МЕТОДЫ ОЦЕНКИ БАНКОВСКИХ РИСКОВ

Семенова А.Ж.
Российский экономический университет Имени Г.В. Плеханова, Воронежский филиал

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ БАНКОВСКИХ РИСКОВ

Аннотация

Залогом выживаемости и основой стабильного положения банка служит его устойчивость. Экономическая защита заключается в прогнозировании уровня дополнительных затрат, оценке тяжести возможного ущерба, использовании всего финансового механизма для ликвидации угрозы риска или его последствий. Возникновение рисков происходит из-за отклонения реальных данных от оценки состояния на конкретные моменты времени. Если подобные отклонения носят позитивный характер, то у банка появляется шанс получить прибыль. Негативные отклонения приводят к потерям, таким образом, риски в банковской практике представляют собой возможность потерь банка при наступлении определенных событий. В связи с этим особую важность для достижения конечной цели деятельности банков представляет
собой управление банковскими рисками.

Ключевые слова: риски банка, методы оценки, управление банковскими рисками.
Keywords: Bank risks, assessment methods, Bank risk management.

Первостепенно стоит выделить, что расчет банковских рисков бывает комплексным и частным. Чтобы вычислить возможный риск, необходимо определить связь допустимого риска и объема возможных убытков. Комплексный риск — общая вероятность потери финансов банка по всем видам деятельности. Частный — получение убытков по конкретной операции, измеряется эмпирическим способом по выделенным методикам. Есть три метода вычисления возможности потерь: аналитический, статистический, экспертный. Отметим, что при статистическом методе рассматриваются статистические ряды в большом временном промежутке. Что касается экспертного метода, то это сбор мнений профессионалов банковского дела, составление рейтинговых оценок. Аналитическим методом называется анализ рискованных зон с использованием перечисленных способов вычисления.

Анализ банковских рисков — мера, нацеленная на снижение убытков, увеличение доходности банка. Подразделение банка, которое непосредственно занимается анализом, является отдел риск-менеджмента, который регулирует процесс принятия определенных решений, способствующих повышению благоприятного результата. Именно методы анализа банковских рисков помогают составить рейтинговую шкалу, которая позволяет наглядно оценить способность клиента выполнить те или иные обязанности по принятым кредитным обязательствам.

Возможность рисков постоянно превышает отметку 0, задача банка: вычислить точную величину. Ситуации, приводящие к росту уровня риска могут совершенно разные: внезапный рост возникших проблем, постановка новых задач от руководства, с которыми банк сталкивается впервые, отсутствие готовых мер, в связи с чем банк не может принять срочные решение по урегулированию сложившейся ситуации. Последствием неправильной оценки является невозможность принятия необходимых действий, следствие — сверхвысокие убытки [3,274].

Основой для оценивания рисков кредитов являются следующие показатели: вероятность дефолта, кредитный рейтинг, миграция, сумма, уровень потерь. Оценивается, в зависимости от того какие цели преследуются, риск конкретной операции или портфеля. Конечное оценивание делится на ожидаемые и неожидаемые потери. Ожидаемые потери возмещаются капиталом, неожидаемые — формируемыми резервами.

Е.А. Буглак для оценки процентного риска коммерческого банка предлагает использовать следующие методы расчета:

а) гэп-анализ (GAP analysis). Под гэпом (от англ. gap — разрыв) понимается разрыв, выражающийся в превышении или недостатке активов с изменяющейся или фиксированной ставкой над пассивами с изменяющейся или фиксированной ставкой в обусловленный период времени. Изменение процентных ставок ведет к несбалансированности, что является следствием возникновения процентного риска. Выходит, что чем более чувствительны финансовые инструменты к процентным ставкам, тем выше уровень риска. Стоит отметить, что упрощенная модель гэпа сводится к расчету разности между объемом активов и объемом пассивов по группам срочности (краткосрочные, долгосрочные). Это позволяет именно качественно, а не количественно оценить риск переоценки.
На практике для оценки уровня процентного риска при помощи метода GAP используют соотношение:
𝐺𝐴𝑃 = 𝑅𝑆𝐴 − 𝑅𝑆𝐿, (1)
где GAP — разрыв между активами и пассивами, чувствительными к изменению процентных ставок на рынке, выраженный в абсолютных единицах — рублях или валюте;
RSA — активы, чувствительные к изменению процентных ставок на рынке; RSL — пассивы, чувствительные к изменению процентных ставок на рынке.

б) использование методов имитационного моделирования;

в) методы, разработанные и предложенные регулятивным органом страны;

г) методика анализа волатильности, которая базируется на оценке волатильности доходностей инструментов, входящих в портфель банковской системы. Рассматриваемая методика разработана компанией J.P. Morgan совместно с агентством Reuters и применятся при подходе Value-at-Risk (VaR). Благодаря методике анализа волатильности коммерческий банк имеет возможность анализировать рыночную процентную ставку по конкретному инструменту, а также выявлять, насколько мог бы быть меньше чистый процентный доход (больше — процентный расход), если бы ставка по ресурсу приняла свою возможную нижнюю (верхнюю) границу с учетом текущей волатильности. Оценка риска портфеля рассчитывается на основе суммирования оценок риска его составляющих с учетом корреляции ставок;

д) анализ движения кривой доходности (yield curve), которая на практике может принимать четыре формы: нормальная (normal curve), крутая (steep curve), перевернутая (inverted curve), плоская или выпуклая (flat or humped curve) [1,211].

Критерием оценки риска считается величина, равная максимальным процентным убыткам, которые могли бы быть получены за определенный период с заданной доверительной вероятностью из-за возможного неблагоприятного изменения ставок в этот момент времени. Если мы будем рассматривать отдельно взятое финансовое учреждение, то данную методику невозможно будет применить, так как известно, что каждая кредитная организация сама устанавливает ставки и они, как правило, фиксированные, исходя из своих управляемых активов и пассивов.

Для оценки банковских рисков О.И. Лаврушина рассматривает несколько статистических методов:

трендовая модель;
модель экспоненциального сглаживания;
метод линейной регрессии;
авторегрессия;
модель ARIMA;
факторный анализ;
кластерный анализ;
интегральный коэффициент риска [2,250].

Трендовая модель используется для определения общего направления, основной тенденции временных рядов, которые в свою очередь сформированы уровнями конкретного риска во времени. Трендом называют неслучайную, медленно изменяющуюся составляющую временного ряда, на которую могут накладываться случайные колебания и/или сезонные эффекты [6].

Что касается параметров функции тренда, то они оцениваются методом наименьших квадратов, исходя из уже имеющихся данных для каждого исследуемого временного ряда. Таким образом, чтобы получить прогноз при использовании именно трендовой модели, необходимо подставить в полученное уравнение значений t, соответствующих прогнозному периоду.
Экспоненциальное сглаживание — это метод, при котором на базе расчета экспоненциальных средних осуществляются выравнивание и прогнозирование широкого класса временных рядов. Подчеркнем, что главным достоинством прогнозной модели является способность последовательно адаптироваться к новому уровню процесса без значительного реагирования на случайные отклонения.

Если же мы заговорим о стационарных временных рядах, то справедливым будет упомянуть, несомненно, авторегрессионную модель. Значение исследуемого процесса выражается через конечную линейную совокупность предыдущих значений процесса и некоторого возмущения.

Модель ARIMA является более общим случаем модели авторегрессии и экспоненциального сглаживания. Именно факторный анализ является первостепенным при снижении размерности множества объясняющих переменных в модели линейной регрессии. Стоит отметить, что главным постулатом, на котором базируются факторные методы, является следующий факт: каждый риск в отдельности характеризуется рядом факторов (как правило, не менее 10), причем значение этих показателей ранжируется и нормируется от 1 до 10 и определяется расчетным или экспертным путем [5].

Если в финансовом секторе страны такой показатель как конъюнктура потерпит возможные изменения, как внешние, так и внутренние, то будет осуществляться новая ранжировка. Все эти отмеченные факторы каждого отдельно взятого риска в свою очередь могут оказать различное влияние, разной степени и значимости. А это в последствии окажет определенное влияние на эффективность деятельности финансового сектора в целом или на институциональные единицы отдельных подсекторов. Сумма «весов» внутри каждого отдельного риска равна 1.

Алгоритм построения модели интегрального коэффициента риска для оценки уровня интегрального риска, включающего все вышеперечисленные самые значимые риски, состоит из следующих шагов:

определения состава рисков, входящих в комплексный показатель риска банковской системы в целом;
формирования области определения для каждого риска, включая интегральный;
кластеризации области определения на конкретные подмножества для каждого риска, включая интегральный;
определения функции принадлежности к каждому подмножеству для каждого конкретного риска, включая интегральный;
определения для каждого риска знака включения в комплексный показатель и его веса для каждого подмножества;
определения на базе конкретного значения каждого риска набора чисел Λ (хi);
вычисления промежуточных показателей Yk;
формирования нечеткого числа V;
нахождения центра тяжести найденного нечеткого числа V — действительного числа, которое и является искомым решением задачи [4].

Как отмечают некоторые экономисты современности, интегральный коэффициент риска не является оптимальным индикатором степени рискованности и уровня финансовой стабильности финансовой/банковской системы, так как он «сглаживает» значимость и влияние отдельных рисков. В настоящий момент требования российского и международного законодательства сошлись в следующем: особая концентрация внимания на разработке и внедрении предложений по развитию подходов к оценке банковского капитала и методологии оценки рисков. Однако данное заключение стало проблематично для коммерческих банков.

Из всего вышесказанного можно сделать следующий вывод, оценка риска является первостепенной для эффективного управления банковскими рисками. От того, насколько качественно будет проведена оценка риска, будет зависеть надежность банка, что важно для потенциальных клиентов и бизнес-партнеров, а также зависим и финансовый результат. Необходимость оценки рисков состоит в том, что она помогает определить вероятность понесения возможных убытков от активных и пассивных операций банка.

Литература:

Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 1: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. — Люберцы: Юрайт, 2016. — 211 c.
Белов, П.Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование в 3 ч. часть 2: Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / П.Г. Белов. — Люберцы: Юрайт, 2016. — 250 c.
Гибсон, Р. Формирование инвестиционного портфеля: Управление финансовыми рисками / Р. Гибсон. — М.: Альпина Паблишер, 2016. — 274 c.