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
1
0.0003%
0.0000%
0.0000%
0.0002%
2
0.0031%
0.0004%
0.0000%
0.0015%
3
0.0000%
0.0000%
0.0029%
0.0000%
4
0.0025%
0.0003%
0.0000%
0.0012%
5
0.0003%
0.0000%
0.0000%
0.0002%
6
0.0000%
0.0000%
0.0007%
0.0000%
7
0.0000%
0.0000%
0.0025%
0.0000%
8
0.0000%
0.0000%
0.0003%
0.0000%
9
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: |