Модели оценки операционных рисков
Обозначение моделей, позволяющих оценивать операционный риск. Рассмотрение подходов к моделированию, предложенных Базельским комитетом. Оценка величины капитала, необходимой для возмещения потерь от событий, возникновение которых является риском.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 17.08.2021 |
Размер файла | 3,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ОПЕРАЦИОННЫХ РИСКОВ
Арис Екатерина Тамазиевна
Аннотация
модель операционный риск моделирование
Статья посвящена обзору моделей, которые позволяют оценивать операционный риск. В статье рассмотрены подходы к моделированию, предложенные Базельским комитетом. Все эти модели оценивают величину капитала, необходимую для возмещения потерь от событий, возникновение которых и есть риск. В рамках анализа операционных рисков возможны два вида моделей: причинные модели и модели капитала. Все модели оценивают величину капитала, необходимую для возмещения потерь от событий, возникновение которых и есть риск.
Перечень ключевых слов: Метод базовых показателей; the Basic Indicator Approach; BIA; Стандартизованный метод; the Standardized Approach; SA; Усовершенствованный метод; the Advanced Measurement Approach; AMA; Подход внутренней оценки; Internal Measurement Approach; IMA; Подход, основанный на построении распределения потерь; The Loss Distribution Approach; LDA; Балльно-весовой или скоринго- вый подход; The Scorecard Approach; SCA.
Введение
Целью данной работы является обзор моделей, которые позволяют оценивать операционный риск. Обзор моделей основан на существующей на данный момент литературе отечественных и зарубежных авторов. Обзор будет состоять из краткого описания моделей, с учетом их актуальности на сегодняшний день и вводимых допущений.
Понятие рисков общеизвестно. Большинство операций в финансовой проводятся в условиях неопределенности и поэтому заранее их результат нельзя предсказать. Поэтому финансовые операции рискованны: при их проведении возможны как прибыль, так и убыток. Риск это невозможность уверенного предсказания результата.
Операционный риск можно определить как непредвиденные потери, связанные с неадекватностью и/или сбоями в процессах, вызванные человеческим фактором или внешними воздействиями.
Вопрос анализа финансовых рисков, в том числе операционных, на текущий момент достаточно хорошо проработан, математический аппарат позволяет давать численные оценки рисков. Цель данной работы - провести обзор существующих подходов к оценке операционных рисков.
Операционный риск: модели
Базельский комитет по банковскому надзору - орган, который предназначен обеспечивать крепость, полноценное функционирование финансовой системы, разрабатывать стандарты финансовой отчетности, модернизировать систему надзора за деятельностью банков и риск-менеджмент в банковской сфере. Для этого данной организацией опубликовало множество документов по нормам достаточности капитала, бухгалтерской отчетности и аудиту, эффективному надзору за банками, финансовым рискам и т.д. С точки зрения риск-менеджмента наиболее важными документами являются Базель I и Базель II [4]. Базель I фокусируется на рыночном и кредитном риске, оставляя операционный риск без требований относительного необходимого капитала. В этом смысле Базель II является улучшением Базеля I, ведь в последнем операционный риск вводится операционный риск как равноценный по своей важности рыночному и кредитному риску.
Базель II дает разрешение банкам разрабатывать и пользоваться своими собственными моделями для оценки операционного риска, чтобы создаваемые модели были более чувствительными к индивидуальным особенностям организаций.
Определение операционного риска как «риск потерь вследствие неуспешного или неадекватного осуществления процессов, из-за человеческого фактора, систем или внешних событий», даваемое в Базеле II, включает в себя юридический риск и не включает в себя риск, связанного с репутацией, а также стратегический риск, т.е риск потерь от принятия неверных решений высшим руководством. Анализ операционного риска может проводиться в разрезе причин; видов событий, которые приносят потери; структурных подразделений компании, где происходит несущее потери событие; последствий, которые влечет риск [4].
В рамках анализа операционных рисков возможны два вида моделей: причинные модели и модели капитала.
Причинные модели (каузальные, causal models) нацелены на то, чтобы понять, какие факторы оказывают воздействие на конкретный риск. Изменением факторов модели предсказывается подверженность риску. Оценки таких моделей производятся путем построения множественных линейных регрессий, Logit- и Probit-моделей [1].
Модели капитала рассчитывают экономический капитал (для покрытия экстраординарных потерь) и регулятивный капитал под операционные риски. Соглашением Базель II было предложено 3 подхода к моделям для исчисления капитала под операционный риск: метод базовых показателей (the Basic Indicator Approach, BIA), стандартизованный метод (the Standardized Approach, SA), усовершенствованный метод (the Advanced Measurement Approach, AMA) [4].
Три упомянутые модели отличаются чувствительностью к риску, из них усовершенствованный метод (AMA) является наиболее чувствительным.
Метод базовых показателей (the Basic Indicator Approach, BIA)
Данная модель вычисляет требуемый капитал под операционный риск как процент X от средней величины релевантного положительного финансового индикатора за три последних года, обычно за такой индикатор берется годовой валовой доход. Валовой доход рассматривается как прокси для оценки подверженности риску всей организации. «Предлагаемое определение звучит так: Валовой Доход = Чистый процентный доход + Чистый непроцентный доход (в том числе: (i) комиссии подлежащие получению за вычетом комиссий к выплате, (ii) чистый результат по финансовым операциям и (iii) прочий операционный доход)» [2]. Необходимый капитал рассчитывается по формуле:
где X устанавливается регулятивным органом (в настоящий момент установлено на уровне 15% [3]).
Модель является наиболее простой из предложенных Базельским комитетом. Как говорится в рекомендательном документе, модель универсальна и легко применима, однако платой за простоту выступает нечувствительность модели к особенностям фирмы. Нечувствительность проявляется в том, что нет учета структуры деятельности, подверженности риску, каких-либо индикаторов. Зачастую это приводит к тому, что необходимый капитал под операционный риск завышается. Метод базовых показателей в наибольшей степени подходит для небольших банков с простым набором деловых операций.
Стандартизованный метод (the Standardized Approach, SA)
По сравнению с предыдущим методом данный подход является более чувствительным к риску, т.к. вводится разделение банковской деятельности на восемь направлений (business lines): «корпоративные финансы, операции на финансовых рынках, розничные банковские услуги, обслуживание юридических лиц, расчеты и платежи, агентские услуги, управление активами, брокерские услуги» [4]. По каждому из восьми направлений финансовым индикатором масштаба операций и подверженности операционному риску в зависимости от направления является валовой доход (направления: корпоративные финансы, операции на финансовых рынках, брокерские услуги), общегодовой оборот (направление «расчеты и платежи»), среднегодовые активы (направления: розничные банковские услуги, обслуживание юридических лиц) или суммарные средства в управлении (управление активами) [2]. Необходимый капитал по каждому из направлений деятельности считается как процентная доля Р от валового дохода от данного направления. Р отражает отраслевую зависимость потерь от операционного риска и агрегированного валового дохода. Суммарный капитал для покрытия операционных рисков суммирует взвешенный с Р средний за три года индикатор по каждому направлению деятельности. Формула:
Коэффициенты Р для каждого направления деятельности заданы (корпоративное финансы 18%, операции на финансовых рынках 18%, розничные банковские услуги 12%, обслуживание юридических лиц 15%, расчеты и платежи 18%, агентские услуги 15%, управление активами 12%, брокерские услуги 12% [3])
В целом недостатки и достоинства похода те же, что и у BIA, с тем отличием, что SA принимает во внимание факт, что подверженность операционному риску может варьироваться по видам деятельности финансовых учреждений.
Усовершенствованный метод (the Advanced Measurement Approach, AMA)
Усовершенствованный метод является наиболее сложным и эффективным их трех подходов. Он позволяет банкам определять величину необходимого капитала под операционный риск, пользуясь собственными моделями (получив разрешение контролирующих органов) и оценками подверженности риску.
Сложность и эффективность подхода объясняется тем, что размер необходимого капитала на покрытие риска определяется из собственных исторических данных о потерях банка и индивидуальными для банка количественными и качественными методиками оценки риска, а не едиными для всех банков операционными индикаторами.
В соответствии с подходом AMA, величина необходимого капитала есть сумма ожидаемых и непредвиденных потерь (expected and unexpected loss):
ССШ = Expected Loss + Unexpected Loss [4]
«По Базельским правилам, банк должен продемонстрировать контролирующим органам, что мера риска, используемая им в целях оценки необходимого капитала, отражает риски в течение одного года с уровнем доверия в 99,9%» [4]. Такой перцентиль необходимого капитала означает, что вероятность того, что капитала для покрытия потерь будет недостаточно, составляет 0,1%.
В рамках усовершенствованного подхода различают 3 модели:
1. Подход внутренней оценки (Internal Measurement Approach, IMA)
2. Подход, основанный на построении распределения потерь (The Loss Distribution Approach, LDA)
3. Балльно-весовой или скоринговый подход (The Scorecard Approach, SCA)
Первые два подхода используют в основном внутреннюю информацию банка.
Подход внутренней оценки (Internal Measurement Approach, IMA)
Необходимый капитал определяется тремя параметрами:
1. Индикатор подверженности риску (к примеру, упомянутый ранее валовой доход) (the Exposure indicator, EI)
2. Вероятность наступления неблагоприятного события (Probability of Event, PE)
3. Доля потерь в случае наступления события (Loss Given the Event, LGE)
EL = EI ¦ PE ¦ LGE
дает значение ожидаемых потерь (Expected Loss) по каждому направлению деятельности банка и каждому виду событий, несущих потери. Чтобы от этой величины перейти к общим потерям (соответственно, необходимому капиталу), необходимо ввести поправляющий коэффициент у, с помощью которого учитывается непредвиденные потери. Таким образом, предполагается линейная зависимость ожидаемых и непредвиденных потерь. Необходимый капитал равен [3]:
индекс j дается направлениям деятельности, к - видам событий)
Подход, основанный на построении распределения потерь (The Loss Distribution Approach, LDA)
Деятельность банка подразделяется на 8 видов направлений (они были упомянуты ранее, см. the Standardized Approach) и существует 7 видов событий, несущих потери. Они формируют 56 возможных сочетаний, которые изображаются в матричном виде. «Для каждого из сочетаний ключевая задача состоит в том, чтобы оценить распределения частоты потерь (loss frequency) и тяжести потерь (loss severity)» (A.S.Chernobai, S.T. Rachev, F.J.Fabozzi, 2007, с.46). Для каждого из показателей исследуется свое распределение, так как принимается допущение, что решения менеджмента отдельно воздействуют на каждый из этих параметров. Параметры распределений определяются методом моментов или методом максимального правдоподобия [4]. На основе двух распределений строится распределение операционных потерь.
Допущения подхода:
Частоты наступления неблагоприятных событий для 56 сочетаний направлений деятельности и видов неблагоприятных событий являются независимыми случайными величинами. Тяжесть потерь является случайной величиной и во всех сочетаниях распределена одинаково. Такие предпосылки позволяют рассматривать каждое из 56 сочетаний отдельно.
Рисунок 1 [4]
Ожидаемые потери (Expected Loss) вычисляются как математическое ожидание для полученного распределения. Непредвиденные потери (UnexpectedLoss), вычисляются как разница между квантилем распределения потерь X и ожидаемыми потерями.
Преимущества подхода:
В отличие от подхода внутренней оценки (Internal Measurement Approach, IMA), в данном подходе непредвиденные потери оцениваются непосредственно, без упрощающего предположения о линейной зависимости ожидаемых и непредвиденных потерь [3].
Высокая чувствительность к риску, т.к. оценки производятся на основе собственной информации банка. В отличие от метода базовых показателей (BIA) и стандартизованного метода (SA), нет завышения величины капитала под операционный риск.
Недостатки подхода:
Оценивать распределение потерь сложно, следовательно, возможны ошибки моделирования. Метод сильно опирается на показатель VaR, результаты о величине необходимого капитала сильно зависят от выбираемого уровня доверия (как было сказано ранее, Базель II рекомендует 99,9%). Решение опирается на исторические данные, следовательно, прогнозы назад-смотрящие. Чтобы использовать данную модель, необходим большой объем данных - минимум за 5 лет деятельности.
Метод основан на использовании VaR. Проблема в том, как суммировать необходимый капитал под операционный риск по разным видам деятельности и типам событий. Простое суммирование индивидуальных значений VaR означает допущение единичной корреляции потерь в элементах матрицы 8*7. В литературе указывается, что существуют модифицированные версии подхода LDA, которые решают эту проблему.
Балльно-весовой или скоринговый подход (The Scorecard Approach, SCA)
В рамках данного подхода капитал под операционный риск оценивается не напрямую, а через изменения этого капитала от начальной величины. Поэтому на первом шаге необходимо оценить начальный уровень капитала под потери от операционного риска. После этого в зависимости от того происходит ли улучшение или ухудшение рисковой среды (частоты наступления событий, потерь при наступлении неблагоприятного события), величина необходимого капитала мультипликативно корректируется на величину R в соответствии с балльной оценкой текущего риска. Величина R отражает масштаб текущего изменения капитала под риск в каждом из 8 направлений деятельности банка по сравнению с начальным периодом. Таким образом, необходимый капитал в каждый период рассчитывается как [3]:
Заключение
В рамках операционного риска были рассмотрены подходы к моделированию, предложенные Базельским комитетом. Все эти модели оценивают величину капитала, необходимую для возмещения потерь от событий, возникновение которых и есть риск. Из трех подходов наиболее чувствительным к риску является подход, основанный на построении распределения потерь (The Loss Distribution Approach, LDA),r.K для оценки используются данные компании о своих прошлых потерях, а не задаются формулы расчета капитала как доля от операционных показателей финансовых учреждений (это подход методов IMA, Internal Measurement Approach, и AMA, the Advanced Measurement Approach). Преимущество этого подхода также и в том, что нет допущения о зависимости ожидаемых и непредвиденных потерь. Балльно-весовой или скоринговый подход несколько отличается от остальных трех методов моделирования, в нем риск текущего периода сравнивается с риском начального периода, риску присваивается количественное значение и в соотве- ствии с относительной разницей текущего и начального риска пересчитывается уровень требуемого под операционный риск капитала.
Список литературы
1. Alberto Balestra, Quantification of operational Risk [Электронный документ]. http://www. globalriskguard.com/re- sources/oper/op9.pdf 8с. Проверено - 26.06.11.
2. Basel Committee on Banking supervision, Consultative Document. Operational Risk [Электронный документ]. http://www.bis.org/publ/bcbsca07.pdf 26c. Проверено - 26.06.11.
3. Chernobai A. S., Rachev S.T., Fabozzi F.J., Operational Risk. A Guide to Basel II Capital requirements, Models, and Analysis. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. 2007. 300 c.
4. Ivana Manic. Mathematical Models for Esti mation of Operational Risk and Risk Management, 2007. 111с. http://www.dmi.rs/pro-j ects/CMRNP/ivana.pdf.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Сущность банка, его деятельность и риски. Особенности развития банковского бизнеса в России. Управление риском в процессе кредитования. Модели оценки кредитоспособности заемщика. Математический аппарат в их разработке и его практическое применение.
дипломная работа [440,3 K], добавлен 30.05.2012Определение понятия страховых рисков. Изучение основ математического и компьютерного моделирования величины премии, размера страхового портфеля, доходов компании при перестраховании рисков, предела собственного удержания при перестраховании рисков.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 17.09.2014Сущность операционных систем и их распространенность на современном этапе, изучение проблем и методов проектирования и управления. Модели операционных систем, их разновидности и отличительные черты. Системный анализ проекта развития транспортной системы.
курсовая работа [202,8 K], добавлен 11.05.2009Повышение надежности метода оценки клиентов для снижения рисков при выдаче кредита путем определения ключевых параметров, влияющих на принятие решения. Использование банком скоринговых моделей на различных этапах оценки клиентов, алгоритм apriori.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 25.07.2015Усовершенствование теории Альтмана. Разработка оптимизационных подходов для минимизации рисков. Реализация программных комплексов для анализа финансового состояния при оценке кредитоспособности предприятия о возможности принятия решения выдавать кредита.
дипломная работа [6,9 M], добавлен 16.02.2016Краткая характеристика СПК "Слава". Спецификация модели рентабельности собственного капитала. Оценка параметров модели и влияние мультиколлинеарности факторов. Построение аддитивной модели временного ряда уровня рентабельности собственного капитала.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 29.08.2015Виды инвестиционного риска. Понятия доходности и риска ценной бумаги. Однофакторная модель рынка капитала. Модель размещения средств с анализом риска убытков Ф. Фабоцци. Практическое применении модели Г. Марковица для оптимизации фондового портфеля.
презентация [109,0 K], добавлен 04.01.2015Анализ роли инвестиций в накоплении капитала. Общая характеристика модели динамики капитала, предложенной выдающимся польским ученым Михаилом Калецким. Примеры оценки результатов реализации различных инвестиционных проектов при помощи моделирования.
контрольная работа [112,5 K], добавлен 01.08.2010Систематизация существующих методов и моделей управления портфельными инвестициями. Ограничения их использования в условиях экономики России на фондовом рынке. Рыночные риски при инвестировании оборотного капитала в закупку материальных ресурсов.
автореферат [75,3 K], добавлен 24.12.2009Анализ происшествия с помощью построения дерева отказов и дерева событий. Определение последовательностей и последствий, выбор моделей и показателей надежности для базисных событий. Оценка вероятности возникновения происшествий с помощью системы Hazard.
курсовая работа [6,2 M], добавлен 16.01.2015Моделирование приращений цены, процентной ставки, кредитного риска. Хеджирование и динамическое управление капиталом. Определение величины скачков цен. Модели с использованием байесовского подхода (формула пересчета вероятностей). Алгоритм Монте-Карло.
презентация [263,4 K], добавлен 23.06.2015Математическая модель конфликтной ситуации. Принципы конфликтного взаимодействия. Понятия стабильности и эффективности. Определения стабильности и эффективности. Общая характеристика подходов к моделированию олигополии в данной работе, понятие спроса.
дипломная работа [1,4 M], добавлен 23.09.2013Соотношение объектов риска и нежелательных событий. Характерные источники и факторы риска. Классификация и характеристика основных видов риска. Особенности возникновения индивидуального, технического, экологического, социального и экономического рисков.
презентация [70,6 K], добавлен 28.05.2013Модель оценки долгосрочных активов (Capital Asset Pricing Model, САРМ). Оценка доходности и риска на основе исторических данных. Выбор оптимального портфеля из рискованных активов. Риск и неопределенность денежных потоков. Расчет бета-коэффициента.
презентация [104,1 K], добавлен 30.07.2013Определение понятий "функциональные и структурные математические модели", рассмотрение их значение, главных функций и целей. Составление модели "черного ящика", простейшее отображение реальной системы. Метод исследования объектов с помощью их моделей.
реферат [13,2 K], добавлен 17.11.2015Главные преимущества и недостатки моделей конкурсных торгов. Основные предлагаемые подходы к дифференцированному применению методов конкурсных закупок. Матрица моделей торгов. Алгоритм "отсеивания" конкурсантов по критериям рисков с оценочными баллами.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 17.03.2012Основные методы прогнозирования. Критерии качества прогнозных моделей. Разработка прогнозной модели. Классификация прогнозных моделей. Математическая прогнозная модель. Разработка аналитических моделей. Основные ограничения длины прогнозного периода.
презентация [1,2 M], добавлен 09.07.2015Реализация имитационных моделей, позволяющих оценить поведение системы в соответствии с моделью Харрода-Домара. Анализ экономического роста при условии постоянства коэффициентов капиталовооруженности, склонности к сбережению. Графики динамики показателей.
лабораторная работа [603,3 K], добавлен 07.01.2013Анализ возможности применения нейронных сетей в оценке вероятности наступления банкротства предприятия в современных условиях хозяйствования. Проблема рисков в экономике. Финансовые коэффициенты, применяемые в российских методиках оценки банкротства.
курсовая работа [451,6 K], добавлен 14.08.2013Изучение методов получения трендовых и корреляционных моделей, их основные виды. Определение тесноты связей между различными факторами и закономерностей развития описываемых событий. Графики результатов расчета по полученным корреляционным моделям.
курсовая работа [559,5 K], добавлен 11.04.2012