Математические модели управления банковскими рисками: Математические модели оценки банковского кредитного риска с учетом динамики кредитных рейтингов заемщиков

Математические модели и методы управления банковскими рисками

Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова (МГУ) приглашает Вас пройти курс: «Математические модели и методы управления банковскими рисками».

Цель программы

Изучение математических моделей и методов, используемых для оценки банковских рисков в соответствии с продвинутым подходом Базельского комитета по банковскому регулированию. Программа состоит из трех курсов с практическими занятиям к каждому: «Модели и методы управления банковскими рисками», «Эконометрические модели и статистические пакеты для управления банковскими рисками», «Производные финансовые инструменты и их влияние на банковские риски».

В учебную программу первого года обучения входят лекционные курсы:

• Анализ информационных технологий (Анализ ИТ),
• Объектно-ориентированное программирование,
• Базы данных в сетевых окружениях,
• CASE-технологии,
• Современные парадигмы программирования,
• Сетевые технологии,
• Распределенные офисные технологии,
• Объектно-ориентированные CASE-технологии.

Программа рассчитана на лиц с высшим образованием, сотрудников банков, занимающихся оценкой банковских рисков. При поступлении требуется пройти собеседование.

Учебная программа содержит как лекционные так и учебно-практические курсы, а также семинары по актуальным направлениям ИТ.

На втором году обучения слушатели изучают:

• Современные операционные системы;
• Распределенные объектные технологии;
• Технологии сети Интернет: базовые протоколы;
• Объектные базы данных.

Также в учебную программу второго года обучения входят учебно-практические курсы:

• Разработка распределенных SQL-приложений;
• Технологии сети Интернет: прикладные протоколы и сервисы;
• Администрирование локальных сетей.

Дополнительно к обязательным курсам в программу включены факультативные спецкурсы по выбору:

• Безопасность информационных технологий;
• Мультимедиа и виртуальная реальность;
• Язык программирования Java;
• Консалтинг при автоматизации предприятий;
• Конформность ИТ и формальные языки;
• Издательские технологии.

Учебная программа включает и постоянно действующие семинары, в рамках которых осуществляется более углубленное изучение актуальных проблем в области ИТ, а также выполнение одного или нескольких проектов по тематике открытых систем.

Темы семинаров:

• Безопасность компьютерных сетей;
• Тестирование конформности и языки спецификаций;
• Разработка объектно-ориентированных CASE-инструментов;
• Компьютерная телефония;
• Распределенные объектные технологии;
• Корпоративные информационные системы;
• Разработка и тестирование шаблонных библиотек;
• Разработка продуктов мультимедиа;
• Издательские технологии.

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Математические модели измерения процентного риска и их применение для управления денежными потоками

Введение 1999 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Беляков, Александр Викторович

По мнению Питера С. Роуза, автора популярного учебника по банковскому менеджменту, “среди всех видов рисков, с которыми сталкиваются банки, не найдется другого, анализу и контролю которого уделяется столько внимания в последние годы, как риску процентных ставок, поскольку изменение уровня процентных ставок может негативно воздействовать на доходы и стоимость банковских активов, пассивов и капитала” [40, с. 482]. Можно добавить, что клиенты банка — предприятия, пользующиеся банковским кредитом, физические лица, хранящие свои сбережения на банковском счете, а также другие участники ссудо-заемных операций, тоже подвергаются риску потерпеть убытки в связи с неблагоприятными изменениями процентных ставок. В течение последних двадцати-тридцати лет в мировой экономике наблюдалась их повышенная нестабильность, в значительной мере вызванная отменой правил, регулирующих эти ставки. Тем самым возникла существенная необходимость рассматривать изменения этих ставок в целях анализа и планирования процентных доходов и расходов. У банков появилась потребность как можно более точно учитывать свои процентные доходы и расходы в балансе, чтобы иметь правильное представление о своем финансовом состоянии.

Несостоятельность многих банков, проявившаяся в последние годы, кризис банковской системы в целом, вызвали необходимость пристального внимания со стороны банкиров к видам рисков, ранее казавшимся несущественными, в том числе и к процентному риску.

Управление банковскими рисками должно удовлетворять двум основным требованиям: во-первых, соответствовать общей рисковой политике банка, ориентированной на оценку совокупного риска и, во-вторых, отвечать целям специальной рисковой политики, в рамках которой оценивается каждый вид риска. Важным инструментом общей рисковой политики служат стратегическая плановая и бюджетная политика. Она дает возможность банку разрабатывать перспективные плановые балансы, оценивать будущие прибыли и убытки на базе прошлых данных, анализа рыночной конъюнктуры, системного анализа и прогнозных расчетов.

Важнейшая задача банковского менеджмента заключается в том, чтобы в рамках конкретной финансово-хозяйственной системы найти оптимальное соотношение между прибылью, риском, ликвидностью [24].

В условиях нестабильной рыночной конъюнктуры, сопровождаемой частыми изменениями учетных ставок Центрального банка, эффективное управление процентным риском имеет большое значение для финансовой устойчивости банка.

Современное экономическое мышление подразумевает понимание той важной роли, которую играет процентная политика в достижении внутреннего и внешнего баланса финансовых ресурсов страны и их эффективного размещения. Процентные ставки влияют на спрос и предложение инвестиционных ресурсов, а также на решение экономических агентов сберегать или потреблять. Когда финансовые власти хотят повлиять на условия бизнеса и экономическую активность, они избирают ту или иную процентную политику. Процентные ставки также влияют на формирование валютного курса, на движение капитала и на уровень инфляции. Можно считать, что экономика страны в целом подвержена процентному риску, связанному с неблагоприятными последствиями выбора органами денежно-кредитного регулирования той или иной процентной политики.

Некоторые страны ограничивают процентные ставки, поддерживая их на неестественно низком уровне. Например, в США до начала 80-х годов действовало Правило С), на смену которому пришел Закон о дерегулировании процентных ставок. Это привело к банкротству значительного числа кредитных организаций. Отказ от регулирования процентных ставок, осуществленный в период экономического кризиса, может усилить инфляцию и привести к негативным социальным последствиям, что мы видим на примере России 90-х годов.

Опыт стран, снявших ограничения с процентных ставок, показывает, что переход от жесткого регулирования процентных ставок к их либерализации требует правильного регулирования этого процесса. Денежные власти должны тщательно продумать план либерализации, чтобы достижение этой цели не повлекло за собой побочных эффектов. Одним из направлений деятельности регулирующих органов является контроль за уровнем рисков, принимаемых на себя кредитными организациями, в том числе и за уровнем процентного риска.

С 1 апреля 2000 года вступает в действие Положение Банка России от 24.09.99 №89-П “Об учете рыночных рисков”, в соответствии с которым процентный риск будет учитываться при расчете норматива достаточности капитала банка.

В сентябре 1997 года Базельский комитет по надзору за банками [34] выпустил документ, озаглавленный “Принципы управления рисками процентных ставок”. Приведенные в нем принципы не сопровождаются стандартными методиками измерения процентного риска. При этом отмечается необходимость решения данного вопроса. Сложность его определяется тем, что “применяемая техника измерения и управления процентным риском продолжает развиваться, в частности, для продуктов с неопределенными потоками наличных средств и датами переоценки, например, для многих продуктов, связанных с ипотекой и вкладами частных лиц” [39].

В силу объективной сложности информации о денежных потоках, зависящих от изменяющихся процентных ставок, для измерения процентного риска приходится строить математические модели согласно требованиям по отражению его экономической сущности и способности адаптироваться к заданным условиям. Упомянутое выше Положение “Об учете рыночных рисков” учитывает только разрывы по срокам размещения и привлечения, оставляя без внимания прочие формы процентного риска.

Рассмотренные положения обуславливают актуальность темы диссертационной работы.

В той или иной степени задача об измерении процентного риска и управлении им рассматривается во многих работах по финансовому анализу, как в приложении к задаче управления активами и пассивами банка ([24], [28], [36], [40], [44]), так и к планированию инвестиций ([19], [23], [25], [49], [50]).

Например, в книге [40] рассмотрено развитие управления банковскими активами и пассивами в США во второй половине 20-века, показано, как изменившиеся экономические условия заставили банкиров уделять процентному риску пристальное внимание. Сформулирован ряд принципов по его управлению. В частности, отмечено, что управление активами и пассивами должно характеризоваться внутренним единством. Раскрыта техника управления разрывами по срокам, понятие и сущность дюрации.

В книге [28] наряду с методом разрывов по срокам подробно рассматривается метод экономической стоимости и проводится их сравнение. Обращается внимание на необходимость принятия субъективных предпосылок для измерения количественных показателей процентного риска. Отмечено, что слишком активные меры по управлению процентным риском могут привести к неоправданно большим расходам, превышающим ожидаемый эффект.

В книге [24] приводится схема воздействия рисков на прибыльность банка и методы их регулирования. Рассматривается общая задача управления банковскими рисками, место процентного риска в ряду других банковских рисков, особенности его проявления в современной банковской практике.

В работах [20] и [21] предлагаются подходы к построению компьютерных систем измерения, анализа и планирования процентного риска.

В работе [23] подробно рассмотрены вопросы составления бизнес-планов с использованием методологии анализа эффективности инвестиций. В частности, значительное внимание уделено влиянию изменения процентных ставок на финансовый результат проекта.

Предлагаемые указанными авторами модели измерения процентного риска основываются на двух показателях — экономической стоимости и разрывах по срокам. Как показала практика, этих показателей недостаточно для охвата всех форм процентного риска и адекватного отражения его влияния на результаты финансовых операций.

Практическое применение для измерения процентного риска подходов, основанных на вероятностных методах ([12], [15], [38], [43], [47]), затруднено следующими обстоятельствами. Множественность процентных ставок по различным финансовым инструментам и наличие между ними взаимосвязей приводит к необходимости рассмотрения многомерных законов распределения. На практике же обычно недостает данных для статистического определения законов распределения даже отдельных параметров денежных потоков. А использование слишком старых данных приводит к тому, что полученные оценки сегодняшнего риска не соответствуют текущему состоянию рынка. Тем не менее в отдельных случаях такие подходы также могут оказаться полезными.

Из сказанного выше следует, что существует потребность в более полном описании проявлений процентного риска в его различных формах, построении общих подходов к его измерению, развитие которых способно приводить к методикам, учитывающим особенности деятельности конкретного банка и рекомендациям по эффективному управлению активами и пассивами.

На практике управление банковским процентным риском осуществляется во взаимной связи с управлением другими банковскими рисками — такими как риск ликвидности, кредитный риск, валютный риск и т.д., в целях достижения максимальной прибыли банка при сохранении его достаточной устойчивости. Поэтому для эффективного управления банковскими активами и пассивами необходимо измерять величину процентного риска, анализировать ее изменение и степень влияния на финансовые результаты.

Основной целью диссертационного исследования является раскрытие экономической сущности процентного риска в различных формах его проявления и формулировка рекомендаций по управлению ими, создание новых моделей его измерения, применение этих моделей для управления денежными потоками.

Достижение названной цели предполагает постановку ряда задач.

Во-первых, необходимо исследовать особенности влияния изменяющихся процентных ставок на стоимость используемых в банковской практике финансовых инструментов.

Во-вторых, необходимо дать обзор наиболее употребительных моделей измерения этого влияния.

В-третьих, необходимо выделить экономические показатели, существенные для предлагаемых моделей измерения процентного риска, и взаимосвязи между этими показателями. При этом необходимо учитывать особенности существующих систем бухгалтерского учета, так как на практике эти показатели рассчитываются на основе данных финансовой отчетности.

В-четвертых, необходимо построить алгоритмы решения возникающих задач.

В-пятых, необходимо дать экономическую интерпретацию показателей, рассчитанных в рамках моделей и установить, как они могут быть использованы в целях анализа и управления.

В-шестых, необходимо предложить возможности адаптации моделей к различным конкретным условиям ее применения.

В процессе исследований нашли применение экономические методы временной стоимости денег, анализа баланса и оценки стоимости банка, факторного анализа детерминированной экономической системы, метод сценариев, методы математического анализа, метод линейного программирования, методы бухгалтерского учета, соответствующие Международным стандартам.

Получены следующие результаты:

• построена модель измерения процентного риска банка, основанная на показателе альтернативной процентной прибыли, и даны рекомендации по ее использованию для управления денежными потоками банка;

• построена модель измерения риска кривой доходности, основанная на показателях абсолютной изменчивости и изменчивости формы кривой, изучены свойства этих показателей и даны рекомендации по их использованию для управления;

• расширены возможности интегрального и логарифмического методов факторного анализа жестко детерминированных факторных систем;

• построена модель оптимизации инвестиционного проекта при условии ограничения суммы заемных средств и построен алгоритм расчета оптимального плана; определен показатель, характеризующий достаточность собственных средств инвестора для реализации проекта;

• построена модель непрерывного учета в балансе процентных доходов и расходов банка, позволяющая получать более точную, по сравнению с существующей системой учета, информацию о финансовом состоянии банка; показана принципиальная возможность применения непрерывных процентов в практике ссудно-кредитных операций и их учете.

Все результаты исследований являются новыми.

На защиту выносятся

• модель измерения процентного риска на основе понятия альтернативной процентной прибыли,

• модель измерения риска кривой доходности,

• модель оптимизации плана инвестиционного проекта в условиях ограничения суммы заемных средств,

• модель непрерывного учета процентов в балансе банка.

Данные диссертационного исследования могут быть использованы на практике для анализа и планирования денежных потоков, подверженных процентному риску, при создании компьютерных пакетов программ бухгалтерского учета и финансового анализа, в процессе обучения банковских работников и специалистов финансовых компаний по вопросам финансового анализа и аудита. В целом данные диссертационного исследования могут послужить основой для принятия решений по управлению денежными потоками.

Совокупные результаты можно рассматривать как вклад в решение ряда задач финансового анализа, и развитие методов управления в экономических системах в части управления денежными потоками.

Основные выводы диссертации докладывались на семинаре по финансовой математике (декабрь 1997 г., Академия Бюджета и Казначейства, Москва), на семинаре “Денежная и банковская статистика в российской экономике” (май 1999 г., ГУ Банка России по Тверской области), конференции “Математические модели сложных систем” (сентябрь 1999 г., Тверской государственный университет).

Результаты, изложенные в диссертации, опубликованы автором в 8 работах, в том числе в одной монографии. Диссертация состоит из пяти глав, введения и заключения, а также библиографии и изложена на 139 страницах текста, 26 рисунках и 28 таблицах.

В первой главе формулируется задача управления процентным риском, обсуждаются подходы к его измерению, определяются показатели, необходимые для измерения процентного риска, рассматривается его влияние на прибыльность банка, показывается недостаточность распространенных методов измерения процентного риска для адекватного отражения его проявлений, приводится схема исследования.

Во второй главе исследуются проявления процентного риска в отношении конкретных финансовых инструментов, рассматривается соответствие понятия экономической стоимости финансового инструмента Международным стандартам бухгалтерского учета, раскрывается экономическая сущность основных форм процентного риска и даются рекомендации по управлению ими. Предлагается модель измерения риска кривой доходности, основанная на двух показателях ее изменчивости.

В третьей главе предлагается модель измерения процентного риска, основанная на понятии альтернативной процентной прибыли. Даются экономическое и математическое описание модели, оценка ее возможностей учитывать все формы процентного риска, рекомендации по применению модели для управления активами и обязательствами банка, а также приводятся результаты расчетов для конкретных данных, выполненные в форме экономических таблиц, построенных в среде Excel. Указывается на возможность более детального учета влияния существенных факторов на альтернативную процентную прибыль позиции. Предлагается модификация формул методов факторного анализа, доказывающая их устойчивость и устраняющая имеющиеся в формулах особенности.

В четвертой главе рассматриваются задачи оптимизации инвестиционных проектов, использующие заемный капитал. Даются математические формализации этих задач, приводящие к задачам математического программирования, и строятся алгоритмы их решения. Предлагаются меры по корректировке полученных решений в ходе осуществления проекта в связи с изменившимися обстоятельствами. Обсуждается влияние процентного риска на ход осуществления проекта. Приводятся результаты расчетов.

13

В пятой главе предлагаются алгоритмы учета ежедневных доходов и расходов в балансе банка. Особенностью этих алгоритмов является то, что они используют формулы начисления процентов в качестве носителей информации об остатке на банковском счете. Это позволяет сделать учет процентов, а также измерение процентного риска, более точными. Предлагается алгоритм непрерывного начисления процентов. Показывается, что он не противоречит принципам бухгалтерского учета и может применяться в практике ссудно-кредитных операций.

1.2 Математические модели и методы оценки риска. Анализ управления рисками на предприятии ООО “Профиль”

Похожие главы из других работ:

Виды рисков внутренней и внешней среды организации и учет их при управлении

Глава 2. Методы оценки риска

Риск организации количественно характеризуется субъективной оценкой ожидаемой величины максимального и минимального дохода или убытка от вложения капитала. Обычно…

Выбор решения в условиях непределенности

5.Общие модели и методы принятия решений в условиях определенности, неопределенности и риска.

Для принятия оптимальных решений необходимо использовать научный метод…

Инвестиционные риски

2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО РИСКА

…

Классификация управленческих решений

2.2 Аналитические, статистические и математические методы

Аналитические методы Данные методы основаны на работе руководителя или специалиста с набором аналитических зависимостей. Они определяют соотношение между условиями выполнения задачи и ее результатами в виде формул, графиков…

Общие принципы анализа риска в системе менеджмента

1.3 Показатели риска и методы его оценки

Риск есть вероятностная категория, и в этом смысле наиболее обоснованно с научных позиций характеризовать и измерять его как вероятность возникновения определенного уровня потерь. Таким образом, строго говоря, при обстоятельной…

Организация системы управления рисками на промышленном предприятии

1.3. Методы оценки риска

Оценка риска является важнейшей составляющей общей системы управления риском. Она представляет собой процесс определения количественным или качественным способом величины (степени) риска…

Оценка неопределенности и риска при выработке стратегии и тактики антикризисного управления предприятием (организацией)

2.2 Методы оценки неопределенности риска при разработке стратегии и тактики антикризисного управления

Любая финансовая операция может быть охарактеризована с позиции дохода и (или) доходности, на которые может рассчитывать лицо, инициировавшее эту операцию. Риск, связанный с операцией…

Принятие управленческого решения с помощью симплексного метода

2.1 Экономико-математические модели

Так как тема моего курсового проекта непосредственно связана с математической теорией принятия решения, я хотел бы подробнее рассказать об экономико-математических моделях принятия решений…

Проблемы управления рисками на российских фирмах и предприятиях

1.3 Показатели риска и методы его оценки

Несомненно, что риск есть вероятностная категория, и в этом смысле наиболее обоснованно с научных позиций характеризовать и измерить его как вероятность возникновения определенного уровня потерь. Строго говоря…

Процесс финансовой инженерии в управлении рисками

3. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В ПРАКТИКЕ

Оценка риска при инвестициях в реальные активы — задача крайне неоднозначная. Прежде всего, такая оценка не может быть единообразной, так как на любой инвестиционный проект можно посмотреть с различных точек зрения: менеджера…

Разработка бизнес-плана предприятия, занимающегося выпуском сувенирной продукции

Глава 2. Методы оценки эффективности и степени риска инвестиционного проекта

…

Разработка бизнес-плана предприятия, занимающегося выпуском сувенирной продукции

2.2 Методы оценки риска инвестиционного проекта

Для учета факторов риска при оценке эффективности проекта используется вся имеющаяся информация об условиях его реализации, в том числе и не выражающаяся в форме каких-либо вероятностных законов распределения…

Риски инвестиционных проектов и их оценка

1.3 Методы оценки инвестиционных рисков и их модели

В доступных публикациях отсутствует единая и эффективная проработка теории риска инвестиционных проектов, в них описываются разнородные методы его оценивания, однако многие вопросы затрагиваются только фрагментарно…

Советская школа выработки управленческих решений

Экономико-математические методы

Экономико-математические методы основаны на одновременном использовании математических и экономических методов при решении практических задач. К ним относятся экономико-статистические методы, методы экономический кибернетики…

Советская школа выработки управленческих решений

2.1 Экономико-математические методы

Внимание к использованию математики при анализе экономических процессов было проявлено в России ещё в 19 веке. Так, крупнейший экономист того времени Н.Г. Чернышевский, анализируя трактат Д.С. Милля “Основы политической экономии”…

Управление рисками | Расширенный список литературы

2.10. Специализации. Краткое описание предметов и модулей (цель, ключевые темы)

Специализация 1: «Управление рисками банковских систем»

1.1. Теория управления рисками коммерческих банков.

Цель: Определение области опасных и безопасных состояний экономических систем, представляющих собой динамические системы.

Темы: Динамические системы, математические модели. Детерминированные и стохастические системы. Допустимые и критические состояния. Риски в экономических системах. Анализ математический и прогнозирование вероятностных показателей рисков динамических систем. Системы автоматизированного анализа риска.

1.2. Кредитование. Численные показатели кредитного риска. Кредитное ценообразование.

Цель: оценка и прогнозирование численных показателей кредитных рисков и банковское ценообразование.

Темы: классификация банковских рисков; внутренняя экономика и кредитные риски; банковские операции; процентный, кредитный риск; кредитно-банковское ценообразование; прогнозирование процентной компенсации потерь (рисков).

1.3. Инвестиционные риски. Банковское кредитование.

Цель: Управление рисками при проектировании, производстве и эксплуатации технических объектов.

Темы: модель товарно-финансовых потоков предприятия; моделирование инфляции; вероятностные показатели инвестиционного риска; математические модели для численного расчета вероятностных показателей риска.

1.4. Линейные и нелинейные динамические модели функционирования банка и заемщика. Идентификация параметров модели банка.

Цель: математическое моделирование процессов кредитных операций.

Темы: динамическая модель баланса финансовых потоков в кредитной операции; идентификация параметров модели; анализ поведения системы; условия прибыльности и убыточности банковской системы; математическая модель банковских кредитов в условиях инфляции.

1.5. Анализ, прогнозирование и управление банковскими рисками.

Цель: привлечение марковских случайных процессов для анализа показателей кредитных рисков.

Темы: марковские процессы и банковские финансовые процессы; уравнение Колмогорова; прогноз вероятностных показателей риска; расчет искомых плотностей вероятностей; многомерные марковские процессы; идентификация реальных процессов марковскими.

1.6. Математическая модель погрешностей измерения оценок финансовых процессов.

Цель: построение плотностей вероятностей для искомых вероятностных показателей рисков.

Темы: основные допущения при определении плотностей вероятностей погрешностей измерения и их аналитическое вычисление; расчет плотности распределения погрешностей оценки залогового имущества; оценка прибыли.

Специализация 2: «Управление авиационными технико-экономическими рисками»

2.1. Теория риска. Функционально-экономический анализ.

Цель: численный анализ риска экономических систем, обладающих функциональными и динамическими свойствами.

Темы: функциональные и экономические показатели; допустимые и критические состояния динамических систем, вероятностные показатели риска; математические модели расчета плотностей параметров состояния динамических систем; анализ риска систем.

2.2. Анализ, прогнозирование и управление технико-экономическими рисками объектов машиностроения.

Цель: вероятностные показатели инвестиционного риска – товарное ценообразование.

Темы: этап научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ; инвестирование разработок новой техники; этап производства технических объектов; динамическое моделирование процессов производства с учетом функционально-экономических свойств систем; этап эксплуатации технических объектов, характеризуемых показателями эксплуатационного риска.

2.3. Численные методы в анализе, прогнозировании и управлении технико-экономическими рисками.

Цель: анализ нелинейных динамических систем.

Темы: приближенные численные методы; полиномы Чебышева – Эрмита; семиинварианты.

2.4. Математические модели расчета вероятностных показателей риска.

Цель: расчет плотностей вероятностей контролируемых и управляемых случайных процессов.

Темы: основные допущения при расчете плотности распределения; модель погрешностей оценки прибыли; достаточность статистик оценки риска.

2.5. Моделирование на полунатурном стенде функционально-экономических характеристик объектов авиастроения.

Цель: численный расчет показателей эффективности функционально-экономического применения исследуемых объектов машиностроения (авиастроения).

Темы: структура полунатурного стенда; математические модели для численных расчетов показателей технико-экономического риска.

2.6. Параметрический синтез динамических систем с заданными технико-экономическими показателями.

Цель: расчетная схема параметрического синтеза.

Темы: показатели качества и экономичности функционирования; процедуры параметрического синтеза.

2.7. Теория вероятностей, случайные процессы, математическая статистика.

Цель: анализ линейных статистических моделей.

Темы: аксиоматика, случайные величины, их распределения и числовые характеристики; случайные процессы.

2.8. Динамическое моделирование стохастических случайных процессов, создаваемых объектами машиностроения.

Цель: расчет плотностей вероятностей.

Темы: адекватность описания динамических процессов посредством детерминированных и стохастических моделей; плотности вероятностей процессов нелинейных динамических систем: S-распределения Джонсона.

2.9. Теория систем и системный анализ.

Цель: основы системного анализа.

Темы: управляемость, достижимость, устойчивость; элементы теории адаптивных систем; информационный подход к анализу систем; понятие цели и закономерности целеобразования.

2.10. Погрешности оценки прибыли.

Цель: расчет плотности распределения погрешности оценки прибыли.

Темы: инвестирование; погрешности оценки прибыли: методические, системные; постановка эксперимента вычисления вероятностных показателей риска; многоступенчатый план эксперимента.

Специализация 3: «Управление кредитными рисками»

3.1. Теория риска.

Цель: теоретические основы вероятностного анализа рисков динамических систем.

Темы: риски в экономическо-динамических системах; области безопасных и опасных состояний систем; математические методы расчета плотностей вероятностей состояния и оценок состояния экономическо-динамических систем.

3.2. Кредитование. Численные показатели кредитного риска. Кредитное ценообразование.

Цель: оценка и прогнозирование численных показателей кредитных рисков и банковское ценообразование.

Темы: классификация банковских рисков; внутренняя экономика и кредитные риски; банковские операции; процентный, кредитный риск; кредитно-банковское ценообразование; прогнозирование процентной компенсации потерь (рисков).

3.3. Линейные и нелинейные динамические модели функционирования банка и компании заемщика. Идентификация параметров модели.

Цель: моделирование кредитных операций, условия прибыльности и убыточности.

Темы: динамические модели баланса финансовых потоков в кредитной операции; анализ и прогнозирование прибыльности и убыточности.

3.4. Анализ, прогнозирование и управление кредитными рисками.

Цель: математические основы управления кредитными рисками.

Темы: плотности вероятностей контролируемых и ограничиваемых финансовых потоков – Марковских процессов; плотности распределения погрешностей оценки залогового имущества.

3.5. Математические модели погрешностей измерения и оценок.

Цель: вероятностные показатели риска.

Темы: плотности вероятностей погрешностей измерения; кредит и залог; расчет плотности распределения погрешностей оценки залогового имущества.

3.6. Инвестиционные риски. Банковское кредитование.

Цель: риски при разработке новой техники; управление рисками при проектировании, производстве и эксплуатации технических объектов.

Темы: модель товарно-финансовых потоков предприятия; моделирование инфляции; вероятностные показатели инвестиционного риска; математические модели для численного расчета вероятностных показателей риска.

3.7. Погрешности оценки прибыли.

Цель: расчет плотности распределения погрешности оценки прибыли.

Темы: инвестирование; погрешности оценки прибыли: методические, системные; постановка эксперимента вычисления вероятностных показателей риска; многоступенчатый план эксперимента.

3.8. Теория вероятностей, случайные процессы, математическая статистика.

Цель: анализ линейных статистических моделей.

Темы: аксиоматика, случайные величины, их распределения и числовые характеристики; случайные процессы.

3.9. Информационно-аналитические системы контроля финансовых потоков банка.

Цель: реализация контроля финансовых потоков банка.

Темы: системы моделирования и анализа производственного процесса; моделирование процессов анализа кредитного риска.

3.10. Численные методы анализа, прогнозирование и управление.

Цель: анализ нелинейных динамических систем.

Темы: приближенные численные методы; полиномы Чебышева – Эрмита; семиинварианты.

3.11. Управление операционными, интегрированными, юридическими, бухгалтерскими и налоговыми рисками, рисками ликвидности.

Цель: реализация риск-менеджмента.

Темы: структура управления банком; управленческий учет; отчетность по потерям; риск-факторы; динамические модели финансовых процессов; структурно-функциональный синтез.

Специализация 4: «Управление инвестиционными рисками»

4.1. Теория риска. Анализ, прогнозирование и управление рисками инвестицинно-динамической системы.

Цель: математическое моделирование вероятностных показателей рисков инвестиционных систем.

Темы: динамические системы: детерминированные и стохастические; области допустимых и критических состояний; математические методы расчета плотностей вероятностей параметров состояния системы и вероятностных показателей рисков и безопасности системы.

4.2. Инвестиционные риски и товарное ценообразование в машиностроении (авиастроении).

Цель: математическая модель товарного ценообразования в условиях инвестиционного риска.

Темы: факторы риска в определении цены; вероятностные показатели инвестиционного риска; товарное ценообразование.

4.3. Показатели технического риска.

Цель: вероятностные показатели риска.

Темы: этап научно-исследовательских работ; вероятностные показатели рисков и безопасности; этап опытно-конструкторских работ; цели, задачи анализа рисков и безопасности.

4.4. Динамическая модель производственного предприятия машиностроения.

Цель: анализ производственно-экономических возможностей.

Темы: структурно-функциональный синтез предприятия; динамическая модель выпуска продукции; модель налоговых отчислений и инфляции в производственно-экономических возможностях предприятия.

4.5. Риски разработки новой техники.

Цель: управление технико-экономическим риском.

Темы: истоки риска инвестора при создании новой техники; управление рисками: этап научно-исследовательский; этап производства; этап эксплуатации; системы контроля и ограничения параметров состояния их влияния на вероятностные показатели риска.

4.6. Научные риски. Инвестирование разработок новой техники.

Цель: погрешности теории оценки в формировании рисков.

Темы: первичные и вторичные критерии достоверности научных знаний; модели для расчета вероятностных показателей рисков.

4.7. Математическая модель погрешностей измерения и оценок финансовых потоков.

Цель: построение плотностей вероятностей для искомых вероятностных показателей рисков.

Темы: основные допущения при определении плотностей вероятностей погрешностей измерения и их аналитическое вычисление; расчет плотности распределения погрешностей оценки залогового имущества; оценка прибыли.

4.8. Погрешности оценки прибыли.

Цель: расчет плотности распределения погрешности оценки прибыли.

Темы: инвестирование; погрешности оценки прибыли: методические, системные; постановка эксперимента вычисления вероятностных показателей риска; многоступенчатый план эксперимента.

4.9. Теория вероятностей, случайные процессы, математическая статистика.

Цель: анализ линейных статистических моделей.

Темы: аксиоматика, случайные величины, их распределения и числовые характеристики; случайные процессы.

4.10. Менеджмент.

Цель: формирование процессов управления.

Темы: менеджмент в рыночной экономике; системы менеджмента: структурно-функциональный синтез.

4.11. Экономическая оценка инвестиций.

Цель: методы и способы оценки инвестиций.

Темы: виды эффективности; критерии экономической эффективности; сравнительная эффективность различных вариантов инвестиций; нормативные показатели.

4.12. Теория систем и системный анализ.

Цель: основы системного анализа.

Темы: управляемость, достижимость, устойчивость; элементы теории адаптивных систем; информационный подход к анализу систем; понятие цели и закономерности целеобразования.

4.13. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности.

Цель: диагностические методы деятельности предприятия.

Темы: методы анализа и диагностики деятельности; организация аналитической работы и оценки потенциала предприятия.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Методические подходы к управлению риском в региональном коммерческом банке – Журнал “Экономика региона”. Институт экономики уральского отделения Российской академии наук

doi 10.17059/2016-1-21
УДК 336.7; 519.6

Скачать PDF

Методические подходы к управлению риском в региональном коммерческом банке

В статье излагаются результаты исследования методической и информационной инфраструктуры интегрированного риск-менеджмента в региональном коммерческом банке. В рамках изучения общих тенденций развития регионального рынка банковских услуг выявлены наиболее значимые для регионального банка риски. Анализ проводится на базе методики стресс-тестирования, разработанной в Российском экономическом университете им. Г. В. Плеханова. В ее основу положена методика динамического экономико-математического моделирования с применением информационных технологий. Сформированная комбинация методического и инструментального аппарата позволяет проводить динамический сценарный анализ деятельности коммерческого банка в целях выявления потенциальных рисков, а также разработки стратегии финансового менеджмента, снижающей потенциальные риски и нивелирующей последствия их реализации. Полученный инструмент позволяет в процессе машинного эксперимента одновременно наблюдать за прогнозируемой динамикой состояния ключевых показателей деятельности регионального коммерческого банка, меняющихся под воздействием экзогенных регуляторных мер и инструментов банковского управления, применяемых в целях снижения риска, и вносить коррективы в перспективную стратегию управления. В результате проведенного анализа сформирована универсальная модель управления основными банковскими рисками в региональном коммерческом банке в рамках трех альтернативных сценариев. Разработан программный продукт, позволяющий формировать и нарабатывать практические навыки обучающихся по направлению «банковское дело», а также способствовать разработке методического обеспечения для регламентации организационных процедур управления риском в региональном коммерческом банке. Полученный программный продукт может быть использован в системе повышения квалификации специалистов, а также для получения прогнозных данных в системе управления рисками в региональном коммерческом банке.
Ключевые слова: региональный коммерческий банк, интегрированный риск-менеджмент, стресстестирование, банковский рынок, финансовые инструменты, бизнес-процесс, индикатор риска, ликвидность активов, банковский риск

(PDF) Математика в управлении финансовыми рисками

Ссылки

Acerbi, C. (2002), «Спектральные меры риска: последовательное представление субъективного неприятия риска»,

J. Banking Finance 26 (7), 1505– 1518.

Ачерби, К. (2004), Последовательное представление субъективного неприятия риска, в издании Г. Сегё, «Меры риска

для 21 века», Wiley, Chichester.

Ачерби, К. и Таше, Д. (2002), «О согласованности ожидаемого дефицита», Дж.Banking Finance 26, 1487–

1503.

Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. & Heath, D. (1997), «Thinkinglyly», Risk 10 (11), 68–71.

Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J. & Heath, D. (1999), «Связанные меры риска», Math. Финансы 9, 203–

228.

Белецки Т. и Рутковски М. (2002), Кредитный риск: моделирование, оценка и хеджирование, Springer, Берлин.

Блэк, Ф. и Кокс, Дж. (1976), «Оценка корпоративных ценных бумаг: некоторые эффекты положений об эмиссии облигаций»,

J.Финансы 31, 351–367.

Бланше-Скалли, К. и Жанблан, М. (2004), «Уровень риска для кредитного риска и хеджирование неплатежеспособных непрерывных требований», Финансы и стохастика 8, 145–159.

Блум, К. и Овербек, Л. (2006), Корзины анализа структурированного кредитного портфеля и CDO, Chapman & Hall.

Блум, К., Овербек, Л. и Вагнер, К. (2002), Введение в моделирование кредитного риска, CRC

Press / Chapman & Hall.

Cheridito, P., Дельбаен, Ф. и Куппер, М. (2006), «Динамические показатели денежно-кредитного риска для ограниченных дискретных

временных процессов», Electronic Journal of Probability 11, 57–106.

Кросби П. и Бон Дж. (2002), «Моделирование риска дефолта», рабочий документ KMV. Доступно по номеру

http://www.kmv.com.

Кроухи М., Галаи Д. и Марк Р. (2001), Управление рисками, МакГроу-Хилл, Нью-Йорк.

Delbaen, F. (2000), «Согласованные меры риска», конспекты лекций, Cattedra Galiliana, Scuola Normale Superiore,

Pisa.

Delbaen, F. (2002), Когерентные меры риска на общих вероятностных пространствах, в K. Sandmann &

P. Schonbucher, eds, «Advances in Finance and Stochastics», Springer, Berlin, pp. 1–37 .

Дено, М. (2001), «Согласованное распределение рискового капитала», Журнал рисков 4 (1).

Дистель Дж. (1975), Геометрия банаховых пространств – избранные темы, т. 485, Спрингер.

Дуэ, Д. и Ландо, Д. (2001), «Временная структура кредитного риска с неполными учетными данными»,

Econometrica 69, 633–664.

Дуэ, Д. и Синглтон, К. (1999), «Моделирование срочной структуры облигаций, подлежащих дефолту», Rev. Finan. С туд.

12, 687–720.

Дуэ, Д. и Синглтон, К. (2003), Кредитный риск: ценообразование, измерение и управление, Princeton Uni-

versity Press, Princeton and Oxford.

Эберлейн, Э. (2001), Применение обобщенных гиперболических движений Леви к финансам, в О. Барндоре №

Нильсен, Т. Микош и С. Резник, ред., «Процессы Леви: теория и приложения» , Birkh¨auser,

Boston, стр.319–337.

Эберлейн, Э., Клюге, В. и Шонбухер, П. (2006), «Модель Леви Либор с риском дефолта», Журнал

Кредитный риск 2, 3–42.

23

Экономико-математическое моделирование кредитных рисков для кредитных союзов

Ключевые слова

Экономико-математическое моделирование, Степень риска, Кредитный союз, Задача оптимизации

Классификация JEL

C23, C39, G21, G30

Введение

Одной из самых актуальных проблем сегодня является необходимость внедрения новых концепций оценки кредитного риска.Кроме того, отсутствие единых подходов к расчету основных параметров кредитного риска: вероятность дефолта, убытки при дефолте и соотношение активов, наличие положительной асимметрии распределения убытков по ссудному портфелю и проблемы чрезмерная концентрация кредитного риска в финансовых системах развивающихся стран в деятельности кредитных союзов.

Обзор литературы

Основные принципы теории экономического риска были разработаны в работе (Burger & Kelly, 1993).Существенные решения актуальных проблем количественного и качественного анализа финансовых рисков и экономико-математического моделирования кредитных рисков нашли отражение в исследованиях (Goddard et al., 2008; Ward, McKillop, 1997; Drobyazko et al., 2019a, 2019b). ). Работе по разработке современных моделей оценки кредитного риска и построению эффективных систем управления рисками посвящена работа (Wilcox, 2006).

Методология

Предлагаемый подход к расчету экономического капитала основан на использовании однофакторной модели в качестве инструмента имитационного моделирования и включает моделирование LGD (убытков по умолчанию) как случайной бета-распределенной переменной с возможностью рассмотрения ее стохастической зависимости от PD. .Автор предлагает метод определения экономического капитала, основанный на использовании кратких и блуждающих дефолтов, которые лучше всего зарекомендовали себя в странах с переходной экономикой. Предполагая, что PD является вероятностью дефолта в течение одного года, мы показываем, что тогда вероятность дефолта в течение произвольного периода в h кварталов будет определяться по формуле:

(1)

Выборка убытков ссудного портфеля получается из генерации случайных переменных Li, которые имеют распределение Бернулли и представляют собой убытки i-ссуды в случае банкротства заемщика (Sollenberger, 2005).

(2)

, где β _i = коэффициент чувствительности доходности по займу i ^th к систематическому фактору X, p _i = вероятность дефолта заемщика по займу i ^th , Z _i ~ N (0,1) = идиосинкратический фактор

Результаты и обсуждение

Мы вводим метод расчета эффекта диверсификации, который необходимо учитывать регулирующему органу.Из таблицы 1 , в которой представлены результаты распределения капитала кредитного союза (пример), видно, что при применении принципа распределения филиалы могут воспользоваться преимуществом агрегирования рисков (распределенный капитал K _i ≤ CTE (X _i ) (тогда как с VαR Value at Risk) принцип не всегда верен, потому что K _i > VαR _0,95 (X _i )

Определим методику проведения стресс-тестирования кредитного портфеля на основе многофакторных моделей, которая предполагает различные подходы к возмущению корреляции активов и волатильности других параметров модели.Размер стрессового кредитного портфеля VaR будет определяться по формуле:

(3)

Где λ _cor , λ _d , λ _PD – скалярные коэффициенты, характеризующие рост соответствующих параметров кредитного риска, F – матрица чувствительности доходности активов к факторам риска, ν = (ν ₁ ….. ν _n ) – удельные активы портфеля, D и Λ – диагональные матрицы, элементы которых формируются из стандартных отклонений факторов риска.Используя этот подход, было показано, что портфель VαR более чувствителен к увеличению стандартного отклонения доходности активов, чем к увеличению корреляции активов (Esho et al., 2005). В рамках этого подхода был разработан инструментарий для проведения стресс-тестирования кредитного портфеля кредитного союза для многофакторных моделей, когда факторы риска являются стандартными и нормально распределенными, и когда они независимы.

Построение задач оптимизации кредитного риска на уровне портфеля и их решение – гораздо более сложная задача, чем в случае рыночного риска.Дело здесь не только в отсутствии исторических данных о кредитных событиях, но и в том, что кредитные союзы не имеют четко определенной рыночной цены, в отличие от ценных бумаг. Важной особенностью этих задач является невозможность приобретения ссуды (инвестора) на заранее определенную сумму. Размер ссуды определяется заемщиком в заявке на ссуду, исходя из потребности в кредитных ресурсах, и поэтому решение руководства кредитного союза упрощает определение нормы прибыли по ссуде и в основном является бинарным: до выдавать ссуду такого размера или нет (Sharma et al., 2009). Однако мы также можем рассматривать непрерывный случай, предполагая, что кредитный союз может частично удовлетворить заявку на ссуду, и заемщик всегда соглашается. Например, если w _i – это доля заявки i ^th в общем объеме свободных кредитных ресурсов кредитного союза, то задача нелинейной двухкритериальной бинарной оптимизации будет:

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

Где – дисперсия доходности ссуд, ρ _ij – корреляция между доходностями i ^th и j ^th ссуд, А, В, S – параметры, регулирующие, соответственно, долю свободных используемые кредитные ресурсы кредитного союза и уровень концентрации портфеля.В этой статье мы предлагаем методы расчета доходности ссуд y _i и их дисперсии для ссуд с ежегодным погашением в конце срока и для ссудных портфелей ссуд с произвольным сроком погашения в форме аннуитета. Используя формулу дисконтированного математического ожидания, находим y _i :

(9)

Если вы используете формулу для определения приблизительного значения доходности для погашения ссуды, то доходность ссуды можно найти в следующей форме:

(10)

Где CF – квартальные платежи, P _i – цена займа i ^th , H _i – количество кварталов погашения для займа i ^th .Методом «Дельта» аналитически обнаружена дисперсия доходности таких ссуд:

(11)

, где D (P) _i – отклонение цены займа.

Для построения набора эффективных (оптимальных по Парето) портфелей и границ Парето были разработаны операторы кроссовера и мутации и соответствующее программное обеспечение, реализующее генетический алгоритм для решения задач многокритериальной нелинейной бинарной оптимизации. Рисунок 1 показывает границы Парето для задачи с двумя критериями оптимизации: риск (дисперсия) и доходность портфеля (, таблица 2, ).

Рисунок 1 Граничные пределы Парето для задачи оптимизации с двумя критериями

На рисунке 2 показана граница Парето при добавлении третьего критерия – авторского индекса Имода, который характеризует концентрацию кредитного риска портфеля.В статье обоснована необходимость нормализации критериев оптимизации, для чего разработан инструментарий использования для задач оптимизации кредитного портфеля на основе анализа этих критериев в рамках эффективных по Парето портфелей. (Браун и Дэвис, 2009).

Рисунок 2 Границы Парето для задачи оптимизации с тремя критериями

Рекомендации

Предложенные модели позволяют учитывать различные типы кредитной политики кредитных союзов при оптимизации ссудного портфеля, могут применяться в системе принятия кредитных решений для кредитных союзов.

Выводы

Построена система стресс-тестовых моделей концентрации факторов кредитного риска, основанная на применении методов имитационного и сценарного моделирования. Преимуществами этого подхода являются возможность моделирования отклонений отдельных параметров, таких как убытки от дефолта LGD, к которым кредитный риск портфеля даже более чувствителен, чем вероятность дефолта. Предлагается ряд сигналов на уровне портфеля, чтобы помочь предупредить о потенциальных проблемах, которые могут привести к кредитным событиям, и к подходу к управлению кредитным риском, основанному на регулировании относительной эффективности кредитных союзов.

Ссылки

Браун, К., Дэвис, К. (2009). Управление капиталом в паевых финансовых учреждениях. Journal of Banking & Finance, 33 (3), 443-455.

Бургер, А. Э., и Келли, В. А. младший (1993). Обеспечение высокого соотношения кредит / акция: проблемы и стратегии . Мэдисон: Исследовательский институт Филена.

Эшо Н., Кофман П. и Шарпр И. Г. (2005), Диверсификация, комиссионный доход и риск кредитного союза. Journal of Financial Services Research, 27 (3), 259-281.

Годдард, Дж. А., Маккиллоп, Д. Г., и Уилсон, Дж. О. С. (2008). Диверсификация и финансовые показатели кредитных союзов США. Journal of Banking & Finance, 32 , 1836-1849.

Дробязко, С., Барвинска-Малайович, А., Слюсарчик, Б., Завидна, Л., и Данилович-Кропивницкая, М. (2019). Инновационные модели предпринимательства в системе управления конкурентоспособностью предприятия. Journal of Entrepreneurship Education, 22 (4), 2019.

Дробязко, С., Окулич-Казарин, В., Роговый, А., Голтвенко, О., & Марова, С. (2019). Факторы влияния на устойчивое развитие в стратегии управления корпорациями. Журнал Академии стратегического управления, 18 (1), 439.

Шарма, Х. П., Шарма, Д. К., и Яна, Р. К. (2009). Управление портфелем кредитных союзов – аддитивный подход к программированию нечетких целей. Международный финансово-экономический журнал, 30 , 20-29.

Солленбергер, Х. М.(2005). Достижение консенсуса в отношении достаточности капитала кредитного союза: на соответствующем уровне риски покрываются, а конкурентоспособность повышается. Банковский учет и финансы, 20 (5), 3-14.

Уорд, А., и Маккиллоп, Д. (1997). Взаимосвязь между объектами кредитного союза и философией сотрудничества (Рабочий документ) . Школа менеджмента и экономики, Белфаст.

Уилкокс Джеймс А. (2006). Расхождение в результатах деятельности крупных и мелких кредитных союзов .Экономическое письмо FRBSF, 1-3 августа.

[PDF] Математика в управлении финансовыми рисками

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 75 СПРАВОЧНИКОВ

СОРТИРОВАТЬ ПО Релевантности Статьи, на которые больше всего влияютНедавность

Кредитный риск: моделирование, оценка и хеджирование

Основная цель кредитного риска: моделирование, оценка и хеджирование представить всесторонний обзор последних достижений в области исследования кредитного риска, а также представить наиболее… Развернуть

• Просмотр 1 отрывок, ссылки на методы

Стохастические финансы: введение в дискретное время

Это Книга представляет собой введение в финансовую математику.Он предназначен для аспирантов, изучающих математику, и для исследователей, работающих в академических и промышленных кругах. Сосредоточение внимания на стохастических моделях в… Развернуть

• Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

О процессах Кокса и кредитных рискованных ценных бумагах

• Просмотреть 5 отрывков, ссылки на методы

Моделирование кредитного риска: теория и приложения

• Просмотреть 2 выдержки, ссылки на методы

Выборка по важности для кредитного риска портфеля

Модели ценообразования кредитных деривативов

Рынок кредитных деривативов переживает бум и впервые распространяется в банковский сектор, который ранее был очень мало подвержен количественному моделированию.Это явление вынудило… Развернуть

• Просмотреть 3 выдержки, справочную информацию, справочную информацию и методы

Моделирование срочной структуры облигаций, подлежащих дефолту

В этой статье представлены удобные модели в сокращенной форме оценки условных требований, подверженных риску неисполнения обязательств, с акцентом на приложениях к временной структуре процентных ставок для корпоративных или… Развернуть

• Просмотреть 1 выдержку, ссылки на методы

Frontiers | От редакции: Модели и теории управления рисками

Целью данной темы исследования – «Модели и теории управления рисками» является создание платформы для авторов для изучения, анализа и обсуждения текущих и инновационных финансовых моделей и теорий, которые фирмы используют / предписывают для определения, измерения, мониторинга, прогнозирования и управлять рисками перед лицом разрушителей, таких как более широкое использование искусственного интеллекта и технологий, изменение нормативных требований, изменение климата и т. д.

Поскольку тема управления рисками довольно обширна, статьи в этом первом выпуске относятся к различным областям. В одной из этих областей изучались финансовые риски и использование производных инструментов нефинансовыми компаниями в Турции, при этом автор изучал финансовые риски, возникающие в результате деятельности нефинансовых компаний в индексе BIST 100, работающего в Турции, а также производные инструменты, используемые в управлении эти риски. Он обнаружил, что риски, которым подвергались компании, включали кредитный риск, риск ликвидности, процентный риск, валютный риск и другие риски, и только половина компаний в среднем использовали производные финансовые инструменты для управления этими рисками.Кроме того, он заметил, что они застрахованы от валютных рисков с помощью фьючерсных контрактов и используют больше производных финансовых инструментов в транспортном и энергетическом секторах. Кроме того, было отмечено, что компании, использующие производные продукты, являются крупными и низколиквидными компаниями.

Один авторский вклад связан с оценкой кредитного риска контрагента по американским опционам с помощью методов Монте-Карло. Он провел сравнение между Tilley Bundling и Longstaff-Schwartz LSM. Здесь автор объяснил шаги, необходимые для оценки стоимости американского опциона, и объяснил, как их можно расширить для оценки показателей риска.

Другой вклад был сделан по мерам риска и неравенству, в котором цель авторов заключалась в том, чтобы представить эволюцию неравенства через эволюцию доли дохода 1% самых богатых людей, одновременно пытаясь связать и сравнить эффективность альтернативного одномерного метода ARCH / GARCH. модели для оценки показателей 95% стоимости под риском (VaR) и 95% ожидаемого дефицита (ES) для трех индексов акций. Они заметили, что деловые циклы присутствуют в показателях риска, как и в показателях неравенства, и подчеркнули, что в начале 2014 года существуют низкие значения VaR, и в то же время доля верхнего 1% увеличивается в 3 из 4 исследованных стран. .Однако в период непосредственно перед 2014 годом наблюдалось обратное. Они отмечают, что это может указывать на то, что меры риска не имеют тесной связи с неравенством доходов.

Мы также участвовали в исследовании переноса обменного курса на турецкую экономику, в котором автор исследовал влияние изменений обменного курса на цены производителей и потребительские цены в Турции с использованием модели VAR. Он обнаружил, что степень перехода с эффектом-ответом действительно функционирует и что на цены влияет декомпозиция дисперсии с использованием ежемесячных данных за 2005–2019 годы.Он обнаружил, что реакция ИПЦ на изменение номинального обменного курса оказалась больше, чем ИПЦ, и что конец воздействия короче, чем влияние ИПЦ.

Другой автор внес свой вклад в распространение волатильности между курсами акций и объемом торгов в периоды до, после и после глобального финансового кризиса. При этом она обнаружила наличие двунаправленных вторичных эффектов волатильности между ценой акций и объемом торгов в докризисный и посткризисный периоды, и отметила, что в период кризиса наблюдается однонаправленное влияние волатильности цен на акции на объем торгов.Это указывает на то, что, хотя волатильность цены акций влияет на объем торгов с задержками в период кризиса, волатильность цены акций и волатильность объема торгов в некризисные периоды влияют друг на друга.

У нас также есть вклад в изменчивость и модели передачи шока между индексами устойчивости BIST и BIST 100. Целью авторов в данном случае было эмпирическое исследование волатильности и моделей передачи шока между индексом BIST 100 и относительно новым индексом устойчивости BIST, который является платформой для компаний с высокими показателями по международным критериям устойчивости.Они использовали 678 ежедневных данных с 11.05.2014, в день запуска индекса XSURD, по 31.08.2017. В анализе использовалась двумерная модель BEKK-GARCH (1, 1), и полученные данные указывают на существование двунаправленных вторичных эффектов волатильности между двумя индексами. Кроме того, они показывают, что на текущую волатильность влияет ее прошлая волатильность для каждого индекса. Что касается передачи шока, они показывают, что индекс устойчивости BIST реагирует как на шоки, так и на шоки, возникающие из индекса BIST 100, несмотря на то, что индекс BIST 100 реагирует только на свои шоки без какой-либо значительной передачи шока из индекса устойчивости BIST.

Кроме того, мы находим вклад, связанный с тем, как развитые и развивающиеся фондовые рынки отреагировали на индекс Доу-Джонса во время кризиса 2008 года. Здесь авторы обнаруживают, что развитые и развивающиеся фондовые рынки по-разному реагируют на DJIA.

Как можно заметить из приведенных выше абзацев, вклады и выводы первого выпуска этой темы в значительной степени сосредоточены вокруг области финансов и связаны с исследованиями текущей и во время кризиса практики, инструментов, методов и финансовых инструментов, используемых Риск-менеджер для управления выявленными подверженностями рискам.Поэтому выпуск нацелен на интерес ученых и практиков в этой области.

Авторские взносы

Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Ключевые слова: модели риска, управление рисками, оценка рисков, прогнозирование рисков, теории риска

Образец цитирования: Grima S, Spiteri JV и Thalassinos E (2020) От редакции: Модели и теории управления рисками. Фронт. Прил. Математика. Стат. 6: 8. DOI: 10.3389 / fams.2020.00008

Поступила: 11.01.2020 г .; Принята в печать: 25 февраля 2020 г .;
Опубликовано: 18 марта 2020 г.

Отредактировал и проверил: Янг Шин Аарон Ким, Университет Стоуни-Брук, США

Авторские права © 2020 Grima, Spiteri and Thalassinos. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (CC BY). Использование, распространение или воспроизведение на других форумах разрешено при условии указания автора (авторов) и правообладателя (ов) и ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале в соответствии с принятой академической практикой.Запрещается использование, распространение или воспроизведение без соблюдения этих условий.

* Для переписки: Саймон Грима, [email protected]

тем вероятности: финансовая математика Риск-менеджмент

Инструктор: Марко Авельянеда

Институт математических наук им. Куранта

Весна, 1996

(Начальная аннотация (1996)) Этот курс разделен на четыре части. Сначала мы расскажет об основах исчисления Ито и теории арбитражного ценообразования, подчеркивая использование трехчленных деревьев или разностных схем, для ценообразования производных ценных бумаг (опционы, форварды, облигации с правом отзыва, и т. д.) Затем мы перейдем к области транзакционных издержек, связанных с к ограничениям ликвидности.Разберем, насколько низкая ликвидность при торговле базовым активом влияет на подразумеваемую волатильность и динамическое хеджирование. В-третьих, мы рассмотрим разные способы моделирования рынков с неопределенная волатильность. Покроем стохастик модели волатильности, авторегрессивные модели, а также недавно полученные нелинейные модели ценообразования. Мы подчеркнем, в частности, методы управления рисками наихудшего сценария и управление риск волатильности с опционами. Наконец, мы охватит более практическое управление рисками методы и рекомендации Такие как в “ Ценность под риском ”, изложенная в J.П. Морган технический документ по измерению финансового риска.

(Весна 1998 г.) «Математика финансов II» заимствует некоторые из тех же основных материал из оригинального Риск-менеджмента конечно, но в основном подчеркивает (i) постоянное финансирование и (ii) моделирование временной структуры процентных ставок. Мы делаем небольшую “ систематизацию ” моделей, а также некоторое концептуальное мышление о значении и применении термоструктурных моделей. Темы имеют тенденцию меняться из года в год.

Конспект лекций

ПРОИЗВОДНЫЕ ПРОЦЕНТНОЙ СТАВКИ (весна 1998 г., очень грубые наброски)

НОВЫЕ ПРОБЛЕМЫ (весна 1998 г.)

# 2 процессы Гаусса-Маркова

# 3 Моделирование структуры терминов

Старые домашние задания

Дополнительная проблема: цифровой временная структура барьера и волатильности

«Валидация – это гораздо больше, чем математическое упражнение»

Интервью с Мартин Хабинг (ABN AMRO)

Модели риска, используемые банками, подтверждаются модельными риск-менеджерами.Их роль – определить, все ли риски, с которыми сталкивается банк, были должным образом идентифицированы. Мартин Хабинг, руководитель отдела модельного управления рисками (MoRM) в банке ABN AMRO, ранее в этом году на семинаре по управлению рисками Зандерса рассказал о том, в какой степени модель может предсказать влияние события. После семинара мы хотели больше узнать о MoRM в ABN AMRO.

Подразделение MoRM ABN AMRO насчитывает около 45 человек. Каковы важнейшие условия для эффективной работы отдела?

, дом : «С начала 2019 года мы были разделены на команды с четкими обязанностями, что позволило нам работать более эффективно в качестве модельного компонента управления рисками.Раньше все вопросы от ЕЦБ или других регулирующих органов решались экспертами по кредитному риску, но теперь у нас есть отдельная команда, готовая сосредоточиться на всех неколичественных вопросах. Это снижает нагрузку на экспертов, которым действительно необходимо иметь дело с математическими моделями. Во-вторых, мы сделали более четкое различие между существующими моделями и новыми проектами, которые нам нужно запустить. Основные проекты включают Определение дефолта и внедрение МСФО 9. В прошлом подобные проекты выполнялись людьми, которым фактически приходилось использовать кредитные модели.Имея для этого отдельные команды, мы можем легче масштабироваться для новых проектов – это хорошо работает ».

Каково точное определение модели в вашем отделе? Являются ли они только моделями риска или охватываются также модели учета хеджирования или ценообразования?

«Мы стремимся идентифицировать как можно более широкий диапазон моделей, как по размеру, так и по типу. С административной точки зрения мы легко можем сделать от 600 до 700 моделей. Но с таким числом мы не можем проверить их все с одинаковой степенью глубины.Поэтому мы стараемся представить все на картинке, но это зависит от модели, на которую мы смотрим ».

В какой степени бизнес определяет, будет ли представлена ​​модель проверки?

«Мы хотим, чтобы все модели были в поле зрения. Тогда возникает вопрос: как получить полный обзор? Как узнать, какие есть модели, если вы не видите их всех? Мы пытаемся настроить это двумя способами. С одной стороны, мы делаем это, подключаясь к процессу оценки риска изменений. У нас есть отдел операционных рисков, который рассматривает весь банк в течение примерно трех лет.Мы работаем с операционным риском и объясняем им, на что им нужно обратить внимание, что такое «модель», по нашему мнению, и какие риски она может содержать. С другой стороны, мы используем подход сверху вниз, устанавливая владельца модели на максимально возможном уровне. Например, директор по ипотеке должен подтверждать для всех процессов своего бизнеса, что модели были хорошо разработаны, а документация в порядке и утверждена. Итак, мы пытаемся получить представление об этом от руководства организации. У нас действительно есть подавляющее большинство всех моделей на картинке.”

Приводит ли это когда-нибудь к обсуждению?

«Да, это определенно случается. В политике банка мы объяснили, что окончательное суждение о том, является ли что-то образцом, принимают мы. Если мы считаем, что модель подвергается риску, мы указываем, что что-то необходимо изменить ».

Некоторые модели, вероятно, будут реализованы через системы поставщиков. Как вы справляетесь с этим с точки зрения валидации?

«В правилах четко сказано: банк должен полностью разбираться во всех своих моделях.Мы разработали подавляющее большинство моделей внутри компании. Кроме того, у нас есть рыночные системы, для которых внешние стороны создали большие платформы. Итак, мы, конечно, также рассматриваем системы этих поставщиков, но они требуют другого подхода. С помощью этих моделей вы посмотрите, как вы параметризуете – какой именно тест нужно с ними провести? Возможности управления у этих систем очень разные. Поэтому мы изучаем их, но у них есть и другие интересные моменты. Например, мы выполняем теневые вычисления для проверки результатов.”

Как вы включаете более качественные элементы в валидацию модели риска?

«Существуют модели, которые включают большой компонент от эксперта, который дает определенную оценку своего опыта на основе одного или нескольких предположений. Этот вклад исходит от самого бизнеса; у нас его нет в моделях, и мы не можем контролировать его математически. В MoRM мы пытаемся зафиксировать, какие предположения были сделаны какими экспертами. Поскольку в этом есть больший риск, мы предъявляем больше требований к процессу, с помощью которого делаются предположения.Кроме того, результат модели обычно используется для принятия решения банком. Итак, когда модель что-то заключает, риск, связанный с допущениями, всегда будет рассматриваться и оцениваться на собрании, чтобы решить, что мы на самом деле делаем как банк. Но в этом все еще есть риск ».

Как вы гарантируете, что выходные данные моделей применяются правильно?

«Мы пытаемся преодолеть это, обязав включить использование модели в документацию. Например, у нас есть модель для МСФО (IFRS) 9, в которой мы должны указать, что мы также используем ее для стресс-тестирования.Мы знаем внутренний путь модели в принятии решений в банке. И это динамичный процесс; есть модели, которые разработаны и используются для других целей спустя три года. Таким образом, проверка – это гораздо больше, чем просто математическое упражнение, чтобы увидеть, как распадаются числа ».

Обычно подход состоит в том, чтобы сначала разработать, а затем подтвердить. Не каждая модель получит «отметку о проверке». Это может означать, что модель отклоняется после того, как был проделан большой объем работы. Как можно этого предотвратить?

«Это действительно конкретная проблема.Бывают случаи, когда много работы было вложено в разработку новой модели, которая была отвергнута в последний момент. Это позор для компании. С одной стороны, как отдел валидации, вы должны оставаться независимыми. С другой стороны, вы должны уметь эффективно работать в цепочке. Эти моменты могут быть противоречивыми, поэтому мы стараемся соответствовать обоим, рассматривая предположения моделирования на ранней стадии. В нашем жизненном цикле модели мы описали, что при разработке моделей разработчик модели или владелец должен отчитаться перед комитетом, который определяет, может ли что-то или нет.Они изучают как техническую, так и деловую сторону. Таким образом, валидация может играть более чистую роль в определении того, является ли что-то технически хорошим ».

Чтобы иметь возможность лучше определять влияние рисков, модели становятся все более сложными. Машинное обучение кажется решением этой проблемы, насколько это возможно?

«Как человек, мы не можем судить о наборах данных определенного размера – тогда вам понадобятся статистические модели и сводки. Мы много говорим о машинном обучении и его нормативных требованиях, особенно с нашим отделом операционных рисков.Затем мы также рассматриваем ситуации, в которых алгоритм решает. Требования четко сформулированы, но реализовать сложнее – ведь решение всегда должно быть объяснимо. Итак, в конце концов, именно люди принимают решения и, следовательно, контролируют кнопки ».

В какой степени использование моделей машинного обучения приводит к проблемам проверки?

«От семидесяти до восьмидесяти процентов того, что мы моделируем и проверяем в банке, регулируется законодательством – к этому нельзя применить машинное обучение.Машинное обучение, которое появляется сейчас, в большей степени связано с бизнесом – как найти лучших клиентов, как добиться перекрестных продаж? Для этого вам нужен каркас; Если у вас есть новая модель машинного обучения, какие риски вы в ней видите и что вы можете с этим поделать? Как убедиться, что ваша модель соответствует правилам? Например, есть правило, согласно которому нельзя отказываться от ипотеки на основании чьего-либо почтового индекса, а в традиционных моделях это хорошо видно. Однако с машинным обучением вы действительно не видите, что происходит «под капотом».Это новый тип риска, который нам необходимо включить в наши рамки. Еще одно приложение состоит в том, что мы используем наши собственные модели машинного обучения в качестве моделей претендентов для тех, которые мы получаем от моделирования. Таким образом, мы можем увидеть, приводит ли это к тем же или другим драйверам, или мы получаем из данных больше информации, чем могут извлечь разработчики моделей ».

Насколько важна здесь документация?

«Очень важно. С точки зрения валидации, это всегда пункт номер один для всех моделей.Это часть контрольного списка даже до того, как модель может быть нами вообще проверена. Мы должны это проверить и строго относиться к этому. Но особенно с более крупными моделями и предоставлением во временное пользование возникает необходимость в документации ».

Наконец, что делает работу в области модельного управления рисками такой увлекательной?

«Роль данных и моделей в финансовой индустрии возрастает. Это не всегда полезно; нам нужно указать, где что-то идет не так – в этом смысле мы стоматолог компании.Есть риск, что мы слишком сильно руководствуемся статистикой и данными. Вот почему мы призываем наших сотрудников общаться с представителями бизнеса и мыслить стратегически. В то же время многие риски по-прежнему недостаточно управляются – это требует большей структуры, чем у нас сейчас. Что касается модельного управления рисками, у меня есть четкое представление о том, что нам нужно сделать, чтобы сделать его сильнее в будущем. И это большой вызов ».

Внедрение модели управления рисками – Baker Tilly

Автор: Лиза Аренс

Финансовые учреждения уже давно используют модели в своей повседневной деятельности – управление активами / пассивами, процентный риск, ликвидность, кредитный риск, борьба с отмыванием денег / Закон о банковской тайне – список продолжает развиваться и увеличиваться.В июне 2016 года Совет по стандартам финансового учета (FASB) выпустил стандарт текущих ожидаемых кредитных убытков (CECL) для оценки резервов на кредитные убытки, что побудит финансовые учреждения внедрить еще одну новую модель. По мере расширения использования моделей росли и ожидания регулирующих органов, что привело к появлению директив по поддержанию программы управления рисками модели.

Регулирующее руководство

Управление валютного контролера (OCC), Федеральная корпорация по страхованию депозитов (FDIC) и Федеральный резервный банк (FRB) выпустили руководство относительно типового управления рисками.OCC и FRB выпустили руководство в 2011 году, а FDIC выпустило свое руководство в 2017 году. NCUA (Национальная ассоциация кредитных союзов) имеет руководство, но оно больше фокусируется на моделях процентного риска и ссылается на руководство OCC.

Ключевые аспекты программы управления рисками модели включают:

(a) разработка, внедрение и использование модели

(b) проверка и

(c) управление, политики и средства контроля.

Определение того, что составляет модель и модельный риск

Чтобы понять важность модельной программы управления рисками, полезно сначала определить модель.Согласно руководству FDIC по надзору за модельным управлением рисками, модель

«количественный метод, система или подход, который применяет статистические, экономические, финансовые или математические теории, методы и допущения для преобразования исходных данных в количественные оценки. Модель состоит из трех компонентов: компонента ввода информации, который предоставляет модели допущения и данные; компонент обработки, который преобразует входные данные в оценки; и компонент отчетности, который переводит оценки в полезную бизнес-информацию.

Распространенное заблуждение состоит в том, что, если финансовое учреждение не приобрело специальную систему / программное обеспечение для выполнения анализа, это не модель и, следовательно, не подлежит управлению рисками модели. Например, многие финансовые учреждения используют таблицы собственной разработки для оценки ликвидности и не осознают, что эта деятельность квалифицируется как моделирование и должна быть включена в программу управления рисками модели.

Далее, мы должны понимать, что с учетом ключевых решений, которые основываются на выходных данных (отчетности) этих моделей, слабые места или ненадежность моделей и их выходных данных могут привести к необоснованным стратегическим решениям («риск модели»).Это может иметь немедленное и / или устойчивое влияние на производительность, прибыльность и / или репутацию финансового учреждения.

Установив эти основные определения и концепции, мы можем начать с основы модели управления рисками: ее управления, политик и средств контроля.

Управление, политики и средства контроля

Одним из первых шагов в разработке модельной программы управления рисками является создание библиотеки моделей, используемых в финансовом учреждении.Ответственность за разработку и поддержку библиотеки должна быть централизованной, а ключевые данные должны быть собраны и задокументированы для каждой модели, в том числе:

• имя / идентификатор
• пользователь (я)
• цель (я) / ограничение (я) использования , и
• разработчик (и)

Также полезно включить:

• тип / источник входных данных
• базовых компонентов
• выходных данных модели и
• предполагаемого использования ( s)

Этот процесс будет включать в себя все различные направления бизнеса и менеджеров и может потребовать некоторого образования, чтобы каждый был вооружен соответствующим определением модели.Библиотека должна отслеживать обновления, исключения из политики и правильность функционирования каждой модели. Также следует установить процесс регулярного обновления библиотеки, поскольку это должен быть динамический документ. Любые новые, снятые с производства или измененные модели должны быть незамедлительно внесены в библиотеку. Финансовому учреждению необходимо отслеживать, чтобы все существующие (и входящие) модели подпадали под соответствующие процедуры управления рисками.

Наряду с инвентаризацией сильная модельная программа управления рисками требует базовой структуры, установленной высшим руководством и советом директоров.Для управления модельным риском (как на совокупном, так и на индивидуальном уровне) необходимо разработать утвержденную советом директоров политику. Политики должны включать определение терминов «модель» и «риск модели», оценку риска модели, приемлемые методы разработки, внедрения и использования моделей, соответствующие действия по валидации модели и руководство / средства контроля над управлением рисками модели. Помимо прочего, политика должна также описывать процессы, используемые для выбора и удержания моделей поставщиков, включая людей, которые должны участвовать в принятии этих решений.Должны быть установлены стандарты валидации как для предварительных, так и для текущих этапов, включая как внутренние, так и внешние модели / модели поставщиков / третьих лиц. В политиках также должны быть указаны требования к документации, включая упомянутый выше перечень, результаты моделирования и процессов валидации, а также проблемы с моделями и их решения. Также должны быть созданы документированные процедуры для поддержки и реализации политики.

Политики должны обеспечивать четкие ожидания в отношении опыта, полномочий, подчиненности и преемственности персонала, которому были назначены / делегированы обязанности по управлению модельными рисками.Это включает определение того, как потенциальное использование внешних ресурсов для проверки и соответствия будет интегрировано в структуру управления рисками модели. При распределении ответственности за владение, контроль и соблюдение требований необходимо учитывать порядок подчинения и стимулы и / или другие потенциальные конфликты интересов. «Владельцы моделей» обычно входят в состав бизнес-единиц и в конечном итоге несут ответственность за соблюдение установленных рамок использования и эффективности «их» моделей.Это включает в себя обеспечение их правильной разработки, внедрения и использования, а также обеспечение того, чтобы они прошли соответствующие процессы проверки и утверждения.

Обязанности по контролю риска модели могут быть возложены на отдельных лиц и / или комитеты. В такие обязанности входит измерение и мониторинг риска относительно установленных лимитов. В эти обязанности также должно входить управление процессом независимой проверки и обзора, которое включает в себя выделение соответствующих ресурсов, которые могут выполнять эффективные задачи для компонентов модели.

Внутренний аудит также играет роль в общем руководстве моделированием управления рисками. В качестве независимой функции внутренний аудит должен оценивать общую эффективность типовой программы управления рисками финансового учреждения, включая оценку того, учитывает ли она как (а) риск фундаментальных ошибок, ведущих к неверным результатам, и (б) риск неправильного / несоответствующего использования. . Эти оценки должны проводиться на уровне отдельной модели и в совокупности и должны выполняться для обеспечения соответствия нормативным требованиям.

Рассмотрев аспект управления, мы можем обратиться к двум другим аспектам управления рисками модели для конкретных ожиданий, связанных с разработкой и использованием моделей, а также с их проверкой.

Разработка, внедрение и использование моделей

В то время как большинство финансовых учреждений полагаются на поставщиков, обладающих опытом в предметной области для разработки моделей, все еще существуют случаи, когда используются модели, разработанные внутри компании (например, электронные таблицы), поэтому финансовые учреждения должны знать требования для этого этапа.Это начинается с распределения ответственности, поскольку в команду разработчиков должны входить люди с необходимой степенью технических знаний и опыта. При разработке модели изложение цели должно быть первым шагом, который затем должен направлять процесс от начала до конца; необходимо знать «почему», стоящее за моделью, чтобы знать «как». Документация – ключ к успеху; должны быть четко прописаны дизайн, теория и основная логика, а также любые ограничения.

Необходимо проверить качество и актуальность любых используемых данных, чтобы убедиться, что они подходят и соответствуют цели модели.Ключевым моментом является надежное и тщательное тестирование (и его документация). Необходимо учитывать возможности систем, используемых для получения входных данных модели; ошибки вычислений могут возникнуть, если есть несоответствия между точками ожидаемых данных модели и точками данных, доступными из базовой системы. Если какие-либо данные не получены из собственного баланса / счетов клиентов финансового учреждения или не согласуются с ними (например, средние отраслевые данные), необходимо выполнить анализ и отслеживание, чтобы убедиться, что финансовое учреждение / пользователь осведомлены о влиянии, которое это может оказать на результаты сообщаются.Для подтверждения математической и статистической точности и концептуальной надежности модели необходимо тщательное тестирование. Это тестирование должно быть задокументировано и должно включать множество сценариев (включая экстремальные сценарии), рыночных условий и продуктов. Следует также оценить влияние предположений. При разработке модели предлагаемую методологию следует сравнивать с альтернативными методами и теориями.

Еще один способ непрерывного тестирования моделей – простое использование.Пользователи предоставляют разработчикам возможность получить обратную связь «из реального мира», хотя иногда к этому следует относиться с недоверием. Может быть легко и инстинктивно указать на слабые стороны модели как на причину появления отрицательных результатов в отчетах модели, и, наоборот, пользователи с меньшей вероятностью сообщат какой-либо конструктивный отзыв, если модель сообщает о результатах, благоприятных для его / ее собственных. целей.

Проверка модели

Проверка модели – это ключевой процесс, который должен регулярно выполняться независимым лицом / стороной для подтверждения работоспособности модели.Некоторые пользователи ошибочно полагают, что внешне разработанная модель не требует валидации, но это неверно и является частью нормативного руководства. Валидация внутренних и внешних моделей должна включать входные данные, обработку и отчетность.

Хотя использование третьей стороны для выполнения валидации не требуется, существует требование независимости, а также адекватных / соответствующих навыков, знаний и опыта. Лица, выполняющие проверки, должны обладать достаточной автономией от разработчиков / пользователей модели, чтобы о любой потенциальной критике можно было сообщать или доводить до сведения без активного или подразумеваемого возмездия.Как правило, лица, разработавшие или использующие модель, не должны также выполнять валидацию; не должен и тот, кто заинтересован в отчетности / результатах / точности модели. Если строгое разделение невозможно, работа должна быть подвергнута критическому анализу и некоторому уровню повторного выполнения, чтобы смягчить отсутствие сегрегации.

Проверка перед использованием модели, безусловно, важна, поэтому любые выявленные проблемы могут быть решены немедленно, но проверка также должна происходить на постоянной основе, особенно при наличии серьезных изменений.Надлежащая практика включает установление задокументированных ожиданий по частоте проверок модели. Регулирующие органы ожидают, что ежегодный обзор будет включать оценку адекватности деятельности по валидации.

Есть три элемента полной валидации модели: оценка концептуальной надежности, постоянный мониторинг и анализ результатов.

Оценка концептуальной надежности

При валидации необходимо критически оценить доказательства разработчика, чтобы поддержать общую теоретическую конструкцию модели, ключевые предположения, данные и конкретные математические расчеты.Это может включать в себя тщательное изучение документации разработчика, но также может включать тестирование. Следует провести сравнение с альтернативными подходами и теориями, а также оценить, правильно ли данные, использованные для построения модели, отражают фактический портфель финансового учреждения или рыночные условия – особенно для моделей, которые полагаются на внешние данные, а не на собственные данные банка. . Также следует учитывать тестирование чувствительности, при котором в различные входные данные вносятся небольшие изменения, чтобы выявить любые неожиданно большие изменения в результатах.Также важно оценить логику, суждения и типы используемой информации; любые качественные суждения, сделанные командой разработчиков, должны быть проанализированы, чтобы подтвердить, что они хорошо документированы и поддерживаются.

Постоянный мониторинг

Рыночные условия, продукты и действия клиентов постоянно развиваются, и жизненно важно, чтобы модели развивались, чтобы приспособиться к этим изменениям; если модель не может приспособиться к модификациям, финансовое учреждение должно определить потребность в ее возможной замене.Важные шаги в постоянном мониторинге включают проверку процесса и сравнительный анализ. Проверка процесса направлена ​​на подтверждение того, что компоненты модели функционируют так, как задумано – являются ли входные данные по-прежнему точными, полными, соответствующими и высокого качества. Процедуры контроля качества и изменений в кодировании модели должны быть проверены как адекватные для предотвращения несанкционированных и несоответствующих изменений. Постоянная точность системной интеграции также должна быть подтверждена, поскольку большой объем входных данных модели получен из файлов / каналов из других систем; изменения в исходных системах должны быть точно зафиксированы и отображены.Обычно на этапе мониторинга проводится сравнение выходных данных модели с соответствующими эталонными показателями, при этом значительные отклонения анализируются для определения причины.

Анализ результатов

Наиболее распространенной формой анализа результатов является тестирование на истории. Это включает выбор прогнозируемого периода времени и сравнение фактических результатов с прогнозируемыми результатами модели. Например, для 12-месячного прогноза, созданного в марте 2020 года, сравните фактические данные по состоянию на март 2021 года с этим прогнозом, а затем проанализируйте причину (ы), по которым прогноз не оправдался.Хотя бэк-тестирование является наиболее распространенным типом анализа результатов, существует множество других вариантов, которые можно использовать, причем выбор (ы) основан на методологии и сложности модели, среди прочих факторов. Важно отметить, что разовый анализ не обязательно указывает на необходимость немедленных изменений в подходе к модели; однако анализ нескольких краткосрочных и долгосрочных периодов времени может выявить тенденции, указывающие на необходимость корректировок.

Финансовые учреждения обычно привлекают квалифицированных третьих лиц для помощи в выполнении хотя бы одного аспекта своих программ управления рисками или, по крайней мере, для оценки качества своей программы.Более подробную информацию по этой теме можно найти в регулирующих руководствах, таких как Руководство по надзору по модели управления рисками, выпущенное OCC, FDIC, Федеральной резервной системой и NCUA. Пожалуйста, свяжитесь со своей службой поддержки клиентов, чтобы обсудить, как Baker Tilly может помочь вашему финансовому учреждению.