Обзор сервиса

Оценка рыночного риска и риска ликвидности

Рис. Пример воздействия кризиса на кредитную систему: добавочные потери, связанные с реализацией основных рисков при негативном влиянии макроэкономики.

Для осуществления своей основной деятельности, для выдачи кредитов Банку необходимо осуществлять заимствования. Все заимствования характеризуются сроком и ставкой привлечения. Вероятные кассовые разрывы порождают, так называемый риск ликвидности. Всегда существует отличная от нуля вероятность того, что Банк в какой-то момент в течение года окажется не в состоянии платить по своим текущим обязательствам. Такая ситуация называется кассовым разрывом и обычно возникает, когда при требовании дебиторов возврата денежных средств у Банка не хватает средств на счетах для исполнения этих требований. В целях минимизации такого риска Банк осуществляет заимствования по специальным схемам фондирования (допустим по схеме Match Funding, то есть балансирует активы и пассивы по срокам и по валютам, минимизируя объем открытых валютных позиций).

Наряду с риском ликвидности возникают рыночные риски. В случае розничного кредитования Банки сталкивается и с процентным риском, и с валютным риском. Посредством балансировки активов и пассивов по срокам и по валютам Банки существенно снижают эти риски. Для разработки успешной стратегии привлечения заимствований Банки должны использовать системы оценки и прогноза структуры активов, что в свою очередь позволяет казначейству своевременно спланировать сделки. В целях страхования риска процентной ставки Банком рассматривается возможность привлечения длинных денег в период низких процентных ставок и создания специального буфера, чтобы избегать чрезмерных потерь в период высоких процентных ставок.

Технология Roll Rate Analytic System позволяет посредством встроенной системы оценки и прогноза структуры активов вырабатывать эффективные стратегии фондирования, и тем самым снижать рыночный риск и риск ликвидности.

Назад

ПУБЛИКАЦИИ

Методы исследования поведения кредитных портфелей, представленные автором, в статье Моделирование поведения кредитных портфелей и стресс-тест частично основаны на так называемом подходе “Dual time dynamics”. В этой работе предлагается использовать упомянутый подход не для декомпозиции скалярных величин, а для декомпозиции матриц. Автор рассматривает кредитный портфель, как процесс, описываемый неоднородной цепью Маркова первого порядка. Посредством такого представления и используя винтажный анализ, а также, основываясь на результатах теоремы о сильной сходимости модифицированных алгоритмов с неподвижной точкой, и осуществляется декомпозиция матриц переходов, что позволяет прогнозировать поведение кредитных портфелей с высокой точностью. Как следствие, появляется возможность высокоточной оценки резервов, получать релевантные оценки для стресс-тестирования.

В статье Теория и практика розничного кредитования автором рассмотрены некоторые прикладные задачи, при решении которых успешно применяются методы, описанные в статье Моделирование поведения кредитных портфелей и стресс-тест.