Валютно-обменные операции банка с участием юридических лиц и повышение их эффективности (на примере ОАО «БПС-Сбербанк»)

На рисунке 14 отражены объемы проданных евро за 1 кв. 2011 г. и 1 кв. 2012 г.

Рисунок 14 –  Обороты по продаже евро

 

Рисунок 14 показывает, что продажа евро в 1 кв. 2012 г. значительно превышает продажу аналогичного периода прошлого года. Так в начале квартала 2011 г. и 2012 г. ситуация на валютном рынке Евро оставалась стабильной. Однако в марте 2012 г. продажа евро значительно превышала аналогичный период прошлого года, что отразилось в целом на разнице в объеме проданной валюты. Так в 1 кв. 2012г. продано на 6900 тыс. евро больше аналогичного периода прошлого года и в относительном выражении превышение составило 3 раза.

Рисунок 15 показывает, что продажа российский рублей в 1 кв. 2012г. значительно превышает продажу за аналогичный период прошлого года. Такая ситуация складывалась на протяжении всего анализируемого периода. Превышение объемов проданной валюты в 1 кв. 2012г. составило в абсолютном выражении 26670 тыс. российских рублей (или 16 раз).

В целом  можно сделать вывод, что обороты  по покупке и продаже иностранной  валюты с участием юридических лиц возросли в 1 квартале 2012 г. при сравнении с аналогичным периодом прошлого года.

 

Рисунок 15 – Обороты по продаже российских рублей

 

Прибыль от проведения валютно-обменных операций за 1 квартал 2011 г. отражена на рисунке 16.

Рисунок 16 – Прибыль по валютно-обменным операциям за 1 кв. 2011 г.

 

Как показывает рисунок 16, прибыль от проведения валютно-обменных операций региональной дирекции №300 ОАО «БПС-Сбеобанк» за 1 квартал 2011 г. имеет тенденцию к росту. Так за январь получено 950 млн. рублей, февраль – 1000 млн. рублей, март – 2000 млн. рублей. Рост прибыли по сравнению с началом квартала составил 221%. На рисунке 17 отражена прибыль за 1 квартал 2012г.

Рисунок 17 – Прибыль по валютно-обменным операциям за 1 квартал 2012 г.

 

Как показывает рисунок 17, прибыль от проведения валютно-обменных операций в 1 квартале 2012 года снижается в феврале и растет в марте. Так за январь получено 3100 млн. рублей, февраль – 2400 млн. рублей, март – 5500 млн. рублей. Рост прибыли по сравнению с началом квартала составил 177%.

Для сравнения  прибыли в динамике по годам приведен рисунок 18, на котором отражена прибыль, полученная от проведения валютно-обменных операций в 1 квартале 2010, 2011 и 2012 гг.

 

Рисунок 18 – Сравнение прибыли по валютно-обменным операциям, полученной в первом квартале 2010, 2011 и 2012 года

Наилучшую динамику прибыль имеет в 1 квартале 2011 и 2012 года, так как она имеет тенденцию к увеличению. Общая сумма прибыли в 1 квартале 2012 года по сравнению с 2010 и 2011 годом значительно увеличилась. За 1 квартал 2010 года прибыль по валютно-обменным операциям составила 5950 млн. рублей, за 1 квартал 2011 года – 4150 млн. рублей, в 1 квартале 2012 года – 11000 млн. рублей. Прибыль по валютно-обменным операциям в 1 квартале 2012 г. по сравнению с аналогичным периодом 2010 года увеличилась на 84%, по сравнению с 2011 годом на 165%.

Рост  прибыли объясняется увеличением  оборотов по покупке-продаже иностранной  валюты и улучшением сложившейся  экономической ситуации в стране, когда субъекты хозяйствования доверяют отечественным банкам и заинтересованы в проведении валютных операций.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 Пути повышения эффективности  проведения валютно-обменных операций  с участием юридических лиц

 

 

3.1 Использование технического анализа для прогнозирования валютных курсов

 

 

В техническом анализе существует много способов выявления тенденции и ее прогнозирования. Хотя профессионалы и отдают предпочтение каким либо видам из них, но ни один из способов не дает стопроцентно достоверного ответа на то, как будет развиваться ситуация на рынке в дальнейшем. Каждый метод имеет свои достоинства и недостатки, которые в различных ситуациях оказываются решающими. Практически почти для всех индикаторов, графически отражающих количественную информацию о состоянии рынков, основой служит скользящая средняя.

Скользящее среднее значение (МА) — один из старейших и наиболее распространенных инструментов технического анализа. МА показывает среднее значение цены за некоторый период времени. При расчёте скользящего среднего производится математическое усреднение цены акции за данный период. Существует несколько типов скользящих средних. Единственное, чем скользящие средние разных типов отличаются друг от друга, это разные весовые коэффициенты, которые присваиваются последним данным.

Скользящие  средние (Moving Average, MA) являются показателями среднего движения курса. Правила торговли на основе МА являются наиболее популярными и простыми. Часто их используют для определения тренда цены с параметром окна работы (в часах, для часовых свечей). Скользящие средние в зависимости от размера окна по разному показывают сигналы направления тренда. С более маленьким окном (меньше 8), краткосрочный тренд, и по возрастанию (МА200 показывает длительный). Скользящие средние в свою очередь делятся на 3 разновидности:

1 Простые скользящие средние (simple MA, SMA) представляет собой среднее арифметическое цен за определенный период. Например 5-дневное МА показывает средние цены за последние 5 дней. Общая формула для вычисление SMA за n-дней:

SMA = [P(1)+P(2)+…+P(n)] / n = (1/n)*¦ P(i), i=[1;n]                            (1)

 

Линейное МА вычисляется проще  всех скользящих средних, но у него есть, однако, некоторый недостаток – оно реагирует на одно изменение  дважды! Сначала оно изменяется когда новое значение попадает в период усреднения. Это хорошо, ведь мы хотим, чтобы МА отображало динамику цен. Плохо то, что МА изменяется опять, когда старая цена покидает период усреднения. Когда выпадает высокая цена, МА идет вниз, выпадает низкая МА растет.  Эти изменения могут не отображать текущего состояния рынка. Из свойств МА следует: что чем больше период, тем глаже получается график МА, но тем сильнее он запаздывает относительно цены.

2 Взвешенные скользящие средние (Weighted MA, WMA) отличаются от простых тем, что каждой цене в рассматриваемом промежутке придается вес, увеличивающийся в концу, т.е. более свежие – тяжелее. Формула:

 

 где                                                                                   (2)

           

i = [1, n],

W(i) = 1/(i+1).

 

3 Экспоненциальные  скользящие средние (ЕМА) имеет свои преимущества перед простой и взвешенной, с точки зрения отслеживания тренда. ЕМА придает больше значение последним данным и быстрее реагирует на изменения. В то же время ЕМА «не вздрагивает» в ответ на изменение старых данных, т.е. когда цена выходит из окна. Так как ЕМА имеет отличное свойство, оно включает в себя все цены предыдущего периоа, а не только того отрезка – окна.

 

EMA(t) = EMA(t-1) + s*[P(t) – EMA(t-1)],                                                (3)

s = 2/(n+1).

P(t) – Price (time),

EMA(t-1) – значение ЕМА в предыдущий момент времени.

 

Чтобы определить степень правдоподобности сигналов, подаваемых МА, применяют  одновременно комбинации двух, трех и более МА. При этом справедливо следующее:

– при «бычьем» (растущем) рынке наиболее чувствительная краткосрочная линия скользящего среднего расположена выше, а наиболее «грубая» (наиболее тяжелая по n) ниже всех остальных. В «медвежьем» рынке наблюдается обратная закономерность.

– по пересечению линий можно судить об изменении тренда, в начале пересекаются линии легкие, затем в порядке возрастания более и более тяжелые. В соответствии с тем, линии каких порядков пересеклись и как поменялось их взаимное расположение, можно судить о том, какой тренд – краткосрочный, среднесрочный или долгосрочный изменил свое направление

Скользящие средние с большим  периодом сгладят все второстепенные флуктуации (шумы) и покажут только долгосрочные тренды. Краткосрочные  скользящие средние покажут соответственно более краткосрочные тренды и будут более чувствительными к свежим данным, но не покажут долгосрочные тренды. Пересечение линий МА с разными периодами дает сигнал о развороте тренда.

Таким образом, прогнозировать будущее значение обменных валютных курсов можно лишь с большими оговорками, ввиду существования  множества неучтенных факторов. И подобная ситуация в первую очередь относится к сильно волатильным, очень чувствительным к новостям, рынкам, на которых сила спекулянтов (по объему вовлеченных денежных ресурсов) намного превосходит силу реальных импортеров и экспортеров товаров и услуг. Это же относится и к рынкам с фиксированным значением курса. Поскольку в этом случае возможность удержать объявленный курс находиться в компетенции денежных властей страны.

 

 

3.2 Формирование оптимальной структуры валютного портфеля с использованием модели Г. Марковица

 

 

Эффективность работы банка определяется качеством  кредитных и депозитных портфелей. Плохое качество портфеля банка напрямую ведет к его банкротству. Равно  как умелое управление источниками  ресурсов и эффективное распределением их между доступными финансовыми  инструментами и направлениями  инвестирования (кредиты, ценные бумаги и т. п.) влечет высокую маржу и  высокую прибыльность[1].

В инвестициях  с повышенным риском, к которым  относятся валюта, рекомендуется распределять вклад по нескольким «корзинам». Банк значительно сократит риск, если вложит средства в несколько валют, иначе говоря, составит свой валютный портфель. В этом случае снижение курсов одних валют будут компенсироваться ростом других, что существенно сгладит график доходности. Еще несколько лет назад управление валютным портфелем было дихотомичным – российский рубль/доллар США. Сейчас управление эффективностью приходится осуществлять в треугольнике – российский рубль/доллар США/евро. Недавно ставший возможным выход на европейский и американский фондовые рынки позволяет банкам управлять эффективностью портфеля с двумя новыми степенями свободы [2].

При выборе оптимальной валютной структуры  в качестве секторов инвестирования естественным образом выступают  направления вложений средств в выбранные инвестором виды иностранных валют и драгоценных металлов (сектора можно обозначить как выбранные виды иностранных валют и драгоценных металлов). В качестве соответствующих характеристик секторов инвестирования рассматриваются доходность вложений и риск неблагоприятного изменения котировок валют и драгоценных металлов. Выбор этих характеристик позволит описать доходность и валютный риск портфеля. Причем поскольку традиционно базой для оценки эффективности иностранных инвестиций являются доллары США, предполагается, что данные характеристики должны быть выражены относительно этой валюты. В качестве критерия выбора оптимальной валютной структуры используем критерий максимизации доходности вложений по окончании срока инвестиций при ограничении риска неблагоприятного изменения котировок, выражающегося в ограничении суммы максимальных потерь по инвестиционному портфелю. Общая направленность модели заключается в получении оптимальной валютной структуры, максимизирующей доходность от использования различных видов валют и драгоценных металлов, при условии ограничения суммы максимальных потерь.

Главными  параметрами при управлении валютным портфелем, которые необходимо определить менеджеру банка, являются его ожидаемая доходность и риск. Формируя портфель, менеджер не может точно определить будущую динамику его доходности и риска. Поэтому свой выбор он строит на ожидаемых значениях доходности и риска. Данные величины оцениваются, в первую очередь, на основе статистических отчетов за предыдущие периоды времени. Поскольку будущее вряд ли повторит прошлое со стопроцентной вероятностью, то полученные оценки менеджер может корректировать согласно своим ожиданиям развития будущей конъюнктуры.

Банк, стремясь одновременно максимизировать ожидаемую доходность и минимизировать неопределенность (риск), имеет две противоречащие друг другу цели, которые должны быть сбалансированы при принятии решения о формировании портфеля. Валютный  портфель, формируемый банком, состоит из нескольких активов, каждый из которых обладает своей ожидаемой доходностью. Ожидаемая доходность портфеля определяется как средневзвешенная ожидаемая доходность входящих в него активов.

Формально модель создания валютного портфеля может быть записана в следующем виде:

 

                                                                           (1) 
                                                                                                           (2)

 

где:  Xi, Х j– доля стоимости портфеля, инвестированная в актив i, j; σ_ij – ковариация доходностей активов i и j (i, j = 1, 2, …,n); – ожидаемая доходность актива i; i = 1, 2, …, n.

При этом должны выполняться условия:

                                                                                                           (3)

                                                                                                               (4)

Данный  подход к проблеме выбора портфеля предполагает, что инвестор старается  решить две проблемы: максимизировать  ожидаемую доходность при заданном уровне риска и минимизировать неопределенность (риск) при заданном уровне ожидаемой  доходности. При этом ожидаемая доходность служит мерой потенциального вознаграждения, связанного с портфелем, а стандартное  отклонение рассматривается как  мера риска портфеля [3]. Увеличивая и уменьшая доли иностранных валют, банк может менять совокупные показатели портфеля и подбирать тем самым подходящее ему по доходности и рискам сочетание.

Таким образом, главная цель формирования валютного портфеля состоит в стремлении получить требуемый уровень ожидаемой доходности при более низком уровне ожидаемого риска. Данная цель достигается, во-первых, за счет диверсификации валюты портфеля, т.е. распределения средств банка между различными валютами, и, во-вторых, тщательного подбора финансовых инструментов. Главными  параметрами при управлении валютным портфелем являются его ожидаемая доходность и риск. Сегодня оценка этих параметров основывается на использовании статистических и математических методов подбора финансовых инструментов.