Валютний ризик, його види; прогнозування валютного курсу

Дана проблема має економічний і юридичний аспекти.

Економічний (чи фінансовий) аспект полягає в тім, що при правильній оцінці ризику (відповідно при виборі правильного рішення про укладання чи відмові від угоди) банк або дістає прибуток, або уникає збитків. Навпроти, при неправильній оцінці ризику (при невірному укладанні чи відмові від угоди) банк або зазнає збитків, або прогаює прибуток. Тому проблема оцінки ризику безпосередньо зв'язана з однією з головних задач банку - визначення найкращої (оптимальної) стратегії укладання угод, що забезпечує максимальне зростання прибутку за рахунок правильного вибору з усіх потенційно можливих операцій.

Юридичний аспект проблеми зв'язаний із правомірністю (чи допустимістю) ризику. Чи повинен банківський службовець, що прийняв кінцеве рішення про укладання угоди, згодом не виконаної клієнтом і тому приніс значні збитки банку і його акціонерам (засновникам), нести відповідальність за прийняте їм рішення? Очевидно, повинен, якщо його рішення лежало в області неправомірного ризику, граничило з авантюризмом і недбалістю.

Економічний ризик для підприємницької фірми полягає в тому, що вартість її активів і пасивів може мінятися у більшу чи меншу сторону (у національній валюті) через майбутні зміни валютного курсу. Це також відноситься до інвесторів, закордонні інвестиції яких — акції чи боргові зобов'язання — приносять доход в іноземній валюті.

Застосування апарата статистичних рішень у банківській справі стає можливим завдяки тому, що вводиться кількісна міра надійності банківських угод. У якості такої пропонується використовувати імовірності виконання різних умов угоди. Методи математичної статистики дозволяють визначити чисельні значення зазначених імовірностей, вони передбачають класифікацію угод і клієнтів банку і реєстрацію результатів угод у спеціальній базі даних банківських угод.

Ці методи припускають як використання експертного опитування, так і статистичну обробку результатів угод, що відбулися. Причому в банківській справі можливо оптимальне спільне використання інформації з цих двох основних її джерел, що виражається в перевазі експертних оцінок при визначенні рівня надійності великих, досить рідких по своїх характеристиках банківських операцій, і, навпаки, у превалюванні статистичних оцінок зазначених імовірностей при аналізі часто здійснюваних, типових по своїх характеристиках банківських операцій.

Деякі вчені розробили моделі (засновані на аналізі коефіцієнтів), що дозволяють визначити, чи знаходиться компанія в “ризикованому” положенні (тобто чи існує небезпека розорення чи поглинання її іншою компанією і чи є нагальна потреба перебудови чи поліпшення її роботи). Деякі дослідники розробляли моделі прогнозування банкрутства на основі мінімальної кількості коефіцієнтів, об'єднаних у визначену систему (Z-модель).

Ця концепція розроблена американським професором Едвардом Альтманом і (незалежно) професором Ричардом Таффлером, дослідником з Великобританії. Z-моделі розроблені на основі статистичного аналізу великої кількості фінансових коефіцієнтів як “благополучних”, так і збанкрутілих компаній. Статистичний аналіз використовувався для:

- визначення мінімального числа коефіцієнтів, за допомогою яких можна відрізнити стабільну компанію від потенційного банкрута;

- розрахунку ступеня впливу кожного коефіцієнта на побудову моделі і прогнозування банкрутства.

Z-модель виглядає в такий спосіб:

Z=C1R1+C2R2+C3R3+...+CnRn

R1,R2,R3,...,Rn - відібрані ключові коефіцієнти, число яких досягає n;

C1,C2,C3,...,Cn - показники, що характеризують значимість R1,R2,...,Rn.

Високе значення Z говорить про стабільний стан, низьке - про потенційне банкрутство.У 1968р. професор Альтман проаналізував 22 бухгалтерські і не бухгалтерські “перемінні” і вибрав п'ять ключових коефіцієнтів для визначення стабільного чи критичного стану фірм. Ці п'ять показників були потім використані для визначення значення Z. Компанії, у яких величина Z перевищувала визначений рівень, могли бути віднесені до категорії фінансово благополучних, а компанії, у яких значення Z не досягало цього рівня, могли бути визначені як потенційні банкрути. Альтман виділив також “сіру зону” між “процвітанням” і “банкрутством”. Для компаній, що знаходяться в цій зоні, не можна впевнено прогнозувати той чи інший розвиток подій.