Финансовые риски и методы их страхования в управление инвестиционным портфелем (на примере коммерческого банка)

экономический капитал на покрытие процентного риска -- оценка снижения чистой текущей стоимости процентной позиции Банка при вероятном неблагоприятном изменении процентных ставок.

Валютный риск.

Группа управляет валютным риском на основе принятых Управляющим комитетом Группы внутренних нормативных документов, обеспечивая соответствие между активами и обязательствами в разрезе валют и поддерживая открытую валютную позицию (ОВП) каждого из банков Группы в рамках установленных ограничений, в том числе внутренних лимитов ОВП и VaR (Value-at-Risk) лимитов, а также нормативных лимитов ОВП, устанавливаемых регулятором.

Количественная оценка риска осуществляется с использованием метода VaR, позволяющего оценить максимальное вероятное (с заданным доверительным интервалом) негативное влияние на финансовый результат изменений стоимости валютных позиций. VaR-оценка проводится методом исторического моделирования с историческим периодом 2 года, временным горизонтом 10 торговых дней и доверительным интервалом 99 %.



Таблица 1. VaR группы ВТБ по валютным позициям

млрд рублей	2012	2013
Открытая валютная позиция	54,5	136,6
VaR18	1,5	6,6

Источник: Консолидированная финансовая отчетность группы ВТБ по МСФО за 2013 год.

Ценовой риск.

Основные принципы управления ценовым риском в группе ВТБ:

ограничение величины принимаемого ценового риска через установление лимитов в разрезе инструментов, портфелей, видов операций;

контроль за соблюдением установленных лимитов и ограничений (минимальная величина дисконта по операциям «обратное РЕПО», условие margin call и др.) на принятие ценового риска;

организация текущего мониторинга, анализа и отчетности по ценовому риску.

Количественная оценка риска осуществляется с использованием метода VaR с параметрами, описанными выше для валютного риска. По инструментам, история цен которых за прошедший год насчитывала не менее 100 торговых дней с максимальным интервалом отсутствия котировок не более 10 торговых дней подряд и с датой начала обращения не позже начала отчетного года, использовались исторические данные непосредственно по инструменту. При этом подавляющее большинство таких инструментов в портфеле Группы имело историю 200 торговых дней за отчетный год.

По инструментам, не удовлетворяющим указанным критериям (тем не менее обращающимся на рынке и несущим рыночный риск), использовалась история цен по инструментам-аналогам (proxy), экспертно подбираемым исходя из следующих условий:



Таблица 2. VaR портфеля ценных бумаг группы ВТБ

	Финансовые активы, имеющиеся в наличии для продажи	Финансовые активы, переоцениваемые по справедливой стоимости через прибыль или убыток
млрд рублей	2012	2013	2012	2013
Долговые ценные бумаги	0,9	1,4	3,3	3,9
Долевые ценные бумаги	0,2	--	2,8	1,4
VaR	0,8	1,4	4,4	4,5

Источник: Консолидированная финансовая отчетность группы ВТБ по МСФО за 2013 год.

proxy-инструмент относится к тому же классу финансовых инструментов, что и оригинальный инструмент (облигации/еврооблигации);

эмитент proxy-инструмента относится к той же отрасли и к той же стране, что и оригинальный инструмент, эмитенты имеют сопоставимые кредитные рейтинги.



Глава III. Рекомендации по управлению рисками в банке

3.1 Применение концепции экономического капитала в управлении активами и пассивами Банк ВТБ

Как уже было отмечено во второй главе данной работы, экономический капитал является отправной точкой между просто локальным управлением отдельными рисками банка и по-настоящему портфельным подходом, учитывающим всю сложную взаимосвязь рисков.

Система управления рисками Банк ВТБ основывается на полностью сформированной нормативной базе, современных методологических подходах, стандартизации и автоматизации процессов управления рисками. Основополагающими документами для всех подразделений Банка и его филиалов являются Политики управления рисками.

VAR- модель.

В соответствии с требованиями Политики управления рисками количественная оценка всех видов рисков в Банке осуществляется с использованием модели Value at Risk. Данная модель позволяет определять максимально возможные (с учетом результатов исторической миграции внутренних рейтингов) убытки Банка (Credit VAR) в результате реализации кредитного риска в нормальных рыночных условиях при заданном доверительном уровне (как правило, 99%) и временном горизонте прогнозирования (как правило, 1 год). Распределение убытков кредитного портфеля осуществляется с использованием метода имитационного моделирования «Монте-Карло». Используемая VAR-модель также позволяет количественно оценить и учесть в оценке кредитного риска эффект диверсификации кредитного портфеля. Последовательное применение данной модели осуществляется с IV квартала 2008 года.

Стресс-тестирование.

Одним из наиболее важных элементов количественной оценки экономических рисков является стресс-тестирование. Стресс-тестирование используется в целях повышения точности результатов количественной оценки рисков в «шоковых» условиях, когда статистические методы оценки имеют ограниченные возможности применения.

Стресс-тестирование предполагает экспертное выявление риск-менеджментом возможных событий или будущих изменений экономических условий (кризисных явлений), которые могут иметь негативное влияние на устойчивость Банка, и позволяет оценить возможности Банка (с точки зрения достаточности капитала) противостоять таким изменениям (оценка стресс-потерь). Также результаты стресс-тестирования представляются в форме анализа чувствительности к определенным риск-факторам в целях выявления их предельных для Банка значений.

Оценка стресс-потерь различных экономических рисков осуществляется регулярно в течение уже нескольких лет. Результаты оценки докладываются профильным комитетам и Правлению Банка в рамках ежеквартального отчета о крупнейших рисках Банка, а также по запросам регулирующих органов и внешних аудиторов.

В Банк ВТБ, как правило, используются два стресс-сценария, характеризующихся различным уровнем потенциальных убытков:

1. Консервативный сценарий.

Размер потенциальных убытков в рамках данного сценария соответствует всем обязательствам заемщиков, включенных в реестр «Watch List», а также «потенциально проблемным» и «проблемным активам» Банк ВТБ. Данный сценарий основан на предположении о том, что все указанные категории активов будут признаны безвозвратными.

2. VAR-модель.

Данный сценарий основан на предположении, что Банком будут получены максимально возможные убытки (Credit VAR), определенные с помощью VAR-модели, на горизонте прогнозирования один год.

Исходя из прогнозируемой в рамках указанных выше стресс-сценариев доли потенциальных убытков Банка, уменьшенных на величину ожидаемых потерь, которые, как правило, покрываются резервами, на горизонте планирования один год оценивается их влияние на:

1. величину капитала (в соответствии с Положением ЦБ РФ о методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций № 215-П от 10.02.2003 (в редакции указания от 01.06.2009 г. № 2241-У));

2. значение норматива достаточности капитала Банк ВТБ Н1 (в соответствии с Инструкцией об обязательных нормативах банков от 16.01.2004г. № 110-И (в редакции указания от 26.06.2009 г. № 2254-У)).

Дополнительным инструментом стресс-тестирования является анализ чувствительности, который позволяет в условиях соблюдения минимальных требований Банка России определить предельные значения наиболее существенных для Банк ВТБ показателей. Так, с точки зрения соблюдения требований Банка России в части норматива достаточности капитала определяется максимальный прирост кредитного портфеля (при сохранении неизменной текущей доли проблемной задолженности) или максимальная величина проблемной задолженности (при сохранении неизменным текущего объема кредитного портфеля).

Наряду с применением методологий VaR-оценки и стресс-тестирования, используемых практически для всех типов рисков, при агрегировании применяется модель, позволяющая оценить вероятность потерь Банка, связанных с проявлением совокупного рыночного риска и превышающих заданный порог в течение определенного периода времени.

Правлению Банка регулярно предоставляется отчет о крупнейших рисках, в котором проводится оценка факторов рисков и предлагаются меры по ограничению их возможного негативного влияния на финансовый результат и устойчивость Банка.

Управление кредитными рисками.

Управление кредитными рисками осуществляется в соответствии с нормативными документами Банка России, принципами и методиками, выработанными Базельским комитетом по банковскому надзору, а также внутренними документами Банка, в том числе Кредитной политикой.

Система управления кредитными рисками включает в себя оценку рисков на индивидуальной (экспертиза отдельных сделок) и портфельной (оценка концентрации рисков) основах с использованием качественных и количественных методов. Основополагающим принципом является сопоставимость результатов оценки кредитных рисков при принятии кредитных решений, администрировании, мониторинге рисков и формировании резервов. Единая общебанковская система «Внутренние рейтинги» позволяет осуществлять систематизированное накопление и хранение данных финансовой отчетности, результатов экспертной оценки факторов риска, а также осуществлять расчет внутренних рейтингов для различных категорий заемщиков. Результаты оценки рисков в рамках данной системы интегрированы с процедурами формирования резервов по МСФО и РСБУ, а также с расчетом компонент количественной оценки кредитных рисков при соблюдении рекомендаций Базельского соглашения по капиталу.

Качественная оценка опирается на экспертные заключения и проводится в разрезе различных групп сделок. Результаты оценки используются коллегиальными органами Банка при рассмотрении вопросов принятия кредитных рисков, оценке концентрации крупнейших кредитных рисков, установлении минимальных требований к проводимым сделкам и ограничений по портфелям активов.

Банк ВТБ является одним из участников реализуемого Банком России проекта по внедрению в российскую банковскую практику принципов Базельского соглашения. При этом уже на данном этапе Банк самостоятельно осуществляет создание методологической и технологической базы для возможности поэтапного перехода на использование методологии Basel II. Банком разработана и утверждена методология присвоения внутренних рейтингов в разрезе клиентских сегментов, начато накопление статистической информации о миграции внутренних рейтингов.

Разработанные алгоритмы количественной оценки кредитных рисков конкретизируют рекомендации Basel II применительно к Банк ВТБ и позволяют повысить эффективность управления рисками на уровне отдельных сделок и портфеля активов.

Для целей управления кредитными рисками Банк использует также страхование рисков возникновения убытков, связанных с неисполнением обязательств контрагентами и страхование объектов имущества, выступающих в качестве обеспечения.

Управление рыночными рисками.

Действующая в Банк ВТБ система управления рыночными рисками включает в себя управление процентными, ценовыми, валютными рисками и рисками рыночной ликвидности. Количественная оценка рыночных рисков проводится с применением методологии VaR-оценки в нормальных и стресс-тестирования в экстремальных условиях. Банк использует разнообразные инструменты мониторинга, анализа и минимизации рыночных рисков, такие как установление лимитов, дисконтов, пересмотр ломбардного списка и пр.

Правлению Банка и Комитету по управлению активами и пассивами регулярно предоставляется управленческая отчетность по каждому виду рыночных рисков с интерпретацией динамики показателей, а также итоговая оценка рыночных рисков и рекомендации по его минимизации.

В части ограничений принимаемых рисков по операциям с ценными бумагами совершенствуется порядок лимитирования, в первую очередь процедуры и алгоритмы контроля, учитывающие, помимо объемов вложений, рыночные риск-факторы (VaR-лимиты, Stop-loss лимиты). На постоянной основе проводится контроль за адекватностью стресс-параметров («шоков»), а также совершенствуется существующая методология стресс-тестирования рыночных рисков. Кроме того, Банк активно участвует в проекте Национальной фондовой ассоциации по разработке Стандарта НФА по стресс-тестированию.

Риски ликвидности.

Система управления рисками ликвидности Банка является неотъемлемой частью системы управления активами и пассивами и включает два основных компонента:

1. управление мгновенной (краткосрочной) ликвидностью, осуществляемое на постоянной основе Казначейством;

2. управление перспективной ликвидностью с целью достижения оптимального соотношения риск/доходность, реализуемое Комитетом по управлению активами и пассивами.

Банк использует качественный (сценарный gap-анализ) и количественный (отвлечение экономического капитала) подходы к оценке рисков ликвидности. Оценки средне- и долгосрочной ликвидности проводятся на еженедельной основе.

В кризисных условиях важнейшую роль играет организационная инфраструктура управления рисками ликвидности, которая постоянно совершенствуется. Сформированная структура управления, своевременные решения руководства, действующая система подтверждения фондирования активных операций, а также управления ликвидностью филиалов обеспечили Банку достаточную ликвидность даже в наиболее напряженные периоды.

Процентный риск.

Деятельность Банка зависит от изменения процентных ставок на рынке. На уровень процентного риска оказывает влияние множество факторов, таких как структура активов/пассивов Банка (их величина, срочность), уровень рыночных процентных ставок, уровень инфляции. В случае резкого роста инфляции, увеличивается стоимость заемных средств, и обесцениваются получаемые денежные доходы с точки зрения их реальной покупательной способности.

Риск-подразделение Банка производит оценку процентного риска по всем инструментам портфеля Банка, подверженным изменению процентной ставки. Банк проводит как GAP-анализ процентного риска с использованием анализа чувствительности изменения доходов Банка к изменению процентных ставок на рынке (см. пример в приложении 5), так и количественную оценку. При количественной оценке процентного риска анализируются такие риск-факторы, как дюрации инструментов портфелей, динамика рыночной кривой доходности, волатильности рыночных процентных ставок (как фиксированных, так и плавающих) и корреляции процентных ставок разных типов между собой. Банк также проводит сценарный анализ в целях прогноза динамики величин разрывов процентного риска, а также величин VaR и стрессовых потерь при наиболее вероятных ситуациях изменения процентных ставок на рынке.

В части соотношения ставок привлечения по эмиссии со ставками размещения данных ресурсов полагаем, что структура основных операций Банка и финансово-экономическое состояние его клиентов позволяют Банку установить ставку размещения ресурсов на уровне, адекватном их привлечению.

В 2008 году Банк сформировал регламентную базу по страхованию банковских рисков, а также зафиксировал принципы привлечения страховых компаний. При этом Банк соблюдает баланс между степенью рискованности собственных операций и их рентабельностью (доходностью).

Банком проводится количественная оценка агрегированной величины рыночных рисков. В течение I квартала 2010 года, данная величина, отражающая вероятность экономического дефолта (т.е. вероятность получения убытков, сравнимых с размером капитала Банка), оставалась на низком уровне отражая с одной стороны уменьшение волатильности на финансовых рынках, а с другой достаточную капитализацию Банка.

В Банке разработан план мероприятий и порядок действий подразделений в случае наступления кризисной ситуации, которая может быть связана со значительным изменением рыночных показателей (снижение индексов, рост волатильности, рост ставок, изменение курсов основных мировых валют).

процентный рисков банк базель

3.2 Пример реализации страхования валютного риска в Банке ВТБ

На финансовый результат Банка оказывают влияние колебания курсов валют и драгоценных металлов. В целях оценки валютного риска Банка, рассчитывается открытая валютная позиция (ОВП) Банка. При этом проводится два варианта расчета: по требованиям Банка России и по внутренней методике.

Внутренняя методика предполагает более детальную разбивку открытой валютной позиции на казначейскую, инвестиционную, ОВП по участиям (т.е. формируемая Банком в результате стратегических вложений в уставные капиталы компаний). Кроме того, по внутренней методике производится VaR-оценка валютного риска с учетом волатильности и корреляции валют и драг. металлов, а также стрессовое тестирование на основании утвержденных коллегиальными органами «шоковых» изменений курсов иностранных валют и драгоценных металлов.

Управление валютным риском происходит как с точки зрения соблюдения обязательных требований Банка России путем ограничения объемов операций в одной валюте и во всех иностранных валютах, так и с точки зрения контроля величины VaR валютного риска. При этом при планировании операций Банка принимается во внимание прогнозная динамика курсов валют. Для минимизации валютного риска Банк заключает контракты с валютными оговорками или в твердой валюте.

При хеджировании валютного риска также используются производные валютные инструменты, как биржевые, так и заключаемые с надежными контрагентами на внебиржевом рынке.

В качестве инструмента страхования долгосрочного валютного риска могут быть использованы свопы. Так, валютный своп представляет собой комбинацию наличной сделки спот и срочной форвард. По сути, это сочетание двух противоположных конверсионных сделок с валютой на одинаковую сумму с разными датами валютирования. Данный вид хеджирования особенно удобен для банков ввиду того, что он не создает непокрытой валютной позиции, так как объемы требований и обязательств банка в иностранной валюте совпадают. Таким образом, свопы позволяют участникам финансового рынка обмениваться рисками, погашая наиболее неблагоприятные для себя эффекты [См.21, 21]

Использование подобного вида сделок целесообразно, прежде всего, в случае, когда заключение долгосрочного форвардного контракта вызывает затруднения по причине опасений банка на предмет невыполнения второй стороной условий контракта по истечении срока его действия.

На практике валютные свопы имеют две разновидности.

Первая напоминает оформление встречных кредитов, когда два банка предоставляют равновеликие кредиты с одинаковыми или приближенными сроками погашения, но выраженные в различных валютах.

Второй вариант представляет собой обыкновенное соглашение между

двумя банками о покупке или продаже валюты по ставке спот и осуществлении сделки в заранее оговоренный момент в будущем.

По срокам свопы на валюту можно классифицировать на три вида:

1. Начальный обмен основными суммами

5 000 000 EUR

Банк ------------------------------> Банк 2

<---------------------------------

6 000 000 USD

2. Конечный обмен основными суммами (через неделю)

5 000 000 EUR

Банк <------------------------------ Банк 2

--------------------------------->

6 000 000 USD

Рис. 7 Пример стандартного свопа «спот уик» (spot-week swap)

1. Стандартные свопы «спот уик» (spot-weekswap) имеют место тогда, когда банк осуществляет первую сделку на споте, а вторую, обратную ей, - на условиях недельного форварда.

Необходимо отметить, что, поскольку стандартная сделка своп содержит в себе две «подсделки» (первая из которых имеет место на споте, а вторая - аутрайт), заключаемые одновременно с одним банком-контрагентом, в своих курсах они имеют общий курс спот. Разница же в курсах двух данных сделок заключается лишь в форвардных пунктах на определенный период, которые будут являться котировкой своп.

2. Форвардные свопы «после спота» являют собой комбинацию двух сделок аутрайт при заключении более близкой по сроку на условиях форвард (дата валютирования позже спота) и обратной на условиях более позднего форварда.

Пример 1.

Предположим, 10 января, намереваясь застраховаться от неблагоприятного колебания валютного курса, Банк ВТБ просит Сбербанк (далее Банк 2) дать котировку 5-месячного свопа с обменом суммы в 10 млн. долларов США на швейцарские франки.

Дает котировку 75-79.



Таблица 3

Дата сделки	Тип сделки	Сумма (USD)	Курс	Сумма (CHF)	Дата поставки валюты
10 января	Покупка	10 000 000	1,1160	11 160 000	20 января (спот)
	Продажа	10 000 000	1,1239	11 239 000	20 июня
Всего	79 000
10 января	Покупка	10 000 000	1,1160	11 160 000	20 января (спот)
	Продажа	10 000 000	1,1237	11 237 000	20 июня
Всего	-77 000
Итого (на 20 июня)	+ 2 000

Чтобы продать и купить американскую валюту, Банк принимает курс продавца 79.

Таким образом, банки покупают и продают 10 млн. долларов США против швейцарских франков при курсе 1,1160 против 1,1239 (1,1160 + 0,0079) с поставкой 20 января против 20 июня, предполагая, что обе даты являются рабочими днями.

Теперь Банк 2 должен продать и купить 10 млн. долларов США против швейцарских франков со спредом менее 79.

Таким образом, Сбербанк обращается в ВТБ (далее Банк 3) с просьбой дать котировку для 5-месячного свопа с обменом 10 млн. долларов США на швейцарские франки.

Банк 3 дает котировку 72-77, а Сбербанк принимает курс 77. В случае использования одного спотового курса курсы в данном случае окажутся равными 1,1160 и 1,1237.

В результате данных сделок Сбербанк покупает форвардный спред по 77 и продает по 79, имея прибыль в 2 базисных пункта (табл. 2).

Таким образом, Банк 2 не только застраховал риск возможного негативного колебания валютного курса на 20 июня, но и получит на эту дату прибыль в размере 2000 швейцарских франков.

3. Короткие однодневные свопы «том-некст» (tomorrow-next swap) происходят при осуществлении первой сделки с датой валютирования «завтра», а обратной - на споте.

Данный вид свопов служит одним из наиболее важных инструментов на наличном рынке, порождая обычно самую незначительную прибыль или убыток. При этом его главное предназначение состоит в замене старой спотовой даты на текущую. Этот своп котируется аналогично стандартным в виде форвардных пунктов для определенных периодов, расчет же курсов сделки строится по принципу расчета курса аутрайт для даты валютирования до спота.

Допустим, 1 февраля банк покупает 10 млн. USD/CHF по курсу 1,1200 с поставкой 3 февраля (в стандартную дату - через два рабочих дня).

2 февраля банк осуществляет продажу 10 млн. USD/CHF по 1,1300 с поставкой 4 февраля (табл. 3).

В данных условиях необходимо применение свопа «том-некст» в швейцарских франках.

Предположим, форвардный спред равен -0,0001. Тогда получаем картину сделок, представленную в таблице 4.

Таким образом, на 2 февраля банк имеет исходную позицию по 11 200 000 швейцарских франков с текущей спотовой датой в качестве даты валютирования 4 февраля.

Таблица 4.

Дата сделки	Купленное количество	Обменный курс	Проданное количество	Дата поставки
1 февраля	10 000 000 USD	1,1200	11 200 000 CHF	3 февраля
2 февраля	11 300 000 CHF	1,1300	10 000 000 USD	4 февраля

Таблица 5.

Тип сделки	Дата сделки	Купленное количество	Обменный курс	Проданное количество	Спотовая дата поставки	Общая позиция
спот	1 февраля	10 000 000 USD	1,1200	11 200 000 CHF	3 февраля	11 200000
своп	2 февраля	11 200 000 CHF	1,1200	10 000 000 USD	4 февраля	11 200000
своп	2 февраля	9 999 107, 22 USD	1,1201	11 200 000 CHF	4 февраля	11 200000
спот	2 февраля	11 300 000 CHF	1,1300	10 000 000 USD	4 февраля	100 000

В случае закрытия позиции путем покупки 11 200 000 швейцарских франков по курсу 1,1300 общая валютная позиция на 4 февраля окажется нулевой.

Однако в ситуации с продажей 10 000 000 долларов США по 1,1300 позиция окажется положительной и составит 100 000 швейцарских франков.

Следовательно, применяя подобный своп, необходимо тщательно изучить простоту совершения промежуточных сделок, способную стать ключевым фактором в вопросе закрытия конечной сделки.

На практике могут быть использованы также валютные свопы с промежуточными сроками действия - так называемые нестандартные. При этом в условиях торговли свопов на внебиржевом рынке возможно получение котировки практически на любой из «нестандартных» дней.

В настоящий момент в Банк ВТБ наибольшее распространение получили сделки своп, которые используют их для временного подкрепления своих валютных резервов в кризисные периоды или же для проведения валютных интервенций. Важно отметить, что в России такой вид контрактов используется нечасто - банки предпочитают другие инструменты срочного рынка, например такие, как фьючерсы.

Тем не менее, практику применения свопов в целях страхования существующих валютных рисков нельзя назвать бесперспективной, ведь встречные стороны практически не подвергаются курсовому валютному риску, покупая и продавая (и наоборот) одинаковое количество одной и той же валюты. Как следствие, вероятность неблагоприятного для банка развития событий может быть уменьшена или полностью ликвидирована.



3.3 Применение страхования процентного риска на основе модели переоценки по срокам погашения и модели длительности

Одним из ключевых моментов модели переоценки по срокам погашения является разделение активов и пассивов на две категории: активы/пассивы, чувствительные к изменению процентных ставок активы/пассивы, не чувствительные к изменению процентных ставок. На рисунке 6 представлена структура активов и пассивов Банк, по которым возможно изменение процентных ставок. В пассивной части не учтены вклады до востребования, ставка процента по которым стабильно держится на уровне.

Чувствительными к изменению ставки процента являются те активы и обязательства, по которым заканчивается срок договора, их важно сгруппировать по срокам востребования (погашения) и только анализировать соотношение активов и пассивов, чувствительных к изменению ставки процента на определенный момент времени. Величина Гэпа - соотношений активов/пассивов чувствительных на каждый момент времени, показывает, что если произошло изменение процентной ставки на рынке, это должно изменить доход банка (Чистую процентную маржу) в том направлении, в котором соотносятся соотношение АЧ/ПЧ (или их разность) и направление изменения процентной ставки Письмо ЦБ РФ от 2.10.2007 г. №15-1-3-6/3995 О международных подходах (стандартах) организации управления процентным риском..

Таким образом, приступая практическому применению модели Гэпа, необходимо распределить чувствительные активы/пассивы по срокам востребования в рамках определенных периодов планирования. Параллельно этому, для дальнейшего анализа воздействия изменения ставки процента на показатели дохода банка, необходимо рассчитать среднюю цену пассивов (%) и среднюю доходность (%) активов в разрезе принятых ранее плановых периодов. (См. Таблицу 6) Лишь только проделав описанные выше действия можно приступать к анализу воздействия изменения ставки процента на чистый процентный доход банка.

Таблица 6 Расчет средневзвешенной процентной ставки, тыс. руб.

Сроки востребования	1 день	от 2 до 7 дней	от 8 до 30 дней	от 31 до 90 дней	от 91 до 180 дней	от 181 дня до 1 года	от 1 года до 3 лет	Свыше 3 лет	Всего
Активы рублевые	0	7815	32957	96772	4463	4224	16363	7367	169961
Кредиты	0	3 993	771,2	28 442	3 711	2 879			39 797
по ц/б(процентные),%	0	0	23	21	752	1 345	16 363	7 367	25 871
по меж/б,%	0	3 822	32 163	68 309	0	0	0	0	104 294
Обязательства рублевые	0	3 688	45 086	93 593	15 385	111	233	389	158 484
Вклады физических лиц		1,41	42 684	91 850	15 129	106	101	389	150 261
Счета и депозиты юридических лиц	0	0	1 608	1 592					3 201
Ценные бумаги (векселя и сбер.серт.)	0	3 686	794	150	256	4	132	0	5 023
Среднезвешенная процентная ставка	по кредитам,%		10,00	13,00	12,00	15,00	15,20
	по ц/б (процентные),%			9,00	8,20	8,50	10,00	11,00	13,00
	по меж/б,%		6,50	7,00	7,00
	Итого по активам		8,29	7,14	8,47	14,16	13,86	11,00	13,00
	по вклад/ф,%		9,00	7,00	8,00	11,00	10,00	10,00	10,00
	по счета/юр.л.,%			7,00	5,00
	по векс /сертификаты,%		5,00	6,00	5,00	9,50	9,80	10,00
	Итого по обязательствам		5,00	6,98	8,00	10,98	9,99	10,00	10,00



Таблица 2. показывает распределения активов/пассивов чувствительных к изменению процентной ставки по плановым периодам и расчет средней ставки процента в рамках каждого периода по группам активов и пассивов.

Для анализа различных, возможных сценариев воздействия изменения ставки процента на чистую процентную маржу (ЧПМ) построим в ППП Excel таблицу 3. Она состоит из трех смысловых блоков: ввода текущих и предполагаемых процентных ставок, данных по составу и структуре чувствительных активов/пассивов и группы оцениваемых показателей.

Таблица 7. Форма расчета ЧПМ при различных изменениях процентных ставок. тыс. руб.

Ввод текущих и предполагаемых процентных ставок.
Ср.% по активам факт.	8,29	7,14	8,47	14,16	13,86	11,00	13,00
Ср. % по пассивам факт.	5,00	6,98	8,00	10,98	9,99	10,00	10,00
Ср. % по активам прогноз.	10,3	9,1	10,5	16,2	15,9	13,0	15,0	2
Ср. % по пассивам прогноз.	7,0	9,0	10,0	13,0	12,0	12,0	12,0	2
Данные по составу и структуре чувствительных активов/ обязательств , тыс. руб.
Сроки востребования	от 2 до 7 дней	от 8 до 30	от 31 до 90	от 91 до 180	от 181 до 1 г.	от 1 года до 3 лет	Свыше 3 лет	Всего
Активы рублевые	7 815	32 957	96 772	4 463	4 224	16 363	7 367	169 961
Кредиты	3 993	771	28 442	3 711	2 879			39 797
Гос. ценные бумаги	0	23	21	752	1 345	16 363	7 367	25 871
МБК	3 822	32 163	68 309	0	0	0	0	104 294
Общий % доход	15 330	15 833	17 109	15 263	15 258	15 501	15 321
Обязательства рублевые	3 688	45 086	93 593	15 385	111	233	389	158 484
Вклады физ. лиц	1	42684	91850	15129	106	101	389	150 261
Счета и депозиты юр. лиц	0	1 608	1 592					3 201
Ценные бумаги	3 686	794	150	256	4	132	0	5 023
Общие % издержки	12 651	13 479	14 449	12 885	12 579	12 582	12 585
Чистый процентный доход	2 679	2 354	2 660	2 378	2 679	2 919	2 736
Оцениваемые показатели
ЧПМ	1,58	1,39	1,57	1,40	1,58	1,72	1,61
Гэп (АЧП-ПЧП)	4 127	-12 129	3 179	-10 922	4 114	16 130	6 978
Накопленный дисбаланс	4 127	-8 002	-4 823	-15 745	-11 631	4 499	11 477
Гэп/Валюта баланса, %	2,428	-7,136	1,871	-6,426	2,420	9,490	4,106
Гэп/Валюта баланса, доля	0,024	-0,071	0,019	-0,064	0,024	0,095	0,041
АЧ/Активы, %	4,6	19,4	56,9	2,6	2,5	9,6	4,3

Из таблицы 7 видно, что на различных временных периодах Гэп принимает как положительные, так и отрицательные значения. Отрицательное значение Гэпа говорит о том, что пассивов чувствительных к изменению процентной ставки на данном временном интервале у банка больше чем активов, следовательно, если произойдет повышение процентных ставок, то отчисления за использование ресурсов возрастут в большей степени, чем доходы от их размещения. Положительное значение Гэпа свидетельствует об обратной зависимости - при повышении процентных ставок доходы от использования ресурсов будут расти более быстрыми темпами, чем расходы по привлечению ресурсов. Данные логические рассуждения подтверждаются формулой (Приложение №3 ).

Например, на временном отрезке от 2 до 7 дней банк имеет Гэп=4127, то есть для банка будет благоприятно повышение процентных ставок. На интервале от 8 до 30 дней

Гэп=-12129 - так как Гэп<0, благоприятно снижение процентных ставок;

от 31 до 90 дней Гэп=3179 - благоприятно повышение процентных ставок;

от 91 до 180 дней Гэп=-10922 - благоприятно снижение процентных ставок;

от 181 дня до 1 года Гэп=4114-благоприяно повышение процентных ставок;

от 1 года до 3 лет Гэп=16130 - благоприятно повышение процентных ставок;

свыше 3 лет Гэп=6978- благоприятно повышение процентных ставок.

Кривые доходности активов и пассивов имеют в целом положительный наклон за исключением временного отрезка от 91дня и далее для пассивов, где процентные ставки по пассивам снижаются. Это объясняется тем, что основные срочные вклады имеют более краткосрочный характер и не попадают в этот диапазон. 2) Положительный спрэд наблюдается у инструментов, погашение которых наступит в периоде от 91 дня.

Рисунок 7 показывает распределение активов и обязательств по срокам погашения. Наибольшая доля активов и пассивов будет погашена в пределах ближайших 6 месяцев. При этом у активов наблюдается более долгосрочный характер, благодаря которому банк получает более весомый спрэд.

Рис. 8 Распределение активов и обязательств по срокам погашения чувствительных к изменению процентных ставок



Изменение чистой процентной маржи (ЧПМ), есть функция двух переменных iп и s, а коэффициенты Гэп/А и АЧ/А показывают какое влияние окажут переменные (изменение средней процентной ставки по пассива и изменение спрэда) на чистую процентную маржу ЧПМ (логически обосновывается в Приложение № 3)

ЧПМ=Гэп/А* iп+АЧ/А*s, (2)

где А - общая величина активов;

Гэп - разрыв между активами и пассивами чувствительными к изменению процентной ставки;

iпч- средняя процентная ставка по чувствительным пассивам;

АЧ -активы чувствительные к изменению процентной ставки;

s - изменение спрэда (разницы) между процентными ставками активов и пассивов;

Рис. 9 Коэффициенты Гэп/А и АЧ/А



Коэффициент АЧ/А фактически показывает распределение активов по срокам возможного пересмотра процентной ставки, следовательно, сокращение спрэда, которое само по себе негативно, особенно будет ощутимо для ЧПМ в полугодовом периоде, так как в течение этого срока возможны изменения процентных ставок по 72,69% активов.

Анализ коэффициента Гэп/А более значимо при оценке факторов влияющих на ЧПМ, так как его значение не так однозначно сказывается на значение ЧПМ и имеет более сложную зависимость: отрицательное значение Гэп/А будет благоприятно для увеличения ЧПМ при снижение процентных ставок, положительное Гэп/А благоприятно при увеличении процентных ставок.

Упростим формулу (1 ) предположим, что

s=0 (sped=const),

тогда

I= iп =ia

ЧПМ=Гэп/А* I , (3)

При изменении средних процентных ставок ( изменения iп и ia ранее предположено взять одинаковыми) на + 1%, значение ЧПМ изменится на величину Гэп/А выраженную в долях. То есть уравнение (2 ) позволяет построить аналитические зависимости влияния изменения процентной ставки на ЧПМ.

График функции (2 ) дает наглядное представление о профиле риска на различных периодах планирования. В горизонте планирования от 2 до 90 дней повышение процентных ставок благоприятно только на участке от 2 до 7 дней, так как прямая имеет положительный наклон, в остальных временных промежутках более благоприятно снижение процентных ставок. В горизонте планирования свыше 91 дня благоприятно повышение процентных ставок, причем наиболее влияние рост процентных ставок на ЧПМ будет иметь на временном участке от 1 года до 3 лет.

Управление процентным риском с помощью построенных профилей заключается в оценке воздействия изменений процентных ставок на ЧПМ. Если банк не уверен в точности прогноза изменения процентных ставок, ему следует придерживаться более уравновешенной процентной позиции, графическое отображение которой будет проявляться в менее наклонном характере профилей риска. Банк, имеющий ясное представление о возможном изменении процентных ставок, должен стараться распределить свои ресурсы и активы по срокам погашения таким образом, чтобы максимизировать положительное ЧПМ. При этом следует учитывать, что могут не совпадать интересы по увеличению приращения ЧПМ в будущем с настоящими значениями ЧПМ. Доходность больше для инструментов с датами погашения от 91 дня до года (кривая доходности положительна), в то время как в интересах увеличения + ЧПМ (при прогнозе повышения процентных ставок в ближайшем времени) было бы необходимо разместить активы под более низкий процент ( короткие сроки). В нашем случае эти интересы совпадают. Так как предполагается снижение ставки процента в ближайшее время от 2 до 90 дней и повышение в более отдаленном периоде, поэтому в целом построенные профили риска показывают о возможном росте ЧПМ. Только на участке планирования от 2 до 7 дней профиль риска «противоположен» ожидаемым изменениям процентных ставок.

Просчитаем в ППП Excel с помощью формы предложенной в таблице 3 предполагаемые сценарии изменения процентных ставок, при этом рассмотрим более простой случай - параллельный сдвиг кривой доходности. В целях более наглядного представления воздействия чувствительности ставки процента на общую эффективность банка приведем статистический эксперимент, включающий в себя две стадии : 1) первоначальные условия - состояние на 1 января 2014г. 2) условия изменившейся ставки процента - состояния на 10.03.2014г.

Показатели эффективности деятельности на 01.01.2014 г. были рассчитаны ранее и составляют ЧПД=10529 тыс. руб. ЧПМ=6,2 . При проведении статистического эксперимента предполагается, что структура баланса значительно не изменилась, а изменение произошло лишь в процентных ставках. Отметим, что чувствительными активами/пассивами, реагирующими на изменение ставки процента являются только те, которые отнесены к плановому периоду от 91 до 180 дней и Гэп= -10922 тыс.руб. Для оценки увеличения ЧПД(ЧПМ) при снижении ставки процента необходимо подставить в графы «Ср. % по активам прогноз.» и «Ср. % по пассивам прогноз.» Таблицы 3 рассчитанные на 10.03.2014г. средние ставки процента по активам и пассивам; расчет происходит по такому же алгоритму, что и на 01.01.2011.

iп=18-28=-10 (%)

s=(36,7-18)-(47,3-28,0)= -0,6 (%),

то есть произошло снижение среднего процента по пассивам на -10% и снижение спрэда на -0,6% . За счет благоприятного для структуры баланса снижения среднего процента по пассивам произошло увеличение ЧПМ на Гэп/А* iп= -6,43*-0,1=0,643 ; за счет неблагоприятного снижения спрэда изменение ЧПМ составит

АЧ/А*s = 2,63*(-0,006)=-0,01578;

общее изменение ЧПМ 0,643-0,0157=0,6273.

Как видим этот пример наглядно иллюстрирует, что если на определенный момент чувствительные к изменению процентной ставки процентов пассивы превосходят активы и происходит снижение процентных ставок, то средняя стоимость привлеченных средств уменьшается в большей степени, чем падает доходность по активам (т.к. пассивов больше).

Для анализа подверженности процентному риску коммерческого банка, необходимо оценить дюрацию капитала:

(4)

где A-рыночная стоимость активов,

L-рыночная стоимость пассивов,

-дюрация активов,

-дюрация пассивов.

Пример использования процентного свопа для иммунизации банковского портфеля.

Для оценки возможной иммунизации банковского портфеля имеет смысл использовать процентный своп. Из формулы расчета дюрации капитала оцениваем общую стоимость процентного свопа, который необходимо заключить для иммунизации баланса коммерческого банка.

, (5)

где -дюрация свопа,

S- общая контрактная стоимость свопа.

Например, оценим необходимую стоимость процентного свопа, при условии, что его дюрация равна 3,67

Получим, следующее уравнение:

,

откуда =57,2

Действительно дюрация свопа равна 3,67, модифицированная 3,67/1,1=3,3 . Тогда изменения в стоимости свопа при изменении ставки процента на 1% составит 57,2*3,3/100=1,9. Таким образом, прибыль и убытки по позиции своп компенсируют убытки и прибыли по балансы, и стоимость собственного капитала, а следовательно, и коммерческого банка окажется не затронута изменениями ставки процента.

Таким образом, дюрация капитала, в зависимости от своего значения (> 0 или <0), отражает подверженность стоимости банка процентному риску, и возможному, снижению, в зависимости от изменения направления процентных ставок. Если дюрация капитала имеет отрицательное значение, то благоприятным является повышение процентных ставок, если дюрация имеет положительное значение - благоприятно снижение процентных ставок. Иммунизация же стоимости капитала, а следовательно и банка достигается только, если дюрация капитала равна 0.

Еще более эффективным способом изменения дюрации портфеля облигаций является использование фьючерсных контрактов на процентные ставки. Покупка фьючерсов увеличивает дюрацию, а их продажа снижает ее.

На российском рынке одним из первых фьючерсов на процентные ставки стал фьючерсный контракт на трехлетние облигации Городского облигационного (внутреннего) займа Москвы. Фьючерсы на трехлетние облигации Москвы являются стандартными контрактами, рассчитанными на длительный период обращения. Поскольку сами облигации Москвы представляют собой эталонный инструмент для долгового рынка, фьючерсы на эти ценные бумаги позволяют хеджировать риски не только по московским бондам, но и по облигациям других эмитентов²⁰. Фьючерс на корзину облигаций Москвы (pdf, 402 kb) http://www.rts.ru/ru/forts/ .- стр.2.

Используя дюрацию, можно хеджировать не только отдельные выпуски облигаций, но и целые портфели. Фьючерс на корзину облигаций Москвы (pdf, 402 kb) http://www.rts.ru/ru/forts/ .- стр.35. Обобщим данное свойство для этого при расчете коэффициентов хеджирования и количества защищающих фьючерсов применяют формулу (5 ).



, (6)

где:

- коэффициент хеджирования для банковского портфеля

- дюрация портфеля

- цена портфеля на спот рынке

- дюрация CTD- облигации

- цена CTD- облигации на спот-рынке (без учета НКД)

- накопленный купонный доход на CTD - облигации

Количество фьюрчерсных контрактов на корзину облигаций Москвы, которые необходимо заключить для полного хеджирования банковского портфеля, таково:

(7)

где:

-конверсионный коэффициент CTD-облигаций.

Конверсионные коэффициенты для каждого выпуска облигаций устанавливаются Биржей.



Заключение

Сегодня внутренние показатели финансового рынка отдельной страны, такие как процентные ставки, ситуация на фондовом рынке, все сильнее зависят от состояния мировой экономической системы в целом, а не определяются только внутренними факторами. Одной из наиболее насущных проблем мировой финансовой среды становится высокая степень волатильности, которая обуславливает существенное усложнение процесса принятия экономических решений на всех уровнях управления. На первый план выходит необходимость предвидеть рискованные ситуации, и соответственно, прогнозировать результат предпринимаемых действий, так как правильная оценка вероятных негативных последствий дает возможность определить наиболее эффективные направления деятельности Банка.

Систематизированные в работе исследования отечественных и зарубежных авторов, посвященные проблеме создания эффективных систем управления рисками, позволили автору сделать вывод о том, что существуют определенные разногласия относительно однозначного толкования сущности рыночного риска. В ходе написания дипломной работы автор доказывает, что наиболее полно сущность рыночного риска отражает подход, принимающий во внимание не только вероятность негативного отклонения полученного результата от планируемого, но и вероятность наступления событий влекущих за собой получение дополнительного дохода. Данное определение сущности рыночного риска отражает реальную природу данного вида риска, так как принимает во внимание возможность позитивной динамики финансового рынка, которая также оказывает влияние на изменение рыночной стоимости (но уже со знаком «+») тех или иных финансовых инструментов.

Исследование показало, что если обстоятельства возникновения рисков учтены заранее и приняты соответствующие и достаточные меры, снижающие вероятность их реализации, наличие рисков совсем не означает неблагоприятного исхода. Таким образом, первоочередной задачей управления рыночными рисками становится прогнозирование возможности наступления рисков и определение величины возможных потерь в зависимости от сценария его развития, что в свою очередь позволяет банку, исходя из своей рыночной позиции, определять наиболее существенные факторы, которые возможно сбалансировать с рисками, а также допустимые пределы при работе с рисковыми операциями.

Автор дипломного исследования доказывает, что в банковских структурах необходимо разрабатывать процедуры управления рисками, описания информационных потоков, распределение ответственности и полномочий.

На основе всестороннего изучения преимуществ и недостатков систем управления рыночными рисками, существующих в практике российских банков, автор заключает - дальнейшие совершенствование комплексной системы управления и внутреннего контроля за рыночными рисками невозможно без организации эффективного мониторинга текущего состояния финансового рынка, и, соответственно системы раннего предупреждения об отклонении уровня рыночного риска от заданных параметров. В этих целях в кредитных организациях необходимо обеспечить:

· постоянный, в соответствии с установленными графиками поток информации о рисках (в банке должен быть разработан, утвержден на уровне высшего руководства и внедрен пакет управленческой информации по рискам);

· точность и своевременность информации по рискам, а также ее соответствие установленным форматам (это критерий оценки труда риск-менеджеров: рекомендуется, чтобы служба внутреннего аудита проводила регулярные проверки указанной информации);

· поддержку структурным подразделениям в разработке и внедрении лимитов по типу и структуре (здесь определяющим является соотнесение интересов структурного подразделения с интересами организации в целом);

· отслеживание состояние текущих рисков против установленных лимитов и немедленное информирование о превышении лимитов (здесь внутрибанковские нормативные документы должны предусматривать жесткие санкции за несвоевременное информирование);

· контроль за выполнением мероприятий по приведению рисков в соответствие с установленными лимитами в случае их превышения (должная степень независимости риск-менеджеров позволит добиться адекватной информации высшего руководства).

В работе детально проанализированы следующие модели управления процентным риском:

· модель переоценки (традиционная и по срокам погашения);

· модель длительности;

Определены их достоинства и недостатки, выделены наиболее приемлемые для использования в банковской практики - модель переоценки по срокам погашения и модель полной чувствительности.

В ходе проведенного дипломного исследования автор приходит к выводу, что построение комплексной и эффективной системы управления структурой активов и пассивов банка является одним из ключевых факторов коммерческого успеха в кредитной организации. Система управления рисками в данном направлении финансового менеджмента должна сочетаться с оперативным регулированием размерами положительной процентной маржи, дюрацией портфелей и коррекцией гэпов ликвидности. Рациональное использование находящихся в распоряжении кредитной организации ресурсов, их сбалансированное распределение между различными секторами финансового рынка должно сочетаться с созданием резервов, адекватных размеру риска.

В заключении необходимо подчеркнуть, что, принимая во внимание те задачи, которые стоят перед Российской банковской системой, автор заключает, что совершенствование системы риск-менеджмента возрастает до уровня стратегической задачи.

Кроме того, использование потенциала системы управления рисками на внутриотраслевом уровне будет способствовать решению общероссийской проблемы обеспечения прозрачности отечественной банковской системы и рынка в целом.

Список использованной литературы

Нормативно - правовые акты:

1. Базельский комитет по банковскому надзору. Международная конвергенция измерения капитала и стандарта капитала: новые подходы. Июнь 2004. / Пер. с англ. Базель. - www.cbr.ru.

2. Письмо Банка России от 13.09.2013 № 119-Т «О современных подходах к организации корпоративного управления в кредитных организациях» // Вестник Банка России, 2013, № 50

3. Положение Банка России от 14.11.2013 №378-П «О порядке расчёта кредитными организациями величины рыночного риска» (ред. от 17.11.2013) // Вестник Банка России, 2013, № 68.

4. Письмо ЦБ РФ от 2.10.2007 г. №15-1-3-6/3995 О международных подходах (стандартах) организации управления процентным риском. // Вестник Банка России, 2007, № 67.

Учебные издания и монографии:

5. Банковское дело. Под ред. О.И.Лаврушина - М.: КноРус, 2013 - С.352

6. Банковское дело. Организация деятельности коммерческого банка / Под редакцией Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. - СПб.:Питер, 2013,с.432.

7. Гамза, Владимир Андреевич. Безопасность банковской деятельности : учебник / В. А. Гамза, И. Б. Ткачук. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Маркет ДС Корпорейшн, 2010. - 407 c.

8. Деньги. Кредит. Банки. Ценные бумаги : практикум : учеб. пособие для вузов, рек. М-вом образования Рос. Федерации / [кол. авт.: Е. Ф. Жуков (рук.) и др.] ; под ред. Е. Ф. Жукова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ, 2013. - 431 c.

9. Димитриади Г.Г. Риски управления банком -M.: ЛКИ, 2013 - С.240.

10. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке.- М: Перспектива, 1996- С.160.

11. Буренин А.Н. Задачи с решениями по рынку ценных бумаг, срочному рынку и риск-менеджменту. - М.: Научно-техническое общество имени академика С.И. Вавилова, 2013 - 416с.

12. Димитриади Г.Г. Концепция Value-at-Risk измерение рыночного риска. Методические материалы. -M.: Ленард, 2008 - С.28.

13. Ковалев П.П. Банковский риск-менеджмент.-М.: Финансы и статистика, 2013 г. , стр.304.

14. Корпоративный менеджмент : учеб. пособие / И. И. Мазур [и др.] ; под общ. ред. И. И. Мазур и В. Д. Шапиро. - 4-е изд., стер. - М. : Омега-Л, 2013. - 781 c.

15. Корпоративное управление : учеб. пособие / [В. Г. Антонов и др.] ; под ред. В. Г. Антонова. - 2-е изд. перераб. и доп. - М. : ФОРУМ [и др.], 2013. - 287 c.

16. Питер С.Роуз. Банковский менеджмент: предоставление финансовых услуг. -М.: Дело ЛТД, 1995. [Роуз]

17. Рид Э., Коттер Р., Гилл Э., Смит Р. Коммерческие банки - М., Прогресс,1991

18. Синки Джозеф Ф., мл. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и индустрии финансовых услуг. - М.: «Альпина Бизнес Букс», 2007- С.101.

19. Теория статистики : учебник для вузов, рек. М-вом образования Рос. Федерации / [Г. Л. Громыко и др.] ; под ред. Г. Л. Громыко. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ИНФРА-М, 2009. - 475 c.

20. Ширяев В.И. Модели финансовых рынков. Оптимальные портфели, управление финансами и рисками. - М.: Либроком, 2009, с.216.

21. Шмелев, Виталий Васильевич. Глобализация мировых валютно-финансовых рынков : монография / В. В. Шмелев, О. В. Хмыз ; Моск. гос. ин-т междунар. отношений (ун-т) МИД России. - М. : Проспект, 2010. - 197 c.