Применение продвинутых подходов для измерения операционных рисков
Размещено на сайте 31.05.2012
Внедрение продвинутых подходов к измерению операционных рисков позволит банкам ощутить выгоды и преимущества управления операционными рисками на основе количественной оценки, в том числе статистическими методами. В статье на конкретных данных рассматриваются вопросы моделирования операционных рисков.
С.М. Ведерников, специалист по количественным исследованиям, FRM
В.А. Зинкевич, консультант по риск-менеджменту
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
Несмотря на длительные исследования и большой объем накопленных данных, западные банки до сих пор дискутируют, есть ли фундаментальные различия между кредитными и рыночными рисками с одной стороны и операционными рисками — с другой, как выявить возможные различия и каковы потенциальные решения.
|
В случае рыночного и даже кредитного рисков данные по потерям и факторам риска довольно легко собирать, сохранять и анализировать в электронном виде; в отношении операционных рисков ситуация иная.
|
Проблема выявления, последующего прогнозирования и моделирования операционных рисков состоит, в частности, в том, что наиболее существенные операционные риски основаны не на повторении, а на возникновении и создании новых рисковых ситуаций и факторов риска.
|
Банки, ставящие задачу моделирования операционных рисков, сталкиваются с проблемами, потому что имеют только небольшое количество последовательных данных по потерям, отсутствует согласованное определение экспозиции риска, нет стандартов оценки вероятности рисковых событий и потерь в случае реализации события.
|
Можно выделить три основных «сезона»: рабочие дни, субботы и воскресенья, которые значительно различаются между собой по частоте рисковых событий. Необходимо анализировать и моделировать данные по частоте рисковых событий с учетом сезонности.
|
Анализ статистики говорит о том, что банку следует разработать более чувствительные методы идентификации рисковых событий, внедрить контроль их фиксации во внутренней базе данных.
|
Плотность распределения годовых потерь от операционного риска больше похожа на нормальную плотность распределения, нежели на стандартные скошенные функции с «тяжелыми хвостами», которые мы привыкли видеть на стандартных рисунках в литературе по управлению рисками.
|
Мы можем извлекать важные уроки из прошлого, но, к сожалению, пока никому не удалось обобщить техники анализа будущих потерь, чтобы создать методики прогнозирования сложных случаев реализации операционного риска.
|
Говорить о каузальном моделировании, учитывающем взаимосвязи между рисками и влияние цепочек причинных факторов, в российской практике пока рано. Нужно научиться грамотно собирать данные.
|
