Методы оценки и управления совокупным финансовым риском коммерческого банка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методы оценки и управления совокупным финансовым риском коммерческого банка"

На правах рукописи

ШЕВЧЕНКО ЕКАТЕРИНА СЕРГЕЕВНА

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ СОВОКУПНЫМ ФИНАНСОВЫМ РИСКОМ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Специальность 08.00.10 — Финансы, денежное обращение и кредит

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

-8 АВГ 2013

Москва-2013

005531972

Работа выполнена на кафедре банковского дела факультета экономики федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».

Научный руководитель: доктор экономических наук, доцент

Поморина Марина Александровна Официальные оппоненты: Москвин Виктор Андреевич, доктор

экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Государственный университет управления», профессор кафедры управления банковской деятельностью

Костерина Татьяна Михайловна, кандидат экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики», заведующий кафедрой Финансов, кредита и банковского дела

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный

экономический университет Защита состоится «24» сентября 2013г. в 14:00 на заседании диссертационного совета Д 212.048.07 при Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» по адресу: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20, ауд. 327-К.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» Автореферат разослан «-^У» 2013 года.

Ученый секретарь диссертационного совета.

д.э.н., профессор

Философова Татьяна Георгиевна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Подходы к оценке и управлению отдельными видами банковских рисков подробно описаны в литературе и применяются на практике. Однако проблемы измерения и построения моделей, агрегирующих данные о факторах риска различной природы (кредитных, рыночных, операционных, бизнес-рисках), не изучены достаточно хорошо. Между проявлениями риска могут существовать взаимосвязи, что также необходимо учитывать при принятии управленческих решений. Недооценка или переоценка совокупного риска влияют на устойчивость и эффективность функционирования кредитной организации. Таким образом, необходимо построение моделей, учитывающих разнообразные факторы рисков и их интегральное влияние на финансовый результат коммерческого банка.

В последние десятилетия все большую значимость в сфере управления коммерческим банком приобретают процессы, направленные на интеграцию процедур и инструментов риск-менеджмента в систему управления банком и основанные на анализе и агрегированном учёте различных рисков, принятии решений с учетом соотношения риск/доходность банка. Органы регулирования также развивают концепцию риск-ориентированного надзора. Эти процессы делают актуальной тему настоящего диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Особенности измерения совокупного риска отражены в работах: Пезье Дж., Черубини Ю., Лучиано Е., Веккиато В., Розенберга Дж., Шуерманна Т., Мороне М., Карнаглиа А., Миньола Г., Фантаццини Д., Алексеева В.В., Шолохова В.В., Соложенцева Е.Д., Пеникаса Г.И., Фаррахова И.Т. Однако проблемам интегрированного риск-менеджмента и формирования внутренних процедур оценки достаточности капитала применительно к совокупному финансовому риску уделялось недостаточное внимание. Частично данные проблемы были исследованы в работах Бортникова Г.П., Владимировой Т.А., Пашкина Д.Г., Джориона Ф., Лора М., Бородовски Л. В то же время работы перечисленных ученых и специалистов посвящены отдельным методам и аспектам измерения рисков, но не рассматривают проблемы измерения рисков на агрегированной

основе. Кроме того, в литературе отсутствует единый подход к выбору меры риска и ее параметров и для измерения рисков разной природы может приняться множество не всегда взаимосвязанных между собой показателей (VaR, Shortfall, стандартное отклонение, RAROC, RORAC, SVA и др.).

Существеннейший вклад в развитие теории и практики риск-менеджмента внесли международные стандарты корпоративного управления и управления рисками. Вопросы риск-менеджмента в коммерческих банках изучаются исследователями таких крупнейших международных организаций, как Базельский комитет по банковскому надзору, Комитет организаций-спонсоров Комиссии Тредвея (COSO), Глобальной ассоциации профессиональных риск-менеджеров (Global Association of Risk Professionals, GARP). Однако данный опыт требует обобщения, экспериментальной проверки и доработки с учетом современных условий функционирования коммерческих банков, ведущих бизнес в условиях перманентного кризиса.

Недостаточное отражение вопросов управления совокупным риском в работах российских учёных, с одной стороны, и накопленный опыт в решении задач управления отдельными видами рисков, с другой, создают предпосылки для теоретического переосмысления и доработки существующих подходов к разработке систем управления рисками и их интеграции в деятельность банка.

Объектом исследования является система управления совокупным финансовым риском коммерческого банка. Предметом исследования являются процессы оценки и управления совокупным финансовым риском коммерческого банка.

Целью исследования является разработка методов оценки и управления совокупным финансовым риском коммерческого банка и процедур интеграции риск-менеджмента в деятельность банка.

Для достижения указанных целей были определены и решены следующие основные задачи:

1. Определение сущности, границ и выделение компонентов совокупного финансового риска банка.

2. Исследование и систематизация методов оценки отдельных видов рисков и совокупного финансового риска коммерческого банка, определение основных направлений развития методологии оценки финансовых рисков коммерческого банка.

3. Разработка стохастической (имитационной) структурной модели оценки совокупного финансового риска на основе выявления взаимосвязи между его компонентами, выделенными в процессе классификации, и отдельными элементами счета прибылей и убытков, а также проверка ее адекватности на эмпирических данных банковского сектора.России.

4. Разработка подходов к установлению стратегических лимитов

деятельности коммерческого банка с учетом оценки характеристик

распределений факторов финансовых рисков; проведение эксперимента по

предложенному алгоритму на основе данных российского коммерческого банка.

5. Разработка подходов к стресс-тестированию влияния совокупного финансового риска на прибыль банка и использование их для анализа влияния уровня совокупного финансового риска на состояние российского банковского сектора.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретические работы в сфере риск-менеджмента в финансовых организациях проводили западные теоретики, такие как Р. Брейли, С. Майерс, Дж. Синки мл., А. Дамодаран, П. Роуз, У. Шарп, X. Ширенбек, Ф. Джорион, М.' Лор, Л. Бородовски, Д. Фрейзер, Б. Симкинс, Дж. Хамптон и др.

Исследованиям в области банковского менеджмента и управления рисками в коммерческих банках посвящены работы российских ученых и практиков. Среди них наибольший интерес вызывают работы таких авторов, как С.А Агапцов, А.И. Мордвинцев, П.А. Фомин, A.B. Буздалин, Т.В. Теплова,' Н.И. Валенцева, О.С. Виханский, A.B. Канаев, Ю.Ю. Русанов, О.И. Лаврушин,'-И.Д. Мамонова, В.А. Москвин, И.В. Ларионова, Г.С. Панова, В.Платонов,' Ю.Ю. Русанов и ряд других. Исследование вопросов управления рисками в организациях представлены в работах М.А. Рогова, A.A. Лобанова, H.H.

Малашихиной, О.С. Белокрыловой, М. В. Чекулаева, Н.В. Хохлова.

Из числа современных исследователей, занимающихся проблемами оценки совокупного финансового риска, автор опирался на работы Фантаццини Д., Пезье Дж., Розенберга Дж., Шуерманна Т., Черубини Ю., Лучиано Е., Веккиато В., Соложенцева Е.Д., Пеникаса Г.И., Алексеева В.В., Шолохова В.В.

Методы исследования. В процессе исследования применялись такие научные методы, как анализ, сравнение, обобщение, методы группировки, классификации, статистический анализ данных и оценка случайных распределений, методы оптимизации финансовых портфелей (портфельная теория Марковича).

Информационную базу исследования составили следующие источники:

1. Данные о доходности финансовых инструментов Московской биржи.

2. Данные о процентных ставках и объемах привлеченных и размещенных ресурсов банковской системы Центрального банка России.

3. Макроэкономические показатели РФ, публикуемые Федеральной службой государственной статистики, а также макроэкономические показатели развитых и развивающихся стран, публикуемые Всемирным банком.

4. Данные о структуре и динамике основных показателей банковской системы России.

5. Стандарты корпоративного управления и управления рисками финансовых компаний Базельского комитета по банковскому надзору, Банка России, Комитета спонсорских организаций, Организации экономического сотрудничества и развития, ФСФР и др.

Научная новизна исследования состоит в создании структурной модели совокупного финансового риска банка, проведении на ее основе анализа чувствительности экономического капитала банковской системы РФ и отдельных российских кредитных организаций к ее факторам и разработке на ее основе процедур интегрированного риск-менеджмента банка.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором, содержащие элементы научной новизны, отражающие приращение научных знаний в исследуемой области и выносимые на

защиту:

1. Сформулировано понятие совокупного финансового риска банка и определены границы между ним и нефинансовыми рисками. На основе отчета о прибылях и убытках банка определены составляющие его элементы, а также влияющие на его размер факторы риска. В отличие от традиционных подходов кроме кредитного, рыночного и операционного риска в составе совокупного финансового риска выделены такие его элементы как бизнес-риск, ценовой риск, а также расширено содержание понятий процентного и операционного рисков.

2. Разработана имитационная (стохастическая) структурная модель для оценки совокупного финансового риска банка, отражающая зависимость элементов его прибыли от случайных распределений факторов рисков. В модели предложен унифицированный подход к измерению всех видов финансовых рисков и их проявлений на разных уровнях управления банком с учетом эффекта диверсификации. Модель отражает влияние на финансовый результат банка не только классических видов рисков (кредитные, рыночные, операционные), но и бизнес-риска, а также ценового риска изменения банковских тарифов.

3. Определено содержание и модель бизнес-риска как элемента финансового риска, которая отражает влияние на финансовый результат банка изменения объема его операций.

4. На основе структурной модели с использованием метода стохастического моделирования (Монте-Карло) проведен эксперимент, позволивший рассчитать размер капитала, требуемого для покрытия финансовых рисков банковской системы России. Эксперимент показал, что модель дает более консервативные оценки капитала по сравнению с оценками Центрального банка России, за счет:

1) учета не только традиционных видов финансовых рисков, но и бизнес-риска;

2) учета эффекта положительной корреляции между факторами рисков в период кризиса.

5. Разработаны алгоритм планирования деятельности банка в координатах риск/доходность и процедуры выявления моментов адаптации деятельности

банка к изменяющемуся уровню риска на основе структурной модели, а также инструментарий для сценарного моделирования и стресс-тестирования чувствительности финансового результата банка к изменению факторов СФР. 6. Сформулированы принципы и разработаны методы и процедуры построения многоуровневой системы стратегических лимитов банка на основе распределения его риск-капитала, которые могут использоваться при изучении необходимости наращивания капитала.

Теоретическая значимость исследования. Полученные в ходе диссертационного исследования выводы развивают теорию риск-менеджмента в части управления совокупным финансовым риском, уточнения его содержания и модели, совершенствования методов агрегации рисков и процедур управления экономическим капиталом.

Практическая значимость исследования состоит в возможности применения полученных результатов в процессах управления коммерческим банком и регулирования его деятельности в рамках внутренних процедур оценки достаточности капитала (ВПОДК). Практическую ценность имеют разработанные в ходе исследования методы оценки совокупного финансового риска, развитие которых в рамках ВПОДК (1СААР) рекомендовано Базельским комитетом по банковскому надзору и Банком России. На основе данных методов разработаны процедуры поддержания совокупного риска банка в пределах установленного акционерами риск-аппетита, основанные на формировании иерархической системы стратегических лимитов и определении моментов их адаптации при изменении уровня риска.

Апробация и внедрение результатов исследования. Отдельные аспекты оценки совокупного финансового риска коммерческого банка обсуждались на 24-ой Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов «Реформы в России и проблемы управления» в Государственном университете управления (Москва, 23-24 апреля 2009 года), 9-й научно-практической конференции «Банки. Процессы. Стандарты. Качество» (Уфа, 2122 марта 2013г.). Предложенные подходы к оценке и управлению СФР докладывались на научно-исследовательском семинаре «Эмпирические

исследования банковской деятельности» в НИУ «Высшая школа экономики» . (Москва, 19 октября 2011 года).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 6 работах, общим объемом 3,6 п.л. Из них 3 опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России, общим объемом 1,55 п.л.

Структура работы определена логикой решения ключевых задач, поставленных в научном исследовании. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, содержащего 178 наименований, и десяти приложений. Основная часть работы изложена на 155 страницах, включает 22 таблицы и 28 рисунков.

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ

Первая группа проблем диссертации посвящена определению совокупного финансового риска, выделению его компонентов и обоснованию выбора меры оценки совокупного финансового риска.

Под совокупным финансовым риском (СФР) банка автор понимает относительное отклонение прибыли кредитной организации от ее первоначально планируемой величины в результате воздействия различных факторов риска: нарушений контрагентами своих обязательств (кредитный риск), рыночной переоценки всех видов открытых позиций (фондовый риск, валютный риск), снижения чистого процентного дохода (процентный риск), снижения чистого комиссионного и прочих доходов (ценовой риск банковских тарифов), роста себестоимости бизнес-процессов (операционный риск), неправильного выбора маркетинговой стратегии, приводящего к снижению объема операционной прибыли (бизнес-риск).

В целях выделения компонентов совокупного финансового риска автором были систематизированы представленные в литературе классификации рисков. Анализ их сильных и слабых сторон позволил сформулировать основные принципы классификации, такие как: непересечение групп рисков; полнота (отражение всех факторов изменения прибыли банка); измерение рисков одной

группы на единообразной основе и в одни и те же моменты времени, а также использование сходных процедур и методов управления для них.

По итогам анализа обоснована необходимость включения в рассматриваемую классификацию бизнес-риска, отражающего изменение финансового результата банка в результате неправильно выбранной маркетинговой стратегии и/йли изменения рыночной конъюнктуры, а также ценового риска, отражающего изменчивость чистого непроцентного операционного дохода.

В итоге автором была предложена следующая классификация элементов совокупного финансового риска банка:

• Кредитный риск;

• Рыночный риск (фондовый, валютный, процентный риски);

• Ценовой риск изменения банковских тарифов;

• Операционный риск;

• Бизнес-риск.

Автором также определены требования к выбору меры риска и систематизированы показатели, которые российские и зарубежные исследователи предлагают использовать в качестве меры риска. Обоснована целесообразность использования в качестве меры совокупного риска и его компонентов показателя годового Уа1ие-а1-пзк (V а И) с уровнем доверия 99,9% ввиду того, что он легко интерпретируем как «капитал под риском», интуитивно понятен лицам, принимающим управленческие решения, связанные с риском, его оценка может не зависеть от формы распределения прибылей и убытков, и возможна как его агрегация, так и декомпозиция по компонентам риска и направлениям бизнеса с учетом диверсификации.

Вторая группа проблем диссертации посвящена разработке структурной модели оценки совокупного финансового риска.

Автор произвел анализ выделенных экспертами Базельского комитета по банковскому надзору классов существующих моделей оценки совокупного риска, проранжированных по возрастанию сложности, гибкости и предпочтительности в использовании:

1) Суммирование рисков;

2) Метод простой диверсификации;

3) Дисперсионно-ковариационный подход;

4) Метод копул;

5) Полное моделирование зависимостей рисков (метод имитационного моделирования)1.

Показано, что первые три метода являются наиболее простыми в применении и проработанными, но не дают точных оценок совокупного финансового риска, так как в недостаточной степени учитывают эффект диверсификации рисков.

Анализ подходов, основанных на применении теории копул, описанных в ряде работ зарубежных авторов2, показывает, что в них рассматриваются копулы ограниченного числа параметрических распределений (нормальная копула, копула Стьюдента и пр.), которые успешно применялись для оценки распределений отдельных компонентов СФР (рыночного, кредитного и операционного риска). При этом наибольшую теоретическую проблему при применении метода копул представляет собой неоднородность законов распределений отдельных компонентов совокупного риска и корректное определение их параметров в условиях ограниченности выборки наблюдений риска.

Метод полного моделирования представляет наибольший интерес для исследования и развития. Он описывает зависимость совокупного финансового риска от движения факторов риска. В работах, посвященных факторным моделям3, совокупный риск оценивается с учетом корреляций факторов различных компонентов риска. При этом в качестве факторов риска

'Теоретически наилучший метод, по мнению экспертов Базельского комитета, предполагающий выделение

" ТСТР°еНИЯ °бЩеЙ М°ДеЛИ совокупного риска от движениГфТкторГриска

Range of practices and ,ssues ш economy capital frameworks, Bank for International Settlements 2009 ¿Хм Eenera' аРРГОаСЬ t0 iMeErated risk-manaSemenl Wi,h skewed. risks. // FRB

^sr портфеля—

риском"п—м

Р^2ШЗСВ.еОсС;. 20°03Ле aSErCSati0n°f WWide markCtand°redit riSkS' //1SMACentre jon"

11

выделяются: параллельный сдвиг процентных ставок, волатильность процентной ставки; изменение стоимости акций, изменение кредитного спреда, факторы операционного риска; кумулятивная вероятность объявления дефолта в течение года. Проведенный анализ существующих моделей этого класса показал, что требуется их совершенствование в части установления четких взаимозависимостей между изменением факторов риска и изменением прибыли банка.

В соответствии с этим выводом автором была разработана модель оценки совокупного финансового риска с применением метода полного моделирования, рекомендованного Базельским комитетом по банковскому надзору в качестве наиболее перспективного. Она является стохастической (имитационной) моделью, отражающей изменение величины совокупного финансового риска в зависимости от движения факторов риска. Специфика авторского подхода к построению рассматриваемой модели состоит в том, что компоненты и факторы совокупного финансового риска банка определены на основе элементов отчета о прибылях и убытках, что гарантировало полную идентификацию всех элементов СФР.

Для выделения компонентов совокупного финансового риска банка он был представлен как дифференциал функции, отражающей качественные (интенсивные) и количественные (экстенсивные) факторы формирования прибыли, то есть произведения рентабельности активов ROA' и активов А'. Дифференциал отражает изменение функции (прибыли) при изменении всех ее переменных, поэтому он равен определенному нами ранее показателю совокупного финансового риска. Причем его первый элемент (см. формулу 1) отразит влияние на риск факторов, определяющих изменение удельной прибыльности активов, а второй - объемов банковских операций:

SRisk = -AROA' * А' - ROA' * АА' = - — Vrofit' m

ROA' A' ' K J

где SRisk - совокупный финансовый риск; ROA' - рентабельность активов; А'-активы; Profit' - прибыль банка.

Для того чтобы выделить компоненты совокупного финансового риска, влияющие на удельную прибыльность активов, представим показатель ROA через традиционные статьи отчета о прибылях и убытках банка:

- AROA' * А' = -(ADCP' - ДМ?') * CP' - ДDFP' * FP + ASP' *Р' -ADV * О VP' -

- ANOD' * А' + АЕх' * А' > (2)

где DCP'.NR'.CP'- средняя доходность, средняя норма прироста резервов и объем кредитного портфеля; DFP'.FP' - средняя доходность (с учетом переоценки) и объем портфелей ценных бумаг; SP',P'- средняя стоимость и объем привлеченных ресурсов; DV,OVP' - прибыльность валютных операций, приходящаяся на единицу открытой валютной позиции (ОВП), и размер ОВП; NOD'- норма чистого комиссионного дохода и сальдо прочих доходов и расходов, приходящиеся на единицу активов; ЕХ' - объем административно-хозяйственных расходов и прочих затрат; А1 - активы банка.

Используя выражение (2) в первой компоненте совокупного риска можно выделить элементы, соответствующие:

1. Кредитному риску

KRisk = ANR' * CP' = * NR' * CP' = ^L * Re z'

NR' NR' V)

где Rez' - расходы по формированию резервов;

2. Фондовому риску

Ф-& (4)

где ?roJit_ fp' . торговая прибыль от операций с ценными бумагами с учетом переоценки активов по рыночной стоимости;

3. Валютному риску

ValRisk = -ADV * OVP1 Profit_val' (5)

где Profit_val' - объем чистого торгового дохода от валютных операций;

4. Процентному риску

VrRisk = -ADCP' * CP' + ASP' * P' * РгЛс- + ^ „ (fi)

ГДе Рг/лс' - процентные доходы, a Pr£rp< -процентныерасходы;

5. Ценовому риску по комиссионным и прочим операциям

?TiceRisk = -ANOD'* А'Profit Sales' П)

NOD' W

где Profit_Sales' - объем чистого комиссионного и сальдо прочих доходов/расходов.

6. Операционному риску

Л FX'

OpRisk = -ДEX' * А' =--* Expense'

EX' (8)

где Expense' - расходы на содержание банка.

Второй элемент выражения (1) можно интерпретировать как показатель бизнес-риска, который отражает влияние изменения объемов банковских операций (активов) на прибыль банка:

7. Бизнес-риск

АЛ'

BRisk = -ROA' * АА' =--Pro/?/' (9)

А'

Построенная модель (1-9) однозначно увязывает компоненты совокупного риска с элементами прибыли банка, в том числе операционный риск — с отклонением издержек от их планируемых значений, а бизнес-риск - с объемами банковских операций. Далее внутри каждого компонента риска на основе того же подхода можно выделять элементы риска более низкого уровня. Например, кредитный риск можно разбить по отдельным ссудным портфелям, валютный — по видам валют, фондовый — по портфелям и видам ценных бумаг.

Применение предложенной модели позволяет представить совокупный финансовый риск банка в виде суммы факторов риска, являющихся случайными величинами, взвешенных по размеру позиций, подверженных риску, являющихся элементами прибыли банка:

N

SRisk' = ]Г ДАР/ PR'i (Ю)

где N - количество факторов риска, выбранных для анализа; Are/ - изменение

фактора риска; PR'i- совокупная величина позиций прибыли, подверженных влиянию i-ro фактора риска.

На основе данного представления совокупного риска можно строить оценки его распределения с использованием таких методов, как историческое и стохастическое моделирование. Заметим, что выражение (10) справедливо как для позиции прибыли отдельного финансового инструмента (отдельной операции), так и для прибыли любого направления бизнеса банка.

Потребность в капитале оценивается в структурной модели сначала на уровне банка в целом, а затем на уровне портфелей более низких уровней4 и, при необходимости, отдельных инструментов и бизнес-процессов. Эффект диверсификации выражается в том, что совокупный риск портфеля верхнего уровня меньше суммы рисков (экономических капиталов) его составляющих: Коэффициент диверсификации для совокупного финансового риска = Экономический капитал верхнего уровня /Сумма экономических капиталов по портфелям 1-го уровня (11)

Коэффициент диверсификации = Экономический капитал портфеля 1-го уровня/Сумма экономических капиталов по портфелям 2-го уровня (12)

Надо отметить, что представление (10) всегда позволяет оценить распределение совокупного риска историческим методом или методом стохастического моделирования. К достоинствам модели относятся:

1) использование портфельного, а не аддитивного подхода (т.е. не простое суммирование рисков, а выявление зависимостей движения факторов риска на итоговый финансовый результат, учет эффекта диверсификации);

2) возможность использования непараметрических методов оценки риска распределения совокупного финансового риска по имеющимся историческим массивам данных о движении факторов риска и подбора индивидуального распределения для каждого фактора риска;

3) возможность проведения стресс-тестирования.

Для проведения эксперимента на основе разработанной структурной модели использовались консолидированные данные российской банковской системы и данные одного из системообразующих российских банков. В

4 Например, на уровне кредитного портфеля (портфель 1-го уровня), а внутри него - на уровне портфеля корпоративных клиентов, портфеля розничных клиентов, лимиты на средства, предоставленные банкам

(портфели 2-го уровня).

отношении российской банковской системы оценивалась чувствительность ее капитала к воздействию шоков прошлого финансового кризиса 2008-2009 года: по данным за указанный период были аппроксимированы распределения факторов риска5 и оценена величина совокупного финансового риска. Результаты расчета показывают, что снижение капитала6 банковской системы в случае реализации нового похожего кризисного сценария составит:

• не более 44,2% с доверительной вероятностью 95%,

• не более 71,5% с доверительной вероятностью 99%. При этом около 400 банков не смогут соблюсти уровень достаточности капитала выше нормативного значения.

Совокупные потери в случае реализации сценария, заложенного в стресс-

сценарии Центрального банка7 составили бы 5,2% ВВП, или 50,7% капитала

кредитных организаций, что ниже оценки по структурной модели на 20,8п.п„ или 41%.

На эмпирических данных одного из системообразующих российских банков произведен расчет размера требуемого капитала в соответствии с подходами Базельского комитета (стандартный и продвинутый) и в соответствии с предложенной структурной моделью. Совокупный финансовый риск, рассчитанный тремя способами составляет:

• По стандартным подходам Базеля II - 280 899 095 тыс. руб.;

• По продвинутым подходам Базеля II - 399 733 270 тыс. руб.;

• По структурной модели - 567 107 540 тыс. руб. (бизнес-риск 46 739 997 тыс. руб., остальные виды риска - 520 343 644 тыс. руб.).

Размер совокупного финансового риска, рассчитанный по структурной модели, значительно превышает аналогичные значения для подходов Базеля II (стандартный подход - в 2 раза, базовый IRB подход - в 1,4 раза). Это обусловлено, во-первых, включением компонента бизнес-риска, который не

1В*аЧеСТВе Фак™Р°в риска применены: средневзвешенная доходность по кредитам (с учетом стоимости резервирования) физических лиц, юридических лиц, банков; средневзвешенная стоимость депо™ физических лиц, юридических лиц, банков; доходность рыночного портфеля ценных бГаГгивдеГс^РТа удельный процент административно-хозяйственных расходов в активах банка ( 1

7 момент расчета капитал банковской системы составлял 4 438 018 млн. руб. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2010 году, ЦБ РФ, 2010г. [130]

16

учитывается в расчете по моделям регулятивного капитала, хотя Базельский комитет по банковскому надзору рекомендует учитывать ее в капитале банка при проведении внутренних процедур оценки достаточности капитала (ВПОДК). Во-вторых, оценка структурной модели СФР более точно, чем его расчет в регулятивной модели, отражает характеристики кредитного, рыночного и операционного рисков кризисного периода (2008-2009гг.), что увеличивает волатильность прибыли при воздействии факторов риска и делает внутренние оценки капитала более консервативными, как и предполагается в документах соглашения Базель II.

Третья группа проблем, исследуемых в диссертации, посвящена развитию процедур управления рисками8, соответствующих современным требованиям Базельского комитета по банковскому надзору. Его основные требования к данным процедурам касаются интеграции системы риск-менеджмента банка в систему стратегического управления и построения механизмов адаптации стратегии банка к изменяющемуся уровню риска. Данные процедуры предполагают разработку стратегии банка с учетом распределения риск-капитала для различных направлений бизнеса и установление ограничений на размеры операций, проводимых на данных направлениях (лимитов).

Стратегические лимиты представляют собой ограничения по инвестированию активов и привлечению финансовых ресурсов, обеспечивающие ограничение рисков банка по различным направлениям деятельности величиной выделенных для этих целей собственных средств

Автором предложен алгоритм применения структурной модели оценки СФР для формирования системы стратегических лимитов, в рамках которого определена структура этих лимитов для универсального банка (см. рис. 2).

8 Имеются в виду внутренние процедуры оценки достаточности капитала (ВПОДК или ICAAP, Internal Capital Adequacy Assessment Process).

Рис. 2. Пример иерархической структуры стратегических лимитов банка Процесс формирования и адаптации стратегических лимитов предполагает последовательную реализацию следующих этапов:

1. Утверждение величины риск-капитала, или «аппетита к риску» на Совете директоров и его распределение по направлениям бизнеса в зависимости от приоритетов стратегии.

2. Сбор данных о факторах риска для выявления законов их распределения.

3. Планирование структуры операций бизнес-направлениями на основе рыночных целей их деятельности.

4. Оценка рисков планируемой структуры операций подразделением рисков (расчет величины СФР):

a. обоснование выбора модели расчета УаИ для каждого фактора риска;

b. моделирование значений факторов риска, оценка УаЯ факторов риска и экономического капитала (совокупного финансового риска) для различных стратегических альтернатив;

c. стресс-тестирование выбранной стратегической альтернативы.

5. Сравнение экономического капитала и выделенного для покрытия рисков бизнес-направления риск-капитала.

a. Если потребность в капитале не превышает имеющееся покрытие, то структура портфелей признается приемлемой.

b. В случае, если выделенный риск капитал меньше, чем экономический капитал, стратегическое лимиты должны быть уменьшены.

6. Урегулирование распределения риск-капитала для покрытия рисков с учетом их диверсификации.

7. Утверждение величины стратегических лимитов; размещение средств в рамках утвержденных лимитов.

8. Регулярный мониторинг факторов риска и пересмотр размера стратегических лимитов.

9. Периодический бэк-тестинг выбранных моделей расчета УаЯ.

Автором рассмотрены подробное содержание и инструментарий каждого из перечисленных этапов. В частности, в ходе анализа рассматриваемых в процессе планирования сценариев производится оценка экономического капитала (СФР). Экономический капитал, требуемый для покрытия рисков инструментов/ портфелей 2-го уровня/ портфелей 1 -го уровня, рассчитывается с учетом УаИ факторов риска следующим образом:

(13)

_ „ _ Планируемая | Планируемым

Экономическим Планируемым _ у

= , * доходность с * УАк фактора

капитал объем активов

учетом риска риска

Риск-капитал в модели распределяется по направлениям бизнеса и отдельным бизнес-портфелям с учетом определенных коэффициентов диверсификации. Совокупный риск-капитал, подлежащий выделению на более низком уровне, рассчитывается по следующим формулам:

Риск-капитал 1-го уровня = Выделенный риск-капитал верхнего уровня/Коэффициент диверсификации портфеля 1-го уровня (14) Риск-капитал 2-го уровня = Риск-капитал 1-го уровня/Коэффициент диверсификации портфеля 2-го уровня (15)

В целях комплексного применения алгоритма расчета экономического капитала и установления стратегических лимитов произведен расчет на данных ОАО «Коммерческий Банк Универсальный». Прежде всего, была оценена потребность в риск-капитале банка для различных стратегических альтернатив (сценариев). В качестве сценариев для расчета совокупного финансового риска были выбраны:

а) Сценарий интенсивного роста;

б) Сценарий умеренного роста;

б) Инерционный сценарий;

в) Кризисный сценарий.

Каждая стратегическая альтернатива характеризуется разным сочетанием распределений факторов риска для портфелей/инструментов, входящих в портфель. Например, для кризисного сценария выбрано распределение доходности кредитного портфеля со смещением среднего в сторону более низкой доходности при более высокой дисперсии; рыночный портфель в период кризиса характеризуется более высокой волатильностью, чем в периоды стабильности. Выбор сценариев базировался на анализе движения факторов риска в зависимости от фазы экономического цикла. При расчете были использованы недельные данные о значения факторов риска за 3 года (всего 160 данных для каждого фактора риска) за период с 02.11.2009г. по 19.11.2012г.; моделирование УаЯ факторов риска осуществлялось методом стохастического моделирования Монте-Карло.

Для каждого сценария решена задача оптимизации портфеля активов, а именно найдена оптимальная граница портфелей, удовлетворяющих условию максимизации доходности с учетом риска при заданном ограничении риск-капитала (4,5 млрд. руб.). Плановые величины экономического капитала для 4-х стратегических альтернатив представлены в Таблице 1. Как видно из таблицы наибольшую потребность в экономическом капитале Банк испытывает при реализации кризисного сценария.

Таблица 1. Расчет потребности в экономическом капитале для различных стратегических альтернатив

Сценарий Активы, млн. руб. Средняя доходность с учетом риска УаИ Экономический капитал (СФР), млн. руб.

Сценарий интенсивного роста 77 633 11,4% 0,15 1 302

Кризисный сценарий 42 508 -4,3% 2,18 2 684

Инерционный сценарий 55 133 1,3% 1,8 1 297

Сценарий умеренного роста 61 945 7,7% 0,26 1 269

Указанные стратегические альтернативы оптимизируют распределение активов Банка с точки зрения рентабельности активов при заданном ограничении капитала в условиях различных сценариев.

В процессе формирования стратегических лимитов для различных сценариев развития деятельности банка возникла проблема нестационарности параметрических распределений факторов риска во времени. Причем во времени могут меняться не только параметры, но и сам вид распределения, что подтверждают представленные в работе исследования котировок акций российского рынка за пять лет. В таблице 2 для примера приведены теоретические распределения, подобранные в соответствии с различными критериями согласия для распределений относительных отклонений доходности индекса РТС за разные временные периоды (в течение пяти лет).

Таблица 2. Параметры подбора распределения относительных отклонений доходности индекса РТС

Период Вид распределения Критерий Андерсена-Дарлинга Критерий Колмогорова-Смирнова Критерий Хи-квардат

С 01.01.2007 по 31.12.2007 Max Extreme 0,2179 0,0260 12,5425

С 01.01.2008 по 31.12.2008 Логистическое 0,7079 0,0404 8,6883

С 01.01.2009 по 31.12.2009 Beta 0,3830 0,0446 13,6466

С 01.01.2010 по 31.12.2010 Max Extreme 0,4925 0,0410 11,1129

С01.01.2011 по31.12.2011 Вейбулла 0,4603 0,0357 19,7500

Таким образом, поскольку компоненты совокупного финансового риска представляют собой нестационарные случайные процессы и параметры распределений меняются, необходим постоянный мониторинг и обновление лимитов, а модели оценки рисков должны регулярно подвергаться валидации. Кроме того, при разработке системы лимитов необходимо проводить стресс-тестирование модели оценки СФР. Применительно к рассматриваемой модели задача стресс-тестирования может быть поставлена следующим образом: при каком сочетании факторов риска величина экономического капитала Банка превысит предельно допустимую границу. Первоначально Совет директоров или Правление Банка должны определить, какие средства могут быть выделены на покрытие ожидаемых и неожидаемых убытков. Риск-

21

менеджмент Банка, в свою очередь, используя данные о верхней границе экономического капитала определяет, какое сочетание факторов риска может привести к превышению этой границы и с какой вероятностью может быть превышен экономический капитал (см. табл. 3).

Вероятность того, что экономический капитал превысит:

Сценарий 5 млрд. руб. 7,5 млрд. руб. 10 млрд. руб.

Сценарий интенсивного роста 3,8% 1,8% 1,0%

Кризисный сценарий 23% 15,6% 13%

Инерционный сценарий 12,6% 6,8% 3,6%

Сценарий умеренного роста 4% 1% 0,6%

устойчивость к стрессовым изменениям. В случае реализации инерционного сценария Банк потеряет устойчивость в 4% случаев. Стресс-тест кризисного сценария, как и ожидалось, оправдал самые негативные ожидания. Очевидно, что Банк в период кризиса должен быть готов держать в капитале сумму не менее 10 млрд. руб., так вероятность потерь выше заданного уровня в случае реализации самого худшего из кризисных сценариев превышает 10%.

Таким образом, что в ходе реализации стратегии первоначально запланированный уровень рисков и их распределение могут существенно измениться. Поэтому необходимо утвердить регулярно повторяющиеся процедуры пересмотра стратегических лимитов. Подразделение рисков должно организовать мониторинг показателей УаЯ всех компонентов совокупного риска с использованием новой, появляющейся в ходе реализации стратегии информации. В случае существенного (например, 20%-го) изменения величины экономического капитала по разным направлениям бизнеса лимиты должны пересматриваться и переутверждаться.

Для определения моментов пересмотра лимитов и моментов смены сценариев автором также рассмотрена система экономических индикаторов, которые являются предикторами фазы экономического цикла. При изменении фазы экономического цикла в стохастической модели меняются

исходные распределения факторов риска, что приводит в итоге к корректировке стратегических лимитов.

3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ

К основным результатам диссертационного исследования относятся:

1. Развит и усовершенствован методологический инструментарий анализа совокупного финансового риска. В том числе дано определение совокупного финансового риска, а также сформулированы критерии классификации рисков для модели СФР: 1) отсутствие пересечений компонент риска, 2) суммарное представление совокупного финансового риска, 3) унифицированный подход к измерению компонент риска, 4) сходные методы управления. На основе данных критериев автором разработана классификация рисков, использованная в модели совокупного финансового риска.

2. Систематизированы и проанализированы существующие подходы к анализу и оценке совокупного финансового риска. С учетом анализа сильных и слабых сторон данных подходов разработана стохастическая (имитационная) структурная модель совокупного финансового риска, позволяющая оценивать распределение факторов финансового риска и осуществлять их агрегацию. При этом модель устанавливает однозначную связь между компонентами совокупного финансового риска и элементами прибыли банка, чувствительными к воздействию данных рисков. Определены границы применимости структурной модели. Проведено сравнение методов расчета УаЯ на основе эмпирических данных о волатильности факторов риска и обоснован выбор метода стохастического моделирования (Монте-Карло) для расчета совокупного финансового риска.

3. Разработаны процедуры принятия стратегических решений с учетом риска, основанные на построении системы стратегических лимитов, которые ограничивают размер активов банка с учетом рискованности различных направлений его бизнеса. Предложен и экспериментально проверен на эмпирических данных коммерческого банка алгоритм построения системы стратегических лимитов.

4. Для определения моментов пересмотра лимитов рассмотрена система предикторов фазы экономического цикла. Их применение позволяет реализовать рекомендованный Базельским комитетом по банковскому надзору принцип Point-in-time (PIT), предполагающий корректировку оценок риска в зависимости от фазы экономического цикла.

5. На базе механизма имитационного моделирования Монте-Карло решена задача поиска оптимальной структуры портфеля активов с точки зрения максимизации ожидаемой доходности при заданном ограничении совокупного риска (экономического капитала). Проанализированы корреляционные взаимосвязи между факторами совокупного финансового риска и подтвержден эффект диверсификации риска.

6. Сформирован алгоритм стресс-тестирования сценариев развития, который позволяет учитывать существенные колебания факторов риска и оценивать вероятность превышения установленного «аппетита к риску» для каждого сценария развития.

Предложенная система управления совокупным финансовым риском является универсальной и соответствует современным, продвинутым теоретическим и практическим подходам к управлению рисками.

4. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Работы, опубликованные в ведущих рецензируемъвс научных журналах рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ: 1. Шевченко, Е.С. Базельский комитет об агрегации рисков и управлении экономическим капиталом банка / Е.С. Шевченко, М.А. Поморина// Банковское дело.- 2013. - №3 (231)-4 (232).-С. 25-31 (№ 3); С. 39-45 (№4) (обьем 1 пл., личный вклад автора - 0,3 пл.);

Шевченко, Е.С. Практические подходы к верификации внутренних рейтинговых методик. /Е.С. Шевченко, И.С. Синева. //Банковское дело. -2011. - №3 (207). - С. 70-78 (объем 1 пл., личный вклад автора - 0,8 пл.); Шевченко, Е.С. Система стратегических лимитов как инструмент управления совокупным финансовым риском банка коммерческого банка.

2.

/Е.С. Шевченко, С.М. Варакин, М.А. Поморина. // Банковское дело. - 2009. - №11 (191). - С. 9-18 (объем 1 пл., личный вклад автора - 0,45 пл.).

Другие работы, опубликованные по теме исследования:

4. Шевченко, Е.С. Проблемы управления совокупным финансовым риском коммерческого банка.// Реформы в России и проблемы управления - 2009: материалы 24-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып. 3; Государственный университет управления. — 2009. - С. 196-198 (объем 0,1 пл.);

5. Шевченко, Е.С. Проблемы использования рейтинговых моделей в системе оценки совокупного кредитного риска// Бизнес и банки - 2010. - №47.— С. 4-8 (объем 1,1 пл.);

6. Шевченко, Е.С. Сравнительный анализ стандартов управления рисками.// Управление в кредитной организации. - 2010. - №2 (66). - С. 68-79 (объем 0,9 пл.).

Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г. Подписано в печать?^?О?2013 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1.

100 экз. Заказ № Ьд . Типография издательства НИУ ВШЭ, 125319, Г. Москва, Кочновский пр-д, д. 3