При управлении рисками часто необходимо сравнивать реальные ситуации с гипотетическими (что было бы, если бы всё пошло по-другому). Это резко усложняет анализ рисковых ситуаций, так как требует основы для изучения и измерения того, чего не было. В настоящее время для описания таких гипотетических ситуаций пет иного пути, кроме использования математических моделей, называемых моделями рисковых ситуаций. Это представляет собой основу для количественного риск- менеджмента. Его сущность состоит в применении экономико-математических моделей для прогнозирования ситуаций, характеризующихся риском и неопределенностью, и обоснования соответствующих управленческих решений.
Модель - упрощенное описание реального объекта или процесса, которое сосредоточивается на важных для исследователя свойствах и игнорирует те аспекты, которые представляются исследователю несущественными. Основная сложность моделирования состоит именно в том, чтобы выяснить, какие свойства считать важными, а какие - нет. Верное описание важных свойств обеспечивает адекватность модели, а правильный выбор второстепенных, игнорируемых свойств помогает в достаточной степени упростить подобное представление. Модель должна служить инструментом принятия решений, т. е. должна прояснять для лица, принимающего решения, как может развиваться процесс, какие исходы будут иметь место, и подсказывать различные действия (например, по предотвращению ущерба).
Наиболее важным классом моделей, используемых в управлении риском, являются математические модели. Они позволяют описывать существенные стороны изучаемого процесса или явления в виде математических соотношений, а затем анализировать их с помощью соответствующего математического аппарата. Особенно важно применение математических моделей для прогнозирования альтернатив будущего развития. Именно это позволяет менеджеру численно оценить будущие последствия принимаемых решений.
Математические модели, используемые в управлении риском, отличаются большим разнообразием и различными возможностями. Такого понятия, как универсальная модель, не существует. Множественность типов рисков и разнообразие механизмов их возникновения делает это невозможным. В разных ситуациях мы будем использовать специфические инструменты (в данном случае - модели), ибо каждая модель по-своему уникальна, так как при ее построении следует отталкиваться от свойств самого объекта моделирования. Однако схожие ситуации позволяют нам применять аналогичные (если не одинаковые) инструменты: существуют некоторые общие подходы к моделированию (например, использование стохастических дифференциальных уравнений или другого математического аппарата). Если можно прменить более или менее стандартный подход, то процесс моделирования будет проще (известны подходы к построению модели и получению решения).
В области количественного риск-менеджмента наиболее распространены теоретико-вероятностные и статистические модели.
Для некоторых типов рисков широкое использование математических моделей является стандартным, для других -пока еще нет. Тем не менее происходит интенсивная наработка различных приемов моделирования, использующих особенности управления риском. Количественный риск-менеджмент становится отдельной «ветвью» управления рисками.
Название : Теория риска и моделирование рисковых ситуаций.
В учебнике излагается сущность неопределенности и риска, классификация и факторы, действующие на них; приводятся методы качественной и количественной оценки экономических и финансовых ситуаций в условиях неопределенности и риска.
Дается классификация сервисных технологий, рассматриваются примеры деятельности сервисных организаций в рисковых ситуациях.
Излагается методика управления инвестиционными проектами в условиях риска, даются рекомендации по управлению портфелем инвестиций, проводится оценка финансового состояния и перспектив развития объекта инвестирования, предлагается модель учета рисков в инвестиционных проектах.
Значительное внимание уделяется методам и моделям управления в условиях риска и психологии поведения и оценки лица, принимающего решение.
Для студентов и аспирантов экономических вузов и факультетов, слушателей биснес-школ, риск-менеджеров, менеджеров инноваций, инвестиций, а также специалистов банковских и финансовых структур, работников пенсионных, страховых и инвестиционных фондов.
Содержание
Предисловие
Глава 1 МЕСТО И РОЛЬ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ В УПРАВЛЕНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ОРГАНИЗАЦИЙ
1.1. Организации, типы предприятий, их характеристики и цели
1.2. Место и роль рисков в экономической деятельности
1.2.1. Определение и сущность рисков
1.2.2. Управление рисками
1.2.3. Классификация рисков
1.2.4. Система неопределенностей
1.3. Система управления рисками
1.3.1. Управленческая деятельность
1.3.2. Риск-менеджмент
1.3.3. Процесс управления риском
1.3.4. Математические методы оценки экономических рисков
Глава 2. РИСКИ ПРЕДПРИЯТИЙ СФЕРЫ СЕРВИСА
2.1. Сервисные технологии
2.2. Классификация рисков предприятий сферы сервиса
2.3. Динамический анализ ситуации на рынке услуг
2.4. Модель управления рисками организаций сферы сервиса
Глава 3. ВЛИЯНИЕ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ РЫНОЧНОГО РАВНОВЕСИЯ НА УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ
3.1. Факторы ограничения риска
3.2. Влияние факторов рыночного равновесия на изменение риска
3.2.1. Взаимосвязь рыночного равновесия и коммерческого риска
3.2.2. Влияние факторов рыночного равновесия на изменение коммерческого риска
3.2.3. Моделирование процесса достижения равновесия
3.2.4. Влияние изменения спроса на уровень коммерческого риска
3.2.5. Влияние изменения предложения на степень коммерческого риска
3.2.6. Построение зависимостей спроса от предложения
3.3. Влияние фактора времени на степень риска
3.4. Влияние факторов эластичности предложения и спроса на уровень риска
3.5. Влияние фактора налогообложения в рыночном равновесии на уровень риска
Глава 4. ФИНАНСОВЫЙ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ
4.1. Финансовые риски
4.1.1. Классификация финансовых рисков
4.1.2. Связь финансового и операционного рычага с совокупным риском
4.1.3. Риски развития
4.2. Процентные риски
4.2.1. Виды процентных рисков
4.2.2. Операции с процентами
4.2.3. Средние величины процентов
4.2.4. Переменная процентная ставка
4.2.5. Риски процентных ставок
4.2.6. Процентный риск облигаций
4.3. Риск потерь от изменения потока платежей
4.3.1. Эквивалентные потоки
4.3.2. Потоки платежей
4.4. Рисковые инвестиционные процессы
4.4.1. Инвестиционные риски
4.4.2. Ставки доходности рискованных активов
4.4.3. Чистая дисконтированная стоимость
4.4.4. Аннуитет и фонд погашения
4.4.5. Оценка инвестиций
4.4.6. Рисковые инвестиционные платежи
4.4.7. Дисконтирование во времени
4.5. Кредитные риски
4.5.1. Факторы, способствующие возникновению кредитных рисков
4.5.2. Анализ кредитных рисков
4.5.3. Приемы уменьшения кредитных рисков
4.5.4. Платежи по кредитам
4.5.5. Наращение и выплата процентов в потребительском кредите
4.5.6. Кредитные гарантии
4.6. Риск ликвидности
4.7. Инфляционный риск
4.7.1. Связь процентной ставки с уровнем инфляции
4.7.2. Инфляционная премия
4.7.3. Влиянии инфляции на различные процессы
4.7.4. Меры по снижению инфляции
4.8. Валютные риски
4.8.1. Конверсия валюты и наращение процентов
4.8.2. Валютные курсы во времени
4.8.3. Снижение валютных рисков
4.9. Риски активов
4.9.1. Биржевые риски
4.9.2. Влияние риска дефолта и налогообложения стоимости активов
4.10. Вероятностная оценка степени финансового риска
Глава 5. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
5.1. Методы принятия эффективных решений в условиях неопределенности
5.2. Матричные игры
5.2.1. Понятие игры с природой
5.2.2. Предмет теории игр. Основные понятия
5.3. Критерии эффективности в условиях полной неопределенности
5.3.1. Критерий гарантированного результата
5.3.2. Критерий оптимизма
5.3.3. Критерий пессимизма
5.3.4. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
5.3.5. Критерий обобщенного максимина (пессимизма - оптимизма) Гурвица
5.4. Сравнительная оценка вариантов решений в зависимости от критериев эффективности
5.5. Многокритериальные задачи выбора эффективных решений
5.5.1. Многокритериальные задачи
5.5.2. Оптимальность по Парето
5.5.3. Выбор решений при наличии многокритериальных альтернатив
5.6. Модель принятия решения в условиях частичной неопределенности
5.7. Определение оптимального объема швейного производства в условиях неопределенности
5.7.1. Верхняя и нижняя цена игры
5.7.2. Сведение матричной игры к задаче линей ного программирования
5.7.3. Выбор оптимального ассортимента продукции
5.8. Риски, связанные с работой швейного предприятия
Глава 6. ПРИНЯТИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА
6.1. Вероятностная постановка принятия предпочтительных решений
6.2. Оценка степени риска в условиях определенности
6.3. Выбор оптимального числа рабочих мест в парикмахерской с учетом риска обслуживания
6.4. Статистические методы принятия решений в условиях риска
6.5. Выбор оптимального плана методом построения деревьев событий
6.5.1. Дерево решений
6.5.2. Оптимизация стратегии выхода на рынок
6.5.3. Максимизация прибыли от акций
6.5.4. Выбор оптимального проекта реконструкции фабрики-химчистки
6.6. Сравнительная оценка вариантов решений
6.6.1. Выбор оптимального варианта решения с помощью статистических оценок
6.6.2. Нормальное распределение
6.6.3. Кривая рисков
6.6.4. Выбор оптимального решения с помощью доверительных интервалов
6.6.5. Модель прогнозирования издержек производства
6.7. Возникновение рисков при постановке миссии целей фирмы
6.8. Деятельность предприятий сервиса в условиях риска
6.8.1. Фирма по отделке и дизайну Предприятие по выпечке хлебобулочных изделий и их последующей продаже
6.8.3. Салон красоты
Глава 7. УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ РИСКА
7.1. Инвестиционные проекты в условиях неопределенности и риска
7.1.1. Основные понятия инвестиционных проектов
7.1.2. Анализ и оценка инвестиционных проектов
7.1.3. Риски инвестиционных проектов
7.2. Оптимальный выбор объема инвестиций, обеспечивающий максимальный прирост выпуска продукции
7.3. Инвестиции в портфель ценных бумаг
7.3.1. Процесс управления инвестициями
7.3.2. Диверсифицированный портфель
7.3.3. Риски, связанные с инвестированием в портфель ценных бумаг
7.3.4. Практические рекомендации по формированию портфеля инвестиций
7.4. Анализ экономической эффективности инвестиционного проекта
7.4.1. Анализ сопутствующих факторов риска
7.4.2. Предварительная оценка и отбор предприятий
7.4.3. Оценка финансового состояния предприятия как объекта инвестирования
7.4.4. Примеры анализа с использованием финансовых коэффициентов
7.4.5. Оценка перспектив развития организации
7.4.6. Сравнительный финансовый анализ инвестиционных проектов
7.4.7. Анализ методов обследования организации на месте
7.5. Учет риска в инвестиционных проектах
7.5.1. Модель оценки риска проекта
7.5.2. Учет риска при инвестировании
7.5.3. Практические выводы по управлению рисковыми инвестиционными проектами
Глава 8. РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ ТУРИЗМА
8.1. Факторы, влияющие на динамику развития туризма
8.1.1. Развитие туризма в России
8.1.2. Виды и формы туризма
8.1.3. Особенности туризма - как факторы неопределенности развития
8.2. Психология воздействия туризма на участников и окружающих
8.2.1. Мотивация поездок
8.2.2. Воздействие туризма
8.3. Риски, связанные с туристской деятельностью
8.3.1. Факторы, воздействующие на туризм и экономику туризма
8.3.2. Классификация рисков туризма
8.4. Экономическое воздействие туризма
8.5. Принятие управленческого решения
8.6. Анализ деятельности организации по оказанию туристских услуг в условиях риска
Глава 9. РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ ГОСТИНИЦ И РЕСТОРАНОВ
9.1. Развитие гостиничных предприятий
9.2. Факторы развития ресторанного бизнеса
9.3. Особенности и специфика гостеприимства
9.4. Риски, присущие индустрии гостеприимства и управление ими
9.4.1. Выявление рисков
9.4.2. Риски инвестиционных проектов
9.4.3. Снижение рисков индустрии гостеприимства
9.5. Управленческие решения в бизнесе гостеприимства
Глава 10. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ И ПУТИ СНИЖЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ
10.1. Общие принципы управления риском
10.1.1. Схема процесса управления риском
10.1.2. Примеры рисков
10.1.3. Выбор приемов управления риском
10.2. Диверсификация
10.3. Страхование риска
10.3.1. Сущность страхования
10.3.2. Основные характеристики страховых контрактов
10.3.3. Расчет страховых операций
10.3.4. Страховой контракт
10.3.5. Преимущества и недостатки страхования
10.4. Хеджирование
10.4.1. Стратегии управления риском
10.4.2. Основные понятия
10.4.3. Форвардные и фьючерсные контракты
10.4.4. Хеджирование валютного курса
10.4.5. Основные аспекты риска
10.4.6. Хеджирование валютного курса с помощью свопа
10.4.7. Опционы
10.4.8. Страхование или хеджирование
10.4.9. Синхронизация потоков денежных средств
10.4.10. Модель хеджирования
10.4.11. Измерение эффективности хеджирования
10.4.12. Минимизация расходов на хеджирование
10.4.13. Коррелированная операция хеджирования
10.5. Лимитирование
10.6. Резервирование средств (самострахование)
10.7. Качественное управление рисками
10.8. Приобретение дополнительной информации
10.9. Оценка эффективности методов управления рисками
10.9.1. Финансирование рисков
10.9.2. Оценка эффективности управления рисками
Глава 11. ПСИХОЛОГИЯ ПОВЕДЕНИЯ И ОЦЕНКИ ЛИЦА, ПРИНИМАЮЩЕГО РЕШЕНИЕ
11.1. Личностные факторы, влияющие на степень риска при принятии управленческих решений
11.1.1. Психологические проблемы поведения экономической личности
11.1.2. Управленческие действия предпринимателя в сфере услуг
11.1.3. Отношение личности к риску
11.1.4. Интуиция и риск
11.2. Теория ожидаемой полезности
11.2.1. Графики функций полезности
11.2.2. Теория ожидаемой полезности
11.2.3. Учет отношения лица, принимающего решение, к риску
11.2.4. Групповое принятие решения
11.3. Теория рационального поведения
11.3.1. Теория перспективы
11.3.2. Рациональный подход к принятию решения
11.3.3. Асимметрия принятия решений
11.3.4. Инвариантность поведения
11.3.5. Роль информации в принятии решений
11.4. Конфликтные ситуации
11.5. Роль руководителя в принятии рисковых решений
11.5.1. Принятие решения в условиях риска
11.5.2. Требования к лицу, принимающему решение
11.5.3. Принципы оценки эффективности решений, принимаемых ЛПР
Вопросы для повторения
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Теория риска и моделирование рисковых ситуаций - Шапкин А.С, Шапкин В.А. - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.
В учебнике излагается сущность неопределенности и риска, классификация и факторы, действующие на них; приводятся методы качественной и количественной оценки экономических и финансовых ситуаций в условиях неопределенности и риска.
Дается классификация сервисных технологий, рассматриваются примеры деятельности сервисных организаций в рисковых ситуациях.
Излагается методика управления инвестиционными проектами в условиях риска, даются рекомендации по управлению портфелем инвестиций, проводится оценка финансового состояния и перспектив развития объекта инвестирования, предлагается модель учета рисков в инвестиционных проектах.
Значительное внимание уделяется методам и моделям управления в условиях риска и психологии поведения и оценки лица, принимающего решение.
Для студентов и аспирантов экономических вузов и факультетов, слушателей биснес-школ, риск-менеджеров, менеджеров инноваций, инвестиций, а также специалистов банковских и финансовых структур, работников пенсионных, страховых и инвестиционных фондов.
Глава 1 МЕСТО И РОЛЬ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИЙ
1.2. МЕСТО И РОЛЬ РИСКОВ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
1.3. СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ
Глава 2 РИСКИ ПРЕДПРИЯТИЙ СФЕРЫ СЕРВИСА
Глава 3 ВЛИЯНИЕ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ РЫНОЧНОГО РАВНОВЕСИЯ НА УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ
3.2. ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ РЫНОЧНОГО РАВНОВЕСИЯ НА ИЗМЕНЕНИЕ РИСКА
Глава 4 ФИНАНСОВЫЙ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ
4.1. ФИНАНСОВЫЕ РИСКИ
4.2. ПРОЦЕНТНЫЕ РИСКИ
4.4. РИСКОВЫЕ ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
4.5 КРЕДИТНЫЕ РИСКИ
4.7. ИНФЛЯЦИОННЫЙ РИСК
4.8. ВАЛЮТНЫЕ РИСКИ
4.9. РИСКИ АКТИВОВ
Глава 5 КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
5.2. МАТРИЧНЫЕ ИГРЫ
5.5. МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ВЫБОРА ЭФФЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ
5.7. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО ОБЪЕМА ПРОИЗВОДСТВА ШВЕЙНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Глава 6 ПРИНЯТИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РИСКА
6.5. ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНА МЕТОДОМ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВЬЕВ СОБЫТИЙ
6.6. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВАРИАНТОВ РЕШЕНИЙ
6.8. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЙ СЕРВИСА В УСЛОВИЯХ РИСКА
Глава 7 УПРАВЛЕНИЕ -ИНВЕСТИЦИОННЫМИ: ПРОЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ РИСКА
7.1. ИНВЕСТИЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИРИСКА
7.3. ИНВЕСТИЦИИ В ПОРТФЕЛЬ ЦЕННЫХ БУМАГ
7.4. АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА
7.5. УЧЕТ РИСКА В ИНВЕСТИЦИОННЫХ ~ ПРОЕКТАХ
Глава 8 РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ ТУРИЗМА
8.2. ПСИХОЛОГИЯ ВОЗДЕЙСТВИЯ ТУРИЗМА НА УЧАСТНИКОВ И ОКРУЖАЮЩИХ
8.3. РИСКИ, СВЯЗАННЫЕ С ТУРИСТСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
Глава 9 РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ ГОСТИНИЦ И РЕСТОРАНОВ
9.4. РИСКИ, ПРИСУЩИЕ ИНДУСТРИИ ГОСТЕПРИИМСТВА, И УПРАВЛЕНИЕ ИМИ
Федеральное агентство по образованию
Т О М С К И Й П О Л И Т Е Х Н И Ч Е С К И Й У Н И В Е Р С И Т Е Т
УТВЕРЖДАЮ
Декан АВТФ
Гайворонский С.А.
« _____ » _______________ 2009 г.
РАСЧЕТ ОПЕРАЦИОННЫХ РИСКОВ
методические указания по курсу
РАСЧЕТ ОПЕРАЦИОННЫХ РИСКОВ
Mетодические указания по курсу методические указания по курсу
«Теория риска и моделирование рисковых ситуаций»
для студентов специальности 080116«Математические методы в экономике»
Томск: Изд. ТПУ, 2009. - 26 с.
Составители: Кочегуров А.И.
Рецензент: Бабушкин Ю.В.
Методические указания обсуждены на заседании кафедры прикладной математики 16.11.2008 г.
Зав. кафедрой В.П.Григорьев
1. Понятие экономического риска и классификация рисков
Процессы, происходящие в настоящее время в России, изменившиеся условия бизнеса потребовали переориентации принципов работы предприятий на анализ и оценку многообразных внешних и внутренних факторов, влияющих на эффективность их деятельности. В зарубежных странах, даже в относительно стабильных условиях хозяйствования, значительное внимание уделяется проблеме исследования рисков. Ведущим принципом в работе организации (производственного предприятия, коммерческого банка, торговой фирмы) является стремление к получению прибыли. Это стремление ограничивается возможностью понести убытки. Здесь появляется и формируется понятие риска.
Хотелось бы отметить, что это понятие имеет достаточно длительную историю. Но наиболее активно начали изучать различные аспекты риска лишь только в конце XIX - начале XX века.
Интерес к проблеме экономических рисков в СССР отсутствовал, и причины этого очевидны: экономической политике СССР длительное время соответствовала ориентация на преимущественно экстенсивное развитие народного хозяйства страны и господство административных методов управления. Все это вело к тому, что обоснование эффективности хозяйственной деятельности в условиях плановой экономики и соответственно все технико-экономические обоснования любых проектов обходились без анализа рисков.
Проведение современной экономической реформы в России вызвало интерес к вопросам рассмотрения риска в хозяйственной деятельности, а сама теория риска в процессе формирования рыночных отношений не только получила свое дальнейшее развитие, зато стала востребованной практически.
На сегодняшний момент все еще нет однозначного понимания сущности риска. Каждый финансовый менеджер имеет свое представление о риске, методах его оценки и способах определения его размеров. Кроме того, риск – это сложное явление, имеющее множество несовпадающих, а иногда противоположных основ и предпосылок, что и обуславливает возможность существования нескольких определений понятий риска с разных точек зрения, и вот лишь несколько из них:
риск – возможная опасность; действие наудачу в надежде на счастливый исход;
риск – потенциальная, численно измеримая возможность потери;
риск – неопределенность, связанная с возможностью возникновения в ходе реализации проекта неблагоприятных ситуаций и последствий;
риск – концепция, используемая для выражения неопределенности относительно событий и/или их последствий, которые могут повлиять материально на цели организации;
риск - любое событие, вследствие которого финансовые результаты деятельности компании могут оказаться ниже ожидаемых.
Следует также отметить, что понятие “риск” трактуется по-разному и в зависимости от сферы обращения риска. Для математиков риск – это функция распределения случайной величины, для страховщиков – объект страхования, размер возможного страхового возмещения, связанного с объектом страхования, для инвесторов – это неопределенность, связанная со стоимостью инвестиций в конце периода, вероятность не достичь цели, для экономистов – событие, связанное с опасным явлением, которое может произойти или не произойти и т. д.
Из данных определений четко заметна тесная связь риска, вероятности и неопределенности. Следовательно, для наиболее полного и точного раскрытия категории “риск” необходимо обосновать такие понятия, как “вероятность” и “неопределенность”, поскольку вероятностная природа рыночной деятельности и неопределенность ситуации при ее осуществлении лежит в основе рисков.
Рассмотрим понятие вероятности. Данный термин является фундаментальным для теории вероятностей и позволяет количественно сравнивать события по степени их возможности. Вероятностью события является определенное число, которое тем больше, чем более возможно событие. Вероятность – это возможность получения определенного результата. Очевидно, что более вероятным считается то событие, которое происходит чаще. Таким образом, в первую очередь понятие вероятности связано с опытным, практическим понятием частоты события.
Точность измерения вероятностей зависит от объема статистических данных и возможности их использования для будущих событий, т.е. от сохранения условий, в которых происходили прошлые события. Но вместе с тем, во многих случаях при принятии решений статистические данные весьма малы по объему или вообще отсутствуют, поэтому используется другой путь измерения вероятностей ситуации, основанный на субъективных взглядах ЛПР.
В связи с этим измеряемые таким путем вероятности называют субъективными вероятностями ситуации. При определении субъективных вероятностей на первом месте выступает мнение субъекта, отражающее состояние его информационного фонда. Иначе говоря, субъективная вероятность определяется на основе предположения, основывающегося на суждении или личном опыте оценивающего (эксперта), а не на частоте, с которой подобный результат был получен в аналогичных условиях. Отсюда широкое варьирование субъективных вероятностей, которое объясняется спектром различной информации или возможностей оперирования с одной и той же информацией.
Зависимость от объемов исходной информации и от субъекта ведет к тому, что к вероятностной ситуации добавляется неопределенность. Таким образом, одного понятия вероятности для характеристики риска недостаточно.
Неопределенность предполагает наличие факторов, при которых результаты действий не являются детерминированными, а степень возможного влияния этих факторов на результаты неизвестна, например, это неполнота или неточность информации.
Условия неопределенности, которые имеют место при любых видах предпринимательской деятельности, являются предметом исследования и объектом постоянного наблюдения экономистов самых различных профилей.
Такой комплексный подход к изучению явления неопределенности связан с тем, что хозяйственные субъекты в процессе своего функционирования испытывают зависимость от целого ряда факторов, которые можно подразделить на внешние (законодательство, реакция рынка на выпускаемую продукцию, действия конкурентов) и внутренние (компетентность персонала фирмы, ошибочность определения характеристик проекта и т.д.).
Другой подход к классификации неопределенности используется при проектировании работ и связан он с человеческой неопределенностью, с невозможностью точного предсказания поведения людей в процессе работы. Техническая неопределенность значительно меньше по сравнению с человеческой неопределенностью, она связана с надежностью оборудования, предсказуемостью производственных процессов, сложностью технологии, уровнем автоматизации и т. д. Социальная неопределенность определяется стремлением людей образовывать социальные связи и помогать друг другу.
В этих условиях разработка проектов строительства и бизнес-планов, прогнозирование и планирование объемов производства, продаж и денежных потоков могут представлять собой приблизительные расчеты. Зачастую деятельность вместо ожидаемой прибыли может принести убытки.
Далее, следует учитывать, что риск сопутствует всем процессам, идущим на предприятии, вне зависимости от того, являются ли они активными или пассивными. В этом случае, открывается третья сторона риска - его принадлежность к какой-либо деятельности. Например, если предприятие планирует реализовать проект - оно подвержено инвестиционным, рыночным рискам; а если предприятие не осуществляет никаких действий, оно опять-таки несет риски - риск неполученной прибыли, рыночный риск.
Такое положение заложено уже в самом определении понятия “предприятие”, ведь при осуществлении своей деятельности предприятие ставит определенные цели - получить доходы, произвести затраты и т. д. Следовательно, оно планирует свою деятельность. Но, выбирая ту или иную стратегию развития, предприятие может потерять свои средства или получить сумму, меньшую, чем запланирована. Это объясняется неопределенностью ситуации, в которой оно находится. В условиях неопределенности, руководству предприятия приходится принимать решения, вероятность успешной реализации которых (а значит, и получения доходов в полном объеме) зависит от множества факторов, воздействующих на предприятие изнутри и извне. В этой ситуации и проявляется понятие риска, а значит, риск можно охарактеризовать как вероятность недополучения планируемых доходов в условиях неопределенности, сопутствующей деятельности предприятия.
Тогда есть возможность дать наиболее подходящее определение понятия “риск”. Итак, риск – это вероятность наступления события или возникновения обстоятельств, сопряженных с данной структурой бизнес-процессов, могущих повлиять на достижение поставленных задач.
Такой подход рассматривает результаты события без отрыва от причин. Кроме того, он проводит разделительную полосу между контролируемыми причинами риска и неконтролируемыми, которые будут считаться "событиями" или "обстоятельствами". Факторы риска, которые в сочетании с рисковыми событиями могут повлечь ущерб, являются организационными лакунами, и должны быть исследованы на предмет места, которое они занимают в схеме бизнес-процессов.
Таким образом, следует отметить, что риск – сложное понятие, имеющее своей причиной неопределенность и тесно связанное с вероятностными процессами. Риск неразрывно связан с деятельностью предприятия вне зависимости от того, является ли эта активность активной или пассивной. Тем не менее существуют общие цели, достижению которых должен способствовать эффективно организованный процесс управления рисками.
Как правило, основные цели, которую преследуют компании при создании системы управления рисками, следующие:
наиболее эффективное использование капитала и получение максимального дохода;
повышение устойчивости развития компании, эффективности работы, общей производительности, снижение вероятности потери части или всей стоимости компании;
улучшение имиджа.
Но какой бы ни была цель – уничтожить риски или эффективно управлять ими – ценность подхода, где рассматриваются все три аспекта риска (событие, влияние и операционная структура организации) чрезвычайно высока. Этот логический подход встречается трижды: перед событием (предотвращение), в ходе события (выявление), и после события (защита). Угроза без предотвращения ведет к рисковому событию, событие без выявления – к пропуску самого события, пропуск события без защиты – к ущербу.
Итак, для достижения вышеуказанных целей необходимо раскрыть суть основных видов риска, с которыми сталкивается компания.
Так как понятие риска охватывает практически всю деятельность хозяйствующего субъекта, то, как следствие, существует многообразие рисков, возникающих в работе компании, и чтобы грамотно управлять рисками, компания должна знать, с какими рисками связана ее деятельность. Вопросы классификации этих рисков представляют собой достаточно сложную проблему, которой уже достаточно давно занимаются экономисты. Более того, насчитывается более 40 различных критериев рисков и более 220 видов рисков, так что в экономической литературе нет единого понимания в этом вопросе.
Так, одним из первых классификацией рисков занялся Дж. М. Кейнс. Он подошел к этому вопросу со стороны субъекта, осуществляющего инвестиционную деятельность, выделив три основных вида рисков [Дж. М. Кейнс. Общая теория занятости, процента и денег, . гл.11]:
предпринимательский риск – неопределенность получения ожидаемого дохода от вложения средств;
риск “заимодавца” - риск невозврата кредита, включающий в себя юридический риск (уклонение от возврата кредита) и кредитный риск (недостаточность обеспечения);
риск изменения ценности денежной единицы – вероятность потери средств в результате изменения курса национальной денежной единицы (рыночный риск).
Кейнс отметил, что указанные риски тесно переплетены – так заемщик, участвуя в рисковом проекте, стремится получить как можно большую разницу между процентом по кредиту и нормой рентабельности; кредитор же, учитывая высокий риск, стремится также максимизировать разницу между чистой нормой процента и своей процентной ставкой. В результате риски “накладываются” друг на друга, что не всегда замечают инвесторы.
В настоящее время, чаще всего, особенно зарубежные авторы, придерживаются классификации, в которой обязательно фигурируют следующие виды рисков:
операционный риск (operational risk);
рыночный риск (market risk);
кредитный риск (credit risk).
Подобного подхода придерживаются ведущие западные банки, специалисты Базельского комитета, разработчики систем анализа, измерения и управления рисками.
К этим базовым рискам добавляют еще несколько вариантов, встречающихся в той или иной последовательности:
деловой риск (business risk);
риск ликвидности (liquidity risk);
юридический риск (legal risk);
риск, связанный с регулирующими органами (regulatory risk).
Последние 4 риска фигурируют не во всех разработках. Так, риск, связанный с регулирующими органами, наиболее актуален для банковских организаций, поэтому он чаще встречается в сферах, связанных с банковской деятельностью. Риск ликвидности некоторые авторы включают в понятие рыночных рисков .
В данной работе будем опираться на классификацию, которая отвечает рассматриваемому направлению деятельности консалтинговой компании. Это, во-первых, позволит на начальном этапе анализа ограничиться теми рисками, которые оказывают непосредственное воздействие на работу компании. Во-вторых, учет специфики деятельности организации позволит установить приоритет исследования профильных рисков и рассмотреть в первую очередь те, которые оказывают на деятельность организации наибольшее воздействие.
Наиболее полно классифицирующими риски являются “Основные положения по управлению рисками деривативов” (Risk Management Guidelines for Derivatives). В соответствии с этим документом, организация сталкивается со следующими видами рисков:
Кредитные риски (включая риск погашения) – вероятные потери, связанные с отказом или неспособностью контрагента полностью или частично выполнить свои кредитные обязательства. Эти риски существуют как у банков (классический риск невозврата кредита), так и предприятий, имеющих дебиторскую задолженность и организаций, работающих на рынке ценных бумаг.
Операционные риски – это вероятность прямых или косвенных потерь в результате неуправляемых событий, недостатков организации бизнеса, неадекватного контроля, неверных решений, системных ошибок, которые имеют отношение к человеческим ресурсам (непрофессиональные, противоправные действия персонала компании), технологиям, имуществу, внутренним системам, взаимоотношениям с внутренней и внешней средой, законодательному регулированию и отдельным рискованным проектам. Сюда можно включить риски, связанные с ошибками менеджмента компании, ее сотрудников, с проблемами системы внутреннего контроля, плохо разработанными правилами работ и пр., т.е. операционный риск – это риск, связанный с внутренней организацией работы компании, а также риск нанесения ущерба окружающей среде (экологический риск); риск возникновения аварий, пожаров, поломок; риск нарушения функционирования объекта вследствие ошибок при проектировании и монтаже, ряд строительных рисков; сбои в работе оборудования и пр.
Риски ликвидности - риск того, что фирма не сможет в конкретный момент погасить свои обязательства имеющимся капиталом. вероятность получения убытка из-за нехватки денежных средств в требуемые сроки и, как следствие, неспособность компании выполнить свои обязательства. Наступление такого рискового события может повлечь за собой штрафы, пени, ущерб деловой репутации фирмы, вплоть до объявления ее банкротом. К примеру, компания должна рассчитаться по своим кредиторским обязательствам в течение двух недель, но из-за задержки платежа за отгруженную продукцию она не располагает наличными денежными средствами. Очевидно, что со стороны кредиторов к предприятию будут применены штрафные санкции. Как правило, риск ликвидности наступает по причине непрофессионального управления денежными потоками, дебиторской и кредиторской задолженностями.
Рыночные риски – возможные потери, возникающие в результате изменения конъюнктуры рынка. Они связаны с колебаниями цен на товарных рынках и обменных курсов валют, курсов на фондовых рынках и т. д. Рыночным рискам в наибольшей степени подвержены волатильные активы компании (товары, денежные средства, ценные бумаги и т. д.), так как их стоимость во многом зависит от сложившихся рыночных цен.
Юридические риски – риск того, что в соответствии с действующим на данный момент законодательством партнер не обязан выполнять свои обязательства по сделке.
Зачастую указанные риски тесно переплетаются – ярким примером может служить ситуация с печально известным английским банком “Barings” - недостатки систем внутреннего контроля (операционный риск) и, как следствие, игра на бирже одного из сотрудников привели к невозможности закрытия фьючерсных позиций на SIMEX (риск потери ликвидности) из-за неправильного прогнозирования цен (рыночный риск).
Итак, после проведения исследования сложившейся ситуации в компании можно сказать, что в настоящее время приоритетной для “Успеха” является уменьшение операционных рисков. Поэтому в данной работе будем ориентироваться на операционные риски, их оценку и управление ими.
Помимо вышеприведенной классификации, риски можно классифицировать по другим признакам. Например, зачастую выделяют стратегические и информационные риски.
Под информационными рисками понимают вероятность ущерба в результате потери значимой для компании информации.
Стратегические риски представляют собой опасность убытков из-за неопределенности, обусловленной долгосрочными стратегическими решениями компании. Кроме того они влияют на компанию в целом, а применение к ним внедрённой системы анализа рисков на предприятии зачастую может привести к изменению курса компании, дать чёткую оценку планируемым действиям компании по созданию конкурентного преимущества и завоеванию рынка. В оценке стратегических рисков компании следует учитывать как микроэкономическую среду (как, например, ближайших конкурентов, изменение рыночной конъюнктуры или цен на ресурсы), так и макроэкономическую (в частности, трудно поддающиеся оценке политические риски).
Нередко по своим последствиям риски разделяют на три категории:
допустимый риск – это риск решения, в результате неосуществления которого предприятию грозит потеря прибыли; в пределах этой зоны предпринимательская деятельность сохраняет свою экономическую целесообразность, т.е. потери имеют место, но они не превышают размер ожидаемой прибыли;
критический риск – это риск, при котором предприятию грозит потеря выручки; иначе говоря, зона критического риска характеризуется опасностью потерь, которые заведомо превышают ожидаемую прибыль и в крайнем случае могут привести к потере всех средств, вложенных предприятием в проект;
катастрофический риск – риск, при котором возникает неплатежеспособность предприятия; потери могут достигнуть величины, равной имущественному состоянию предприятия. Также к этой группе относят любой риск, связанный с прямой опасностью для жизни людей или возникновением экологических катастроф.
Основой для следующей классификации рисков также является характер воздействия на результаты деятельности предприятия. Так, риски делятся на два вида:
чистый риск – возможность получения убытка или нулевого результата;
спекулятивный риск – вероятность получения как положительного, так и отрицательного результата.
Очевидным является тот факт, что вышеприведенные классификации взаимосвязаны между собой.
2. Моделирование рисковых ситуаций и управление операционными рисками
2.1 Особенности операционных рисков
Еще раз отметим тот факт, что операционные риски прежде всего связаны с человеком: прямые и косвенные потери бизнеса возникают из-за ошибок персонала, менеджмента, хищений и злоупотреблений, и даже в тех случаях, когда вызваны сбоями в работе телекоммуникаций, вычислительной техники и информационных систем, в основе их в большинстве случаев лежат ошибки людей.
Прежде чем говорить о моделировании операционных рисков, рассмотрим их уникальные характеристики:
Операционные риски эндогенны по своей природе, а значит, различны для каждой компании. Они зависят от технологий, процессов, организации, персонала и культуры компании, поэтому для управления операционными рисками необходимо собрать специфичные для компании данные. Следует заметить, что большинство компаний не имеет длительной истории релевантных данных. А отраслевые данные могут оказаться не вполне применимыми.
Операционные риски динамично и постоянно меняются в зависимости от стратегии, бизнес-процессов, применяемых технологий, конкурентного окружения и т.д., вследствие этого становится понятным то, что даже исторические данные самой компании могут не быть релевантными показателями текущих и будущих рисков.
Наиболее эффективные стратегии по смягчению рисков включают в себя изменения в области бизнес-процессов, технологии, организации и персонала, т.е. необходим подход к моделированию, который может измерить влияние на операционные решения. Например, как изменятся операционные риски, если компания начнет продавать и обслуживать продукты через Интернет, или если для ряда ключевых функций будет использован аутсорсинг?
Самые распространенные операционные риски:
ошибки в компьютерных программах (сбой программного обеспечения и информационных технологий или систем, отказ оборудования и связи);
ошибки персонала (н едостаточная квалификация сотрудников, осуществляющих данную операцию; недобросовестное исполнение установленных положений и регламентов; перегрузка персонала; случайные разовые ошибки);
ошибки в системе распределения функций (дублирование функций; исключение отдельных функций);
отсутствие плана работы или его низкое качество ведет к задержкам при принятии управленческих решений, а формализация планов и процедур действия в критичных ситуациях не только облегчает выявление проблемных аспектов, но и уменьшает риск возникновения трудовых конфликтов.
Исторически сложилось, что самые высокие операционные риски и самые большие убытки по ним происходят при наличии следующих обстоятельств:
концентрация происходит в неосновной сфере деятельности, где менеджмент компании не осознает реальных рисков, связанных с этими торговыми операциями;
длительность события более чем в несколько месяцев указывает на небрежную контролирующую среду, халатное управление и отсутствие осознания серьезности проблемы.
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
Введение
1.1 Вводные замечания
1.4.2 Система управления рисками
Глава 2. Моделирование процесса управления операционным риском кредитных организаций
2.1 Математическая постановка задачи
2.2 Моделирование величин убытков
2.3 Моделирование зависимых структур случайных величин. Копульные функции
2.4 Моделирование частот наступления убытков
2.5 Стохастическая модель Монте-Карло аппроксимации случайной
2.6 Расчет величины рискового капитала 66
Глава 3. Реализация системы управления операционным риском
3.1 Разработка и внедрение системы управления операционным риском
3.2 Расчет величины рискового капитала
3.3 Оценка экономической эффективности и устойчивости модели
Заключение
Список использованной литературы
Приложения
Введение
математический операционный риск экономический
Экономико-математическое моделирование находится сейчас на таком этапе, когда назрел качественный скачок. Во всем мире накопилось огромное количество разнообразных моделей. Какую бы область экономики мы не взяли, всегда найдется целый спектр математических, компьютерных, словесно - содержательных моделей, так или иначе, к ней относящихся. Сотни научных журналов ежемесячно публикуют описания новых моделей, либо модификации и развитие старых.
Все они, хотя и называются моделями экономики, на самом деле являются моделями какой-то одной ее области, объясняют что-то одно. Каждая из них вносит свой вклад в систему знаний об экономике. Особенность процесса понимания, познания человеком сложных явлений состоит в их упрощении, сведении к простому образу. Поэтому, коль познание бесконечно, создание моделей, также, по-видимому, не имеет предела.
В рамках математической экономики с помощью формальных средств изучение сложных экономических механизмов уже встречает значительные трудности. Модели перестают быть столь красивыми и законченными, как в классических случаях, хотя и рассматривают наиболее распространенные или наиболее экономически обоснованные сочетания простых механизмов.
С практической точки зрения любое, даже очень большое количество информации само по себе не имеет никакой ценности. Данные в чистом виде не являются тем знанием, которое называют «силой». Информация становится силой, когда она позволяет предвидеть будущее, т.е. ответить на главный вопрос при выборе решения: «Что будет, если?» Для ответа на этот вопрос, кроме данных, необходимо иметь модель реального мира.
Откуда же берутся модели и почему их практически нет в банковских системах управления? В банковском бизнесе процесс создания адекватных моделей осложняется двумя объективно существующими факторами. Первый заключается в том, что с точки зрения управления банк представляет собой чрезвычайно сложный объект, состоящий из множества различных подсистем, между которыми существует большое количество разнородных связей. Деятельность банка складывается из ряда бизнес процессов, которые существенно зависят от множества внешних факторов: законодательных, экономических, социальных, политических.
В кибернетике такие объекты, как банк, получили название сложных систем, а методы их изучения -- методов системного анализа. Наиболее значимые результаты в этой области связаны с исследованием операций -- подхода, основанного на применении количественных математических методов для оценки принимаемых решений. Однако применение количественных методов возможно лишь в случае, когда исследователь располагает адекватными математическими моделями, которые как раз и отсутствуют в банковской деятельности.
Второй фактор проявляется в том, что в банковской деятельности (особенно в условиях перехода к рынку) нельзя провести целенаправленные эксперименты, предшествующие формированию гипотезы и позволяющие проверить ее на практике. Накоплению же у аналитиков личного опыта препятствует динамичное изменение ситуации, типичной для современной России.
Более всего финансовая наука связана с анализом прибыльности инвестиционной деятельности. Кроме измерения доходности банковские аналитики имеют дело также с неопределенностью получения дохода; с этой неопределенностью связан анализ риска. Неразработанность данных вопросов в нашей практике объясняет необходимость изучения зарубежного опыта в аспекте его применения в России.
Совокупность используемых при оценке доходности той или иной банковской стратегии показателей, методов и моделей расчетов является предметом новых, динамично развивающихся научных направлений -- финансовой математики и финансового анализа, сформировавшихся на стыке современной теории финансов и ряда математических дисциплин, таких как: эконометрика, теория вероятностей, математическая статистика, исследование операций, теория случайных процессов.
Основная цель банковской деятельности -- максимизация прибыли; практически равнозначной задачей является также минимизация банковских рисков. Снижение нормы прибыли от банковских операций, сокращение клиентской базы и уменьшение оборотов по счетам клиентов приводят к тому, что соотношение между прибылью банка и его операционными издержками становится крайне неблагоприятным. Таким образом, создается ситуация, когда банки вынуждены искать способы снижения издержек и минимизации рисков. А это, в свою очередь, заставляет банки обращать особое внимание на финансовый анализ и методы управления своими ресурсами.
Умение разумно рисковать - один из элементов культуры предпринимательства в целом, а банковской деятельности - в особенности. В условиях рынка каждый из его участников принимает некие правила бизнес - игры и в определенной степени зависит от поведения партнеров. Одним из таких правил можно считать готовность принять на себя риск и учитывать возможность его реализации в своей деятельности.
Одним из основных видов рисков кредитных организаций является операционный риск, обусловленный неопределенностью состояния и функционирования их внутренней и внешней среды. Потери от наступления событий операционного риска могут приводить к существенным прямым и косвенным убыткам, разорениям компаний и даже гибели людей. Громкие банкротства последних лет, причиной которых в том числе стали ошибки организации системы управления операционного риска, свидетельствуют о масштабности и недостаточной проработанности вопросов оценки, предупреждения и минимизации потерь от наступления событий, относящихся к операционному риску. Отсутствие репрезентативной статистической информации, неоднородный и индивидуальный для каждой кредитной организации профиль операционного риска делает невозможным применение общепринятых методов и моделей измерения и управления финансовыми рисками, применяемых в теории риск-менеджмента, для анализа и управления операционным риском.
Необходимость резервирования капитала под операционный риск (включение операционного риска в расчёт норматива достаточности капитала H1) стала для российских коммерческих банков реальностью уже в августе 2010 года, так как это отражает стратегию развития банковского сектора и курс ЦБ РФ на внедрение риск-ориентированных подходов в оценке кредитных организаций.
Таким образом, задачи построения эффективной системы измерения, прогнозирования и минимизации операционного риска, возникающего в ходе деятельности кредитных организаций обуславливают актуальность исследования.
Целью исследования является разработка методов и моделей комплексного управления операционным риском кредитных организаций. В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие задачи:
1. Провести исследование существующих моделей и методов анализа и управления финансовыми рисками применительно к специфике операционного риска.
2. Разработать комплексную классификацию событий и факторов операционного риска, с учетом специфики деятельности кредитных организаций.
3. Разработать математический инструментарий, необходимый для анализа, измерения и управления операционного риска, в том числе:
· поставить и реализовать задачу математического моделирования случайных процессов возникновения убытков, с учетом наличия эффекта корреляций между ними;
· разработать и программно реализовать стохастический алгоритм моделирования совокупной величины убытков с заданной структурой зависимостей и расчета величины рискового капитала на их покрытие (с учетом наличия различных страховых покрытий и мер риска).
4. Разработать программную реализацию моделирования процесса управления операционным риском кредитной организации, провести оценку чувствительности реализованных методов к различным возмущениям входных параметров.
5. Определить экономическую эффективность реализованной модели управления операционным риском. Разработать методические рекомендации по организации процесса управления операционным риском в кредитных организациях.
Объектом дипломного исследования являются операционные риски, возникающие в ходе текущей деятельности кредитных организаций. Предметом дипломного исследования являются экономико-математические методы и модели процесса управления операционным риском как элемент системы риск-менеджмента кредитной организации.
Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды отечественных ученых в области страхового дела, финансовой и актуарной математики, теории игр, теории вероятностей и математической статистики, теории экстремальных значений, случайных процессов, численных методов, риск-менеджмента.
Научная новизна исследования состоит в разработке комплексного подхода к управлению операционным риском на основе синтеза следующих задач экономико-математического моделирования: анализ процессов возникновения убытков, оценка совокупной величины потерь, расчет величины рискового капитала на их покрытие. Предмет защиты составляют следующие положения и результаты, содержащие элементы научной новизны:
1. Поставлена и решена задача математического моделирования случайных процессов возникновения убытков кредитных организаций, связанных с операционным риском, позволяющая проводить более точную оценку величины операционного риска, по сравнению с существующими методиками расчетов.
2. Реализовано вероятностное моделирование агрегированной величины убытков с учетом наличия корреляций между ними, позволяющее более точно оценить совокупную величину потерь, обоснованно уменьшить расчетную величину требуемого рискового капитала на их покрытие.
3. Разработана программная реализация стохастического моделирования сумм случайных процессов (убытков) с предопределенной структурой зависимостей и расчета величины капитала на их покрытие, с учетом наличия различных программ страхования и мер риска. Проведена оценка чувствительности разработанных методов к различным возмущениям входных параметров.
4. Доказана экономическая эффективность применения разработанной комплексной модели управления операционного риска в кредитных организациях по сравнению с существующими методами и моделями анализа и управления операционным риском (в терминах экономии величины рискового капитала).
В первой главе рассмотрены особенности имитационного моделирования банковских процессов, модель функционирования банка, понятие риска в банковской деятельности, классификация банковских рисков и система управления рисками.
Во второй главе поставлена и решена задача математического моделирования процессов наступления убытков кредитных организаций, связанных с операционным риском. Реализованы математические модели и: методы оценки, измерения и прогнозирования совокупной величины агрегированных убытков, расчета и когерентного распределения величины рискового капитала, предложен механизм дополнения собственных данных за счет мэппинга информации о потерях внешних организаций, учтен эффект временной структуры денег и наличия порога значимости, при моделировании величины убытков. В третьем разделе главы приведены основные факты теории копул, необходимые для моделирования зависимых случайных процессов, обсуждаются меры корреляции инвариантные к монотонным преобразованиям. Реализован алгоритм стохастического моделирования случайных процессов с известными функциями распределения и предопределенной структурой зависимости, с использованием копулы Гаусса. С использованием теории копул реализован алгоритм генерирования зависимых процессов, моделирующих частоты возникновения убытков. В разделе 2.5 описана стохастическая модель Монте-Карло, разработанная и реализованная в пакете MATLAB, для оценки вероятностных распределений совокупных убытков кредитной организации для общего случая, с использованием Гауссовой и t-копул Стьюдента и быстрого преобразования Фурье. Данная модель легла в основу модели АМА, результаты реализации которой обсуждаются в третье главе. В качестве альтернативы, предложенной Базель II квантильной функции VaR для расчета величины капитала на покрытие операционного риска, в разделе 2.6 предложено применение когерентных мер риска. Рассмотрена мера (Expected ShortFall - ES), удовлетворяющая условию субаддитивности, позволяющая, получать более устойчивые к различным экстремальным распределениям величин убытков результаты. Поставлена и решена задача когерентного распределения рискового капитала между направлениями деятельностями - и/или подразделениями кредитной организации. Полученным результатом является то, что в терминах неатомической теории игр принцип когерентного распределения рискового капитала может быть однозначно определен через вектор Аумана-Шепли, который всегда существует и принадлежит ядру игры.
В третьей главе разработаны основные этапы- внедрения и информационного сопровождения системы комплексного управления операционным риском кредитной организации. Приведены ключевые моменты создания внутренних нормативных актов и методик, регламентирующих процесс управления операционным риском, подлежащие обязательному освещению в соответствии с требованиями ЦБ РФ и рекомендациями Базель II. В дополнение к расчетам количественных показателей операционного риска рекомендуется проводить мониторинг качественных показателей операционного риска, максимально характеризующих основные направления деятельности кредитной организации, подверженные операционному риску. В разделе 3.1 разработана комплексная система показателей (КИР - ключевые индикаторы риска) для кредитных организаций средней величины.
В качестве демонстрации разработанных количественных методов управления операционного риска во второй части третьей главы рассмотрена упрощенная реализация модели АМА на примере расчета величины CaR для кредитного банка средней величины. Проведено сравнение величин рискового капитала, рассчитанных на основании различных подходов и для разных мер риска и уровней значимости. В разделе 3.3 проведен анализ чувствительности реализованной модели при различных возмущениях входных параметров. Проведена оценка предполагаемого экономического эффекта от внедрения разработанных моделей и методов управления операционным риском кредитных организаций по сравнению с существующими подходами.
В заключении сформулированы основные полученные результаты и выводы исследования.
Глава 1. Анализ существующих математических моделей банка
1.1 Вводные замечания
Как упоминалось выше, основная цель банковской деятельности -- максимизация прибыли; практически равнозначной задачей является также минимизация банковских рисков. Это означает, что политика коммерческого банка должна строиться на основе тщательной оценки и имитации различных ситуаций, анализа множества факторов, влияющих на размер прибыли. Данные факторы определяют уровень банковского риска; задача банка -- минимизировать его.
Доходность банка = Доходность кредитных ресурсов + Доходность инвестиций:
где -- удельный вес го и го вида ресурсов,
ДБ -- доходность банка,
КР -- кредитные ресурсы,
ЦБ -- инвестиции в ценные бумаги.
Инвесторы приобретают активы, такие как акции, облигации или недвижимость, с целью получить доход либо от продажи их по более высокой цене, либо в виде дивидендов, процентов по купонам или рентных платежей. Кредиторы ссужают деньги в надежде получить доход в виде процентных платежей при полном погашении кредита заемщиком. Таким образом, кредиторы и инвесторы имеют общую цель -- получить доход или процент как результат инвестиционной или кредиторской деятельности.
Снижение нормы прибыли от банковских операций, сокращение клиентской базы и уменьшение оборотов по счетам клиентов приводят к тому, что соотношение между прибылью банка и его операционными издержками становится крайне неблагоприятным. Таким образом, создается ситуация, когда банки вынуждены искать способы снижения издержек и минимизации рисков. А это, в свою очередь, заставляет российские банки обращать особое внимание на финансовый анализ и методы управления своими ресурсами.
Важнейшее правило, на котором базируются стратегии принятия решений в условиях риска в сфере бизнеса:
Риск и доходность изменяются в одном направлении: чем выше доходность, тем, как правило, выше риск операции.
Если банки хотят привлечь дополнительные средства, они должны продемонстрировать своим клиентам, что полностью учитывают соотношение «риск-- доход».
Именно этот тезис используется в настоящее время в ряде крупнейших зарубежных банков.
В условиях плановой экономики исключалось понимание риска и неопределенности как неотъемлемых составляющих социально-экономического развития, как важнейших научных категорий, требующих всестороннего изучения. Формирование в России рыночных отношений и соответствующих им хозяйственных механизмов привело к возвращению концепции риска в теорию и практику управления экономическими объектами всех уровней и форм собственности.
Большое внимание моделированию банковских процессов уделяется за рубежом. Идея управления банковским портфелем или сквозного управления балансом берет свое начало в современной теории портфеля (portfolio theory), разработанной в середине 50-х гг. Первые попытки применения современной теории портфеля к банковскому делу осуществлялись в форме линейных и квадратичных моделей математического программирования. Хотя эти модели были достаточно стройными в классическом понимании, они были слишком ограниченными и сложными для практического использования. Их главная ценность заключается в возможности проникновения в полное управление балансом. Он полезен в качестве подспорья для понимания того, как управлять банковским портфелем и риском.
Концепции управления портфелем иллюстрируются с помощью модели линейного программирования. Конечно, чтобы снести реальность к двумерной задаче, пришлось серьезно упростить постановку задачи.
Представим баланс банка в следующей упрощенной форме:
где ЦБ -- ценные бумаги,
КР -- кредиты,
ДВ -- депозиты до востребования,
СД -- срочные депозиты,
К - капитал. Егорова Н.Е., Смулов А.С.Предприятия и банки: взаимодействие, экономический анализ и моделирование.-М.;Дело,2002. С.61.
Прибыль по ценным бумагам и прибыль по кредитам обозначим П цб и П кр соответственно. Издержки по привлечению депозитов и по капиталу предполагаются равными нулю. Отсюда доход или прибыль банка Пр задана уравнением:
Приведем также классификацию аналитических программ банковской деятельности:
1. Уровень в организационной структуре банка: высшее руководство, средний уровень, исполнители.
2. Тип анализируемой операции: кредитные операции, ценные бумаги, валютные операции, прочие операции.
3. Тип решаемой задачи: мониторинг, анализ, оптимизация, моделирование, прогноз, планирование, контроль.
4. Временной лаг анализа: текущий момент, краткосрочные оценки, среднесрочные оценки, долгосрочные оценки.
1.2 Особенности имитационного моделирования банковских процессов
Необходимость применения имитационного моделирования обусловлена, прежде всего, особенностями российского рынка. Отличительная черта российского финансового рынка -- его «субъективизм», крайняя зависимость от внеэкономических факторов и, как следствие, высокая степень неопределенности, которая затрудняет принятие обоснованных финансовых решений.
Эту неопределенность создают:
1. нестабильность внешнего окружения российских банков, отсутствие четко установленных правил и процедур организации различных секторов финансового рынка (институциональный аспект);
2. отсутствие достаточно развитого аппарата для прогнозирования макроэкономической ситуации в неопределенных условиях и анализа множественности факторов (инструментальный аспект);
3. невозможность учета и формализации всех связей для построения экономико-математической модели, адекватно отражающей структуру финансового рынка (познавательный аспект);
4. недоступность достоверной информации -- отсутствие единого информационного пространства «банк -- клиент -- финансовый рынок -- государство» (информационный аспект);
5. неадекватное отражение реального финансового состояния банка в бухгалтерской отчетности (балансе и т.д.) и, тем самым, -- отсутствие финансовой прозрачности в банке (бухгалтерский аспект). Применение традиционных средств поддержки управленческих решений и прогнозирования в этих условиях затруднено, и тем ценнее возможность использования метода имитационного моделирования. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. - СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.132.
Многие современные программные продукты предназначены специально для прогнозирования ситуации на финансовом рынке. Сюда можно отнести средства технического анализа фондового рынка, экспертные системы и статистические пакеты. Эти продукты предназначаются главным образом лицам, принимающим решения на рынке государственных долговых обязательств.
Практика применения банками и инвестиционными компаниями средств прогнозирования в торговле на рынке ценных бумаг показывает, что прогноз далеко не всегда оказывается достоверным даже с точки зрения тенденции. Одна из причин этого -- ограниченный период статистических наблюдений.
В свою очередь, имитационное моделирование является инструментом, с помощью которого можно охватить все области деятельности банка: кредитно-депозитную, фондовую, работу с валютными активами. Имитационная модель банка (ИМБ) не прогнозирует поведение рынка. Ее задача -- учет максимально возможного числа финансовых факторов внешней среды (валютного рынка, рынка ценных бумаг, межбанковских кредитов и т. п.) для поддержки принятия финансовых решений на уровне руководителя банка, казначейства, комитета по управлению активами и пассивами.
В этом смысле ИМБ по своим функциям тесно примыкает к развитым автоматизированным банковским системам (АБС) западной разработки, которые используются крупными международными торговыми банками.
Моделирование процессов в банке позволяет имитировать регистрацию банковских сделок и учитывать информацию, которую содержит в себе сделка. Применение данной идеологии построения вполне оправдано не только с точки зрения имитации реальных финансовых потоков в банке, но и с точки зрения практической применимости результатов моделирования в деятельности финансового менеджера банка.
Действительно, бухгалтерский баланс оказывается вторичным результатом принятых решений. Как на практике, так и в ИМБ менеджер, принимая то или иное решение о сделке, оценивает ее риски и последствия для банка не одномоментно, а в течение всего жизненного цикла сделки.
Имитационные модели -- неотъемлемая часть современного банковского менеджмента. Управление активами и пассивами, планирование крупномасштабных операций требует надежных аналитических методик.
Системы имитационного моделирования находят широкое применение для анализа, прогнозирования и изучения разнообразных процессов в различных областях экономики, промышленности, научных исследованиях как чисто теоретического, так и практического направления.
Применение таких систем наиболее эффективно и оправдано для перспективного прогнозирования и в ситуациях, когда проведение практического эксперимента невозможно или затруднительно. Имитационное моделирование -- это информационная технология, работающая с имитационной моделью и позволяющая оценивать ее параметры (следовательно, эффективность) в ускоренном масштабе времени.
Имитационная модель -- программное обеспечение, позволяющее имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Иногда имитируемые объекты могут быть настолько сложны, и имеют такое большое количество параметров, что создание имитационной модели на стандартном языке программирования высокого уровня может потребовать слишком много времени, чтобы оправдать результаты. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. - СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.24
Существует множество задач и ситуаций, требующих применения имитационных технологий. В их число входит моделирование сценариев работы банка, «проверка» тех или иных решений, анализ альтернативных стратегий и многое другое. Квалифицированный специалист способен привести десятки типовых и частных задач, требующих аналитических методик. К ним относятся и классические задачи банковского планирования, и задачи «домашнего» происхождения, например, координация графиков обязательств и поступлений. Имитационные модели позволяют делать как примерные оценки и экспресс-аудит принимаемых решений, так и детальные численные прогнозы и расчеты. Быстрый анализ ситуации на основе компактной модели средней сложности -- ценная возможность для любого банковского руководителя.
Имитационные модели позволяют увязать в единое целое деятельность всех подразделений банка. На этой основе становится возможной эффективная организация всей системы оперативного и стратегического планирования коммерческого банка. Благодаря применению потоковых подходов, информация о деятельности банка и его служб приобретает сжатую и легко читаемую форму. Она поддается количественному и качественному (содержательному) анализу. Имитационная модель на базе одного из экспертных пакетов -- надежный ориентир для руководства банка. Потоковая «картина» деятельности банка значительно облегчает как оперативное управление, так и перспективное планирование работы банка.
Имитационные модели могут быть вложены в основу экспертного комплекса коммерческого банка. В этом случае имитационная модель, созданная на базе одного из экспертных пакетов, связывается каналами обмена данных с другими специализированными программными пакетами и электронными таблицами баз данных. Такой комплекс может действовать в режиме реального времени. По своим возможностям он приближается к большим дорогостоящим системам автоматизации управления банком.
Оптимизационные модели, в том числе многокритериальные, имеют общее свойство -- известна цель, для достижения которой часто приходится иметь дело со сложными системами, где речь идет не столько о решении оптимизационных задач, сколько об исследовании и прогнозировании состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. И здесь мы сталкиваемся с трудностями реализации прежнего плана. Они состоят в следующем:
1. сложная система содержит много связей между элементами;
2. реальная система подвергается влиянию случайных факторов, учет которых аналитическим путем невозможен;
3. возможность сопоставления оригинала с моделью существует лишь в начале, и после применения математического аппарата, так как промежуточные результаты могут не иметь аналогов в реальной системе. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. -СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.58.
В связи с различными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика потребовала более гибкий метод, и он появился -- имитационное моделирование (Simulation modeling).
Обычно под имитационной моделью понимается комплекс программ для ЭВМ, описывающий функционирование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними. Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов. Весьма распространенным примером использования имитационных моделей является решение задачи массового обслуживания методом Монте-Карло.
Таким образом, работа с имитационной системой представляет собой эксперимент, осуществляемый на ЭВМ. В чем же заключаются преимущества?
1. большая близость к реальной системе, чем у математических моделей;
2. блочный принцип дает возможность верифицировать каждый блок до его включения в общую систему;
3. использование зависимостей более сложного характера, не описываемых простыми математическими соотношениями.
Перечисленные достоинства определяют недостатки:
1. построить имитационную модель дольше, труднее и дороже;
2. для работы с имитационной системой необходимо наличие подходящей по классу ЭВМ;
3. взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс) должно быть не слишком сложным, удобным и хорошо известным;
4. построение имитационной модели требует более глубокого изучения реального процесса, нежели математическое моделирование. Емельянов А.А. Имитационное моделирование в управлении рисками. -СПБ: Санкт-Петербургская инженерно-экономическая академия, 2000. С.79.
Встает вопрос: может ли имитационное моделирование заменить методы оптимизации? Нет, но удобно дополняет их. Имитационная модель -- это программа, реализующая некоторый алгоритм, для оптимизации управления которым прежде решается оптимизационная задача.
Итак, ни ЭВМ, ни математическая модель, ни алгоритм для ее исследования порознь не могут решить достаточно сложную задачу. Но вместе они представляют ту силу, которая позволяет познавать окружающий мир, управлять им в интересах человека.
Учитывая комплекс задач, стоящих перед банковскими аналитиками, эта система должна обеспечивать:
1. расчет показателей текущего и будущих финансовых состояний банка;
2. прогноз состояния отдельных финансовых сделок и баланса банка в целом;
3. оценку привлекательности отдельных финансовых сделок;
4. синтез (формирование) управленческих решений;
5. оценку эффективности принятого управленческого решения;
6. оценку полноты и неизбыточности наборов показателей финансового состояния банка.
Выполнение любой из перечисленных функций требует моделирования финансовой деятельности банка.
1.3 Модель функционирования банка
Набор методов, применяемых для анализа и моделирования банковской деятельности обширен и разнообразен. На протяжении эволюции математической теории банков использовались методы математической статистики, теории оптимального управления, теории случайных процессов, теории игр, теории исследования операций и т.д. Следует помнить, что банк представляет собой сложный объект, требующий комплексного подхода. Создать интегрированную модель банка одновременно охватывающую управление ликвидностью, формирование портфеля активов, формирование кредитно-депозитивной политики и т.д., будет крайне сложно, поэтому мы будем описывать функционирования банка достаточно агрегировано.
Рассмотрим работу банка на достаточно большом интервале времени.
Пусть банк получает доходы в виде оплаты своих услуг за проведение расчетов гарантийных операций, брокерское обслуживание (или другие независящие от портфеля активов доходы) - и доходы от приобретенных на свободные средства ценных бумаг составляющих в совокупности портфель банковских активов.
Доходы от приобретенных ценных бумаг складываются из процентов по бумагам - и выплаты вложенных средств при погашении или продаже ценных бумаг -
(в случае акции
где - процентная ставка по приобретенным ценным бумагам
среднее время до погашения ценных бумаг приобретенных банком. Колемаев В.А. Математическая экономика. - М.: ЮНИТИ, 1998. С.68.
В банк поступают, также заемные средства от размещения им своих ценных бумаг со скоростью - W. Мы будем считать, что ценные бумаги эмитированные банком первоначально размещаются, а погашаются по номиналу, а процентный доход по ним определяется исходя из ситуации на финансовом рынке в момент эмиссии.
Полученные доходы банк в первую очередь направляет на оплату расходов по привлечению средств, которые состоят из выплат процентов по размещенным ценным бумагам - и выплат основных сумм заемных средств -
где - процентная ставка по размещенным ценным бумагам
Среднее время до погашения ценных бумаг эмитированных банком.
Кроме того, банк несет расходы независящие от объема его пассивов - , где:
Индекс потребительских цен,
На оплату аренды помещений, на оплату телекоммуникационных расходов, а также других расходов, не зависящих от объема привлеченных средств (пассивов).
Затем банк уплачивает необходимые налоги. Оставшиеся средства банк использует для вложения в собственную инфраструктуру (внутренние инвестиции) - и для дивидендных выплат - .
Тот факт, что некоторые расходы банк обязан оплачивать из своей чистой прибыли можно учесть путем увеличения сумм расходов путем деления на (1-ставка налогообложения). Существуют также налоги, взимаемые с сумм дохода независимо от понесенных расходов, связанных с получением данного дохода, например налог на пользователей автодорог. Такие налоги можно учесть, заранее умножая сумму дохода на (1-ставка налогообложения). Подобными методами можно учесть и другие особенности, определяемые налоговыми отчислениями, поэтому мы не будем рассматривать ниже проблемы связанные с налогообложением и налоговыми льготами по некоторым ценным бумагам, например государственным. Заметим, что расходы оплачиваются банком в определенном порядке. В первую очередь банк обязан погасить эмитированные ранее ценные бумаги и выплатить проценты по ним, затем он оплачивает расходы, не зависящие от объема пассивов, налоги, и только после этого может выплатить дивиденды.
Если банк располагает свободными денежными средствами, то он направляет их на покупку ценных бумаг (внешние инвестиции) со скоростью - . В случае недостатка средств, ценные бумаги, находящиеся в портфеле банка, могут быть проданы, тогда имеет отрицательный знак. Артюхов СВ., Базюкина О.А., Королев В.Ю., Кудрявцев А.А. Модель оптимального ценообразования, основанная на процессах риска со случайными премиями. // Системы и средства информатики. Специальный выпуск. - М.: ИПИРАН, 2005. С.102
Количество денег, ценных бумаг приобретенных банком и ценных бумаг размещенных банком изменяются со временем следующим образом:
где - расход денег на приобретение ценных бумаг (приход денег от их продажи), а - достаточно малая постоянная времени, характеризующая качество активов банка, в смысле ликвидности. Если банк размещает все свои активы на каком-либо одном сегменте финансового рынка, то для него есть величина, характеризующая степень развития данного сегмента. В общем случае получается как средневзвешенная по объему активов из величин, характеризующих степень развития каждого из" сегментов финансового рынка, на которых размещены активы. Поскольку мы не рассматриваем проблему формирования активов в данной работе, А предполагается заданной величиной.
Максимальный объем средств, который банк может привлечь путем размещения собственных ценных бумаг ограничен и зависит, в основном, от объема собственного капитала банка, структуры его баланса, качества инвестиционного портфеля банка и от других менее важных показателей его работы. Будем считать, что
где - коэффициент надежности банка,
Объем собственных средств банка.
Размещение банком собственных ценных бумаг, для привлечения заемных средств, также проходит с некоторой ограниченной скоростью, поэтому
где - постоянная времени, характеризующая степень развитости рынка иных бумаг, эмитируемых банком. Она зависит от того, насколько развита инфраструктура банка, насколько велико число участников рынка, с которыми сотрудничает банк.
Введем переменную - стоимость портфеля приобретенных ценных бумаг. Тогда уравнения (1.4) - (1.6) примут вид
Введем безразмерные управления: через которые скорость расходования денег на приобретение ценных бумаг и скорость поступления денег от размещения ценных бумаг банка выражаются следующим образом:
Значение соответствует скупке/продаже ценных бумаг сторонних эмитентов настолько быстро, насколько это позволяет эффективность рынка ценных бумаг. Значение соответствует наиболее быстрому привлечению банком заемных средств, а - полному отказу от привлечения средств.
Основная черта денег - , которая делает их существенно отличными от приобретенных банком ценных бумаг, даже государственных - это возможность их использования для оплаты текущих расходов банка. Поток платежей нельзя осуществить, если нет достаточного запаса денег, следовательно, скорость проведения платежей ограничена и зависит от объема денег:
где - характерное время поступления в банк денежных средств (проведения платежей). Ограничения данного вида называют ограничениями ликвидности.
Платежи, проводимые банком необходимо разбить на две группы:
Обязательные платежи. К ним относятся платежи по погашению ценных бумаг, эмитированных банком - , выплата процентов по ценным бумагам - расходы, не зависящие от объема пассивов - На практике банк может задержать обязательные платежи, но это приведет к серьезным финансовым потерям, а при длительной задержке к признанию его несостоятельным и в итоге к ликвидации. Мы же будем считать, что задержка обязательных платежей полностью исключена, т. е. от банка требуется постоянное сохранение ликвидности.
Необязательные платежи. Проведение данных платежей зависит от руководства и владельцев банка. К ним относятся внутренние инвестиции - и дивиденды - рС 2 .
Для сохранения банком ликвидности необходимо, чтобы:
для всех (1.11)
Таким образом, мы получаем первое фазовое ограничение для нашей задачи - условие (1.11).
Заметим, что из этого неравенства, при условии неотрицательности в частности следует, что для всех
Проведение необязательных платежей, также ограничено по скорости:
Согласно данному неравенству можно ввести безразмерное управление так что:
Поскольку от объема внутренних инвестиций зависит сохранение банком за собой доли на рынке финансовых услуг, можно отнести расходы, в каком-то смысле, к обязательным, по крайней мере, на большей части участка планирования. (После достижения горизонта планирования Т банк может быть ликвидирован его владельцами). Так как дивидендные выплаты не могут быть отрицательными, мы получаем еще одно фазовое ограничение:
для всех (1.13)
Таким образом, мы пришли к тому, что внутренние инвестиции действительно являются обязательными в смысле ограничения (1.13).
Мы будем считать, что на участке планирования банк не получает «сверхдоходов», т. е. больших по сравнению с собственным капиталом прибылей, не зависящих от объема активов. Следовательно, максимальное Количество денег, которое он может привлечь и получит в виде прибыли ограничено некоторой константой т.е. для всех и это третье фазовое ограничение (1.14).
Оценку можно получить исходя из максимального объема заимствований соотношения процентных ставок по привлечению и размещению средств, объема доходов, не зависящих от суммы активов - .
Заметим, что на большей части участка планирования должно быть близко к нулю, так как банку не выгодно держать наличные деньги не приносящие дохода, ведь на финансовом рынке всегда имеются абсолютно надежные государственные ценные бумаги, приносящие фиксированный положительный доход.
Отсутствие «сверхдоходов» означает также ограниченность на участке планирования относительной скорости роста курса ценных бумаг:
Интересы банка (его владельцев) мы будем описывать стремлением максимизировать дисконтированную полезность будущих дивидендных выплат на достаточно большом интервале времени Будем считать, что полезность получаемая от немедленной выплаты представляется в раз больше, чем полезность выплаты того же объема средств, с учетом инфляции, но через время. Коэффициент называется коэффициентом дисконтирования полезности дивидендных выплат. Тогда максимизируемый функционал записывается в следующем виде:
где - функция полезности дивидендных выплат.
Когда играет роль полезности потребления, обычно требуется, чтобы она была непрерывной, монотонной, вогнутой и ограниченной сверху, а также накладывается на условие Последнее условие гарантирует положительность текущего потребления в каждый момент времени. Поскольку дивиденды могут не выплачиваться, мы не будем требовать выполнение условия, полагая, что функция полезности обладает низким отвращением к нулевому потреблению.
Если функция полезности обладает постоянным относительным отвращением к риску по Эрроу-Пратту: то можно показать, что она может быть записана в виде:
Чтобы избавиться от высокого отвращения к нулевому потреблению рассмотрим несколько видоизмененную функцию полезности
В этом случае относительное отвращение к риску будет зависеть от объема потребления: . Исходя из (1.9) и (1.11) получаем
Рассмотрим вместо функции (1.13) прямую, проходящую через точки
Поскольку функция (1.17) будет для любого объема дивидендов отрицательна, т. е. ограничена сверху нулем, а также непрерывна и монотонна для любых. Такая функция полезности обладает нулевым относительным отвращением к риску по Эрроу-Пратту, а варьируя параметр можно менять лишь номинальную ценность дивидендных выплат. Данный факт подчеркивает отличия в отношении к риску между частным потребителем и коммерческой организацией. С одной стороны, последняя не обладает отвращением к риску, так как может существовать неограниченно долго, по сравнению с продолжительность жизни человека, и не подвержена опасностям, как живые существа. С другой стороны, частный потребитель истративший сумму 2*М рублей получает удовлетворение от первых потраченных М рублей большее, чем от последующих, что определяет вогнутость функции полезности потребления для физических лиц. Мы будем считать, что удвоение дивидендных выплат приводит к удвоению их полезности для получателей, которых достаточно много и в их число входят как физические, так и юридические лица. Это определяет линейность функции полезности дивидендных выплат. В дальнейшем мы будем использовать функцию полезности (1.17).
Таким образом, мы получаем задачу оптимального управления в непрерывном времени
Кроме, того, имеется граничное условие при которое означает, что банк обязан погасить свою задолженность к концу планового периода.
Здесь - фазовые переменные, - управления. Здесь - прогнозируемые значения соответствующих переменных - считаются заданными неотрицательными функциями времени, - постоянные, имеющие размерность времени.
Заметим, если в некоторой точке обращается в нуль, то согласно уравнению (1.21) , т.е. решение в этой точке не убывает. Соответственно, если в некоторой точке достигает значения, то т. е. решение не возрастает. Таким образом, при управлениях, из уравнения (1.21), условия и непрерывности, мы получаем, что на всем отрезке объем по номиналу размещенных ценных бумаг банка неотрицателен, т. е. , и не превосходит допустимого максимума - , для всех (вообще говоря на).
Затем, из условия и условий неотрицательности заданных функций, а также неотрицательности мы получаем, что для всех. Предполагая непрерывность, можно показать, используя уравнение (1.20), что и для всех. Далее мы будем |считать, что и непрерывны, а кусочно-непрерывны на.
Поскольку и из уравнения (1.20) следует, что. Используя это неравенство, легко показать существование такой, что, для всех.
Мы не будем, как и предполагалось ранее, рассматривать, как именно формируется портфель приобретаемых банком ценных бумаг в зависимости от надежности, доходности и ликвидности последних, а также от предпочтений руководства банка. Все активы банка будут представлены в агрегированном виде - одной переменной.
Из вышеизложенного видно, что кредитно-депозитная политика банка, определяемая в модели управлениями и, неразрывно связана с политикой проведения дивидендных выплат, задаваемой управлением, поэтому далее мы будем исследовать их совместно.
Для удобства дальнейшего изучения работы выпишем отдельно обозначения:
Объем свободных денежных средств банка - наличных денежных знаков в кассе банка, либо денег находящихся на корр. счетах банка в расчетных центрах ЦБ РФ, а также на корр. счетах в других банках
Объем приобретенных ценных бумаг по номиналу
Объем размещенных ценных бумаг по номиналу
Доход независящий от объема активов (комиссионные за расчетно-кассовое обслуживание, проведение гарантийных операций, брокерское обслуживание и т. п.)
Горизонт планирования
Объем собственных средств банка (капитал)
Коэффициент надежности банка
Скорость расходования банком средств на содержание аппарата управления, оплату аренды помещения, и т.д. или расходы независящие от объема пассивов банка в ценах на начальный момент времени
Скорость проведения реинвестиций в инфраструктуру банка (внутренних инвестиций) в ценах на начальный момент времени
Скорость проведения дивидендных выплат в ценах на начальный момент времени
Текущий рыночный курс ценных бумаг приобретенных банком
Рыночная стоимость портфеля ценных бумаг банка
Постоянная времени, характеризующая степень развития финансового рынка, с учетом распределения активов банка по его секторам
Постоянная времени, характеризующая степень развитости рынка ценных бумаг, эмитированных банком
Номинальный индекс роста портфеля ценных бумаг, приобретенных банком. По каждой приобретенной ценной бумаге номинальная ставка приводится к годовой с учетом реинвестирования, затем вычисляется средневзвешенная по всем ценным бумагам в портфеле банка годовая ставка. Индекс определяется, как ln (1 + «средневзвешенная годовая ставка»)
Эффективный индекс роста портфеля ценных бумаг приобретенных банком
Индекс роста совокупной задолженности по размещенным ценным бумагам. По каждой размещенной ценной бумаге номинальная ставка приводится к годовой, с учетом рефинансирования долга за счет новых размещений бумаг, затем вычисляется средневзвешенная по всем размещенным ценным бумагам годовая ставка. Индекс определяется как ln (1 + + «средневзвешенная годовая ставка»)
Среднее время погашения ценных бумаг приобретенных банком - среднее время погашения ценных бумаг эмитированных банком - индекс потребительских цен
Индекс инфляции
Характерное время проведения платежей (поступления денежных средств)
Скорость обращения денег в банковской системе
Скорость расходования денег на приобретение ценных бумаг сторонних эмитентов, либо поступления денег от их продажи
Скорость поступления денег от размещения ценных бумаг банка
Коэффициент дисконтирования полезности дивидендных выплат
Относительное отвращение к риску по Эрроу-Пратту, параметр используемый при задании функции полезности дивидендных выплат
М* - максимальная сумма денег, которая может принадлежать банку
Функция полезности дивидендных выплат, непрерывная, монотонная
Управление дивидендными выплатами банка
Управление размещением свободных денежных средств банка
Управление привлечением в банк денежных средств.
1.4 Понятие риска в банковской деятельности
Риск - возможная опасность какого-либо неблагоприятного исхода.
В условиях рынка каждый из его участников принимает некие правила игры и в определенной степени зависит от поведения партнеров. Одним из таких правил можно считать готовность принять на себя риск и учитывать возможность его реализации в своей деятельности.
Под риском принято понимать вероятность, а точнее угрозу потери банком части своих ресурсов, недополучения доходов или появление дополнительных расходов в результате осуществления определенных финансовых операций. Щелов О. Управление операционным риском в коммерческом банке. Бухгалтерия и банки, 2006 - №6. С.112
В условиях кризиса проблема профессионального управления банковскими рисками, оперативный учет факторов риска приобретают первостепенное значение для участников финансового рынка, а особенно для коммерческих банков.
Ведущим принципом в работе коммерческих банков в условиях перехода к рыночным отношениям является стремление к получению как можно большей прибыли. Риски тем больше, чем выше ожидаемая доходность операции. Риски образуются в результате отклонений действительных данных от оценки сегодняшнего состояния и будущего развития.
Современный банковский рынок немыслим без риска. Риск присутствует в любой операции, только он может быть разных масштабов и по-разному "смягчаться", компенсироваться. Было бы в высшей степени наивным искать варианты осуществления банковских операций, которые бы полностью исключали риск и заранее гарантировали бы определенный финансовый результат.
1.4.1 Классификация банковских рисков
В процессе своей деятельности банки сталкиваются с совокупностью различных видов рисков, отличающихся между собой местом и временем возникновения, внешними и внутренними факторами, влияющими на их уровень, и, следовательно, на способы их анализа и методы их описания. Лобанов А.А., Чугунов А.В. Энциклопедия финансового риск- менеджмента. - М., Альпина Бизнес Букс, 2005. С.89. Все виды рисков взаимосвязаны и оказывают воздействие на деятельность банка.
В зависимости от сферы влияния или возникновения банковского риска они подразделяются на внешние и внутренние.
К внешним относятся риски, не связанные с деятельностью банка или конкретного клиента, политические, экономические и другие. Это потери, возникающие в результате начавшейся войны, революции, национализации, запрета на платежи за границу, консолидации долгов, введения эмбарго, отмены импортной лицензии, обострения экономического кризиса в стране, стихийных бедствии. Внутренние риски в свою очередь делятся на потери по основной и по вспомогательной деятельности банка. Первые представляют самую распространённую группу рисков: кредитный, процентный, валютный и рыночный риски. Вторые включают потери по формированию депозитов, риски по новым видам деятельности, риски банковских злоупотреблений.
Подобные документы
Моделирование односекторной экономической системы. Построение графической, статистической и динамической моделей. Графики погашения внешних инвестиций. Моделирование двухсекторной экономической системы. Архитектура системы. Спецификация данных модели.
дипломная работа , добавлен 16.12.2012
Пути повышения финансовой деятельности компании в условиях инфляции. Оценка рисков хозяйственной деятельности фирмы на этапе принятия управленческого решения. Моделирование рисковых ситуаций в экономике. Основные направления антиинфляционной политики.
курсовая работа , добавлен 16.05.2016
Психолого-педагогічний експеримент. Вплив ситуативної тривожності на характеристики пам’яті. Математична модель у вигляді поліному третього порядку. Генерування похибок для дослідження математичної моделі методом статистичних випробувань Монте Карло.
методичка , добавлен 18.01.2011
Моделирование оценки стоимости финансовых инструментов инвестирования. Основные модели, используемые при формировании текущей рыночной цены акций и облигаций. Моделирование рациональной структуры инвестиционного портфеля. Методы оценки инвестиций.
курсовая работа , добавлен 16.04.2015
Понятие капитала и источники формирования. Порядок формирования, методы управления акционерным капиталом. Анализ и оценка эффективности использования акционерного капитала компании. Моделирование и оценка роста стоимости акционерного капитала предприятия.
дипломная работа , добавлен 05.11.2010
Понятие термина "инфляция", цели и общие принципы моделирования инфляционного процесса. Концепции и основные модели инфляции в экономике. Особенности проведения антиинфляционной политики государства. Анализ моделей и концепции инфляции в экономике.
курсовая работа , добавлен 20.12.2015
Оценка экономической эффективности отраслевых рынков и их влияние на экономику в целом. Микроэкономический подход и экономико-математическое моделирование как основа для выработки стратегий фирм, маркетинговых приемов и способов по продвижению товара.
учебное пособие , добавлен 26.12.2011
Обзор математических моделей финансовых пирамид. Анализ модели динамики финансовых пузырей Чернавского. Обзор модели долгосрочного социально-экономического прогнозирования. Оценка приоритета простых моделей. Вывод математической модели макроэкономики.
курсовая работа , добавлен 27.11.2017
Типы моделей: дескриптивный, предикативный и нормативный. Связь экономических явлений. Модель факторной системы. Элементы теории моделирования. Методы принятия решений. Платежная матрица. Дерево решений (сценариев). Теория игр.
реферат , добавлен 09.12.2002
Поквартальные данные о кредитах от коммерческого банка на жилищное строительство за 4 года. Построение адаптивной мультипликативной модели Хольта-Уинтерса с учетом сезонного фактора. Точность, адекватность и проверка качества построенной модели.
