Айтжанова Д.А., Адилова А.Ж.

Применение мирового опыта во внедрении систем управления финансовыми рисками в банках второго уровня Республики Казахстан

- количественно определять риски финансовых инструментов посредством точной оценки размера и вероятности потерь от возможных изменений на рынке;

-  измерять риски портфеля финансовых инструментов, принимая во внимание портфельный и корреляционный эффекты;

- учитывать время открытой позиции, в течение которого рыночный риск возможен.

Неотъемлемой частью методики управления рисками должно стать широкое тестирование баланса (Stress testing). Оно позволяет выявить и количественно оценить эффект от событий, которые могут произойти и иметь серьезные последствия для дальнейшего осуществления банком операций. Шоковое тестирование осуществляется посредством экстраполяции на будущее исторических данных о поведении рынка в прошлом. [1]

Появление в 1994 году методики RiskMetrics. Основанный на оценке стоимости подвергающейся риску (Value-at-Risk), качественно обновило инструментарий специалистов по управлению рисками, который активно внедряется и в казахстанских банках. [2]

В деятельности по управлению рисками банки идут по пути автоматизации системы прогнозирования и оценки количественного уровня риска. Программы по управлению рисками осуществляют моделирование, позволяющее рассмотреть сотни возможных сценариев поведения рынка и просчитать возможные результаты деятельности на нем. Помимо функций моделирования системы, как правило, данные информационные продукты должны поддерживать процесс администрирования, разрабатывать стратегию отслеживания рисков, выполнять бухгалтерские и отчетные функции.

Своевременная, точная и полная информация является базисом для количественной оценки, мониторинга и контроля за банковскими рисками. Эффективная управленческая отчетность повышает способность руководителей и сотрудников, вовлеченных в управление рисками, отслеживать исполнение функций без больших затрат времени и средств. Информация должна поставляться на различные управленческие уровни, в формате и степени детализации, достаточных для каждой группы руководителей. Управленческая информация должна соответствовать установленной структуре управленческой отчетности, и должна включать:

- финансовая отчетность;

- отчетность по внешним финансовым рискам;

- отчетность по прибыльности;

- обязательную внешнюю отчетность.

При этом, как показывает мировой опыт, определяющую роль в повышении прозрачности банковского сектора играют органы монетарной деятельности, прежде всего центральные банки. Практически во всех странах имеется отлаженная система информационных потоков от кредитных организаций в центральный банк (финансовая и бухгалтерская отчетность, в том числе сведения о крупных кредитах, процентных ставках, различных банковских рисках). В такую систему легче всего интегрировать информационные потоки, связанные с деятельностью кредитного бюро.

Представляется крайне важным и становление национальных рейтинговых агентств. Их развитие, очевидно, будет более результативным при тесном сотрудничестве с известными международными рейтинговыми агентствами. Участие последних в капитале национальных рейтинговых агентств могло бы быть позитивным шагом в данном направлении.

По мере развития казахстанского фондового рынка, роста числа эмитентов и вовлечения все новых категорий инвесторов в инвестиционный процесс увеличивается потребность в объективной и квалифицированной оценки кредитоспособности той или иной компании. Эта потребность связана также с необходимостью минимизации рисков инвестиционных вложений при их максимальной отдаче.

Методология присвоения внутренних кредитных рейтингов разработана с учетом опыта ведущих мировых рейтинговых агентств, таких как Standart&Poor's, Moody's services и Fitch. Основные принципы методологии присвоения внутренних кредитных рейтингов указаны в Таблице. Рейтинг

компании отражает оценку аналитиками ККС нескольких критериев, взвешенных по степени их влияния на возможности и желание компании вовремя погашать свои обязательства.

Критерий 1. Оценка совокупности финансовых показателей рейтингуемой компании и, в первую очередь, способности компании генерировать операционный и свободный денежные потоки, достаточные для обслуживания своих обязательств. Вес критерия в рейтинговой оценке - 50%.

Критерий 2. Оценка индустриальных факторов, отражающих оценку внешнего окружения рейтингуемой компании и ее позиционирование относительно конкурентов, включая состояние отрасли и позицию компании в отрасли, чувствительность к ценам продаж и ценам поставщиков, обеспечение сырьем, оценку производственных факторов, государственное регулирование и т.д. Вес критерия в рейтинговой оценке - 30%.

Критерий 3. Оценка организационных факторов, включающих оценку менеджмента и акционеров рейтингуемой компании, а также её кредитную историю. Вес критерия в рейтинговой оценке - 20%. [4]

Казахстанская банковская система в целом уже достигла понимания необходимости и полезности управления рисками. Тем более что эффективная система управления рисками не только повышает стабильность финансового учреждения, но и способствует более эффективному использованию и размещению капитала, то есть, другими словами, способствует повышению стоимости бизнеса, как для владельцев, так и для его клиентов или партнеров. В мировой практике наличие такой системы управления рисками дает большое конкурентное преимущество банкам.

Современная система управления риском, основанная на основе интегрированного анализа риска в рамках всего финансового учреждения -Enterprise-wide Risk Management (ERM), а не на основе набора разрозненных методик анализа отдельных показателей, представляют собой архитектуру, через которую крупные финансовые учреждения могут контролировать риски на всех уровнях и подразделениях из единого центра управления подразделения отвечающего за управления рисками на уровне всей компании.

В настоящее время крупные финансовые учреждения генерируют огромные объемы информации 24 часа в сутки; которые рассредоточены среди множества внутренних и внешних систем. Рациональное использование и управление данных является основой эффективного управления рисками. ERM системы должны отслеживать весь капитал подверженный риску, хранить эту информацию в едином глобальном хранилище данных, которое консолидирует и упорядочивает большие объемы различных финансовых данных, независимо от их места нахождения, базовых аппаратных средств или источников. Особое внимание необходимо уделить интегрированию ERM системы и информационного хранилища данных с уже существующими фронт-, мидл- и бэк-офисными системами. Возможность ERM системы определять отличные от нормальных модели поведения факторов риска и «подгонять» их в соответствии с имеющимися историческими данными позволяет значительно повысить уверенность в точности аналитических результатов. Лучшим вариантом будет система, которая сама подберет и оптимизирует наиболее адекватную модель для конкретного временного ряда. Планирование, проектирование   и   внедрение,   реализация   ERM   системы   предполагает вовлечение в этот процесс практически все направления и отделы. Проект может быть как глобальным, так и преследующим решение каких-либо конкретных задач. Глобальные проекты нацелены на удовлетворение большого круга конечных пользователей, при реализации которого в отличие от конкретного проекта очень сложно определить обязанности и ответственных лиц за те или иные этапы проекта. Все это очень часто приводит к тому, что проекты глобального масштаба изначально обречены на провал. Проектирование конкретного проекта значительно эффективней, реализация этапов такого проекта имеет реалистичные сроки и видимые результаты. Содержание конкретного проекта нацелено на решение небольшого круга задач на первом этапе с определенными обязанностями и более реальными сроками реализации. При этом существует несколько сложных моментов при внедрении ERM систем:

1.   Широкий круг финансовых инструментов, которые необходимо
включить в систему, то есть круг используемых финансовых инструментов
постоянно растет;

2.      Различие в технологиях используемых для хранения данных,
бухгалтерского учета, фронт офиса, отчетности и т.д.; все системы внедрены в
разное время, работают на разных операционных системах, СУБД и
платформах. Технология, используемая для построения ERM системы, должна
справляться с такими различиями в технологиях и должна объединять все
существующие источники данных в единый согласованный и проверенный
набор данных, который будет использоваться в процессе анализа рисков.
Необходимо достичь нужного уровня «стандартизации» при остающемся
уровне гибкости способном реагировать на будущие изменения;

3.    Необходимость консолидации информации на одном уровне
предполагает, что все подразделения, участвующие в процессе, должны
управляться в интегрированном и согласованном виде. Технологии,
используемые при построении ERM системы, должны поддерживать
требуемую консолидацию;

4. Не существует отраслевых стандартов в области управления рисками. Каждое финансовое учреждение утверждает собственные стандарты оценки рисков и контроля. Всегда должна существовать возможность модернизации или изменения существующей ERM системы в разрезе технологий, методологий, финансовых инструментов, параметров, организационной структуры;

5. Кто владелец ERM системы? Какова роль управляющего рисками? Для достижения достаточной гибкости очень важно чтобы ERM система была организационно обособлена, не совмещала в себе другие функции [1].

Так как системы управления рисками представляют собой конкурентное преимущество для банков, банки не должны опираться на «готовые к употреблению» программные продукты, а определенно должны предпочитать решения, которые больше сфокусированы на инфраструктуру, чем на аналитику для конечного пользователя [5, стр. 9]. Основные источники рисков и новые средства риск менеджмента требуют нового подхода к оценке и управлению рисками.

Интересен опыт разработки системы управления риском (далее система) в коммерческом банке "Прогноз.риск", разработанная ЗАО «Прогноз». Система представляет собой конструктор, позволяющий банковскому аналитику разрабатывать и применять различные методики анализа рисков банка, специалисту подразделения информационных технологий (1Т-подразделения) загружать и консолидировать данные, трейдеру вести и осуществлять мониторинг своего портфеля.

С помощью данной системы можно решать следующие практические задачи: [3]

1) Количественная оценка риска; 2) "Взгляд сверху" (Enterprise-wide); 3) Анализ по составляющим (Drill-down); 4) Соотношение "доходность-риск"; 5) Стресс-тестирование; 6) Управление портфелем; 7) Консолидация данных.

Ключевой особенностью системы является открытая архитектура и модульное построение, обеспечивающее возможностью развития системы, расширения набора методов анализа, подключение новых типов инструментов и факторов риска. Количественная оценка риска позволяет ответить на вопрос о возможных убытках по позиции, портфелю или банку в целом за заданный горизонт времени. Система специализирована на оценке рисков активных операций, в том числе кредитного, фондового, валютного рисков.

После того как мы увидели общую оценку риска по банку в целом (Enterprise-wide), мы можем проанализировать: "а где у нас собственно концентрируется риск? В каком подразделении, профит-центре? В каком портфеле? В какой валюте?". Система позволяет анализировать риск в разрезе различных классификационных групп (по видам активов, по географии, по валютам), спускаться от оценки совокупного риска до отдельной сделки и видеть вклад этой сделки в общий риск банка. В конечном итоге весь бизнес виден как на ладони в терминах позиция-риск-доход: в таблице отражаются результирующие показатели расчета, такие как валютный, фондовый, кредитный риски, планируемые доходы, позиция, в разрезе активов банка, сгруппированных по направлениям вложений, с детализацией до отдельных портфелей и сделок.

На основе полученных совокупных оценок рассчитываются относительные характеристики доходности и риска для анализа соотношения доходность-риск для группы портфелей банка. Все портфели представляются в виде точек на плоскости "риск-доход". С помощью анализа риска-доходности портфелей банка можно обосновать оптимальные размеры лимитов.

Стресс-тестирование позволяет ответить на вопрос: "Каковы будут ожидаемые убытки в случае, например, если в курс доллара возрастет до 250 тенге?" или "Каковы будут потери банка от не возврата кредитов при резком ухудшении финансового состояния заемщиков?" Для проведения таких стресс тестов в архитектуре системы предусмотрен механизм сценариев, который позволяет задать варианты исходных данных для расчета и сравнить убытки от реализации различных предположений "что будет, если...?".

В состав системы входит модуль управления портфелем. Он предназначен преимущественно для трейдеров банка. Основными функциями модуля являются ведение и мониторинг портфелей банка, расчет индексов, проведения стресс тестирования портфеля при падении котировок, расчета оптимального портфеля (на основе модели Марковича).

Отдельно следует выделить информационную функцию системы, заключающуюся в консолидации данных в единой базе. Предполагается, что все текущие сделки банка по выдаваемым кредитам, учету векселей, операциям с ценными бумагами и т.д. регистрируются в системе (автоматически или вручную). В специализированную базу загружается информация об основных параметрах сделок. Система предоставляет средства просмотра, редактирования параметров сделок, получения консолидированной отчетности, например, по совокупному платежному календарю банка.

Сегодня на рынке существует множество промышленных и настольных систем оценки рисков. Основная проблема использования систем подобного класса - встраивание в информационную среду. Для оценки рисков необходимо привлекать детальную информацию по сделкам, рыночным инструментам. Эта информация распылена: в банке, как правило, функционирует "зоопарк" программных продуктов, включающий учетные OLTP-системы, торговые системы, средства аналитики и так далее. Система "Прогноз.Риск" имеет так называемый открытый интерфейс входа, регламентирующий структуру входной информации. Определенное множество распространенных форматов (Reuters, Metastock, информация торговых терминалов) обрабатывается средствами модуля, для остальных источников предусмотрена возможность подключения внешних конвертеров.

Другая проблема заключается в том, чтобы адаптировать систему к особенностям методологии, применяемой в конкретном банке. Система "Прогноз.Риск" изначально проектировалась как конструктор. Система не предлагает жесткий набор методик, а позволяет создать алгоритмы, реализующие любые методологии риск-менеджера банка. В системе предусмотрена возможность написания собственных макросов (hard coding) на макроязыке "Прогноз".

Преимущества той или иной профессиональной системы риск-менеджмента можно обсуждать достаточно долго: здесь, как и везде, следует руководствоваться фундаментальным соотношением «цена - качество». Не должен вызывать сомнений сам факт необходимости внедрения такой системы, способной повысить эффективность интуитивно принимаемых решений и, тем самым, дать преимущество в конкурентной борьбе, которая ещё сильнее обострится с приходом на казахстанский рынок западных банков, оснащенных современными технологиями.

Литература:

1. Бейбарсов А. В Казахстане внедряется новый инструмент оценки кредитных рисков. Был бы эмитент, а рейтинг найдется//Информационно-аналитический портал "Республика.кг" (http://www.respublika.kz), 26.1 1.11 г.

2. Галкина И. Риски под контролем//Эксперт-Казахстан №20(22) от 25.10.2011г, 98 ст.

3. Теория и критерии определения финансовых рисков. Материалы международной научно-практической конференции «Экономика, право, культура в эпоху общественных преобразований», 25 января 2006 года, Алматинский филиал СпГУП,  – 0,25 п.л.

4. Инструкция НБ РК «О требованиях к наличию систем управления рисками и внутреннего контроля в банках второго уровня «Основные и дополнительные требования к организации системы управления рисками и внутреннего контроля» от 6 декабря 2003 года №434.

5. Смирнов В. Базельский вызов: новые подходы, новые расходы// Банковское дело №2, 2004, стр. 27-28.

6. Кредитные рейтинги казахстанских KOMnaHHfi//Ka3KOMMepnNews, информационный вестник, №1, июль, 2011 г. стр. 8