Система управления операционным риском в российских коммерческих банках и ее совершенствование (1142739), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Болеенаглядно оценка фактического уровня ОР в Банке в разрезе основных показателей,характеризующих уровень фактических потерь от операционного риска, представленана рисунке 13.Фактические потери отреализации событий ОРпо данным отчетностиПотенциальные потери отреализации событий ОРпо данным внутреннейбазы данныхТекучесть кадров3 квартал 20134 квартал 2013События ОР,сопровождающиесяупущенной выгодой поданным внутренней базыданныхЗатраты на содержаниеперсоналаЗатраты на управлениеоперационным риском1 квартал 2014Стоимость под рискомИсточник: составлено автором по данным: формы отчетности № 0409102; внутреннейбазы данных по событиям операционного риска; оборотных ведомостей по счетамбухгалтерского учета; справок, полученных от отдела кадров в рассматриваемом банкеРисунок 13 - Оценка уровня ОР в банкеНарисункенаглядноотображаетсясущественноеснижениеуровняоперационного риска с 01.10.2013г. по 01.04.2014г., что свидетельствует об успешномприменении мер по совершенствованию СУОР в Банке.Помимо расчета фактического уровня потерь, расчет операционного риска вБанкеосуществляетсяспомощьюбазового–индикативногоподходаистандартизированного.
Базовый индикативный подход позволяет рассчитать уровенькапитала, резервируемого под ОР, стандартизированный подход позволяет сделатьвывод о подверженности направлений деятельности банка операционному рису исходя121из уровня валового дохода в камках каждого направления. Показатель уровня ОР,рассчитанный на основании базового индикативного подхода, предложенного БанкомРоссии в Положении №346-П [7] выглядит следующим образом:nОР = 0,15 х Дii=1(16)nгде ОР - размер операционного риска;n - количество лет (не должно превышать трех лет), предшествующих датерасчета размера ОР;Д i - доход за i-й год, используемый для целей расчета капитала, резервируемогопод ОР, определяемый в следующем порядке: Показатель Дi за год представляет собойсумму чистых процентных доходов и чистых непроцентных доходов - определяются наоснове формы № 0409807 «Отчет о прибылях и убытках (публикуемая форма)» [113].ОР2010-2012 =51536,8 тыс.
руб.(17)ОР2011-2013 =53705,3 тыс. руб.(18)Уровень операционного риска в рамках бизнес – линий банка, рассчитанный спомощью стандартизированного подхода (формулы 11,12,13) представлен в таблице 24.Таблица 24 Уровень операционного риска, рассчитанный в рамкахстандартизированного подходаБизнес линияРозничноеобслуживаниеКоммерческоеобслуживаниеПлатежиирасчетыТорговляипродажиИТОГОКоэфф-твзвешив-яУровеньваловогодохода за 3квартал2013г.Уровень ОРпо бизнес –линии за 3квартал2013г.Уровеньваловогодохода за 4квартал2013г.12%- 50 235,0-15%289 919,043 487,8397 522,059 628,3101 615,015 242,218%1 383,0248,9254,045,7118,021,218%- 50 235,0-- 67 459,0-289 919,043 487,8397 522,059 628,3- 67 459,0Уровень ОРпо бизнес –линии за 4квартал2014г.-Уровеньваловогодохода за 1квартал2013г.--6 317,06 317,0101 615,0Уровень ОРпо бизнес –линии за 1квартал2014г.-15 242,2Источник: разработано автором на основе анализа счетов доходов / расходов врассматриваемом банкеПо данным таблицы видно, что уровень операционного риска напрямую зависитот выбранного индикатора – валового дохода.
Данный подход не позволяет оценитьреальный масштаб потерь, однако является индикатором для более внимательногоотношения к бизнес – линиям с повышенным уровнем риска. Оценить влияние уровня122операционногорисканакапиталбанкаможноспомощьюподстановкирассматриваемого значения в формулу расчета норматива достаточности капитала.Помимофактическогоуровняоперационногорискаиуровняриска,рассчитанного на основе индикативных подходов, крайне важной является оценкапрогнозного уровня операционного риска, позволяющая на основе внутренних данных иимеющихся тенденций приблизительно определить уровень риска на заданный период.ДаннаяоценкаможетосуществлятьсяспомощьюМетодаIMA,подробнорассмотренного во второй главе.
Суть данного метода заключается в определенииуровня ожидаемых и непредвиденных потерь на основе анализа внутренней статистикиБанка за выбранный период.В целях проведения расчетов указанным методом использовалась внутренняя базаданных одной из московских кредитных организаций, сформированная за первыйквартал 2014 года.Короткий временной диапазон выборки обусловлен начальнымэтапом агрегации данных по событиям риска в кредитной организации и отсутствиембазы данных по событиям ОР за прошлые периоды. При условии наличия кадровых ифинансовыхресурсов,Банкимеетвозможность,какнаниматьвысококвалифицированных специалистов, способных формировать «продвинутые»модели оценки операционного риска, так и использовать специализированныерасчетные программы (к примеру, финансовый риск-менеджер ИНЭК) [118], дающиевозможность рассчитать уровень ОР с применением методов моделирования потерь ичастот.
Однако в условиях функционирования средних и малых банков необходимоисходить из условий экономии и ограниченных возможностей сотрудников. В связи сэтим целесообразно проводить расчеты в программе EXCELL. Плюсом при этомявляется наглядность проводимых расчетов, возможность внедрения корректировок.Для проведения необходимых расчетов необходимо сформировать выборку. Вцелях исторического моделирования в условиях ограниченных ресурсов, а такженевозможности использования метода Монте-Карло, генерирующего дополнительныезначения выборки, целесообразно включать в историческую базу фактическиреализованные убытки, потенциальные убытки, события упущенной выгоды. При этомпрогнозная величина операционного риска будет рассчитываться как сумма ожидаемых(EL) и непредвиденных (UL) потерь.
В условиях ограниченных ресурсов и сложностей,возникающихвпроцессереализацииметодоввероятностно-статистического123моделирования целесообразно использовать коэффициенты, характеризующие уровеньнепредвиденных потерь, разработанные на основании внешней статистики приведены втаблице 9 второй главы.Определим прогнозный уровень операционного риска на квартал.
С учетомупрощенного сценария определение ожидаемого и непредвиденного уровня потерьбудет формироваться следующим образом:1.Определениеожидаемогоуровняпотерьнабизнес–линииkрассчитывается следующим образом:1.1. Определим среднюю сумму потерь от реализации неблагоприятного событияотдельно по каждой бизнес – линии (k).
Для расчета данного показателя потребуетсяопределить показатель LE j,k (T) - общую сумму потерь типа j, понесенных в результатереализации неблагоприятных событий на бизнес - линии k за период T дней.; а такжеEVLE k(t) – денежную оценку суммарной стоимости, подвергнувшейся риску на бизнес– линии k за день t. Средняя сумма потерь будет рассчитана по формуле 7.
Значениерассчитанного показателя рассмотрено в таблице 25.Таблица 25 - Значение показателя LGE за 1 квартал 2014г.Датареализациисобытия ОРLE - потери (реальные,потенциальные, недополученнаявыгода) от событий ОР, в руб.EVLE - стоимость подриском, в руб.02.01.20141246585400005.01.20141247845800009.01.201425489135000010.01.20141612456000014.01.201446541326502817.01.201467040287548521.01.2014850024300023.01.20141445497120026.01.20141545564550029.01.201426703295478501.02.20141405252147706.02.2014452064000009.02.2014455727000017.02.2014697389064723.02.20142351459000024.02.201466799249040028.02.201420859207506408.03.2014246514085609.03.20148900154000012.03.2014150020000021.03.20141254588000022.03.20145542154067Итоговое значение показателя LGE за квартал в рамках 4 бизнеслиний БанкаLGE - Средняя сумма потерь отреализации событий ОР0,0145960190,0272445410,0188807410,0287928570,0142543950,0233143280,0349794240,0148826190,023942680,0090372060,0269465380,00706250,0168777780,007829140,0398542370,0268225990,010052220,0175001420,0057792210,00750,0142556820,0359713630,22637623Источник: разработано автором на основе внутренней базы данных по событиям ОР врассматриваемом банке, а также прочей информации, полученной из системы RS bank1241.2.
Определим вероятность (частоту) реализации неблагоприятных событий накаждой бизнес - линии k и проссумируем. Для расчета данного показателя потребуетсяопределить– денежную оценку суммарной стоимости, подвергнувшейсяриску на каждой унитарной операции l бизнес – линии k за день t по всемнеблагоприятным событиям (n – количество зафиксированных неблагоприятныхсобытий);- подвергаемый риску объемный индикатор, который равняется суммеопераций, обрабатываемых в рамках каждой бизнес - линии, и полученных за деньоценки t от операций, проводимых на данном объекте риска.
При этом события,повлекшие потенциальные, но нереализованные убытки взвешиваются на коэффициент«0,8», события риска, повлекшие упущенную выгоду - на коэффициент «0,7». Такимобразом, наибольшую вероятность будут иметь события риска, повлекшие фактическиеубытки. Вероятность (частота) реализации неблагоприятных событий, (представленнаяв таблице 26) на процессе k рассчитывается по формуле 3.Таблица 26 - Значение показателя PE за 1 квартал 2014г.Датареализациисобытия ОР02.01.201405.01.201409.01.201410.01.201414.01.201417.01.201421.01.201423.01.201426.01.201429.01.201401.02.201406.02.201409.02.201417.02.201423.02.201424.02.201428.02.201408.03.201409.03.201412.03.201421.03.201422.03.2014EI - объемный индикатор подверженностириску - определяется как суммарные оборотыпо счетам в рамках рассматриваемой бизнес линии за день, в тыс.
руб.EVLE стоимость подриском, в тыс.руб.PE - вероятностьпроизошедшихнеблагоприятных событий повсем бизнес - линиям275400225870568810324821,51245416,51418300257900345300256400120750011188601711102532003487802250005243006885009810046180052900386200109900854,000458,0001350,000560,0003265,0282875,485243,000971,200645,5002954,785521,477640,000270,000890,647590,0002490,4002075,064140,8561540,000200,000880,000154,0670,0031010,0020280,0023730,0017240,0026220,0020270,0009420,0028130,0025180,0024470,0004660,003740,0010660,0025540,0026220,004750,0030140,0014360,0033350,0037810,0022790,001402Итоговое значение показателя PE за квартал в рамках 4 бизнес линий Банка0,053039Источник: разработано автором на основе внутренней базы данных по событиям ОР врассматриваемом банке, а также прочей информации, полученной из системы RS bank1251.3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
