Финансовое моделирование как инструмент управления банковскими рисками

 Несистематический риск может быть уменьшен с помощью составления диверсифицированного портфеля из достаточно большого количества активов или даже из небольшого числа антикоррелирующих между собой активов.

 

 

2.2. Моделирование операционного риска

Вообще говоря, операционный риск - это риск потерь от операционного нарушения. Операционный риск проникает во все аспекты возможных рисков — он взаимосвязан со всеми другими типами риска, такими как рыночный, кредитный риск, а также риск ликвидности, усложняя их. В отсутствие операционных провалов все другие типы риска значительно менее важны.

Базельский комитет  постановил, что кредитные потери, вызванные операционным сбоем, должны с точки зрения составляющих компонент  капитала классифицироваться как кредитные  убытки. Это компромиссное решение, основанное на историческом прецеденте, имело ненамеренный эффект уменьшения значения операционного риска - не только в банковской области, но и в других отраслях, перенявших в риск-менеджменте банковские принципы.

Следуя этому узкому определению, операционный риск требовал небольшого количества капитала в резерве и, как следствие, рассматривался банками как вопрос низкого приоритета. Это не только отвело ресурсы и внимание руководства от этого основного риска, но и затемнило причины многих крупнейших убытков.

Традиционный и современный операционный риск-менеджмент (ОРМ) Есть два общих подхода к ОРМ: традиционный и современный. Традиционный ОРМ используется для принятия тактических решений. Следуя традиционному подходу, высокий риск характеризуется высокой вероятностью и высоким убытком. На самом деле высокий риск должен характеризоваться низкой вероятностью и высоким убытком в соответствии с подходом к рыночному, кредитному или андеррайтинговому риску. В традиционном подходе небольшой риск, например, распространенная потенциально значительная ошибка в обработке транзакции, описывается как высокий риск. В то же время низковероятный (но огромный) трейдинговый убыток, такой как недавние потери 7,2 млрд долларов от несанкционированного трейдинга в Societe Generale, классифицируется как относительно низкий риск (рис. 5).

Рис.5

В силу того, что традиционная оценка риска и контроля - ключевой элемент программ ОРМ многих организаций, многие компании уделяют большое внимание вопросам операций, а не более общим вопросам операционного риска. В результате они излишне контролируют области низкого риска и недостаточно контролируют области высокого риска. Управление операциями сильно отличается от управления операционным риском.

Другая практическая проблема традиционного подхода заключается в том, что он начинается с процесса «идентификации рисков». Эта идея - подумать и решить, с какими основными рисками сталкивается ваша компания, - интуитивно привлекательна и бывает полезной для идентификации неминуемых убытков. Но этот подход очень сложно воплотить, если ваша цель — систематически идентифицировать все риски, которым подвержена ваша организация. Так как риски накладываются, можно идентифицировать тысячи рисков. Естественно, управлять такой огромной матрицей рисков на практике нереально.

С точки зрения аналитика, еще один недостаток традиционного  метода заключается в том, что  он описывает операционные убытки так, как будто они имеют всего  один возможный исход. На самом деле операционные убытки могут иметь  распределение, предписывающее каждому значению исхода соответствующую вероятность (рис. 6). Традиционный анализ фактически использует единственную среднюю точку на этой кривой.

 

Рис. 6. Кривая описывающая комбинации вероятности величины убытка.

 

Центральная часть современной системы ОРМ - анализ исторических данных и актуарная модель убытков. При этом подходе исторические данные используются для нахождения распределений частоты и размера убытков, для измерения ожидаемых и неожиданных потерь в данном классе бизнеса на протяжении периода времени, например одного года. Рисунок 7 иллюстрирует этот процесс.

Используя современную  систему ОРМ, мы можем управлять  всем портфелем рисков, используя  матрицу «организационная единица - класс риска». Это означает определить, в какую из единиц бизнеса инвестировать на основе их соотношений риск-награда и какие стратегии уменьшения риска воплотить, оптимизируя отношения риск-награда и риск-контроль по всему спектру рисков.

Из-за нехватки собственной  статистики убытков и несоответствия внешних данных моделирование операционного риска может быть унылым занятием. Традиционных статистических/актуарных методов для этого недостаточно. Разработаны новые научные методы, но многие организации в своем нынешнем состоянии еще не готовы к применению этих методов.

Большинство организаций, моделирующих операционный риск, делают это для подсчета регулируемого  капитала. В таких случаях они  склонны выбирать методы, дающие результаты, кажущиеся приемлемыми, а не честно оценивающие полную величину риска. В настоящее время в моделировании операционного риска присутствует большой разрыв между общими распространенными и высшими стандартами.

 

Рис.7

Одна из причин, почему управлять операционным риском так  сложно, - это отсутствие работающей схемы классификации или систематики для этого типа риска. Для управления операционным риском через структурированный процесс важно иметь полный список непересекающихся категорий риска. Сложность в том, что каждая операционная неудача имеет три измерения: причинные факторы, события и последствия (рис. 8). Современный ОРМ основан на многомерной системе, в центре которой находится измерение события, являющееся стартовой точкой анализа.

Современная система  классификации убытков позволяет  производить более эффективный  анализ. Классификация убытков в хорошо определенные категории, вместо того чтобы изучать их по отдельности, позволяет развить систематический процесс оптимизации в системе координат риск–награда или риск–контроль.

Современные модели операционного  риска использует как основание актуарную науку: метод оценки ожидаемого убытка (стоимость) и непредвиденного убытка (риск), который можно использовать для оптимизации риска-награды и риска-контроля в рамках анализа стоимости-прибыльности.

 
Рис.8

Основу группы «усовершенствованных» методов AMA составляют подходы, развиваемые в рамках моделей IMA (Internal Measurement Approaches), LDA (Loss Distribution Approaches) и экспертных моделей SA (Scorecard Approaches).

Ввиду постоянного усовершенствования моделей на основе аналитических методов оценки операционного риска Базельский комитет не детализирует методику AMA оценки операционного риска в целях расчета регуляторного капитала. Каждому банку предлагается самостоятельно развивать и совершенствовать методику на основе закрепленных требований и принципов.

Подход, основанный на усовершенствованных  методах измерения операционного  риска, включает три основных этапа.

Этап 1. Выделение в банке i = 1, 2, … 8 типовых направлений деятельности (как в стандартизованном методе).

Этап 2. Определение типового вида убытков (категорий риска) j = 1, 2, … 7 для каждого направления i.

Этап 3. Расчет размера резервируемого капитала в соответсвии с соотношением:

Где EI (i,j) - индикатор подверженности операционному риску («стоимость под риском»); PE (i,j) - вероятность проявления случаев операционных потерь; LGE (i,j) - уровень потерь (по терминологии AMA - «тяжесть потерь» на один негативный случай) в случае реализации риска; EL (i,j) - размер ожидаемого убытка (средние потери за 1 год); γ (i,j) - коэффициент непредвиденных убытков.

 
Рис. 9. Пример распределения величины убытков

 

Базельским комитетом  стандартизованы семь категорий  операционного риска:  внутреннее мошенничество; внешнее мошенничество; трудовые отношения и безопасность труда;  клиенты, банковские продукты, деловая практика;  нанесение ущерба материальным активам;  управление процессами;  сбой систем. Указанная классификация соответствует классификации событий, рекомендованной ЦБ РФ

На рисунке 9 приведена ситуация, в которой частота редких, но больших по размеру потерь (так называемый «хвост» распределения потерь) может быть оценена лишь с привлечением внешней информации.

Условия применения модели: временной интервал при расчете операционного риска t = 1 год; уровень доверия в расчетах - 99 %, т. е. сумма ожидаемых и непредвиденных потерь рассчитывается с вероятностью 99 %; минимальный размер резервируемого капитала определяется с учетом ожидаемых и непредвиденных убытков (ожидаемые и непредвиденные потери с вероятностью 99 % покрываются капиталом, если ожидаемые убытки не учтены сформированными банком резервами «на прочие потери»); величина периода T накопленных данных должна составлять не менее 5 лет.

Внутренняя  рейтинговая модель для измерения  операционного риска. Термин «рейтинговая модель» тесно связан с ранее определенным термином «рейтинговая система» и включает в себя формализованное описание характеристик операционного риска и процедур его оценки. Рейтинг - способ относительного измерения риска путем присваивания риску определенной алфавитной или цифровой категории.

Например, Стандарт обеспечения  информационной безопасности организаций  банковской системы РФ СТО БР ИББС-1.0–2006 определяет шесть уровней зрелости организации бизнес-процессов —  с нулевого по пятый. Пятый уровень — высший, характеризует проработанность процессов менеджмента до уровня лучшей мировой практики. Формальное описание рейтинговой модели для измерения операционного риска, основанное на подходе AMA, представим в следующей символьной форме:

 

,                                        (2)

Символом IRM обозначена внутренняя рейтинговая модель, справедливая для любой из восьми стандартизованных бизнес-линий. В скобках указаны элементы модели, которые определяются на основе экспертной и статистической информации. Показатель операционного риска (ПОР) - индикатор возможности потерь, область значений которого лежит в интервале от 0 до 1; определяется на основе экспертных методов по результатам аудита бизнес-процессов банка; характеризует уровень вероятности проявления негативных событий, связанных с бизнес-процессами (чем больше значение вероятности случаев потерь, тем выше уровень ПОР). Уровень ПОР - есть рейтинг анализируемого бизнес-процесса в модели IRM, связанный с вероятностями случаев потерь и уровнем потерь. Уровень ПОР определяется технологическими FT и случайными FC-факторами, может быть оценен методами Fuzzy Logic. Вероятность случаев потерь PE характеризует «частоту» негативных событий в год. Уровень потерь LGE в модели IRM определяется функцией распределения F_x случайной величины x.

 
Рис. 10. Пример функции распределения совокупных годовых потерь.

Метод Монте-Карло, или метод статистического моделирования (Monte Carlo simulation), Схема моделирования z (с независимыми процессами случаев потерь) представлена на рисунке 11. В данном примере моделируется 7 стандартных категорий риска (плюс 8-я группа процессов — «прочее»), каждая со своими параметрами функций распределения: λ_i, μ_i, σ_i, i = 1, 2, … 8. Результаты численных экспериментов, проведенные по модели показаны на рисунке 12.

 
Рис. 11. Схема моделирования потерь для независимых случаев потерь.

 
Рис. 12. Результат моделирования методом Монте-Карло.

Мэппинг - разнесение риска по бизнес-линиям. Следует отметить, что «картографирование» риска (map — карта, картограмма) обычно связывают с двухмерным представлением риска в координатах (вероятность, потери). В стандартизованном методе TSA величина капитала, отчисляемого под операционный риск, пропорциональна величине валового дохода. Следовательно, мэппинг можно рассматривать как распределение валового дохода по бизнес-линиям.

Базельским комитетом  установлены следующие принципы мэппинга.

- Вся деятельность должна быть соотнесена с восемью бизнес-линиями взаимоисключающим и исчерпывающим образом.

- Любая банковская или небанковская деятельность, которая не укладывается в схему бизнес-линий, но представляет вспомогательную функцию по отношению к деятельности, включенной в данную схему, должна быть отнесена к бизнес-линии, к которой относится этот основной вид деятельности. Если данной вспомогательной услугой поддерживается более чем одна бизнес-линия, должны применяться объективные критерии распределения.

- При распределении валового дохода, если деятельность не может быть соотнесена с конкретной бизнес-линией, используется бизнес-линия, приносящая наибольшую доходность (yielding the highest charge). Та же бизнес-линия в равной степени применяется к связанной с ней вспомогательной функции.

- Банки могут использовать внутренние методы ценообразования для распределения валового дохода между бизнес-линиями при условии, что общий валовой доход для банка (который будет показан в рамках базового индикативного подхода) в конечном итоге будет равен сумме валового дохода по всем восьми бизнес-линиям.

- Соотнесение видов деятельности с бизнес-линиями в целях расчета капитала под операционный риск должно соответствовать определениям бизнес-линий, используемых для расчета регулятивного капитала под другие типы риска, например, кредитного и рыночного. Любые отклонения от данного принципа должны быть четко мотивированы и документированы.