2991 (Управление банковскими рисками), страница 3

На втором этапе на основе единого набора риск-факторов разрабатываются алгоритмы оценки показателей рыночных рисков:

• показатель прибыли и убытков;

• Value-at-Risk (VaR);

• сценарный анализ;

• анализ чувствительности.

На третьем этапе для разработки законченной системы управления рыночными рисками необходимо произвести тестирование модели, разработать отчетность и процедуры по управлению рыночными рисками.

Использование современных технологий в управлении рыночными рисками не только увеличит надежность банка, но и позволит усовершенствовать принятие стратегических и операционных решений по управлению в банке, а также улучшить имидж банка.

Однако специфика российского рынка требует построения собственного набора факторов риска, что затрудняет использование готовых западных решений для оценки рисков.

Во всех случаях риск должен быть определен и измерен. Анализ и оценка риска в значительной мере основаны на систематическом статистическом методе определения вероятности того, что какое-то событие в будущем произойдет. Обычно эта вероятность выражается в процентах. Соответствующая работа может вестись, если выработаны критерии риска, позволяющие ранжировать альтернативные события в зависимости от степени риска. Однако исходным пунктом работы является предварительный статистический анализ конкретной ситуации.

Основными инструментами статистического анализа являются – дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации. Суть этого метода состоит в анализе статистических данных за возможно больший период времени, что позволяет сравнить частоту возникновения потерь банка с вероятностью их возникновения. Данный способ можно применять к оценке самых разных видов рисков банка, как внешних, так и внутренних. При этом частота возникновения допустимого уровня потерь для данного банка зависит от числа случаев наступления конкретного уровня потерь и общего числа случаев в статистической выборке.

Количественно размер риска может выражаться в абсолютных и относительных показателях. В абсолютном выражении риск представляет собой размер возможных потерь при осуществлении определенной операции. Однако оценить эти потери с достаточной точностью не всегда представляется возможным. Если же отнести размер вероятных потерь к какому-либо показателю, характеризующему банковскую деятельность, например, к размеру кредитных ресурсов, размеру расходов или доходов банка в связи с осуществлением конкретной операции, то получится величина риска в относительном выражении.

В банках используются, главным образом, следующие методики: скоринговые методики; кластерный анализ; дискриминантный анализ; дерево классификаций; нейронные сети; технологии Data mining; линейная вероятностная регрессионная модель; Logit-анализ и т.д.

Кредитование юридических и физических лиц является одним из основных видов деятельности коммерческих и государственных крупных, средних и мелких банков. Поэтому большое значение для обеспечения устойчивого функционирования банка имеют методы количественной оценки и анализа кредитного риска. Цена за риск должна максимально точно учитывать величину риска каждого кредита. Кроме средней величины риска, определяемой по статистике предыдущей деятельности, банк должен знать количественную оценку и составляющие риска для каждого кредита.

Каждый банк разрабатывает свою модель риска для количественной оценки и анализа риска кредитов с учетом общих рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Чем выше точность оценки риска кредитов, тем меньше потери банка, меньше процент за кредит и выше конкурентоспособность банка. От повышения точности и прозрачности методик выигрывает все общество в целом. Создание эффективной модели риска и оптимальное управление кредитным риском возможны только на основе постоянного количественного анализа статистической информации об успехах кредитов.

Существуют различные подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок специалистов банка и заканчивая автоматизированными системами оценки риска. Мировой опыт показывает, что основанные на математических моделях системы являются более действенными и надежными. В целях построения модели кредитного риска сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Такая выборка может варьироваться от нескольких тысяч до сотен тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка содержит информацию по двум группам кредитов, имевшим место в деятельности банка: «хорошим» и «плохим» (проблемным или невозвращенным).

К методикам для количественной оценки кредитных рисков предъявляется особое требование по прозрачности, включающей количественные оценки точности и робастности.

Прозрачность методики кредитного риска - это возможность видеть не только явление в целом, но и его детали. Прозрачность стала важнейшей характеристикой методик оценки кредитных рисков в силу необходимости наиболее полной идентификации как кредитного риска, так и самой модели кредитного риска. Под прозрачностью методики будем понимать строгость используемых математических методов, сглаживание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов оценки и анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов и заемщиков. Прозрачность методики и результатов достигается вычислением вкладов инициирующих событий (критериев) в кредитный риск.

Для анализа, прогнозирования и управления кредитным риском каждому банку необходимо уметь количественно определять названные характеристики, анализировать риск и выполнять постоянный мониторинг компонент характеристик кредитного риска.

От точности распознавания зависит решение о выдаче или отказе в кредите, цена (процент) за риск и уровень резервирования на случай дефолта кредита. Точность оценивается количеством относительных ошибок в распознавании «плохих» и «хороших» кредитов (клиентов) и их средним количеством. Обычно выдвигается требование, чтобы «плохие» кредиты распознавались лучше. Отношение неправильно распознанных «хороших» и «плохих» кредитов выбирают от 2 до 10. Аналогично формулируется задача точности, если кредиты классифицируются не на два, а несколько классов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики оценки риска отличаются по точности почти в два раза.

Робастность характеризует стабильность методик оценки кредитных рисков. Разные методики риска или одна методика при разных алгоритмах обучения по статистическим данным неодинаково классифицируют кредиты на «хорошие» и «плохие». Один и тот же кредит по одной методике может быть признан «плохим», а по другой методике «хорошим». Такая нестабильность в классификации достигает 20% от общего числа кредитов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики риска могут отличаться по робастности в семь раз.

Таким образом, риск представляет собой вероятностную категорию, которая может быть с достаточной степенью точности оценена при помощи анализа потерь. В зависимости от величины потерь выделяют зоны риска:

1. зона допустимого риска – это когда потери от какого-то вида деятельности возможны, но они меньше ожидаемой прибыли.

2. зона критического риска – характеризуется опасностью потерь, которые заведомо превышают ожидаемую прибыль и в максимуме ведут к потере средств вложенных в операцию.

3. зона катастрофического риска – это когда потери превышают критический уровень и распространяются на имущество банка.

Пределы зон устанавливаются с помощью коэффициентов риска. Коэффициент риска определяется как отклонение максимально возможной величины убытка к собственному капиталу. Если коэффициент риска не превышает 0,3 – это зона допустимого риска; от 0,3 до 0,7 – зона критического риска; 0,7 и более – зона катастрофического риска.

Глава 3. Управление банковскими рисками

3.1. Сущность управления рисками

В условиях финансового кризиса весьма актуальной выглядит проблема эффективного, профессионального управления банковскими рисками, оперативного учета факторов риска.

Проблема управления рисками в каждом банке занимает одно из главных мест, поскольку неправильный подход в этом вопросе может не просто привести к большим убыткам, но и к закрытию кредитной организации.

В настоящее время во многих российских банках осуществляется выделение специальных сотрудников и подразделений, функцией которых является организация системы управлении рисками банковской деятельности или риск-менеджмент. В определении стратегии в области риск-менеджмента российские банки руководствуются рекомендациями Центрального банка Российской Федерации и частично рекомендациями Базельского комитета.

Основной задачей регулирования рисков является поддержание приемлемых соотношений прибыльности с показателями безопасности и ликвидности в процессе управления активами и пассивами банка, то есть минимизация банковских потерь.

Все это предполагает разработку каждым банком собственной стратегии управления рисками, то есть основ политики принятия решений таким образом, чтобы своевременно и последовательно использовать все возможности развития банка и одновременно удерживать риски на приемлемом и управляемом уровне.

В основу банковского управления рисками должны быть положены следующие принципы:

• прогнозирование возможных источников убытков или ситуаций, способных принести убытки, их количественное измерение;

• финансирование рисков, экономическое стимулирование их уменьшения;

• ответственность и обязанность руководителей и сотрудников, четкость политики и механизмов управления рисками;

• координируемый контроль рисков по всем подразделениям и службам банка, наблюдение за эффективностью процедур управления рисками.

Уровень риска, связанного с тем или иным событием, постоянно меняется из-за динамичного характера внешнего окружения банков. Это заставляет банк регулярно уточнять свое место на рынке, давать оценку риска тех или иных событий, пересматривать отношения с клиентами и оценивать качество собственных активов и пассивов, следовательно, корректировать свою политику в области управления рисками.

Подобная работа не может носить отрывочный характер и приносит результаты, когда выработана и осуществляется определенная стратегия риска:

• выявление факторов, увеличивающих и уменьшающих конкретный вид риска при осуществлении определенных банковских операций;

• анализ выявленных факторов с точки зрения силы воздействия на риск;

• оценка конкретного вида риска;

• установление оптимального уровня риска;

• анализ отдельных операций с точки зрения соответствия приемлемому уровню риска.

• разработка мероприятий по снижению риска.

Инструменты управления риском кредитного портфеля:

• Нормативно-правовое обеспечение;

• Методологическое и информационное обеспечение;

• Банки и базы данных;

• Автоматизированные системы управления (АСУ).

Основными методами управления рисками являются: статистический метод, аналитический метод, метод хеджирования.

Статистический метод заключается в том, чтобы изучить статистику потерь и прибылей, имевших место при принятии аналогичных рений, установить величину и частоту получения той или иной экономической отдачи, а затем провести вероятностный анализ и составить прогноз будущего поведения на рынке.

Аналитические методы управления риском используются как инструмент упреждающего управления рисками и позволяют разработать прогнозы и стратегии управления рисками до начала реализации проекта. Главная задача аналитических методов управления риском состоит в определении рисковых ситуаций и разработке мер, направленных на снижение негативных последствий их возникновения. К числу задач аналитических методов управления риском относят также профилактику рисковых ситуаций.

Практические методы управления риском призваны снизить негативный результат возникших в ходе реализации рисковых ситуаций. Как правило, они базируются на аналитических методах управления риском. В то же время практические методы управления риском являются основой для создания информационной базы управления рисками и последующим развитием аналитических методов.

Различают два подхода аналитического анализа финансового рынка:

- фундаментальный (основан на представлении, что движение курса финансовых инструментов является отражением состояния экономики в целом),

- технический (в значительной степени опирается на использование психологических индикаторов (sentiment indicators) и на анализ движения денежных средств (flow of funds analysis)).

Хеджирование – это метод, основанный на страховании ценовых потерь на физическом рынке по отношению к фьючерсному или опционному рынку. При этом для рынка биржевых опционов физическим может быть как реальный рынок (валютный, фондовый), так и фьючерсный.

Комплексный подход к управлению риском позволяет более эффективно использовать ресурсы, распределять ответственность, улучшать результаты работы.

Банку необходимо подбирать портфель своих клиентов таким образом, чтобы самому иметь оптимальное соотношение между активными и пассивными операциями, сохранять уровень своей ликвидности и рентабельности на необходимом для бесперебойной деятельности уровне. Для этой цели необходимо проводить регулярный анализ уровня всех видов рисков, определять их оптимальное значение для каждого конкретного момента и использовать весь набор способов управления ими.