Издания и мероприятия для банковских специалистов:
 

Методический журнал
Риск-менеджмент в кредитной организации

Описание изданияСвежий номер Архив Приобрести/Подписаться
Выходит один раз в квартал
Объем 112 с
Издается с 2011 года
 
 
Содержание номера 1/2012
  АВТОРСКАЯ КОЛОНКА МИХАИЛА РОГОВА  
М.А. Рогов, Русское общество управления рисками «РусРиск», вице-президент, член правления российского отделения PRMIA, член GARP, член Группы экспертов по риск-менеджменту систем нормативного регулирования Европейской экономической комиссии ООН (GRM UNECE), эксперт ISO/TC262 Risk management от Российской Федерации, к.э.н., доцент
Русская зима рисков
  ПОЛИТИКИ И ПРОЦЕДУРЫ  
И.Е. Покаместов, ООО «ФАКТОРинг ПРО», генеральный директор, МЭСИ, к.э.н., доцент
Базовые принципы риск-менеджмента при осуществлении факторинговых операций
Факторинг, по сути, призван оказать помощь предпринимателям, которые по характеру своей деятельности вынуждены иметь дело с товарным кредитом. Однако для факторинговой компании существует вероятность потерь из-за нарушения обязательств по договору факторинга либо по договору поставки товара, заключенному между клиентом и его дебиторами. Для снижения рисков необходимо создание системы управления, благодаря которой можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать меры.
  АНАЛИЗ И ОЦЕНКА  
Н.П. Пильник, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», лаборатория макроструктурного моделирования экономики России, младший научный сотрудник
Макроэкономические риски 2012 года
Во втором номере журнала за прошлый год была опубликована статья «Макроэкономические риски 2011 года», в которой описывался возможный сценарий развития событий в мировой и российской экономиках в прошедшем году. Для того чтобы понять, насколько адекватным было описание механизмов и особенностей экономического развития 2011 года, сопоставим ожидаемые и имевшие место в действительности события.
Р.В. Литвинов, ОАО «Уралсиб», Департамент контроля рисков корпоративного банка, заместитель руководителя департамента
Оценка вероятности дефолта на основе рыночной информации
В предыдущей части статьи1 мы остановились на примере калибровки кредитной кривой и оценки риска эмитента с использованием простейшей модели сокращенной формы (reduced form). В данной части статьи мы распространим наши рассуждения на кредитные инструменты, подразумевающие купонные выплаты. Введем понятие коэффициента покрытия. Покажем, как оценить кредитный риск контрагента с использованием формулы ценообразования кредитного инструмента в рамках риск-нейтрального подхода.
В.В. Ташбулатов, университет Малардален (Швеция), PRM
Определение стоимости непрерывных барьерных опционов с использованием марковских процессов
В статье предложен простой и точный алгоритм определения цен барьерных опционов с использованием одномерных марковских процессов. В частности, он может применяться к геометрическому броуновскому движению, моделям локальных волатильностей с прыжками и процессам Леви. Алгоритм предполагает нахождение аппроксимирующей марковской цепи, динамика которой соответствует динамике исходного марковского процесса1.
А.Ф. Громов, Индустриальный Сберегательный Банк, Управление казначейства, ведущий специалист
Индекс волатильности VIX и его применение
Каждый кризис или спад на рынке порождает среди инвесторов и спекулянтов интерес к инструментам управления рисками. В статье предпринята попытка описать основные свойства, возможности и ограничения в использовании с этой целью индекса волатильности и фьючерсов на него. Индекс волатильности по своей сути гораздо сложнее основных биржевых индексов, поэтому вначале рассматривается порядок его расчета, а затем анализируются свойства индекса и основные сферы его применения.
  УПРАВЛЕНИЕ И КОНТРОЛЬ  
А.В. Груздев, исследовательская компания «Гевисста», директор
Метод бинарной логистической регрессии в банковском скоринге
Метод бинарной логистической регрессии остается одним из наиболее часто используемых при построении скоринговых моделей. В данной части статьи мы остановимся на подготовке данных, настройке и запуске процедуры анализа, построении регрессионной модели и диагностике ее качества. Особое внимание уделено трудностям, которые часто возникают при интерпретации статистик регрессионного анализа.
А.А. Кадников, ОАО «МДМ Банк», риск-менеджер, к.э.н., PRM
Зависимость кредитного VaR-портфеля от уровня концентрации
Современный риск-менеджмент опирается на продвинутый математический аппарат. Изощренные математические модели вошли в повседневную практику и фактически стали общепринятым стандартом. Однако иногда возникают потребности в анализе ситуаций, которые либо не рассматривались в данных моделях, либо не соответствуют предпосылкам моделей. В статье представлен пример небольшого прикладного исследования. С помощью имитационного моделирования в среде MATLAB1 исследованы характеристики распределения потерь по кредитному портфелю.
  ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ  
П.В. Ревенков, Банк России, заведующий сектором Департамента банковского регулирования и надзора, к.э.н.
Технологический фактор рисков в условиях электронного банкинга
В статье приведены преимущества электронного банкинга и причины появления новых источников банковских рисков, связанных с его внедрением в кредитных организациях. Рассмотрены дополнительные источники типичных банковских рисков, на которые в большей степени оказывают влияние технологии дистанционного банковского обслуживания (и системы электронного банкинга, в частности)1.
  QUANT CLASSROOM  
А.А. Новоселов, Сибирский федеральный университет, к.ф.-м.н., доцент
Субъективное восприятие риска
 
 
Другие проекты группы «Регламент-Медиа»