker və ya bank) tərəfindən saxlanılan maliyyə alətləri portfelidir. 



Ticarət kitabında qeydə alınan maliyyə alətləri ilə əməliyyatlar əsasən qısamüddətli dövr ərzində alıĢ və satıĢ 

qiymətləri arasında spred hesabına gəlir əldə etmək və ya müxtəlif növ risklərdən sığortalanmaq məqsədilə 

aparılır.  

42

 Azərbaycan Respublikasının bank sistemində xarici valyuta əməliyyatları üzrə uçot Qaydaları 




122 

 

olunmuĢdur.  



Göstəricilər (Data) 30 mart 2012-ci il - 29 mart 2013-cü il dövrü əhatə edir (Qrafik 

1). Dövr ərzində 244 ticarət günü olduğu üçün 244 müĢahidəmiz var. Xarici valyutadakı 

portfel üçün 1 aprel 2013-cü il tarixinə olan açıq valyuta mövqeyindən (AVM) istifadə 

olunmuĢdur. Məzənnənə riskinin RMD-la qiymətləndirilməsi ölkədə fəaliyyət göstərən 

və  bank  sektorunun  (ABB

43

  xaric)  aktivlərinin  89%-ni  təĢkil  edən  37  bank  üzrə 



aparılmıĢdır. 

Qrafik 1. Rəsmi məzənnə 

 

Mənbə: AMB 

 

Hesabladığımız RMD-nin məqsədi Azərbaycandakı bankların növbəti 10 gün üçün 



verilmiĢ etibarlılıq intervalında məzənnədəki volatillikdən nəticələnən mümkün itkisini 

hesablamaqdır. Ümumilikdə, bazar risklərinin ölçülməsi zamanı RMD modelində Bazel 

Komitəsinin  1996-ci  il  tarixli  “Bazar  risklərinin  kapital  akkorduna  daxil  edilməsinə 

dəyiĢikliklər”

44

  adlı  protokolunda  saxlanma  dövrünün  10  iĢ  günü  götürülməsi  qeyd 



olunmuĢdur. 

Xarici  valyuta  mövqelərinin  əsas  hissəsinin  dollarda  olması  faktına  əsaslanaraq, 

                                                           

43

 ABB – Azərbaycan Beynəlxalq Bankı



 

44

 Ammendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks 



-0,05%

0,00%


0,05%

0,10%


0,15%

0,20%


0,25%

0,7835


0,7840

0,7845


0,7850

0,7855


0,7860

0,7865


30.03.20

12

13.04.20



12

27

.04



.20

12

10.05.20



12

22.05.20


12

04.06.20


12

14.06.20


12

28.06.20


12

10.07.20


12

20.07.20


12

01.08.20


12

13.08.20


12

27.08.20


12

06.09.20


12

18.09.20


12

28.09.20


12

10.10.20


12

22.10.20


12

05.11.20


12

16.11.20


12

28.11.20


12

10.12.20


12

20.12.20


12

07.01.20


13

17

.01



.20

13

29.01.20



13

08.02.20


13

20.02.20


13

04.03.20


13

15.03.20


13

Rəsmi məzənnə

Dəyişim, günlük (sağ şkala)



123 

 

biz  bankların  ancaq  dollar  mövqeyini  götürürük.  Aktivlərin  valyutalara  görə  təsnifatı 



Qrafik 2-də verilmiĢdir. Belə ki, 2013-cü il mart ayının sonuna tədqiqat iĢində istifadə 

olunan  37  bankın  aktivlərinin  33%-i  xarici  valyutada  olmuĢdur.  Xarici  valyutada  olan 

aktivlərin  valyuta  strukturuna  gəldikdə  isə,  aktivlərin  95,64%-i  ABġ  dollarında,  qalan 

4,36%-i  isə  avro,  türk  lirası,  rubl  və  ingilis  funt  sterlinqindədir.  Bankların  xarici 

valyutada  aktivlərinin  əsas  hissəsini  ABġ  dollarında  olan  aktivlər  təĢkil  etdiyi  üçün 

tədqiqat iĢində də manatın məhz ABġ dollarına qarĢı məzənnəsinin volatilliyi risk amili 

kimi götürülmüĢdür. 

Qrafik 2. Valyutalar üzrə aktivlərin bölgüsü

 

 

Mənbə: AMB 

 

3.

 

Azərbaycan üzrə RMD-nin hesablanması 

RMD-nin  müxtəlif  hesablama  metodlarından  istifadə  edərək  Azərbaycandakı 

kommersiya banklarının məzənnə riskinin qiymətləndirilməsi üçün rəsmi məzənnədəki 

günlük dəyiĢmənin normallığı Shapiro-Wilk və Shapiro-Francia testi ilə yoxlanmıĢdır. 

KeçirilmiĢ hipotez testi aĢağıdakılardır: 

 

H



0

: Normal paylanıb 

H

1

: Qeyri-normal paylanıb 



32%

1%

67%

ABġ $-da aktivlər

Digər valyutalarda aktivlər

Manatla aktivlər




124 

 

Normallıq  üçün  hipotez  testini  yerinə  yetirmək  məqsədilə  Shapiro-Wilk  və 



Shapiro-Francia  statistikaları  EViews7  proqramında  hesablanmıĢdır.  Statistikalar  və 

ehtimallar  (testlərin  nəticələri)  aĢağıda  göstərilmiĢdir  (Cədvəl  2.).  Hər  iki  testin 

nəticəsində 0 ehtimal alındığı üçün H

0

-i (məzənnədəki dəyiĢmələr normal paylanmıĢdır) 



rədd  olunur.  Hətta  99%  etibarlılıq  dərəcəsi  ilə  belə,  dəyiĢmələr  qeyri-normal 

paylanmıĢdır. 



Cədvəl 2. 

Normallıq testi 

MüĢahidələrin sayı: 243 

 

 

 



 

 

 



Test 

     Kritik dəyər 

Ehtimal

45

 

 

 

 



 

 

 



Shapiro-Wilk 

0.750347 

 0.000000 

Shapiro-Francia 

0.745210 

 0.000000 

 

 

 



 

 

 



Mənbə: Eviews paketi 

 

Rəsmi  məzənnənin  dəyiĢimindəki  standard  səhvi  və  ortanı  hesablamaq  üçün  ilk 



öncə  rəsmi  məzənnədə  günlük  sadə  dəyiĢmələr  tapılır.  Daha  sonra  bu  dəyiĢmələrin 

standard  səhvi  və  ədədi  ortası  hesablanır.  Nəzərə  almaq  lazımdır  ki,  hesablanmıĢ  iki 

göstərici  illikdir.  Ġllik  orta  digər  müddətli  ortalara  bərabər  olsa  da  hesablanmıĢ  illik 

standard  səhvi  10  günlük  standard  səhvə  çevirmək  üçün  aĢağıdakı  düsturdan  istifadə 

olunur: 

 

 



Ġllik  standard  səhvin 

-yə  bölünməsi  ilə  günlük  standard  səhv  tapılır.  Digər 

müddətli standard səhvə çevirmək üçün günlük standard səhvi 

-ə (N – müddət) hasil 

etmək lazımdır (Diebold, Hickman, Inoue, & Schuermann, 1997). 

Hər bir kommersiya bankının müxtəlif valyuta mövqeyi (qısa, yaxud uzun) olduğu 

üçün fərqli ssenarilərdə fərqli nəticələr alınacaq. Məsələn, dollarda uzun mövqeyi olan 

                                                           

45

 Kritik dəyərin ehtimalı. 




125 

 

bank  manatın  revalvasiyası  və  məzənnənin  düĢməsi  halında  itkiyə  məruz  qala  bilər. 



Digər tərəfdən, qısa məzənnə mövqeyi olan banklar yerli valyutanın revalvasiyasından 

qazana bilərlər. 

Bankların  məzənnədəki  variasiyalardan  əldə  etdiyi  qazancları  nəzərə  almırıq. 

Çünki,  verilmiĢ  dövr  üçün  banklara  əsas  maraqlı  olan  itki  ehtimalıdır.  Bizim 

nəticələrimiz 2 fərqli ssenaridə olacaq: revalvasiya və devalvasiya. 

Bank  sistemində  ümumilikdə,  RMD  əhəmiyyətli  olmasa  da,  RMD-nin  kapitala 

nisbətini  müqayisə  etdikdə,  sistem  əhəmiyyətli  bankların  daha  müqavimətli  olduğunu 

görərik (onlar üçün bu nisbətin qiyməti daha kiçikdir). 

Cədvəl  3.-də  biz  görə  bilərik  ki,  hər  iki  metodda  (Tarixi  Simulyasilar  və  Monte 

Karlo) RMD nəticələri bankların ümumi kapitalına bölünmüĢdür. 

 

Cədvəl 3. 

Ssenarilər:  

 

Revalvasiya 

Ucuzlaşma 

  

 

(Tarixi 



RMD)/Kapital 

(Monte 


Karlo 

RMD)/Kapital

46

 

(Tarixi 



RMD)/Kapital 

(Monte  Karlo 

RMD)/Kapital 

Sistem 

əhəmiyyətli 

banklar 

Cəmi  


0.0062% 

0.0007% 


0.0106% 

0.0031% 


Bir  bank 

üzrə 


0.0006% 

0.0001% 


0.0011% 

0.0003% 


Digər banklar 

Cəmi  


0.0192% 

0.0023% 


0.0203% 

0.0095% 


Bir  bank 

üzrə 


0.0007% 

0.0001% 


0.0008% 

0.0004% 


Cəmi 

 

0.0254% 



0.0031% 

0.0309% 

0.0125% 

 

Revalvasiya  halında  banklar  99%  etibarlılıq  dərəcəsi  ilə  kapitallarının  ancaq 



0.0254%-i həcmində itkiylə üzləĢə bilərlər. Bu, banklar üçün əhəmiyyətli deyil. 

Qeyd  etməyə  dəyər  ki, Monte  Karlo  metodu  ilə  hesablamaların  nəticəsinə  əsasən 

dollar saxlayan, uzun  valyuta  mövqeyinə malik  olan bankların  növbəti 10  gün  ərzində 

itkiyə  məruz  qala  biləcəkləri  göstərilir.  Buna  səbəb  Monte  Karlo  simulyasiyasının 

nəticələrində ancaq manatın revalvasiyası gözlənilir.  

Tarixi  Simulyasiyalar  RMD-yə  əsasən,  1%  əhəmiyyətlilik  dəcərəsi  ilə  banklar 

                                                           

46

Monte Karlo RMD həm revalvasiya, həm də devalvasiya Ģəraitində sadəcə uzun valyuta mövqeyi olan 



banklarda itki olacağını proqnazlaĢdırır. 


126 

 

xarici  valyuta  mövqelərinin  ən  çox  0.0254%-ni  revalvasiya  halında,  0.0309%-ni  isə 



məzənnənin ucuzlaĢması halında itirə bilərlər. 

Monte  Karlo  RMD-yə  görə  banklar  1%  əhəmiyyətlilik  dərəcəsi  ilə  2013-cü  il 

aprelin ilk 10 günü üçün manatın revalvasiyası ilə dollar vəsaitlərinin dəyərinin ən çox 

0,0031%-ni  itirə  bilərdilər.  Bu,  yalnız  portfellərində  artıq  xarici  valyuta  saxlayan 

banklara tətbiq edilir. 

Sistem  əhəmiyyətli  banklarda  ortalama  götürdükdə,  digər  banklarla  müqayisədə 

verilmiĢ nisbətin qiyməti Tarixi Simulyasiyalardakı ucuzlaĢma ssenarisi istisna olmaqla 

daha kiçikdir. 

 

NƏTİCƏ 

Ümumilikdə, biz kommersiya banklarının dollarla manat arasındakı məzənnədəki 

variasiyadan meydana gələn valyuta riskini nəzərdən keçirdik. 99% etibarlılıq dərəcəsi 

ilə 10 günlük itkinin hesablanması məqsədilə RMD metodundan istifadə olunmuĢdur.  

Eyni  zamanda  Tarixi  Simulyasilar  və  Monte  Karlo  RMD  kimi  qeyri-parametrik 

ölçülər hesablanmıĢdır. Kommersiya banklarının açıq məzənnə mövqelərindən istifadə 

edərək növbəti 10 gün üçün ən pis hallar qiymətləndirilmiĢdir.  

Lakin,  itkilərin  heç  biri  nə  individual  səviyyədə,  nə  də  sistem  üçün  əhəmiyyətli 

deyil. Çünki, rəsmi məzənnədə variasiya böyük deyil və beləliklə, kommersiya bankları 

üçün  10  günlük  itkilər  həcm  etibarilə  əhəmiyyətli  deyil.  Belə  ki,  növbəti  10  iĢ  günü 

üçün  potensial  itki

47

  hipotetik  olaraq  orta  hesabla  bankın  kapitalının  yalnız  0,1%-ni 



təĢkil edə bilər. 

 

 



                                                           

47

 1% əhəmiyyətlilik dərəcəsi ilə



 


127 

 

Ədəbiyyat



 

 

Brooks, C., & Persand, G. (2000). Value at Risk and Market Crashes. Journal of Risk . 



Burnside,  C.,  Euchenbaum,  M.,  &  Rebelo,  S.  (2000).  On  the  Fundamentals  of  Self-

Fulfilling Speculative Attacks. NBER Working Papers . 

Diebold,  F.,  Hickman,  A.,  Inoue,  A.,  &  Schuermann,  T.  (1997).  Converting  1-Day 

Volatility to h-Day Volatility. Wharton Financial Institutions Center. 

Fallon, W. (1996). Calculating Value-at-Risk. The Wharton School. 

Maurice, L. (2005). International Finance. New York. 

Moosa, I. (2003). International Finance: An Analytical Approach.  

Piroozfar, G. (2009). Forecasting Value at Risk with Historical and Filtered Historical 

Simulation Methods. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



128 

 

Əlavə. RMD/Kapital 



  

Revalvasiya 

Ucuzlaşma 

Banklar 

(Tarixi 


RMD)/Kapital 

(Monte Karlo 

RMD)/Kapital 

(Tarixi 


RMD)/Kapital 

(Monte Karlo 

RMD)/Kapital 

0.0003% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0002% 

0.0031% 


0.0004% 

0.0000% 


0.0015% 

0.0000% 


0.0000% 

0.0029% 


0.0000% 

0.0025% 


0.0003% 

0.0000% 


0.0012% 

0.0003% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0002% 

0.0000% 


0.0000% 

0.0007% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0000% 

0.0025% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0000% 

0.0003% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0000% 

0.0027% 


0.0000% 

10 

0.0000% 


0.0000% 

0.0015% 


0.0000% 

11 

0.0000% 


0.0000% 

0.0010% 


0.0000% 

12 

0.0006% 


0.0001% 

0.0000% 


0.0003% 

13 

0.0000% 


0.0000% 

0.0002% 


0.0000% 

14 

0.0019% 


0.0002% 

0.0000% 


0.0009% 

15 

0.0000% 


0.0000% 

0.0007% 


0.0000% 

16 

0.0000% 


0.0000% 

0.0007% 


0.0000% 

17 

0.0000% 


0.0000% 

0.0006% 


0.0000% 

18 

0.0011% 


0.0001% 

0.0000% 


0.0006% 

19 

0.0008% 


0.0001% 

0.0000% 


0.0004% 

20 

0.0000% 


0.0000% 

0.0018% 


0.0000% 

21 

0.0022% 


0.0003% 

0.0000% 


0.0011% 

22 

0.0000% 


0.0000% 

0.0025% 


0.0000% 

23 

0.0000% 


0.0000% 

0.0001% 


0.0000% 

24 

0.0003% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0002% 

25 

0.0042% 


0.0005% 

0.0000% 


0.0021% 

26 

0.0031% 


0.0004% 

0.0000% 


0.0015% 

27 

0.0028% 


0.0003% 

0.0000% 


0.0014% 


129 

 

28 

0.0000% 

0.0000% 


0.0013% 

0.0000% 


29 

0.0000% 


0.0000% 

0.0019% 


0.0000% 

30 

0.0014% 


0.0002% 

0.0000% 


0.0007% 

31 

0.0000% 


0.0000% 

0.0004% 


0.0000% 

32 

0.0003% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0001% 

33 

0.0000% 


0.0000% 

0.0059% 


0.0000% 

34 

0.0003% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0002% 

35 

0.0000% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0000% 

36 

0.0000% 


0.0000% 

0.0030% 


0.0000% 

37 

0.0000% 


0.0000% 

0.0000% 


0.0000% 

Cəmi 

0.0254% 

0.0031% 

0.0309% 

0.0125% 

 

 



 

 

 



 

 

 



 

 

 



 

 

 

 

 

 

 

 



Dostları ilə paylaş:


Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2019
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə