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»
Наука и технологии
Подписка
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Магазин
Архив номеров
Вакансии
Контакты
   

  Опросы

Какие курсы вы бы выбрали для себя?  

Очные
Онлайновые
Платные
Бесплатные
Я и так все знаю

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
20.12.2019г.
Просмотров: 5385
Комментарии: 0
Dr.Web: всё под контролем

 Читать далее...

04.12.2019г.
Просмотров: 6585
Комментарии: 0
Особенности сертификаций по этичному хакингу

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7868
Комментарии: 2
Анализ вредоносных программ

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 8160
Комментарии: 1
Микросервисы и контейнеры Docker

 Читать далее...

28.05.2019г.
Просмотров: 7160
Комментарии: 0
Django 2 в примерах

 Читать далее...

Друзья сайта  

Форум системных администраторов  

sysadmins.ru

 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) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru