Исследование и разработка модели управления рисками в финансовых институтах тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Исследование и разработка модели управления рисками в финансовых институтах"

На правах рукописи УДК 519.866:336(043)

//

; г-<

ЛЕВИТИН КОНСТАНТИН ДАВЫДОВИЧ

ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В ФИНАНСОВЫХ ИНСТИТУТАХ

Специальность 08.00.13 - Экономико-математические методы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2000

Работа выполнена на кафедре Экономических Информационных Систем и Информационны)! Технологий Московского Государственного Университета Экономики, Статистики и

Информатики.

Защита диссертации состоится 30.11.2000 года в 14 часов 00 минут на заседани диссертационного совета № К0531903 в Московском Государственном Университет Экономики, Статистики и Информатики по адресу: 119501, Москва, ул. Нежинская, д.7, к. 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского Государствениог Университета Экономики, Статистики и Информатики

Автореферат разослан 29.10.2000 года

Научный руководитель - Кандидат экономических наук, доцент,

Данелян Тэя Яновна Официальные оппоненты - Доктор экономических наук, профессор

Бочков Дмитрий Александрович; Кандидат экономических наук, доцент, Диго Светлана Михайловна

Ведущая организация - Внешэкономбанк

Ученый секретарь диссертационного совета, к.э.н., доцент

Киселева И.А.

^(гОаба.ю-аю.^О

Общая характеристика работы

Под финансовым институтом в данной работе понимается участник финансового рынка, овой деятельности которого является управление финансовыми потоками, т.е. проведение раций по привлечению или размещению средств, а также оказание прочих услуг еспечение расчетов, документарные операции, операции с наличностью и т.д.). Как правило, банки, финансовые и инвестиционные компании. •уальность темы исследования

Бурный рост активности в области финансов и последовавший в августе 1998 года кризис тансовой системы привели многие финансовые институты к осознанию необходимости >еосмысления своего места в экономике, подходов к ведению бизнеса и управления им. эавляемость является одной из важнейших компонент успешной деятельности финансового ;титута сегодня и в будущем, и это становится все более очевидным широкому кругу циалистов и менеджеров. Система управления рисками как элемент системы управления 'бходима всем финансовым институтам, у которых качество при управлении финансами [яет на результаты. В первую очередь она нужна руководящему составу, для которого важна ависимость от отдельных лиц и видов бизнеса, рыночной конъюнктуры, гибкость, можность оптимизировать внутренние процессы. Исполнителям и среднему менеджменту 1 полезна, т. к. повышает их профессиональные навыки, избавляет от рутинных действий. 1ентам это дает более профессиональный и надежный банк и много других потенциально [езных моментов (например, в результате улучшения работы фронт-офисных систем, без чего озможна реализация системы управления рисками, повышается качество обслуживания и ширяется спектр услуг). Обществу в целом это дает более цивилизованные финансовые ;титуты. Значительные средства и усилия, затраченные на модернизацию фронт-офисных тем, разработку хранилищ данных и систем управления рисками должны изменить [хологию банкиров 80-х - 90-х, заставив их считаться с понесенными затратами и не волить осуществлять сомнительные операции, рискуя потерять то, что было достигнуто :ее.

пи и задачи исследования

Целью диссертации является исследование и разработка модели управления рисками тисового института, которая позволит адекватно управлять риском и добиться чительного улучшения прочих звеньев работы. В соответствии с указанной целью ществлено решение следующих задач:

определение основных недостатков финансового института в РФ, изложение принципов

организации деятельности;

классификация рисков финансовых институтов;

классификация инструментов рынка денег и капиталов для целей управления рисками; анализ существующих методов управления рисками, их преимуществ и недостатков;

• построение модели управления рисками, преуменьшающей выявленные недостатки;

• разработка требований к системе управления рисками, проведение проектов по внедрени задачи управления рисками на базе существующего программного обеспечения.

Предмет и объект исследования

Объектом исследования диссертации является финансовый институт и его портфел Предметом исследования является модель управления рисками. Подразумевается, что портфе. финансового института состоит из инструментов рынка денег и капиталов. Данн< предположение делается для более предметного описания модели, но возможно t использование и для прочих финансовых инструментов. Информационной базой исследован! служат данные с рынков денег и капиталов и данные о портфеле финансового института. Теоретическая и методологическая основа исследования Теоретическую и методологическую основу составили:

• работы отечественных и зарубежных ученых в области управления рисками, моделей це опционов, математических методов в финансах, вычислительных методов, теори вероятностей и математической статистики;

• техническая документация к пакетам прикладных программ, используемых в рамк; управления рисками (Reuter Kondorf , Reuter KVAR+, SAP Banking, SAP Treasui Management TR-TM, FSS Spectrum, и некоторые другие);

• профессиональные концепции и внутрифирменные разработки Инкомбанк; Внешэкономбанка, ЗАО "Юникон МС";

• методические материалы российских и зарубежных государственных организаций. Научная новизна

В существующих теории и практике в области систем управления финансами в Р< вопросы управления рисками в разрезе, представленном в работе, рассматривались достаточн ограниченно. Применение методологии управления рисками, основанной на математическо модели оценки риска рыночной стоимости в российских условиях, является новым подходок Использование практики бизнес-процессов в РФ, особенностей российского финансового рынк позволяют реализовать систему управления рисками как инновацию. Связь межд параметризацией инструментов и методом позволяет построить модель и проследит технологию работы с ней. Поэтому научная новизна данной работы заключается в следующем:

• определение основных проблем финансового института в РФ, предложения по улучшенш организации работ для целей управления рисками;

• классификация рисков финансовых институтов, инструментов рынка денег и капиталов дл: целей управления рисками;

• разработка модели управления рыночными рисками, основанной на математической модел! оценки риска рыночной стоимости и анализ альтернативных моделей;

разработка функциональных и технических требований к информационной

системе управления рисками, разработка ее архитектуры. актическая значимость, внедрение и апробация

гдрение разработанной модели имеет высокую практическую значимость, так как:

позволяет адекватно управлять рисками;

ликвидирует зависимость от отдельных исполнителей;

позволяет ликвидировать проблемы роста объемов бизнеса и трансформации;

требует улучшения фронт-офисных систем, что должно приводить к улучшению бизнес-

процессов, повышать качество обслуживания клиентов;

обеспечивает рост надежности финансовой системы для общества в целом в результате повышения квалификации сотрудников финансовых институтов.

Основные методологические положения диссертации и программная реализация некоторых [ектов применены автором в процессе разработки системы управления рисками в АБ комбанк (1997- 1998 г.г.) в ходе проекта "Финансовый Контроллинг", проводимого совместно Кировым и Европейскими Банками Реконструкции и Развития, WEST LB. Некоторые аспекты ;сертации были использованы в рамках соответствующих проектов во Внешэкономбанке и во /трепней работе ЗАО "Юникон МС", а также рассмотрены и апробированы в учебном шессе в МЭСИ по специальности - математические методы в экономике. руктура работы

Диссертация изложена на 150 страницах и состоит из введения, трех глав с выводами, лючения и списка использованной литературы, состоящего из 114 наименований. бликации

Основные положения диссертации опубликованы в 5 научных работах общим объемом 1,9 штного листа.

Содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируются задачи и цели, излагаются |ретические и методологические основы, определяется объект исследования, выявляется 'чная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе - "Недостатки современного российского финансового института и ювные пути их преодоления" рассматриваются основные недостатки современного кансового института и даются рекомендации по совершенствованию организации работ, ¡длагается классификация рисков и классификация инструментов рынка денег и капиталов : предмета риска. Далее приводится классификация основных методов управления рисками, ;сматриваются альтернативные модели управления рисками (Maturity Gap Analysis, Elasticity p Analysis) с перечислением их достоинств и недостатков. На основе вышесказанного [ается вывод о необходимости разработки новой модели управления рисками и ее реализации базе программного обеспечения.

Основные недостатки финансовых институтов в РФ обусловлены тем, ч

большинство российских финансовых институтов работает на рынке не более 10 - 12 лет. '. это время были достигнуты значительные успехи в развитии бизнеса в сфере предоставлен! услуг и организации работы с клиентами. Однако международный опыт насчитывает не од! сотню лет, и его отсутствие у российских финансовых институтов вызывает массу проблем, финансовый кризис 1998 года и постоянное снижение уровня банковской маржи толы добавляет их. В сложившихся условиях требования к организации эффективного бизнес возрастают. В настоящее время основные проблемы финансовых институтов Р сконцентрированы в следующих областях:

1. недостаточная квалификация персонала, неадекватная организационная структура;

2. неэффективность бизнес-процессов;

3. проблемы системы управления, управленческой информации;

4. комплекс финансовых проблем и непривлекательность для инвесторов и потенциальнь акционеров.

Решение указанных задач лежит в области постепенно качественного улучшения рабоп Поэтому система управления рисками является компонентой, способной сорганизоват финансовый институт для устранения многих из вышеперечисленных недостатков.

Объектом системы управления рисками является портфель финансового институт состоящий из инструментов рынка денег и капиталов. Данное ограничение делается только дг более предметного описания, что никак не влияет на полноту, т.к. предлагаемая моде; предполагает возможность управления по всем типам рыночных рисков и подразумевае возможность использования для всех финансовых инструментов. Далее предлагаете классификация инструментов рынка денег и капиталов, нацеленная на предлагаемую модель. Классификация инструментов рынка денег и капиталов (далее РДЮ РДК реализуется в виде разнообразных инструментов. Сгруппируем их на:

• базовые и производные;

• простые (представляют собой самостоятельную единицу) и составные (могут быт представлены в виде комбинации простых инструментов).

1. Базовые инструменты (могут быть простыми и составными).

1.1. Процентные инструменты: депозиты; кредиты; купонные облигации (с фиксированной плавающей ставкой); бескупонные облигации; векселя; депозитные сертификаты прочие процентные инструменты.

1.2. Конверсионные инструменты: валютные сделки спот.

1.3. Акции: сделки спот на акции.

1.4. Сделки типа своп (относятся к категории базовых составных сделок): процентный свог, валютный своп; репо; amortising swap; step-up swap; deferred swap; extendable swap, puttable swap; differential swap; equity swap.

Производные инструменты (могут быть простыми и составными). Наиболее распространенные типы предметов производных инструментов: процентные инструменты; валюта; акции; индексы. Основные типы производных инструментов, к которым можно свести большинство:

• форварда и фьючерсы;

• соглашение о будущей процентной ставке - forward rate agreements;

• разнообразнейшие типы опционов и "опционообразных " продуктов. тапьная классификация рисков, которые несет финансовый институт

Природа риска связана с неопределенностью. Поэтому в основе определения риска всегда кат величины потерь в определенный временной период с определенной вероятностью. На :ки финансового института имеют воздействие многочисленные факторы: политические, «омические, природные, демографические. Однако для управления рисками необходима :ая классификация, на основании которой можно создать систему оценки и управления. Для [х целей риски можно разделить на:

Внешние риски Внутренние риски

ночные риски Кредитные риски Риски ликвидности • Организационные • Информационные • Юридические • Риски персонала • Технологические

Процентные Валютные Акций Опционов • Риски невозврата • Прочие кредитные риски • Оперативной • Стратегической

К внутренним рискам относятся риски, обусловленные деятельностью самого финансового ;титута, его руководства и, в некоторых аспектах, его клиентов. На уровень внутренних ;ков оказывает влияние качество фронт-офисных систем, систем управления, квалификация >сонала, менеджеров, отношение к закону, политика и т.д.

Риск ликвидности возникает из-за возможности срыва сроков выполнения клиентами своих [зательств и необходимости выполнения финансовым институтом своих обязательств вне исимости от поведения клиентов, что приводит к частичной потере и неблагоприятному «нению финансового положения.

Кредитный риск возникает из-за возможности невыполнения заемщиком своих обязательств :тично или полностью и, как следствие, не исключена частичная или полная потеря, 1водящая к неблагоприятному изменению финансового положения.

Рыночный риск возникает из-за изменений условий на рынке, в результате которого может >изойти частичная или полная потеря, приводящая к неблагоприятному изменению нансового положения. Данная работа в основном посвящена управлению рыночными жами.

Под потерей в контексте предлагаемой далее модели подразумевается уменьшение рыночной имости портфеля или его частей.

Процентные риски/ Валютные риски/ Риски акций - подверженное

финансового положения неблагоприятному изменению из-за изменений в процентных ставках/ курсах валют/ в курсах акций. Риски опционов выделяются в отдельную категорию из-особенностей, связанных с параметрами этих финансовых инструментов. Классификация методов управления рисками Основные методы управления рисками можно классифицировать: С точки зрения объектов управления:

> ориентированные на управление процентным сальдо;

> ориентированные на управление рыночной стоимостью. С точки зрения методов измерения риска:

> по задаваемым сценариям;

> рыночные сценарии:

• параметрический подход;

• с использованием техники моделирования. Описание некоторых известных методов управления рисками

Maturity Gap Analysis (MGA) - метод управления процентным сальдо. Объект управления сальдо объемов твердопроцентных активов и пассивов, разграниченные по периодам. В расче не участвуют сделки с плавающими ставками. Недостатки MGA:

1. Использование единой ставки на все срочности. При применении различных ставок дани погрешность частично снимается.

2. Не учитывается непараллельность в сдвиге ставок.

3. Не учитываются переменнопроцентные сделки как источник риска.

4. Данный метод предполагает управление только процентным риском.

Elastisity Gap Analysis (MGA) - метод управления процентным сальдо. В отличие от MG предполагает использование сделок с плавающими ставками, для чего на основе парне линейной регрессии строятся предположения относительно зависимости между этими cтaвкa^ и ставками РДК. Также предполагается учет планируемых сделок. Недостатки EGA:

• Недостатки 1 и 2 метода MGA.

• Практическая низкая ценность и слабая достоверность регрессии (из опыта).

• Ошибки планирования порой бывают дороже, чем его отсутствие (из опыта).

• Данный метод предполагает управление только процентным риском.

С учетом вышеизложенного ставится задача разработки новой экономико-математическс модели управления рисками и реализации ее на базе информационно-технологическо] решения.

Во второй главе - "Построение экономико-математической модели

эавления рисками финансового института" с учетом выявленные недостатки предыдущих 1елей описывается разработанная автором модель управления рыночными рисками. В данном чае предлагается как параметрический подход к управлению рыночной стоимостью, так и »авлению рыночной стоимостью с использованием техники моделирования Монте-Карло. В 1ках данной модели, как подзадачи, рассматриваются способы построения процентных уктур, при описании которых формулируются основные их параметры с точки зрения тодов, типов начисления процентов, расчета форвардных ставок и коэффициентов жонтирования, а также интерполяция ставок методами линейной, линейной логарифмической кубик-сплайн интерполяции, выдвинуты требования к исходным данным. С целью [юстрации приводится пример расчета на основе данных с торгов на ММВБ. Также ■длагается алгоритм дополнения неполного комплекта данных, основанный на методе ссимального правдоподобия. Данная модель разработана в рамках проекта "Финансовый итроллинг" в АБ Инкомбанк.

Построенная в диссертации модель управления рисками предполагает управление точной стоимостью и основана на концепции Value at Risk. Эта модель позволяет с заданным :внем вероятности определить потери рыночной стоимости объекта (портфеля или его части) эпределенный промежуток времени. Она дает возможность корректно определять риски как отдельным позициям, так и совокупный, интегрируя понятие неопределенности и временной имости ресурсов в процесс управления с использованием инструментария математической тистики, теории вероятностей и финансовой математики. Данная модель позволяет ществлять управление рыночной стоимостью с учетом процентных рисков, валютных жов, рисков акций и индексов, опционов, что не позволяют предыдущие методы, а также ¡ежать ряд недостатков, присущих другим моделям, и учесть специфику российских маисовых рынков и бизнес-процессов российских финансовых институтов. iOBHbie рисковые параметры предлагаемой модели

Текущие рыночные валютные курсы - текущая цена одной валюты в других сроком спот. Текущие курсы акций - текущая цена акций.

Текущие индексы курсов акций - величины, рассчитанные из цен соответствующих акций. Процентные структуры РДК - величины, определяющие зависимость между срочностью и ставкой в определенный момент времени на относительно ликвидном рынке. Рисковые параметры 1,2,3 существуют на рынке и не требуют дополнительных шслений. Рисковый параметр 4 требует самостоятельных вычислений в рамках даагаемой модели, для чего разработан метод построения процентных структур РДК. строение процентных структур РДК в рамках предлагаемой модели

Исходными данными для расчета являются данные о результатах торгов и финансовые аметры по соответствующим инструментам РДК. Процентные структуры можно различать

по типам ("привлечение, размещение, средняя" / "тип рынка", что не буд рассматриваться далее, так как это не принципиально в рамках предлагаемой модели) и технологии расчетов. С точки зрения технологии расчета процентные структуры различают по методам построения и заложенным в основу параметрам инструментов РДК. Поэто любая процентная структура может быть описана:

> Момент времени to - день на момент оценки, Т = {/„,../у,...,(,}.

> Процентный период Uj, где г, < Iу - срочность с момента t, до , выраженная в годах.

> Категории контрагентов - Class = {l,..,cl,..m}.

> Поправки на уровни кредитного риска CP = {cpt ^,...cpl cJ;... ср, }, где ср( с/ - поправк;

виде премии за риск в процентах к периоду t,j для cl-й категории контрагентов.

> Признаки принадлежности к той или иной валюте - Currency={Рубли,...,Cur,...,USD}.

> Текущая процентная структура РДК в t, = t0 в заданной валюте Сиг с заданным уровн! кредитного риска ср^ ,, - множество процентных ставок:

РДК(и,с1,Сш) = {Г11Щ ^Сиг..... rlijXp,iid,c„r>--->\,.cr,^,c»r}-

Далее в рамках предлагаемой модели по умолчанию предполагается ср, ,, а С

соответствует оцениваемому объекту. Тогда текущая процентная структура будет описана как:

рдтч%.....rtu.....r,j, /,=<„..

> Если оценка производится на I, > ¡о, то используются форвардные ставки:

РДЩ) = {r,;i ,..., г1у...,ггде =

1 + гч,

1 + ^

> Те и.р на которые ставки есть, называются "опорными". Ставки на остальные п{ необходимости интерполируются одним из методов, описанных далее. Пусть ставка гг есть функция от ti¡. Линейная интерполяция - значение функции г пр заданной ¿-той функции интерполяции «(линейной в каждой точке

^ _р

г',, = Г<„ + ** ' - '/,Д ГДе '='""■ '"'> 'ч < < V/.

'¡.7+1 '¡.у

Линейная логарифмическая интерполяция:

г \ t

где: st = -tij < ti,k < ti,J+i,

In

j+i

Ч <4 ,

Интерполяция кубик-сплайн позволяет избежать излишнего волнообразного поведени функции, характерного при сглаживания единственным многочленом, и обеспечивае непрерывность производных более высокого порядка: г =а-п +с-г' +с1г" , где

г -- г + s. • In

'Л/., -'а

-Г

- -1 1.)

Выбор метода интерполяции обуславливается техническими возможностями, типом пользуемых данных, используемым уровнем дифференцирования в рамках модели. При очих равных условиях предпочтительным является метод кубического сплайна. Существуют различные условия инструментов РДК, которые определяют тип процентной ставки, которая используется при построении процентной структуры РДЩ,). Одно из основных - периодичность начисления процентов. В свою очередь дисконт-фактор £>.г,

определяется с учетом условий по процентной кривой РДК(1[) и периоду дисконтирования гу. ходя из вышесказанного, с точки зрения условия начисления процентов:

Без капитализации С капитализацией

Ставка простых % Дискретная капитализация к -периодичность начисления в годах Непрерывная капитализация

Г К/ и К, -к\г е '

1 1 1

К, - '„I К Л * е "у ;

Вышеприведенный расчет г1 и Д?, не учитывает некоторых прочих условий:

• купонность или бескупонность ставок, что влечет некоторые изменения в алгоритме -дополнительное применение "бутстрепинга" для приведения купонной доходности к бескупонной. "Бутстрепинг" заключается в дублировании купонных платежей набором бескупонных и трансформацией дублирующего портфеля в бескупонную доходность;

• количество дней в году/месяце, что принципиально не влияет на расчеты.

В силу специфики инструментов РДК в РФ нецелесообразно сроить процентные структуры в иностранной валюте по валютным инструментам. Для построения процентной структуры в иностранной валюте целесообразнее использовать следующий метод: > Пусть известна процентная структура в рублях и форвардные курсы Рубль/Сиг. РДЩ,Рубль) = {г,^,...,^ ^,...,^^}, <,=/«;

Форвард(¡¡,Рубль/Сиг) = иг, ^,1Си...........Л.^'Сш- К '<='<>•

Тогда процентная структура в Сиг:

РДЩ,,Сиг) - {^.....^.с,.....г^), где

• 1.CV =

frt.i.Prtut/Cur , 1

r^.iyh-'i.j + V-T^--1

Обозначим значение любого рискового параметра 1 в 4 как МР,Д, 1а<(/(<1ь. Изменен! МР; н рассчитывается как:

На основе экспоненциального взвешивания определяются величины математическо! ожидания и стандартного отклонения (/и MPj,cr KPj) на временном ряду AMPJ4 , ta<h<h.

В рамках модели предполагается, что изменение рисковых параметров соответству< нормальному закону распределения, на основании чего вводится понятие изменчивость (Foi Vol определяет отклонение случайной величины от ц. за заданный период времени относительно некоторого г,, I, > to (¿1 - период времени, когда возможно изменение рыночнс стоимости позиции, в то время как она не может быть сделана безрисковой,), с заданны уровнем вероятности ш при предположении о нормальности распределения:

• Z(co) - функция, определяющая коэффициент при заданном ш. Для трансформации величин Vol на другой <у и ¿t при невысокой степеи гетероскедастичности временного ряда может быть использован следующий способ:

По рекомендациями Базельского комитета, ¿1 =10 дней и со =98%.

Точность данной оценки имеет проблемы, связанные с несоответствием фактического предполагаемого в рамках модели нормального распределения, что может быть решено как:

> Преобразование первичных данных - разнообразные методы преобразований первичны данных. Один из наиболее приемлемых - метод определения поправок к теоретическим ц и на основании эмпирических моментов 1,2,3,4 порядков. Проблема данного метода корректность оценки.

> Отказ от возможности несоответствия фактического и теоретического распределений использование техники моделирования Монте-Карло. В рамках данного подхода н инструментарии теории случайных процессов моделируется множество случайных величш по которому определяются теоретико-вероятностные оценки. Проблема данного подхода -верности предположений о параметрах будущего распределения, а также в значительно количестве вычислений.

л

МР,ч=Ли(мРл,к)-1«(мР„ы).

Vo1

) = Vol (а

К прочим способам, не используемым в рамках предлагаемой модели, можно отнести: - Вычисление Vol из моделей цен опционов (модели Блэйка-Шоулза, Гармана-Кольхагена, и т.д.), где Vol соответствующего рискового параметра является одним из входных параметров модели цены. При известной цене и прочих фиксированных входных параметрах модели можно вычислить Vol соответствующего рискового параметра. В связи с неразвитостью рынка опционов в РФ данный метод на практике не применим. ночная стоимость (MV)

Фактическая MV(ti) - стоимость финансового инструмента на рынке в /,. Расчетная MV(i,) -ультат применения какой-либо модели оценки. NPV(tt) как модель оценки выражает 1ИМОсть потока платежей в и, т.е. дает величину MV(t,\ при этом предполагается и = to. Тогда j CF, на дискретном множестве Т = {tn,...Jn}:

MV^ = NPv(cFt ,г(| )=]ГСТ; -Dsh , где Ds^ - дисконт-фактор по любому из типов

[исления процентов (стр. 11). При CFt на непрерывном множестве Т = [to,hj:

MV,a = NPV(CFI; ,Vy)= ]CF., ■ Ds, d!n^ Dsu , = e"4'** .

fo

апы расчетов

Далее в рамках модели предполагается . Поэтому для упрощения записи те величины, к которым необходим индекс th будут без индекса (т.е. с индексом to по умолчанию), а те величины, к которым необходим индекс t,Jt будут с индексом toj.

Дублирование сложных финансовых инструментов. Каждый сложный финансовый инструмент в портфеле раскладывается на части - простые финансовые инструменты, после чего портфель аналитически представляет собой совокупность простых финансовых инструментов. Дублирование предполагает такое разложение, при котором сумма MV частей всегда равна MV сложного финансового инструмента.

Далее все простые финансовые инструменты можно отнести к одной из трех или нескольким рисковым позициям - процентные, валютные, акции. Рыночный риск каждой рисковой позиции определяется соответствующим дMPj В рамках каждой рисковой позиции рыночный риск рассчитывается отдельно, после чего он может быть агрегирован в совокупный рыночный риск по всем рисковым позициям. При этом по некоторым их них требуется выполнение дополнительных процедур - "разбиения" и "мапирования".

> Разбиение - разложение простых финансовых инструментов на элементарные компоненты — платежные потоки (CFr ).

> Мапирование. Все CFti целиком или частями приписываются одному или двум ближайшим "опорным" MPj. Сумма приписанных CF^ соответствующему "опорному"

MPJ или и (1 соответствующим "опорным" MPJ и МР.

образует базу для расчета риска.

3.1 Риски МУ спотовых позиций по акциям.

3.1.1 Разбиение не требуется, т.к. акция не имеет СР.

3.1.2 Мапируются акции а (аеЛ, где А - множество акций в портфеле) к индексу акций (1/ "Индексы акций") при наличии ВеЬам. Вешк, определяется из уравнения парной линейн регрессии между изменением курсов акции а {¿МУ,о) и изменением индекса У (^Л/Р^).

3.1.3 Определение MVJ позиции I по акциям:

аеЛ

3.1.4 Чувствительности позиции J по акциям:

аеЛ аеЛ

3.1.5 Расчет изменения (риска/шанса) МКу позиции I по акциям:

3.2 Риски МУ валютных позиций спот.

3.2.1 Разбиение не требуется, т.к. спотовая позиция по валюте состоит из одного С/7.

3.2.2 Мапирование не требуется, т.к. каждая пара валют - курс МРст^сш .

3.2.3 Определение МУС1Х позиции Сигу.

3.2.4 Чувствительность (ВС(Ж ) позиции Сиг3 равна 1.

3.2.5 Расчет изменения (риска/шанса) МУСШ :

6MVcvRj =MVcmj -SCURj

1-е

3.3 Риски MV процентных позиций.

3.3.1 Разбиение процентных финансовых инструментов - разложение на CF . Если в си специфики финансового инструмента невозможно определить размер и момент каки либо CF , то следует строить предположения, что реализуется через расчет форвардш ставок или с использованием эластичности, определенной парной линейной регрессией.

3.3.2 В рамках предлагаемой модели предполагается разбиение данной рисковой позиции на подпозиций, где N - количество опорных (не интерполированных) ставок РДК(10) {г<а1 >г,„ }. Дальнейшие расчеты производятся по подпозициям.

3.3.3 В результате мапирования образуется N объектов риска - подпозиций. Существу несколько способов мапирования: по остаточному сроку; по Duration; мапирование Ci

методами простого линейного мапирования, по методу "Риск метрикса" и по методу дельта-векторов. Для дальнейшего использования выберем метод мапирования по методу "Риск метрикса", т.к. как он более совместим с предлагаемым методом управления рыночными рисками и проще (при незначительных погрешностях) метода дельта-векторов, приводящего к возникновению уравнений 4-й степени. Технология расчета выглядит так:

если 1к = //, СУ^ приписывается к . Если < < где ! - неинтерполированная ставка РДЩо), то:

• расчет на основе имеющихся г и | каким-либо методом интерполяции;

■ расчет МРУ(СР:1 ,гЧк) на текущий момент времени по ставке г ;

■ расчет а(г^) на основе сг(г^ ) и а(г^ () каким-либо методом интерполяции;

• расчет величины а пропорционально которой будут мапироваться СРн на г(в и ^ из условия:

2 а-(1-а)а(г^) ■р(г^, г^;+(1-а)2-¿(г,^).

Данное уравнение может быть преобразовано к виду: йог2 + Ьа + с = 0, где

Ъ = г-оГ^/о^ - 2а*(г^);

с = а^.,,» -

• распределение по г и^ ^ в размере аСР^ , (1-а)С/г;1 соответственно.

4 Определение MУJ подпозиции J:

МУ, = ИРУ^ -<Г.

5 Чувствительность (&) позиции У - изменение }/РУ[СР1 ,г ) при изменении соответствующей ставки гГв :

0 ЫРУ(СР, ,г ) 1 д2№У(СР, ,г )

'"■> 1ч.)

6 Расчет изменения (риска/шанса) :

«V, '""''"'{''-.о, ;а,;о>)

<? ЫРУ(СР, ,г. ) ' л

д г.

1 31ЫРУ{СР, ,г, ) + ,л )--

2 <?г 2

1-е

+

-164 Вычисление риска портфеля.

Совокупный рыночный риск портфеля финансового института (ЛЛ/(',>):

ШУР = ШУРиск - КМУШшс = - ^шуш<тс-с-шушаист

где

вектор-строка RMVPmK = AMVj>0, J = I,А";

• вектор-строка ШУШтс = (|ДЛ/РУ|), лЛ/Г, <0, J = l,N';

• С - матрица ковариаций, С = (Cov^UPj jt//,), / = 1, iV', J = 1, Л".

В рамках данной модели можно использовать технику моделирования Монте-Карло, ч позволяет устранить погрешности, связанные с выпуклостью функции NPV, а также частич] устранить погрешности, связанные предположением о нормальности распределения ¿Mi Недостатком данного подхода являются дополнительные затраты, связанные с высою интенсивностью расчетов. Данный подход предполагает, что:

A. В модели непрерывный случайный процесс, описывающий изменение рискового парамет MPjj, te [ t0, to+лП может быть задан как:

dMP/ = МР? ■ m'MPj ■ dt + МР/ -ст^ ■£, ■ (di)1

• е,- случайная величина ~ С), где

При необходимости более точного описания процесса можно использовать композивд распределений как:

( 1 I I ^

dMP/ =МР/ -¿u*MPj ■ di + МР,' ■ ■ V,1 -(dt)2 +vf(dt)2 ■£? + ... + v't'(dt)2-s"

V

• е/ - случайная величина ~ N( /а, ,С,), где

■ í, =(jUj), pt=0, j = UP; ' C,=(cüuv(//, (í/,); i = \jT\j = ÍJr ;

• e,2, e,h - случайные величины ~ N( /j,C);

• - параметры, определенные на {0,... ,1}.

B. От множества смоделированных вышеописанным процессом величин по каждой рисков« позиции J можно получить множество смоделированных значений рыночной стоимости MVj/""- AMVj в lo на / есть разница между MVj.„ и MVjfMJ'e\ где MV.- значен аргумента функции распределения MVj/oi, соответствующего ш-процентной вероятности.

модели предполагается расчет риска за период л1, 1= t0+j, т.е момент времени фиксирован. Поэтому далее для упрощения записи индекс t (заданный в процессе) опустим. AMVj = MVj - MVjmdJe\ где MVj"°djx1 определяется из условия:

2, - случайная величина ~ N(/;,C), описанная одним из вышеупомянутых уравнений пункта А. Отсюда (^=^>0, н' - случайная величина, распределена логнормально, - соответствующий <в, (1-й) квантиль логнормального распределения. Для рисков акций, валютных рисков:

, ... .(tarai

е ~ е ¿У =>

MVj сг\12л о у

Для процентных рисков:

In CF, - In MVjMOd , ч-. т inr^f. CF

'oj J У en~"*J

Совокупный рыночный риск портфеля финансового института рассчитывается как сумма изменений рыночных стоимостей всех позиций:

RMVp = £ [MVj - MVj™*'-"•). j=I

аничение рисков

В предлагаемой модели предполагается лимитирование рыночного риска, т.е. ограничение VF совокупным лимитом рыночного риска Limp, также &\1Vj соответствующими Limj. Limp -'ь капитала финансового института, рассчитанная на его множестве инструментов О'.

Limp = W■ £ NPvifF?,Costly, ^,), trio, где

qeg

• CF.1 - элемент платежного потока по соответствующему инструменту;

!

• CostJ - неоперационные затраты по соответствующему инструменту;

• множество Q однозначно отображается на множество Class (категории контрагентов);

• W - величина, определяющая ту часть капитала, которой предполагается рисковать. Соответствующие лимиты по рисковым позициям Limj определяются из соотношения:

Limp = ^RLimPucK-C-i

t&im. , где

вектор-строка RLimPucit =(Limj), J = \,N'\ С - матрица ковариаций, С = (Cov^MPj^ll]), [ = l,N' ,J = \,N' .

олнения к расчетам при недостаточности комплекта данных

5 предлагаемой модели используются данные из прошлого. Если на какие-либо моменты 1ени в прошлом они отсутствуют, это делает невозможным использование остальных

данных на ближайшие даты. При анализе большого количества данных постоян будет недоставать того или иного значения и придется отказаться от большого числа поч полных комплектов данных. Во избежание этого существует возможность замещг недостающие значения вероятными. Далее в диссертации рассматривается способ восполнен данных вероятными.

В третьей главе - " Внедрение системы управления рисками в финансов институте" рассматриваются принципы и архитектура современной АБС, формулируют требования к информационной системе управления рисками как части АБС, рассматривают некоторые существующие системы. Далее описывается процесс выбора и внедрен информационной системы торгового/инвестиционного бизнеса и управления рисками в / Инкомбанк в 1998 году на примере программного обеспечения компании Reuters демонстрацией результатов внедрения в виде отчетов, графиков и таблиц. В данном проце< диссертант принимал непосредственное участие.

Если речь не идет о самостоятельных разработках системы управления рисками с нуля, перед любым финансовым институтом, поставившим своей целью внедрение chctci управления рисками стоит вопрос о разработке требований, составлении перечня поставщиков после этого - выбора и внедрения. Основные требования к системе можно подразделить на:

1. Общие требования

1.1 Требования к прикладной архитектуре (архитектура клиент-сервер, платформа БД — открытость и масштабируемость, сервер приложений, клиентский режим, централизованное и децентрализованное решение)

1.2 Требования к технической архитектуре (к серверу БД, серверу приложений, клиентской станции, каналам связи, протоколам передачи данных)

1.3 Требования к безопасности и управлению доступом (идентификация и аутентификация, протоколирование и аудит последствий, неотречение, система предотвращения нарушения работоспособности)

1.4 Требования к поставщику ПО и сопровождению (информация о компании-поставщике, состав поставки, требования к сопровождению, опыт компании)

2. Функциональные требования

2.1 Обрабатываемые финансовые инструменты

2.1.1 Отображение всех финансовых инструментов, в настоящее время обрабатываемых в финансовом институте или предполагаемых в будущем

2.1.2 Отображение самостоятельно определенных финансовых инструментов и возможность самостоятельного определения алгоритмов и моделей

2.1.3 Модульный реестр финансовых инструментов

2.2 Оценка финансовых инструментов и показателей

2.2.1 Автоматическое и ручное разбиения сложных финансовых инструментов

> Методы оценки (возможность определять вид ставок, процентные рынки, рисковые позиции, методы оценки опционов B&S, биномиальные и т.д.)

Î Конструктор моделей оценки финансовых инструментов

( Расчет показателей чувствительности (Modified Duration, Effective Duration, Convexity, чувствительности опционов (Delta, Gamma, Vega, Theta, Rho) и т.д.

Встроенные методы математической статистики и теории вероятностей

Расчет и управление рисками

Свободное определение портфелей (автоматически и вручную)

Применение различных методов расчета VAR (Параметрический, Monte Carlo моделирование, свободное определение сценариев)

Возможность бзк-тестинга

Показ дополнительного риска, связанного со смоделированными сделками

Возможность задания параметров риска через определение уровня достоверности и периода удержания позиции

Расчет адресных рисков

Лимиты стоп-лосс рисков рыночных цен, лимиты адресных рисков в разных режимах, обновление лимита с учетом текущих прибылей и убытков

0 Поддержка выбора оптимального инструмента хеджирования

2 Наличие прочих методов управления рисками (MGA, EGA)

3 Поддержка управления ликвидностью

Интерфейсы и внутренние информационные возможности

Импорт / экспорт продуктовых параметров из фронт-офисных систем

Интерфейсы к международным и российским службам биржевой информации

Наличие внутреннего хранилища данных

Наличие генератора отчетов и внутреннего языка разработки

Требования интеграции с прочими банковскими приложениями

Требования к данным

Внешние данные — информация по рынку денег и капиталов.

Внутренние данные: внутренний справочник и реестры банковских технологий; данные о сделках, виде исчерпывающего набора финансовых параметров (или платежных потоков).

В ходе проектных работ по созданию информационной системы управления рисками в АБ мбанк в 1997-1998 гг. разрабатывались требования к системам, составлялся перечень щиальных поставщиков и проводился тендер. В ходе работ наибольшему вниманию грглись системы компаний SAP AG (продукты SAP Banking, TR-TM) и Reuters (продукты or Plus, KVAR Plus), а также компаний Sunguard Group и Infinity, Trema (Finance Kit), IRIS

GADB, SIM Corp Products, FSS (Spectrum), Midas Kapity (Opics). В результате внедрению были выбраны продукты компании Reuters, что позволило решить следуюи задачи:

1. Автоматизация следующих операций и продуктов (система не была русифицирована):

Bonds

•Callable and Puttable •Corporate •Convertible •Euro

•Government Caps & Floors

Equities

Foreign Exchange •Spot

•Outright Forwards •FX Swap Corporate

Forward Rate Agreements Money Market

Futures

•Bond

•Currency

•Index

Short-term Int.

Options

•Bond

•FX

•Equity

•Futures

•Index

•Bankers Acceptances •Call Deposits •Cash Loan & Depo •Commercial Paper •Certificate of Deposits •Repurchase Agreements •Securities Lending •Floating Rate Notes •Call Accounts •Cash Flow

Swaptions

2. Увеличение производительности труда, удобства работы и надежности из-за:

• наличия единой платформы интеграции фронт- и мидл-офиса, менеджмента;

• единой системы регистрации сделок с возможностью захвата с торгов;

• поддержания торговых позиций, широкой аналитики, построенной на совремеш методологии, адекватной возможности управления;

• централизованной БД, системы безопасности и контроля доступа, адаптации к различи техническим платформам и операционным системам.

3. Использование современного методологического инструментария:

• использование концепции VAR;

• методология Mark-to-Market (NPV, модели опционов типа: B@S, биномиальные триномиальные, экзотические и т.д.);

• использование различных мер чувствительности (Duiration, Convexity, Option-(delta, gam: vega, rho, ...), прочее).

4. Гибкие отчетные формы, прочая информацпг на базе методологии управления рисками:

• отчет о разрывах (Gaps) (Рис. 3.1) и отчет о Cash Flow;

• разнообразные отчеты о чувствительности, доходности (Рис 3.5);

• отчет о процентных структурах (Рис. 3.3);

• разнообразные отчеты по рискам (Рис. 3.2, 3.4, 3.6);

• прочие: финансовый отчет, отчет о хеджировании, отчеты по позициям и т.д.

Проект по внедрению данной информационной системы был прерван

шсом августа 1998 г., однако многие элементы уже были реализованы. Результаты фения представлены на Рис. 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6 в виде экранов, отчетов и аналитики, >льзуемых при принятии управленческого решения на базе данной информационной емы.

23

1гге(ку 11«

¡К..; -

шсг.

| *

Рис. 3.1. Отчет о вар

1»

I *

йа« иодою -изо МАЛЕЙ вою

Рис. 3.3 Процентная структура РДК

26/07/1939 16/01/20«» 0В/07/20С8 29/12/2014 20/06/2020 11/12/2025 30/10/1995 21/04/20СИ 12/10/20« 03/М/2312 2^/03/2^7 17/03/2023 06/09/2028

Рис 3 .4 Отчет о распределении портфеля

шяиям

fl

I

Î

\

Рис 3.5 Отчет о чувствительности и доходности

rirst Coutton: 14/D5/1934 last Coupon: 14/05/1337 Cw<wn(s): 1 / Year Capital: 149.62 Face Value: 1.00

Duration: 8.1389 Convexity: 70.4410 Gama: 0.0000

Average Life:

Maturity: 14/05/2003 Next Coupon: 14/05/1933 Days Accrued: 130 / 360 Accrued Interest: 4.743900000 Coupon Bate: 3.DOQOQQ

Modified Duration: 7.354S BFV: -0.0004

Carry C Forward Fries

Horizon: 17/12/139?. i

Rate: 7.8750 Ca1n on Coupons: Total: HD.087695 : K(«DCft+ ©Ш1Х S-A,

Basis: |3S0;_355J Accrued Variation: 0.250000 Cost of Carry: -0.337695 Fonrard Price: 49.962S95

ШШМШИ

Il CUCBtMCY ' tili"

П2Е

3ÜE3

DEM _л^в o| -<T fi -47 AUO

FRF o| I •3 1 * DEM

GBP il -3* î fi '3*

JPY Э 1 FRF

USD 4.78?) -l» ■41 L -M.W

GBP JW

TOTAL -нггзИ -4.1 1 •Z9,S4> USD

♦î : • : ] H

-3D -га -10 D

■1

Щ

■

■■■

щш шш шш

P Рис 3.6.

Агрегированный отчет о рисках с графикой

SPOT 1W ЗМ GM 5Y

WTïRESEURHEHCY РИСЕ VOUTlUTflESIDUAL TOTAL

RiskManager Market 3.2

TM Portfolio View Admin Help

ГЖ1ГЖ1 nh [Щ \n

ШЛ tssJ Ls=J LstJ UsJ

Рис. 3.2. Меню основных настроек

Currency . Period

Ri s k Parameter с • FQe к Expressed By

O'SWd«* (§> Rank |j"öAb»o'4i« <9> p«re*"t |j И Low É3 Hiel.

Rate D>* Method -

Risk lev« : | 97.0

OaysBeok: [ 1000

Ris* Ccy. I USO

Pos Display: | РЕГАЦ

Нопгсг»: j 1С

□ Fixed Sup

о имшйи

P^l &o to maturity

Load Ti me; { Nov t ISOg I MTM Date: LOAD DATE

;OOÖO:OOOAM

Management Reporting {nterval:

Е

Sample Time Sen«

JÜ

Date formst: Rick method:

MM/OD/YY HISTORICAL

From То Wei QHt ♦

11iOV92 11ДЭ1/Э0 1 .СЮОСЮО

*

включение

>цессе диссертационного исследования были получены следующие результаты: ыявлены основные недостатки в деятельности финансовых институтов, боснована необходимость, актуальность и высокая значимость решения задачи управления 1едитными и рыночными рисками.

гзработана классификация рисков и классификация инструментов и индикаторов рынка ;нег и капиталов РДК для целей управления рисками.

[зработан метод управления рыночными рисками, проведено его сравнение с другими подами (Maturity Gap Analysis, Elastisity Gap Analysis), сформулированы их преимущества недостатки.

□работаны принципы и архитектура современной автоматизированной банковской стемы.

аработаны требования к информационной системе управления рисками как основа для [бора при проведении проектов по внедрению.

гедрение продуктов компании Reuters (Kondor Plus, KV AR), реализующий функции равления рисками на основе разработанной модели, а также фронт-офисной системы ргового бизнеса и некоторые дополнительные функции мидл-офиса.

-24> Материалы, изложенные в диссертации, использовались в АБ Инкомб; Внешэкономбанк, ЗАО "Юникон МС/Консультационная группа", а также в учебном проце в МЭСИ.

Предоставляемые системой управления рисками возможности для управления финанса повышения качества и достоверности информации, гибкость и интеллектуальность мето; независимость бизнеса от изменения многих внешних условий, современный организациош дизайн позволят финансовому институту сейчас и в будущем решить следующие проблемы:

• Повышение эффективности структуры, увеличение скорости принятия решений;

• Разработка новых продуктов и технологий без значительного роста затрат;

• Реализация принципов "супермаркета" без увеличения трудоемкости;

• Рост квалификации персонала;

• Достоверная, своевременная и экономически верная информация о состоянии бизн прозрачность через единую систему управленческой информации;

• Механизмы контроля и управления рисками на основе передовых концепций;

• Поддержка управлению ликвидностью, поддержка финансового планирования;

• Увеличение возможностей вычислительных систем и систем связи;

• Увеличение привлекательности для инвестиций и совместного участия;

• Результаты диссертации используются Внешэкономбанком в рамках работ по выбор внедрению новой автоматизированной банковской системы, о чем имеется соответствую! протокол.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах

1. "Управление рисками в финансовых институтах", Российская научная конферен "Экономические информационные системы на пороге 21 века", Сборник докладов, МЭСИ, 1999, 0,1 п л.

2. "Построение процентных структур - базового элемента задачи управления риска> "Бизнес и банки " № 26, ЗАО "Газета "Бизнес и банки"", per. № 1121, М., 2000, 0,45 п.;

3. "Рынок денег и капиталов и его основные инструменты", "Бизнес и банки", № 27, : "Газета бизнес и банки", per. № 1121, М., 2000, 0,45 п.л.

4. "Методы расчета параметров процентного рынка", "Финансы и кредит: Пробл! методологии и практики" № 3, УГУ, Ижевск, 2000, 0,45 п.л.

5. "Рынок денег и капиталов и его основные инструменты", Математичес инструментальные средства в экономических информационных системах, М., МЭ 2000, 0,45 п.л.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Левитин, Константин Давыдович

Введение.

1 Недостатки, классификация рисков и альтернативные модели управления рисками в финансовом институте.

1.1 Основные проблемы и современные принципы организации работы финансовых институтов в РФ.

1.2 Рынок денег и капиталов и его основные инструменты.

1.3 Детальная классификация рисков.

1.4 Альтернативные модели управления рисками.

2 Построение экономико-математической модели управления рисками финансового института.

2.1 Основные принципы предлагаемой модели.

2.2 Описание некоторых экономико-математических подходов, используемых в рамках модели управления рисками.

2.3 Общее описание процесса расчета.

2.4 Основные рисковые параметры предлагаемой модели.

2.5 Построение процентных структур РДК.

2.6 Дополнительные вычисления с рисковыми параметрами.

2.7 Рассматриваемый период и уровень достоверности, изменчивость рисковых параметров.

2.8 Расчет изменений рыночной стоимости рисковых позиций.

2.9 Вычисление совокупного рыночного риска портфеля.

2.10 Основные недостатки предлагаемой модели.

2.11 Использование техники моделирования Монте-Карло в рамках предлагаемой модели.

2.12 Интеграция величин рыночного риска при управлении финансами.

2.13 Дополнения к расчетам при недостаточности комплекта данных.

3 Внедрение системы управления рисками в финансовых институтах.

3.1 Основные эффекты от внедрения системы управления рисками.

3.2 Принципы современной АБС - каркаса системы управления рисками.

3.3 Требования к системе управления рисками.

3.4 Внедрение системы управления рисками в АБ Инкомбанк.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Исследование и разработка модели управления рисками в финансовых институтах"

В современном обществе финансовые институты занимаются самыми разнообразными видами операций, охватывающими практически все сферы финансово-хозяйственных отношений. В контексте данной работы под финансовым институтом подразумевается участник финансового рынка, организованный в форме юридического лица, основой деятельности которого является управление финансовыми потоками. Управление финансовыми потоками реализуется в форме операций привлечения или размещения средств клиентов на различных рынках в различных инструментах, оказания прочих услуг (обеспечение расчетов и платежей, документарные операции, операции с наличностью, консультационные услуги, и т.д.). Как правило, подобные организации существуют в виде банков, финансовых и инвестиционных компаний.

Актуальность темы

Бурный рост активности в области финансов и последовавший в августе 1998 года кризис финансовой системы привели многие финансовые институты к осознанию необходимости переосмысления не только своего места в экономике, но и подходов к ведению бизнеса и управления им. На сегодняшний день управляемость бизнесом является одной из наиболее приоритетных задач в развитом или пытающемся стать развитым финансовом сообществе. Поэтому развитие систем управления является одной из важнейших задач успешной деятельности финансового института сегодня и в будущем, и это становиться все более очевидно широкому кругу специалистов и менеджеров.

Система управления рисками является одним из наиболее важных элементов системы управления современным финансовым институтом. Она необходима всем финансовым институтам, у которых качество при управлении финансами влияет на результаты деятельности. В первую очередь нужна руководящему составу и/или владельцам финансового института. Для руководящего состава это не только мощные импульсы в управлении, но и независимость от отдельных лиц и видов бизнеса, рыночной конъюнктуры, гибкость в применении, реальная возможность сократить расходы и оптимизировать внутренние процессы. Для владельцев это реальная и независимая информация о состоянии дел и возможность влияния на собственность. Исполнителям, рядовым сотрудникам, среднему менеджменту система управления рисками полезна, так как повышает их профессиональные навыки, упорядочивает работу, избавляет от многих рутинных и часто ненужных действий. Клиентам это дает более профессиональный и надежный банк и много других потенциально полезных моментов (например, повышение качества обслуживания и расширение спектра услуг, что является следствием улучшения работы фронт - офисных систем банка, так как без этого невозможна реализация системы управления рисками). Обществу в целом это дает не только более цивилизованные финансовые институты, но и уверенность в том, что значительные средства, затраченные на модернизацию фронт-офисных систем, разработку хранилищ данных, разработку систем управления рисками заставят руководство финансовых институтов по новому смотреть на банковский бизнес. Другими словами, затраченные усилия и средства не только изменят психологию банковских работников (включая руководство) конца 80-х - середины 90-х годов, но и заставят их считаться с понесенными затратами и не позволят осуществлять сомнительные операции из-за страха потерять то, что было достигнуто с таким трудом.

Цели и задачи исследования Целью диссертации является исследование и разработка модели управления рисками финансового института, которая позволит не только адекватно измерять и управлять риском, которому подвержен финансовый институт, но добиться значительного улучшения прочих звеньев работы финансового института, без чего построение системы управления рисками невозможно. В соответствие с указанной целью необходимо решение следующих задач:

• Определение основных проблем финансового института в РФ, изложение общих принципов требуемой организации для целей управления рисками;

• Построение схемы классификация рисков финансовых институтов;

• классификация инструментов рынка денег и капиталов для целей управления рисками;

• анализ существующих моделей управления рисками с учетом преимуществ и недостатков;

• построение модели управления рисками;

• разработка требований к системе управления рисками как части требований к современной автоматизированной системе финансового института, проведение проектов по внедрению задачи управления рисками на примере существующих информационно-технологических решений.

Объект и предмет исследования Объектом исследования диссертации является финансовый институт и его портфель. Предметом исследования служит процесс управления рисками. Под портфелем подразумевается совокупность заключенных финансовым институтом сделок, представляющих из себя требования и обязательства по отношению к финансовым инструментам рынка денег и капиталов в различных формах на различных рынках. Данное предположение делается только для более предметного описания предлагаемой модели, ибо очевидно, что возможно использовать данную модель и для прочих инструментов.

Информационной базой исследования служат данные с рынков денег и капиталов, а также данные о портфеле финансового института.

Теоретическая и методологическая основа исследования Теоретическую и методологическую основу составили:

• работы отечественных и зарубежных ученых в области управления рисками, моделей цен опционов, математических методов в финансах, вычислительных методов, теории вероятностей и математической статистики;

• техническая документация к пакетам прикладных программ, используемых в рамках управления рисками (Reuter Kondor+ , Reuter KVAR+, SAP Banking, SAP Treasury Management TR-TM, FSS Spectrum, и некоторые другие);

• профессиональные концепции и внутрифирменные разработки;

• методические материалы российских и зарубежных государственных организаций.

В качестве математического аппарата использовались методы математической статистики и теории вероятностей, математического анализа, некоторые вычислительные методы,

Научная новизна

Научная новизна заключается в том, что в существующей теории и практике в области систем управления финансами в РФ вопросы управления рисками в разрезе, представленном в данной работе, практически не рассматривались. Применение методологии управления рисками, основанной на математической модели оценки риска рыночной стоимости в российских условиях является новым подходом. Использование российского опыта работы, знания внутренних бизнес-процессов, а также особенности российского финансового рынка дают возможность реализовать систему управления рисками как инновацию. Кроме того, при описании модели управления рисками

Ф проводится связь между параметризацией различных инструментов рынка денег и капиталов и используемой методологией, что позволяет построить экономико-математическую модель, и проследить технологию работы с ней. Поэтому научная новизна данной работы заключается в следующем:

• Определение основных проблем финансового института в РФ, предложения по улучшению организации работ для целей управления рисками;

• Классификация рисков финансовых институтов и инструментов рынка денег и капиталов для целей управления рисками;

• Разработка метода управления рыночными рисками, основанного на математической модели оценки риска рыночной стоимости и анализ альтернативных моделей;

• Разработка принципов и архитектуры современной АБС, функциональных и технических требований к информационной системе управления рисками как части АБС.

Практическая значимость, реализация и апробация

Практическая значимость системы управления рисками в финансовых институтах очень велика, так как она влияет на многие аспекты деятельности:

• Позволяет адекватно оценивать и управлять рисками, что позволяет улучшить качество управления;

• Ликвидирует зависимость от отдельных исполнителей;

• Позволяет ликвидировать проблемы роста и трансформации;

• Требует значительного улучшения всех фронт-офисных систем и систем обработки данных, что должно приводить не только к улучшению внутренних бизнес-процессов, но и повышать качество обслуживания клиентов;

• Повышает интеллектуальный уровень сотрудников финансовых институтов и "околобанковских" специалистов, что приводит к переосмыслению принципов банковской деятельности, что в свою очередь приводит к более высокой надежности банковской системы для общества в целом.

Реализация системы управления рисками в зарубежных финансовых институтах - совершенно обычное явление. Системы управления рисками в финансовых институтах России только начинают разрабатываться. Основные методологические положения диссертации и программная реализация некоторых аспектов, предложенных в диссертации были, применены автором в процессе разработки системы управления рисками в АБ Инкомбанк (до августовского кризиса 1998 года) в ходе проекта "Финансовый Контроллинг", проводимого совместно с Мировым и Европейскими Банками Реконструкции и Развития, а также WEST LB.

Некоторые аспекты диссертации были использованы в рамках соответствующих проектов во Внешэкономбанке и во внутренней работе ЗАО "Юникон МС", а также рассмотрены и апробированы на занятиях со студентами 5-го курса МЭСИ по специальности - математические методы в экономике.

Публикации

Некоторые параграфы диссертации, а также дополнительные материалы по вопросам управления рисками в финансовых институтах были изложены в доступных источниках общим объемом 1,2 п.л., а также различными объемами во внутрифирменных документах Инкомбанка, Внешэкономбанка, ЗАО "Юникон МС/Консультационная группа".

Структура работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы составляет 150 страниц машинописного текста. Список литературы содержит 114 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Левитин, Константин Давыдович

4 Заключение

В процессе диссертационного исследования были получены следующие теоретические и практические результаты:

Выявлены основные проблемы деятельности финансового института;

Рассмотрены принципы организации работы финансового института как комплекс факторов, определяющих вид его системы управления рисками;

Разработана классификация рисков и классификация инструментов и основных индикаторов РДК для целей разработки модели управления рисками;

Обоснована необходимость, актуальность и высокая значимость решения задачи управления кредитными и рыночными рисками в финансовом институте;

Проанализированы основные известные методы управления рисками, сформулированы их преимущества и недостатки;

У Разработан метод управления рыночными рисками, проведено сравнение с другими методами, сформулированы приемущества и недостатки;

Разработаны принципы современной АБС и требования к ней как основа для выбора при проведении проектов по внедрению;

Разработаны требования к информационной системе управления рисками;

Осуществлено внедрение продуктов компании Reuters (Kondor Plus, KVAR), реализующих функции управления рисками на основе разработанной модели, а также фронт-офисной системы торгового бизнеса и некоторые дополнительные функции мидл-офиса;

Материалы, изложенные в диссертации, использовались в деятельности в АБ "Инкомбанк", Внешэкономбанк, ЗАО "Юникон MC/Консультационная группа", а также на занятих со студентами 5-го курса МЭСИ по специальности - математические методы в экономике;

Кроме того, мощные возможности для управления финансами, качество и достоверность информации, гибкость и интеллектуальность методов, независимость бизнеса от изменения многих внешних условий, современный организационный дизайн позволят финансовому институту сейчас и в будущем решить следующие проблемы:

• Повышение эффективности оргструктуры, увеличение скорости принятия решений;

• Возможность разработок новых продуктов, сегментов и технологий без увеличения численности персонала;

• Возможности гибкой продуктовой политики, реализация принципов "супермаркета" в банковском бизнесе без значительного увеличения трудоемкости;

• Значительный рост квалификации персонала;

• Достоверная, своевременная и экономически верная информация о состоянии бизнеса, прозрачность бизнеса через единую систему управленческой информации;

• Механизмы контроля и управления рисками на основе передовых концепций;

• Поддержка управлению ликвидностью, поддержка финансового планирования;

• Увеличение возможностей вычислительных систем и систем связи. Повышение ИТ культуры и дисциплины;

• Увеличение привлекательности для инвестиций и совместного участия;

С учетом вышеизложенного, результаты, полученные в ходе исследования, могут быть рекомендованы к практическому использованию в финансовых институтах.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. "Управление рисками в финансовый институтах", Российская научная конференция "Экономические информационные системы на пороге 21 века", Сборник докладов, М., МЭСИ, 1999, 0,1 п. л.

2. "Построение процентных структур - базового элемента задачи управления рисками", "Бизнес и банки ", № 26, ЗАО "Газета "Бизнес и банки"", per. № 1121, М., 2000, 0,45 п. л.

3. "Рынок денег и капиталов и его основные инструменты",

Бизнес и банки", № 27, ЗАО "Газета "Бизнес и банки"", per. № 1121, М., 2000, 0,45 п.л.

4. "Методы расчета параметров процентного рынка", "Финансы и кредит: Проблемы методологии и практики", № 3, Удмуртский государственный университет, Ижевск, 2000, 0, 45 п.л.