Рентабельность активов показывает, какая прибыль получена организацией с каждого затраченного рубля:

РА = Чистая прибыль/Активы *100% (1)

- рентабельность капитала (ROE) - это показатель эффективности использования собственных средств банка:

РК = Чистая Прибыль/Капитал*100% (2)

- рентабельность инвестиций (ROI) показывает, способны ли доходы от реализации проекта оправдать расходы, которые инвестор вложил в этот проект:

РИ = Чистая прибыль/Стоимость первоначальных вложений*100% (3)



Таблица 5 - Анализ рентабельности ПАО ВТБ

Показатель	2018	2017	Изменения
ROA	1,4%	4,04%	-2,64%
ROE	5,08%	13,3%	-8,22%

Благодаря этим данным можно узнать, насколько эффективно кредитная организация привлекает и размещает полученные ресурсы. Данные из таблицы 5 показывают нам, что у банка снижаются показатели рентабельности.

Это может быть связано с недостаточной величиной клиентской базы, с консервативной инвестиционной политикой банка или из-за снижения объемов услуг.



3. Формирование интегрированной методологии к управлению рентабельностью и рисками банка ПАО ВТБ

3.1 Концептуальные основы интегрированной методологии к управлению рентабельностью и рисками коммерческих банков

Вначале осуществим рассмотрение основных составляющих модели RAROC с выделением присущих им соответствующих характеристик и признаков.

Впервые методика вычисления показателя рентабельности банковского капитала с учетом риска была разработана в конце 70-х годов XX века группой аналитиков Банка «Bankers Trust» и носила название модель RAROC (Risk-adjusted Return on Capital - скорректированная на риск рентабельность капитала).

Основное назначение данного показателя состояла в измерении риска кредитного портфеля банка, а также определении величины акционерного капитала, необходимого для ограничения размера риска вкладчиков банка и других держателей долгов для конкретной вероятности понесения убытков [1, с. 557; 2, с. 61; 3, с. 119; 8; 12].

Этот показатель рассчитывался как соотношение величины чистой прибыли банка, скорректированного на уровень риска на основе статистических данных об убытках и колебания ставок в разрезе различных видов деятельности отдельно по доходам и расходам к величине капитала [3, с. 119].

Впоследствии банк «Chase Manhattan» разработал собственную систему оценки рентабельности банковского капитала с учетом риска, которая носила название модель RORAC (Return on Risk-adjusted Capital - рентабельность капитала, скорректированного на риск).

В такой модели показатель рентабельности капитала банковских учреждений рассчитывался как соотношение величины полученной чистой прибыли к размеру капитала, скорректированного на величину риска, что отличает его от предыдущего показателя рассчитанного согласно модели RAROC [2, с. 62; 3, с. 119; 8].

Более современной версией модели RAROC является модель RAROC 2020, разработанная тем же самым банком «Bankers Trust». Как и предыдущая модель RAROC, модель версии RAROC 2020 предназначена для анализа чувствительности портфеля сформированных активов к отдельным изменениям на рынке с помощью метода Монте-Карло.

Основное преимущество моделирования последней модели заключается в возможности создавать адекватную картину доходов и расходов в портфеле учитывая все возможные отклонения. Метод Монте-Карло использует статистические данные рыночных взаимосвязей для обеспечения оценки входных данных в будущем.

Ключевым компонентом системы анализа модели RAROC 2020 является разработанная банком «Bankers Trust» корреляционная матрица, учитывающая 500 факторов риска и 125 тыс. корреляционных связей, созданных путем анализа моделей цен и их колебаний в течение трехлетнего периода.

Корреляционная матрица, которая связана с портфелем, отражает взаимосвязь изменения доходности активов относительно друг друга. Ковариационная матрица модели RAROC 2020 покрывает 400 групп риска с возможным предвидением до 500 групп.

Группы этой модели охватывают все основные виды валют, рынки капитала, товарные рынки и рынки с фиксированным доходом [1, с. 557; 3, с. 119-120].

Все выше рассмотренные показатели использовались в практической деятельности ведущих финансовых учреждений разных стран мира, в частности в транснациональных корпорациях и банках, и составляют группу показателей оценки результатов деятельности с учетом риска (Riskadjusted performance measures - RAPM) [1, с. 558; 6; 8].

На сегодня в банковской сфере выкристаллизовался единый подход к определению показателя рентабельности капитала банка с учетом риска только на основе использования модели RAROC, которая является рекомендуемой Базельским Комитетом по банковскому надзору для применения в финансовых учреждениях при внедрении интегральных систем управления рисками.

В последнее время разработкой технологий внедрения и использования модели RAROC занимается компания «Oliver, Wyman & Company», которая предложила основной принцип методики «Bank RAROC» как интегрированный подход к измерению риска, который позволяет:

- рассчитать нужный размер капитала для покрытия всех рисков;

- понять направления вложения средств акционеров;

- сравнить доходы с учетом рисков по различным направлениям бизнеса;

- определить возможности изменения риска [4, с. 52].

Стоит отметить тот факт, что в некоторых Европейских странах мира (Финляндия, Германия) показатель рентабельности банковского капитала с учетом риска является регламентированным Центральными банками этих стран, осуществляющими банковский надзор на основе риск-ориентированного подхода.

Этот показатель является неотъемлемой составляющей интегрированной системы управления рисками в банковских учреждениях, которая обеспечивает поддержку процесса принятия управленческих решений руководством банка по оптимизации совокупной величины и структуры собственного капитала [4].

Методика расчета скорректированной на риск рентабельности банковского капитала состоит из следующих трех компонентов, а именно:

- осуществление процесса оценки рисков и финансов банка;

- использование механизма распределения капитала между структурными подразделениями в пределах определенных направлений ведения банковского бизнеса;

- калькуляция показателя RAROC.

3.2 Внедрение интегрированной методологии к управлению рентабельностью и рисками в практику банка ПАО ВТБ

Основная сложность заключается в применении первых двух элементов, что обусловлено необходимостью надлежащего сбора данных для расчета [2, с. 62].

Процесс оценки рисков характеризуется количественным их измерением с целью определения возможных потенциальных потерь в деятельности банка. В начале создания и внедрения показателя RAROC западные банки включали в данную модель только рыночный и кредитный виды риска, оценивая таким образом эффективность осуществления кредитной и инвестиционной деятельности.

Для этого создавались соответствующие аналитические и информационные системы с помощью которых происходило аккумулирование и обработка данных по типам риска и видам бизнеса.

Формула для расчета показателя RAROC для кредитно-инвестиционной деятельности имеет следующий вид:

(1)

где r - среднегодовая валовая маржа;

EL (expected loss)- ожидаемые среднегодовые потери банка по портфелю кредитов и / или инвестиционных вложений;

VAR (value at risk - стоимость под риском) - величина денежных потерь банка от владения активами или портфелем активов, превышение которой ожидается при определенном уровне вероятности в течение заданного временного горизонта [2, с. 62; 5, 9; 11].

Используя свойства нормального распределения, показатель VAR можно рассчитывать по формуле:

(2)

где б - пороговое значение вероятности;

у - стандартное отклонение доходности объектов кредитной деятельности (в процентах от стоимости кредита);

м - среднее значение доходности объектов кредитной деятельности (в процентах от стоимости кредита);

І - величина общей суммы кредитов (кредитный портфель) или размер вложенных инвестиций.

При 5% вероятности, величина б = 1,645, при 10% - б = 1,282, при 2% - б = 2,054, при 1% - б = 2,326. Обычно используют 5% порог ненормальности убытков.

Расчет показателя VAR продемонстрируем на конкретном примере в рамках деятельности ПАО ВТБ. Пусть банк инвестирует в проект 15 млн. долл. США, стандартное отклонение доходности инвестиций по которым равна 22%. Среднее значение доходности составляет 15%. Какой долей инвестиций рискует ПАО ВТБ? В качестве критерия потерь возьмем 5% вероятность. Тогда показатель VAR равен:

VAR = (1,645 * 0,22-0,15) * 15 = 3,18 .

Следовательно, величина инвестиций, которой рискует ПАО ВТБ, составит 3 млн. 180 тыс. долл. США.

Вероятность того, что потери превысят рассчитанную величину, составляет 5% [6; 9].

Графически расчет показателя VAR с помощью свойств нормального закона распределения случайной величины демонстрирует рис. 5.

Рисунок 5 - Графическое изображение показателя VAR с помощью свойств нормального закона распределения случайной величины

Очень часто на практике приходится оценивать не один актив или проект, а портфель активов или проектов. В таком случае портфель как совокупность определенных однородных активов можно представить в виде следующей формулы:

оммерческий банк риск рентабельность

(3)

где w1, w2, ..., wn - удельный вес n-го актива в портфеле;

X1, X2, ..., Xn - величина полученного дохода от владения n-м активом в портфеле банка.

Для того, чтобы рассчитать величину денежных потерь банка ПАО ВТБ от владения портфелем активов (показатель VARportfolio), необходимо рассчитать среднее значение доходности портфеля и его стандартное отклонение доходности.

Средняя доходность портфеля определяется как сумма средних значений доходностей активов, взвешенных по их удельному весу в портфеле банка ПАО ВТБ:

, (4)

где мX1, мX2 ..., мXn - среднее значение доходности n-го актива в портфеле.

Стандартное отклонение доходности портфеля определяется на основе стандартных отклонений фактических доходностей активов портфеля, которые наблюдались в прошлых периодах средней их доходности с учетом эффекта корреляции.

Математически стандартное отклонение доходности портфеля можно представить в виде следующей формулы:

, (5)

где уi, уj - стандартные отклонения доходностей i-го и j-го активов в портфеле банка ПАО ВТБ;

ri, j - коэффициент корреляции доходности i-го и j-го активов в портфеле банка ПАО ВТБ.

Существует модифицированная формула для расчета стандартного отклонения доходности:



(6)

Таким образом, подставив в формулу (2) рассчитанные выше средние доходности портфеля и его стандартное отклонение доходности, получим формулу для расчета показателя VARportfolio:

(7)

Что бы рассчитать показатель RAROC нем необходимо знать величину показателя VAR, а так же уровень риска и уровень доходности для каждого отдельного актива, а так же заемщика в общем портфеле активов и заемщиков банка.

Очевидно, что если RAROCi <RAROC, то такой актив «портит» показатель доходности всего портфеля активов. Активы и заемщики с наименьшим показателем RAROCi являются нерентабельными [5].

Оценка финансов банковского учреждения должна генерировать информацию об объемах операций, расходах и доходах по подразделениям, продуктам и клиентам. Эта информация должна содержаться в балансе банка ПАО ВТБ, данных управленческого учета, торговых системах банка, системах анализа и сопровождения кредитов.

Именно процесс централизации необходимых информационных потоков и является основной идеей применения показателя RAROC в ПАО ВТБ, что предполагает относить чистую прибыль от деятельности подразделения, от продукта или клиента к риску данной операции [2, с. 62; 7].

Механизм распределения капитала между структурными подразделениями в пределах ведения определенных направлений банковского бизнеса должен базироваться на концепции расчета показателя экономического капитала банковских учреждений, который охватывает три основные виды банковских рисков ПАО ВТБ [8; 12]:

- кредитный;

- рыночный;

- операционный.

Указанный механизм является уникальным для каждого банка, поскольку существуют разные подходы к оценке указанных выше рисков и широкий набор других количественно измеряемых видов рисков, присущий некоторым банковским операциям.

Банк ПАО ВТБ может анализировать убытки по разной продолжительности для конкретного подразделения, направления ведения бизнеса или продукта. Результатом такой оценки будут стоимостные величины необходимого (адекватного) капитала для определенной совокупности операций [2, с. 63].

Вышеприведенная схема расчета показателя RAROC может использоваться как в банковских, так и других финансовых учреждениях парабанковского типа (страховые, инвестиционные компании и т.д.). Базовая формула для расчета показателя, скорректированного на риск рентабельности капитала, имеет следующий вид:

, (8)

где E (earnings) - чистая прибыль, исчисленная с учетом расходов на частичное хеджирование рыночного и кредитного рисков;

RC (risk capital) - экономический капитал, который резервируется против совокупного риска, который нельзя хеджировать (характеризуется волатильностью денежных потоков по банку в целом или отдельно по направлению ведения бизнеса, портфеля, клиенту или продукта) и который предназначен для покрытия основных видов рисков по операциями, осуществляемыми для защиты от банкротства [4, с. 52; 7, 10].

Величина экономического капитала банка можно рассчитать по следующей формуле:

RC = MRC + CRC + ORC, (9)

где MRC (market risk capital) - непредсказуемые потери в результате реализации рыночного риска;

CRC (credit risk capital) - непредсказуемые потери в результате реализации кредитного риска, оцененного при заданной вероятности;

ORC (operational risk capital) - непредсказуемые потери в результате реализации операционного риска [1, с. 561- 562].

Существуют и другие формулы расчета показателя скорректированной на риск рентабельности капитала. Так некоторые авторы в числитель формулы (3) включают показатель ожидаемых потерь в результате кредитного, рыночного и операционного рисков банковских учреждений EL (expected loss), уменьшая при этом величину чистой прибыли (формула (4)) [1, с. 559; 12]. . (10)

Однако, если опираться на вышерассмотренных модель расчета показателя RAROC, то формула (3) не предусматривает включение других количественно измеряемых видов банковских рисков, также можно отнести к этой модели расчета.

В частности, к ним относятся: процентный и валютный риски; балансовые риски, связанные со стоимостью нематериальных активов; внебалансовые риски, которые возникают из номинальной стоимости внебалансовых обязательств; бизнес-риски, обусловленные дифференциацией и спецификой ведения бизнеса в отдельных направлениях деятельности каждого банка и тому подобное.

Исходя из этого, предлагаем следующую более развернутую формулу для определения показателя RAROC:

(11)

где ENR (expected net revenue) - чистая прибыль, исчисленная с учетом расходов на частичное хеджирование рыночного и кредитного рисков, полученный в разрезе направлений ведения бизнеса, продуктов, структурных подразделений банка;

ELMR, ELCR, ELOR - сумма ожидаемых убытков в результате реализации рыночного, кредитного и операционного рисков банка;

i = 1, ..., N risks - количественно измеряемые виды банковских рисков;

EL N risks - сумма ожидаемых убытков в результате реализации других количественно измеряемых видов риска;

ECMR, ECCR, ECOR - величина экономического капитала, рассчитываемый соответственно для рыночного, кредитного и операционного видов риска; ECN risks - величина экономического капитала на покрытие других количественно измеряемых видов риска.

Расчет показателя RAROC предусматривает определенную последовательность вычислений на основе достоверной и упорядоченной базы данных. Некорректная идентификация и распределение расходов и доходов могут привести к ошибочной оценке, что обусловит потерю показателем своей ценности. Если прибыль на экономический капитал превышает стоимость капитала банка, то при этом создается дополнительная стоимость, иначе стоимость банка (или акционерная стоимость) в целом снижается [2, с. 64].

Нами также предлагается новый методический подход к комплексной оценке рискованности деятельности банка ПАО ВТБ на основе динамической нормативно-индексной модели, построенной с помощью методов непараметрической статистики.

Разработанная методика была апробирована в Фонде гарантирования вкладов физических лиц и отдельных коммерческих банках и признана одним из наиболее обоснованных, реалистичных и экономически интерпретированных методических приемов комплексной оценки банковских рисков.

В пользу целесообразности практического применения предлагаемого подхода свидетельствует и то, что методы непараметрической статистики все чаще используются в экономических исследованиях, в частности для анализа финансового состояния предприятия по данным отчетности, определение финансовой устойчивости банка, оценка ликвидности и платежеспособности банка и банковской системы в целом, анализа экономической эффективности банковской деятельности.

Разработанная нормативно-индексная модель дает возможность оценить совокупный уровень рискованности банка ПАО ВТБ на основе учета четырех видов рисков - кредитного, процентного, валютного и риска ликвидности, хотя при необходимости модели можно ввести оценку и других банковских рисков.

Фундаментальными элементами предлагаемой методики построения динамической нормативной индексной модели с учетом специфики банковских рисков ПАО ВТБ являются:

1) система интегральных показателей - совокупность значимых соотношений (коэффициентов, индексов, аналитических моделей, совокупности индикаторов и т.п.), которые комплексно характеризуют рискованность банка;

2) динамический норматив (индикатор) - совокупность показателей, упорядоченных по признаку степени их динамики (в частности темпов или индексов их роста и прироста) так, что поддержание этого порядка в реальной деятельности банка обеспечивает получение лучших по сравнению с предыдущим периодом результатов;

3) нормативная или эталонная модель - формализованное описание желаемого состояния банка ПАО ВТБ, осуществлен с помощью упорядоченного ряда индексов динамики аналитических показателей (коэффициентов), комплексно характеризующих рискованность коммерческого банка.

По своему содержанию нормативная модель ПАО ВТБ является идеальной, то есть такой, которая формализовано описывает эталонный (нормативный) порядок изменения аналитических показателей, характеризующих процесс изменения совокупной рискованности банка.

Очевидно, что идеальное состояние нередко является недостижимым на практике, однако построение нормативной модели делает возможным определение объективной точки отсчета и позволяет проанализировать степень отклонения рискованности банка от установленного значения и спрогнозировать дальнейшее развитие ситуации.

Назначение такой модели заключается в том, чтобы, сознательно конструируя и контролируя динамику показателей риска, не только определять направление изменения риска, но и управляет этим движением, направляя на достижение поставленных банком ПАО ВТБ целей.

На рис. 6 изображена границы Парето для задачи с двумя критериями оптимизации - риск невозврата (дисперсия) и доходность портфеля (табл. 6).

На рис. 7 показана граница Парето, когда добавляется третий критерий - предложенный индекс Imod, характеризующий концентрацию валютного риска портфеля.



Таблица 6 - Перечень заявок на сделки в ПАО ВТБ

№	Вероятность невозврата, PDi	Wi	№	Вероятность невозврата, PDi	Wi	№	Вероятность невозврата, PDi	Wi
1	0,05	0,1	11	0,15	0,1	21	0,25	0,1
2	0,12	0,05	12	0,2	0,1	22	0,18	0,14
3	0,15	0,1	13	0,05	0,06	23	0,08	0,06
4	0,15	0,14	14	0,17	0,1	24	0,2	0,1
5	0,2	0,05	15	0,15	0,1	25	0,25	0,08
6	0,11	0,1	16	0,12	0,11	26	0,17	0,1
7	0,17	0,05	17	0,18	0,11	27	0,25	0,08
8	0,15	0,07	18	0,2	0,13	28	0,08	0,13
9	0,1	0,07	19	0,15	0,1	29	0,18	0,14
10	0,09	0,05	20	0,07	0,05	30	0,12	0,21

Рисунок 6 - Граница Парето для двукритериальной задачи оптимизации рисков невозврата в ПАО ВТБ



Рисунок 7- Граница Парето для трехкритериальной задачи оптимизации рисков невозврата ПАО ВТБ

Рекомендованные модели позволяют учитывать различные виды кредитной политики банка при оптимизации кредитного портфеля, они могут быть рекомендованы для применения в системе принятия кредитных решений и быть использованными на практике при формировании портфеля банковских активов одного из региональных отделений ПАО ВТБ.



Заключение

В целом, процесс управления рисками банка - это совокупность отдельных действий, направленных на:

- создание философии управления рисками;

- разработку положения об управлении ими;

- методологии анализ рисков банка;

- регулирования их уровня;

- применение финансовых механизмов компенсации потерь в случае возникновения неблагоприятных обстоятельств.

Банки могут сами регулировать свои риски в ходе оперативного анализа путем принятия немедленных решений, направленных на уменьшение негативного влияния любых явлений и процессов, которые способствуют достижению определенного уровня прибыли.

Целью управления рисками коммерческого банка является содействие повышению стоимости собственного капитала банка, что одновременно должно обеспечивать достижения целей многих заинтересованных сторон:

- клиентов и деловых партнеров;

- руководства;

- работников;

- наблюдательного совета и акционеров (собственников);

- органов банковского надзора;

- рейтинговых агентств;

- инвесторов;

- кредиторов и других сторон.

Процесс риск-менеджмента в банках России стоит организовать таким образом, чтобы были охвачены все структурные подразделения (бэк-офис и фронт-офис) до уровня, на котором непосредственно принимается и генерируется риск.

Эффективность системы управления риском коммерческого банка во многом зависит от качества информационной подсистемы, задача которой заключается в отборе, хранении и предоставлении информации на различных уровнях управления банком. Систему управления банковским риском можно рассматривать и без ценообразующей подсистемы. От нее зависит доходность операций, а значит, риск и рентабельность банка в целом. Аналитическая подсистема, по нашему мнению, является одним из главных элементов системы управления риском. Ее условно можно разбить на два блока, которые сочетают анализ и оценку: индивидуальных и совокупных рисков.

Основными преимуществами в использовании показателя скорректированного на риск рентабельности капитала ПАО ВТБ являются:

- возможность объективно осуществлять определение потребности в капитале, путем построения оптимальной структуры;

- комплексно оценивать основные виды финансовых рисков: рыночного, кредитного и операционного;

- использовать этот показатель при осуществлении стратегического планирования, проведения ценовой политики, а также при создании систем мотивации персонала на всех уровнях управления банком.

Недостатками при применении данного показателя являются:

- отсутствие возможности осуществлять оценку рентабельности инвестиций в безрисковые активы;

- сложность в расчете для мелких подразделений, отдельных операций и банковских продуктов, для которых определение размера используемого капитала и распределение прибыли или затрат является проблемной задачей.

Таким образом, были рассмотрены расчеты рентабельности капитала ПАО ВТБ с учетом рисков на основе использования методики определения показателя RAROC, определили основные составляющие данной методики и предложили схематическую ее модель.

Также в работе проанализировали необходимые для расчета перечень формул, указав на характеристики и признаки соответствующих параметров. Практическое использование указанной методики, обеспечит определение оптимальной величины и структуры собственного капитала финансового учреждения данного типа, учитывая существующий уровень рисков, которым подвергается банк ПАО ВТБ и размер полученных доходов для осуществления процесса распределения капитала.

Рассчитывая показатель RAROC в рамках различных направлений ведения банковского бизнеса ПАО ВТБ, в разрезе структурных подразделений, продуктов, клиентов, менеджмент банка появляется возможность осуществлять сравнения по эффективности проведения банковских операций, предоставление различных финансовых услуг, определять основные приоритеты реализации ценовой политики и политики продаж банковских продуктов ПАО ВТБ с целью принятия эффективных управленческих решений в условиях рискованности. Дальнейшим перспективным объектом исследования является изучение взаимосвязи между показателем скорректированной на риск рентабельности капитала банковских учреждений и показателем добавленной экономической стоимости, а также определение влияния указанной взаимосвязи на рыночную стоимость банка.

Таким образом, риск как многогранная величина в своем проявлении, зависит от направления деятельности банковского учреждения. Система управления рисками направляет свою деятельность на минимизацию рисков и повышение доходов в основе роста эффективности банковской деятельности.

С целью минимизации финансовых рисков коммерческим банкам в своей деятельности необходимо:

- ввести эффективную гибкую систему риск-менеджмента, которая осуществляла постоянный контроль финансовых рисков и предусматривала бы методы их минимизации;

- усилить контроль за рисками, в частности предлагаем выделить в штате сотрудника, на которого возложить функцию контроллинга (риск-контроллера), а также ответственность за идентификацию, классификацию, измерение рисков и их контроль;

- обеспечить все подразделения, которые занимаются управлением финансовыми рисками, современным информационным обеспечением и компьютерными технологиями;

- создать региональные рейтинговые агентства, которые бы концентрировали информацию о всех потенциальных заемщиков. Сложность пока заключается в нежелании предприятий оказывать полную достоверную информацию о своей деятельности;

- усовершенствовать методы минимизации рисков, применяя при этом зарубежный опыт.

В конечном итоге следует отметить, что меры по предупреждению кредитных рисков, определение методов и инструментов их минимизации способствовать стабильности банковской системы.



Список литературы

1. Юмбаев, Д. Прибыль российских банков выросла всего на 3,8% [Электронный ресурс]// Ведомости. - 12.04.2018. - https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2018/04/12/766557-banki-zarabotali (дата обращения - 04.09.2018)

2. Лаврушин, О.И. Банковское дело. Экспресс-курс: учебное пособие / кол. авт.под ред. О.И. Лаврушина. - 2-е изд. - М.: КНОРУС, 2013. - 344 с.

3. Батракова, Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка / Л.Г. Батракова. - М.: Логос, 2014. - 354 с.

4. Гиляровская, Л.Г. Комплексный анализ финансово-экономических результатов деятельности банка и его филиалов/ под ред. Л.Г. Гиляровская, С.Н. Паневина. - М.: КНОРУС , 2013. - 355 с.

5. Иванов, А.Н. Анализ надежности банков / А.Н. Иванов. - М.: Русская деловая литература, 2012. - 194 с.

6. Козлова, Е.П. Бухгалтерский учёт в коммерческих банках / под ред. Е П. Козловой, Е.Н. Галаниной. - М.: Финансы и статистика, 2012. -356 с.

7. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 г. № 117-ФЗ // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс», 2016.

8. Ясинская, Ю.М. Денежно-кредитная система и банковский контролинг / Ю. М. Ясинская. - М.: КНОРУС, 2013. - 234 с.

9. Белоглазова, Г. Н. Банковское дело / Г. Н. Белоглазова. - СПб.: «Питер», 2015. - 384 с.

10. Балабанов, И.Т. Основы финансового менеджмента: учебное пособие / И.Т. Балабанов. - М.: Финансы и статистика, 2012.- 187 с.

11. Максютов, А.А. Основы банковского дела / А. А. Максютов. - М.: Бреатор -Пресс, 2015. - 432 с.

12. Морсман, Э.М. Управление кредитным портфелем: перевод с англ. - М.: Альпина, 2006. - 206 с.

13. Коваленко, О. Г., Игонина, О. В. Сущность и классификация банковских рисков // Молодой ученый. -- 2016. -- №12. -- С. 1296-1299.

14. Минаков В. Ф., Лобанов О. С., Артемьев А. В. Кластеры потребителей телекоммуникационных сервисов // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 6-1 (25). - С. 60-61.

15. Сазыкин Б. В. Управление операционным риском в коммерческом банке. - М.: Вершина, 2008. - C. 272.Приложение А - Структура элементов системы управления рисками

16. Лобанов О. С. CASE-технологии проектирования информационных систем // В сборнике: Информационные технологии в экономике, управлении и образовании. - Санкт-Петербург. - 2010. - С. 298-299.

17. Щугорева В. А., Баша Н. В., Минаков В. Ф. Концептуальная модель влияния риск-культуры на эффективность управления бизнесом банка // Экономика и менеджмент систем управления. - 2016. - Т. 19. - №1.3. - С. 352-358

18. Расчет RAROC для банковских учреждений [Электронный ресурс]. - Режим доступа - URL: http://www.sberbank-srm.com/2016/09/02/ (Дата обрашения 10.12.2017)

19. Uyemura, D. G. Financial risk management in banking / D. G. Uyemura, D. R. van Deventer. - N. Y.: McGraw-Hill, Inc., 1993. - 653 p.

20. Кулик В.В., Ведяхин А.А. Основы риск-менеджмента 2-е издание. Учебное пособие - М.: АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка», 2017. - 384 с. :ил., табл.

21. Бруссер П.А. проектное финансирование - подборка статей и материалов для лекций МГИМО

22. Магзумова Н.В., Буянова А.В. Инновации для повышения эффективности деятельности предприятия // Дружба народов без границ: экономика, общество, культура. Сборник материалов XII Международной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов, студентов, школьников. (Институт Дружбы народов Кавказа, апрель 2018 г.). Ставрополь: РИО ИДНК, 2018. С. 233-235.

23. Юшкова С.Д. Адаптация Базельских соглашений для целей внутренних стандартов деятельности банка // Аудитор. 2013. №4. С. 29-36.

24. Zakharova E.N., Prokhorova V.V., Shutilov F.V., Klochko E.N. Modern tendencies of cluster development of regional economic systems // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. T.6. № 5 S3. C. 154-163.

Размещено на Allbest.ru