СОПОСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СОВОКУПНОГО ФИНАНСОВОГО РИСКА В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ
|
Заявление о самостоятельном выполнении курсовой работы 2
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К РИСК-МЕНЕДЖМЕНТУ В КОММЕРЧЕСКИХ
БАНКАХ 7
1.1 Концепция риска и риск-менеджмента 7
1.2 Классификация рисков коммерческого банка 11
1.2.1 Кредитный риск 15
1.2.2 Рыночный риск 16
1.3 Подходы к оценке риска 16
1.3.1 Математическое ожидание потерь 17
1.3.2 Дисперсия 18
1.3.3 Полудисперсия 18
1.3.4 Value-at-Risk 19
1.3.5 Expected Shortfall 20
1.3.6 Методы расчета VaR 22
1.4 Модели оценки рисков с помощь методики VaR 25
1.4.1 Кредитный риск 25
1.4.2 Рыночный риск 30
1.5 Агрегация рисков 33
1.5.1 Метод простого суммирования 33
1.5.2 Дисперсионно-ковариационный метод 34
1.5.3 Метод копул 35
1.5.4 Метод полного моделирования 35
ГЛАВА 2. ОЦЕНКА РЫНОЧНОГО И КРЕДИТНОГО РИСКОВ ПОРТФЕЛЯ БАНКА 37
2.1 Оценка риска портфеля акций 37
2.2 Оценка риска портфеля облигаций 41
2.3 Оценка кредитного риска 46
2.4 Верификация модели оценки VaR для рыночных рисков 49
2.5 Агрегирование рыночных и кредитных рисков субпортфелей коммерческого банка 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 57
ПРИЛОЖЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К РИСК-МЕНЕДЖМЕНТУ В КОММЕРЧЕСКИХ
БАНКАХ 7
1.1 Концепция риска и риск-менеджмента 7
1.2 Классификация рисков коммерческого банка 11
1.2.1 Кредитный риск 15
1.2.2 Рыночный риск 16
1.3 Подходы к оценке риска 16
1.3.1 Математическое ожидание потерь 17
1.3.2 Дисперсия 18
1.3.3 Полудисперсия 18
1.3.4 Value-at-Risk 19
1.3.5 Expected Shortfall 20
1.3.6 Методы расчета VaR 22
1.4 Модели оценки рисков с помощь методики VaR 25
1.4.1 Кредитный риск 25
1.4.2 Рыночный риск 30
1.5 Агрегация рисков 33
1.5.1 Метод простого суммирования 33
1.5.2 Дисперсионно-ковариационный метод 34
1.5.3 Метод копул 35
1.5.4 Метод полного моделирования 35
ГЛАВА 2. ОЦЕНКА РЫНОЧНОГО И КРЕДИТНОГО РИСКОВ ПОРТФЕЛЯ БАНКА 37
2.1 Оценка риска портфеля акций 37
2.2 Оценка риска портфеля облигаций 41
2.3 Оценка кредитного риска 46
2.4 Верификация модели оценки VaR для рыночных рисков 49
2.5 Агрегирование рыночных и кредитных рисков субпортфелей коммерческого банка 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 54
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 57
ПРИЛОЖЕНИЯ
Глобализация экономики привела к увеличению неопределённости на финансовых рынках. Политические конфликты, шоки спроса, возникающие проблемы в развитии отдельных стран в значительной мере способствуют непредсказуемым изменениям внешней среды.
В подобных условиях организации, чья деятельность прямо или косвенно зависит от состояния мировых финансовых рынков, подвержены большому разнообразию рисков. Негативный исход реализации определённого набора рисков, в случае неквалифицированного управления, может привести к серьезным финансовым проблемам самой компании, отрасли или всего рынка в целом.
Наиболее ярким примером отрасли, ощущающей на себе эффекты глобальной экономики, является банковская сфера. Мировой финансовый кризис 2008 года не только выявил существенные пробелы в нормативном регулировании деятельности кредитных учреждений, но и показал слабые места в подходах к управлению коммерческими банками. События последнего кризиса также показали, что банки, включенные в многоуровневую сеть межбанковских отношений, не гарантируют стабильность операций и не могут рассчитывать на уверенную позицию на рынке полагаясь только на свою эффективность, так как под действием усиления волнений на финансовом рынке панические настроения могут захватить и клиентов вполне стабильных банков. Это означает, что коммерческие кредитные организации являются основными носителями системного риска . Таким образом, неспособность одного из участников банковской системы выполнить возложенные на него обязательства, может привести к несостоятельности других игроков рынка. Усугубляется ситуация тем фактом, что, если изначально банки в большей степени уделяли внимание только кредитным рискам, в современной глобальной экономике кредитные организации вынуждены принимать во внимание и учитывать множество других видов риска, которые не только увеличили свой удельный вес в совокупных рисках банка, но и стали регулироваться нормативно надзорными органами: рыночные риски, такие как процентный и валютный; операционные и так далее.
Подобное усложнение внешней среды, а также осознание ответственности и обязательств перед мировым финансовым сообществом и всеми участниками рынка в целом выводят риск-менеджмент на передовую системы управления банками. С точки зрения самого банка как отдельной единицы рыночных отношений, способность предвидеть риск, провести точную оценку в области вероятности его реализации и выбрать соответствующий инструмент реагирования является ключевой для развития кредитного учреждения и снижения вероятности его несостоятельности.
Отличительная особенность банка от компаний промышленного или торгового сектора заключается в более сложной и менее прозрачной организационной структуре, характеризующейся большей закрытостью . Если провести анализ кредитной организации с точки зрения внутренней финансовой структуры, можно сделать предположение об изменении роли банка в качестве экономического агента. После глобального кризиса 2008 года укрепилось восприятие банков как агентов, негативно относящихся к риску, в то время как в конце 90-х банки считались нейтральными к риску.
Ввиду того, что системе риск-менеджмента коммерческого банка отводится всё более значимая, если не основная роль в функционировании управленческих систем, несмотря на её статус молодой теории, целью данной работы является выявление возможностей и ограничений существующих подходов к оценке финансового риска в коммерческом банке, а также сопоставление результатов оценки риска с помощью различных методов, в рамках подхода VaR, с точки зрения возможностей использования в решении различных менеджерских задач в коммерческом банке.
Для достижения описанной цели в данной работе выполнены следующие задачи:
• провести систематизацию классификаций рисков, а также современных подходов к оценке рисков, в коммерческих банках;
• проанализировать и выделить преимущества и недостатки используемых подходов к оценке риска;
• оценить финансовый риск коммерческого банка на примере смоделированного кредитного и рыночного портфелей;
• сделать выводы о преимуществах и недостатках использования различных подходов и методов оценки риска для коммерчески банков.
В данной курсовой работе в качестве основы исследования использовались существующие исследования и научные работы, описывающие классификации рисков коммерческого банка, подходы к оцениванию рисков, а также основополагающие факторы функционирования банков. В дополнение, были задействованы законодательные и нормативные акты и постановления Центрального Банка Российской Федерации, Базельского комитета по банковскому надзору, а также электронные базы данных, содержащие информацию о котировках ценных бумаг, процентных ставках и прочих сведениях, касающихся состояния финансового рынка в Российской Федерации.
Основным инструментом оценки риска, предложенным и используемым в данной работе, послужила модель оценки капитала под риском методом стохастического моделирования.
Первая глава данной работы содержит описание основных теоретических аспектов, подходов и методов оценки риска в коммерческих банках. В начале главы приведена систематизация и классификация основных рисков, актуальных для коммерческих банков. Далее рассматриваются и сравниваются основные подходы, используемые для расчета различных видов риска, после чего, на примере кредитного и рыночного рисков в рамках подхода VaR будут представлены модели их оценки.
Первая глава также включает в себя анализ возможностей агрегирования рисков.
Вторая глава представляет собой эмпирическое исследование рассмотренных в первой главе теоретических концепций. В частности, во второй главе производится оценка рыночного и кредитного риска условных смоделированных портфелей ценных бумаг и займов, после чего проводится оценка различных способов агрегирования риска.
Итогом работы является вывод о возможностях и ограничениях применения, рассмотренных в первой главе подходов и методов оценки риска, а также способах их агрегирования с точки зрения преимуществ для коммерческого банка.
В подобных условиях организации, чья деятельность прямо или косвенно зависит от состояния мировых финансовых рынков, подвержены большому разнообразию рисков. Негативный исход реализации определённого набора рисков, в случае неквалифицированного управления, может привести к серьезным финансовым проблемам самой компании, отрасли или всего рынка в целом.
Наиболее ярким примером отрасли, ощущающей на себе эффекты глобальной экономики, является банковская сфера. Мировой финансовый кризис 2008 года не только выявил существенные пробелы в нормативном регулировании деятельности кредитных учреждений, но и показал слабые места в подходах к управлению коммерческими банками. События последнего кризиса также показали, что банки, включенные в многоуровневую сеть межбанковских отношений, не гарантируют стабильность операций и не могут рассчитывать на уверенную позицию на рынке полагаясь только на свою эффективность, так как под действием усиления волнений на финансовом рынке панические настроения могут захватить и клиентов вполне стабильных банков. Это означает, что коммерческие кредитные организации являются основными носителями системного риска . Таким образом, неспособность одного из участников банковской системы выполнить возложенные на него обязательства, может привести к несостоятельности других игроков рынка. Усугубляется ситуация тем фактом, что, если изначально банки в большей степени уделяли внимание только кредитным рискам, в современной глобальной экономике кредитные организации вынуждены принимать во внимание и учитывать множество других видов риска, которые не только увеличили свой удельный вес в совокупных рисках банка, но и стали регулироваться нормативно надзорными органами: рыночные риски, такие как процентный и валютный; операционные и так далее.
Подобное усложнение внешней среды, а также осознание ответственности и обязательств перед мировым финансовым сообществом и всеми участниками рынка в целом выводят риск-менеджмент на передовую системы управления банками. С точки зрения самого банка как отдельной единицы рыночных отношений, способность предвидеть риск, провести точную оценку в области вероятности его реализации и выбрать соответствующий инструмент реагирования является ключевой для развития кредитного учреждения и снижения вероятности его несостоятельности.
Отличительная особенность банка от компаний промышленного или торгового сектора заключается в более сложной и менее прозрачной организационной структуре, характеризующейся большей закрытостью . Если провести анализ кредитной организации с точки зрения внутренней финансовой структуры, можно сделать предположение об изменении роли банка в качестве экономического агента. После глобального кризиса 2008 года укрепилось восприятие банков как агентов, негативно относящихся к риску, в то время как в конце 90-х банки считались нейтральными к риску.
Ввиду того, что системе риск-менеджмента коммерческого банка отводится всё более значимая, если не основная роль в функционировании управленческих систем, несмотря на её статус молодой теории, целью данной работы является выявление возможностей и ограничений существующих подходов к оценке финансового риска в коммерческом банке, а также сопоставление результатов оценки риска с помощью различных методов, в рамках подхода VaR, с точки зрения возможностей использования в решении различных менеджерских задач в коммерческом банке.
Для достижения описанной цели в данной работе выполнены следующие задачи:
• провести систематизацию классификаций рисков, а также современных подходов к оценке рисков, в коммерческих банках;
• проанализировать и выделить преимущества и недостатки используемых подходов к оценке риска;
• оценить финансовый риск коммерческого банка на примере смоделированного кредитного и рыночного портфелей;
• сделать выводы о преимуществах и недостатках использования различных подходов и методов оценки риска для коммерчески банков.
В данной курсовой работе в качестве основы исследования использовались существующие исследования и научные работы, описывающие классификации рисков коммерческого банка, подходы к оцениванию рисков, а также основополагающие факторы функционирования банков. В дополнение, были задействованы законодательные и нормативные акты и постановления Центрального Банка Российской Федерации, Базельского комитета по банковскому надзору, а также электронные базы данных, содержащие информацию о котировках ценных бумаг, процентных ставках и прочих сведениях, касающихся состояния финансового рынка в Российской Федерации.
Основным инструментом оценки риска, предложенным и используемым в данной работе, послужила модель оценки капитала под риском методом стохастического моделирования.
Первая глава данной работы содержит описание основных теоретических аспектов, подходов и методов оценки риска в коммерческих банках. В начале главы приведена систематизация и классификация основных рисков, актуальных для коммерческих банков. Далее рассматриваются и сравниваются основные подходы, используемые для расчета различных видов риска, после чего, на примере кредитного и рыночного рисков в рамках подхода VaR будут представлены модели их оценки.
Первая глава также включает в себя анализ возможностей агрегирования рисков.
Вторая глава представляет собой эмпирическое исследование рассмотренных в первой главе теоретических концепций. В частности, во второй главе производится оценка рыночного и кредитного риска условных смоделированных портфелей ценных бумаг и займов, после чего проводится оценка различных способов агрегирования риска.
Итогом работы является вывод о возможностях и ограничениях применения, рассмотренных в первой главе подходов и методов оценки риска, а также способах их агрегирования с точки зрения преимуществ для коммерческого банка.
Анализ подходов к оценке финансового риска коммерческого банка показал, что на практике коммерческие банки сталкиваются со множеством различных видов риска, а, следовательно, и с большим количеством различных мер риска, которые имеют свои преимущества и недостатки. В то же время, используемые подходы базируются на рекомендациях Базельского комитета по финансовому надзору.
По мнению Базельского комитета наиболее часто на практике используется подход, основанный на оценке Value-at-Risk (VaR), а т а к ж е Expected Shortfall (ES) - дополнительная мера, позволяющая оценивать риск за пределами чувствительности VaR.
Преимуществом использования VaR является понятность и простота интерпретации полученных в рамках данного подхода результатов. Кроме того, использование данной меры позволяет предпринимать решения по управлению портфелем активов без использования дополнительной информации. Под управленческим решением может пониматься:
• решение об увеличении, снижении или ограничении лимитов вложений в определённые активы;
• решение о создании или восстановлении резервов;
• решение о необходимости устранения перекоса портфеля активов в сторону одного из видов риска;
• решение о необходимости диверсификации портфеля активов.
Концепция VaR может применяться как для анализа кредитного и рыночного, так и для оценки операционного рисков, благодаря чему расширяются возможности анализа совокупного риска портфеля активов банка.
В рамках концепции VaR также существует несколько методов оценки риска. Наиболее простым является исторический метод. В его основе лежит предположение, что сценарий развития будущего повторяет прошлое, а значит анализа ретроспективных данных будет достаточно для оценки риска на определённом временном горизонте в будущем. Основным преимуществом данного метода является вычислительная простота. Необходимо отметить, что все подходы к оценке рисков, рассмотренные в данной работе, базируются на анализе ретроспективных данных.
Методом оценки VaR, признанным Базельским комитетом наиболее точным, является метод стохастического моделирования. Также как и исторический метод он основывается на анализе прошлых данных, но предполагает, что в будущем сценарии поведения случайной величины (например цены акции или объёма невыполненных заёмщиком обязательств) могут существенно отличаться от того, что было ранее. Благодаря тому, что метод стохастического моделирования закладывает в себя различные исходы, банки могут оценивать риски более консервативно, так как оцениваемый данным методом риск как правило оказывается выше исходного значения.
Негативным аспетом подхода VaR является затруднительная декомпозиция риска совокупного портфеля по рискам субпортфелей, в результате чего, процесс принятия решений по управлению портфелем может быть усложнен. В то же время, так как для нахождения VaR портфеля необходимо оценить VaR субпортфелей, у менеджера будет иметься информация о совокупном риске в разрезе по его видам, хотя такой подход и не является абсолютной панацеей отсутствия субаддитивности меры VaR.
В качестве еще одного аргумента против использования VaR является то, что данный метод хорошо работает только при спокойной экономической ситуации в экономике и может оказаться неэффективным при возникновении шоков. Тем не менее, как уже было сказано ранее, любой другой подход к оценке рисков будет иметь такой же недостаток, в то время как концепция VaR позволяет нивелировать данный негативный эффект, учитывая различные возможные сценарии поведения рынка, в рамках стохастического моделирования.
Что касается использования метода стохастического моделирования, основной проблемой применения может стать тот факт, что реализация расчетных процедур требует значительных временных и вычислительных затрат. Далеко не всегда банки обладают необходимым программным обеспечением для реализации подобного метода. Это приводит к тому, что анализ риска в режиме реального времени оказывается затруднительным.
Хотя устранение препятствий на пути к использованию метода стохастического моделирования требует инвестиций в вычислительные мощности, а также повышение квалификации работников, подобные затраты могут принести ряд ощутимых преимуществ. Увеличение точности оценки риска позволит банкам совершенствовать лимитную дисциплину, в результате чего финансовые потери банка могут быть снижены.
Кроме того, достоверный анализ возможных потерь сможет выявить необходимость в дополнительном резервировании средств сверх значений обязательных нормативов. Хотя банки не всегда готовы увеличивать резервы, так как это ведёт к снижению доходоприносящих активов, 2014 и 2015 года показали, что подобная мера необходима для обеспечения устойчивости в случае неожиданного изменения экономики.
Хотя, как показали результаты эмпирической оценки рисков, метод стохастического моделирования даёт более высокие оценки риска, в сравнении с историческим методом, агрегирование рисков с помощью дисперсионно-ковариационного подхода позволяет учесть эффекты от диверсификации портфелей в случае их наличия, и, как следствие, позволяет сглаживать консервативные оценки метода Монте-Карло. Применяемые в совокупности базовые методы агрегации и усовершенствованные методы оценки рисков позволят менеджерам банков своевременно получать точную информацию о состоянии совокупного риска активов, а также в разрезе конкретных портфелей.
По мнению Базельского комитета наиболее часто на практике используется подход, основанный на оценке Value-at-Risk (VaR), а т а к ж е Expected Shortfall (ES) - дополнительная мера, позволяющая оценивать риск за пределами чувствительности VaR.
Преимуществом использования VaR является понятность и простота интерпретации полученных в рамках данного подхода результатов. Кроме того, использование данной меры позволяет предпринимать решения по управлению портфелем активов без использования дополнительной информации. Под управленческим решением может пониматься:
• решение об увеличении, снижении или ограничении лимитов вложений в определённые активы;
• решение о создании или восстановлении резервов;
• решение о необходимости устранения перекоса портфеля активов в сторону одного из видов риска;
• решение о необходимости диверсификации портфеля активов.
Концепция VaR может применяться как для анализа кредитного и рыночного, так и для оценки операционного рисков, благодаря чему расширяются возможности анализа совокупного риска портфеля активов банка.
В рамках концепции VaR также существует несколько методов оценки риска. Наиболее простым является исторический метод. В его основе лежит предположение, что сценарий развития будущего повторяет прошлое, а значит анализа ретроспективных данных будет достаточно для оценки риска на определённом временном горизонте в будущем. Основным преимуществом данного метода является вычислительная простота. Необходимо отметить, что все подходы к оценке рисков, рассмотренные в данной работе, базируются на анализе ретроспективных данных.
Методом оценки VaR, признанным Базельским комитетом наиболее точным, является метод стохастического моделирования. Также как и исторический метод он основывается на анализе прошлых данных, но предполагает, что в будущем сценарии поведения случайной величины (например цены акции или объёма невыполненных заёмщиком обязательств) могут существенно отличаться от того, что было ранее. Благодаря тому, что метод стохастического моделирования закладывает в себя различные исходы, банки могут оценивать риски более консервативно, так как оцениваемый данным методом риск как правило оказывается выше исходного значения.
Негативным аспетом подхода VaR является затруднительная декомпозиция риска совокупного портфеля по рискам субпортфелей, в результате чего, процесс принятия решений по управлению портфелем может быть усложнен. В то же время, так как для нахождения VaR портфеля необходимо оценить VaR субпортфелей, у менеджера будет иметься информация о совокупном риске в разрезе по его видам, хотя такой подход и не является абсолютной панацеей отсутствия субаддитивности меры VaR.
В качестве еще одного аргумента против использования VaR является то, что данный метод хорошо работает только при спокойной экономической ситуации в экономике и может оказаться неэффективным при возникновении шоков. Тем не менее, как уже было сказано ранее, любой другой подход к оценке рисков будет иметь такой же недостаток, в то время как концепция VaR позволяет нивелировать данный негативный эффект, учитывая различные возможные сценарии поведения рынка, в рамках стохастического моделирования.
Что касается использования метода стохастического моделирования, основной проблемой применения может стать тот факт, что реализация расчетных процедур требует значительных временных и вычислительных затрат. Далеко не всегда банки обладают необходимым программным обеспечением для реализации подобного метода. Это приводит к тому, что анализ риска в режиме реального времени оказывается затруднительным.
Хотя устранение препятствий на пути к использованию метода стохастического моделирования требует инвестиций в вычислительные мощности, а также повышение квалификации работников, подобные затраты могут принести ряд ощутимых преимуществ. Увеличение точности оценки риска позволит банкам совершенствовать лимитную дисциплину, в результате чего финансовые потери банка могут быть снижены.
Кроме того, достоверный анализ возможных потерь сможет выявить необходимость в дополнительном резервировании средств сверх значений обязательных нормативов. Хотя банки не всегда готовы увеличивать резервы, так как это ведёт к снижению доходоприносящих активов, 2014 и 2015 года показали, что подобная мера необходима для обеспечения устойчивости в случае неожиданного изменения экономики.
Хотя, как показали результаты эмпирической оценки рисков, метод стохастического моделирования даёт более высокие оценки риска, в сравнении с историческим методом, агрегирование рисков с помощью дисперсионно-ковариационного подхода позволяет учесть эффекты от диверсификации портфелей в случае их наличия, и, как следствие, позволяет сглаживать консервативные оценки метода Монте-Карло. Применяемые в совокупности базовые методы агрегации и усовершенствованные методы оценки рисков позволят менеджерам банков своевременно получать точную информацию о состоянии совокупного риска активов, а также в разрезе конкретных портфелей.
Подобные работы
- СОПОСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ СОВОКУПНОГО ФИНАНСОВОГО РИСКА В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ
Бакалаврская работа, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 4300 р. Год сдачи: 2016 - Операционные риски в коммерческих банков: современные методы оценки и управления
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 6300 р. Год сдачи: 2018 - Операционные риски в коммерческих банков: современные методы оценки и управления
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 6300 р. Год сдачи: 2018 - Оценка рисков кредитования в коммерческом банке
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4300 р. Год сдачи: 2016 - Управления активами коммерческого банка(на примере ПАО «Сбербанк», России»)
Магистерская диссертация, менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 4970 р. Год сдачи: 2017 - Розничные услуги коммерческого банка
Бакалаврская работа, финансы и кредит. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2016 - Финансовый мониторинг в кредитных организациях
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4280 р. Год сдачи: 2017 - КРИТЕРИИ И ПОКАЗАТЕЛИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА АКТИВОВ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ: РОССИЙСКАЯ И ЗАРУБЕЖНАЯ ПРАКТИКА
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4200 р. Год сдачи: 2017 - Оценка вероятности дефолта контрагента банка
Магистерская диссертация, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4960 р. Год сдачи: 2017