«Прогноз. Риск»: система управления риском банка

10 февраля 2004 года

С точки зрения системного анализа банк относится к большим и сложным системам. Принятие решений при управлении такими системами является больше искусством, чем наукой: ни одна теория или программная разработка, по всей видимости, никогда не сможет заменить ум и опыт человека. Не последнюю роль в этом играет внешняя среда, которая вносит существенную долю неопределенности в конечный размер финансового результата банка. Оценка и управление этой неопределенностью составляет предмет целой отрасли знаний – риск-менеджмента.

Сегодня на рынке существует множество промышленных и настольных систем риск-менеджмента для коммерческих банков [1]. Основные проблемы внедрения таких систем связаны со сложностью предметной области, необходимостью адаптации системы к особенностям методологии, применяемой в конкретном банке, разнообразием исходных данных. Для оценки рисков необходимо привлекать детальную информацию по сделкам, портфелям, рыночным инструментам, распыленные по множеству программных продуктов, функционирующих в банке: учетным OLTP-системам, торговым системам, средствам аналитики и т.д. Решение одной проблемы подготовки данных может сэкономить от 50 до 80% полезного времени.

Система управления риском «Прогноз. Риск», разработанная компанией «Прогноз» (см. врезку), изначально проектировалась на принципах конструктора, направленных на минимизацию времени настройки и внедрения. В основе системы лежит ядро, которое обеспечивает поддержку достаточно широкого класса алгоритмов моделирования, объектов предметной области (инструменты, позиции, портфели, сделки и т.д.) и способов представления информации. С ядром взаимодействуют функциональные модули оценки рисков, в том числе «Рыночный риск», «Кредитный риск», «Управление портфелем», «Анализ банков-контрагентов», «Кредитный скоринг». На самом верхнем уровне находится пользовательский интерфейс, обеспечивающий доступ к результатам решения задач анализа и моделирования рисков. Структура системы приведена на рис.1.

Рис.1. Структура системы «Прогноз. Риск»

 

Исходная информация для расчета обрабатывается средствами встроенного модуля извлечения, преобразования и загрузки и накапливается во внутренней базе данных системы. Модуль имеет конвертеры к большинству распространенных форматов (text, dbf, xls, Metastock, ODBC, XML, UN/EDIFACT, DDE и др.), для неструктурированных источников предусмотрена возможность подключения внешних средств обработки.

Для каждого инструмента, с которым работает банк, в систему загружаются параметры сделок и рыночные характеристики (ценовые поля, графики потоков платежей и т.д.). Далее средствами модуля «Прогноз. Управление портфелем» осуществляется расчет позиций и финансового результата по заключенным сделкам, ведение и мониторинг портфелей банка, оптимизация их структуры (см. рис.2).

Рис.2. Примеры отчетных форм модуля управления портфелем

Информация о рассчитанных позициях поступает в модуль «Прогноз. Рыночный риск», предназначенный для расчета риска рыночных портфелей банка. Библиотека модуля включает в себя достаточно широкий набор стандартных методик и мер риска:

  • Value-at-Risk (исторический VaR, параметрический VaR, LVaR)
  • Shortfall
  • Draw down
  • тесты качества мер риска (back testing DF, AUR) стресс-тесты
  •  анализ облигаций (доходность к погашению, дюрация Маколея, выпуклость, иммунизация портфеля и др.)
  • оценка спот-ставок (кривые доходности)


Основной результат модуля «Прогноз. Кредитный риск» – функция распределения убытков кредитного портфеля, позволяющая получить стоимостную оценку кредитного риска, соответствующую требованиям Базельского комитета [2]. Для построения функции используется процедура, основанная на методе Монте-Карло и оценках вероятностей дефолта [3]. Эти оценки могут быть рассчитаны в модулях «Прогноз. Кредитный скоринг» и «Прогноз. Анализ банков-контрагентов» или введены экспертно (выпуск модулей «Прогноз. Кредитный риск» и «Прогноз. Кредитный скоринг» планируется на III квартал 2004 года).

Ключевой особенностью «Прогноз. Риск» является открытая архитектура и модульное построение, что позволяет обеспечивать гибкость и развитие системы в ответ на растущие требования рынка и регулирующих органов: расширять набор методов анализа рисков, подключать в расчет новые типы инструментов и факторов риска. А это, в свою очередь, является фактором, минимизирующим операционный риск, неизбежно появляющийся при внедрении и эксплуатации любого программного обеспечения.

Компания «Прогноз» (г. Пермь) является одним из ведущих российских разработчиков систем поддержки принятия решений. Компания образовалась в 1987 году на базе сектора прогнозирования социально-экономических процессов кафедры экономической кибернетики Пермского государственного университета и Института экономики РАН. Клиентами и партнерами компании являются федеральные министерства и ведомства (Администрация Президента Российской Федерации, Министерство экономического развития и торговли, Министерство финансов Российской Федерации и др.), Банк России, Счетная палата Российской Федерации, крупные промышленные предприятия, региональные и муниципальные администрации, коммерческие банки (Западно-Уральский банк Сбербанка России, Уральский банк реконструкции и развития и др.), НП «Исследовательская группа «РЭА - Риск-менеджмент».

Литература

  1. Ивлиев С.В., Полушкина Г.К. Управление финансовыми рисками в банке: эволюция решений и инструментов // Банки и технологии. 2003. №4, http://www.prognoz.ru/company/publications10.asp.htm.
  2. Basel Committee Publications No. 49 «Credit risk modelling: current practices and applications», 1999.
  3. Ивлиев С.В. Моделирование кредитного риска методом Монте-Карло; http://www.riskland.ru/lib/CreditRiskMonteCarlo.shtml.

Ивлиев Сергей Владимирович
Начальник отдела решений для коммерческих банков ЗАО «Прогноз» (ivliev@prognoz.ru),
Полушкина Галина Кирьяновна
Заместитель Генерального директора ЗАО «Прогноз», канд. эконом. наук.

«Банковские технологии» №4, 2004


«Банковские технологии» №4, 2004