Содержание
- 2. 1. Сущность риска. Объективная и субъективная категории Схема возникновения риска (производственная сфера)
- 3. Схема возникновения риска в финансовой сфере
- 4. Формирование риска
- 5. Объективная категория риска Теории неопределенностей В риск-менеджменте неправильные решения обусловлены неполнотой информации, в частности: Неточностью (оценивается
- 6. Субъективная категория риска Ранжирование степени риска
- 7. Двумерное ранжирование рисков
- 8. 2. ГОСТ Р 51897-2011 (взамен 51897-2002) «Менеджмент риска. Термины и определения». Риск: Следствие влияния неопределенности на
- 9. менеджмент риска: Скоординированные действия по руководству и управлению организацией в области риска политика в области менеджмента
- 10. 3. Цели и задачи риск-менеджмента Р-М - система анализа, оценки и управления риском. РМ является центральной
- 11. Задачи РМ: выявление и описание рисков; качественная/количественная оценка рисков; выбор стратегий управления риском; управление рисками и
- 12. 4. Описание риска. Карта риска. Описание рисков дает возможность расставить приоритеты и выделить те риски, подробное
- 13. Карта риска На этой карте рисков вероятность или частота отображается по вертикальной оси, а сила воздействия
- 14. Данные для построения карты риска
- 15. Построенная карта риска Картографирование рисков распределяет зоны ответственности за рисками и человеческими ресурсами необходимым образом.
- 16. 5. Последствия и вероятности риска Последствия с точки зрения угроз и возможностей могут быть оценены как
- 17. Вероятность также может быть высокой, средней и низкой, однако требуются различные определения для угроз и возможностей.
- 18. 6. Регуляторы риска. Базель-1. Хронология событий: 1. 1974г. - создание «группы G-10». 2. 1988г. - разработка
- 19. Первое Базельское соглашение (Basel Accord), известное как Базель-1, было заключено в 1988г. и представляло собой важный
- 20. 7. Базель -2
- 21. пруденциальный надзор – предварительный, "ранний" надзор prudential связано с латинским словом providentia предвидение
- 22. Трехблочная структура Базель-2 первый блок: требования к минимальному капиталу для перекрытия кредитного, рыночного и операционного рисков.
- 28. 8. Классификация и виды рисков Критерии Время возникновения Факторы возникновения Характер учета Характер последствий Сфера возникновения
- 29. Составляющие финансового риска
- 30. Внешние риски Налоговый риск Валютный риск Риск форс-мажор- ных обстоятельств Страновой риск Классификация внешних рисков
- 31. Внутренние риски Внутренние риски Кредитный риск Ресурсный риск Портфельный риск Ликвидный риск Процессный риск
- 32. 9. Основные методы измерения риска в финансовой сфере
- 33. Риск портфеля = сумме стоимостей отдельных акций 9.1. Суммарный метод
- 34. 9.2 Метод чувствительности Сущность: дает изменение стоимости портфеля при вариации одного из факторов риска. Вычислительная схема:
- 35. Формула Блэка-Шоулса где S – цена акции; Φ(d1) - функция распределения нормального закона; К - цена
- 36. Частные производные Delta = - оценивает изменение опциона по отношению к цене; Vega = - оценивает
- 37. 9.3 Сценарные методы Сущность: рассматривается ряд возможных изменений факторов риска Сценарии на Чикагской товарной бирже
- 38. 9.4 Распределение потерь Дисперсия - мера риска. Value-at-Risk (VaR): убытки по данному инструменту (портфелю) за определенный
- 39. 9.5 Нечеткая логика (Fuzzy Logic) Сущность НЛ: в ней используются лингвистические переменные (вместо обычных числовых) или
- 40. 9.6 Нейронная сеть Биологический нейрон Искусственный нейрон
- 41. Сравнение НС и НЛ
- 42. 10. Разновидности рыночного риска. Типы РР Риск процентной ставки 2. Риск цены акции 3. Риск обменного
- 43. Проявление рыночного риска 1. Банки: Рыночный риск - учет различных финансовых инструментов 2.Страховые компании: являются субъектами
- 44. Модели оценки VaR Локальное оценивание: аппроксимация стоимости финансового инструмента Ковариационный метод Полное оценивание: полный перерасчет стоимости
- 45. 11. Ковариационный метод расчета VaR Гистограмма доходов VaR составляет около $47 тыс Реальные потери могут превысить
- 46. Квантиль распределения вероятность того, что Х .
- 47. Расчет VaR Распределение потерь подчиняется нормальному закону со средним значением μ и дисперсией σ2: VaR α=
- 48. Базельские правила расчета рыночного риска 1.Горизонт: 10 торговых дней или 2 календарные недели. 2.Доверительная вероятность: 99%.
- 49. 12.Метод исторических симуляций Методология оценки VaR 1. Выбирается фиксированный горизонт N, за который отслеживаются исторические изменения
- 50. S*i,t = Si,0 + ΔSi,t. . 3. Производится переоценка всего портфеля по исторически имитированным ценам, и
- 51. Результаты Гистограмма Сортировка по убыванию 1 Самый большой доход . . . . . VaR=0,95*N N
- 52. 13. Метод Монте-Карло при расчете VaR. Геометрическое броуновское движение 1. Процесс Винера (броуновское движение): перемещение переменной
- 53. Генерация случайных величин Розыгрыш значения непрерывной СВ X с заданной функцией распределения (ФР) W(x) сводится к
- 54. Mетод Монте-Карло 1 этап. Модель изменения факторов риска - модель геометрического броуновского движения где St -
- 55. 2 этап. Генерация сценариев по портфелю активов Генерирование сценария основного актива по уравнению для двух моментов
- 56. Переоценка стоимости портфеля (из одного актива) для каждого j –го столбца таблицы. 3 этап. Переоценка стоимости
- 57. 4 этап. Сортировка по убыванию 4.1.Ранжируются 500 значений переоцененных стоимостей портфеля от самого большого прироста до
- 58. 14. Модели оценки финансовой несостоятельности предприятия. ФНП - неспособность субъекта хозяйствования платить по своим долговым обязательствам
- 59. Факторы риска ФНП Низкий уровень техноло-гии и организации произ-водства Дефицит собственного оборотного капитала Снижение эффективности использования
- 60. Модели риска ФНП Модели риска ФНП Комплексная балльная система Рейтинговый финансовый анализ Дискриминант- ные факторные модели
- 61. Общими элементами указанных моделей являются: Факторы-признаки - группа включенных в модель финансовых показателей, отражающих последствия риска.
- 62. Построение модели классификации финансового состояния предприятия Суммирование баллов и назначение диапазона каждого класса Установление классов финансового
- 63. Дискриминантный анализ используется для принятия решения о том, какие переменные различают (дискриминируют) две или более возникающие
- 64. Пример дискриминантного анализа
- 65. 15. Модели Альтмана. 1. Двухфакторная модель Альтмана: Z = -0,387 – 1,073KтЛ + 0,058К , 1.Z
- 66. 2.Пятифакторная модель Альтмана: Z = 1,2Х1 + 1,4Х2 + 3,3Х3 + 0,6Х4 + 1,0Х5 Z Z>2,90
- 67. Модель Альтмана_2 фирмы, у которых значение Z > 2,99, относятся к категории «не банкрот»; фирмы, имеющие
- 68. Модель Альтмана_3 Необходимо отметить, что выборка из 66 предприятий, обследованных Альтманом, является случайной, и любая другая
- 69. 16 Кредитные рейтинговые системы Кредитный рейтинг - оценка кредитоспособности, выставленная рейтинговым агентством. Присваиваемые рейтинги должны показать
- 70. Процесс формирования рейтинга
- 71. Категории рейтингов системы Standard & Poor’s
- 72. Рейтинговое агентство Moody’s
- 73. Рейтинговое агентство Fitch AAA Наивысший уровень кредитоспособности. Самые низкие ожидания по кредитным рискам. AA Очень высокая
- 74. Классификация кредитных рейтингов
- 75. Сравнение кредитных рейтингов
- 76. РОССИЯ - КРЕДИТНЫЙ РЕЙТИНГ
- 77. Рейтинг стран по версии S&P, 2016
- 78. Суверенный кредитный рейтинг России Standard & Poor’s (от 16 сентября 2017г.): – долгосрочный кредитный рейтинг России
- 79. ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН, №222, 07.2105 О ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРЕДИТНЫХ РЕЙТИНГОВЫХ АГЕНТСТВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ, кредитное рейтинговое агентство -
- 80. Российские рейтинговые агенства 1. Рейтинговое агентство «Эксперт РА (1997 г)
- 81. 2 Национальное Рейтинговое Агентство (2000) Рейтинговая шкала Номер Оценка Расшифровка 1 AAA Максимальная 2 AA+ Очень
- 82. 3 Рейтинговое агентство АК&M (1994) Номер Оценка Расшифровка 1 A++ Очень высокий уровень надежности. Риск несвоевременного
- 83. С 13 января 2017 г в России заработала часть положений закона о рейтинговых агентствах 223-ФЗ —
- 84. Накопленные вероятности дефолта До какой степени обоснованы количественные рейтинги? В полной ли мере рейтинговые агентства являются
- 85. 17. Миграция рейтингов Миграция рейтингов - дискретный процесс изменения кредитного рейтинга от одного временного периода к
- 86. Матрица перехода рейтингов Пересечение i-ой строки и j –го столбца показывает: фирма, имеющая рейтинг с номером
- 87. 18. Методология CreditMetrics Разработана в 1997г банком JP Morgan Плотности вероятности рыночных и кредитных доходов
- 88. Дорожная карта анализа CreditMetrics Шаг 1. Определение вероятности миграции кредитного рейтинга облигации. Шаг 2. Оценка уровня
- 89. Шаг 1: Миграция кредитного рейтинга Пример миграции кредитного качества Наиболее вероятный кредитный рейтинг в течение года
- 90. Шаг 2: Оценка уровней потерь 2.1. Оценивание в состоянии дефолта Уровни потерь при дефолте (в %
- 91. 2.2 Оценивание при миграции рейтинга Здесь подверженность риску оценивается другими методами: 1. Для каждой рейтинговой категории
- 92. Пример Облигация с рейтингом ВВВ. Пятилетний срок погашения; годовой купон в размере 6%. Изменение ставок дисконтирования
- 93. Шаг 3 Оценка кредитного риска Оценки волатильности стоимости вследствие изменения кредитного качества на примере единственной облигации:
- 94. 1.Вычисление стандартного отклонения как меры риска Определение среднего значения , . СКО вычисляется по выражению СКО
- 95. 2. Вычисление квантиля как меры риска Пример: однопроцентный квантиль для облигации (персентиль) То значение, при котором
- 96. 19. Структурные модели дефолта. Модель Мертона.
- 97. В случае если рыночная стоимость активов опускается ниже стоимости долга, акционерам выгодно не использовать опцион и
- 98. Модель Мертона
- 99. Модели этого типа пытаются объяснить механизм возникновения дефолта фирмы. Фирма финансируется через акции и обязательства. Долг
- 100. продолжение В момент времени Т возможны две ситуации: VT > B - величина активов фирмы превышает
- 101. продолжение В модели Мертона предполагается, что процесс Vt описывается геометрическим броуновским движением
- 102. 20. KMV-модель KMV-модель основана на модели Мертона. Разработчики модели: S.Kealhofer, J.McQuown, O.Vasicek. Дефолт наступает в ситуации,
- 103. продолжение Основным параметром KMV- модели является ожидаемая частота дефолта (expected default frequency - EDF), представляющая собой
- 104. продолжение Оценка вероятности дефолта
- 105. продолжение Для определения вероятности дефолта фирмы нужно выполнить три шага: 1.Оценить величины активов и волатильности. 2.
- 106. продолжение На втором шаге определяется расстояние до дефолта (distance to default - DD), которое представляет собой
- 107. продолжение Параметры для определения вероятности дефолта: Текущая величина актива. Распределение величины актива в момент времени H.
- 108. продолжение На третьем шаге определяется вероятность дефолта. В KMV-модели допускается, что фирмы с равными расстояниями до
- 109. Пример. Определение вероятности дефолта (компания Philip Morris Inc. на апрель2001г.)
- 110. 21. Национальный стандарт ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011
- 111. стандарт ISO/IEC 31010:2009 МЕНЕДЖМЕНТ РИСКА Методики оценки риска
- 112. При установлении контекста определяют основные параметры менеджмента риска и устанавливают область применения и критерии для остальных
- 113. Идентификация риска Идентификация риска – это процесс выявления, исследования и описания рисков. Целью идентификации риска является
- 114. Анализ риска Анализ риска включает рассмотрение причин и источников рисков, их последствий и вероятности того, что
- 115. Качественная оценка применяется для определения последствия, вероятности и уровня риска по таким уровням значимости, как «высокий»,
- 116. Оценивание риска Оценивание риска включает сравнение количественно оцененных уровней риска с критериями риска, определенными при установлении
- 117. Методы оценки риска 1Strongly applicable. 2 Not applicable. 3 Applicable.
- 118. продолжение 1Strongly applicable. 2 Not applicable. 3 Applicable.
- 119. СОКРАЩЕНИЯ HAZOP - Hazard and operability studies PHA - Primary hazard analysis HACCP - Hazard Analysis
- 120. 22.Скоринговые карты
- 121. Основные определения Скоринг - это метод оценки благонадежности клиента на основании обработки информации о поведении аналогичных
- 122. Процедура рассмотрения анкеты
- 123. Кредитный конвейер
- 124. Этап 1. Анализ достоверности данных
- 125. Этап 2. Андеррайтинг
- 126. Этап 3. Скоринг
- 127. Скоринг: цикл разработки карты
- 128. Этап 4. проверка кредитной истории
- 129. Этап 5. проверка по «черным» спискам
- 130. Этап 6. расчет параметров договора
- 131. 23 Классификация операционных рисков Операционный риск - риск прямых или непрямых потерь, возникающих из-за неадекватных внутренних
- 132. продолжение
- 133. 24. Методы оценивания операционного риска 1.Базовый индикаторный (basic-indicator, BI) В регуляторный капитал под операционный риск резервируется
- 134. Валовой доход = (Процентные доходы - Процентные расходы) + (Непроцентные доходы - Непроцентные расходы) Условия расчета
- 135. 2. Стандартизированный метод(standardized, S) Здесь определяются восемь типовых бизнес-линий, характерных для большинства банков.
- 137. 3.Метод расширенных измерений (advanced measurement approach, AMA) Подход АМА включает 3 основных этапа: 1.Выделение в банке
- 138. Базельским комитетом стандартизированы 7 категорий Операционного Риска : 1.Внутреннее мошенничество 2. Внешнее мошенничество. 3.Трудовые отношения и
- 139. Схема типичного решения для вычисления изменения ОР для года с индексом t. Допустим:
- 140. Основная проблема подхода АМА заключается в использовании данных о потерях для оценки распределения Lt для года
- 141. 25. Страновой риск Операционный риск возникает из-за неадекватных внутренних процессов или внешних событий. К последним следует
- 143. 26.Методы оценки странового риска
- 144. Категории оценки
- 145. Рейтинги Standard & Poor's
- 146. Суверенный рейтинг агентства S&P некоторых стран с переходной и развивающейся экономикой
- 147. 27.Управление кредитным риском (УКР) УКР - строго формализованный процесс с четкой последовательностью этапов. Система методов УКР
- 148. Принципы управления риском Нельзя рисковать на сумму, превышающую собственный капитал. Нужно думать о последствиях риска. Нельзя
- 149. Методы улучшения бизнес-процессов в банке
- 150. Улучшение кредитного процесса в банке Кредитный процесс - организация кредитной деятельности банка
- 151. Создание кредитных бюро Цели создания КБ: Предупреждение кредитного риска Занятие информационного сегмента кредитного рынка Формирование дисциплинирующего
- 152. Предоставление данных в кредитное бюро Главный продукт КБ – кредитный отчет с информацией о текущих обязательствах
- 153. Создание резервов на покрытие банковских рисков Банк обязан создавать резервы, порядок формирования и использования которых устанавливается
- 154. Страхование банковских кредитных рисков
- 155. 28. Управление операционным риском Основные методы: Идентификация, оценка и мониторинг ОР Ограничение ОР системами лимитов. Создание
- 156. Управление ОР: процессный подход Основной принцип процессного подхода: «Желаемый результат достигается более эффективно, когда связанные ресурсы
- 157. Стратегии управления ОР
- 158. Идентификация рисков Идентификация рисков - процесс выявления рисков, характерных для определенного вида деятельности.
- 159. 29. Нечеткая логика при оценке риска. Нечеткие множества Четкая логика Нечеткая логика
- 160. Функции принадлежности Способы задания ФП: прямые; косвенные; посредством типовых форм.
- 161. Лингвистические переменные Пример . Доход: «малый», «средний» и «большой».
- 162. Нечеткий логический вывод (НЛВ) НЛВ - аппроксимация зависимости «вход – выход» на основе лингвистических высказываний вида
- 163. Алгоритмы нечеткого вывода При формировании нечеткого вывода значение истинности для предпосылок каждого правила применяется к заключениям
- 164. Нечеткие подмножества, назначенные для каждой переменной вывода, объединяются вместе для формирования одного выходного нечеткого множества. Операция
- 165. Пример 1: создание нечеткой системы оценки кредитного риска возраст, доход, стоимость залога Выход: кредитный риск Входы:
- 166. Функция принадлежности для переменной "возраст
- 167. Работа системы нечеткой логики
- 168. Подбор персонала Входными переменными являются: возраст, образование и стрессоустойчивость, выходной переменной - качество. Окно редактора с
- 169. Функции принадлежности для первой переменной «Возраст» Функции принадлежности для выходной переменной «Качество»
- 170. База правил системы нечеткого вывода
- 171. Оценка кандидата при среднем возрасте, высшем образовании и высокой стрессоустойчивости (оценка равна 79.9) Оценка кандидата при
- 172. 30. Нейронные сети при оценке риска. Парадигмы обучения Супервизорное обучение Несупервизорное обучение
- 173. Схема многослойного персептрона
- 174. Обучение сети на примерах (метод обратного распространения ошибки)
- 175. Алгоритмы обучения Алгоритм обучения означает процедуру, в которой используются правила обучения для настройки весов. Известны четыре
- 176. Правило коррекции по ошибке используется в сетях супервизорного обучения. Для каждого входного примера задается требуемый выход
- 177. Входные данные
- 178. Архитектура сети
- 179. Результаты классификации
- 180. Прогноз пользователя
- 181. Пример: оценка кредитоспособности клиента Признаки компании (4) Финансовые коэффициенты (7) Признаки руководителя (3) Макроэкономические факторы (3)
- 182. Результаты классификации клиентов Ненадежный клиент Надежный клиент
- 183. Результаты классификации нового клиента
- 184. Задача выбора стратегии 5 входных признаков: 1 - качество оказываемых услуг; 2 - количество свободных денежных
- 185. База примеров в пакете Statistica
- 186. Архитектура выбранной сети
- 188. Скачать презентацию