Моделирование операционных рисков

Построенные модели описывают зависимость уровня операционных рисков от масштабов деятельности банка, а также влияние операционных рисков на результаты деятельности. Для формализации моделей в виде системы уравнений используется база данных в виде совокупности признаков, отвечающих перечисленным выше требованиям, по рассмотренным ранее крупнейшим коммерческим банкам РФ, с числом наблюдений 30.

Рис.1 Схема взаимосвязей для выведения уравнения множественной

корреляции

Построение множественных уравнений регрессии проведено с использованием следующего математического аппарата. Согласно теории регрессионного анализа, многофакторное уравнение регрессии имеет следующий вид:

где y – расчетное значение результативного признака; a – свободный член уравнения; b – коэффициенты условно-чистой регрессии, означающие среднее по совокупности отклонение результативного признака (y) от его средней величины при отклонении фактора от своей средней величины на единицу его измерения и при условии, что все прочие факторы, входящие в уравнение регрессии, закреплены на средних значениях и не изменяются; K – число факторных признаков.

Известно, что наилучшая аппроксимация набора наблюдений линейной функции достигается при применении метода наименьших квадратов МНК.

Для характеристики тесноты связи в практике экономического анализа применяются коэффициенты эластичности, которые можно получить, преобразовав коэффициенты условно-чистой регрессии следующим образом:

где ei – коэффициент эластичности; bi – коэффициент условно-чистой регрессии; xi, y – средние по совокупности.

Коэффициент эластичности фактора хi говорит о том, что при отклонении величины этого фактора от его средней величины на 1% и при отвлечении от сопутствующего отклонения других факторов, входящих в уравнение, результативный фактор отклонится от своего среднего значения на еi, процентов его средней величины.

Для измерения тесноты связи или определения доли вариации результативного признака, зависящей от факторов, введенных в уравнение множественной корреляции, используется формула:

где R – коэффициент корреляции уравнения, R2 – коэффициент детерминированности, показывающий, насколько хорошо уравнение регрессии.

В результате вычисления параметров уравнений модели с помощью ППП MS Excel получено следующее уравнение зависимости затрат, связанных с управлением операционными рисками (ЗОР), от нетто-активов (А), валового дохода (Д) и собственного капитала банка (СК):

ЗОР = -0,00846 + 0,0041 А + 0,01668 Д – 0,00986 СК

Из полученного уравнения следует, что в среднем по совокупности коммерческих банков затраты, связанные с управлением операционными рисками увеличивались на 4,1 млн. руб. при росте активов на 1 млрд.руб., увеличивались на 16,68 млн. руб. при росте валового дохода на 1 млрд. руб., сокращались на 9,86 млн. руб. при росте собственного капитала на 1 млрд. руб.

Коэффициенты эластичности по формуле (9) будут равны:

е1= 1,203; е2= 0,265; е3=- 0,393.

Таким образом, при увеличении активов и валового дохода банка на 1% происходит увеличение затрат, связанных с управлением операционными рисками, соответственно на 1,203% и 0,265%. Рост собственного капитала регионального банка на 1% приводит к снижению затрат, связанных с управлением операционными рисками, на 0,393%.

Таким образом, подверженность операционным рискам растет с увеличением масштабов деятельности банка и сокращается при наращивании собственного капитала.

Далее, применяя аналогичный математический аппарат, исследуется влияние операционных рисков на результаты деятельности коммерческого банка. Получено следующее уравнение зависимости чистой прибыли регионального банка (Пр) от затрат, связанных с управлением операционными рисками (Зор), и потерь от реализации операционных рисков (П0р)

Пр = -269,842 + 4,6221 3ОР + 0,8274 ПОР

Коэффициенты эластичности составили  e1 = 0,5245; е2 = 0,7483.  Коэффициент корреляции уравнения составил R = 0,81 (т.е. чистая прибыль банка определяется влиянием множества других факторов).

Построенные корреляционные модели подтвердили предполагаемую зависимость операционного риска от масштабов деятельности банка, а также позволили выявить влияние управления операционными рисками на финансовый результат коммерческого банка. При этом наиболее приемлемыми для оценки уровня операционных рисков показателями, характеризующими масштаб деятельности банка, являются валовой доход и нетто-активы банка. Операционный риск в значительной степени определяется масштабом банковских операций, что подтверждается как результатами корреляционного анализа, так и построением уравнения множественной регрессии.

Зафиксированные в официальной отчетности затраты, связанные с управлением операционными рисками, и потери от реализации рисков напрямую не определяют прибыль банка, в то же время выявлена прямая зависимость между прибылью и показателями, характеризующими уровень операционного риска.

Организация управления операционным риском представляет собой совокупность способов и методов работы по выполнению задач управления операционным риском. Грамотная организация управления операционным риском предполагает не только своевременное их выявление, но и сбор исчерпывающей информации и оценку влияния рисковых событий на деятельность банка и другие мероприятия.

Основным способом минимизации операционного риска, контролируемого на уровне банка, является разработка организационной структуры, внутренних правил и процедур совершения банковских операций и других сделок с учетом снижения возможности появления факторов операционного риска.

Минимизация операционного риска предполагает осуществление комплекса мер, направленных на снижение вероятности наступления рисковых событий или обстоятельств, приводящих к убыткам или уменьшению размера потенциальных потерь. Этот метод должен применяться с учетом характера и масштабов деятельности банка.

Таким образом, предлагаемая система управления операционным риском обеспечивает целенаправленный и непрерывный сбор соответствующей информации для принятия оперативных управленческих решений по минимизации или снижению операционного риска в банке.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

По результатам проведенного исследования можно сделать следующие выводы.

Коммерческие банки являются важнейшим элементом системы для нормального функционирования и развития рыночной экономики в Российской Федерации.

С ростом объемов банковских операций возрастают операционные риски. Недостаточный контроль операционных рисков может привести к непоправимым последствиям и прекращению деятельности банка.

В целях управления потенциальными финансовыми потерями, связанными с операционными рисками, банк должен построить систему управления рисками в целях сокращения финансовых потерь и, соответственно, повышения эффективности, обеспечения надлежащего уровня надежности, соответствующей характеру и масштабам проводимых банком операций.

Во второй главе работы был проведен анализ системы управления операционными рисками на примере "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО".

Были исследованы методы снижения операционных рисков, применяемые в "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО". Важнейшим элементом системы управления операционным риском в "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО" является надежная подсистема информационного обеспечения. Кроме того, в целях анализа и мониторинга операционного риска, в базе данных "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО" ведется реестр операционных рисков, и осуществляются сбор и регистрация о рисковых событиях и их последствиях.

По фактам выявления и оценки операционного риска, с учетом его рейтинга определяется метод управления им. В банке используется система мониторинга по ключевым индикаторам риска.

В числе основных направлений минимизации операционных рисков "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО" используется метод оценки доходности сделки с учетом операционных рисков.

В третьей главе работы были сформулированы предложения по совершенствованию управления операционными рисками в "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО" по части совершенствования организации внутреннего контроля в банке как элемента системы управления операционными рисками и по совершенствованию организационно-методических подходов к построению системы управления операционными рисками в "ИНГ БАНК (ЕВРАЗИЯ) ЗАО" на основе использования методов корреляции и регрессии.

В части операционных рисков, которые не удалось снизить или снижение которых нерентабельно, банку следует создать адекватные резервы собственных средств на случай убытков.

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

 

1. Федеральный закон от 10 июля 2002 г. N 86-ФЗ "О Центральном  банке Российской Федерации (Банке  России)" (ред. от 13.07.2015г.)

2. Федеральный закон от 02 декабря 1990 г. N 395-1 "О банках и  банковской деятельности" (ред. от 13.07.2015г.)

5. Положение ЦБ РФ от 03.11.2009 N 346-П "О порядке расчета  операционного риска кредитными  организациями" (ред. от 03.07.2012г.)

6. Письмо ЦБ РФ от 24.05.2005 N 76-Т "Об организации управления  операционным риском в кредитных  организациях"

11. Аргунов И.А Прибыльность  и ликвидность: анализ финансового состояния банка / И.А Аргунов //Банковский журнал 2011 № 3. – 436с.

12. Богданов А.Е. Операционный риск и его влияние на устойчивую работу финансовой организации. // Банковские технологии №1, 2012 г.

13. Быков Н.И. Методика определения банковских рисков / Н.И. Быкова- СПб.: Препринт, 2011. – 219 с.

14. Лаврушин О.И. Банковское дело / О.И. Лаврушина - М.: Финансы и статистика, 2012. – 573 с.

15. Попов А.С. Банковские риски и их оптимизация: Науч.-практ. Пособие / А.С. Попов, И.В. Харченко - Ростов н/Д: Ростов, гос. экон. акад.Гуков. филиал, 2012. – 207 с.

16. Русанов Ю.Ю. Роль и значение рисков в банковском финансовом менеджменте / Ю.Ю. Русанов // Финансы и кредит. – 2012. – № 5. – С. 420.

17. Тоцкий М.Н. Методологические основы управления кредитным риском в коммерческом банке / М.Н. Тоцкий – М. – 2013. – 315 с.

18. Френкель А.А. Корреляционный и регрессионный анализ в экономических приложениях / А.А. Френкель, Е.В. Адамова. Учебное пособие. – М.: МЭСИ, 2011. – 306 с.

19. Черкасов В.В. Проблемы риска в управленческой деятельности / В.В. Черкасов - К. – 2012. - 317 с