Стратегические цели риск-менеджмента заключаются в обеспечении защиты интересов акционеров и клиентов Банка, поддержке всех направлений Бизнеса и иных подразделений Банка в достижении поставленных перед ними целей и задач путем:

- Минимизации волатильности доходов.

- Повышения диверсификации портфелей активов и обязательств.

Организационная структура системы управления рисками в банке включает:

- Наблюдательный совет

- Правление

- Комитет по рискам

- Кредитные комитеты

- Финансовый комитет

- Структурные подразделения Блока "Риски"

- Прочие структурные подразделения банка

Наблюдательный совет утверждает стратегию управления рисками, включая аппетит и толерантность к риску, и контролирует ее исполнение.

Задача Комитета по рискам состоит в обеспечении качественной подготовки решений Наблюдательного cовета по вопросам управления рисками банка.

Правление обеспечивает функционирование системы управления рисками и обеспечивает выполнение банком целей и задач, установленных Наблюдательным советом в данной области.

Кредитные комитеты и Финансовые комитет в пределах своей компетенции устанавливают лимиты риска.

Подразделения Блока «Риски» ответственны за анализ и оценку риска, разработку политик управления риском, контроль соблюдения портфельных лимитов риска.

Прочие структурные подразделения Банка отвечают за соблюдение лимитов концентрации риска по своим направлениям деятельности, прочих требований и ограничений, установленных в ходе работы по управлению рисками.

Банк выделяет в качестве основных следующие виды рисков:

- кредитный риск;

- риск потери ликвидности;

- процентный риск банковского портфеля;

- валютный риск;

- процентный риск торгового портфеля;

- операционный риск;

- стратегический риск;

- риск потери деловой репутации.

Выявление и оценка рисков осуществляются при помощи следующих инструментов:

- проведение стресс-тестирования;

- самооценка риска структурными подразделениями;

- использование моделей VaR;

- система ключевых индикаторов риска

- коэффициентный анализ;

- сбор внутренней и внешней баз данных по операционным инцидентам;

- гэп-анализ;

- статистические модели оценки и анализа.

Кредитный риск корпоративного кредитного портфеля.

Инструментами управления кредитными рисками являются внутренние рейтинги клиентов, установление лимитов концентрации кредитного риска в отношении заемщиков, отраслей экономики, крупных кредитных сделок. Лимиты, устанавливаемые банком в отношении заемщика/группы взаимосвязанных заемщиков, инсайдеров банка, полностью соответствуют требованиям Национального банка Республики Беларусь.

Лимиты концентрации кредитного риска по отраслям экономики, по внутренним рейтингам заемщиков, ограничения по крупным сделкам и иным лимитам устанавливаются и ежегодно пересматриваются Правлением в рамках Кредитной политики банка, разрабатываемой с учетом Кредитной политики Банковской группы «Альфа-Банк».

Решение об установлении лимита концентрации кредитного риска на заемщика/группу взаимосвязанных заемщиков принимается (в зависимости от величины клиента) Наблюдательным советом, Правлением, кредитными комитетами банка в соответствии с Кредитной политикой банка.

Блок «Риски» проводит анализ подверженности банка кредитному риску путем осуществления регулярного мониторинга соблюдения лимитов, проведения стресс-тестирования финансового состояния как отдельных заемщиков и отраслей, так и портфеля кредитов банка. Результаты мониторинга и анализа доводятся до органов управления банка.

В целях минимизации кредитных рисков банк использует практику требования обеспечения по кредитным продуктам, в том числе предоставления заемщиками поручительств.

Банком ежегодно пересматривается модель оценки ожидаемых потерь, используемая для формирования резервов по международным стандартам. Резервы по международным стандартам, созданные по клиентам, пересматриваются не реже одного раза в квартал на основании данных по мониторингу финансового состояния клиентов и выполнения клиентами финансовых ковенантов. Кредитный риск по операциям с банками-контрагентами регулируется посредством регулярного пересмотра лимитов на контрагентов, с которыми работает банк, по итогам мониторинга их финансового состояния, а также действий международных рейтинговых агентств по присвоению или изменению кредитных рейтингов. В случае, если банк входит в банковскую группу, устанавливается общий лимит на банки данной группы. Соблюдение лимитов контролируется ежедневно.

Кредитный риск розничного кредитного портфеля.

Инструментом управления розничными кредитными рисками является автоматизированная система оценки для принятия решения по розничным кредитным продуктам, которая включает скоринговую карту, стоп-факторы, Hunter auto и др. При этом Банком применяются консервативные подходы при расчете платежеспособности клиента с учетом текущих расходов Клиента и платежей по обслуживанию имеющихся кредитов.

Блок «Риски» на постоянной основе проводит контроль/анализ качества расчета по параметрам, которые применяются в автоматизированной системе оценки, для принятия решения по розничным кредитным продуктам. По результатам анализа эффективности автоматизированной системы оценки в нее вносятся соответствующие изменения/корректировки.

Кроме того, инструментами управления рисками являются оценка и прогнозирование потерь банка, которые учитываются при ценообразовании розничных кредитных продуктов в рамках общей финансовой модели Банка.

Риск потери ликвидности.

Банк формирует запас ликвидных активов в объеме, достаточном для выполнения обязательств, в том числе для покрытия неожиданного оттока денежных средств. Сбалансированность активов и пассивов по срокам регулярно оценивается Казначейством, Блоком «Риски» и рассматривается на Финансовом комитете.

Банк прогнозирует состояние ликвидности исходя из контрактных сроков погашения активов и обязательств, а также новых сделок по кредитованию клиентов.

В рамках стресс-тестирования риска потери ликвидности банк прогнозирует потенциальные разрывы ликвидности на различных временных интервалах, вызванные оттоком средств со счетов клиентов банка, увеличением просроченной задолженности, кризисом межбанковского рынка. Применяется также сценарный анализ для оценки возможного изменения состояния ликвидности банка при реализации конкретных событий на финансовом рынке.

Банк устанавливает и ежегодно пересматривают целевую структуру активов и обязательств, чтобы не допустить рост риска концентрации отдельных источников привлечения и размещения ресурсов.

Процентный риск банковского портфеля.

Риск изменения процентной ставки управляется на основе оценки:

- взвешенного гэпа на горизонте 1 год;

- влияния колебания процентных ставок в условиях стресса на чистый процентный доход (EAR -- доходы под риском)

- чувствительности капитала (разницы между приведенной стоимостью активов и обязательств) к изменению процентных ставок.

Валютный риск.

Управление данным видом риска осуществляется в отношении существенно значимых валют. Банк применяет статистические методы оценки риска Value at Risk (VaR) по портфелю валют, в которых банк осуществляет основные операции. Лимит на VaR утверждается и пересматривается Финансовым комитетом исходя из доходности вложений в валюту и стабильной составляющей доходов банка от валютных операций и управления портфелем валют. В рамках установленных лимитов банк стремится к формированию портфеля валют, обеспечивающего максимальную доходность при определенном уровне риска. Лимиты риска контролируются ежедневно.

Процентный риск торгового портфеля ценных бумаг.

Анализ процентного риска по портфелю ценных бумаг направлен на оценку рыночных параметров риска: расчет модифицированной дюрации, волатильности процентных ставок, ценовой чувствительности, корреляции процентной ставки с основными индексами на рынке облигаций.

В банке действует методика оценки процентного риска по ценным бумагам с фиксированным доходом, на основании которой оценивается Value at Risk по портфелю ценных бумаг с активным рынком.

Операционные риски.

Банк проводит мониторинг операционных рисков посредством разработки и мониторинга ключевых индикаторов операционного риска (KRI) по основным направлениям деятельности банка. По отдельным KRI установлены пороговые значения, в ЛПА банка установлен порядок действий при их нарушении.

В структурных подразделениях банка назначены ответственные за предоставление в Блок «Риски» информации о фактах реализации операционного риска. Блок «Риски» осуществляет анализ фактов реализации операционного риска и участвует в разработке мер по предотвращению их повторного наступления. Информация о KRI, фактах реализации операционного риска, принятых и планируемых к принятию мерах по минимизации операционного риска доводится до Правления банка в рамках ежеквартальных отчетов.

Все банковские продукты, процессы и процедуры проходят экспертизу работников Блока «Риски» с целью выявления и предотвращения операционных угроз.

В целях минимизации последствий реализации операционных рисков в ЗАО «Альфа-Банк»:

- разработаны Планы обеспечения непрерывной работы и восстановления работоспособности, предназначенные минимизировать время, затрачиваемое на устранение последствий аварийных ситуаций;

- проводится страхование ценностей, содержащихся в кассах и хранилищах, банкоматов и содержащейся в них денежной наличности, перевозимых ценностей.

Стратегический риск.

Инструментами управления стратегическим риском являются

- бизнес-планирование;

- финансовое планирование (бюджетирование);

- контроль выполнения утвержденных планов;

- анализ изменения рыночной среды.

Для разработки и организации исполнения стратегии в Банке создан Комитет по стратегии, в который в обязательном порядке входят сотрудники Блока «Риски».

В целях проведения мониторинга стратегического риска Банк осуществляет ежеквартальный анализ макроэкономики и финансового рынка Республики Беларусь.

Риск потери деловой репутации.

Управление риском потери деловой репутации (репутационный риск) осуществляется посредством:

- соблюдения Банком законодательства Республики Беларусь, норм и требований международных организаций, обычаев делового оборота, принципов профессиональной этики, а также договорных обязательств перед клиентами и контрагентами;

- принятия правил и процедур, осуществления необходимых действий, направленных на предотвращение легализации доходов, полученных преступным путем, и финансирования террористической деятельности, и вовлечения Банка в сомнительную деятельность соблюдения нормативов безопасного функционирования;

- поддержания прибыльной работы;

- предоставления клиентам первоклассных банковских услуг и продуктов;

- выстраивания долговременных партнерских отношений с клиентами, органами государственной власти и управления, внешними аудиторами, раскрытия информации о Банке для рынка.

Репутационный риск оценивается посредством:

- анализа финансового состояния Банка;

- анализа подверженности репутационному риску отдельных направлений деятельности и банковских операций (сделок);

- анализа внутренних процедур и технологий;

- анализа новостей о Банке в средствах массовой информации, сети Интернет, социальных сетях;

- мониторинга динамики клиентской базы;

- опроса клиентов о степени их удовлетворенности взаимоотношений с Банком;

- анализа обращений граждан и юридических лиц.

На основе вышеизложенного сделаем следующие выводы. Управление рисками в ЗАО «Альфа-Банк» основано на использовании четырех основных методов: отказ, снижение, передача, принятие. Данные методы реализуются через следующие инструменты:

- регламентирование процессов и процедур банка, закрепление порядков проведения операций и ответственных за их проведение в локальных нормативных актах банка;

- использование системы лимитов;

- формирование резервов для покрытия возможных потерь;

- страхование рисков;

- хеджирование рисков;

- диверсификация активов и пассивов банка;

- повышение уровня автоматизации банковских процессов.

В банке происходит регулярный пересмотр и оценка эффективности системы управления рисками, что позволяет поддерживать ее в актуальном состоянии, своевременно учитывая возникающие угрозы, используя новые и совершенствуя существующие методы выявления, оценки и управления рисками.

В области управления торговым портфелем ценных бумаг банк опирается на оценку процентного риска по ценным бумагам с фиксированным доходом, на основании которой оценивается Value at Risk по портфелю ценных бумаг с активным рынком. Т.е., используется достаточно консервативная система управления рисками.



3. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ РИСКАМИ В ЗАО «АЛЬФА-БАНК»

В последние годы рынкам ценных бумаг, в особенности российскому фондовому рынку, который для ЗАО «Альфа-Банк» играет основную роль, все более присущи следующие особенности: неликвидность значительной доли ценных бумаг, доминирующее влияние игровых спекулятивных операций, резкое изменение тенденций, отсутствие зависимости стоимости акций от финансовых результатов эмитента, информационная непрозрачность, доминирующее значение политических и макроэкономических факторов, большая волатильность. Все это вызывает большие трудности для оценки и прогнозирования значений рыночных показателей и усложняет применение долгосрочных инвестиционных стратегий. Вследствие чего наиболее популярна сейчас активная стратегия управления портфелем, которая сводится к частому пересмотру портфеля в поисках финансовых инструментов, неверно оцененных рынком, и торговле ими с целью получить более высокую доходность.

Однако такой подход трудно соотнести с традиционными способами построения оптимального рыночного портфеля, которые, в силу использования в своей основе средних значений доходности, рассчитаны на долгосрочные инвестиции (пассивную стратегию управления портфелем). В связи с этим возникает необходимость в разработке стратегий для краткосрочных портфельных инвестиций, по возможности свободных от предположений о рыночной эффективности, которая в последнее время очевидным образом нарушается.

Учитывая недостатки методологии VaR, изложенные в разделе 1.3 данной работы, мы рекомендуем пересмотр стратегии управления рисками торгового портфеля ценных бумаг для ЗАО «Альфа-Банк». Было бы целесообразным диверсифицировать стратегию с использованием как долгосрочных, так и краткосрочных портфельных инвестиций.

Изложим предлагаемую методику.

Расширим понятие риска как вероятности недополучения планируемых доходов в условиях неопределенности, сопутствующей деятельности, используя системный подход.

Итак, представим, что портфель ценных бумаг - это некоторая система переменной структуры, а управление портфелем - это процесс контроля за данной системой. Целью такого управления будет являться получение запланированного дохода за определенный инвестиционный период. Риск, в свою очередь, определим как степень угрозы недостижения поставленной цели и сделаем его переменной величиной - функцией относительно текущего положения системы. Для количественной оценки степени угрозы недостижения цели используем D-оценки Руссмана. [3]

Интуитивно ясно, что тем труднее достичь поставленной цели, чем меньше запас наших возможностей по отношению к тем требованиям, которые диктует желаемая цель, т.е. угроза недостижения цели связана - и концептуально и формально - с изменяющимися во времени «трудностями», возникающими при её достижении и вызванными сопротивлением внешней среды, неидеальным качеством используемых ресурсов и собственными ограниченными возможностями. (В случае управления портфелем ценных бумаг под ресурсами мы будем понимать текущий состав портфеля, обеспечивающий ему определенную доходность.)

При этом количественная шкала оценки «трудностей» уже содержится в семантике: мы говорим, что цели достичь невозможно, если качество и количество наших ресурсов меньше требуемого; мы говорим, что цели достичь очень трудно, если этот запас лишь незначительно превышает требования и т.д.

Таким образом, основное условие, которому должна удовлетворять оценка «трудности», состоит в том, что «трудность» монотонно убывает при возрастании «расстояния» между оценками требований и ресурсной обеспеченности. Понятно также, что качество результата (цели) и качество ресурсов - это понятия комплексные, зависящие от многих факторов.

Итогом исследования такой многофакторной характеристики является введенная И.Б. Руссманом оценка «трудности достижения цели». D-оценка Руссмана - это изменяемая во времени (зависящая от положения системы) величина, которую можно трактовать как степень угрозы недостижения поставленной цели. Поскольку в нашем случае целью является получение запланированной прибыли, угрозу недостижения этой цели можно напрямую увязать с портфельным риском.

Поскольку такая оценка риска меняется во времени, она может быть использована и при краткосрочном портфельном инвестировании. Однако недостатком данного подхода является то, что для вычисления риска предстоящего периода необходимо иметь представление о поведении системы в этот период, т.е., в нашем случае, по крайней мере, иметь оценки (верхнюю и нижнюю) доходности акций, которые могут быть включены в портфель, для чего нам понадобится аппарат прогнозирования.

Современный финансовый рынок характеризуется высокой динамичностью происходящих процессов, наличием огромного числа объективных и субъективных факторов, взаимообусловливающих друг друга, относительной скудностью априорной информации о среде. В такой ситуации процесс принятия эффективного решения для большинства экономических агентов крайне затруднен. Инвестор зачастую вынужден реагировать на субъективные показатели.

Возникает необходимость выработки эффективного метода моделирования инвестиционного портфеля, формируемого экономическим агентом, определения адекватности и возможности его практического использования. В частности, для решения указанной проблемы целесообразно применять модели, основанные на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг.

Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса финансовых задач. В последние годы на основе нейронных сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов.

Нейронная сеть - компьютерный алгоритм, построенный по принципу человеческого мозга и обладающий способностью к обучению. Использование компьютерной реализации моделей значительно увеличивает оперативность получения аналитического материала для принятия решений.

Следовательно, выполняются такие основные свойства управления, как эффективность, непрерывность и оперативность. Все это дает основание предполагать возможность их эффективного использования для решения различного рода финансовых задач.

Задача управления портфелем ставится следующим образом: сформировать портфель таким образом, чтобы риск, трактуемый как максимум трудности достижения цели этого портфеля, при движении системы вдоль некоторой предполагаемой траектории A = f (t) был минимален. Целью в данном случае является получение дохода А_р1 за время t_pl.

Можно дать следующие рекомендации для выбора траектории планового периода. Как показывает анализ рыночной статистики, итог дневной торговой сессий в 75-80 процентах случаях совпадает с итогом первых трех часов торговли. Это означает, что в случае, если плановый период равен одному дню, траектория движения системы к цели должна быстрее расти в начале дня, чем в конце. Это может быть отражено с использованием траекторий вида , а также двухзвенных ломаных. Наилучших результатов при ежедневном пересмотре портфеля позволяет добиться использование траектории вида . [7]

Если плановый период составляет несколько дней, то наиболее простым предположением является равномерное движение системы к цели, т.е. траектория вида f (t) = t. Отдельного рассмотрения, конечно, заслуживают функции, составленные из n участков кривых вида , где n - количество дней, составляющих плановый период.

Для оценки риска в плановом периоде продолжительностью в несколько недель также можно рассматривать, что система движется к цели равномерно. Во-первых, относительно короткая длительность периода позволяет не предполагать, что траектория системы будет сложной. Во-вторых, это удобно с точки зрения облегчения вычислений, и для оценки риска в этом случае используется прогноз только на конец планового периода, а использование одного прогнозного значения вместо нескольких позволяет снизить погрешности оценок.

Таким образом, для перехода к следующему этапу формирования портфеля активов необходим разработанный аппарат прогнозирования коридора значений доходности для каждой акции, которая может быть включена в портфель. Предлагается использовать подход, основанный на нейросетевом прогнозировании. Как известно из практики нейросетевого моделирования, максимальную (High) и минимальную (Low) цену акции в будущем периоде на основании данных прошлых периодов удается прогнозировать со значительно более высокой точностью, чем итоговую цену (Close). [8]

Для оценки предполагаемого коридора значений курса акций предлагается использовать пятидневные скользящие средние High(5) и Low(5), которые, как показывает практика, воплощают разумный компромисс между сохранением точности исходных данных и уменьшением уровня шума.

Когда имеются оценки на конец планового периода интервалов возможных значений курсов каждой ценной бумаги, которая может быть включена в портфель, следующим шагом является формирование оптимального портфеля при помощи аппарата D-оценок Руссмана, используемого для оценки риска.

Таким образом, для каждой акции мы имеем:

1) цену закрытия перед началом планового периода, обозначим ее Close_нач;

2) прогноз ее максимального возможного значения цены в конце планового периода, пусть это Max_кон;

3) прогноз ее минимального возможного значения цены в конце планового периода - Min_кон.

Исходя из этих величин, для каждой рассматриваемой ценной бумаги определяются параметры V_min и V_max. Эти параметры соответствуют минимальному и максимальному приросту стоимости акции, для их определения используются формулы:

(3.1)

(3.2)

Далее исходя из соотношения V_min и V_max с A_pl рассчитываются необходимые для дальнейших вычислений коэффициенты k_min и k_max. Прежде чем привести формулы для них, остановимся подробнее на выборе целевого уровня прибыли портфеля A_pl.

При выборе A_pl следует иметь в виду, что если взять в качестве желаемого уровня прибыли величину больше максимального прогнозируемого изменения стоимости любой из акций, то сформировать портфель будет невозможно. Если же A_pl будет больше, чем предполагаемые значения изменений стоимостей достаточно большого числа рассматриваемых активов, то большая часть из них не будут включены в портфель, т.е. риск будет связан с небольшим числом акций, что в принципе противоречит соображениям диверсификации рисков и не согласуется с самой целью формирования инвестиционного портфеля. Также не следует выбирать целевой уровень прибыли слишком низким, иначе, если для какой-либо акции окажется V_mint_pl > A_pl, то задача поиска оптимального портфеля не будет иметь смысла. Практическое тестирование метода показало, что следует выбирать A_pl на уровне 60-70% от максимального возможного уровня прибыли, который может быть получен, если предполагать, что все активы входят в портфель в равных пропорциях. Формула для определения этого уровня следующая:

(3.3)

Теперь разъясним смысл коэффициентов k_max и k_min и приведем формулы их расчета. Также как и V_max и V_min они рассчитываются отдельно для каждой акции. Однако они не являются просто нормированными на целевой уровень A_pl показателями V_max и V_min. Параметрам k_max и k_min соответствует именно изменение стоимости, т.е. не важно, прирост или снижение. k_min соответствует меньшее по модулю изменение, а k_max - большее.

(3.4)

, (3.5)

где - функция, возвращающая знак числа t.

Заметим, что k_max всегда больше нуля, в то время как значение k_min будет положительно, если Max_кон и Min_кон одновременно больше либо одновременно меньше, чем Close_нач, и будет меньше нуля, если одно из значений Max_кон и Min_кон больше, чем цена закрытия акции на начало планового периода, а другое меньше. На самом деле, риск неполучения запланированной прибыли зависит только от величины возможного колебания цен, а не от направления колебаний. Знак большего по модулю возможного изменения цены указывает нам только на позицию, которую следует открыть по данной ценной бумаге. Если, согласно прогнозу нейрокомитета, большее возможное изменение имеет отрицательный знак, т.е. произойдет в сторону снижения курса, то открываем короткую позицию (продажа), если же большее изменение соответствует росту стоимости - длинную (покупка).

Теперь рассмотрим непосредственно этап формирования оптимального инвестиционного портфеля. Лучше всего для рассматриваемого краткосрочного периода принять предположение о равномерном движении к цели.

Пусть для возможного включения в портфель рассматривалось n различных акций. Для каждой i-й акции к данному этапу уже известны значения Close_{нач i}, Max_{кон i} и Min_{кон i}, также выбран целевой уровень прибыли A_pl. Суть формирования портфеля состоит в том, чтобы равномерно распределить риск между всеми входящими в него активами, т.е. добиться того, чтобы d_i=d_j для любых i и j, где i, j = 1,…,n, i ? j, чтобы при этом суммарный риск был минимален. Так как d_i зависит только от k_{max i} и k_{min i}, которые зависят целевого уровня прибыли A_pl, то чтобы добиться равенства трудностей по всем активам, необходимо для каждой акции выбрать свой целевой уровень A_{pl i}.

Уровень прибыли портфеля является линейной комбинацией уровней прибыли акций, входящих в его состав, т.е., если обозначить долю i-й акции как x_i (), то можно записать следующее необходимое условие:



_{pl i}x_i ? A_pl

Таким образом, для определения оптимальной структуры инвестиционного портфеля требуется решить следующую задачу линейного программирования:

i = 1,…,n

x_i, A_{pl i} - изменяемые переменные

Ограничения:

x_i, A_{pl i} ? 0

k_{max i} > 1, k_{min i} ? 1

d₁ = d₂ = … =d_n

_{pl i}x_i ? A_pl

В полученном решении нас интересуют непосредственно доли каждой акции в портфеле - x_i, а A_{pl i} представляют лишь исследовательский интерес, т.к. при практическом применении методики они не задействуются.

Сформированный подобным образом оптимальный инвестиционный портфель должен регулярно пересматриваться исходя из ситуации на фондовом рынке для обеспечения наилучшей доходности за длительный период.

По итогам практического тестирования изложенной методики высокая относительная доходность позволяет утверждать, что представленная методика формирования инвестиционного портфеля является эффективной.

На основе вышеизложенного сделаем следующие выводы.

В связи с тем, что в последнее время рынки акций являются весьма нестабильными, предлагаем диверсифицировать стратегию управления рисками торгового портфеля ценных бумаг для ЗАО «Альфа-Банк» с помощью методики краткосрочного портфельного инвестирования. Однако традиционные подходы к формированию оптимальных портфелей финансовых активов рассчитаны на долгосрочное инвестирование, так как для оценок риска и доходности они используют усредненные по большому промежутку времени характеристики. Поэтому возникает необходимость в разработке подходов к определению оценок риска и доходности портфельных инвестиций для краткосрочных стратегий (а также долгосрочных, но подразумевающих частый пересмотр портфеля).

В качестве основы для получения оценок риска могут быть выбраны D-оценки Руссмана, позволяющие трактовать риск как степень угрозы неполучения заявленной доходности в течение инвестиционного периода. Риск при этом становится переменной величиной и зависит от текущей доходности портфеля. С использованием аппарата D-оценок Руссмана управление портфелем ценных бумаг может рассматриваться как процесс достижения цели системой переменной структуры.

На основе полученных оценок риска можно сформировать новую краткосрочную стратегию управления инвестиционным портфелем. При этом задача управления портфелем ставится следующим образом: сформировать портфель таким образом, чтобы риск, трактуемый как максимальная степень угрозы неполучения запланированной доходности, при движении системы вдоль некоторой предполагаемой траектории A = f (t) был минимален. Целью управления в данном случае является получение дохода А_pl за время t_pl.

Оценки коридора значений доходности портфеля в предстоящем краткосрочном периоде могут быть получены с помощью нейросетевого моделирования, поскольку нейронные сети на сегодняшний день являются одним из самых эффективных инструментов в области краткосрочного прогнозирования.

Задача краткосрочного управления портфелем активов с использованием представленной методики может быть формализована в виде задачи линейного программирования.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для современных экономических систем характерным является повышение неопределенности их поведения в силу усложнения и ускорения протекающих в них процессов и увеличения масштабов последствий принимаемых решений.

Риск - это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели. В общем случае под риском понимают возможность наступления некоторого неблагоприятного события, влекущего за собой различного рода потери.

Управлять рисками - значит выполнять действия, связанные с идентификацией, анализом рисков и принятием решений, которые включают максимизацию положительных и минимизацию отрицательных последствий наступления рисковых событий.

Существующий уровень теоретических и прикладных разработок в области управления рисками не всегда может использоваться в менеджменте в силу специфики деятельности того или иного предприятия, и, следовательно, необходимо постоянное совершенствование и развитие методов управления рисками.

Система управления риском может обеспечивать выполнение целого ряда управленческих целей организации. Она может выступать в качестве основы всей управленческой деятельности, на ее базе строится управленческая стратегия и система контроля. Система управления рисками прежде всего предполагает их оценку, результаты которой позволяют в дальнейшем выбрать наиболее оптимальный способ снижения рисков. В предпринимательской деятельности наиболее часто используются следующие пути снижения рисков: приобретение дополнительных фирм, компаний с хорошо налаженной системой внедрения новых технологий; привлечение внешних конкурентов-экспертов с узкой специализацией; внедрение нововведений; максимальное использование прошлого опыта; диверсификация; лимитирование; страхование; страхование ответственности; сострахование и перестраховании; резервирование средств.

Традиционные подходы к формированию оптимальных портфелей финансовых активов рассчитаны на долгосрочное инвестирование, так как для оценок риска и доходности они используют усредненные по большому промежутку времени характеристики.

Управление рисками в ЗАО «Альфа-Банк» основано на использовании четырех основных методов: отказ, снижение, передача, принятие. Данные методы реализуются через следующие инструменты:

- регламентирование процессов и процедур банка, закрепление порядков проведения операций и ответственных за их проведение в локальных нормативных актах банка;

- использование системы лимитов;

- формирование резервов для покрытия возможных потерь;

- страхование рисков;

- хеджирование рисков;

- диверсификация активов и пассивов банка;

- повышение уровня автоматизации банковских процессов.

В банке происходит регулярный пересмотр и оценка эффективности системы управления рисками, что позволяет поддерживать ее в актуальном состоянии, своевременно учитывая возникающие угрозы, используя новые и совершенствуя существующие методы выявления, оценки и управления рисками.

В области управления торговым портфелем ценных бумаг банк опирается на оценку процентного риска по ценным бумагам с фиксированным доходом, на основании которой оценивается Value at Risk по портфелю ценных бумаг с активным рынком. Таким образом, используется достаточно консервативная система управления рисками.

В связи с тем, что в последнее время рынки акций являются весьма нестабильными, предлагаем диверсифицировать стратегию управления рисками торгового портфеля ценных бумаг для ЗАО «Альфа-Банк» с помощью методики краткосрочного портфельного инвестирования. Однако традиционные подходы к формированию оптимальных портфелей финансовых активов рассчитаны на долгосрочное инвестирование, так как для оценок риска и доходности они используют усредненные по большому промежутку времени характеристики. Поэтому возникает необходимость в разработке подходов к определению оценок риска и доходности портфельных инвестиций для краткосрочных стратегий (а также долгосрочных, но подразумевающих частый пересмотр портфеля).

В качестве основы для получения оценок риска могут быть выбраны D-оценки Руссмана, позволяющие трактовать риск как степень угрозы неполучения заявленной доходности в течение инвестиционного периода. Риск при этом становится переменной величиной и зависит от текущей доходности портфеля. С использованием аппарата D-оценок Руссмана управление портфелем ценных бумаг может рассматриваться как процесс достижения цели системой переменной структуры.

На основе полученных оценок риска можно сформировать новую краткосрочную стратегию управления инвестиционным портфелем. При этом задача управления портфелем ставится следующим образом: сформировать портфель таким образом, чтобы риск, трактуемый как максимальная степень угрозы неполучения запланированной доходности, при движении системы вдоль некоторой предполагаемой траектории A = f (t) был минимален. Целью управления в данном случае является получение дохода А_pl за время t_pl.

Оценки коридора значений доходности портфеля в предстоящем краткосрочном периоде могут быть получены с помощью нейросетевого моделирования, поскольку нейронные сети на сегодняшний день являются одним из самых эффективных инструментов в области краткосрочного прогнозирования.

Задача краткосрочного управления портфелем активов с использованием представленной методики может быть формализована в виде задачи линейного программирования. Практическое тестирование методики подтвердило ее эффективность, и она может позволить повысить доходность инвестиционного портфеля банка при сохранении прежнего уровня риска (как при долгосрочной стратегии).

Таким образом, на любом предприятии проблема управления рисками является одной из важнейших. В банковской деятельности эта проблема также чрезвычайно актуальна, и подразумевает оценку рисков и управление ими практически в каждом из направлений работы банка. Информационно развитая и гибкая система управления рисками позволяет значительно снизить возможные потери а также затраты на управление рисками, однако никакая подобная система не может являться законченным продуктом, и нуждается в постоянной доработке и усовершенствовании. Предлагаемая в работе методика управления портфельным риском может служить примером необходимости и целесообразности подобных инноваций для системы управления риском ЗАО «Альфа-Банк».



СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. CAPM // Википедия [Электронный ресурс]. - 2009. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/CAPM. - Дата доступа: 25.11.2017.

2. Альфа-Банк сегодня // Официальный сайт ЗАО «Альфа-Банк» [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://www.alfabank.by/o_banke/about/. - Дата доступа: 22.11.2017.

3. Берколайко, М.З. О некоторых методах формирования и управления портфелем активов. Часть 1 / М.З Берколайко, И.Б. Руссман // Экономическая наука современной России. - 2004. - №1. - С. 18-32.

4. Берколайко, М.З. Управление портфелем ценных бумаг, основанное на системном подходе и нейросетевом моделировании / М.З. Берколайко, К.Г. Иванова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского политехнического университета. - 2008. - №6. - C. 241-245.

5. Валинурова, Л.С., Казакова, О.Б. Инвестирование: учебник для ВУЗов / Л.С. Валинурова, О.Б. Казакова. - М.: Волтерс Клувер, 2010. - 448 с.

6. Иванова К.Г. Анализ некоторых закономерностей временных рядов на рынке ценных бумаг / К.Г. Иванова //Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы IV междунар. науч.-практ. конф. / под ред. проф. В.В. Давниса - Воронеж: Воронеж. гос. ун-т, 2008. - С. 49-53.

7. Иванова, К.Г. Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования: дис. канд. экон. наук: 08.00.13 / К.Г. Иванова. - Воронеж, 2009. - 129 л.

8. Каширина, И.Л. Методы повышения качества обучения нейронных сетей в задачах прогнозирования / И.Л. Каширина, К.Г. Иванова // Системы управления и информационные технологии. - 2007. - №4. - C. 31-36.

9. Костюченко, Н.С. Анализ кредитных рисков / Н.С. Костюченко. - М.: Атмосфера, 2010. - 406 с.

10. Лиховидов, В.Н. Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы прогнозирования и принятия решений / В.Н. Лиховидов - Владивосток: Forexclub, 2010. - 234 с.

11. Лытнев, О. Основы финансового менеджмента / О. Лытнев // Курс лекций [Электронный ресурс]. - 2016. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/lytnev/5-6.shtml. - Дата доступа: 22.11.2017.

12. Модель оценки риска CAPM // Информационный ресурс "Финансовые инструменты бизнеса" [Электронный ресурс]. - 2000. - Режим доступа: http://www.fintools.ru/content/document_r_6970CE48-08CC-44DC-8603-E508F3F186B4.html. - Дата доступа: 14.11.2017.

13. Ретунских, Д. Методы оценки рыночных рисков / Д. Ретунских // Финансовый спекулянт [Электронный ресурс]. - 2006. - Режим доступа: http://speculator-fin.ru/page-id-333.html. - Дата доступа: 19.10.2017.

14. Система управления рисками // Официальный сайт ЗАО «Альфа-Банк» [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: https://www.alfabank.by/o_banke/press-center/instrukcija_o_raskrytii_informacii/standarty_raboty_banka/sistema_upravlenija_riskami/. - Дата доступа: 10.11.2017.

15. Шапкин, А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций: Монография / А.С. Шапкин. - М.: Издательско-торговая компания «Дашков и К?», 2003. - 544 с.

Размещено на Allbest.ru