Оценка риска в банковском менеджменте

Для коммерческого банка всегда нежелательны, по крайней мере, два события:

снижение прибыли;
снижение рыночной стоимости банка - как фирмы.

Стоит сказать и еще о двух событиях, которые сами по себе не являются плохими, но не могут привести ни к чему хорошему:

незапланированный отток клиентов;
снижение ликвидности ниже допустимого предела.

Перечисленные выше плохие события следует отличать от их причин – причинных событий, лишь при определенных условиях приводящих к неблагоприятному результату.

Таким образом, на верхнем уровне абстракции существуют четыре основных вида риска – по одному для каждого плохого события. На практике, однако, риски классифицируют по причинным событиям. Например, процентный риск – это риск нежелательного изменения процентных ставок.

Как правило, измерение риска осуществляется по двум основным направлениям. Во-первых, определяют вероятностное распределение величины причинного события или, по меньшей мере, некоторые количественные показатели этого распределения (математическое ожидание, доверительный интервал и т.п.). Во-вторых, выявляют зависимость величины «плохого события» от величины «причинного события». Показателем такой зависимости, например, можно считать эластичность. Показатели (оценки) риска, соответствующие первому направлению, будем называть вероятностными, второму – масштабными.

Рассмотренные два направления измерения риска взаимно дополняют друг друга. На их основе можно получать комплексные оценки риска, характеризующие вероятностное распределение плохого события. К комплексным относится, например, популярная в последнее время оценка Value-at-Risk.

Модель управления банком представляет собой совокупность правил и методов расчета зарегистрированных позиций банка по группам активов, пассивов и внебаланса, а также процедур для определения влияния внешних (рыночная среда) и внутренних (структура портфелей) факторов на состояние этих позиций. Предлагаемая имитационная модель управления банком (МУБ) позволяет рассчитывать эволюцию кредитного учреждения, а также ее характеристики для заданного периода в будущем на основе трех блоков данных:

исходного состояния банка;
сценария развития рынка;
стратегии управления банком в предстоящем периоде.

Под стратегией управления мы подразумеваем план распределения ресурсов по срокам и типам позиций. Риски выбранной стратегии рассчитывают, изменяя сценарий.

Для оценки текущего положения банка, в том числе текущих рисков, используют пассивную либо консервативную модель эволюции. Эволюция банка называется пассивной, если он с текущего момента прекращает практически все операции по размещению и привлечению средств, продолжая осуществлять лишь взаиморасчеты с уже имеющимися дебиторами и кредиторами. Другими словами, пассивная эволюция – это процесс затухания потоков платежей в условиях прекращения банком активных действий. Эволюция называется консервативной, если банк сохраняет (пытается сохранить) объемы, временную структуру и другие параметры своих позиций. Иными словами, консервативная эволюция является продолжением деятельности банка без каких-либо перемен в распределении ресурсов.

Используя введенные термины, решение задачи поиска оптимальной стратегии управления банком в самом общем виде можно представить как последовательность этапов.

Первый этап решения задачи чисто методический, его выполняет человек. Принятие решений тоже вряд ли целесообразно доверять компьютеру. Наиболее трудоемкими являются этапы построения процедуры и расчета показателей. Именно для них, прежде всего и предназначена МУБ. Наиболее сложный этап – выбор стратегии, претендующих на оптимальность. Он представляет определенную трудность для автоматизации, и осуществляться будет в более дальней перспективе.

Любая другая (не пассивная и не консервативная) стратегия управления изменяет текущие тенденции, а значит, и эволюционное состояние банка. Здесь можно использовать те же самые методики, но показатели будут характеризовать уже иное эволюционное состояние, в котором текущим является лишь положение банка, а тенденции соответствуют применяемой стратегии.

Многие предпочитают измерять риск в денежном выражении. Для этого в качестве показателя ОЦ нужно взять его денежный вариант и вычислять приращение показателя, которое характеризует сумму потерь или приобретений.

В любом случае для комплексной оценки риска нужно задать вероятностное распределение индикаторов и на его основе, используя функцию оценки, вычислить вероятностное распределение потерь. Разумеется, здесь не обойтись без прогноза. Будем исходить из следующих двух гипотез:

Гипотеза 1 (Г1) – стационарное развитие рынка. Статистические закономерности развития рынка, имевшие место в прошлом, сохранятся и в будущем. Такая гипотеза допустима, если не ожидается значительных и резких потрясений.

Гипотеза 2 (Г2) – импульсное развитие рынка. Данная гипотеза охватывает не только кризис, но и экономический бум.

Конечно, эти две гипотезы не исчерпывают многообразия реальной жизни – они отражают крайности. Общий случай следует трактовать как сочетание противоположных ситуаций, но только в вероятностном смысле. Будем полагать, что реализуется либо первая гипотеза с вероятностью Р(Г1), либо вторая с вероятностью Р(Г2), причем сумма этих вероятностей равна единице. Эти вероятности должны задаваться пользователем.

Как уже говорилось выше, модель управления банком представляет собой комплекс процедур, позволяющих дать прогноз по агрегированным позициям кредитного учреждения на основании количественных оценок исходных данных и определяемых пользователем внутренних (стратегия) и внешних (сценарий) факторов. Манипулируя величинами внутренних факторов, можно при любом сценарии найти оптимальное сочетание их значений и подготовить на его основе аргументированные стратегии управления банком при том или ином поведении рынка.

Технология применения модели управления ресурсами и рисками включает четыре основные этапа. Причем результат выполнения каждого из них вполне самодостаточен.

1. Расчет текущих агрегированных позиций банка.

2. Расчет эволюционного состояния банка (пассивная или консервативная эволюции) на основе текущей структуры портфелей на момент расчета.

3. Имитационное моделирование результатов применения заданной стратегии управления для различных сценариев поведения рынков.

4. Расчет проекта оптимальной структуры глобальных лимитов на основе варьирования сценариев поведения рынков с учетом допустимых лимитами стратегий управления.

Предлагаемую модель можно применить в полном объеме для анализа и управления на одном финансовом рынке (например, валютном) или одним портфелем банка (например, кредитным).

Нетрудно заметить, что описанная технология позволяет создавать на основе данной модели множество индивидуальных автоматизированных системы, которые создаются с учетом специфики различных банков.

Моделирование эволюции банка подразумевает расчет характеристик и формирование оценок на основе исходной состояния кредитного учреждения, стратегии управления и сценария развития рынка. Использования модели открывает значительные возможности для автоматизации задач поддержки принятия решений.

Список литературы

1. Сейіткасымов Г.С. Банковское дело. Учебник – Алматы: Каржы – каражат, 2008 г.

2. Абдильманова Ш.Р. Банковский маркетинг на рынке услуг населения. Алматы: Жибек жолы, 2011 г.