Методический журнал
Риск-менеджмент в кредитной организации

В марте 2016 года Базельский комитет по банковскому надзору опуб­ликовал отчеты о результатах оценки банковского регулирования в России на соответствие международным стандартам и требованиям, изложенным в «Базеле II», «Базеле 2,5» и «Базеле III». Эта оценка производилась группой экспертов Базельского комитета в рамках программы RCAP (Regulatory Capital Assessment Program), которая предусматривает периодический анализ нормативной базы в области регулирования достаточности капитала в странах, представленных в этом комитете, а с 2015 года — также и ликвидности, на предмет соответствия базельским соглашениям.

Базельский комитет выпустил инструкцию с новым способом расчета контрагентского риска (SA-CCR), который должен заменить методы, введенные ранее в «Базеле II». Какое влияние на требования к капиталу окажет новая мера? Каковы ее пре­имущества и недостатки? В статье дан детальный сравнительный анализ новой меры и действующих в настоящее время мер.

Базельский комитет по банковскому надзору (БКБН) 24 апреля опуб­ликовал консультационный документ по пересмотру подходов на основе внутренних рейтингов (ПВР) «Reducing variation in credit risk-weighted assets — constraints on the use of internal model approaches». Пересмотр ПВР — ключевой элемент регуляторной реформы, которую БКБН планирует провести до конца 2016 года. Как это может отра­зиться на переходе российских банков на ПВР?

Уровень вложений в инструменты фондового рынка с длительным горизонтом инвестирования в России крайне низок. Однако последние обсуждения новой пенсионной реформы позволяют сделать вывод, что в ближайшее время могут получить популярность инвестиционные программы накопительного страхования жизни. Это позволяет прогнозировать приток «длинных» денег на фондовый рынок и актуализацию проблемы управления налоговыми рисками при долгосрочном инвестировании.

В отличие от традиционных мер качества данных, исследование взаимной согласованности требует математической модели. Как при помощи анализа взаимной согласованности можно оценить сегментацию рынка и происходящие на нем изменения? Статья основана на свежих данных о торгах государственными облигациями на Московской бирже в режиме Т+.

В статье с помощью метода CART строится дерево решений, которое позволяет описать факторы, влияющие на ставку привлечения еврооблигационных траншей российскими банками. Это дает возможность выявить факторы, на которые обращают внимание международные инвесторы при определении справедливой ставки привлечения для того или иного банка.

Нормативные документы Банка России (Положение № 483-П и Указание № 3752-У) реализуют подход к оценке кредитного риска на основе внутренних рейтингов, предусмотренный Базельским комитетом. В настоящее время перед российскими банками остро встает проблема проверки систем внутренних рейтингов. Авторы предлагают рассмотреть две основные стратегии проверки: стратегию «белого ящика» и стратегию «черного ящика». Данные подходы могут быть интересны не только отделам валидации банков, но и службам внутреннего аудита и контроля.

Являются ли более сложные риск-метрики и регуляторные нормативы более эффективными по сравнению с их «прокси» из финансовой отчетности? Вносит ли использование более сложных спецификаций модели значимый вклад в увеличение прогнозной силы? В статье сделана попытка проверить это на квартальных данных по российским банкам за период с III квартала 2010 года по I квартал 2016 года.

Корректный прогноз динамики остатков на расчетных счетах клиентов служит залогом построения качественного механизма управления ликвидностью. Повышение точности прогноза ликвидности позволит сократить разрыв ликвидности и соответственно уменьшить упущенную выгоду и непредвиденные расходы банка. В статье предлагается улучшить качество прогноза за счет применения аппарата нелинейной динамики.

Известно, что в периоды повышенной волатильности на финансовых рынках наблюдается рост корреляций между факторами и рыночными инструментами. Для верного оценивания характеристик рискованности финансовых портфелей, таких как волатильность, Value-at-Risk и т.п., необходимо строить правильный прогноз ковариационной (корреляционной) матрицы. Опишем некоторые методы оценивания корреляционной структуры, предназначенные для ее воспроизведения в специфических условиях.

В статье рассмотрены подходы к управлению риском лояльности с использованием SOL-решения, разработанного для организаций здравоохранения. Такое решение может повысить качество управления рисками в других сервисных отраслях, включая финансовые институты.