Виды рисков

Нормативы риска Банка России (для банков)

Экспертные оценки и анализ концентраций рисков

Статистические методы и математические модели

Кредитный риск

- нормативы достаточности капитала (на основе активов, взвешенных с учетом риска);
- максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков;
- максимальный размер крупных кредитных рисков;
- минимальный размер резервов, создаваемых под высокорискованные активы (резерва под кредитный риск);
- максимальный размер кредитов, гарантий и поручительств, предоставленных своим участникам (акционерам, пайщикам) и инсайдерам;
- минимальный размер резервов, создаваемых под высокорискованные активы.

- классификация долговых обязательств на группы кредитного риска (стандартные, нестандартные, сомнительные и безнадежные) в зависимости от финансового состояния заемщика, его возможностей по погашению основной суммы долга и уплаты в пользу процентов, комиссионных и иных платежей, степени обеспечения долгового обязательства и т.д.;
- расчеты и экспертная оценка излишних концентраций кредитного риска, созданных на рынке ценных бумаг (по эмитентам долговых ценных бумаг или их связанным группам, по отраслям, регионам и странам, по видам долговых ценных бумаг, по срокам заимствований, по доле заимствований связанных лиц, по виду обеспечения и другим критериям);
- оценка по кредитному рейтингу эмитентов и долговых ценных бумаг, по внутренней системе рейтинга;
- оценка кредитного риска по величине разницы доходностей (величине спрэда), формирующейся на открытом рынке, между долговыми ценными бумагами, кредитный риск которых определяется, и активом, принятым за безрисковый или имеющий наименьший кредитный риск;
- оценка кредитного риска, основанная на экспертных суждениях, сформированных в процессе анализа кредитоспособности и финансово-хозяйственной деятельности эмитентов долговых ценных бумаг.

- модели многофакторной корреляции, в которых кредитный риск оценивается по вероятности его наступления, являющейся функцией от факторов финансового состояния заемщиков;
- модели корреляции, в которых кредитный риск оценивается по вероятности его наступления, являющейся функцией от кредитного рейтинга ценной бумаги или внутреннего рейтинга ценной бумаги;
- модели, в которых определяется функция плотности вероятности потерь по долговым обязательствам, риск портфеля долговых активов оценивается по величине отклонения указанных потерь от их ожидаемой величины;
- при наличии длинных временных рядов и значительного количества наблюдений может рассматриваться возможность использования VAR моделей.

Процентный риск

Величина процентного риска определяется на основе алгоритма, использующего вычисление чистых длинных и коротких позиций по однородным финансовым инструментам и взвешивание их по экспертной величине процентного риска, связанного с данной категорией финансовых инструментов.

- распределение активов, обязательств и забалансовых статей, чувствительных к изменению процентных ставок, на определенное число серий в соответствии с их сроком погашения (если процентные ставки фиксированные) или сроком, остающимся до пересмотра уровня процентных ставок (если процентные ставки колеблющиеся);
- экспертная оценка излишних концентраций процентного риска, созданного на рынке ценных бумаг (особо крупные доли бизнеса, финансовые инструменты, с которыми связаны повышенные процентные риски, отдельные виды валют, активы и обязательства, номинированные в которых, формируют высокий процентный риск).

- гэп - анализ;
- расчеты дюрации и модифицированной дюрации;
- расчеты изменения цены долгового инструмента на единицу изменения доходности;
- симуляционные модели, включающие сценарии изменения в будущем процентных ставок, спрэдов между ними, кривых доходности и оценивающие потенциальный эффект их изменения на прибыль и настоящую стоимость денежных потоков, которые генерирует брокер – дилер.

Риск ликвидности

Нормативы ликвидности, определяемые как соотношение между активами и пассивами с учетом сроков, сумм и видов активов и пассивов, других факторов:
- мгновенная ликвидность;
- текущая ликвидность;
- долгосрочная ликвидность.

- классификация активов, в которые вложены средства на группы риска ликвидности в зависимости от состояния спроса и предложения на конкретные виды активов, состояния активов, их готовности к реализации;
- экспертная оценка излишних концентраций риска ликвидности (по видам ликвидности, по отдельным видам активов или обязательств, по видам валют, по поставщикам денежных ресурсов и т.п.);
- распределение активов и обязательств на определенное число серий в соответствии со сроками наступления обязательств и выявление на этой основе разрывов в ликвидности;
- экспертная оценка способности привлекать ресурсы (доступность денежного рынка, диверсифицированность клиентов, репутация брокера – дилера и т.п.);
- стресс-тестирование (сценарии “временные краткосрочные затруднения в ликвидности”, “кризис ликвидности брокера (при нормальных общерыночных условиях)”, “общерыночный кризис ликвидности” ).

- модели многофакторной корреляции, в которых динамика риска ликвидности (коэффициентов ликвидности) оценивается по динамике составляющих его факторов – различных групп активов и обязательств;
- модели многофакторной корреляции, в которых функцией являются составные элементы ликвидности (величина остатка средств банка на корреспондентском счете, неснижаемые остатки средств клиентов на расчетных счетах и т.п.);
- модели, в которые включаются VAR (Value at Risk) –модели для оценки динамики ликвидности и ее составных элементов.

Рыночный риск

По торговому портфелю - на основе сложения размеров:
- рыночного риска по финансовым инструментам, чувствительным к изменениям процентных ставок;
- рыночного риска по финансовым инструментам, чувствительным к изменению рыночных цен на фондовые ценности, за исключением балансовых инструментов, приобретенных для целей инвестирования;
- рыночного риска по открытым позициям в иностранных валютах и драгоценных металлах.

Каждый вид рыночного риска определяется на основе алгоритма, использующего вычисление чистых длинных и коротких позиций, которые занимает брокер - дилер по однородным финансовым инструментам, и взвешивание их по экспертной величине рыночного риска, связанного с данной категорией финансовых инструментов.

- сценарный подход, в рамках которого экспертами высказываются качественные и количественные суждения о величине рыночного риска в зависимости от вариантов сценариев в поведении рынков ценных бумаг и других финансовых инструментов;
- стресс – тестирование (на масштабные изменения процентных ставок, значительные, в короткое время падения рынка акций, быстрые и глубокие изменения валютных курсов и т.п.) с тем, чтобы определить предельные значения факторов и их комбинаций, при которых брокер - дилер будет нести наибольшие потери от рыночного риска.

- Value at Risk (VAR) модели – модели статистического анализа исторических рядов показателей, формирующие оценку той части торгового портфеля активов, которая находится под риском и может быть потеряна в течение определенного фиксированного периода времени, выражая при этом размер рыночного риска с высокой вероятностью (обычно 95% или 99%);
- сценарный подход- на основе статистического анализа исторических рядов показателей или на основе метода главных компонент выделяются сценарии поведения рынка, в которых реализуется рыночный риск, определяются важнейшие факторы, формирующие сценарии, устанавливается статистическая взаимосвязь с размерами рыночного риска и прогнозируются его размеры на основе экстраполяции ранее наступивших сценариев.

Операционный риск

Отсутствие нормативов

- рейтинговая (в разрезе структурных подразделений, видов деятельности) или в абсолютных величинах оценка вероятности потерь по отдельным факторам операционного риска (с использованием внутренних показателей объема операций, оборотов, доли ошибок, статистики потерь от операционного риска и т.п.);
- оценка, основанная на экспертных суждениях, сформированных в процессе анализа системы внутреннего контроля, используемых им технологий, качества персонала, компьютерных и телекоммуникационных систем, систем защиты от операционного риска, включая изучение и оценку проектных решений, качества их исполнения, надежности компонентов, организации технологических процессов, информации и управления, зависимости от внешних факторов.

Статистические методы и модели могут использоваться в случае, если вероятноть наступления конкретного вида операционного риска достаточно велика, а его наступление носит на рынке массовый характер. В этом случае могут использоваться корреляционные модели, в которых функцией будет являться вероятность наступления операционного риска, а переменными – факторы, формирующие операционный риск (например, количество операций, прямо определяющее частоту ошибок персонала).