9
Зміст
Начало формы
Національний банк України з 17.12.2009 по 29.04.2010 встановлює такі офіційні курси гривні до іноземної валюти євро
Дата
Кількість одиниць
Офіційний курс
17.12.2009
100
1160
18.12.2009
1143
21.12.2009
22.12.2009
1145
23.12.2009
1138
24.12.2009
25.12.2009
1147
28.12.2009
29.12.2009
30.12.2009
1150
31.12.2009
06.01.2010
1153
11.01.2010
1146
12.01.2010
1161
13.01.2010
1158
14.01.2010
1166
15.01.2010
1159
18.01.2010
19.01.2010
20.01.2010
21.01.2010
1131
22.01.2010
1127
25.01.2010
1132
26.01.2010
1133
27.01.2010
28.01.2010
1126
29.01.2010
1120
01.02.2010
1117
02.02.2010
1113
03.02.2010
1115
04.02.2010
1119
05.02.2010
1108
08.02.2010
1095
09.02.2010
10.02.2010
1102
11.02.2010
1101
12.02.2010
1099
15.02.2010
1086
16.02.2010
1089
17.02.2010
1092
18.02.2010
1098
19.02.2010
1085
22.02.2010
1081
23.02.2010
24.02.2010
25.02.2010
1082
26.02.2010
1078
01.03.2010
1084
02.03.2010
03.03.2010
04.03.2010
05.03.2010
1091
09.03.2010
10.03.2010
11.03.2010
12.03.2010
1090
13.03.2010
15.03.2010
16.03.2010
1093
17.03.2010
18.03.2010
1097
19.03.2010
22.03.2010
23.03.2010
1072
24.03.2010
1075
25.03.2010
1058
26.03.2010
1059
29.03.2010
30.03.2010
1068
31.03.2010
01.04.2010
02.04.2010
1067
06.04.2010
07.04.2010
1061
08.04.2010
1057
09.04.2010
1053
12.04.2010
13.04.2010
1077
14.04.2010
15.04.2010
1079
16.04.2010
1073
19.04.2010
20.04.2010
1065
21.04.2010
1069
22.04.2010
1060
23.04.2010
26.04.2010
1055
27.04.2010
1056
28.04.2010
29.04.2010
1050
На аркуші MS Excel з розробленою моделлю введемо до комірки F3 формулу
у вигляді =ABS((E3-$E$2)*A3/(A3-1)+ 2,33*КВАДРОТКЛ (E2:E3)*КОРЕНЬ(A3)) за принципом ковзного середнього. Простягнемо її до комірки F91 - 90-й день спостередження.
Спрогнозуємо курс ЄВРО на 25 днів - по 24.05.2010 за допомогою функції РОСТ (=РОСТ(E2:E91;A2:A91;A92;). Знову простягнемо формулу VAR тепер до комірки F116 - 115-й день спостереження.
Можна перевірити правильність розрахунку. У першому наближенні VAR, якщо довірчий інтервал заданий на рівні 95% - 99%, може дорівнювати 1,65 - 1,9 стандартного відхилення портфеля.
Таким чином, розрахунок здійснений вірно.
Взагалі, VAR. (Value-at-Risk) або «вартість у зоні ризику» як методика була розроблена однією з найбільших інвестиційних компаній США - JP Morgan у рамках їх внутрішньо-корпоративної системи Riskmetrics™. Дані, отримані із застосуванням даної системи, дотепер є еталоном для оцінок VAR, а сама методологія опублікована на спеціалізованому сайті www.riskmetrics.com, де зібраний значний обсяг інформації про саму методику, практику її застосування, принади і недоліки.
Спочатку дана методика призначалася для оцінки ризиків роботи з похідними фінансовими інструментами, але надалі вона була адаптована для оцінки великого числа фінансових і ринкових ризиків.
Показник VAR визначається як спрогнозований найгірший можливий збиток для заданого довірчого інтервалу (наприклад, 95%) протягом певного періоду часу (наприклад, 1 день або 1 місяць).
Методології обчислення VAR присвячено багато досліджень. В основному дана методологія використовується при роботі з фінансовими активами, особливо в банківському секторі. Дана методологія також використовується не тільки трейдерами і портфельними менеджерами, але й регулювальними органами. Так у США регулювальні органи вимагають від банків резервувати трикратний 10-денний 99% VAR під ринкові ризики.
В цілях управління ризиками промислової компанії методологія VAR, a також її модифікація Cash Flow-at-Risk (C-FAR), може використовуватися для аналізу ряду фінансових і ринкових ризиків, таких як процентний ризик, валютний ризик, ризики, пов'язані зі зміною біржових цін на сировину або продукцію тощо. На відміну від фінансових інститутів, які також використовують методологію VAR для оцінки сукупного ризику компанії, на нашу думку, для промислових компаній даний показник не може бути застосований для оцінки сукупного ризику компанії внаслідок більшої варіації активів і ризиків, у порівнянні з фінансовими інститутами.
Висновки
Оцінка валютного ризику за методом VAR-аналізу показує що за період 90 днів ризик зростає у середньому зі 29% (0,2924) - другий день оцінки до 110% (1,1) - 90-й день оцінки із-за постійних скачків курсу і зростання днів спостереження. У прогнозному 25-денному періоді ризик зростає повільніше зі 113% (1,1328) - 91-й (прогнозний) день оцінки до 135% (1,3512) - 115-й день оцінки, із-за того що прогнозні значення курсу вже згладжені рівномірно спадаючим трендом РОСТ.
Список використаної літератури
1. Риск-менеджмент на предприятии. Теория и практика./ Е. Н. Станиславчик // М.: Ось-89 - 2002
2. Cormac Butler. Mastering Value at Risk : A Step-by-Step Guide to Understanding and Applying VaR // Financial Times Prentice Hall, 1999
3. Струченкова Т. О достоверности оценок риска по методике VAR. Управление риском. -2000. -№3. - С. 11-15
4. Лобанов А.А., Кайнова Е.И. Сравнительный анализ методов расчета VaR-лимитов с учетом модельного риска на примере российского рынка акций. Управление финансовыми рисками. -2005. -№1. - С. 77-99
5. Овчинников І.О. Технологія оцінки ризиків в процесі управління ризиками на прикладі методу VAR. Стаття УДК 65.011.3 : 656.7 : 061.5 (045)