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 1/2018
  РИСК-МОДЕЛИРОВАНИЕ: НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ  
Владимир МАНАЕВ
Перспективные инструменты управления рисками без «черных ящиков»
В этом номере мы публикуем статью, рассказывающую об опыте применения Open Source решений и методов машинного обучения в Банке ВТБ. О сложностях интеграции в управлении розничными и корпоративными кредитными рисками и о перспективах продвинутой аналитики в банках мы поговорили с членом правления банка Максимом Кондратенко.
Максим КОНДРАТЕНКО, Банк ВТБ (ПАО), член правления, к.э.н.
Денис СУРЖКО, Банк ВТБ (ПАО), Департамент рисков, управляющий директор, к.э.н., PRM
Большие данные и Open Source решения для целей управления рисками: практический опыт и перспективы
Применение методов машинного обучения (Machine Learning), Open Source технологий и инструментов анализа больших данных (Big Data) — одна из самых обсуждаемых тем в области анализа рисков. В подавляющем большинстве случаев дискуссии в данной области касаются розничного сегмента, несмотря на то что корпоративные заемщики составляют значимый сегмент кредитного портфеля крупнейших банков. В статье описан опыт Группы ВТБ, демонстрирующий целесообразность и высокий потенциал применения современных технологий как в корпоративном, так и в розничном сегментах.
  МЕТОДЫ СПАСЕНИЯ ПРОБЛЕМНЫХ БАНКОВ  
Геннадий БОРТНИКОВ, банковский эксперт, к.э.н.
Риски эмитентов и инвесторов конвертируемых облигаций CoCos
Конвертация долга в капитал представляет собой не только структурное изменение в пассивах банка (обязательства перед кредиторами сокращаются, а капитал увеличивается), но и оригинальное решение вопроса «спасения» проблемного финансового учреждения, которое теряет свою инвестиционную привлекательность. Конвертируемые в случае событий-триггеров облигации стали особенно популярными в последние годы, поскольку банки стремятся повысить свой потенциал абсорбции убытков. В этой статье мы постараемся объективно рассмотреть данный инструмент, его преимущества и риски.
Наталья ТЫСЯЧНИКОВА, банковский аналитик, к.э.н., член-корреспо­н­дент РАЕН
Токсичные активы: признать и нейтрализовать
Сегодня чуть ли не каждый российский банк — и частный, и государственный — так или иначе «заражен» токсичными активами. Вопрос заключается в том, готов ли банк признать этот факт, определить размер «дыры» и начать предпринимать действия по ее сокращению в условиях, когда помощь государства, если оно не является акционером банка, фактически означает национализацию. В статье описана одна из базовых схем оздоровления, которая была успешно адаптирована и в настоящее время реализуется некоторыми российскими банками.
Константин ЛОСЕВ, АКБ «РосЕвроБанк» (АО), начальник управления кредитных рисков юриди­ческих лиц
Методика анализа оборотов по отдельным балансовым статьям банка
В этой статье мы проанализируем динамику оборотов по отдельным балансовым статьям банков и покажем, каким образом подобный анализ может использоваться для выявления потенциального риска наличия неликвидных активов в структуре баланса банка. Каким образом проводить агрегирование счетов и расчет оценок отношений оборотов к остаткам по балансовым счетам банков? Какие зависимости могут быть выявлены в динамике оборотов по отдельным балансовым счетам банков? Какие уровни контрольных значений применять при анализе уровня риска банка?
  АНТИФРОД-ИНСТРУМЕНТЫ  
Сергей АФАНАСЬЕВ, КБ «Ренессанс Кредит» (ООО), начальник управления­ расследования мошенничества
Как с помощью аналитики повысить эффективность банковского антифрода?
Есть два ключевых драйвера развития антифрода: с одной стороны, мошенники быстро адаптируют свои схемы, обходя банковскую защиту, из-за чего та устаревает; с другой стороны — новые банковские продукты и технологии порождают и новые уязвимости. В результате банки вынуждены реагировать на новые вызовы с удвоенной скоростью. Какова роль аналитики в банковском антифроде? Как при помощи аналитических подходов увеличить точность оценки вероятности мошенничества POS-партнеров и повысить эффективность биометрической системы?
  DIGITAL RISK MANAGEMENT  
Юрий СОКОЛОВ, Skyline Risk Solutions, генеральный директор, МВА
Сергей КУЗНЕЦОВ, РОО «Стоматологи Столицы», президент-элект, профессор, д.м.н.
Управление рисками перехода к цифровой экономике: фокус на клиента
В статье рассмотрены вопросы управления рисками перехода к цифровой экономике в контексте FEBA-подхода. На примере организаций здравоохранения в статье освещена инновационная практика управления данным видом риска с использованием системы аудита лояльности клиентов. Описанная практика может применяться и кредитными организациями.
  РИСКИ ФОНДОВОГО РЫНКА  
Джамиля БАГАМАЕВА,
Екатерина БОЕВА,
Заира МАМЕДОВА,
Илья НАМИС, Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова
Использование статистических методов валидации моделей VaR на примере акций высоколиквидных компаний
В настоящее время все популярнее становится тема, касающаяся различных способов валидации моделей оценки риска Value at Risk. Причина достаточно проста и однозначна: зачастую на практике весьма сложно объективно определить наиболее эффективную модель оценки риска компании. Каковы же основные способы определения оптимальной модели VaR?
Аркадий НОВОСЕЛОВ, независимый консультант, к.ф.-м.н.
Как эффективно вычислить условное распределение для прогнозирования доходности акций?
Условные распределения широко используются при вычислении прогнозов, построении байесовских выводов и во многих других приложениях. Как это часто бывает, аналитическое решение задачи вычисления условного распределения доступно довольно редко, а численные методы решения требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно в условиях высокой размерности. Компромиссом, позволяющим устранить многие препятствия на пути эффективного вычисления условных распределений, оказывается аппарат копул.
 
 
Другие проекты ИД «Регламент»