Сравнение моделей риска рыночной ликвидности
К сожалению, каждый из рассмотренных подходов не отличается отражением всех четырех атрибутов ликвидности, рассмотренных в главе 1. Тем не менее, с данной точки зрения наиболее полным и, как следствие, самым эффективным является расчет дисконта за ликвидность, изложенный в работах Р.
Джерроу и А. Субраманиана [87, 88]. Однако применение такого способа учета риска рыночной ликвидности на практике остается до сегодняшнего дня фактически неразрешимой задачей, что вызвано особой требовательностью модели к исходным данным. Если анализировать подходы, основанные на учете трансакционных издержек и рациональной стратегии ликвидации, то они, также обладая концептуальной привлекательностью, не рассмат-1 04
ривают совместно бид-аск спрэд и эндогенную стратегию ликвидации. Подходы, основанные на учете экзогенного бид-аск спрэда, не охватывают эндогенную ликвидность. Метод учета риска ликвидности через анализ ценовой эластичности, предложенный Дж. Берковицем [34], также анализирует только эндогенную ликвидность, пренебрегая другими измерениями ликвидности.
Огромным преимуществом модели Бангия - Диеболда - Шуер- манна - Страугхайера [31] является ее относительная простота для применения как на уровне актива, так и на портфельном уровне при условии доступности надежных данных по котировкам цен покупки и продажи. В отличие от модели Альмгрена - Крисса [20], в модели Джерроу - Субраманиана [88] время ликвидации не является эндогенной (оптимизируемой) переменной. Таким образом, модель не рассчитывает ни оптимальное время для ликвидации, ни оптимальную последовательность торгов. Формат получаемых в конечном результате формул напоминает подход Бангия - Диеболда - Шуерманна - Страугхайера [31], основанный на расчете квантиля рыночного спрэда. В модели Джерроу - Субраманиана [88] издержки ликвидации требуют оценки функции постоянного эффекта влияния на цену (дисконта за количество) и лага исполнения, в то время как в модели Бангия - Диеболда - Шуерманна - Страугхайера [31] допускается, что котируемые спрэды включают такую информацию и, следовательно, размер позиции не важен.
Применение модели Джерроу - Субраманиана [88] сталкивается с потрясающими задачами. Прежде всего, необходимо моделирование распределений лага исполнения и дисконта за количество. Так как, в силу различных причин, требуемые моделью данные пока еще не накоплены, придется найти способ использовать данные, по которым имеется статистика, для отражения параметров модели.
1 05
Тем не менее, в предположениях и непосредственном анализе авторы предлагают альтернативный, более практический, подход, который исходит напрямую из оценки волатильности цены ликвидации, устраняя трехфакторный процесс. Таким образом, элегантная по построению, как может справедливо показаться, данная модель не предлагает жизнеспособного подхода к управлению риском ликвидности.
Что касается релевантности модели Альмгрена - Крисса [20], можно отметить, что методика определения рациональных стратегий исполнения имеет больший практический интерес, нежели выводы модели о риске ликвидности и его управлении.
Если Д. Бертсимас и Э. Ло минимизируют только ожидаемые издержки влияния на цену при торговле, то Р. Альмгрен и Н. Крисс формулируют оптимизационную задачу для нахождения компромиссного выбора (trade-off)между ожидаемыми издержками влияния на цену при относительно быстрой ликвидации портфеля и риском, связанным с неблагоприятным движением цены при более медленной ликвидации портфеля.
Таким образом, риск ликвидности является до сих пор малоизученной проблемой, если судить об этом по рассмотренной литературе. В принципе, можно допустить, что определенные финансовые институты располагают методикой учета ликвидности в оценке потенциальных потерь портфеля, но не обнародовали ее вплоть до настоящего времени, чтобы, таким образом, иметь конкурентное преимущество[59].
На практике требования по наличию данных для расчета LVaR, охватывающего все виды издержек при ликвидации позиции (особенно значительного объема), впечатляют. Так, исследования ликвидно
сти, учитывающие глубину рынка, требуют обработки колоссальных объемов исторических данных.
Для анализа необходимы временные срезы рынка с максимально возможной глубиной (например, на РТС в интерактивном режиме можно наблюдать всего пять лучших выставленных заявок на покупку и пять лучших выставленных заявок на продажу). Такая информация, несомненно, представляет огромную ценность для учета ликвидности в различных практических процедурах управления финансовыми рисками. Однако для ее сбора нужно вести фактически непрерывный мониторинг рынка, что является само по себе трудновыполнимой задачей, решение которой под силу только или организаторам торгов, или основным участникам.К сожалению, такая информация стала накапливаться только в последние несколько лет, что вызвано потребностями в колоссальной вычислительной мощи и в надлежащих устройствах хранения данных. Однако, эти необходимые для анализа ликвидности данные, как правило, отсутствуют в публичных отчетах о состоянии рынка. На данный момент доступны лишь данные маркет-мейкеров о заключаемых сделках по выставляемым ими котировкам. Очевидно, что значительная часть сделок осуществляется без участия маркет-мейкера по ценам внутри рыночного спрэда между заинтересованными сторонами.
Более того, на практике оказывается, что большие объемы реализуются путем совершения договорных сделок с непосредственными переговорами между сторонами, что означает, как правило, конфиденциальность. Информация о таких сделках весьма ограничена. К примеру, практически никогда не известен период времени, в течение которого прилагались усилия по реализации (или приобретению) актива, следовательно, оценивать ликвидность как возможность быстро и без потери в цене совершить сделку практически невозможно. Следовательно, методами, описанными в главе 2, можно анализировать
1 07
ликвидность только организованного биржевого рынка. Однако даже такая постановка задачи сталкивается с огромными трудностями при практическом исполнении.
Таким образом, риск рыночной ликвидности до сих пор не моделируется так тщательно, как рыночный, кредитный или операционный риск.
Для более полного отражения ликвидности необходимы исследования, учитывающие глубину рынка (чтобы можно было дать количественную оценку влияния на цену). Для моделирования глубины рынка требуется обработка колоссальных объемов исторических данных. Для ее сбора придется вести фактически непрерывный мониторинг рынка, что является само по себе трудновыполнимой задачей, решение которой под силу только на организованном рынке при условии доступа к торговым терминалам. Вполне возможно, что анализ риска рыночной ликвидности редко производится финансовыми институтами по причине отсутствия необходимых для анализа данных.
Тем не менее, ряд вопросов определения параметров глубины рынка с целью последующего перехода к выводу функции влияния на цену может быть разрешен с помощью микроструктурных моделей рынка. Однако прежде требуется эмпирическая проверка таких моделей для конкретного рынка с его специфическими правилами торговли. Вследствие отсутствия аппроксимации функции, выражающей влияние на цену, модели определения рациональной стратегии ликвидации актива, рассмотренные в работе, испытывают трудности в построении надежного показателя потенциальных потерь портфеля с учетом ликвидности рынка.
На мой взгляд, единственно верный на данном этапе выход в сложившейся ситуации заключается в использовании субъективных оценок на основе различных стратегий ликвидации.
1 по
Однако таких стратегий может быть невероятное количество, если не наложить ограничения на какие-либо из следующих параметров: время ликвидации портфеля, характер и функция влияния на цену, волатильность рыночного спрэда, лаги в исполнении, характер ликвидации и т.д. В принципе, все многообразие таких стратегий заключено между двумя крайними случаями: мгновенной ликвидацией и постепенной ликвидацией одинаковыми порциями. Как было продемонстрировано в работе, сравнивать стратегии лучше всего на основе VaR с учетом ликвидности рынка (LVaR),требующего оценку функции, выражающей влияние на цену (пусть и экзогенную).
Такие нововведения неизбежно приведут к тому, что под стоимостью портфеля будут понимать его ликвидационную стоимость, учитывающую как можно больше из изложенных в работе аспектов ликвидности: «сжатость», глубину, релаксацию и немедленность рынка. Данная стоимость может впоследствии заменить рыночную стоимость в различных методах управления рисками портфеля, так как лучше отражает потенциальные потери при немедленном закрытии позиции.
На мой взгляд, на основе показателя LVaR можно создать упорядоченную систему взглядов, позволяющую оценивать различные стратегии ликвидации позиции (как предлагали Р. Альмгрен и Н. Крисс [20] для упрощения выбора рациональной стратегии). С другой стороны, данную систему можно использовать для нахождения оптимального значения ликвидационной стоимости, которое будет служить заменой рыночной стоимости (как предлагали Р. Джерроу и А. Субраманиан [88] в процедурах приведения к рыночной стоимости (marking-to-market).Последнее предложение имеет основание, так как рыночная стоимость, будучи, несомненно, лучше балансовой стоимости в плане выявления возможных при немедленной ликвидации
1 09
убытков, также не может быть получена трейдером при закрытии позиции. Другими словами, LVaR лучше использовать для сравнения стратегий и поиска наилучшей из них. Выбор на основании такого критерия намного проще в математическом отношении, чем поиск рациональной стратегии исполнения, зависящей от различных факторов (времени исполнения, объема заявки, вида функции влияния на цену и т.д.). Однако в этом случае также невозможно обойтись без исторических данных о глубине рынка.
1 1 0