Традиционные методики оценки оперативных рисков

Традиционные методики оценки оперативных рисков Согластно новому Базельскому соглашению по капиталу [] который лег в основу текущих требований национального регулятора , а так как основе внедрения будующих изменении, были предложены три методологических подхода к расчету размера катипала резервируемого против операционного риска 1) Базовый метод показателей (BIA — Basic Indicator Approach); 2) Стандартизованный метод (TSA — Standardised Approach); 3) Усовершенствованные методы измерения (группа методов AMA — Advanced Measurement Approaches). Выбор соответствующей методики остается за банком. По мере своего развития банки могут продвигаться от простой методики BIA к более сложной AMA, и даже разработать свою (внутрибанковскую) методику. Однако для этого банк должен получить разрешение надзорного органа — в Казахстане это Агенство Финансового Надзора (АФН). Квалификационные критерии для применения усовершенствованного метода измерения операционного риска (AMA) представлены ниже. Банк должен, как минимум, доказать надзорному органу следующее. 1. В банке решены задачи организационного управления ОР: совет директоров и правление участвуют в контроле политики управления операционным риском; в банке имеется концептуально здравая и добросовестно реализуемая система управления рисками; у банка есть достаточно ресурсов для применения выбранной методики на основных бизнес-направлениях (бизнес-линиях), а также в сфере контроля и аудита. 2. Выполнены требования обоснованности выбранного метода: метод охватывает потенциально тяжелые случаи убытков (99,9 % распределения потерь); банки должны разработать и соблюдать строгие процедуры создания модели операционного риска и независимой проверки модели. 3. В применяемой системе оценок ОР должны быть определенные ключевые признаки: применение внутренних статистических данных по случаям убытков и величинам потерь; использованы субъективные суждения экспертов о вероятности и масштабах убытков; система измерения ОР должна использовать соответствующие внешние данные (государственные данные или сводные данные по банковской системе), особенно когда есть основания считать, что банк несет хотя и редкие, но потенциально ощутимые потери. Следует подчеркнуть, что применяемая в банке система оценки ОР, вне зависимости от выбранной методики, должна помочь распределить капитал на операционный риск по всем бизнес-линиям так, чтобы появились стимулы улучшить управление операционным риском по всем направлениям деятельности банка. Подход на основе базового индикатора Упрощенный подоход на основе базового индикатора (basic indicator approach- BIA) к расчету размера резеова против операционного риска предполагает прямую зависимость уровня операционных рисков в зависимости от маштабов предприятия, при этом не учитывается уровень подверженности риску в зависимости от направлении деятельности, а также процедуры внутреннего контроля и степень автоматизации бизнес-процессов. Данная самая простая методика расчета размеров резервов не отражает полностью степень подверженности операционному риску, и обычно используется на начальном этапе внедрения систему управления операционными рисками. В качестве обобщенного показателя деятельности предприятия используется валовых доход, для того что снизить завистмость от кратковременных изменений в размере валового дохода предпреятия, для расчетов резервов используется усредненное значение за последние 3 года. Сумма отчисляемого капитала (Operational Risk Capital — ORC) может быть выражена следующим образом: ORC = α × GI где: α = 15 % — значение, установленное Базельским комитетом; GI > 0 — годовой валовой доход (базовый индикатор), усредненный за 3 последние года: GI = ΣIi/n, где: n — количество лет, в которых значения валового дохода были положительными. Валовой доход (GI) определяется как сумма чистого процентного дохода и чистого непроцентного дохода: Валовой доход = (Процентные доходы – Процентные расходы) + (Непроцентные доходы – Непроцентные расходы). Условия расчета валового дохода: в GI сформированные резервы не учитываются (т. е. резервы не уменьшают величину валового дохода); операционные расходы, включая плату за аутсорсинг, не учитываются (т. е. они не уменьшают величину валового дохода); GI не должен включать в себя результат от разовых операций и доход, полученный от страхования. Где GI это усредненное значение валового дохода предприятия за последние 3 года. Коэффициент α равен 15% и был установлен Базельским комитетом после консультации с банковским сообществом. Данная методика может применяться на практике без каких-либо дополнительных условий. Стандартный подход Выше указанная методика расчета размера резервов очевидно не учитывает особенности связанные с направления деятельности финансовой оранизаций. Стандартизированный подход строится на выделение типовых бизнес направлении деятельности и определение для каждого направления индивуального размера резерва против операционного риска. Данный подход позволяет более точно учесть уровень подвержености в зависимости от направлении деятельности, а также процедуры внутреннего контроля и степень автоматизации бизнес-процессов. Это подход основан на разделение деятельности финансовой организации на стандартные направления деятельности, для которых рассчитывается усредненное значение валового дохода за последние 3 года для данного конкретного направления. ORC= Требование к капиталу для всей организации получается в результате суммирование полученных сумм резервов против операционного риска по каждому направлению. Базельский комитет предложил классификацию по восьми направления деятельности и соотвествующие коэффициенты β указаннные в таблице 6 Эта классификация является стандартной для всех банков, использующих данную методику. Таблица 6 Расчет операционных рисков согласно стандартному подходу Области Деятельности Поля деятельности Объем риска Фактор капитала Investment Banking Финансирование предприятий Брутто доходы 18% Исходные данные Брутто-доходы или VaR 18% Banking Частные лица Среднегодовая сумма баланса 12% Commercial banking Среднегодовая сумма баланса 15% Платежная система Среднегодовой объем платежей 18% Прочие Комиссионные сделки с ценными бумагами Брутто-доходы 12% Трастовые операции Управляемый объем 12% Альтернативный стандартизованный метод Согласно положениям Базельского комитета, надзорный орган может разрешить банку использовать альтернативный стандартизованный метод (Alternative Standardised Approach — ASA) при условии, что банк сумеет убедить надзорный орган в том, что такой метод дает более совершенную базу для расчетов. Методика расчета отчислений капитала на операционный риск такая же, как и по стандартизованной методике, за исключением двух видов производственной деятельности банка: розничных банковских операций (т. е. операций с физическими лицами) и коммерческих банковских операций (т. е. операций с юридическими лицами). По этим бизнес-линиям вместо валового дохода (как индикатора риска) применяются кредиты. Значения β-коэффициентов по банковским операциям с физическими и юридическими лицами остаются такими же, как и при стандартизованной методике. Отчисления капитала на операционный риск по методу ASA в отношении операций с физическими лицами (при такой же базовой формуле для операций с юридическими лицами) можно выразить следующей формулой: ORC3 = β3 × m × LA3, где: ORC3 — размер отчисляемого капитала по операциям с физическими лицами; β3 — коэффициент для операций с физическими лицами; LA3 — общая сумма выданных кредитов (не взвешенных по степени риска), усредненные за последние три года; m = 0,035 — установленный коэффициент. В методе ASA общая сумма выданных кредитов по операциям с физическими лицами состоит из общих снятых с кредитных линий сумм по следующим кредитным портфелям: розничному (по физическим лицам), кредиты малым и средним предприятиям (трактуемые как розничные), и наконец, приобретенная розничная дебиторская задолженность. Для банковских операций обслуживания юридических лиц общая сумма выданных кредитов состоит из сумм по следующим кредитным портфелям: корпоративному, суверенному, банковскому, специализированному кредитованию, кредиты малым и средним предприятиям (трактуемые как корпоративные кредиты) и приобретенная корпоративная дебиторская задолженность. Сюда следует включить также балансовую стоимость ценных бумаг, находящихся на учете в банке. Как и по стандартизованной методике, общая сумма отчисляемого капитала ORC рассчитывается путем суммирования отчислений регуляторного капитала по каждой из восьми бизнес-линий банка. Усовершенствованные методы измерения Основу группы «усовершенствованных» методов AMA составляют подходы, развиваемые в рамках моделей IMA (Internal Measurement Approaches), LDA (Loss Distribution Approaches) и экспертных моделей SA (Scorecard Approaches). Ввиду постоянного усовершенствования аналитических методов оценки операционного риска Базельский комитет не детализирует методику AMA оценки операционного риска в целях расчета регуляторного капитала. Каждому банку предлагается самостоятельно развивать и совершенствовать методику на основе закрепленных требований и принципов. Подход, основанный на усовершенствованных методах измерения операционного риска, включает три основных этапа. Этап 1. Выделение в банке i = 1, 2, … 8 типовых направлений деятельности (как в стандартизованном методе). Этап 2. Определение типового вида убытков (категорий риска) j = 1, 2, … 7 для каждого направления i. Этап 3. Расчет размера резервируемого капитала в соответсвии с соотношением: ORC = ΣiΣj(γ(i,j) × EI(i,j) × PE(i,j) × LGE(i,j)) = ΣiΣj(γ(i,j) × EL(i,j)), где: EI (i,j) — индикатор подверженности операционному риску («стоимость под риском»); PE (i,j) — вероятность проявления случаев операционных потерь; LGE (i,j) — уровень потерь (по терминологии AMA — «тяжесть потерь» на один негативный случай) в случае реализации риска; EL (i,j) — размер ожидаемого убытка (средние потери за 1 год); γ (i,j) — коэффициент непредвиденных убытков. Рис. 9. Пример распределения величины убытков Базельским комитетом стандартизованы семь категорий операционного риска: 1) внутреннее мошенничество; 2) внешнее мошенничество; 3) трудовые отношения и безопасность труда; 4) клиенты, банковские продукты, деловая практика; 5) нанесение ущерба материальным активам; 6) управление процессами; 7) сбой систем. Индикатор EI (Exposure Indicator) представляет собой «заменитель» размера рисковой стоимости. Базельский комитет предлагает стандартизовать EI для бизнес-линий и вида убытков. В качестве таких индикаторов банками рассматриваются: валовой доход, среднегодовые активы, фонды под менеджмент, зарплата сотрудников и др. Параметр PE (Probability of loss Event) представляет собой вероятность наступления негативных событий, связанных с убытками («частота событий» за период времени t), а LGE (Loss Given Event) представляет собой долю потерь (от «стоимости под риском»), которая соответствует установленному негативному событию. Если PE может быть соотнесена с величиной (число случаев потерь)/(число транзакций), то LGE оценена как средняя величина отношения: (объем потери)/(объем транзакции). Коэффициент γ не может быть определен на основе только внутренних статистических данных о потерях, собранных банком. Нужны внешние статистические данные по всей банковской отрасли. На рисунке 9 приведена ситуация, в которой частота редких, но больших по размеру потерь (так называемый «тяжелый хвост» распределения потерь) может быть оценена лишь с привлечением внешней информации. Условия применения модели: временной интервал при расчете операционного риска t = 1 год; уровень доверия в расчетах — 99 %, т. е. сумма ожидаемых и непредвиденных потерь рассчитывается с вероятностью 99 %; минимальный размер резервируемого капитала определяется с учетом ожидаемых и непредвиденных убытков (ожидаемые и непредвиденные потери с вероятностью 99 % покрываются капиталом, если ожидаемые убытки не учтены сформированными банком резервами «на прочие потери»); Величина периода T накопленных данных должна составлять не менее 5 лет. IMA Внутренняя рейтинговая модель для измерения операционного риска Термин «рейтинговая модель» тесно связан с ранее определенным термином «рейтинговая система» и включает в себя формализованное описание характеристик операционного риска и процедур его оценки. Рейтинг — есть способ относительного измерения риска путем присваивания риску определенной алфавитной или цифровой категории. . Формальное описание рейтинговой модели для измерения операционного риска, основанное на подходе AMA, представим в следующей символьной форме: IRM = {ПОР, PE, LGE, EL, EI, UL}. Символом IRM обозначена внутренняя рейтинговая модель, справедливая для любой из восьми стандартизованных бизнес-линий. В скобках указаны элементы модели, которые определяются на основе экспертной и статистической информации. Показатель операционного риска (ПОР) — индикатор возможности потерь, область значений которого лежит в интервале от 0 до 1; определяется на основе экспертных методов по результатам аудита бизнес-процессов банка; характеризует уровень вероятности проявления негативных событий, связанных с бизнес-процессами (чем больше значение вероятности случаев потерь, тем выше уровень ПОР). То есть уровень ПОР — есть рейтинг анализируемого бизнес-процесса в модели IRM, связанный с вероятностями случаев потерь и уровнем потерь. Уровень ПОР определяется технологическими FT и случайными FC-факторами, может быть оценен различными методами оценки бизнес процессов начиная от экспертного заключения кончая сбором статистической информации за определенный период. Вероятность случаев потерь PE характеризует «частоту» негативных событий в год. Величина PE рассчитывается на основе функции распределения F(nx): где в качестве h(n) рассматривается распределение Пуассона или биномиальное распределение числа негативных событий n. Вероятность того, что число негативных событий n будет меньше nx: PE = F(nx). Распределение Пуассона имеет вид: h(n) = λnexp(-λ)/n!. где параметр распределения λ — среднее число негативных событий в год. Пример функции распределения F(n) для λ = 10 приведен на рисунке 10. Уровень потерь LGE в модели IRM определяется функцией распределения Fx случайной величины x. Для того чтобы понять «что есть x?», необходимы следующие пояснения. Пусть в течение года произошло n случаев потерь (негативных событий), и их величина в денежном выражении имела значения xi, i = 1, …, n. Тогда совокупные годовые потери определяются формулой: Z=x1+x2+…+xn В модели IRM переменная z, зависящая от случайных величин n и x, является случайной величиной с функцией распределения Fz. Случайная величина потери на одно негативное событие x имеет функцию распределения: где: g(ξ) — плотность логнормального распределения случайной величины ξ, принятая в модели IRM. Если обозначить: u(x) = (ln x – μ)/σ, (24) где: μ, σ — математическое ожидание и стандартное отклонение логарифма случайной величины ξ, то для уровня потерь LGE можно записать: LGE = Fx = Ф(u(x)), (25) где: Ф(u) — табулированная функция Лапласа [1]. Таким образом, LGE — вероятность потери на одно негативное событие объемом ξ < x. Вид функции распределения Fx показан на рисунке 18. Пример. Пусть необходимо найти LGE для бизнес-линии, у которой функции распределения F(n) и Fx имеют вид, показанный на рисунках 17 и 18 соответственно, средние потери на одно событие xср = 10 млн долл., а показатель операционного риска ПОР по результатам аудита имел величину 15 %. Сначала найдем величину nx: nx = F-1(ПОР) = 7, (26) где: F-1 — функция, обратная F(n). Рис. 10. Пример функции распределения F(n) негативных событий n (случаев потерь) для λ = 10 Рис. 18. Пример функции распределения потерь Fx То есть, откладывая на оси ординат (рис. 17) значение ПОР = 15 %, находим на оси абсцисс значение nx = 7. Затем найдем значение x, соответствующее PE = ПОР = 15 %: x = λ × xср/nx = 10 × 10 млн долларов / 7 = 14,3 млн долларов. (27) Используя график Fx (рис. 18) для x = 14,3 млн долларов, находим LGE = 83 %. Следует обратить внимание на то, что для логнормального распределения (рис. 18) среднее значение потерь всегда больше медианы: xmed = 9 млн долл.; xср = 10 млн долл. В качестве оценок параметров логнормального распределения μ и σ можно принять: (28) (29) (30) где: xi, i = 1, 2, …, k — выборка потерь размером k. Размер ожидаемого убытка EL (ожидаемых потерь в год) определяется соотношением: EL = E(n) × E(x) (31) где: E(n) — математическое ожидание числа негативных событий (числа случаев потерь); E(x) — математическое ожидание величины потерь на одно негативное событие. В качестве оценки E(n) для закона Пуассона принимается λср, т. е. величина λ, усредненная на интервале времени T = 5 лет; а в качестве оценки E(x) — средняя величина потерь xср за тот же интервал времени. Размер ожидаемого убытка EL связан с индикатором подверженности операционному риску EI соотношением: EL = PE × LGE × EI (32) Индикатор подверженности операционному риску EI выбирается, исходя из анализа бизнес-процессов банка. Общая формула для расчета EI имеет вид: EI = k × Ind (33) где: в качестве индикатора Ind рассматриваются [10] валовой доход, зарплата служащих, объем материальных активов и др.; k — коэффициент нормировки, вычисляемый из соотношения PE × LGE × k × Ind = λср × xср (34) Размер непредвиденного убытка UL (непредвиденных потерь) рассчитывается на основе соотношения: UL=Fz-1(0,99) – EL (35) где: Fz — функция распределения совокупных годовых потерь; Fz-1 — функция, обратная Fz. На рисунке 19 приведен пример функции распределения совокупных годовых потерь; на этом же рисунке показаны ожидаемые потери, которые равны 100 млн долларов. В передовой банковской практике [7, 9] размер непредвиденного убытка UL вычисляют по результатам моделирования (методом Монте-Карло). В этом случае делается предположение, например, о логнормальном распределении потерь или двухпараметрическом распределении Вейбулла [9]. По результатам моделирования определяют коэффициенты непредвиденных убытков γ, устанавливающие связь UL и EL для каждой бизнес-линии: UL= γ × EL. (36) Для использования коэффициентов γ в повседневной практике банку необходимо получить разрешение надзорного органа. Рис. 19. Пример функции распределения совокупных годовых потерь Мэппинг Под мэппингом (mapping) будем понимать разнесение риска по бизнес-линиям. Следует отметить, что «картографирование» риска (map — карта, картограмма) обычно связывают с двухмерным представлением риска в координатах (вероятность, потери). В стандартизованном методе TSA величина капитала, отчисляемого под операционный риск, пропорциональна величине валового дохода. Следовательно, мэппинг можно рассматривать как распределение валового дохода по бизнес-линиям. Базельским комитетом установлены следующие принципы мэппинга. a) Вся деятельность должна быть соотнесена с восемью бизнес-линиями взаимоисключающим и исчерпывающим образом. b) Любая банковская или небанковская деятельность, которая не укладывается в схему бизнес-линий, но представляет вспомогательную функцию по отношению к деятельности, включенной в данную схему, должна быть отнесена к бизнес-линии, к которой относится этот основной вид деятельности. Если данной вспомогательной услугой поддерживается более чем одна бизнес-линия, должны применяться объективные критерии распределения. c) При распределении валового дохода, если деятельность не может быть соотнесена с конкретной бизнес-линией, используется бизнес-линия, приносящая наибольшую доходность (yielding the highest charge). Та же бизнес-линия в равной степени применяется к связанной с ней вспомогательной функции. d) Банки могут использовать внутренние методы ценообразования для распределения валового дохода между бизнес-линиями при условии, что общий валовой доход для банка (который будет показан в рамках базового индикативного подхода) в конечном итоге будет равен сумме валового дохода по всем восьми бизнес-линиям. e) Соотнесение видов деятельности с бизнес-линиями в целях расчета капитала под операционный риск должно соответствовать определениям бизнес-линий, используемых для расчета регулятивного капитала под другие типы риска, например, кредитного и рыночного. Любые отклонения от данного принципа должны быть четко мотивированы и документированы. f) Используемый процесс соотнесения должен быть четко документирован. g) Старший менеджмент (исполнительное руководство) отвечает за политику соотнесения, которая должна быть одобрена советом директоров. Процесс соотнесения с бизнес-линиями должен подвергаться независимой оценке. LDA Внутренняя рейтинговая модель для измерения операционного риска Рассмотрим метод LDA. В качестве исходных данных для него используется т.н. «база событий». Это - база данных по всем инцидентам потерь, понесенных финансовой организацией, которые относятся к реализации операционного риска. Такой инцидент далее будет называться событием операционного риска. Предположим пока, что о каждом событии есть вся интересующая нас информация (разумеется, это не так, и с этим связано большое количество проблем на практике.) Кроме того, предположим, что в базу были внесены все произошедшие события. В этом случае можно проанализировать следующие характеристики: Частота возникновения событий Сумма потерь от одного события Разумеется, эти характеристики можно рассмотреть и «в общем» – для всей организации и для всего рассматриваемого периода, но чаще такую характеристику рассматривают для отдельных процессов. Например, частота возникновения событий операционного риска при выдаче потребительских кредитов. Если рассматривать набор событий и считать каждое событие «испытанием», в котором рассматривается выпадение случайного числа, понимаемого как сумма, потерянная в инциденте, то понятно, что по имеющемуся ряду событий можно пытаться определить эмпирическую функцию распределения этой случайной величины. Очевидно, что полученное распределение будет обладать набором недостатков, которые чаще всего решают следующим образом. Заранее выбирается набор распределений, которыми будут приближаться оба этих показателя, и определяется критерий правдоподобия. Чаще всего используется логнормальная, сплайновая трехточечная и обратная гауссовсовская функции. Выбор в каждом конкретном случае зависит от предполагаемой природы рисков на выбранном процессе и не является темой данной работы. Получив распределения этих случайных величин, можно построить следующий эксперимент. Возьмем распределение частоты возникновения событий6 и по ней сгенерируем количество реализовавшихся в эксперименте событий операционного риска. Для каждого из событий, по распределению суммы потерь определим потери в нем. Сложив полученные потери, определим общие потери в эксперименте. Проведя значительное количество экспериментов, можно определить эмпирическую функцию распределения потерь. Её также можно (и нужно) аппроксимировать заранее выбранными функциями, применяя те же критерии правдоподобия.

Похожие:

	1 теоретические основы оценки банковских кредитных рисков 4 1 Сущность... Утверждено на заседании Учебно-методического совета Мурманского филиала ноу впо мосАП		Теоретические основы оценки банковских кредитных рисков 1Сущность... Омский институт водного транспорта (филиал) фбоу впо «Новосибирская государственная академия водного транспорта»
	Методика оценки сформированности компетенций на уровне учебной дисциплины... В статье описываются основные характеристики компетенции; анализируются сложности создания методики оценки сформировнности компетенций...		Разработка методики регулирования рисков и обеспечения информационной...
	Современные методики оценки организационной культуры предприятия... Учебно-методический комплекс «Финансы организаций (предприятий)» составлен в соответствии с требованиями Государственного образовательного...		Изучить сущность и становление системы исследования финансовых рисков:... Цель. Задачи дисциплины, её место в подготовке бакалавра, специалиста (с учетом квалификационных требований фгос)
	Тема: Пути и методы снижения рисков в предпринимательской деятельности... Ключевые слова: риск, управление рисками, минимизация рисков, финансовое состояние предприятия, коммерческая деятельность		Рабочая программа дисциплины Понимание природы финансовых рисков, знание методов их оценки и подходов к управлению ими (снижения их последствий и уменьшения вероятности...
	Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... В своей работе педагог использует не только хорошо известные традиционные методики преподавания, но и новые технологии личностно-...		Научно-поисковая работа Разработка методики оценки эффективности кредитно-инвестиционной деятельности банка
	Постановление от 29 декабря 2012 года №959 Об утверждении областной... Российской Федерации", постановлением Правительства Российской Федерации от 21 ноября 2011 года №958 "О системе обеспечения вызова...		Национальный исследовательский ядерный университет «мифи» Обнинский... Форма обучения – очная, заочная, очно- заочная (вечерняя) сокращенная на базе спо формы обучения
	«Философия» ивыставления по нему оценки для бакалавриата вшэ Итоговая вычисленная оценка складывается в равных долях по 1/3 из трех составляющих: оценки за активность на семинарах, оценки за...		Контрольная работа по русскому языку №2 по теме «Правописание приставок» Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...
	Всю ночь крепко закрыты з…л…тые к…рзинки одуванчика Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...		Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «средняя общеобразовательная... Понятие о качестве образования. Оценка как элемент управления качеством. Традиционные и современные средства оценки (рейтинг; мониторинг;...