The practice of assessing market risk based on the value at risk approach

1-расм. «Ипотека-банк» АТИБ акцияси даромадлилиги тақсимотининг гистограммаси⁴
4. Танланган интерваллар бўйича даромадлар тақсимоти гистограммаси тузилади. Бунинг учун Excelда қуйидаги амални бажаришимиз керак: «Данные» → «Анализ данных» → «Гистограмма». Очилган ойнада. «Входные интервалы», «Интервалы карманов»ларни тўлдирамиз, шунингдек «Новый рабочий лист», «Интегральный процент» ва «Вывод графика»ларни танлаймиз.

3-жадвал
«Ипотека-банк» акциялари даромадлилиги квантилини ҳисоблаш натижалари⁵

№	Қайтим чегараси	Частота	Интеграл	№	Қайтим чегараси	Частота	Интеграл
1	-16,8%	1	0,40%	51	0,0%	0	30,00%
2	-16,5%	0	0,40%	52	0,3%	89	65,60%
3	-16,2%	0	0,40%	53	0,7%	0	65,60%
4	-15,8%	0	0,40%	54	1,0%	2	66,40%
5	-15,5%	0	0,40%	55	1,3%	33	79,60%
6	-15,2%	0	0,40%	56	1,7%	1	80,00%
7	-14,8%	0	0,40%	57	2,0%	2	80,80%
8	-14,5%	0	0,40%	58	2,4%	14	86,40%
9	-14,1%	0	0,40%	59	2,7%	3	87,60%
10	-13,8%	0	0,40%	60	3,0%	0	87,60%
11	-13,5%	0	0,40%	61	3,4%	6	90,00%
12	-13,1%	0	0,40%	62	3,7%	2	90,80%
13	-12,8%	0	0,40%	63	4,0%	2	91,60%
14	-12,5%	0	0,40%	64	4,4%	3	92,80%
15	-12,1%	0	0,40%	65	4,7%	1	93,20%
16	-11,8%	0	0,40%	66	5,1%	2	94,00%
17	-11,4%	0	0,40%	67	5,4%	2	94,80%
18	-11,1%	0	0,40%	68	5,7%	1	95,20%
19	-10,8%	1	0,80%	69	6,1%	1	95,60%
20	-10,4%	1	1,20%	70	6,4%	3	96,80%
21	-10,1%	0	1,20%	71	6,7%	1	97,20%
22	-9,8%	1	1,60%	72	7,1%	0	97,20%
23	-9,4%	1	2,00%	73	7,4%	0	97,20%
24	-9,1%	0	2,00%	74	7,7%	1	97,60%
25	-8,8%	0	2,00%	75	8,1%	0	97,60%
26	-8,4%	0	2,00%	76	8,4%	0	97,60%
27	-8,1%	0	2,00%	77	8,8%	1	98,00%
28	-7,7%	0	2,00%	78	9,1%	0	98,00%
29	-7,4%	0	2,00%	79	9,4%	0	98,00%
30	-7,1%	1	2,40%	80	9,8%	1	98,40%
31	-6,7%	0	2,40%	81	10,1%	0	98,40%
32	-6,4%	2	3,20%	82	10,4%	0	98,40%
33	-6,1%	0	3,20%	83	10,8%	1	98,80%
34	-5,7%	1	3,60%	84	11,1%	0	98,80%
35	-5,4%	0	3,60%	85	11,4%	0	98,80%
36	-5,1%	1	4,00%	86	11,8%	0	98,80%
37	-4,7%	0	4,00%	87	12,1%	0	98,80%
38	-4,4%	0	4,00%	88	12,5%	0	98,80%
39	-4,0%	8	7,20%	89	12,8%	1	99,20%
40	-3,7%	1	7,60%	90	13,1%	0	99,20%
41	-3,4%	2	8,40%	91	13,5%	1	99,60%
42	-3,0%	6	10,80%	92	13,8%	0	99,60%
43	-2,7%	0	10,80%	93	14,1%	0	99,60%
44	-2,4%	4	12,40%	94	14,5%	0	99,60%
45	-2,0%	13	17,60%	95	14,8%	0	99,60%
46	-1,7%	1	18,00%	96	15,2%	0	99,60%
47	-1,3%	0	18,00%	97	15,5%	0	99,60%
48	-1,0%	28	29,20%	98	15,8%	0	99,60%
49	-0,7%	2	30,00%	99	16,2%	0	99,60%
50	-0,3%	0	30,00%	100	16,8%	0	100,00%

Юқоридаги 3-жадвал маълумотлари асосида ва 4 қадамда келтирилган алгоритм бўйича гистограмма графиги ҳамда маълум интервалга мос келадиган даромад/зарар частотаси шакллантирамиз. Ушбу йиғма график натижасини юқоридаги 1-расмда кўришимиз мумкин.
Демак олинган жадвалнинг биринчи устуни даромадлилик тақсимоти учун берилган квантил, иккинчи устун даромадлиликни бирор бир интервалга тушиши частотаси, учинчи устун йўқотиш вужудга келиш эҳтимоллигини кўрсатади.
Йиғма эҳтимоллик жадвалидан бирор бир интервалга тушишни 1% даражасини аниқлаш лозим ва бу қиймат қуйидаги жадвал маълумотларига кўра 20 интервал гуруҳида 1 частотали ва интегралли 1,2%га мос келадиган квантил (қайтим чегараси) қиймати -10,4367 фоизни ташкил этди.
Шундай қилиб «дастаки» усулда квантил қиймати -10,4367 ташкил этди, делта нормал усулида эса квантил -7,7165 ни ташкил этди. Ушбу маълумотлар асосида кейинги кун ва кейинги беш кун ичида эҳтимолли йўқотишлар юқоридаги жадвалдаги натижаларда келтирилган.
Хулоса ва таклифлар
Хулоса қилиб айтадиган бўлсак, Марковиц портфел назариясидан кейинги даврни VaR усулини бошланиши ва ривожланиши ҳисобланади. 1990-йиллар ярмидан то ҳозирги кунга қадар йирик халқаро банклар ва регуляторлар бошчилигида деярли барча молиявий институтлар риск метрикаси сифатида VaR (Value at Risk)дан фойдаланишади. VaRнинг бундай умумқабул бўлиши кўплаб мунозараларга сабаб бўлди.
Бу рискни баҳолаш йўналишида қуйидаги сабабларга асосан кескин ижобий ўзгаришга олиб келди:
Биринчидан, VaR рискни баҳолаш аҳамиятини рискни бошқариш учун фойдаланиш даражасига олиб чиқди. 1994 йилда JP Morgan компания (ёки институт) миқёсида рискни ҳисоблаш учун рискни баҳолашнинг яхлит тизими, яъни VaR усулини ишлаб чиқди [21]. Ушбу усулдан олдин ҳеч бир рискни ҳисоблаш ёндашуви рискларни баҳолаш ва бошқариш бўйича яхлит тизимни ечим сифатида таклиф қилишмаган.
Иккинчидан, халқаро банклар фаолиятини тартибга солиш ва назорат қилишга оид норма ва қоидаларни ўрнатадиган Базел Қўмитаси 1995 йилда бозор риски бўйича капиталга бўлган талабни VaRга асосан аниқлаш талабини жорий этди. Ушбу омил пировардида VaR ва VaR билан боғлиқ баҳолаш усулларига қизиқишни ортирди ҳамда уни амалиётда кенг тарқалишига сабаб бўлди [22].
Учинчидан, олдинги ҳисоблаш усуллари асосан риск ва даромадлилик ўртасидаги боғлиқликнинг баъзи назарий моделларига асосланиб, активнинг даромадлилигини тушунтириб беришга қаратилган эди, мисол учун САРМ модели. VaR эса кутилаётган даромадлиликдан мас, балки йўқотишлар нуқтаи назаридан рискни ўзини миқдорий баҳолашга эътиборни қаратган.
Адабиётлар рўйхати

1. 
   Егорова Е.В. Оценка стоимости под риском var акций высокотехнологичных компаний России. Диссертация. М.: 2014 г. 85 стр.
   
2. 
   Alexander Carol. Market Risk Analysis. Volume IV: Value-at-Risk Models. John Wiley & Sons Ltd., England. 2008. 494 pages.
   
3. 
   Лукашов А.В. Риск-менеджмент и количественное измерение финансовых рисков в нефинансовых корпорациях. Управление рисками. №5(11). 2005. 43-60 стр.
   
4. 
   Group of Thirty Global Derivatives Study Group (1993). Derivatives: practices and principles. Washington. D. C. [G–30 report].
   
5. 
   J.P. Morgan. RiskMetrics™ Technical Document, 3rd ed. New York. 1995.
   
6. 
   M. Musiela and M. Rutkowski. Martingale Methods In Financial Modelling. Springer. 2005.
   
7. 
   J. Hull. Options, futures and other derivatives. Prentice Hall. 2000.
   
8. 
   Jorion Ph. Value at Risk: The new benchmark for managing financial risk. 3^rd ed. NY McGraw-Hill books. 2007. P. 594.
   
9. 
   Cont R., Tankov P. Financial Modelling with Jump Processes. CRC, 2004.
   
10. 
    Morgan J.P., RiskMetrics Technical Document, 4th ed. New York. 1996.
    
11. 
    Bollerslev T. A conditionally heteroskedastic time series model for speculative prices and rates of return. Economics and Statistics. 1987. 542–547.
    
12. 
    Black F. Studies in stock price volatility changes. Proceedings of the 1976 Business Meeting of the Business and Economics. 1976. pp. 177–181.
    
13. 
    Hansen B. Autoregressive conditional density estimation. International Economic Review. 1994. Рр. 705–730.
    
14. 
    Pilar Abad, Sonia Benito, Carmen López. A comprehensive review of Value at Risk methodologies. The Spanish Review of Financial Economics. Рр. 15–32.
    
15. 
    Harvey C., Siddique A., Autoregressive conditional skewness. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1999. Рр. 465–487.
    
16. 
    Abad P., Benito S., A detailed comparison of value at risk in international stock exchanges. Mathematics and Computers in Simulation. 2013.
    
17. 
    Glasserman P. Monte Carlo Methods in Financial Engineering. Springer. 2004.
    
18. 
    Pagan A., Schwert G., Alternative models for conditional stock volatility. Journal of Econometrics. 1990. Рр. 67–90.
    
19. 
    Crouhu M., Galai D., Mark R. Risk management. – N.Y.: McGraw Hill. 2001
    
20. 
    Лобанов А.А., Чугунов А.В. Энциклопедия финансового риск-менеджмента, 4-е издание. М.: Альпина Бизнес Букс. 2009
    
21. 
    K. Dowd. An Introduction to Market Risk Measurement. J. Wiley Hoboken, NJ. 2002.
    
22. 
    J. Danielsson, H.S. Shin, and J.P. Zigrand. The impact of risk regulation on price dynamics. Journal of Banking and Finance. 2004.
    

1^ Мирзаева Фотима Миррахимджоновна, Mirzayeva Fotima Mirrakhimzhonovna

2^ Зокиржонов Мухаммадсодик Равшанбек угли, Zokirzhonov Mukhammadsodik Ravshanbek ugli

3^ Муаллиф томонидан тузилди.

4^ Муаллиф томонидан тузилди.

5^ Муаллиф томонидан тузилди.