Мы не можем закончить дискуссию о цене риска без призыва к рейтинговым агентствам улучшить их систему категоризации бумаг. Они проделали гигантскую работу по сортировке всех видов кредитов по вероятности, того, что заемщик не выполнит свои обязательства, т.е. вероятности дефолта. Однако, эта “оценка частоты” – только одно направление в оценке риска, а значит и в оценке риска. Величина риска столь же важна как и частота. Почему же не измерять риск по двум направлениям – двухпараметрической системой?

Чтобы проиллюстрировать как она могла бы работать, рассмотрим Таблицу 10. Она показывает матричную классификацию рисков и текущую оценку “цены” риска для каждого класса. Вертикальная классификация – условное деление по рейтингам, используя в нашем случае классификацию S&P. Горизонтальная стратификация просто разделение на классы по величине CEL, пронумерованные от I до V с интервалом 20%.

Таким образом риск II/AA будет иметь CEL между 20% и 40%, а вероятность дефолта около 0,0004 в год. (Эти параметры сравнимы с параметрами погодных ILS) Этот риск должен быть оценен примерно LIBOR + 70 б.п. Ценная бумага IV/B будет предполагать CEL от 60% до 80% и PFL около 2%. Если ее цена соответствует тому, что наблюдается на рынке ILS, то она лежит около LIBOR + 865. Интересно, что акционерный капитал, который можно рассматривать, как имеющий рейтинг CCC и почти полностью теряющийся при дефолте, должен иметь спрэд около 25%. А это весьма схоже с тем, что ожидает инвестор, покупая акции.

Мы не желаем проводить здесь дальнейшее исследование двухпараметрических рейтингов. Достаточно сказать, что мы верим, что подобная система будет полезна для инвесторов и будет приветствоваться самими рейтинговыми агентствами, как новый продукт для них самих.

В этой статье сделаны три вещи: Во-первых, представлен обзор секьюритизации страховых рисков за период между мартом 1999 года и мартом 2000.

Во-вторых, построена функция цен сделок, которая хорошо объясняет цены ILS при размещении в терминах частоты и величины убытков. Подобранная функция есть “функция полезности” или “выявленных рисковых предпочтений” и удовлетворяет основным требованиям к подобным функциям. Мы проиллюстрировали полезность этой функции при выявлении относительно дешевых и относительно дорогих ILS, а также при выявлении агрессивной или неактивной политики скупки бумаг.

Наконец, в-третьих, мы постарались исследовать возможность применения этого способа оценки риска к корпоративным облигациям. И корпоративный кредитный риск, и страховой риск являются локально нехеджируемыми, и как можно ожидать требует одинаковой премии за риск. Совместная оценка этих рисков приведет к превосходным результатам как для менеджеров, управляющих страховым риском, так и для менеджеров, управляющих инвестиционными портфелями.

Вне пределов основной линии анализа, мы считаем, что допущение наличия универсально способа ценообразования (функции полезности) может привести к получению важных результатов в других областях. Рассмотрим VAR (Value at Risk) как инструмент управления риском. VAR устанавливает уровень PFL, в качестве механизма принятия риска. Однако, в 1998 году обвал на кредитном рынке сопровождался крушением Long Term Capital Management и вынудил многих стремиться контролировать величину условных потерь после достижения точки включения VAR. В литературе это называется контролем “условных потерь в хвосте”, но важно то, что это то же самое, что и контроль величины убытка при реализации риска, если VAR устанавливает частоту убытков.

Другой случай, где возникает вопрос частоты и величины – работа хеджинговых фондов. Один аналитик, Leah Modigliani (16) из Morgan Stanley настаивает на том, что результаты работы должны иметь поправку в том числе на частоту убытков и их величину. Похоже она задается вопросом будут ли апостериорные результаты работы хеджингового фонда соответствовать рыночным предпочтениям относительно этими двумя мерами риска. Наши априорные исследования могут помочь при анализе этого вопроса.

Вне зависимости от финансового контекста использование выявленных предпочтений между частотой и величиной риска открывает новые перспективы, но одновременно ставит новые вопросы. Например, могут ли выявленные для отдельных инструментов предпочтения применяться при анализе инвестиционного портфеля в целом? Могут ли они быть использованы перестраховщиком при осуществлении того направления (перестрахования или инвестирование) на которое нужно обратить максимум внимания? Может ли изменение спрэдов на финансовом рынке быть приписано пересмотру вероятности реализации риска или смене рисковых предпочтений? Как различать эти два случая?

Суммируя все вышесказанное, размышления о облигациях привязанных к страховым событиям привело нас к размышлению о кредитном риске. Полученные результаты как нам кажется будут иметь важное значение при дальнейших исследованиях.