- Услуги
- Цена и срок
- О компании
- Контакты
- Способы оплаты
- Гарантии
- Отзывы
- Вакансии
- Блог
- Справочник
- Заказать консультацию
Важность стресс-тестирования как метода сценарного прогнозирования, позволяющего дополнять анализ риска с помощью статистических моделей, трудно переоценить.
Стресс-тестирование дает возможность моделировать и анализировать последствия сложных событий, характеризующихся аномальными изменениями состояния финансовых рынков. Результаты проверки на устойчивость необходимы в первую очередь для своевременного выявления и устранения «узких мест» в системе управления рисками в компании. Наконец, стресс-тестирование позволяет снизить модельный риск посредством сценарного анализа событий, остающихся за рамками статистических моделей оценки риска.
Как слабоформализованный, эвристический метод стресс-тестирование имеет целый ряд серьезных недостатков, наиболее очевидным из которых является субъективность выбора сценариев и оценки правдоподобности их реализации. Прогнозная ценность проверки на устойчивость к наблюдавшимся в прошлом кризисам, как правило, оказывается незначительной из-за слабой «воспроизводимости» прошлых кризисных ситуаций в будущем.
Кроме того, стресс-тестирование существенно уступает статистическим моделям в том, что оно не позволяет прогнозировать корреляционные зависимости в динамике цен при построении кризисных сценариев. Последний недостаток является наиболее существенным, поскольку резкие изменения ценовых корреляций в моменты рыночных кризисов несут наибольшую угрозу для компании, строящей стратегии хеджирования и управления рисками на основе «нормального» состояния рынка.
Наконец, разработка набора правдоподобных сценариев для стресс-тестирования больших диверсифицированных портфелей, учитывающих взаимосвязь различных рисков и рынков, может оказаться очень трудоемкой и потребовать больших затрат времени и ресурсов. Это обстоятельство накладывает существенные ограничения на количество содержательных гипотетических сценариев, используемых в практике стресс-тестирования, которое, как правило, не превышает 5-20 правдоподобных ситуаций.