Хеджирування можна умовно розділити на два види в залежності від масштабів застосування:

Мікрохеджирування — хеджирування прибутку щодо окремих вимог і зобов'язань або визначеній комбінації з них.

Макрохеджирування — хеджирування прибутку в цілому або чистому процентному доході.

Хеджирування будь-якого виду (мікро- і макро-) може бути зроблене з використанням тих самих похідних фінансових інструментів.

Мікрохеджирувння — зручний спосіб захисту прибутку банку щодо окремих великих позицій і угод. Макрохеджирування може бути використане як допоміжний метод для подолання інерційності методів управління структурою зобов'язань і вимог (метод гепа, метод дюрації). Фактично банк-хеджер, сплачуючи спекулянтові премію за переданий ризик, розплачується за власну нездатність управляти структурою своїх вимог і зобов'язань, за неефективність своєї стратегії. Крім того, структура зобов'язань і вимог банку є свідомо більш гнучким інструментом захисту від ризику в порівнянні з похідними фінансовими інструментами. І нарешті, хеджируваня несе в собі додатковий набір ризиків. Видимо, такої ж точки зору дотримує Рад по стандартах фінансового обліку США (Financial Accounting Standarts Board, FASB), відповідно до інструкцій, якого хеджирування фінансовими ф'ючерсами повинне вироблятися по визначених вимогах або зобов'язанням, або визначеному наборові з них.

Нижче сформульовані переваги і недоліки хеджирування як методу контролю процентного ризику.

Переваги:

низька інерційність управління.

Недоліки методу:

макрохеджирування (у відмінності від мікрохеджирування) як основний метод — принципово менш ефективний спосіб, ніж обмеження ризику;

привнесення додаткових істотних ризиків, що важко піддаються оцінці і поза сферою контролю банку;

складність застосування на довгостроковий період (унаслідок низької ліквідності довгострокових похідних фінансових інструментів).

Застосування даного методу в українські умови додатково обмежується загальною нерозвиненістю фінансового ринку і відсутністю досвіду подібних операцій у більшості банків.

Метод ефективної границі. Даний метод заснований на додатку моделі визначення цін основних активів CAPM (Capital Asset Pricing Model) до задачі аналізу процентного ризику. Інша назва цього методу — метод вибірки середнього і відхилення. У рамках методу розглядається ефективність стратегії в залежності від зв'язаного з нею ризику. Під стратегією в даному випадку варто розуміти майбутній грошовий потік, породжуваний поточною структурою вимог і зобов'язань і можливою зміною цієї структури. Як показник ефективності стратегії береться математичне чекання поточної або майбутньої вартості грошових потоків або іншого фінансового показника, зв'язаного з прибутком і власним капіталом. За показник ризику, зв'язаного з заданою стратегією, приймається стандартне відхилення очікуваної ефективності. При аналізі процентного ризику як випадковий фактор, що викликає розкид ефективності кожної стратегії, розглядають рух кривої прибутковості.

При фіксованому значенні стандартного відхилення (ризику) існують дві стратегії, що дають різну ефективність. Ті з них, що дають велику ефективність, формують так називану ефективну границю. Задача визначення найкращої стратегії вирішується при двох обмеженнях:

обмеження «ефективність не менш заданої»;

обмеження «ризик не вище заданого».

Ця задача може бути вирішена АКБ «ЕНЕРГОБАНК» шляхом послідовного застосування розглянутого раніше методу моделювання по черзі для кожної стратегії з набору припустимих і для деякого числа найбільш ймовірних сценаріїв майбутнього руху процентних ставок. Відкидаючи стратегії, що порушують задані обмеження, менеджери АКБ «ЕНЕРГОБАНК» можуть одержати розподіл припустимих стратегій на площині середнє — відхилення. Верхня границя цього розподілу прагне до ефективної границі і являє собою найбільш ефективну стратегію з безлічі припустимих.

Переваги методу:

висока точність оцінки передбачуваної стратегії.

Застосування методу ефективної границі має на увазі багаторазове моделювання, тому він успадковує і всі недоліки методу моделювання:

висока складність практичної реалізації;

високі вимоги до автоматизованої інформаційної системи банку;

необхідність оцінки вірогідності отриманих результатів іншими методами;

неможливість одержання гарантовано оптимального рішення.

Оптимізація структури портфеля методами математичного програмування. Ця група методів заснована на математичних моделях фінансової діяльності банку. Моделі можуть бути різного ступеня складності, і відповідно до їх складності варіюються точності моделей.

Математична модель складається, як правило, з цільової функції і великого числа обмежень цільової функції. Цільова функція повинна відповідати якому-небудь параметрові, значення якого потрібно максимізувати або мінімізувати (наприклад, максимізувати чистий процентний доход банку, мінімізувати ризик процентної ставки). Обмеження цільової функції — виражені в математичному виді обмеження, що накладаються на діяльність банку законодавством, вимогами регулювальних органів, необхідністю забезпечення ліквідності, самообмеження (політика банку).

Найбільше часто використовується метод лінійного програмування. Наявне сьогодні програмне забезпечення дозволяє вирішувати навіть на персональних комп'ютерах задачі лінійного математичного програмування дуже великої розмірності (десятки тисяч перемінних і обмежень). Таким чином, складність математичної оптимізації визначається складністю побудови математичної моделі діяльності АКБ «ЕНЕРГОБАНК» і складністю підтримки актуальності математичної моделі. Обчислювальна складність моделі істотної ролі не грає. Математична оптимізація на основі детальної математичної моделі дозволяє точно розрахувати оптимальну структуру зобов'язань і вимог (при заданих обмеженнях на ризик) і схильність банку процентному ризикові при цьому, а тому це самий зроблений і самий складний метод.

Переваги:

можливість обліку всіх складового процентного ризику;

можливість обліку всіх ефектів процентного ризику;

можливість одержання оптимального рішення з урахуванням додаткових вимог (ліквідність, дотримання банківських нормативів).

Недоліки:

висока складність практичної реалізації;

високі вимоги до автоматизованої інформаційної системи банку, повноті і точності наявної інформації;

необхідність оцінки вірогідності отриманих результатів іншими методами.

Організація системи аналізу і контролю процентного ризику, організаційна структура.

Якість системи аналізу і контролю (САК) процентного ризику