Финансы
 
НОВОСТИ   ТЕНДЕРЫ     ТЕОРИЯ ФИНАНСОВ    ФИНАНСЫ УКРАИНЫ    БАНКИ УКРАИНЫ  
  На главную страницу      Поиск по сайту      Написать письмо


Риск-менеджмент в банке
Методология Value at Risk
Общая теория финансов
Финансовые инструменты
Финансовые риски

 
   
Хеджирование
Современный риск-менеджмент с использованием методологии Value at Risk
Оценивание кредитного риска: теорико-вероятностные подходы
Режимы ликвидности коммерческих банков
Моделирование рисков в коммерческом банке
Рыночный риск: измерение и управление

Оценки риска в банковском менеджменте

Аркадий Екушев

Управление рисками и ресурсами банка ? две важные и неразрывно связанные между собой составляющие банковского финансового менеджмента. Рациональную организацию и комплексную автоматизацию этих направлений деятельности банка возможно осуществить только на основе адекватной математической модели. Чтобы ее построить, необходимо формализовать такие понятия, как риск, состояние банка, стратегия управления, эволюция банка и ряд других, кроме того, создать соответствующие процедуры для их оценки.

Риски и их измерение
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 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 ее 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 рисками и ресурсами банка
Модель управления банком представляет собой совокупность правил описания и методов расчета агрегированных 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.


Рис. 1. Схема имитационной модели управления рисками и ресурсами банка


Деятельность банка можно представить в самом общем виде как процесс открытия и закрытия позиций. Каждую позицию характеризуют поток платежей и траектория изменения стоимости. Основная идея, положенная в основу МУБ, заключается в том, что в рамках этой модели позиция рассматривается не как конкретный поток платежей и определенная траектория изменения стоимости, а как способ их вычисления в зависимости от сценария. Такой способ нередко даже оформляют юридически, указывая в документах не конкретные значения денежных сумм, а формулы для их расчета. Например, в кредитном договоре будет установлена плавающая ставка в виде MIBOR + 3%.

Разумеется, во многих случаях используется упрощенный способ вычисления платежей: указываются фиксированные суммы и сроки независимо от сценария. Но все-таки в общем случае позиция?это оператор (способ расчета), посредством которого определяется множество платежных потоков и траекторий стоимости?по одной паре для каждого сценария делового пространства.

Деловое пространство представляет собой множество всевозможных сценариев развития рынка. Позицию банка возможно представить в виде двух основных операторов?платежного и стоимостного?на этом пространстве. Кроме них можно сформировать также дополнительные (вспомогательные) операторы. Агрегированные позиции объединяют множество отдельных однотипных позиций. Они представляются в виде агрегированных операторов, которые определяются исходным состоянием и стратегией (рис. 1). В качестве аргумента операторов выступает сценарий, а эволюция банка представляет собой совокупность их результирующих значений.

Одна из важнейших целей МУБ?построение процедур вида:

(S0, S, w) ® ОЦ

где S0?исходное состояние банка, S?стратегия управления, w?сценарий развития рынка в будущем, ОЦ?оценка результатов применения стратегии при заданном сценарии; а символ ® обозначает процедуру расчета оценки. Модель не только содержит набор таких процедур, но и, что более важно,?является инструментом для их конструирования.

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

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, приведенную на рис. 2.


Рис. 2. Схема поиска оптимальной стратегии управления банком

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 стратегий, претендующих на оптимальность. Он представляет определенную трудность для автоматизации и осуществляться будет в более дальней перспективе.

Управление банком - сложный процесс. Разными позициями банка управляют разные сотрудники, ситуация постоянно изменяется, поэтому не всегда можно рассчитывать на строгое соблюдение выбранной стратегии. Зачастую бывает удобнее задать некоторую систему лимитов, ограничивающих операции по объемам, срокам, рискам и т. д. Однако и в этом случае возникает сложная задача?выбор оптимальных лимитов. Ее можно решать, например, по следующей схеме (рис. 3).


Рис.3 Схема поиска оптимальной системы лимитов

На первый взгляд, эта схема очень похожа на схему поиска оптимальной стратегии, но следует обратить внимание, что для поиска оптимальных лимитов варьируются уже не только сценарии, но и допустимая лимитами стратегия.

Разумеется, наряду с расчетом оценки результатов применения выбранной стратегии в целом для всего банка подобную оценку можно определить и для отдельных портфелей, причем эти портфели не обязательно должны состоять из одного типа активов или пассивов. Кроме того, такие оценки можно использовать и для решения более узких задач, например, для контроля рисков и проверки их соответствия лимитам.

Оценки текущего состояния банка
Состояние банка определяется двумя факторами: имеющимся положением дел и текущими тенденциями. Их сочетание в процессе эволюции может привести к результату, который будет существенно отличаться от исходного состояния. Совокупность исходного положения и текущих тенденций назовем эволюционным состоянием банка. Традиционные методики позволяют более или менее удовлетворительно оценить положение дел (зачастую просто по показателям за прошедший период), но показываются очень неточными при учете тенденций. Как правило, подобные методики ограничиваются определением трендов в динамике показателей (что соответствует прошлым, а не текущим тенденциям) и составлением платежного календаря (так называемого Cashflow). Интегральные показатели, полученные в рамках МУБ, оценивают именно эволюционное состояние, поэтому их можно назвать эволюционными оценками.

Фактически, традиционные методики дают возможность оценивать процесс, который привел к текущему положению. Значительно интереснее рассмотреть варианты дальнейшего развития кредитного учреждения. Именно это и позволяют сделать эволюционные оценки.

При анализе эволюционного состояния акценты между исходным положением и тенденциями можно расставлять по-разному. Оценки, полученные методом пассивной эволюции, в большей степени отражают сложившееся к исходному моменту положение дел, а полученные методом консервативной эволюции?текущие тенденции. Сопоставление результатов двух видов эволюции позволяет получить более полную картину положения банка.

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.

Оценки риска
Представим состояние рынка в виде набора индикаторов. Нежелательное изменение в будущем одного или нескольких индикаторов может привести к ослаблению положения банка. Таким образом, каждой группе индикаторов соответствует свой тип риска, а совокупный риск банка характеризуется возможным изменением всех индикаторов.

На современном рынке все индикаторы прямо или косвенно связаны между собой, поэтому понятие «риск конкретного типа» представляется адекватным лишь в той степени, в какой соответствующая группа индикаторов свободна от влияния других групп.

Многообразие оценок риска определяют следующие факторы:

1. К какому «плохому событию» относится оценка. Чтобы формализовать понятие «плохого события», выберем показатель, риск нежелательного изменения которого будем измерять. Таким показателем может быть, например, доходность или стоимость банка

2. Тип риска. Этот фактор определяет, относительно каких причинных событий измеряется риск. Формализация в данном случае будет означать фиксацию некоторой группы индикаторов, влияние которых необходимо измерить. Для оценки совокупного риска следует рассматривать влияние всех индикаторов.

3. Тип оценки. Оценка может быть масштабной либо комплексной. Для измерения комплексного риска (то есть риска в общепринятой форме) не обойтись без вероятностных оценок, однако, при их получении главным образом следует полагаться на прогноз пользователя.

4. Форма представления оценки. Форма представления зависит от типа оценки. Например, для масштабной оценки можно выбрать представление в форме коэффициента воздействия или его аналога?коэффициента эластичности. Комплексную оценку принято представлять в форме Value-at-Risk.

5. Процедура измерения риска. К этой процедуре относится, в частности, способ учета связей индикаторов выбранной группы с другими индикаторами.

Пусть ОЦ ?показатель, риск нежелательных значений которого нужно измерить. Каждой группе индикаторов поставим в соответствие некоторый индикатор-образец?одного из представителей группы или некий усредненный индикатор. Будем считать, что остальные индикаторы группы изменяются более или менее синхронно с образцом.

Предположим, что нужно измерить риски для некоторой фиксированной стратегии (разумеется, каждой стратегии соответствуют свои риски). При таких условиях показатель ОЦ зависит только от сценария.

Чтобы сузить многообразие сценариев (и тем самым количество аргументов), можно ввести некоторые ограничения для множества траекторий. Например, можно ограничиться рассмотрением линейных зависимостей индикаторов от времени, для которых траектория полностью характеризуется одним значением i-го индикатора?wi (например, на горизонте эволюции). Назовем эту величину определяющим значением образца. Таким образом, результат применения выбранной стратегии можно оценить, используя зависимость:

{wi, 1ЈiЈ} ® ОЦ.

В качестве примера масштабной оценки риска i-го типа рассмотрим коэффициент эластичности функции оценки относительно аргумента wi. Его нулевое значение указывает на нейтральность показателя к изменению индикатора, то есть на отсутствие риска данного типа. Располагая масштабными оценками, можно уже без расчета эволюции с некоторой степенью приближения найти значение показателя при произвольно заданном изменении индикаторов.

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.

Предположим теперь, что индикаторы являются случайными величинами. Значит, случайными являются также сам показатель и величина потерь. Тогда можно представить комплексную оценку риска, например, в виде верхней границы одностороннего доверительного интервала величины потерь (оценка Value-at-Risk). В этом случае вероятность того, что потери окажутся выше оценочного значения, не превосходит некоторого заданного уровня, как правило, 0,05 или 0,01.

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, 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 P(Г1), либо вторая с вероятностью P(Г2), причем сумма этих вероятностей равна единице. Эти вероятности должны задаваться пользователем.

Подчеркнем, что стационарный и импульсный варианты различаются тем, что в первом случае вероятностное распределение индикаторов устанавливается на основе статистики за прошедшие периоды, а во втором?задается пользователем.

Проблема прогнозирования развития рынка при условии стационарной гипотезы исследована весьма подробно. Существует огромное количество способов построения вероятностного распределения будущих значений индикатора, но здесь мы на них останавливаться не будем.

Технология моделирования
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 систем поддержки принятия решений. Такие системы создаются с учетом специфики различных банков.
Моделирование эволюции банка подразумевает расчет характеристик и формирование оценок на основе исходного состояния кредитного учреждения, стратегии управления и сценария развития рынка. Использование модели открывает значительные возможности для автоматизации задач поддержки принятия решений. Мы рассказали о том, что дает такая модель, но разумеется, не менее важно, как она построена. Однако эта тема заслуживает отдельного серьезного обсуждения.


Об авторе:
Екушов Аркадий Иванович - ведущий специалист аналитического отдела компании R-Style Software Lab., канд. физ.-мат. наук.

"Банковские Технологии", №1 1999