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 2/2014
  Авторская колонка Михаила Рогова  
М.А. Рогов, основатель Евразийской федерации риск-менеджеров (EFORM), член Группы экспертов по управлению рисками в системах нормативного регулирования ЕЭК ООН, делегат от ЕЭК ООН в рабочих группах технических комитетов ISO TC 262 «Риск-менеджмент» и IEC TC 56 «Надежность», член правления российского отделения PRMIA, к.э.н., доцент
Безрисковая ставка
  Форум профессионалов  
Л.М. Макаренко, агентство «Рус-Рейтинг», директор по корпоративным рейтингам
Ю.Б. Подображных, Московский кредитный банк, заместитель председателя правления
Есть ли альтернатива кредитным рейтингам?
Финансовый кризис 2008–2009 годов поставил под сомнение надежность кредитных рейтингов как основы для регулирования кредитных рисков. В некоторых странах, например в США, использование рейтингов в регулятивных целях было запрещено на уровне закона. Долговой кризис в странах ЕС привел к отмене оценок ОЭСР странового риска для стран, ранее относимых к наименее рискованным. Какие альтернативы могут быть предложены как база для оценки кредитного риска в банковском регулировании?
  Регулирование и надзор  
Е.Д. Середкина, банковский эксперт
Обеспечение бесперебойности — новый вызов для операторов платежных систем
События последнего полугодия, связанные с отзывом лицензий у банков, прекращением деятельности платежной системы Migom, введением санкций по отношению к Российской Федерации и прекращением участия ряда российских банков в международных платежных системах Visa и MasterCard, послужили информационным поводом для обсуждения проблем национальной платежной системы. В статье рассматриваются вопросы, связанные с обеспечением бесперебойности функционирования платежных систем и разработкой операторами платежных систем планов восстановления деятельности.
В.Н. Манаев, университет Помпеу Фабра (Испания), PRM, CQF
Регулирование деятельности системно значимых финансовых институтов
После активной фазы кризиса 2007–2008 годов исследования системного риска стали одной из наиболее популярных тем в риск-менеджменте и экономике. Существует множество определений системного риска, но специалисты пока не пришли к единому мнению, какое из определений лучше. По сути системный риск — это риск коллапса финансовой системы или рынка, а также крупного финансового учреждения.
  Политики и процедуры  
Д.Е. Унгур, ООО «Финансовые информационные системы», начальник отдела бизнес-анализа, член профессиональной ассоциации риск-менеджеров Беларуси BelarusRisk, к.э.н.
Внешняя база данных операционных инцидентов в управлении операционным риском
По собственным оценкам банков, операционный риск является вторым по значимости после кредитного риска. Однако, как указывается в ряде исследований, по тяжести последствий операционный риск выходит на первое место среди рисков банковской системы. Данный факт определяет необходимость организации надлежащей системы управления операционным риском в каждом банке.
  Анализ и оценка  
И.Т. Фаррахов, ООО НВП ИНЭК, главный руководитель проекта
Е.Ю. Розанова, эксперт в области риск-менеджмента
Оценка операционных рисков
Во второй части статьи1 рассматриваются продвинутые методы оценки капитала под операционный риск: сценарный анализ и карта рисков. Сценарный анализ предлагается использовать не только как самостоятельный подход, применяемый в целях стресс-тестирования, но и как составляющую методов внутренней оценки, балльно-весового и оценки кривой распределения. Карта рисков интересна тем, что в условиях недостатка внутренних данных из «базы событий» банка позволяет применять предварительно масштабированные внешние данные, при этом уровень рисков может быть отражен в графическом или табличном формате.
А.В. Груздев, исследовательская компания «Гевисста», директор
Анализ пропущенных значений для обработки данных о заемщиках
Наблюдения с пропущенными значениями представляют серьезную проблему, потому что типичные процедуры моделирования просто «отбраковывают», исключают их из анализа. Когда есть несколько пропущенных значений (меньше 5% от общего числа наблюдений) и их можно рассматривать как пропущенные случайно, то есть факт пропуска не зависит от других значений, традиционный метод удаления пропущенных значений построчно (целиком) относительно «безопасен». Процедуры обработки пропущенных значений могут помочь нам определить, является ли построчное удаление обоснованным, и предлагают методы восстановления пропусков, когда удалять наблюдение нецелесообразно.
  Управление и контроль  
В.В. Горячев, информационный портал Structuring Academy, руководитель проекта, CBonds School, преподаватель, финансовый консультант
Дефолтные свопы и их связь с корпоративными облигациями
Во второй статье цикла, посвященного Fixed Income Derivatives1, рассматривается безарбитражная модель кредитного риска. Анализируются устройство корпоративных облигаций и кредитных дефолтных свопов, их применение, определение справедливой цены и особенности хеджирования одних инструментов другими. Подробно рассматривается процесс построения кредитной кривой.
  Рыночная дисциплина  
В.В. Карасев, ИПМаш РАН, лаборатория ИСАПР, старший научный сотрудник
Организация управления рисками с использованием логико-вероятностных моделей
В статье рассматриваются особенности построения интегрированной системы управления рисками банка на основе логико-вероятностных моделей. Обосновывается возможность разработки единой методологии для оценки и анализа банковских рисков и рассматривается организационная структура управления рисками, соответствующая этой методологии. Предлагаемый в статье подход подсказывает, как можно построить эффективную систему управления рисками банка без значительных материальных затрат и с ограниченными кадровыми ресурсами.
  Информационное обеспечение  
В.А. Борисюк, ОАО АКБ «Пробизнесбанк», Управление математического моделирования, главный аналитик
А.А. Масютин, ОАО АКБ «Пробизнесбанк», Управление математического моделирования, ведущий аналитик
Аппликейшн-скоринг на основе данных социальных сетей
Социальные сети уже давно рассматриваются различными организациями как пространство взаимодействия с клиентом. Для кредитных организаций социальные сети представляют интерес не только с точки зрения маркетинга, но и потому, что помогают сформировать портрет клиента при оценке риска несоблюдения заемщиком кредитных обязательств. Кредитные организации получают возможность обогатить свой аппликационный скоринг данными социальных сетей1.
  Quant Classroom  
А.А. Новоселов, Сибирский федеральный университет, к.ф.-м.н., доцент
Обратное стресс-тестирование
 
 
Другие проекты группы «Регламент-Медиа»