Автореферат (1138125), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Выбор сценариев базировался на анализе движения факторовриска в зависимости от фазы экономического цикла.При расчете были использованы недельные данные о значениях факторовриска за 3 года (всего 160 данных для каждого фактора риска) за период с02.11.2009г. по 19.11.2012г.; определение VaR факторов риска осуществлялосьс помощью метода стохастического моделирования Монте-Карло.В процессе испытаний модели для каждого сценария была решена задачаоптимизации портфеля активов, а именно найдена оптимальная границапортфелей, удовлетворяющих условию максимизации доходности с учетомриска при заданном ограничении риск-капитала (4,5 млрд. руб.). Плановыевеличины экономического капитала для4-х стратегических альтернативпредставлены в Таблице 1.
Как видно из таблицы наибольшую потребность вэкономическом капитале Банк испытывает при реализации кризисногосценария.Таблица 1. Расчет потребности в экономическом капитале дляразличных стратегических альтернативСценарийАктивы,млн. руб.Средняядоходность сучетом рискаVaRЭкономическийкапитал (СФР),млн. руб.Сценарий интенсивного роста77 63311,4%0,151 302Кризисный сценарий42 508-4,3%2,182 684Инерционный сценарий55 1331,3%1,81 297Сценарий умеренного роста61 9457,7%0,261 26920Указанные стратегические альтернативы оптимизируют распределениеактивов Банка с точки зрения рентабельности активов при заданномограничении капитала в условиях различных сценариев.В процессе формирования стратегических лимитов для различныхсценариевразвитиядеятельностибанкабылавыявленапроблеманестационарности параметрических распределений факторов риска во времени.Причем во времени могут меняться не только параметры, но и сам видраспределения, что подтверждают представленные в работе исследованиякотировок акций российского рынка за пять лет.
В таблице 2 в качествепримера приведены теоретические распределения, подобранные в соответствиис различными критериями согласия для распределений относительныхотклонений доходности индекса РТС за разные временные периоды (в течениепяти лет).Таблица 2. Параметры подбора распределения относительныхотклонений доходности индекса РТСПериодВидраспределенияКритерийАндерсенаДарлингаКритерийКолмогороваСмирноваКритерийХиквардатС 01.01.2007 по 31.12.2007С 01.01.2008 по 31.12.2008Max ExtremeЛогистическое0,21790,70790,02600,040412,54258,6883С 01.01.2009 по 31.12.2009С 01.01.2010 по 31.12.2010С 01.01.2011 по 31.12.2011BetaMax ExtremeВейбулла0,38300,49250,46030,04460,04100,035713,646611,112919,7500Таким образом, поскольку компоненты совокупного финансового рискапредставляют собой нестационарные случайные процессы и параметрыраспределений меняются, необходим постоянный мониторинг и обновлениелимитов, а модели оценки рисков должны регулярно подвергаться валидации.Кроме того, при разработке системы лимитов необходимо проводить стресстестирование модели оценки СФР.
Применительно к рассматриваемой моделизадача стресс-тестирования может быть поставлена следующим образом: прикаком сочетании факторов риска величина экономического капиталаБанка превысит предельно допустимую границу.21На первом этапе стресс-тестирования Совет директоров долженопределить, какие средства (риск-капитал) могут быть выделены на покрытиеожидаемых и неожидаемых убытков. На втором этапе риск-менеджмент Банка,,используя данные о верхней границе экономического капитала, определяет,какое сочетание факторов риска может привести к превышению этой границы ис какой вероятностью может быть превышен экономический капитал (см.
табл. 3).Таблица 3. Результаты стресс-тестирования сценариевВероятность того, что экономический капиталпревысит:Сценарий5 млрд. руб.7,5 млрд. руб.10 млрд. руб.Сценарий интенсивного роста3,8%1,8%1,0%Кризисный сценарий23%15,6%13%12,6%6,8%3,6%4%1%0,6%Инерционный сценарийСценарий умеренного ростаСценарии умеренного и интенсивного роста демонстрируют достаточнуюустойчивость к стрессовым изменениям. В случае реализации инерционногосценария Банк потеряет устойчивость в 4% случаев.
Стресс-тест кризисногосценария, как и ожидалось, оправдал самые негативные ожидания. Очевидно,что Банк в период кризиса должен быть готов держать риск-капитал в сумме неменее 10 млрд. руб., так вероятность потерь выше заданного уровня в случаереализации самого худшего из кризисных сценариев превышает 10%.Таким образом, что в ходе реализации стратегии первоначальнозапланированный уровень рисков и их распределение могут существенноизмениться. Поэтому необходимо утвердить регулярно повторяющиесяпроцедуры пересмотра стратегических лимитов.
Подразделение рисков должноорганизовать мониторинг показателей VaR всех компонентов совокупногориска с использованием новой, появляющейся в ходе реализации стратегииинформации. В случае существенного (например, 20%-го) изменения величиныэкономического капитала по разным направлениям бизнеса лимиты должныпересматриваться.Для определения моментов изменения лимитов и моментов сменысценариев автором также рассмотрена система экономических индикаторов,22которые являются предикторами фазы экономического цикла.
Приизменении фазы экономического цикла в стохастической модели меняютсяисходные распределения факторов риска, что приводит в итоге к корректировкестратегических лимитов.3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫОсновные результаты диссертационного исследования могут бытьсформулированы следующим образом:1. Развитиусовершенствованметодологическийинструментарийанализа совокупного финансового риска. В том числе дано определениесовокупногофинансовогориска,атакжесформулированыкритерииклассификации рисков для модели СФР: 1) отсутствие пересечений компонентриска, 2) суммарное представление совокупного финансового риска, 3)унифицированный подход к измерению компонент риска, 4) сходные методыуправления.
На основе данных критериев автором разработана классификациярисков, использованная в модели совокупного финансового риска.2. Систематизированы и проанализированы существующие подходы канализу и оценке совокупного финансового риска. С учетом анализа сильных ислабых сторон данных подходов разработана стохастическая (имитационная)структурная модель совокупного финансового риска, позволяющая оцениватьраспределение факторов финансового риска и осуществлять их агрегацию. Приэтоммодельсовокупногоустанавливаетфинансовогооднозначнуюрискаисвязьмеждуэлементамикомпонентамиприбылибанка,чувствительными к воздействию данных рисков.
Определены границыприменимости структурной модели. Проведено сравнение методов расчета VaRна основе эмпирических данных о волатильности факторов риска и обоснованвыбор метода стохастического моделирования (Монте-Карло) для расчетасовокупного финансового риска.3. Разработаны процедуры принятия стратегических решений с учетомриска, основанные на построении системы стратегических лимитов, которыеограничивают размер активов банка с учетом рискованности различныхнаправлений его бизнеса. Предложен и экспериментально проверен на23эмпирических данных коммерческого банка алгоритм построения системыстратегических лимитов.4. Для определения моментов пересмотра лимитов рассмотрена системапредикторовфазыэкономическогоцикла.Ихприменениепозволяетреализовать рекомендованный Базельским комитетом по банковскому надзорупринцип Point-in-time (PIT), предполагающий корректировку оценок риска взависимости от фазы экономического цикла.5.
На базе механизма имитационного моделирования Монте-Карлорешена задача поиска оптимальной структуры портфеля активов с точки зрениямаксимизации ожидаемой доходности при заданном ограничении совокупногориска(экономическогокапитала).Проанализированыкорреляционныевзаимосвязи между факторами совокупного финансового риска и подтвержденэффект диверсификации риска.6. Сформирован алгоритм стресс-тестирования сценариев развития,который позволяет учитывать существенные колебания факторов риска иоценивать вероятность превышения установленного «аппетита к риску» длякаждого сценария развития.Предложенная система управления совокупным финансовым рискомявляетсяуниверсальнойисоответствуетсовременным,продвинутымтеоретическим и практическим подходам к управлению рисками.4. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИРаботы, опубликованные в ведущих рецензируемых научных журналах,рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:1.
Шевченко, Е.С. Базельский комитет об агрегации рисков и управленииэкономическим капиталом банка / Е.С. Шевченко, М.А. Поморина// Банковскоедело. – 2013. – № 3 (231) – 4 (232). – С. 25-31 (№ 3); С. 39-45 (№ 4) (объем 1 п.л.,личный вклад автора - 0,3 п.л.);2.Шевченко, Е.С. Практические подходы к верификации внутреннихрейтинговых методик. /Е.С. Шевченко, И.С. Синева.
//Банковское дело. –2011. – №3 (207). – С. 70-78 (объем 1 п.л., личный вклад автора - 0,8 п.л.);243.Шевченко, Е.С. Система стратегических лимитов как инструментуправления совокупным финансовым риском банка коммерческого банка./Е.С. Шевченко, C.М. Варакин, М.А. Поморина. // Банковское дело. – 2009.– №11 (191). – С. 9-18 (объем 1 п.л., личный вклад автора - 0,45 п.л.).Другие работы, опубликованные по теме исследования:4.Шевченко, Е.С. Проблемы управления совокупным финансовым рискомкоммерческого банка.// Реформы в России и проблемы управления – 2009:материалы 24-й Всероссийской научной конференции молодых ученых истудентов.
Вып. 3; Государственный университет управления. – 2009. – С.196-198 (объем 0,1 п.л.);5.Шевченко, Е.С. Проблемы использования рейтинговых моделей в системеоценки совокупного кредитного риска// Бизнес и банки. – 2010. – № 47. –С. 4-8 (объем 1,1 п.л.);6.Шевченко, Е.С. Сравнительный анализ стандартов управления рисками.//Управление в кредитной организации. – 2010. – №2 (66).
– С. 68-79 (объем0,9 п.л.).25Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г.Подписано в печать _____ 2013 г. Формат 60х84/16Бумага офсетная. Печать офсетная.Усл. печ. л. 1.Тираж 100 экз. Заказ №_____. Типография издательства НИУ ВШЭ, 125319,Г. Москва, Кочновский пр-д, д. 326.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
