Владимир Живетин - Управление рисками коммерческих банков (управление: синтез, анализ)

– систем линейных, нелинейных, интегро-дифференциальных уравнений (детерминированных и стохастических).

По мере необходимости мы будем обращаться к этим математическим моделям.

Динамическую модель банка запишем в виде [11]:

F (Σ, Φ, J, S , , …, δ n , δ e ) = 0,

где Σ – структура; Φ – функциональные свойства системы в целом, в том числе и свойства подсистем; J – информационный потенциал; S , – финансовые потоки (свободные, накопленные) и скорость их изменения; δ n , δ е – финансовые потоки на входе и выходе банка, соответственно поток прихода и расхода; F – оператор преобразования системы.

Определение 1.Все те значения функциональных свойств, финансового потенциала, внутренних и внешних возмущающих факторов, при которых банк способен выполнять свое целевое назначение, задают область допустимых значений Ω доп , а S доп назовем допустимыми значениями.

Определение 2.Банк как динамическую систему со структурой Σ, включающую подсистемы с функциональными свойствами Φ, имеющие необходимые финансы S и информацию J из области допустимых значений Ω доп для реализации заданной цели, будем называть функционирующим банком.

Определение 3.Все те значения функциональных свойств, финансового потенциала, внутренних и внешних возмущающих факторов, при которых банк не способен выполнять свое целевое назначение, назовем критическими , а область этих значений – критической Ω кр .

Всякий банк, как динамическая система, подвержен внешним W и внутренним V факторам риска R = ( W, V ), которые создают потери. При этом факторы риска R , создавая потери в виде Δ S = Δ S ( R, t ), в общем случае Δθ = (Δ S , Δ J ), обусловливают при некотором значении Δ S выход финансового потока S * = S – Δ S в область опасных (критических) Ω оп (Ω кр ) значений, т. е. текущее значение S , равное S * Ω оп .

Если банк по величине S покинул область допустимых значений Ω доп , то, начиная с некоторого момента времени t 1пребывания S в Ω кр , в системе сначала изменяются функциональные свойства подсистем до Φ *. При этом

F ( Σ, Φ * , S * , J * , W, V ) = 0,

где Φ *≠ Φ, т. е. текущие функциональные свойства не совпадают с заданным или необходимым для достижения заданной цели; J * = = J – Δ J , т. е. происходит потеря информации на величину Δ J , что обусловливает потери функциональных свойств Ф.

Начиная с некоторого момента времени t 2пребывания динамического процесса S ( t ) в области Ω кр , в динамической системе происходит деструктуризация, когда хотя бы одна из подсистем, формирующих структуру, теряет свои функциональные свойства, и банк перестает функционировать. При этом имеет место

F ( Σ * , Φ * , S * , J * , δ n , δ p , W, V ) = 0,

где Σ *≠ Σ, J * ≠ J.

В рассматриваемых моделях

Φ *= Φ – ΔΦ; J * = J – Δ J; S *= S – Δ S.

Величина ΔΦ = f ( V , Δ J , …) характеризует организационные потери, которые включают: сокращение (ниже нормы) квалифицированного персонала, способного выполнять необходимые функциональные свойства.

Величина Δ J характеризует отсутствие или недостаток коммерческой и финансовой информации, обусловленной в том числе маркетингом банковских услуг и поступлением информации от социальной системы.

Внешние возмущающие факторы W включают W i , которые формируются, в частности, так называемым риском состава клиента, когда возникают потери Δ S n– потока поступления, т. е. Δ S n = f ( W i ). Так, мелкий заемщик порождает малые значения потерь Δ S n , но их вероятность велика, так как он зависит от большого количества возмущений по сравнению с клиентом, который получает больший по величине кредит.

Отметим, что Δ J – случайный процесс, создаваемый подсистемами банка, обусловливает искажение фактической информации о состоянии как внутренней, так и внешней финансовой системы.

Решение проблемы анализа, прогнозирования и управления финансовыми потоками банка в условиях как воздействия факторов риска, так и без учета их, связано с построением математической модели и исследованием изменений финансовых потоков, включая:

1. Анализ эффективности функционирования банка; детерминированную модель в условиях отсутствия внутренних и внешних факторов риска и возмущающих факторов.

2. Учет факторов риска в процедуре выдачи кредита; оценку вероятности ошибочных действий.

3. Назначение процентов по кредиту согласно возможным потерям, оцениваемым соответствующей вероятностью.

4. Анализ, прогнозирование и управление финансовыми потоками с учетом W, V , создающих риски потерь в деятельности банка.

Анализ характеристик риска осуществляется на двух уровнях: качественном и количественном. Главная задача качественного анализа – определить совокупность факторов на различных уровнях динамической системы, влияющих на риск и безопасность. Количественный анализ риска сводится к численному расчету размеров риска отдельных подсистем, отдельных индикаторов состояния системы и риска и безопасности системы в целом. Качественный анализ предшествует количественному, он осуществляется на уровне структур, учитывает функциональные особенности и свойства подсистем, принадлежащих системе.

Согласно существующим теоретическим основам, количественный расчет значений риска и безопасности динамической системы может быть осуществлен с использованием:

– аналогов;

– экспертных оценок;

– динамического моделирования;

– статистических испытаний;

– вероятностных методов.

Наиболее распространенным методом оценок риска в настоящее время является метод статистических испытаний.

Недостатки метода статистических испытаний:

– необходим большой объем исходных данных в течение длительного времени функционирования реально существующей банковской системы, когда полученные материалы часто теряют свою актуальность и значимость;

– их невозможно получить, например, на этом этапе создания системы;

– практически невозможно оценить влияние отдельных подсистем и факторов на показатель риска.