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 2/2016
  МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО  
Вадим КУЛИК, ПАО Сбербанк, заместитель председателя правления, куратор блока «Риски»
Алексей ТРОФИМОВ, ПАО Сбербанк, Департамент рисков CIB, управляющий директор
Метод Монте-Карло: генераторы случайных последовательностей
При хеджировании рисков с помощью производных финансовых инструментов необходимо рассчитывать целый ряд надбавок, называемых xVA. В основном для этого используются численные методы, особенно метод Монте-Карло. Данный метод состоит из базовых элементов, неправильное применение которых может привести к неверной оценке сделки и связанных с ней рисков, а также к другим непредсказуемым последствиям. Как этого избежать?
  МОДЕЛЬ БЛЭКА–ШОУЛЗА  
Игорь ФАРРАХОВ, ООО «РИСКФИН», заместитель генерального директора по развитию
Ценообразование опционов: считаем по-новому
Для расчета цены опционов в основном используется классическая модель Блэка–Шоулза, которая позволяет оценить их справедливую стоимость при помощи ключевых элементов: прогнозной волатильности базисного актива и величины безрисковой процентной ставки. Ожидаемая стоимость базисного актива определяется исключительно на основе безрискового арбитража без учета рыночных трендов и тенденций, то есть отсутствует возможность применять различные модели прогнозирования. В статье описывается новый подход к решению этой проблемы, который позволяет повысить точность оценивания опционных контрактов.
  СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ  
Алексей МАСЮТИН, ПАО Сбербанк, управление валидации моделей, руководитель проектов
Вячеслав БОРИСЮК, АО «ОТП Банк», департамент перекрестных продаж, руководитель направления исследований и прогнозирования
Стресс-тестирование розничного кредитного портфеля
К задаче оценки закономерности между движением макроэкономических показателей и вероятностью дефолта заемщика можно подойти двумя способами. В первом случае значения макроэкономических агрегатов непосредственно включаются в статистическую модель и оцениваются одновременно с другими характеристиками заемщика. Во втором случае зависимость оценивается на уровне всего портфеля и пулов, на которые данный портфель разделяется. Какой подход предпочтительнее?
Аркадий НОВОСЕЛОВ, Сибирский федеральный университет, доцент, к.ф.-м.н.
Особенности совместного использования стресс-тестирования и обратного стресс-тестирования
В прошлых выпусках журнала мы уже познакомились с некоторыми методами стресс-тестирования и обратного стресс-тестирования. Сегодня обратим внимание на один подводный камень, с которым можно столкнуться при совместном использовании этих методов.
  КРЕДИТНАЯ РИСК-АНАЛИТИКА  
Дмитрий КРАЙНОВ, ПАО Сбербанк, Управление валидации, исполнительный директор-начальник отдела контроля и валидации процессов
Открытая vs. закрытая рейтинговая модель: процесс разработки и применения
При внедрении рейтинговой модели для корпоративных клиентов в систему управления рисками всегда возникает вопрос: насколько она должна быть открытой для участников рейтингового процесса?
Владимир ЛЕВИН, ПАО Банк ЗЕНИТ, Департамент рисков, начальник отдела скоринга и оценки рисков портфелей розничных продуктов, к.ф.-м.н., доцент
Михаил ПОМАЗАНОВ, ПАО Банк ЗЕНИТ, Департамент рисков, начальник управления показателей кредитных рисков, член правления Русского общества управления рисками «РусРиск», к.ф.-м.н.
Владимир ШИКИН, АО «НБКИ», заместитель директора по маркетингу
Статистическая калибровка индикаторов долговой нагрузки и ее применение в кредитной аналитике
Очевидно, что потенциал повышения точности оценок кредитного риска на основе кредитной истории, в частности на основе скоринга кредитного бюро, сегодня исчерпан. Для дальнейшего роста розницы требуется дополнительный источник информации о клиенте, на основе которой можно улучшить качество оценок кредитного риска. Как использовать индикаторы долговой нагрузки для оценки риска дефолта заемщиков?
Анна ЗАЛОГА, риск-менеджер
Разработка кредитных заключений подразделением риск-методологии и их использование в портфельных отчетах
Кредитное заключение как IT-продукт может быть разработано силами подразделения риск-методологии (риск-моделирования). Это позволит банку сэкономить на внедрении промышленного ПО и к тому же создать максимально гибкий продукт, который можно актуализировать в наиболее сжатые сроки. Каковы возможности и плюсы автоматизации кредитного заключения в Excel? Ка­­ковы лучшие практики организации данных в кредитном заключении? Каким образом можно накапливать и использовать данные из заключений для портфельного анализа?
  РОЗНИЧНЫЕ КРЕДИТНЫЕ РИСКИ  
Олеся ШЕХОЛЬЦЕВА, эксперт по розничным рискам
Скоринг мобильных операторов
Скоринг операторов сотовой связи — новомодная тенденция на рынке сервисов розничного кредитования. Все больше банков проявляют интерес к возможности интеграции данных мобильных операторов в систему принятия решений по заявке. Эта статья посвящена работе сервиса, поэтапному процессу создания моделей для банков и возможным способам совместной работы внутренних моделей и скоринга операторов.
Артем ГРУЗДЕВ, ИЦ «Гевисста», директор
Источники модельного риска в банковском скоринге
В данной статье мы продолжим разговор об источниках модельного риска. Почему вредна категоризация количественных независимых переменных? Какие преобразования переменных допустимы, а какие нет? С какими трудностями сопряжено применение алгоритмов «черного ящика» в банковском скоринге? Какую модель выбрать, когда точность построенных альтернативных моделей одинакова (доверительные интервалы AUC, Gini перекрываются)?
  НОВОЕ В БАЗЕЛЬСКОМ РЕГУЛИРОВАНИИ  
Наталья ТЫСЯЧНИКОВА, банковский аналитик, к.э.н., член-корреспондент РАЕН
SMA против AMA, или Новый подход к оценке операционного риска
Одной из основных идей «Базеля II» было применение банками продвинутых подходов к оценке рисков, которые на тот момент казались настоящим прорывом в практике риск-менеджмента. Свой продвинутый подход — Advanced Measurement Approaches (AMA) — получил и сложно поддающийся оценке операционный риск. Спустя 10 лет анализа и наблюдений за корректностью и эффективностью этого подхода Базельский комитет решил отменить его, заменив на более простой. Банкам, успевшим за это время выстроить вокруг AMA целую индустрию расчетов, теперь предстоит от нее отказаться и заново переосмыслить процессы и методики оценки операционного риска.
 
 
Другие проекты группы «Регламент-Медиа»