Моделирование рыночного риска коммерческого банка (1142481)
Текст из файла
На правах рукописиШандра Марина ИгоревнаМОДЕЛИРОВАНИЕ РЫНОЧНОГО РИСКАКОММЕРЧЕСКОГО БАНКА08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономикиАвторефератдиссертации на соискание ученойстепени кандидата экономических наукМосква2011 год2Работа выполнена на кафедре «Математическое моделированиеэкономических процессов» ФГОБУВПО «Финансовый университет приПравительстве Российской Федерации»Научный руководитель:доктор экономических наук, профессорБабешко Людмила ОлеговнаОфициальныеоппоненты:доктор экономических наук, профессорУринцов Аркадий Ильичкандидат экономических наукОблакова Анна ВладимировнаВедущая организация:ФГУП«Всероссийскийнаучноисследовательскийинститутпроблемвычислительнойтехникииинформатизации»Защита состоится «07» декабря 2011 г.
в 13-00 часов на заседании советапо защите докторских и кандидатских диссертаций Д 505.001.03 приФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве РоссийскойФедерации» по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д.55,ауд. 213.С диссертацией можно ознакомиться в диссертационном залеБиблиотечно-информационногокомплексаФГОБУВПО«Финансовыйуниверситет при Правительстве Российской Федерации» по адресу: 125993,г. Москва, Ленинградский проспект, д.49, комн. 203.Автореферат разослан «03» ноября 2011 г.
Объявление о защитедиссертации и автореферат диссертации «03» ноября 2011 г. размещены наофициальномсайтеФГОБУВПО«ФинансовыйуниверситетеприПравительстве Российской Федерации»: http://www.fa.ru и направлены дляразмещения в сети Интернет Министерством образования и науки РоссийскойФедерации по адресу: referat_vak@mon.gov.ruУченый секретарь совета Д 505.001.03,к.э.н., доцентО.Ю. Городецкая3I.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы исследования. Управление рыночным риском – этоважный элемент системы управления рисками в современном коммерческом банке.Оценка рыночного риска, как один из этапов управления риском, заключается вопределении значения рискового капитала, с заданной вероятностью покрывающегопотенциальныепотери,которыемогутпонестибанк,страховаякомпания,пенсионный фонд или паевой фонд, осуществляющие определенную финансовуюдеятельность. Одна из значимых задач управления рисками – корректное оцениваниерисков потерь от проводимых банком операций, неизбежно возникающих в егодеятельности.
Коммерческим банкам необходимо применять эффективные методы пооценке рисков для ежедневного мониторинга всех видов риска, как по отдельности,так и в совокупности. Важнейшими предпосылками успешной работы банкаявляются: его способность качественно оценивать риски по всем направлениямсобственной деятельности; проведение консервативной политики, основанной не намаксимизации прибыли, а прежде всего на минимизации рисков, в частностирыночных рисков.
Величина требуемого капитала под покрытие рыночных рисковопределяется на основе оценок рыночного риска. Чем точнее оценка, тем меньшевеличина капитала, который банк не может использовать для получения прибыли, адолжендержатьвкачестве«подушкибезопасности».Поэтомуразработкаматематических моделей, нацеленных на повышение точности оценок потенциальныхпотерь в результате реализации рыночного риска, определяет актуальность темыисследования.Степень разработанности темы. Моделированию рыночного риска посвященомножество исследований. Большая часть из них – это статьи и монографиизарубежных авторов, тогда как в отечественной науке наблюдается определенныйдефицит серьезных работ по рассматриваемой в диссертации проблеме.В банковском риск-менеджменте стандартом количественной оценки рыночногориска стал показатель потенциальных потерь Value-at-Risk (VaR).
Вопросам оценкирыночных рисков, в том числе в рамках методики VaR, посвящены работы многихучёных. Основу современного риск-менеджмента разработали: Александер К.,Арцнер П., Бёссис Дж., Брайович С., Братанович Х., Доуда К., Фабоцци Ф., ГрюнингВ., Джорион Ф., Саита Д., Талеба Н. и др. Исследования в этой области проведены иотечественными специалистами. Это Гамза В.А., Герасимова Е.Б., Голембиовский4Д.Ю., Долматов А.С., Лобанов А.А., Лукашов А.В., Меньшиков И.С., МилосердовА.А., Помазанов М.В., Рогов М.А., Чекулаев М.В., Чеготов М.В., Четыркин М.,Чугунов А.В., Шелагин Д.А.
и др. Существует множество научных работ,направленных на исследование отдельных аспектов проблемы оценки и управлениярыночными рисками, в частности по разработке моделей прогнозированияфинансово-экономической информации. Среди них следует отметить известноесемейство моделей ARCH-GARCH и коллокационные модели.Коллокационные модели и их приложения рассмотрены в работах Бабешко Л.О.,Бывшева В.А., Винера Н., Губанова В.С., Крарупа Т., Клапко А.О., Колмогорова Н.А.,Коцакиса С., Леглеманна Д., Морица Г., Мейссла П., Неймана Ю.М., Сидериса М.Г.
идр.Оценке рыночных рисков посвящен ряд Базельских документов и методологияRiskMetrics.Для оценки рыночного риска в рамках методики VaR могут использоватьсяразличные подходы, поэтому возникает вопросвыбора оптимальной для банкамодели. Стандартные методы расчета показателя VaR, применяемые на практике вкоммерческих банках, часто занижают оценку уровня рыночного риска, чтообъясняет популярность исследований, ориентированных на совершенствованиесуществующих моделей оценки риска.Необходимость оптимизацииоценкирыночного риска в рамках методики VaR обуславливает актуальность темыисследования, предопределяя его цель, задачи и содержание.Цель исследования состоит в разработке и анализе коллокационных моделей,позволяющих повысить точность оценки потенциальных потерь в результатереализации рыночного риска в коммерческом банке.Для достижения указанной цели в работе поставлены следующие задачи:1.
Проанализировать современные подходы к оценке рыночного риска в рамкахметодики VaR, а также критерии отбора оптимальной для банка модели оценкирыночного риска.2. Построить:· модели оценки потенциальных потерь от реализации рыночного риска врамках рандомизированной коллокации;· модели оценки рыночного риска в рамках блочной коллокации.53. Разработать инструментальные средства для реализации алгоритмовколлокационных моделей оценки рыночного риска в рамках методики VaR и ихточностных характеристик.4.
Провести сравнительный анализ результатов оценивания рыночного риска поразработанным моделям и моделям, построенным на основе традиционногоаналитического подхода в рамках методики VaR.Объектом исследования является коммерческий банк.Предметом исследования являются экономико-математические модели оценкирыночного риска в рамках методики VaR в коммерческом банке.Теоретико-методологической основой исследования послужили положения,содержащиеся в трудах российских и зарубежных авторов в области экономическойтеории, банковского дела, риск–менеджмента, управления рыночными рисками иоценки финансовых инструментов.При решении поставленных задач использовались общенаучные и специальныеметоды исследования: анализа и синтеза, детализации и обобщения, гипотетическогопредположения,сравнения;методытеориивероятностейиматематическойстатистики, экономико-математического моделирования и эконометрические методы.Сбор и обработка данных осуществлялись с использованием приложенийMicrosoft Excel и MATLAB 7.7.0, а также при помощи программных продуктов,разработанных автором на языке программирования Python.Информационнаябазаисследованиявключаетвсебя:публикацииотечественных и зарубежных авторов по проблемам оценки рыночных рисков внаучных изданиях; технические документы корпорации J.P.
Morgan. Исследованияпроводились на основе данных по итогам торгов в «Российской торговой системе»(РТС), доступных на сайте www.rts.ru.Область исследования. Содержание диссертации соответствует специальности08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики.Научнаяновизнаисследованиязаключаетсявпостроениимоделейколичественной оценки рыночного риска в рамках коллокационного подхода,позволяющих получить более точные оценки потенциальных потерь по сравнению состандартными моделями оценки риска в рамках методики VaR.В диссертации получены и выносятся на защиту следующие новые научныерезультаты:61. В качестве инструмента повышения точности оценки рыночного рискапредложен показатель RM VaR в рамках методики VaR, базирующийся на прогнозномзначении финансового индекса.2.
Разработаны:· модельоценкипоказателяRM VaRврамкахрандомизированнойколлокации, нацеленной на корректировку нарушения предпосылок стационарностислучайного процесса «логарифмической» прибыли, и предложена формула длярасчёта показателя RM VaR для портфеля финансовых инструментов в рамкахколлокационного подхода;· модель блочной коллокации для оценки показателя RM VaR , обобщающаяалгоритмы прогнозирования финансовых индексов в рамках стационарной модели«логарифмической» прибыли на случай разнородной информации.3. Показана связь коллокационных моделей с процедурой регуляризации,используемой для оценки риска финансовых инструментов фондового рынка врамках методики VaR.4.
Обосновано, что из набора стандартных аналитических и коллокационныхмоделей для оценки потенциальных потерь из-за реализации рыночного рискаоптимальной является модель рандомизированной коллокации.Теоретическая и практическая значимость полученных результатов.Теоретическая значимость исследования состоит в адаптации коллокационныхмоделей прогнозирования финансовых индексов к задаче оценки рыночного риска врамкахметодикиVaRвкоммерческомбанке.Полученныерезультатыиразработанные модели вносят существенный вклад в совершенствование и развитиеподходов банковского риск-менеджмента в области оценки рыночных рисков.Практическая значимость исследования состоит в том, что выводы ирекомендации, содержащиеся в диссертации, ориентированы на широкий кругспециалистов, участвующих в системе контроля за рыночными рисками: работниковнадзорных органов, сотрудников коммерческих банков, аудиторов.Самостоятельное практическое значение имеют:· модельоценкипоказателяRM VaRврамкахрандомизированнойколлокации, нацеленной на корректировку нарушения предпосылок стационарностислучайного процесса «логарифмической» прибыли;7· модель блочной коллокации для оценки показателя RM VaR , обобщающаяалгоритмы прогнозирования финансовых индексов в рамках стационарной модели«логарифмической» прибыли на случай разнородной информации.Разработанные модели, алгоритмы и программные продукты для оценкирыночного риска можно использовать в деятельности коммерческих банков дляполучения достоверных и более точных оценок рыночного риска и повышениякачества системы риск-менеджмента банка, при составлении методик оценкирыночного риска в соответствии с требованиями Базельского комитета, в учебномпроцессе высших учебных заведений, а также при обучении и повышенииквалификации специалистов в области риск-менеджмента при оценке, управлении иконтроле рыночных рисков.Апробация и внедрение результатов исследования.
Основные результатыисследования прошли апробацию в экспертном сообществе в рамках следующихнаучных и практических мероприятий: заседание «круглого стола» для аспирантов натему «Российский финансовый рынок: проблемы повышения конкурентоспособностии роли в инновационном развитии экономики» под научным руководством д.э.н.,проф. Л.Н.
Красавиной (Москва, Финакадемия, февраль 2008 г.); V и VIМеждународныенаучно-практическиеконференции«Экономическоепрогнозирование: модели и методы» (Воронеж, Воронеж. гос. ун-т, апрель 2009 г. иапрель 2010 г.); I Международная научно-практическая Интернет-конференция(Воронеж, Волгоград. гос.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
