Обзор сервиса
Страхование рисков
Управление рисками – задача, решение которой позволяет коммерческому банку эффективно конкурировать в непростых рыночных условиях. С какими же основными, наиболее значимыми, рисками сталкивается банк, основной деятельностью которого является кредитование физических лиц?
Мы выделяем как основные: кредитный риск, рыночный риск и стратегический риск.
Под кредитным риском подразумеваются непредвиденные потери, которые, как правило, возникают вследствие негативного влияния внешних факторов, таких как, например, кризис. Вопрос: как можно застраховать бизнес от возможного резкого ухудшения макроэкономической конъюнктуры? Шаблона нет, но в отдельных случаях существует возможность существенного снижения кредитного риска. Так, известно, что Российская экономика экспертно ориентирована, существенная доля ВВП связана нефтегазовой отраслью, что и определяет сильную корреляцию между ценами на нефть и уровнем безработицы. Казалось бы, существует возможность страхования кредитного риска при помощи опционов на нефть, но для этого требуется наличие высокоточной модели поведения кредитного портфеля. Уровень моделирования системы Roll Rate Analytic System позволяет решить эту задачу, и поэтому нами разработан специализированный сервис для поиска оптимального режима страхования кредитных рисков посредством опционов.
Рыночный риск связан с такими понятиями как риск процентной ставки, стоимость фондирования и риск ликвидности. При снижении риска процентной ставки, может увеличиваться риск ликвидности или стоимость фондирования. При резком скачке ставок повышается стоимость фондирования, что приводит к дополнительным потерям – так материализуется рыночный риск. Снизить этот риск можно за счет дополнительной подушки ликвидности (проще говоря, за счет заимствований на длинный срок). Вопрос состоит в том, как оптимизировать эту задачу. Специальный сервис страхования рисков системы Roll Rate Analytic System успешно справляется и с этой непростой задачей.
Стратегический риск связан с неверными решениями менеджеров высшего звена. Так, например, вследствие негативных новостей управляющий может решить прекратить новые выдачи, что конечно снизит кредитный и рыночный риск, но неизбежно приведет и к сокращению портфеля, и к сокращению бизнеса. Как результат, недополученная прибыль вследствие сокращения кредитного портфеля может быть столь существенной, что вероятные потери вследствие материализации кредитного и рыночного рисков будут рассматриваться уже как второстепенный по значимости фактор. Оптимизация стратегических решений – уникальный сервис информационно-аналитической системы Roll Rate Analytic System.
НазадСервис
- Сценарный анализ и прогнозирование
- Стресс-тестирование
- Поиск и анализ главных факторов риска
- Калибрация скоринговых карт
- Оценка кредитных рисков
- Оценка рыночного риска и риска ликвидности
- Страхование рисков
- План фондирования
- Прогноз резервов
- Ценообразование
- Моделирование экономического капитала
- Базель
- Оценка качества моделей
УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР
Вашему вниманию предлагаются курсы по темам: финансы, кредитные риски, рыночные риск и риск ликвидности, ценообразование ... Для заказа курса вам необходимо отправить заявку по адресу: info@bsc-consult.com.
Риск-менеджмент и международная практика (курс 16 часов)
Финансовые вычисления: курс для практиков (семинар 4 часа)
Ключевые показатели эффективности банка (семинар 4 часа)
Внутреннее казначейство: подразделение банка, которое отвечает за всё (семинар 4 часа)
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.