Банковский менеджмент

Содержание:

1. Оценка риска в банковском деле. (№ 5).
2. Формирование и управление инвестиционным портфелем банка. (№7).
3. Определение срока кредитования и уровня процентных ставок. (№ 24).

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Оценка  риска в банковском деле.

     Риск – вероятность, а точнее угроза потери банком части своих ресурсов, недополучения доходов или произведения дополнительных расходов в результате осуществления определенных финансовых операций.

     Банковский  риск – это ситуативная характеристика деятельности банка, отображающая неопределенность ее исхода и характеризующая вероятность негативного отклонения действительности от ожидаемого.

     Поскольку риск – это лишь возможность получения  убытка, т.е. всегда имеется большая  или меньшая вероятность того, что убытка не будет, а будет только прибыль (риск выгоды), постольку многие банки не могут себе позволить  не стремиться получить всё большую  прибыль, а следовательно стать  более конкурентоспособными на рынке  и более привлекательными для  клиентов.

     Эффективность оценки управления рисками во многом зависит от классификации. Под классификацией риска следует понимать распределение  риска на конкретные группы по определенным признакам для достижения поставленных целей. Научно-обоснованная классификация  риска позволяет четко определить место каждого из них в общей  системе. Она создает возможности  для эффективного применения соответствующих  методов, приемов управления ими.

     Каждому риску соответствует индивидуальная система приемов оптимизации. В  научной литературе можно встретить  различные варианты классификации  рисков вообще и банковских в частности. Наша задача здесь состоит в попытке  найти общую основу для синтеза  всего многообразия банковских рисков в единой системе, которая смогла бы охватить специфические особенности  ранее разработанных классификаций  и сохранить при этом целостность  структурных взаимосвязей между  различными группами, видами и разновидностями  рисков.

     Данная  группировка (Таблица №1) в том  или ином виде имеется у многих авторов. Некоторые различия существуют только лишь в формулировках отдельных  разновидностей риска, тогда как  их сущностные характеристики практически  совпадают. 

     Таблица 1. Классификация банковских рисков по основным видам

       

     Фасетная  система классификации:¹

• По времени возникновения;
• По степени;
• По методу расчета;
• По типу банка;
• По сфере влияния;
• По сфере действия;
• По основным факторам возникновения;
• По составу клиентов;
• По характеру учета операции;
• По возможности регулирования.

 

     Банковские  операции очень разнообразны, каждой из них присущи свои характерные  особенности, а, следовательно, и определенный уровень риска или фиксированная  вероятность потерь. Все разнообразие банковских операций дополняется разнообразием  клиентов и изменяющимися рыночными  условиями, что значительно осложняет  разработку некоторых критериев  оценки риска. Данные обстоятельства вносят существенные изменения в совокупность возникающих банковских рисков и  методов их исследования. Однако это  не исключает наличия общих проблем  возникновения рисков и тенденций  динамики их уровня.

     Изменения одного вида риска вызывают изменения  почти всех остальных видов. Все  это, естественно, затрудняет выбор  метода анализа уровня конкретного  риска и принятие решения по его  оптимизации ведет к углубленному анализу множества других рисковых факторов. Поэтому выбор конкретного метода анализа их уровня, подбор оптимальных факторов очень важны. Последствия неверных оценок рисков или отсутствия возможности противопоставить действенные меры могут быть самыми неприятными вплоть до полного банкротства банка.

     Основу  методологии построения системы  управления рыночными рисками составляют анализ активов банка и расчет параметров рыночного риска на основе риск – факторов. Эта методология  сегодня успешно применяется  в нескольких ведущих российских банках.

     Реализация  методологии обычно состоит их трех основных этапов: анализ, разработка и  тестирование / подготовка документации.

     На  первом этапе определяется понятие  «рынок» в отношении портфеля банка – набор риск – факторов, т.е. тех рыночных ставок, курсов и  индексов, которые влияют на стоимость  портфеля.

     На  втором этапе на основе единого набора риск-факторов разрабатываются алгоритмы  оценки показателей рыночных рисков:

• показатель прибыли и убытков;
• Value-at-Risk (VaR);
• сценарный анализ;
• анализ чувствительности.

     На  третьем этапе для разработки законченной системы управления рыночными рисками необходимо произвести тестирование модели, разработать отчетность и процедуры по управлению рыночными  рисками.

     Использование современных технологий в управлении рыночными рисками не только увеличит надежность банка, но и позволит усовершенствовать  принятие стратегических и операционных решений по управлению в банке, а  также улучшить имидж банка.

     Однако  специфика российского рынка  требует построения собственного набора факторов риска, что затрудняет использование  готовых западных решений для  оценки рисков.

     Во  всех случаях риск должен быть определен  и измерен. Анализ и оценка риска  в значительной мере основаны на систематическом  статистическом методе определения  вероятности того, что какое-то событие  в будущем произойдет. Обычно эта  вероятность выражается в процентах. Соответствующая работа может вестись, если выработаны критерии риска, позволяющие  ранжировать альтернативные события  в зависимости от степени риска. Однако исходным пунктом работы является предварительный статистический анализ конкретной ситуации.

     Основными инструментами статистического  анализа являются – дисперсия, стандартное  отклонение, коэффициент вариации. Суть этого метода состоит в анализе  статистических данных за возможно больший  период времени, что позволяет сравнить частоту возникновения потерь банка  с вероятностью их возникновения. Данный способ можно применять к оценке самых разных видов рисков банка, как внешних, так и внутренних. При этом частота возникновения  допустимого уровня потерь для данного  банка зависит от числа случаев  наступления конкретного уровня потерь и общего числа случаев  в статистической выборке.

     Количественно размер риска может выражаться в  абсолютных и относительных показателях. В абсолютном выражении риск представляет собой размер возможных потерь при  осуществлении определенной операции. Однако оценить эти потери с достаточной  точностью не всегда представляется возможным. Если же отнести размер вероятных  потерь к какому-либо показателю, характеризующему банковскую деятельность, например, к  размеру кредитных ресурсов, размеру  расходов или доходов банка в  связи с осуществлением конкретной операции, то получится величина риска  в относительном выражении.

     В банках используются, главным образом, следующие методики: скоринговые  методики; кластерный анализ; дискриминантный  анализ; дерево классификаций; нейронные  сети; технологии Data mining; линейная вероятностная регрессионная модель; Logit-анализ и т.д.

     Кредитование  юридических и физических лиц  является одним из основных видов  деятельности коммерческих и государственных  крупных, средних и мелких банков. Поэтому большое значение для  обеспечения устойчивого функционирования банка имеют методы количественной оценки и анализа кредитного риска. Цена за риск должна максимально точно  учитывать величину риска каждого  кредита. Кроме средней величины риска, определяемой по статистике предыдущей деятельности, банк должен знать количественную оценку и составляющие риска для  каждого кредита.

     Каждый  банк разрабатывает свою модель риска  для количественной оценки и анализа  риска кредитов с учетом общих  рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Чем выше точность оценки риска кредитов, тем  меньше потери банка, меньше процент  за кредит и выше конкурентоспособность  банка. От повышения точности и прозрачности методик выигрывает все общество в целом. Создание эффективной модели риска и оптимальное управление кредитным риском возможны только на основе постоянного количественного  анализа статистической информации об успехах кредитов.

     Существуют  различные подходы к определению  кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок специалистов банка и заканчивая автоматизированными  системами оценки риска. Мировой  опыт показывает, что основанные на математических моделях системы  являются более действенными и надежными. В целях построения модели кредитного риска сначала производится выборка  клиентов кредитной организации, о  которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или  нет. Такая выборка может варьироваться  от нескольких тысяч до сотен тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов  клиентов. Выборка содержит информацию по двум группам кредитов, имевшим  место в деятельности банка: «хорошим»  и «плохим» (проблемным или невозвращенным).

     К методикам для количественной оценки кредитных рисков предъявляется  особое требование по прозрачности, включающей количественные оценки точности и робастности.

     Прозрачность  методики кредитного риска – это возможность видеть не только явление в целом, но и его детали. Прозрачность стала важнейшей характеристикой методик оценки кредитных рисков в силу необходимости наиболее полной идентификации, как кредитного риска, так и самой модели кредитного риска. Под прозрачностью методики будем понимать строгость используемых математических методов, сглаживание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов оценки и анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов и заемщиков. Прозрачность методики и результатов достигается вычислением вкладов инициирующих событий (критериев) в кредитный риск.

     Для анализа, прогнозирования и управления кредитным риском каждому банку  необходимо уметь количественно  определять названные характеристики, анализировать риск и выполнять  постоянный мониторинг компонент характеристик  кредитного риска.

     От  точности распознавания зависит  решение о выдаче или отказе в  кредите, цена (процент) за риск и уровень  резервирования на случай дефолта кредита. Точность оценивается количеством  относительных ошибок в распознавании  «плохих» и «хороших» кредитов (клиентов) и их средним количеством. Обычно выдвигается требование, чтобы «плохие» кредиты распознавались лучше. Отношение  неправильно распознанных «хороших»  и «плохих» кредитов выбирают от 2 до 10. Аналогично формулируется задача точности, если кредиты классифицируются не на два, а несколько классов. Сравнение  разных методик на одних и тех  же данных показало, что разные методики оценки риска отличаются по точности почти в два раза.