Бодрова Н.Э., Аннаоразова С.Б.

Методические подходы к оценке рисков в коммерческих банках

Методические подходы к оценке рисков в коммерческих банках

Произошедшие за последние годы изменения в кредитно - финансовой сфере обусловили высокую степень динамизма финансовых рынков и, в частности, рынка банковских продуктов. Однако, работая в нестабильной среде и не обладая всей полнотой информации о контрагентах, коммерческие банки вынуждены принимать риск в повседневной деятельности. В исследовании банковских рисков целесообразно разграничить два ключевых направления – идентификация и оценка уровня риска, принятие решений в области риска.

Понятие  “риск”  встречается  во  многих  общественных  и  естественных

науках, при этом каждая из них имеет собственные цели и методы исследования риска. В банковской сфере риск представляет собой вероятность потерь и тесно связан с нестабильностью банковского дохода. Современные коммерческие банки сталкиваются в процессе своей деятельности со многими видами рисков, однако не все риски поддаются банковскому контролю. На устойчивость коммерческих банков оказывают воздействие многие экзогенные и эндогенные факторы, но только часть из них находится в сфере непосредственного или опосредованного влияния банка. Это положение можно использовать в качестве основы классификации банковских рисков (табл. 1).

Риски операционной среды банк принимает на себя как регулируемая организация, являющаяся ключевым звеном платежной системы. Они объединяют в себе те риски, посредством которых над банком осуществляется контроль, а также те, которые генерируются средой деятельности коммерческого банка. Нормативно-правовой риск возникает в связи с изменением законодательства, касающегося деятельности коммерческих банков. Риски конкуренции обусловлены тем, что банковские продукты и услуги предоставляют финансовые и нефинансовые фирмы, являющиеся как резидентами, так и нерезидентами, образуя при этом три слоя конкуренции (между банками, банками и небанковскими

финансовыми институтами, резидентами и нерезидентами).

Классификация банковских рисков

Страновой риск проявляет себя при вложении средств банком в активы, номинированные в иностранной валюте. Риски управления включают в себя  риски, связанные с принятием неэффективных решений при управлении деятельностью банка и риски мошенничества персонала. Риски поставки финансовых услуг возникают в процессе предоставления банковских услуг и продуктов и подразделяются на технологический, операционный, стратегический риски и риск внедрения новой продукции. Технологический риск возникает, когда инвестиции в технологию не приводят к ожидаемому снижению издержек от экономии масштаба или границ. Данный риск для банка чреват потерей конкурентоспособности и, в долгосрочной перспективе, банкротством. Операционный риск частично относится к технологическому риску и может являться результатом неправильного срабатывания технологии или поломки систем поддержки операционного отдела банка. Риск внедрения финансовых инструментов связан с предложением новых видов банковских продуктов и услуг. Проблемы могут появиться в том случае, когда спрос на новые виды банковских услуг меньше ожидаемого, затраты выше ожидаемых, а действия руководства банка на новом рынке не слишком продуманы.

В наибольшей степени банковскому контролю поддаются риски, непосредственно связанные с формированием банковского баланса. Финансовые риски подразделяются на пять основных категорий: процентный риск, кредитный риск, риск ликвидности, валютный риск, а также риск использования заемного капитала. Следует отметить, что первые три вида рисков являются ключевыми для банковской деятельности и составляют основу эффективного управления активами и пассивами банка. Классические методы оценки уровня финансовых рисков в коммерческих банках представлены в табл. 2.

Таблица 2

Оценка финансовых рисков в коммерческих банках

Продолжение таблицы 2

Кроме рассмотренных методов оценки рисков существует класс методик для моделирования и прогнозирования уровня банковских рисков.

Методика прогнозировании уровня риска кредитного портфеля основана на оценке ожидаемых (EL) и неожиданных потерь (UL). Ожидаемые потери вы-числяются по вероятностям дефолтов компаний - заемщиков, а также по величинам обеспечения по кредитам. В модели оценки вероятностей дефолта (PD) и потерь при дефолте (LGD) возможны два подхода к вычислению вероятности дефолта. Первый подход основан на качественной и количественной оценке рейтинга заемщика по внутренним финансовым показателям и установлении зависимости между ними и вероятностью дефолта заемщика. После вычисления базовой величины вероятности дефолта необходимо провести экспертную оценку, из которой следует общий балл заемщика, корректирующий полученную величину вероятности дефолта. Второй подход базируется на оценке капитализации заемщика на фондовом рынке и уровне его долгов перед кредиторами и осуществляется по американской модели CreditGrades (RiskMetrics group).

Методика расчета кривой распределения потерь по кредитному портфелю в банке базируется на сочетании двух методов вычисления распределения – метода типа Монте-Карло и метода, основанного на рекуррентной формуле. Первый метод, “Блуждающих дефолтов” (WDM),  разработан для адекватного анализа портфеля крупных заемщиков, он учитывает многие особенности изменения портфельного риска, но рассчитан на небольшое количество заемщиков. Второй метод, CreditRisk+, является классическим методом, основанным на допущениях, соответствующим некрупным и несвязанным между собой заемщикам. Разбиение кредитного портфеля на две части в модели позволяет одновременно учесть особенности модели распределения риска по крупным заемщикам и рассчитать риск для большого числа мелких заемщиков.

Для измерения прогнозного валютного и инвестиционного рисков применяется методика Risk Metrics. В данной методике измерение стоимости портфеля (набора валют или ценных бумаг) основано на оценке непрерывно наращенного дохода. Будущие изменения стоимости портфеля оценивают методом прогнозирования изменения цен на финансовые активы на основе их изменений за прошедший период. При построении моделей распределения доходов возможно использование двух классов моделей. Модели класса безусловных распределений доходов предполагают, что ведичины доходов не зависят друг от друга. К данным распределениям относится нормальное распределение и ассиметричное распределение Парето. Второй класс моделей условных распределений доходов предполагает, что распределение доходов не может быть независимым и одинаково распределенным. К данной категории относятся такие модели, как SV – модели и GACH – модели.

Таким образом, для комплексной оценки банковских рисков необходимо использовать классические коэффициентые методы расчета уровня рисков, статистические методы и вероятностные методы моделирования рисков.