FRM‑вопрос недели: что вы знаете про финансовые катастрофы?
Продвинутый уровень 🔥🔥🔥

Сегодня небольшой интерактив для всех, кто интересуется рисками.
Один из классических кейсов, которые разбирают на FRM, — компания Metallgesellschaft.
Она активно занималась хеджированием, но столкнулась с огромными проблемами…

👉 Вопрос:
Какой из следующих рисков реализовался в кейсе компании Metallgesellschaft?
🔤 Рыночный риск
🔤 Процентный риск
🔤 Риск ликвидности
🔤 Операционный риск

✅ Голосуйте ниже в опросе!
Правильный ответ и разбор — уже скоро

#FRM #квиз

Кейс Metallgesellschaft: как риск ликвидности может обрушить стратегию
Продвинутый уровень 🔥🔥🔥

Metallgesellschaft Refining and Marketing (MGRM) — американская «дочка» международного конгломерата Metallgesellschaft, который работал в торговле, инжиниринге и химической промышленности.

В 1991 году MGRM запустила маркетинговую стратегию, чтобы защититься от волатильности цен на нефть. Компания обязалась ежемесячно продавать нефть по ценам, зафиксированным в 1992 году, на срок до 10 лет. На старте эти контракты были прибыльными: они гарантировали цену выше текущей (спотовой) и давали клиентам гибкость — они могли расторгнуть контракт, если спотовая цена выросла выше фиксированной.

По сути, MGRM открыла короткие позиции по долгосрочным форвардам.
Чтобы защититься от рисков, компания использовала стратегию Stack‑and‑Roll Hedging: открывала длинные позиции по краткосрочным фьючерсам и по мере экспирации пролонгировала их на новые.

📌 Но где проблема?
Форвардные контракты с клиентами приносили прибыль только по мере поставки (растянутой на 5–10 лет), а фьючерсы требовали ежедневных расчётов и покрытия маржинальных требований. Когда цены на нефть упали с 21 до 14 долларов за баррель, убытки по длинным фьючерсам составили около 900 млн долларов и потребовали немедленных денежных вливаний.

Компенсирующая прибыль по клиентским контрактам должна была прийти через годы, но ликвидность понадобилась сейчас.

В итоге:
✔️ Огромный отток краткосрочных денежных средств;
✔️ Маржинальные требования;
✔️ Недостаток собственного капитала;
❌ Невозможность быстро ликвидировать позиции без потерь.

💡 Последствия для бизнеса:
Общие убытки группы составили около 1,3 млрд долларов. Совет директоров провёл экстренное заседание и принял жёсткие меры: генеральный директор MG Хайнц Шиммельбуш и руководитель американского подразделения Артур Бенсон были уволены.
После этого Рональдо Шмитц, член правления Deutsche Bank и глава наблюдательного совета MG, инициировал масштабную проверку американского бизнеса. Результатом стала жёсткая санация: компания была вынуждена продать множество своих прибыльных активов и долей в других предприятиях, чтобы восстановить финансовую устойчивость.

#FRM #кейсы #ликвидность

🗣 Поспорим про Metallgesellschaft?

В прошлом посте мы узнали, что правильный ответ к опросу - «риск ликвидности». Вижу, что многие выбрали вариант «рыночный риск» — и, на мой взгляд, это тоже может быть верным (движение цен → маржин-коллы → дефицит денег).

По FRM правильным ответом считается риск ликвидности. Но к логике есть вопросы.

Предлагаю 2 позиции - выберите свою и напишите аргументы в комментариях:

🔡: реализовался рыночный риск, а недостаток ликвидности просто следствие;

🔡: риск ликвидности был ключевым (несовпадение сроков потоков / cash & margin).

Что думаете? Пишите «A» или «B» и почему.

Что такое ликвидность в банке - без воды, но по сути
Рабочий разбор 🔥🔥

Если убрать все регуляторные определения и сложные формулы, ликвидность банка - это его способность исполнять свои обязательства вовремя и без ущерба для деятельности.

📌 Представь: у банка на балансе есть депозиты клиентов - деньги юр.лиц и физ.лиц.
И вот завтра крупный клиент решает забрать свои средства.
Банк обязан быстро и без потерь вернуть деньги.
Если не вернёт - это не только финансовый удар, но и слухи: «У банка проблемы». А в банках доверие - это всё.

❓ Почему же банк не держит «деньги под подушкой» для всех таких случаев?
Потому что, если держать слишком много активов просто так, банк перестанет зарабатывать: деньги должны работать в кредитах, инвестициях, расчетах.

🔹 Как это выглядит в реальности:
Каждый день банк сталкивается с разрывом между тем:
✅ что ему должны (долгосрочные кредиты, МБК),
и
✅ что он должен (вклады, депозиты, клиентские платежи, обязательства перед ЦБ и другими банками).

Чтобы работать стабильно, банк обязан быть в состоянии:
✔️ Погасить обязательства,
✔️ Выдать деньги вкладчикам,
✔️ Провести расчёты по операциям.

И всё это - даже если рынок закрылся, произошёл отток средств или случился внешний шок.

🔹 Почему потеря ликвидности - это так критично?
Потому что запас ликвидности не бесконечен.
В отличие от кредитного риска, проблемы с ликвидностью проявляются мгновенно.
Если завтра утром банк не сможет выполнить платёж, последствия будут быстрыми и тяжёлыми - от потери доверия до отзыва лицензии.

🗂 Вывод:
Ликвидность - это не про прибыль, а про выживание.
И именно поэтому за ней пристально следят как внутри банка (ALM‑департамент, риск‑менеджеры, казначейство, Комитет по управлению активами и пассивами), так и снаружи (Банк России, публикуемая отчётность, стресс‑тесты).

#ALM #ликвидность #практика

💡 Интересный факт про управление ликвидностью
Рабочий разбор 🔥🔥

Знаете ли вы, что при разнесении сумм по срокам ликвидности крупные банки часто используют специальные модели?

Например, у вас есть портфель автокредитов сроком на 5 лет.
Можно поставить весь объём на срок до погашения «5 лет».
А можно распределить его, например, на 6 месяцев, 1 год и 5 лет.

Зачем?
Потому что клиенты могут:
1️⃣ Погасить кредит досрочно, чтобы сэкономить;
2️⃣ Воспользоваться снижением ставок;
3️⃣Рефинансировать долг в другом банке.

📌 Модель учитывает такие сценарии и помогает банку планировать все будущие денежные потоки, используя каждое поступление ликвидности максимально эффективно.

#ALM #ликвидность

📘 Часть 1 — «Кукуруза»: как работает ставка на сближение цен (и при чём тут LTCM)
Продвинутый уровень 🔥🔥🔥

Сегодня разберём кейс из истории финансовых крахов, который серьёзно повлиял на практику риск-менеджмента и активно обсуждается в FRM. Но начнём… с кукурузы.

На один и тот же товар есть две цены:
- текущая (или по-другому spot, то есть за сколько продают сейчас),
- будущая (future, т.е. за сколько сегодня договорились купить/продать через месяц).
Обычно к моменту поставки эти цены сходятся. Если разница слишком велика, она обычно сужается.

Например, сегодня кукуруза стоит 100 ₽ за початок. Урожай будет через месяц. Ты хочешь зафиксировать выручку заранее и сегодня заключаешь договор: «через месяц продам по 120 ₽».
Аналитики видят, что разница между 100 и 120 слишком большая, по их оценке, через месяц реальная цена будет около 110 ₽. Тогда они делают две встречные ставки, чтобы заработать именно на сближении цен:
- ставят на рост «сегодняшней» цены (покупают по 100 ₽),
- ставят на снижение завышенной «будущей» (берут обязательство продать по 120 ₽, чтобы потом закрыть дешевле).

👉 Важно: здесь не угадывают направление цены; ставка на то, что большой разрыв вернётся к нормальному уровню.

Кто превратил это в «машину» по зарабатыванию денег.
Long-Term Capital Management (LTCM) - фонд Джона Меривезера; среди совладельцев - нобелевские лауреаты Майрон Шоулз и Роберт Мертон (они получили премию за метод оценки опционов - модель Блэка-Шоулза-Мертона, базу для ценообразования деривативов).
Фонд собирал портфель десятков таких идей «на сближение цен» (облигации, валюты, производные инструменты). В «нормальные» годы разницы действительно сходились - и портфель показывал высокую доходность: 1995 - 42,8%, 1996 - 40,8%, 1997 - 17,1%.

🔗 Почему в 1998 году «нормальный режим» закончился и как именно это ударило по такой стратегии читай в следующем посте.

#FRM #кейсы

Часть 2 - LTCM: почему «схождение» превратилось в «расхождение» (1998)
Продвинутый уровень 🔥🔥🔥

Что ожидала стратегия.
Две очень похожие цены со временем сближаются, если разрыв велик - он сужается.

Что случилось в 1998 году.
Россия объявила дефолт по государственным облигациям. Началось «бегство в безопасные активы»: инвесторы массово покупали самые надёжные и ликвидные инструменты (например, новые выпуски казначейских облигаций США), а всё менее ликвидное и более сложное распродавали. Произошло обратное тому, на что ставил LTCM:

- «Дорогие» и самые ликвидные бумаги стали ещё дороже - спрос вырос именно на них.
- «Дешёвые» и менее ликвидные стали ещё дешевле - от них избавлялись первыми.
- Разница между «похожими» активами не сужалась, а расширялась.

Кроме того:
- Финансирование под залог подорожало, требования выросли. Пришлось закрывать сделки в невыгодный момент, фиксируя убытки.
- Связи между сегментами рынков изменились одновременно. То, что в спокойные годы казалось «независимым», начало двигаться одной волной. Модели, обученные на «обычном режиме», это не учитывали.

Итог.
Риск стал системным: в LTCM вкладывались банки и пенсионные фонды. По инициативе Федерального резервного банка Нью-Йорка 15 банков предоставили около $3,5 млрд, чтобы стабилизировать систему.

Вывод.
Стратегии «на нормальность» работают, пока мир ведёт себя нормально. Устойчивость - это готовность быстро пересчитывать сценарии, по-настоящему оценивать стоимость ликвидности и действовать, когда привычные связи перестают работать.

#ALM #кейсы

Итоги опроса: «Какие из ставок реально существуют?»
Правильный ответ - все, кроме MagicRate
Рабочий разбор 🔥🔥

🇪🇺ESTR (Euro Short-Term Rate): беззалоговая овернайт-ставка еврозоны, рассчитывается ЕЦБ. База для евро-кривой дисконтирования FTP в EUR.

🇺🇸 SOFR (Secured Overnight Financing Rate): залоговая овернайт-ставка по сделкам РЕПО под казначейские облигации США, публикует ФРБ Нью-Йорка. Главный бенчмарк в USD.

🇷🇺 RUSFAR (Russian Secured Funding Average Rate): залоговая рублёвая овернайт-ставка по РЕПО на Московской бирже. База для кривой в RUB и ценообразования производных финансовых инструментов.

🇨🇳 LPR (Loan Prime Rate): ориентир по кредитам в Китае (котировки банков через Национальный межбанковский центр). Варианты 1Y и 5Y - ключевые для кредитного прайсинга.

Почему вообще появились ESTR и SOFR.
Десять лет назад мир начал уходить от LIBOR (London Interbank Offered Rate - ранее являлся ключевым мировым ориентиром процентных ставок для различных финансовых инструментов) : он строился по опросам банков и оказался уязвим к манипуляциям. Регуляторы перевели рынки на более надёжные ориентиры, основанные на фактических сделках. В еврозоне ЕЦБ запустил ESTR (2019) - это усреднённая беззалоговая ставка «на завтра» по реальным межбанковским сделкам в евро. В США ФРБ Нью-Йорка запустил SOFR (2018) - тоже овернайт, но по сделкам РЕПО под казначейские облигации США (то есть заём под хороший залог). Эти бенчмарки заменили LIBOR в деривативах, кредитах и рыночных моделях.

Почему всё это имеет отношение к российским банкам.
Даже если бизнес в рублях, у банков есть валютные потоки: клиенты, занимающиеся экспортом/импортом, расчёты в долларах и евро, хеджирование, рыночные операции, МСФО-оценка инструментов.
Для всего этого нужны процентные кривые в USD и EUR, а их база сегодня - именно SOFR и ESTR. На них завязаны:
- расчёт стоимости валютного фондирования и трансфертного ценообразования (FTP);
- кросс-валютные и процентные свопы, через которые банки закрывают риски;
- оценка и стресс-тестирование влияния внешних ставок на ликвидность и процентные доходы.

В рублях аналогом рыночного ориентира служит RUSFAR - средняя ставка овернайт по сделкам РЕПО на Московской бирже. Это практическая «цена очень коротких рублей» под залог бумаг. На RUSFAR опираются, когда строят рублёвую кривую, считают внутреннюю стоимость фондирования, моделируют чувствительность NII к краткосрочным ставкам.

А как насчёт LPR (кредитный ориентир Китая)?
Это часть денежно-кредитной политики КНР, важная для цен в юанях внутри Китая. В России есть ограниченная практика использования LPR для кредитования, однако это не базовый бенчмарк для внутреннего российского рынка.

Итог.
1️⃣€STR и SOFR появились как замена LIBOR и стали «якорями» для EUR и USD во всём мире - поэтому российские банки считают по ним валютные кривые, свопы, стоимость фондирования и влияние на валютный NII.

2️⃣ RUSFAR - наш рабочий рублёвый ориентир «коротких» денег, от которого строится ценообразование на короткие сроки по рублям.

3️⃣ LPR - про Китай, это не «стандарт» для российского рынка, если только речь не о специальных сделках в CNY.

Понимание природы каждой ставки - это не про экзамены, это про то, как правильно переводить рынок в цену продукта, в FTP и в модели, а главное - как честно считать, что будет с банком, если внешняя среда изменится.

#ALM #IRRBB

🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤🔤

О чём этот канал

Здесь про банковские риски и ALM простым языком: профиль по ликвидности и GAP по ликвидности, чистый процентный доход (NII), процентный риск банковского портфеля (IRRBB), система стресс-тестирования, нормативные документы Банка России и практические кейсы.
⚙️ Подробнее про канал и обо мне в посте-знакомство
🧭FRM: что это такое и зачем он нужен
📎Полезные ресурсы для подготовки к FRM

❕ Есть вопрос по теме канала или хотите быстрый разбор - Как со мной взаимодействовать и куда писать 🚀

Для кого канал

➖студенты и выпускники экономических/финансовых направлений;
➖джуны и стажёры в банках и финтехе;
➖риск-менеджеры, ALM/казначейство, те, кто хочет видеть банк целиком, а не только отдельные продукты;
➖готовящиеся к FRM и собеседованиям в риски/ALM.

С чего начать читать канал

Если вы только интересуетесь темой или думаете о стажировке в банке:
1️⃣начинайте с постов с пометкой «Базовый уровень 🔥»;
2️⃣ищите глоссарии и базовые объяснения по хештегам #глоссарий, #ALM, #ликвидность.

Если вы уже работаете/стажируетесь в банке:
1️⃣смотрите посты «Рабочий разбор 🔥🔥»;
2️⃣по хештегам #ликвидность, #IRRBB, #стресстесты, #практика удобно находить материалы ближе к ежедневной работе.

Если вы готовитесь к FRM или хотите глубже в ALM/стресс-тесты:
1️⃣ищите пометку «Продвинутый уровень 🔥🔥🔥»;
2️⃣используйте хештеги #FRM, #кейсы, #стресстесты - там разборы кейсов и элементы системы стресс-тестирования.

⚙️ Подробная разметка уровня сложности

Ниже - навигатор по рубрикам и темам 👇

• Основные нормативные документы по ALM
• Глоссарий (часть 1)
• Глоссарий (часть 2)

👍 FRM-вопросы и квизы
• Какой из следующих рисков реализовался в кейсе компании Metallgesellschaft?
• Какие из этих ставок реально существуют?
• Как расшифровывается IRRBB?
• Какое утверждение (не) верное касательно кейса LTCM?
• В чём ключевое преимущество обратного стресс-тестирования?
• Причины кризиса отрасли ссудо-сберегательных ассоциаций в США?

📄 Образовательные разборы (ALM/IRRBB/NII)
• Что такое ликвидность в банке — без воды, но по сути
• Рыночные ставки
• Буфер ликвидности
• Фиксированная ставка
• Плавающая ставка
• Кривая процентных ставок: что это такое и зачем она нужна рынку

🎭 Лёгкие посты и факты
• Интересный факт про управление ликвидностью
• Определение стабильных средств
• Определение типов ставок
• Определение денежного потока

💼 Практика / кейсы
• Кейс Metallgesellschaft
• Кейс LTCM (часть 1)
• Кейс LTCM (часть 2)
• О стресс-тестах
• Обратное стресс-тестирование
• Кейс S&L

🗞 Обзоры
• О работе риск-менеджмента в банке
• Разбор вакансии: риск-менеджер (ALM/рынки)
• Новость: Свежие послабления для банков в США

⭐️Красивое оформление канала

Стабильные средства
Базовый уровень 🔥

Стабильные средства - это поведенческая стабильная доля клиентских остатков, которая с высокой вероятностью остаётся в банке на выбранном горизонте. Нужна, чтобы реалистично строить профиль оттоков и планировать буфер/фондирование.

Пример.
Вы держите деньги на обычном счёте для повседневных расходов - транспорт, продукты и т. д. Формально такие остатки - «овернайт» (у них нет фиксированного срока), но на практике часть средств остаётся на счёте ежедневно. В банке тысячи подобных счетов - и у каждого есть эта стабильная часть.

Как это отражается в GAP ликвидности.
Нестабильная часть идёт в бакет «овернайт/1 день», а стабильную часть раскладывают дальше по коротким интервалам (например, 7–30–90 дней) или учитывают в долгосрочной ликвидности. Так профиль оттоков ближе к реальности.

Важно.
Не завышать долю стабильных средств: при стрессе поведение клиентов меняется, поэтому оценку регулярно пересматривают.

#ALM #глоссарий