Диссертация (1137680), страница 16
Текст из файла (страница 16)
долл. США французским SociétéGénérale в 2007 году). Поэтому начиная с Базеля II, Базельский комитетпобанковскомунадзоруввелтребованияккапиталудляоперационного риска и предложил формальную дефиницию данномувиду риску, определяемому как: «риск потери, произошедший врезультате неадекватного использования или сбоя внутреннихпроцессов, человеческого фактора или системных ошибок, а такжевнешних событий» (Principles for the Sound Management of OperationalRisk, 2011, p.3). В это определение включается юридический риск,однако, как правило, из него исключаются стратегический ирепутационный риски.Основными источниками операционныхрисков банков являются: внутреннее мошенничество, внешнеемошенничество, ущерб физическому имуществу, нарушение бизнес-96процессов и системные ошибки и др.Важной особенностьюоперационного риска по сравнению с кредитным и рыночным являетсяне только сложность его измерения и моделирования, но и устранения.Кроме того, у этого вида риска более «тяжелые» хвосты, а такженебольшое число наблюдений.Важно отметить, что высокая подверженность операционномуриску у БР возникает из-за того, что они являются государственнымифинансовыми институтами, в деятельности которых, согласно сразудвум направлениям академической литературы – агентской (agencyиview)политическойнерациональное(politicalиспользованиетеориям,наблюдается(неэффективнаяаллокация)view)имеющихся у БР ресурсов.
Так, согласно политической теории, БРпринимаютрешения,руководствуясьнеэкономическим,аполитическими мотивами (например, преследуют цели отдельныхполитиков или поддерживают «зомби-компании» (Lazzarini, 2015)). Врамках агентской теории считается, что менеджеры БР могут бытьнеправильно выбраны (в том числе по политическим причинам), либообладать слабой мотивацией к эффективной деятельности (Beim,Calomiris, 2001). Кроме того, из-за наличия социальных и финансовыхтаргетов усложняет формирование системы поощрения менеджмента(Musacchio, Lazarrini, 2014).Ключевым отличием этих двух подходов является то, что врамках второго предполагается, что государство, при формированииданныхфинансовыхинститутов,стремитсякмаксимизацииобщественного благосостояния, в то время как первый предполагает,что они являются средством достижения личных, политических иэкономических целей политиков (Sapienza, 2004).
Мы предполагаем,что государство, при создании институтов, занимающихся поддержкойМСБ через группы банков-партнеров, руководствуется все-таки97целямиповышенияобщественногоблагосостояния,поэтомуполитическая теория как объяснение неэффективности БР в даннойработе не рассматривается.Вторым видом рисков, рассматриваемых в данной работе,является частный случай операционного риска – модельный риск,который приводит к финансовым и репутационным потерям, принятиюневерных, в том числе стратегических, решений. Модельный риск58возникаетлибоприменяемыхиз-заналичияфундаментальныхмоделях,которыевыражаютсявошибоквнекорректныхрезультатах, либо – неверного использования модели (Aggarwal et al.,2015).
Несмотря на то, что нивелировать модельный риск непредставляется возможным, существует несколько способов егоминимизации, например, стресс-тестирование, бэктестинг, граничныеиспытания и др. (см. подробнее Kancharla, 2013).Необходимоотметить,чтовгодовымотчетахвсеханализируемых БР, операционный риск выделен как один изважнейших. При этом модельный риск59 отдельно выделяется лишьDEG, IFC и KfW. Дефиницию Базельского комитета используетбольшинство БР: DEG, FMO, IFC, KfW, OeEB, МИБ, ЧБТР.
Впротивоположность подходу Базельского комитета, два БР – ЕБРР иСИБ, в операционный риск также включают репутационный риск. Вцелях борьбы с операционным риском, БР создают внутренние базыданных (например, KfW и ЕБРР), в которые вносятся случаи58 Важно отметить, что ошибки в использовании моделей уже также приводили к существеннымпотерям в финансовой сфере. Например, ошибка в электронной таблице ФРС США по кредитам населениюпривела 2010 году к 4-миллиардным убыткам. А ошибка в расчетах профессоров К. Рогоффа и К. Рейнхарт нетолько привела к неверным экономическим решениям, но и серьезно отразилась на репутации ученых и местаих работы (Aggarwal et al., 2015).59 Однако модельный риск является важным видом рисков для БР, поэтому нередки случаи, когдавнешние аудиторы БР рекомендуют БР улучшить качество используемых моделей.
В частности, в 2011 годугенеральный инспектор (Inspector General) рекомендовал Эксимбанку США обратиться к внешним экспертамдля валидации применяемых для моделирования резервов под будущие потери моделей. В результате, в мае2012 года Эксимбанк США привлек специалистов компании KPMG для изучения, оценки и анализаприменяемых моделей (Report on Portfolio Risk and Loss Reserve Allocation Policies, 2012).98реализации этого вида рисков. При этом ЕБРР является членомвнешней базы данных the Global Operational Risk loss database, котораявключает в себя публикацию (свыше определенного лимита) событийреализации операционного риска участников объединения.
Кроме того,некоторые БР используют статистические модели для оценкиоперационного риска (например, EIB).В области поддержки сектора МСБ БР наличие операционного имодельного рисков может привести к существенным последствиям.Например, наличие модельного риска может привести к появлениюнеэффективных методик отбора банков-партнеров, а также слабойформализации лимитной политики (фактически – неточной оценкефинансового состояния отобранных банков-партнеров). Однако даже вслучае эффективных методик отбора банков-партнеров и лимитнойполитики деятельность БР в высокой степени подвержена воздействиюстохастических факторов.
Связано это, как уже было отмечено ранее, сприродой БР: данные финансовые институты обладают достаточновысокими риск-аппетитами. Таким образом, может возникнутьситуация, при которой действующий состав и значения ковенантов неучитывают значительное ухудшение финансового состояния банкапартнера при сравнительно длительном горизонте инвестирования, врезультате которого не происходит своевременный отзыв кредитнойлинии.Операционный риск в сегменте кредитования МСБ возникаетсразу на двух этапах: при отборе банков-партнеров и приперераспределении средств между ними. Наличие операционногориска может приводить к трем последствиям: первое – поскольку БР неможет определить надежные региональные банки, он распределяетресурсы среди крупных и государственных банков, в результате чегофондирование получают институты, не являющиеся финансово-99ограниченными; второе – в кредитных портфелях БР присутствуетзначительное число ненадежных банков, в лучшем случае это приведетк возвратам выданных кредитных линий в результате нарушенияковенант, в худшем – появлению просроченной задолженности набалансе БР; третье – БР сотрудничают преимущественно (что хуже –исключительно) с коммерческим банками, являющимися партнерамидругих БР, в результате чего БР будет сложнее размещать кредитныересурсы (как из-за ценовых, так и лимитных возможностей банковпартнеров).В данном разделе будет рассматриваться механизм устранениямодельного и операционного рисков в моделях конкуренции дляперераспределения ресурсов БР среди наиболее крупных действующихбанков-партнеров.
Для этого используется аппарат оптимизации60, атакже модели конкуренции, предложенные во второй главе.В первой главе отмечалось, что целевой функцией БР являетсяскорость достижения заданного объема кредитного портфеля. Для еереализации БР необходимо распределять средства между наиболеекрупными партнерами, поскольку именно они обладают наибольшейбазой клиентов, среди которых можно быстро и с минимальным рискомраспределить ресурсы, выделяемые БР61.В случае с модифицированным индексом Лернера в форме (2.20)достижимойявляетсятолькомаксимизация(чторавнозначноминимизации традиционного индекса Лернера).
При минимизациипроисходит распределение всех ресурсов БР в одном банке-партнере,что экономически нецелесообразно, поскольку БР диверсифицируетсвой портфель, устанавливая кредитный лимит (т.е. максимальныйобъем кредитных ресурсов) на отдельный банк-партнер.Используемый аппарат оптимизации представлен в статьях Бакайкина (2015a, 2015c).Интересно отметить, что на практике банки-партнеры БР также предоставляют средствадействующим клиентам, а не «клиентам с улицы».6061100Гипотеза 1. Минимизация индекса Лернера ведет к устранениюмодельного и операционного риска БР в моделях конкуренции.Таким образом, достигается перераспределение имеющихся у БРсредств среди наиболее крупных банков-партнеров.
Данная гипотезабазируется на аргументах стандартной микроэкономической теории, вкоторой бо́льшая рыночная власть наблюдается у более крупныхигроков, что на примере банковского сектора было показано внескольких работах, например, Amidu, Witson (2014); Bikker et al.(2005); Buch et al. (2011); Maudos, Nagore (2005) и др. В то же времявозможна и противоположная ситуация, когда высокая рыночнаявласть наблюдается у мелких игроков; подобная зависимость быланайдена в исследованиях Ho, Saunders (1981); Hope et al. (2013); Mirzaeiet al.(2013) и др. Возможна также некоторая комбинация данныхситуаций.Наличие высокой рыночной власти у мелких банков может бытьсвязано с более низким конкурентным давлением на них, вособенности, на находящихся в отдаленных от крупных экономическихцентров страны. Более высокая рыночная власть мелких банков можетобъясняться и создаваемыми ими дополнительными «буферамикапитала», что связано со значительными ограничениями в областипривлечения финансирования с рынков капитала.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
