Диссертация (1138126), страница 28
Текст из файла (страница 28)
его активов.Динамика факторов риска собиралась по недельным данным за 3 года (всего 160данных для каждого фактора риска) за период с 02.11.2009 г. по 19.11.2012 г. Сбор инакопление динамики значений факторов риска производился на разных уровнях:1. Для финансовых инструментов, составляющих конкретный портфель (акции ОАО«Газпром», кредит компании «Алроса» и т.п.);1302. Для портфелей финансовых инструментов (торговый, инвестиционный, розничныхи корпоративных кредитов и т.п.) и совокупных затрат отдельных бизнеспроцессов (портфели 2-го уровня);3. Дляагрегированныхпоказателейсовокупныхрисковбизнес-направлений(портфели 1-го уровня);4. Для агрегированного показателя совокупного риска Банка (портфель верхнегоуровня).Дляотдельныхотносительногофинансовыхизмененияихинструментовдоходностисучетомрассматриваетсяпереоценкидинамикаилинормырезервирования.
Для портфелей 2-го уровня фактор риска рассчитывается каксредневзвешенная по объемам входящих в них инструментов котировка доходностей. Дляпортфелей 1-го уровня – средневзвешенные по размеру активов котировки доходностейпортфелей второго уровня и т.д.Построение прогнозируемых распределений факторов риска и оценка их характеристикВ первую очередь необходимо определить планируемые значения факторов риска,которые рассчитываются на основании распределений относительных изменений127доходностей факторов риска. Планирование осуществляется сначала на уровне банка вцелом, а затем на уровне портфелей 2-го и 1-го уровней и, при необходимости, отдельныхинструментов и бизнес-процессов.Рассмотрим распределения факторов риска на примере Сценария интенсивногороста.
В первую очередь необходимо осуществить подбор распределений для портфелейпервого уровня – кредитного портфеля, фондового портфеля и портфеля операционныхзатрат. Подбор распределений на основании имеющейся статистики128 (160 наблюдений за3 года) осуществлялся с использованием приложения Crystall Ball.127Генерация возможна как непосредственно для значений доходностей с учетом риска, так и для ихотносительных изменений. Первоначально генерация осуществлялась для доходности портфеля с учетомриска, однако автор столкнулся с проблемой слишком больших отклонений факторов риска, которыевозникают при случайной генерации.
Например, если предыдущее значение фактора риска равно 0,1%, атекущее значение равно 1%, то относительное изменение доходности фактора будет в данном случае -900%,что слишком сильно и необоснованно повлияет на итоговый VaR портфеля. Абсолютное изменение вданном случае равно всего 0,9%. Поэтому было принято решение генерировать относительные изменениядоходности фактора, а плановую доходность рассчитывать на основании этих отклонений.128Имеющаяся статистика наблюдений была разделена на 4 фазы, которые соответствуют выбраннымсценариям.
Исходя из исторических значений были подобраны распределения относительных измененийфакторов риска, которые соответствуют каждому сценарию. В результате этого планируемое распределениефакторов риска для разных сценариев может отличаться от подобранного ранее на этапе выбора моделиоценки VaR (п. 3.1), поскольку в каждый сценарий закладывается своя гипотеза об изменении факторариска. Так для Сценария интенсивного роста характерно предположение о средневолатильной динамикефакторов риска, которая в итоге повлияет на увеличение доходности кредитной организации.131Итак, для относительного изменения доходности кредитного портфеля с учетомриска было подобрано распределение Вейбулла (см. рис.
3.3.2).Рис. 3.3.2. Вид планируемого распределения относительного изменения факторакредитного риска в условиях «Сценария интенсивного роста»Далее на рис. 3.3.3-3.3.5 представлены подобранные распределения для фактороврыночного, операционного и бизнес-риска. Параметры указанных распределенийприведены в табл.
3.3.3.Рис. 3.3.3. Вид планируемого распределения относительного изменения факторарыночного риска в условиях «Сценария интенсивного роста»132Рис. 3.3.4. Вид планируемого распределения относительного изменения фактораоперационного риска в условиях «Сценария интенсивного роста»Рис. 3.3.5. Вид планируемого распределения относительного изменения факторабизнес-риска в условиях «Сценария интенсивного роста»Табл. 3.3.3. Параметры распределения относительного изменения факторовриска в условиях «Сценария интенсивного роста»ФакторкредитногорискаWeibullФакторрыночногорискаWeibullФактороперационногорискаWeibulldistributiondistributiondistributiondistributionMean0,01(0,01)0,0038-0,0023Median0,01(0,01)0,0058-0,0023Mode0,000,000,0104-0,0023Standard0,040,080,03640,0158ПараметрStatistic133Фактор бизнесрискаLogisticDeviationVaRiance0,000,010,00130,0003Skewness0,1681-0,0872-0,25410,00Kurtosis2,732,752,884,205,44-8,189,47-6,85Coeff.
ofVaRiabilityНа основании подобранных распределений относительных изменений факторовриска были рассчитаны плановые доходности факторов риска, плановые значениядоходностей портфелей с учетом риска и плановая доходность портфеля верхнего уровня(как средневзвешенные по объемам портфеля).Параметры распределений факторов риска других стратегических альтернативпредставлены в Приложении 11.Определение позиции под риском и планируемых объемов портфелей банкаЧтобы оценить экономический капитал, необходимо определить точную меруподверженности риску.
Подверженность риску – это размер позиции под риском.Определение позиции под риском:1) Для кредитного риска – балансовая стоимость ссуд;2) Для рыночного риска – рыночная стоимость торговых инструментов/объемвалютной позиции;3) Для ценового риска изменения тарифов по комиссионным и прочим операциям –объем продаж соответствующего банковского продукта;4) Для процентного риска – разница между процентными доходами и процентнымирасходами банка;5) Для операционного риска – размер активов, размещенных по бизнес-линии;6) Для бизнес-риска - балансовая стоимость активов.Для прогнозирования планируемых объемов портфелей Банка в каждом изсценариев используется модель, представленная в Приложениях 8.1, 8.2. Размер активовБанка прогнозируется на основании планируемой клиентской перспективы, а такжесоотнесения основных агрегатов129 баланса банка между собой.Параметрами клиентской перспективы являются:129Собственный капитал должен покрывать иммобилизованные активы, срочные пассивы составляют неменее 80% срочных активов, нестабильные пассивы примерно равны ликвидным активам.134Количество кредитов, выданных корпоративным/розничным клиентам/банкамв рублях/иностранной валюте;Среднегодовой объем кредита корпоративным клиентам в рублях/ иностраннойвалюте;Среднегодовой объем кредита розничным клиентам в рублях/ иностраннойвалюте;Среднегодовой объем кредита банкам в рублях/ иностранной валюте;Число купленных ценных бумаг и прочих активов;Число продаж депозитных продуктов/долговых ценных бумаг/акций или паев.Перечисленные параметры рассчитываются на основании исторических значений,историческихтемповростаиэкспертныхсужденийотносительноизмененияконъюнктуры рынка в прогнозном периоде.Параметром расчета размера проблемных активов портфеля активов являетсяпрогнозная норма возникновения проблемных активов.
Она может быть рассчитана какпростым способом на основании экстраполяции прошлых данных, так и продвинутымимоделями на основании прогнозирования вероятности банкротства клиентов банк ипотерь банка.Расчет размера экономического капитала для каждой стратегической альтернативы.Определение размера риск-капитала.Ключевой процедурой данного этапа является решение задачи оптимизациипортфеля активов для каждой стратегической альтернативы. А именно: для каждогосценария развития находится оптимальная граница портфелей, удовлетворяющихусловию максимизации доходности с учетом риска при заданном ограничении рисккапитала.
Автор решает классическую задачу портфельной теории Г. Марковица,осуществляя поиск оптимальной границы портфелей (структуры активов банка) впроцессе стохастического моделирования совокупного финансового риска и егокомпонентов на основе структурной модели.Новизна в данном случае состоит в применении портфельной теории Г. Марковицадля формирования системы стратегических лимитов банка.
В теории риск-менеджмента восновном говорится о формировании лимитов на основе распределения риск-капитала.Портфельная теория применяется, как правило, в инвестиционном менеджменте, но втеории банковского риск-менеджмента ее используют крайне редко.135Классическая задача портфельной теории направлена на поиск оптимальныхобъемов ценных бумаг в портфеле, поэтому кредитные, операционные и бизнес-риски вней не учитываются.
При этом в теории Г. Марковица в качестве меры риска выступаетстандартное отклонение, которое можно ограниченно применять только для оценкирисков ценных бумаг. Автор же использует показатель VaR, позволяющий единообразноизмерять все риски, выделенные в структурной модели (кредитный, рыночный,операционный, бизнес-риск, ценовой риск).Выделенный риск-капитал должен покрывать расчетный экономический капитал.Поскольку активы имеют многоуровневую структуру, то подбор оптимального портфеляосуществляется последовательно для каждого уровня. Плановая структура операций, аименно, средний объем каждого портфеля/инструмента, подбирается как решениеупомянутой оптимизационной задачи.Планирование структуры операций можно осуществлять и более простымиспособами, например, путем простой экстраполяции объемов на основе наблюдаемыхисторических значений. Однако преимуществом выбранного нами метода планированияпутем оптимизации структуры портфеля является четкий, математически обоснованныйподбор структуры операций при условии учета как изменчивости (наблюдаемой и/илипланируемой) факторов риска, так и ограничения имеющегося покрытия.
Таким образом,модель позволяет учесть разноплановые входные данные, а также осуществлять стресстестирование и тонкий подбор параметров, учитывать возможные экстремальные событияи связанные с ними изменения VaR факторов риска. Модель оценки совокупногофинансового риска, разработанная автором, позволяет проанализировать устойчивостьпри различном влиянии факторов риска, т.е. ответить на вопросы, будет ли достаточно уБанка средств на покрытие рисков, если ситуация на рынке сложится тем или инымобразом? Необходимо ли дополнительное увеличение капитала, если ожидается вход врецессию или имеющегося покрытия достаточно? Стоит ли наращивать активы на данномнаправлении бизнеса или наибольший эффект с точки зрения доходности и рискапринесет другое направление?В нашем примере собственные средства (капитал) банка в отчетном периоде вразмере 7,2 млрд.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
