Джерелом ризику є невизначеність величини того чи іншого показника в майбутньому. Однак, не знаючи, якими в точності будуть ці величини, часто вдається оцінити границі їх коливань, спостерігаючи певні закономірності або висуваючи гіпотези щодо них.

• Фаза 1. Спочатку, на нашу думку, має здійснюватися перевірка гіпотез про фактичні особливості фінансового ринку в цілому. Скажімо, того, що фінансовий ринок в певний час перебуває в стані, близькому до якоїсь із форм інформаційної ефективності (Ю. Фама).

• Фаза 2. Далі висуваються та перевіряються гіпотези про наявність певного взаємозв'язку між величинами, що досліджуються. Це означає, що вони можуть змінюватися під впливом загального для них чинника. Побудова моделі, як правило, починається з розпізнавання таких факторів. Наприклад, для впровадження вимог МСФЗ 9 «Фінансові інструменти» в якості загального чинника вибирається ВВП відповідної країни в різноманітних одиницях вимірювання.

• Фаза 3. Надалі визначають закономірності, за якими змінюються фактори впливу – закони динаміки, і фактичні ринкові реалізації, які спостерігаються.

• Фаза 4. Закони динаміки факторів, завжди мають певний набір «вільних» параметрів. Їх необхідно підібрати так, щоб модель найбільш точно відповідала історичним ринковими даним (калібрувати модель). Така процедура виконується відомими статистичними методами.

Побудована модель зі статистично значущими оцінками її параметрів дає можливість оцінювати фінансові інструменти, що залежать від випадкових факторів, як передбачено, наприклад, у МСФЗ 9.

Модель також може використовуватися для прогнозування збитків як наслідків ринкових коливань для фінансової інституції в цілому, що передбачено Basel II.

Вибір типу моделі має відповідати поставленому завданню. Часто буває, що найпростіша модель може виявитися придатною для адекватного вирішення деякого обмеженого кола практичних задач.

Описаний модельний підхід, що планується для запровадження на українському ринку, буде вкрай складно практично започаткувати.

Всі фази, за виключенням третьої, потребують статистичних часових рядів даних за досить великий період спостереження, що є достатнім для виконання відповідних оцінок.

На жаль, Держстат України часто змінював формат представлення даних, їхню структуру, а також цінові бази розрахунків деяких показників тощо, наявні значні технічні складнощі отримання історичних статистичних даних, оскільки вони оприлюднюються у форматах, непридатних для автоматизованої обробки.

В процесі практичного впровадження Фази 3 слід враховувати, що стохастичні закони, які відомі та використовуються для моделювання в умовах розвинених ринків, ґрунтуються на припущеннях щодо неможливості арбітражу та, як правило, використовують ризик-нейтральну міру.

Прийнятність цих гіпотез для українського ринку, наскільки нам відомо, перевярялася в деяких наукових дослідженнях. Проте дані такої перевірки виглядають досить суперечливими. Але це не зупиняє деякі українські банки та навіть міжнародні аудиторські компанії широко використовувати «західні» моделі своїх європейських материнських структур, незважаючи на сумнівність первинних гіпотез для українських ринків.

 Складність національної економіки можна вимірювати за допомогою методу, який був запропонований Harvard's Center for International Development (CID). Продуктовий простір української економіки в 2016 році виглядає наступним чином (схема справа).

Вершини (точки) – знання, а ребра – зв'язок і «відстань» між ними. Цей наочний приклад побічно ілюструє ступень складності, що постає перед тим, хто моделює поведінку сучасного економічного простору. Але будь-яка дорога починається з першого кроку по ній.

Хай щастить!

Atlas of economic complexity (Ukrane, 2016)