Технологическая основа риск-менеджмента в коммерческом банке::Журнал СА 7-8.2015
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Дата-центры  

Дата-центры: есть ли опасность утечки данных?

Российские компании уже несколько лет испытывают дефицит вычислительных мощностей. Рост числа проектов,

 Читать далее...

Книжная полка  

Защиты много не бывает

Среди книжных новинок издательства «БХВ» есть несколько изданий, посвященных методам социальной инженерии

 Читать далее...

Событие  

В банке рассола ждет сисадмина с полей фрактал-кукумбер

Читайте впечатления о слете ДСА 2024, рассказанные волонтером и участником слета

 Читать далее...

Организация бесперебойной работы  

Бесперебойная работа ИТ-инфраструктуры в режиме 24/7 Как обеспечить ее в нынешних условиях?

Год назад ИТ-компания «Крок» провела исследование «Ключевые тренды сервисного рынка 2023». Результаты

 Читать далее...

Книжная полка  

Читайте и познавайте мир технологий!

Издательство «БХВ» продолжает радовать выпуском интересных и полезных, к тому же прекрасно

 Читать далее...

СУБД PostgreSQL  

СУБД Postgres Pro

Сертификация по новым требованиям ФСТЭК и роль администратора без доступа к данным

 Читать далее...

Критическая инфраструктура  

КИИ для оператора связи. Готовы ли компании к повышению уровня кибербезопасности?

Похоже, что провайдеры и операторы связи начали забывать о требованиях законодательства

 Читать далее...

Архитектура ПО  

Архитектурные метрики. Качество архитектуры и способность системы к эволюционированию

Обычно соответствие программного продукта требованиям мы проверяем через скоуп вполне себе понятных

 Читать далее...

Как хорошо вы это знаете  

Что вам известно о разработках компании ARinteg?

Компания ARinteg (ООО «АРинтег») – системный интегратор на российском рынке ИБ –

 Читать далее...

Графические редакторы  

Рисование абстрактных гор в стиле Paper Cut

Векторный графический редактор Inkscape – яркий представитель той прослойки open source, с

 Читать далее...

День сисадмина  

Учите матчасть! Или как стать системным администратором

Лето – время не только отпусков, но и хорошая возможность определиться с профессией

 Читать далее...

День сисадмина  

Живой айтишник – это всегда движение. Остановка смерти подобна

Наши авторы рассказывают о своем опыте и дают советы начинающим системным администраторам.

 Читать далее...

Виртуализация  

Рынок решений для виртуализации

По данным «Обзора российского рынка инфраструктурного ПО и перспектив его развития», сделанного

 Читать далее...

Книжная полка  

Как стать креативным и востребованным

Издательский дом «Питер» предлагает новинки компьютерной литературы, а также книги по бизнесу

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 6404
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 7109
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 4389
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3085
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3880
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3895
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6385
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3231
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3526
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 7358
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 10721
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 12443
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 14092
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 9191
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 7140
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 5444
Комментарии: 3
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 4681
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 3494
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 3209
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 3448
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

02.12.2013г.
Просмотров: 3089
Комментарии: 0
Не думай о минутах свысока

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Технологическая основа риск-менеджмента в коммерческом банке

Архив номеров / 2015 / Выпуск №7-8 (152-153) / Технологическая основа риск-менеджмента в коммерческом банке

Рубрика: Наука и технологии

Алтухова Е. В. АЛТУХОВА Е. В., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры банковского дела, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, evaltuhova@mail.ru

Зотов В. А. ЗОТОВ В. А., кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных технологий, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, vladislav.zotov@gmail.com

Технологическая основа риск-менеджмента
в коммерческом банке

В статье излагаются результаты разработки методической и информационной инфраструктуры интегрированного риск-менеджмента в коммерческом банке. Анализ проводится на базе методики стресс-тестирования, разработанной в РЭУ им. Г.В. Плеханова. В ее основу положена методика динамического экономико-математического моделирования с применением информационных технологий. Сформированная комбинация методического и инструментального аппарата позволяет проводить динамический сценарный анализ деятельности коммерческого банка в целях выявления потенциальных рисков

Согласно сложившейся практике внедрения риск-ориентированного подхода к управлению в коммерческих банках требуемые преобразования проводятся одновременно по трем направлениям – организационному, методологическому и информационно-технологическому.

Организационный блок заключается в создании и развитии функционально-организационной структуры банка по управлению рисками. В целях построения эффективной системы риск-менеджмента в коммерческих банках рекомендуется создавать независимое подразделение. Основные задачи такого подразделения – организация стратегического и оперативного управления рисками банковской деятельности.

Методологический блок любой системы управления рисками зиждется на методике идентификации существенных групп рисков, формализации алгоритмов их количественной оценки и категоризации, а также построении системы бизнес-процессов по управлению рисками. При этом целью такой системы управления является одновременно и контроль рисков, т.е. разработка комплекса мер по прогнозированию и недопущению ситуаций, несущих риск, и ограничению возможных потерь, а также определение мер по демпфированию негативных последствий в случае реализации рисков. Авторы предлагают в качестве базиса для построения системы интегрированного риск-менеджмента применить метод динамического моделирования (МДМ) [3, 4] для моделирования (прогнозирования) динамики банка с учетом внутренних и внешних трансформаций. Рассмотрим особенности такого подхода и его преимущества по сравнению с иными методами.

Согласно идеологии МДМ построение моделей основывается на кибернетическом детерминистском подходе:

  • модели являются «натурально»-динамическими, так как описываются системами дифференциальных уравнений;
  • модели содержат нелинейные элементы, в том числе и нелинейные дифференциальные уравнения, что позволяет проявлять им новые свойства, «спрятанные» ранее под линейностью описания. Как следствие, они начинают демонстрировать свойственное соответствующим реальным объектам сложное поведение;
  • элементы, формирующие алгоритм, соединяются большим количеством прямых и обратных связей, имеющих различную природу, что дает возможность выхода системы в процессе моделирования из состояния гомеостаза. Для анализа таких ситуаций есть возможность, проходя в обратном порядке по цепочке преобразований от точки бифуркации до определенного момента в моделируемом прошлом, обнаруживать первопричины, вызвавшие катастрофу в моделируемом будущем, и тем самым не допустить ее появление в реальных объектах;
  • структура алгоритмов преобразования сигналов в модели под воздействием как экзогенных управлений, осуществляемых посредством пользовательского интерфейса, так и внутренних причин постоянно изменяется. Данные изменения могут носить алгоритмический характер или быть связанными с изменениями связи между элементами. Связь в процессе «жизни» модели может «заснуть» (перестать оказывать воздействие на элемент), «проснуться» или поменять знак. Как и нелинейность, свойство нестационарности (переменной во времени структуры) является важнейшем в моделировании сложных динамических систем, придающим всей системе большую долю адекватности реальному объекту;
  • модели имеют сложную структуру, характеризующуюся не только большим количеством элементов и связей, но и их разнородностью;
  • модели являются управляемыми, и акцент делается не просто на прогнозировании эволюции объекта, а на эволюции под воздействие конкретных внешних управлений в будущем, то есть при определенных условиях.

Как обосновано в литературе [4] и подтверждено практикой авторов, использование данного подхода при проектировании экономико-математических моделей позволяет корректно отражать особенности структуры объекта-оригинала и ее изменение во времени, а, следовательно, достигать значительной адекватности, совпадения реакции модели и объекта на внешние воздействия (управления). В результате, при условии корректного проектирования модели, получаемая точность прогнозирования будущей динамики объекта является много более высокой, нежели недоступная каким-либо другим, существующим на данный момент, методам прогнозирования.

Модельный блок. На основе МДМ авторами разработан ряд динамических экономико-математических моделей, во взаимосвязи образующих типовую финансовую модель банка. Полученная модель риск-менеджмента позволяет проводить динамический сценарный анализ банков с выявлением возникающих рисков, непосредственно в процессе «проигрывания» сценария применять меры реагирования на возникающие риски (негативные тенденции) и наблюдать за реакцией показателей состояния банка на реализуемое управление.

Информационно-технологический блок разработанной системы интегрированного риск-менеджмента образован совокупностью информационной базы рисков и их ограничений, метода динамического моделирования, динамической экономико-математической модели коммерческого банка, пользовательского интерфейса управления банком и наблюдения за результатами (прогнозами управления и оценками рисков), среды проведения виртуальных (машинных) экспериментов по управлению рисками на платформе «ДИН-Прогноз».

Указанный блок реализован авторами в рамках выполнения НИР в виде самостоятельного программного продукта «Автоматизированная система управления рисками коммерческого банка» [1, 2].

Рисунок 1. Интерфейс управления параметрами бизнес-плана в «Автоматизированной системе по управлению рисками коммерческого банка»

Рисунок 1. Интерфейс управления параметрами бизнес-плана в «Автоматизированной системе по управлению рисками коммерческого банка»

Рисунок 2. Интерфейс управления параметрами стресс-сценария в «Автоматизированной системе по управлению рисками коммерческого банка»

Рисунок 2. Интерфейс управления параметрами стресс-сценария в «Автоматизированной системе по управлению рисками коммерческого банка»

Основная цель разработанного инструментария – комплексный анализ чрезвычайной (стрессовой) составляющей рисков, включая выявление (прогнозирование) угроз, оценку возможных последствий реализации рисков и анализ возможных действий (мер реагирования), позволяющих минимизировать последствия их реализации.

В банковской сфере результаты такого анализа, стресс-тестирования, используются в рамках ряда управленческих направлений, включая процессы обеспечения достаточности капитала, процессы стратегического и текущего планирования, процессы управления отдельными видами рисков, процессы обеспечения непрерывности действий в чрезвычайных ситуациях и финансового оздоровления.

На последующих этапах развития инструмента необходимо смоделировать динамику банковского рынка, его реакцию на внешние управления (со стороны государства, ЦБ, внешней конъюнктуры), завязав его в единый контур с моделируемым Банком. Таким образом, будет получена сложная модель (система), охваченная большим количеством контуров обратных связей (взаимовлияний), что, в свою очередь, позволит моделировать непредсказуемые (непрогнозируемые без применения инструмента) последствия регулятивных или рыночных влияний как на Банк, так и на рынок в целом. Кроме того, применяемые средства моделирования позволят отразить нестационарность (изменение) структур банковской системы, Банка и других агентов, т.е. прогнозировать структурные трансформации. 


  1. Алтухова Е.В. Бизнес-планирование в системе управления инвестиционным потенциалом коммерческого банка. // «Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова», №1, 2014 г. – С.49-58.
  2. Алтухова Е.В., Зотов В.А. Автоматизированная система управления рисками коммерческого банка. // Федеральный институт промышленной собственности. – 2014.
  3. Зотов В.А., Кугаенко А.А. Устройство для моделирования поведения динамической системы с нестационарными связями. Патент на полезную модель. // Федеральный институт промышленной собственности. – 2007.
  4. Кугаенко А.А. Экономическая кибернетика: энциклопедия: учеб. пособие / А.А. Кугаенко. – М.: «Вузовская книга», 2010.

Ключевые слова: коммерческий банк, интегрированный риск-менеджмент, стресс-тестирование, банковский рынок, финансовые инструменты, бизнес-процесс, индикатор риска.


Technological basis of risk management in commercial banks

Altukhova Y.V., Ph.D., Associate Professor, Department of Banking, Plekhanov Russian University of Economics, evaltuhova@mail.ru

Zotov V.A., Ph.D.,Associate Professor, Department of Information Technology, Plekhanov Russian University of Economics,
vladislav.zotov@gmail.com

Summary: The article presents the results of development of methodical and information infrastructure of the integrated risk management in Commercial Bank. The analysis is based on the technique of stress testing developed in Plekhanov Russian Economic University. It is based on a technique of dynamic economic and mathematical modeling with application of information technologies. The created combination of the methodical and tool device allows carrying out the dynamic scenario analysis of activity of commercial bank for identification of potential risks.

Keywords: commercial bank, integrated risk management, stress tests, banking market, financial instruments, business process, risk indicator.


Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru