регистрация /  вход

Моделирование рисков в коммерческом банке (стр. 1 из 3)

Аркадий Екушов

Одной из задач, стоящих перед специалистами фирм - - разработчиков банковских программ, является создание всеобъемлющей системы оценки и управления рисками в коммерческом банке. Прежде чем проектировать такую систему, желательно создать ее логическую модель - - модель банковских рисков (МБР). Ее построению и посвящена настоящая статья.

Формализация рисков

Прежде чем приступить к построению МБР, уточним следующие вопросы и понятия:

что такое риск в коммерческом банке и каковы его разновидности;

как измерять (оценивать) риск;

что значит управлять риском и какие при этом могут возникнуть проблемы.

Разновидности рисков

Риск - - это возможность нежелательного события. Следует отличать плохие события от событий, лишь при некоторых обстоятельствах приводящих к плохому результату (причинных событий). Первые всегда являются нежелательными для рассматриваемого объекта. Вторые сами по себе не являются негативными и не обязательно влекут за собой плохие последствия.

Исходя из этих определений рассмотрение рисков в коммерческом банке начнем с вопроса: что для банка плохо всегда? Для него всегда нежелательны три вещи:

незапланированный отток депозитов и/или клиентов;

уменьшение чистой прибыли;

снижение рыночной стоимости банка как фирмы.

Теоретически эти события независимы, т. е. каждое из них может возникнуть при отсутствии других и, приняв широкие масштабы, привести к ликвидации банка. На практике одно событие влечет за собой другое и, прежде чем банк обанкротится, успеют проявиться все три.

Итак, на самом верхнем уровне абстракции существуют три вида рисков - - по одному для каждого плохого события. Однако для построения МБР такой простой классификации недостаточно - - ее нужно детализировать. При этом желательно придерживаться общеупотребительной терминологии и способов классификации рисков (общепринятой классификации рисков пока нет, но определения некоторых их видов в литературе уже устоялись).

Говоря о видах банковского риска, почти всегда имеют в виду причинные события и используют семантическую конструкцию <риск такого-то причинного события>. Например, процентный риск - - это риск изменения процентных ставок, кредитный - - это риск задержки платежей или даже полного невозврата кредитов.

Итак, риски обычно классифицируются по разновидностям причинных событий. Перечислим некоторые виды рисков:

задержка платежей или невозврат по активам;

изменение валютных курсов;

изменение процентных ставок;

нехватка ликвидности;

нехватка наличности;

изменение цен на корпоративные акции;

возникновение требований по внебалансовым обязательствам;

падение спроса на кредиты и услуги;

развитие альтернативных способов вложения;

ухудшение репутации банка;

технологические ошибки и мошенничество;

изменение нормативной базы, налогов и тарифов;

изменение условий деятельности за рубежом,

переход на новую АБС.

Измерение риска

Любое плохое или причинное событие характеризуется масштабом соответствующих ему изменений. Например, плохое событие отток клиентов и/или депозитов характеризуется числом потерянных клиентов, суммой изъятых депозитов и т. п. Причинное событие изменение процентных ставок характеризируется величиной этих изменений. Таким образом, каждое событие можно охарактеризовать числовым вектором произошедших изменений, который в дальнейшем будем называть величиной данного события.

Обычно конкретный риск измеряют двумя основными способами:

Определяют вероятность возникновения причинного события, точнее, вероятностное распределение его величины или, по крайней мере, количественные показатели этого распределения. Пример возможного вероятностного распределения валютного риска относительно доллара США приведен ниже.

Изменение курса доллара в течение месяца

Диапазон изменения 0--20 20--40 40--60 60--80 более 80
Вероятность изменения 0, 1 0, 4 0, 3 0, 1 0, 1

Наиболее часто используемым показателем вероятностного распределения является среднее значение (математическое ожидание). В рассматриваемом примере ожидаемое среднее увеличение курса доллара составит примерно 44 руб., т. е.

0.110+0.430+0.350+0.170+0.190

2. Второй способ оценки риска состоит в том, чтобы выявить зависимость величины плохого события от величины причинного события или определить показатели этой зависимости. Например, если предположить линейную зависимость (в большинстве случаев этого достаточно)

Пл = kПр,

где Пл и Пр - - величины соответственно плохого и причинного событий,

то для оценки риска достаточно оценить значение k (назовем его коэффициентом воздействия).

Например, в случае процентного риска коэффициент воздействия на плохое событие снижение прибыли есть не что иное, как GAP, т. е. разность сумм чувствительных к процентной ставке активов и суммы чувствительных к процентной ставке пассивов.

Если рассмотреть плохое событие снижение ценности банка, то в первом приближении коэффициент воздействия достаточно просто вычисляется на основе дюрации активов и пассивов. Напомним, что дюрация - - это средневзвешенная длительность возврата средств, получаемая с учетом стоимостей платежей, дисконтированных к текущему моменту.

Показатели (оценки) риска, вычисленные первым способом, будем называть вероятностными, а вторым - - масштабными.

Указанные два способа - - не разные, а взаимно дополняющие друг друга подходы к оценке риска. Например, для вычисления средней возможной величины плохого события необходимо оценить риск каждого причинного события сразу двумя способами.

Поясним это на примере простейшей модели. Пусть одному плохому событию соответствуют несколько причинных событий, и появление и влияние каждого из них не зависят друг от друга. Предположим также, что величина плохого события линейно зависит от величины каждого причинного, тогда средняя ожидаемая величина плохого события Пл определяется по формуле

где Пi - - средняя ожидаемая величина i-го причинного события (т. е. вероятностная оценка),

ki - - коэффициент воздействия i-го причинного события (масштабная оценка).

Таким образом, теоретически желательно иметь для каждого причинного события сразу две оценки - - вероятностную и масштабную. На практике, однако, это не всегда нужно, да и не всегда возможно. Во-первых, вероятностная оценка требует прогноза, а он, как известно, дело трудное и даже опасное. Можно, конечно, использовать статистику за прошедший период, но в большинстве случаев она бесполезна. Исключение, пожалуй, составляет технологический риск, для измерения которого статистика вполне подходит. Во-вторых, измерять риск мы хотим прежде всего для того, чтобы им управлять, а для управления нередко бывает достаточно оценки одного типа (как правило, масштабной). Кроме того, для многих видов риска вероятностный показатель зависит от состояния рынка в целом, и для его определения недостаточно базы данных АБС, помимо этого, им нельзя управлять (точнее, нельзя влиять на его значение).

Управление риском

Управлять риском - - значит предпринимать действия, направленные на поддержание такого его уровня, который в соответствует стоящим в данный момент целям управления. Формально можно выделить две основных цели управления риском:

1. Поддержание риска на уровне не выше заданного. Естественно, в каждом банке свои требования к уровню риска, которые зависят от требований ЦБ, состояния рынка, стратегии банка (агрессивная, осторожная и др.). Со временем банк может ослабить требования к риску (например, если не удается получать достаточную прибыль) или, наоборот, повысить их.

2. Минимизация риска при некоторых заданных условиях (например, при заданном уровне прибыли).

При разработке МБР необходимо учесть следующие соображения:

Известно, что эффективно управлять можно только тем, что можно измерить. Иными словами, мы можем управлять не риском, а значениями его показателей и не более того.

Методы измерения рисков определяют методы управления ими. Следовательно, для качественного управления риском необходимо адекватно его измерять - - как измерим, так и поуправляем. Таким образом, измерение риска первично по отношению к управлению (по крайней мере в рамках МБР).

Помимо управления отдельными рисками, существуют способы управления целыми группами рисков и даже совокупным риском. Примером управления совокупным риском является управление величиной собственного капитала. Для эффективности управления совокупным риском требуется научиться его измерять.

Модель банковских рисков

Опишем вариант единой модели банковских рисков, разработанной в рамках существенных с точки зрения предметной области ограничений относительно деятельности банка. В этом смысле модель можно считать упрощенной.

Ограничения:

все активы банка состоят из рублевых денежных средств (касса + коррсчета) и доходных активов;

каждый доходный актив представляет собой одноразовое вложение с одноразовым возвратом через заданное время;

по каждому доходному активу вложенные средства либо возвращаются в срок, либо вообще не возвращаются;

каждое обязательство представляется как одноразовое заимствование с одноразовым возвратом в заданный срок;

средства по каждому обязательству изымаются точно в срок;

ставки размещения и привлечения в банке точно совпадают с рыночными и фиксируются на момент открытия актива или пассива;

не учитываются налоги и налоговые льготы, непроцентные доходы и расходы, внебалансовые операции.

В настоящий момент не видно принципиальных препятствий, которые бы помешали устранить почти любое из этих ограничений путем простого расширения модели. Вариант модели, не содержащий существенных ограничений, назовем полным. Некоторые основные принципы, которые лягут в основу полной модели, уже присутствуют и в упрощенном варианте.


Дарим 300 рублей на твой реферат!
Оставьте заявку, и в течение 5 минут на почту вам станут поступать предложения!
Мы дарим вам 300 рублей на первый заказ!