Моделирование рисковых ситуаций

      Совокупные  риски угрожают работе и существованию банка в целом. К их числу следует отнести риски потери ликвидности, рентабельности и управления банком.

      Определение основных элементов банковских рисков непосредственно связано с представлением о банке как об объекте потенциальной опасности. Поэтому описание рисков следует четко привязывать к элементам структуры банка, в отношении которых возникает угроза. 

          2.2. Оценка рисков 

      Оценка  рисков: качественная или количественная оценка вероятности и влияния рисковых ситуаций, а также определение порядка (очередности) их возникновения и разрешения.

      Многообразие  возможных рисков и рисковых ситуаций обусловлено фактором неопределенности. Проявление рисковой ситуации состоит в отклонении фактических значений критических показателей от нормального, устойчивого, среднего или альтернативного уровня. Оценка рисков как задача управления, может решаться статистическими методами, одним из которых служит Z-статистика, а также на основе законов нормального распределения — математических методов количественной оценки рисков, при помощи расчетов дисперсии, стандартного отклонения и коэффициента вариации. Математические методы количественной оценки риска базируются на основе законов нормального распределения. С целью измерения риска конкретной операции целесообразно оценивать параметр наиболее ожидаемого результата (re) по формуле математического ожидания:

где: п - число возможных результатов;

    рi — вероятность i-го результата;

    п — i-й возможный результат от операции.

      Количественной  оценкой риска той или иной операции принято считать вариацию (var) — разброс возможных результатов операции относительно ожидаемого значения (математического ожидания). В соответствии с теорией вероятности и математической статистикой этот показатель рассчитывается как среднее квадратичное отклонение от ожидаемого результата:

      Также для оценки риска используется показатель среднего линейного отклонения (s), называемый дисперсией:

      Относительное линейное отклонение оценивается с помощью показателя стандартного отклонения, или колеблемости (g), чем выше данный показатель, тем рискованнее считается операция:

      Так, например, банку необходимо оценить  степень риска двух видов операций, причем первая из них требует вложения средств в сумме 600 тыс. руб., в результате чего может быть получен доход в размере 120 тыс. руб. со степенью вероятности 95%; вложения во вторую операцию составляют 900 тыс. руб., получение дохода в сумме 400 тыс. руб. вероятно на 80%.

      Рассмотрим  четыре возможных варианта исхода событий.

      Первый  вариант, когда обе операции принесут потери, в этом случае сумма убытка банка составит 1500 тыс. руб. (600 тыс. руб. + 900 тыс. руб.).

      Второй  вариант: если первая операция принесет доход, а вторая — потери, результат банка составит убыток 780 тыс. руб. (120 тыс. руб.—900 тыс. руб.).

      Третий  вариант: при условии, что первая операция принесет потери, вторая —  доход, результат банка составит убыток 200 тыс. руб. (-600 тыс. руб. + 400 тыс. руб.)

      И, наконец, четвертый: когда обе операции принесут доход, результат банка  составит 520 тыс. руб. дохода (120 тыс. руб. + 400 тыс. руб.).

      re=-1500 тыс. руб. х 0,05 х 0,2 - 780 тыс. руб. х 0,95 х 0,2 - 200 тыс. руб. х 0,05 х 0,8 + 520 тыс. руб. х 0,95 х 0,8 = 224 тыс. руб. (сумма наиболее ожидаемого результата для банка);

      var= (-1500 тыс. руб. — 224 тыс. руб.)ⁿ х 0,05 х 0,2 + (-780 тыс. руб. -    -224 тыс. руб.)ⁿ х 0,95 х 0,2 + (-200 тыс. руб. - 224 тыс. руб.)ⁿ х 0,05 х 0,8 + +(520 тыс. руб. - 224 тыс. руб.)ⁿ х 0,95 х 0,8 = = 295 024 тыс. руб. ( n = 2);

      Таким образом, определяющее значение для  оценки риска имеет расчет стандартного отклонения, которое отражает величину предполагаемого риска (ex ante risk), реальная же величина риска становится известной лишь при фактическом наступлении рискового события (ex post risk). Поэтому при оценке риска важную роль играют применяемые методы прогнозирования. Особенно популярной в последние годы стала методология Value-at-risk (VaR). Опираясь на определенные имеющиеся входные данные, которые могут быть получены на основе моделирования исторического или вероятностного сценария, методология VaR позволяет рассчитать максимальные убытки, которые с определенной долей вероятности может понести кредитный институт в случае стандартных неблагоприятных рыночных колебаний.

      Очевидно, что количественное измерение величины риска подразумевает его анализ и оценку. Анализ риска предполагает определение факторов риска, влияющих на его величину. Максимальный учет подобных факторов риска и их удельного веса в образовании рисковых ситуаций дает возможность сравнительно точно оценивать риски. Так, в системе оценки рыночных рисков VaR в Morgan Stanley Dean Winter производится анализ около 500, а в Dresdner Bank — около 1200 факторов риска. Это объясняет необходимость внедрения банками собственных систем оценки при управлении рисками⁵.

      Таким образом, количественная оценка означает присвоение количественного параметра качественному. Она позволяет создать сопоставимую базу для всех видов риска. Примером количественной оценки является механизм формирования резерва на возможные потери по ссудам в зависимости от группы кредитного риска, предусмотренный инструкцией Банка России от 30.06.1997 г. № 62а "О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам". Совокупность количественных оценок портфелей риска образует предел потерь.

      Основными инструментами, которые создают  для банка рыночный риск, согласно Новым положениям, являются финансовые инструменты и прочие активы, поддерживаемые банком с целью перепродажи или хеджирования позиции по финансовым инструментам.

      Каждую  позицию, влияющую на рыночный риск, банк обязан переоценивать либо по рыночной стоимости, либо по собственной созданной модели. Такую модель, как и применительно к указанным выше видам риска, утверждает надзорный орган. После проведения переоценки реальная стоимость финансовых инструментов и прочих активов взвешивается па степень риска, которая предусмотрена новым Базельским соглашением. При этом степени риска определяются в зависимости от того, какой рейтинг получит тот или иной финансовый актив, т. е. присвоение степени риска происходит аналогично стандартному подходу в определении кредитного риска.

      Возможности, которые предоставят зарубежным коммерческим банкам вводимые в действие с 2005 г. положения Базельского комитета, огромны. Банки смогут утвердить собственные системы оценки рисков и использовать их результаты, в том числе для оценки достаточности капитальной базы.

      Что же касается российских банков, то в  настоящий момент управление рисками в кредитных организациях сведено к соблюдению обязательных нормативов и созданию резервов под возможные потери по отдельным операциям и инструментам, размер которых директивно установлен исходя из формальных признаков.

      Сейчас  основными направлениями совершенствования методики оценки достаточности капитала могут стать наиболее полное принятие принципов международных стандартов финансовой отчетности для российской практики и пропаганда построения систем риск-менеджмента в банках.

      Банк  России уже предпринял попытку изучить  степень использования отечественными коммерческими банками систем и  методов управления рисками. Помимо обычных сведений, содержащихся в пояснительной записке к годовому отчету кредитной организации, по итогам 2001 г. каждый коммерческий банк в соответствии с подпунктом 5.1.4 Указания Банка России «О годовом отчете кредитной организации» от 13 декабря 2001 г. № 1069-У должен был описать «применяемые кредитной организацией методы управления и контроля за ликвидностью, платежеспособностью, рисками, в том числе: финансовыми - кредитный риск, риск ликвидности, ценовой риск, риск изменения процентных ставок, базисный риск, валютный риск, рыночный риск, риск инфляции, риск неплатежеспособности; функциональными - стратегический риск, технологический риск, риск операционных и накладных расходов (риск неэффективности), риск внедрения новых продуктов и технологий (внедренческий риск); прочими - риск несоответствия, риск потери репутации».

      После выхода в свет Письма Банка России от 27 июля 2000 г. № 139-Т «О рекомендациях  по анализу ликвидности кредитных организаций» вопросы управления ликвидностью уже глубоко проработаны и, как правило, оформлены в виде положений по анализу ликвидности в коммерческих банках. Однако изложение в краткой и доступной форме системы используемых методов управления различными видами рисков явилось новой задачей для российских кредитных организаций.

      Если  же для оценки риска невозможно использовать статистические методы (например, из-за нерепрезентативности данных), применяются экспертные методы. В последнее время также высокую эффективность показывают аналитические методы оценки риска, моделирование данных в которых позволяет восполнить недостаточность располагаемой информации. Очевидно, что весомую роль в точности оценки рисков играет разнообразие применяемых методов. 

            2.2.1. Методы оценки  рисков 

      Метод аналогии в оценке риска — оценка риска на основе анализа базы данных об осуществлении аналогичных операций и аналогичных условий их реализации. Дает возможность учесть ошибки, последствия воздействия неблагоприятных факторов и экстремальные ситуации как источники потенциального риска.

      Метод балльной оценки риска — один из методов экспертизы риска на основе обобщающего показателя, вычисляемого по ряду экспертно - оцениваемых значений показателей степени риска. Состоит из следующих этапов: установление списка факторов, определяющих степень риска операции; разработка состава показателей, характеризующих влияние и риск (или их соотношение) в области проявления каждого фактора; оценка влияния каждого показателя по факторам, а факторов — на обобщающую оценку степени риска (в виде весовых коэффициентов оценки значимости показателей); разработка шкалы оценок по каждому показателю (в том числе порядок присвоения качественных оценок); формирование методики расчета обобщающей оценки риска (интегральная оценка, алгоритмическая (логико-математическая) и др.).

      Метод "дерева решений" — метод, оценивающий наиболее вероятные значения результатов деятельности в зависимости от вариантов реализации решений. Основан на построении пространственно - ориентированного графика, отражающего последовательность принятия решений и условий их реализации, оценки промежуточных результатов с учетом их вероятности. Позволяет рассчитать математическое ожидание результатов по каждому из вариантов реализации решений.

      Моделирование риска — метод анализа и оценки предполагаемого риска, используемый в случае, если необходимо учесть большое число проявляющихся в различных областях факторов риска.

      Для моделирования риска заранее  определяется множество учитываемых параметров и возможный диапазон значений, с помощью которых можно построить динамическую характеристику изменяемых факторов и их влияние на оцениваемые показатели. Затем произвольно выбираются значения переменных (с учетом присвоенных им заранее вероятностей) и рассчитывается конечный показатель. Одним из вариантов моделирования риска является метод Монте-Карло.

      Метод Монте-Карло (статистических испытаний) — метод формализованного описания неопределенности, используемый в наиболее сложных для прогнозирования случаях. Заключается в изучении статистики процессов реализации решений в ряде похожих ситуаций, что дает возможность установить влияние и частоту получения конкретных результатов, а также ограничения на диапазон и динамику исходных значений и анализируемых показателей. Статистические данные и ограничения служат основой имитационных моделей, позволяющих создать множество сценариев реализации решения и принять во внимание наиболее вероятный.