Методический журнал
Риск-менеджмент в кредитной организации

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?

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.