Математические модели и оценки рисков кредитно-финансовых учреждений в условиях высокой волатильности финансовых активов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Лапушкин, Алексей Сергеевич

• Лапушкин, Алексей Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Лапушкин, Алексей Сергеевич

Введение.

1. Современные финансовые рынки и риски рыночной деятельности

1.1. Теоретические проблемы анализа финансовых рисков.

1.2. Показатели финансовых рисков и их характеристики.

1.3. Меры финансовых рисков.

1.4. Особенности управления финансовыми рисками.

1.5. Полученные результаты и выводы.

2. Методы оценивания показателей финансового риска.

2.1. Эконометрические методы оценивания волатильности.

2.1.1. Модели процессов со скачками вариации.

2.1.2. Модели процессов с зависимой вариацией.

2.1.3. Методы оценивания параметров моделей с изменяющейся вариацией.

2.2. Классические методы оценивания рисковой стоимости.

2.3. Ковариационный метод расчета рисковой стоимости.

2.4. Полученные результаты и выводы.

3. Оценки финансовых рисков и методы управления ими в условиях высокой волатильности.

3.1. Методы оценивания рисков экстремальных изменений стоимости финансовых активов.

3.2. Оценки рисков российского рынка ценных бумаг на основе эко-нометрических моделей волатильности.

3.3. Сравнительный анализ методов оценки УаЯ российского рынка ценных бумаг.

3.3.1. Тестирование методов оценивания УаЯ.

3.3.2. Оценка точности УаЯ по методике Базельского комитета

3.4. Комплексный подход к управлению финансовыми рисками на российских финансовых рынках.

3.5. Математическая модель управления портфелем коммерческого банка.

3.6. Информационно-вычислительный комплекс по оцениванию финансовых рисков.

3.7. Полученные результаты и выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели и оценки рисков кредитно-финансовых учреждений в условиях высокой волатильности финансовых активов»

Актуальность темы исследования. Одной из особенностей развития современных мировых финансовых рынков стало нестабильное поведение его основных показателей и ряд обстоятельств, оказывающих значительное влияние на их дальнейшее развитие: затянувшаяся рецессия экономик ведущих стран мира, политическая нестабильность в ряде регионов, обладающих стратегическими товарно-сырьевыми запасами, обострившаяся конъюнктура отдельных стран в области рынков сбыта и потребления и др. Кроме того мы наблюдаем участившиеся глобальные стихийные бедствия (наводнения, ураганы, штормы, и др.), возможно, вызванные изменениями климата нашей планеты, а также, очевидно, связанные с жизнедеятельностью человека (экологические катастрофы, террористические акты и др.). Все это оказывает значительное влияние на поведение мировых экономических показателей, которое приняло неустойчивый, можно сказать, экстремальный характер, выражающийся в значительных колебаниях значений фондовых индексов, цен на основные товары, финансовых активов за достаточно короткие промежутки времени. Подобные сценарии развития достаточно часто приводят к катастрофическим последствиям для деловой активности предприятий организаций, целых регионов и стран, которые в результате уже не могут в дальнейшем осуществлять свою деятельность или вынуждены существенно снизить ее активность (понижение кредитных рейтингов, банкротство, дефолты и т.д.). Все это предопределяет существование высоких рисков для субъектов, осуществляющих свои операции на мировых рынках капитала. Так, после террористического акта в США 11 сентября 2001 г. мировые ведущие страховые компании практически полностью пересмотрели свою бизнес-стратегию в области авиаперевозок. В этих условиях возникает необходимость прежде всего в дальнейшем развитии понятия финансового риска, связанного с возникновением существенных для деятельности предприятия размеров ущерба в результате наступления экстремальных событий. В связи с этим необходимо также разрабатывать новые математические модели финансовых рисков такого вида и эффективные методы их оценивания. Из сказанного следует, что тема представленной диссертации является актуальной.

Степень научной разработанности проблемы. Вопросы оценки уровней финансовых рисков и разработки методов управления ими рассматривались в работах многих отечественных и зарубежных специалистов в теории вероятностей и статистики, эконометрике, финансовом менеджменте. Среди научных трудов по этой проблематике необходимо отметить работы Ю. Ф. Касимова, М. В. Кузнецова, А. А. Лобанова, Ю.П. Лукашина, A.B. Мельникова, Я.М. Мирки-на, Д.М. Михайлова, Т.Н. Первозванской, A.A. Первозванского, М. М. Рогова, Е.М. Четыркина, Г. Александера, А.Балкема, Ю. Бригхейма, Дж. Бэйли, , О.Моргенштерна, Л. Дугласа, С. Майерса, Дж. Маршалла, Ф.Найта, К. Парра-моу, Р. Смита, Дж. ван Хорна, А. Фишера, У. Шарпа и др.

Как самостоятельные научные направления, результаты исследований которых использованы в работе для построения математических моделей и разработки методов оценивания финансовых рисков, следует также выделить математическую теорию экстремальных величин. Ее развитию посвящены научные труды Л. Балке-ма, Я. Галамбоша, Б.В. Гнеденко, Дж. Пикендса, С. Резника, К. Ктоппельберга, С. Коца, Н. Таджвиди, Л. де Хаана, Ф. Хилла, П. Эмбрехта и ряда других специалистов.

Однако, несмотря на целый ряд значительных теоретических результатов, полученных в этой области, их применение не гарантирует участников рынка от достаточно значительных, частых и поэтому неприемлемых для них убытков. Это связано с тем, что их результаты, в основном, получены в рамках концепции рациональных инвесторов, одним из теоретических обоснований которой является предположение о нормальности распределения логарифмических приращений цен финансовых активов. Как показал проведенный в диссертации анализ, эмпирические распределения логарифмических приращений цен на ведущих секторах мировых рынков капитала, таких как валютные рынки FOREX, ведущие мировые фондовые индексы (Dow Jones, NASDAQ, S&P500, РТС и другие) существенно отличаются от нормального распределения, обладая значительными эксцессом и «тяжелыми хвостами», а в ряде случаев и асимметрией. Кроме того, как показали проведенные в диссертации исследования, вычисления по оцениванию финансовых рисков на основе стандартных методов не соответствуют современным тенденциям интенсивно развивающихся мировых рынков капитала. Все это выдвигает в число значимых научных проблем совершенствование существующих и формирование новых подходов к оцениванию финансовых рисков в условиях наступления экстремальных событий на рынках капитала и методов управления ими, что и определяет цель и задачи диссертации.

Кроме того, эти проблемы делают актуальным применение методов математического моделирования в банковской сфере, поскольку, в настоящее время возможности банковского сектора по эффективному привлечению и размещению ресурсов ограничены: отсутствует стабильная ресурсная база, ограничены возможности кредитования, наблюдается тенденция к снижению процентных ставок и прибыльности банковских операций.

Целью диссертационной работы является разработка и научное обоснование экономических и методических решений, направленных на построение математических моделей и оценок финансовых рисков возникновения убытков от наступления экстремальных событий, позволяющих принимать оптимальные решения по снижению рисков финансовой деятельности хозяйствующих субъектов, а также на создание технологий эффективного управления капиталом в условиях российского финансового рынка, что будет способствовать устойчивости осуществления трансакций субъектами рынков и стабилизации экономической ситуации в стране в целом.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

- классификация основных видов рисков российского финансового рынка в современный период его развития 1999-2005 г.г.;

- классификация показателей финансовых рисков и методов их оценивания;

- выбор эффективных методов оценивания финансовых рисков на основе их сравнительного анализа;

- разработка методов оценивания рисков, связанных с возникновением значительных убытков в условиях высокой волатильности показателей финансового рынка;

- обоснование предложенного в диссертационной работе подхода к управлению рисками на российском рынке ценных бумаг в условиях высокой волатильности показателей финансового рынка;

- разработка информационно-вычислительного комплекса по оцениванию финансовых рисков.

- выработка эффективных решений и строгих подходов к управлению ресурсами банка, учитывающих сложные экономические взаимосвязи, внутренние и внешние факторы, оказывающие влияние на деятельность банка, на основе методов математического моделирования.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются финансово-кредитные учреждения и деятельность финансовых рынков. Предметом исследования являются математические модели и вычислительные методы оценивания финансовых рисков в условиях высокой волатильности финансовых активов, а также методы управления этими рисками.

Методологической и теоретической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых по финансовому риск-менеджменту, теории рисков, теории вероятностей, статистики, случайных процессов и эконометрики. В процессе работы над диссертацией использовались методы теории экстремальных величин, прикладной статистики, элементы вычислительных методов, ' компьютерные технологии. Использовались также основные законодательные и нормативные акты, постановления Правительства РФ, регулирующие функционирование фондового рынка в РФ, а также методические материалы, регламентирующие выбор методов ведения деятельности на финансовых рынках.

Научная новизна результатов диссертации состоит в следующем:

- уточнено понятие финансового риска с позиций методов исследования статистических свойств экстремальных изменений стоимости финансовых активов;

- разработана новая математическая модель финансовых рисков возникновения существенных убытков при экстремальных изменениях стоимости финансовых активов;

- разработана модифицированная эконометрическая модель для оценивания изменчивой волатильности, использующая в качестве модели функции распределения инноваций обобщенное распределение Парето;

- на основе предложенной в диссертации модели экстремальных изменений стоимости финансовых активов разработаны методы вычисления показателей финансовых рисков Value at Risk и Expected Shortfall в условиях высокой волатильности финансовых рынков;

- предложен комплексный подход к управлению рисками на финансовых рынках, состоящий в адаптивном применении различных методов оценивания рисков в зависимости от текущего состояния рынка, а также особенностей и условий его функционирования в целом;

- разработан информационно-вычислительный комплекс по оцениванию финансовых рисков в условиях их высокой волатильности, состоящий из нескольких функционально-связанных блоков и ряда вычислительных алгоритмов для оценивания параметров модели функции распределения.

- использованы методы линейного программирования, которые предоставляют широкие возможности по реализации и дальнейшей модификации модели управления портфелем коммерческого банка, обеспечивают простоту математического аппарата, понятную содержательную интерпретацию результатов, относительно высокую скорость расчетов.

Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором и выносимые на защиту, состоят в следующем:

- разработана классификация социально-экономических рисков, характерных для финансовых рынков разных иерархических уровней (в том числе мировых) на современном этапе их развития;

- предложена экономико-математическая модель, описывающая статистические свойства экстремальных изменений стоимости финансовых показателей рынков капитала;

- разработана модифицированная эконометрическая модель оценивания высокого уровня изменений финансовых активов, использующая в качестве функции распределения инноваций обобщенное распределение Парето;

- предложены методы вычисления показателей финансовых рисков Value at Risk и Expected Shortfall в условиях высокой волатильности финансовых рынков, основанные на использовании модели экстремальных изменений стоимости финансовых активов;

- построены оценки рисков российского рынка ценных бумаг и предложены эффективные методы по их вычислению на основе методологий Value at Risk и Expected Shortfall;

- предложен комплексный подход к управлению рисками на финансовых рынках разных иерархических уровней, состоящий в адаптивном применении различных методов оценивания рисков в зависимости от текущего состояния рынка, а также учете особенностей и условий его функционирования в целом;

- разработан информационно-вычислительный комплекс по оцениванию финансовых рисков и управлению ими в условиях их высокой волатильности, а также предложены рекомендации по его практическому использованию на российском финансовом рынке;

- сделана постановка модели управления портфелем банка, которая, в принципе, позволяет сформулировать все ограничения, рекуррентные уравнения и целевую функцию в линейном относительно фазовых и управляющих переменных виде. Это, в свою очередь, позволяет применить для расчета модели методы линейного программирования.

Теоретическая значимость исследования определена целесообразностью и возможностью использования полученных в нем результатов, вытекающих из них выводов и рекомендаций по оценке финансовых рисков и выбору адекватных российским условиям подходов к управлению ими в интересах различных институтов (банков, фондов, инвестиционных компаний), действующих на российском финансовом рынке.

Практическая значимость исследования решения задач оценивания экстремальных финансовых рисков определена возможностью значительного повышения на этой основе финансовой устойчивости участников рынков капитала и, тем самым, стабилизации этого рынка и экономики страны в целом.

При практическом использовании модели управления портфелем коммерческого банка целесообразно использовать дополнительные приемы планирования: многовариантные расчеты при различных сценариях входных параметров, анализ устойчивости решения с помощью объективно-обусловленных оценок и скользящее планирование (перерасчет модели и корректировка планов с учетом их фактического исполнения, новой ситуации на финансовых рынках и уточненных прогнозов).

Апробация работы. Основные теоретические положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на IV Международной конференции по математическому моделированию (Москва, 2000), Научно-технической конференции ИжГТУ, посвященной 50-летию образования ИжГТУ (Ижевск, 2002), V Международном Конгрессе по математическому моделированию (Дубна, 2002), Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, 2003), на научно-практической конференции в Пензе «Современное состояние и перспективы развития экономики России» (Пенза 2003), на VII Международной конференции в МГУ «Научные концепции и реальный менеджмент» (Москва, 2004), на Международной конференции в Сочи «Инноватика-2004» (Сочи, 2004), на научном семинаре «Динамические модели в экономике» (кафедра ММАЭ экономического факультета МГУ, 2004), XXXI Международной конференции «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта - Гурзуф, 2004); VI Международном Конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, 2004), на Ломоносовских чтениях в МГУ (Москва, 2004 и 2005), на VIII Международной конференции в МГУ «Научные концепции и реальный менеджмент» (Москва, 2005).

Публикации. Основные научные результаты по теме диссертации опубликованы в 11 научных работах, в том числе: 1 монографии (148с.), 2 статьях в центральной печати, 7 статьях в сборниках научных трудов и 1 тезисе доклада на международном научном конгрессе.

Структура работы. Диссертация содержит введение, 3 главы и заключение, изложенные на 169 с. машинописного текста. В работу включены 22 рис., 11 табл., список литературы из 152 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Лапушкин, Алексей Сергеевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных комплексных исследований получены следующие научные результаты.

1. Разработана классификация рисков, характерных для мировых финансовых рынков и российского рынка ценных бумаг на современном этапе их развития. Анализ факторов, показателей и мер, влияющих на управление финансового риска в условиях российского рынка, показал, что когерентные меры риска типа Value-at-Risk, являются более адекватными и позволяют оценить максимально возможные потери при заданной доверительной вероятности q за фиксированный промежуток времени.

2. Предложенная математическая модель, описывающая статистические свойства экстремальных изменений стоимости финансовых показателей рынков капитала, позволяет решать задачи, возникающие в области финансового менеджмента. Методика, использующая данную модель, дает возможность проводить оценивание потенциального ущерба в случае наступления экстремальных событий, являющихся редкими событиями, но наносящих значительный финансовый ущерб.

3. Разработана модифицированная эконометрическая модель оценивания изменчивой волатильности, использующая в качестве модели функции распределения инноваций обобщенное распределение Парето. Наилучшее приближение к исходным данным обеспечивают параметрическая модель GARCH( 1,1).

4. Построены оценки рисков российского рынка ценных бумаг и предложены эффективные методы по их вычислению на основе методологий Value at Risk и Expected Shortfall. Получены значения для оценок параметров модели волатильности (h = l) показателей курсов акций: РАО «ЕЭС России»,

ОАО"ЮКОС", Лукойл, Мосэнерго, Сбербанк России, ОАО «Сибнефть», Газпром Построены оценки параметров волатильности /2 = 5,25,250 дней.

5. Предложен комплексный подход к управлению рисками на финансовых рынках, состоящий в адаптивном применении различных методов оценивания рисков в зависимости от текущего состояния рынка, а также особенностей и условий его функционирования в целом.

6. На основе предложенного в работе комплексного метода по управлению финансовыми рисками разработаны рекомендации по его практическому использованию на российском финансовом рынке.

7. Разработанный информационно-вычислительный комплекс по оцениванию финансовых рисков на основе предложенных модели эксцессов и эконометрических моделей изменчивой волатильности может применяться для управления рисками на рынке ценных бумаг.

8. При приведении модели управления портфелем банка к виду задачи линейного программирования каждая из переменных-матриц сводится к набору скалярных переменных путем развертывания всех индексов. Ограничения разворачиваются в матрицы ленточной структуры и объединяются в общую матрицу ограничений. Фазовые переменные исключаются из системы ограничений путем подстановки в ограничения правых частей соответствующих рекуррентных уравнений.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Лапушкин, Алексей Сергеевич, 2006 год

1. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг.-М.: Финансы и статистика, 1992.

2. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции.-М. ¡Финансы и статистика, 1991.

3. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: «Финансы и статистика», 1996.

4. Баринов Э.А., Хмыз О.В. Рынки: валютные и ценных бумаг. М.: «Экзакмен», 2001.

5. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1. -М.: Мир, 1974.

6. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2-х т. СПб.: Экономическая школа, 1997.

7. О'Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами: Пер. с англ. М.: Дело Лтд, 1995.

8. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капитоловложений: Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1996.

9. Буренин А.Н. Контракты с опционами на акции.- М.: Русико. 1992.

10. Буренин А.Н. Рынки производственных финансовых инструментов. -М.: Инфра-М, 1996.

11. Вайн С. Опционы как инструменты для частных инвестиций // РЦБ. 1999. №7.

12. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1996.

13. Воронцовский A.B. Инвестиции и финансирование: методы оценки и обоснования. СПб.: изд. С.-Петеррбург, ун-та, 1998.

14. Воронцовский A.B. Основы теории выбора портфеля ценных бумаг // Вести. С.-Петербург, ун-та. Сер. 5. 1995. Вып. 1. С. 83-94.

15. Галиц Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском. М.: ТВП, 1998.

16. Гардинер Б. Природа риска. // Страховое дело, №6,1994. с.41 -44.

17. Дегтярева О.И., Кандидская O.A. Биржевое дело. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1997.

18. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.

19. Дуглас Л.Г. Анализ рисков операций с облигациями на рынке ценных бумаг. -М.: «Филинъ», 1998.

20. Кандинская O.A. Управление финансовыми рисками: поиск оптимальной стратегии. -М.: Издательство АО «Консалтбанкир», 2000.

21. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг.-М.: «Филинъ», 1998.

22. Количественные методы финансового анализа, (под ред. Брауна С.Дж., Крицмена М.П.) М.: Инфра-М, 1996.

23. Кузнецов В.Е. Измерение финансовых рисков // Банковские технологии. 1997. - №7. - с. 74-81.

24. Кузнецов М.В., Овчинников A.C. Технический анализ рынка ценных бумаг. М.: Инфра-М, 1996.

25. Лазорина Е., Алексеев А. Процентные деривативы и страхование рисков // Рынок ценных бумаг. 2001 -№1. - с. 76-78.

26. Лобанов А. Проблема метода при расчете value at risk // Рынок ценных бумаг.-2000-№21.-с. 54-58.

27. Лобанов А. Регулирование рыночных рисков банков на основе внутренних моделей расчета VaR // Рынок ценных бумаг. 2001 - №2. - с. 65-70.

28. Лобанов А., Порох А. Анализ применимости различных моделей расчета value at risk на российском рынке акций // Рынок ценных бумаг. -2001 -№2.-с. 65-70.

29. Лобанов А., Филин С., Чугунов А. Риск-менеджмент. Ч. 1 // РИСК. №4. 1999. С. 43-52.

30. Лукашин Ю.П. Оптимизация структуры портфеля ценных бумаг // Экономика и математические методы. 1995. Т. 31. Вып. 1. С. 138-150.

31. Лукашин Ю.П. Статистические методы изучения фондовогорынка//Вопросы статистики. 1995. №7.-С. 14-21.

32. Малыхин В.И. Финансовая математика: Учеб. Пособие для вузов. М: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

33. Маршал Дж. Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям. М.: Инфра-М, 1998.

34. Миркин Я.М. Управление рисками брокеров/дилеров // Рынок ценных бумаг. 2000. - №23, с. 35-40.

35. Миркин Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок. М.: Перспектива, фирма «Вестник», 1995.

36. Михайлов Д.М. Мировой финансовый рынок: тенденции развития и инструменты. М.: «Экзамен», 2000.

37. Найт Ф. Понятия риска и неопределенности: Пер с англ. // THESIS. 1994. Вып.5 — С. 12-28.

38. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер. с англ. М.: Наука, 1970.

39. Перар Ж. Управление международными денежными потоками. -М.: Финансы и статистика, 1998.

40. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994, 240 с.

41. Рогов М.А. И прибыли, и убытки от неопределенности. Системный подход к проблеме управления экономическим риском. // РИСК, №3-4, 1994.-с. 83-88.

42. Рогов М.А. Иммунизация портфеля фирмы. // РИСК №10-12, 1996. с. 50-57.

43. Рогов М.А. Как обеспечить иммунитет портфеля к изменению процентной ставки. // Пенсионные фонды, №2, 1996. с. 12-16.

44. Рогов М.А. Консалтинг как бизнес. Системный подход к проблеме управления экономическим риском. // РИСК, «1, 1995. с. 36-39.

45. Рогов М.А. Проблема выявления предпочтений в системе управления риском. // Portfolio, №1, 1995. 11-12.

46. Рогов М.А. Управление портфельным риском. // РИСК, №4-5, 1995. — с.53-55.

47. Рогов М.А. Управление риском. Разбор зарубежных теорий с прицелом на их применение в условиях российского рынка. // РИСК, №4, 1995.-с. 54-56.

48. Рогов М.А. Если оценки не совпадают. Применение нейронных сетей для моделирования и согласования индивидуальных предпочтений по риску при управлении портфелем предприятия. // РИСК, №5, 1997.

49. Рогов М.А. Методика расчета оценки возможных потерь (Value at Risk, VaR) по открытым валютным позициям в условиях рисков российского валютного рынка. // Portfolio, v.3, 1997.

50. Рогов М.А. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2001.

51. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. Пер. с. Англ. - М.: ИНФРА-М, 1996.

52. Рэй Кристина И. Рынок облигаций: торговля и управление рисками.-М.: Дело, 1999.

53. Соломатин Е., Суховарова Е. Модули управления инвестиционным портфелем в современных АБС. Структура, реализация, сравнительный анализ // Бухгалтерия и банки. 1999. №12. С. 39-50.

54. Уолтшем Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. -М.: Юнити, 1999.

55. Финансовые фьючерсы / Сост. Кузнецов М.В. М.: МГУ, 1993.

56. Фридмен М., Сэвэдж Л. Анализ выбора в условиях риска. // Российский экономический журнал. М.: Финансы и статистика, №9, 1993. -с. 107-118.

57. Харрис JI. Денежная теория. М.: Прогресс, 1990. - 750 с.

58. Цисарь И.Ф., Чистов В.П., Лукьянов А.И. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. -М.: Дело, 1998.

59. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов.1. M.: Дело Лтд. 1995.

60. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с. Англ. -М.:Инфра-М, 1997.

61. Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты, пределы возможностей. // THESIS, №5, 1994. с. 29-80.

62. Энджел Л., Бойд Б. Как покупать акции: Пер. с англ. М.: ПАИМС, 1992.

63. Эрлих А.А. Технический анализ товарного и финансового рынков. -М.: Инфра-М, 1996.

64. Эрроу К. Восприятие риска в психологии и экономической науке. //THESIS, №5, 1994. с.81-90.

65. Alexander С. Risk Management and Analysis, Measurement and Management. John Wiley&Sons, Inc. 1998.

66. Amendment to Capital Accord to Incorporate Market Risks. Bank for International Settlements Basle Committee. January 1996.

67. Amendment to the capital accord to incorporate market risks. Basle Committee on Banking Supervision. January 1996.

68. Bangia Anil, Diebold Francis X., Schuermann T., Stroughair John D. Modeling Liquidity Risks, With Implications for Traditional Market Risk Measurement and Management, the Wharton financial institutions center working paper. 1999.

69. Beeck H., Johanning L., Rudolf B. Value-at-Risk-Limitstrukturen zur Steuerung und Begrenzung von Marktrisiken im Aktienbereich. Nr. 97/02.

70. Blanco C. Component VaR, VaRdelta and Varbeta in Risk Management. (Paper presented at the UNICOM Risk&Return'99 Conference, London, 9-12 November 1999.)th

71. Brealey R., Myers S. Principles of corporate finance. 6 edition. McGraw-Hill Higher Education. 2000.

72. Brehmer B. The Psychology of Risk. // В сборнике: Risk and Decisions. Edited by W.T. Singleton and J. Hovden, Wiley, 1987.

73. Campbell J.V., Lo A.W., MacKinley A.C. The Econometrics of Financial Markets. Princeton Un. Press, 1997.

74. Caouette J.B., Altman E.I., Narayanan P. Managing Credit Risk: The Next Great Financial Challenge. N.Y.: John Wiley&Sons, 1998.

75. Capital adequacy directive (CAD). European Union. March 1993.

76. Crnkovic C., Drachman J. A universal tool to discriminate among risk measurement techniques. Mimeo. Corporate Risk Management Group, J.P. Morgan. 1995.

77. Cuthbertson K. Quantitative Financial Economics: Stocks, Bonds and Foreign Exchange. John Wiley&Sons, Inc. 1996.

78. Darryll Henfrics. Evaluation of Value-at-Risk Models Using Historical Data. FRBNY Economic Policy Review / Апрель 1996.

79. Das S. Swap and Derivatives Financing. NY: McGraw-Hill. 1994.

80. Doherty N.A. Integrated Risk Management: Techniques and Strategies for Reducing Risk. -N.Y.: McGraw-Hill, 2000.

81. Dowd K. Beyond Value at Risk: The New Science of Risk Management. Chichester: John Wiley&Sons, 1998.

82. Downes J., Goodman J.E. Dictionary of finance and investment terms. 4th ed. -N.Y.: Barron's, 1995.

83. Elton E.J., Gruber M.J. Modern Portfolio Theory and Investment Analyses. Fith Edition, N.Y., 1995.

84. Fabozzi F.J. (ed.) Advances in fixed income valuation, modeling and risk management. Pennsylvania: Associates New Hope, 1997.

85. Fabozzi F.J. Fixed income mathematics. 3rd ed. NY: McGraw-Hill. 1997.

86. Fink A., Johaning L., Rudolf B. Zur Prognoseg'te alternativer VaR-Verfahren im Aktienbereich. // Solutions. Jahrgang 3, Ausgabe 1, 1999. S. 25-33.

87. Fixed Income Mathematics: Analytical & Statistical Techniques (October 1996), by Frank J. Fabozzi.

88. Frost C., Allen D., Porter J., Bloodworth P. Operational Risk and Resilience: Understanding and Minimizing Operational Risk to Secure Shareholder Value. Butterworth-Heinemann, 2000.

89. Gastineau G.L., Kritzman M.P. Dictionary of Financial Risk Management. F.J. Fabozzi Associates, 1999.

90. Gibson L. Implementing the SEC risk requirements to improve shareholder value. Working paper. 1998.

91. Gibson R. (ed.) Model Risk: Concepts, Calibration and Pricing. Risk Publications, 2000.

92. Huang Chi-fu, Litzenberger R.H. Foundations for financial economics. McGrow Hill, 1987. 225 p.

93. Hull J.C. Options, Futures & Other Derivatives. 4th Ed. L.: Prentice Hall, 2000.

94. Hussain A. Managing Operational Risk in Finance Markets. Butterworth-Heinemann, 2000.

95. International convergence of capital measurement and capital standards. Basle Committee on Banking Supervision. July 1988, updated to April 1998.

96. International Monetary Fund. International Capital Markets: Developments, Prospects, and Key Policy Issues. Annex V: "Globalization of Finance and Financial Risks". September 1998.

97. J.P. Morgan and Reuters. RiskMetrics Technical Document / Forth Edition, New York, 1996.th

98. J.P. Morgan / Reuters, RiskMetrics Technical Document. - 4edition, 1996.

99. Jackson P., Maule D.J., Perraudin W. Bank capital and value-at-risk. // Journal of derivatives 4 (Spring). 1997. P.73-90.

100. James Engle, Marianne Gizicki. Conservatism, Accuracy and Efficiency: comparing Value-at-Risk Methods / Working Paper / Australian

101. Prudential Regulation Authority, Reserve Bank of Australia / Март, 1999.

102. Jorion P. Financial Risk Manager. Carli Management Corporation. 2000.

103. Jorion P. Value at Risk. The McGraw-Hill Companies. Inc., 1997.

104. Jorion P. Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk. John Wiley & Sons. 1996.

105. Jorion P. Value at Risk: the new benchmark for controlling market risk. Chicago, etc.: IRWIN Professional publishing, 1996.

106. Keiber K.L. Market Microstructure Theory. 7 semester course. Aspects of trading securities. Fall 2000.

107. Kimball R.C. Economic profit and performance measurement in banking // New England Economic Review. 1998. July / August. P.35-53.

108. King J. Operational Risk: Measurement and Modeling. John Wiley&Sons, Inc. 2001.

109. Kupiec P.C., O'Brien J.M. The pre-commitment approach: using incentives to set market risk capital requirements. Board of Governors of the Federal Reserve System. March 1997.

110. Leibowitz, Martin L., Lawrence N., Bader, and Stanley Kogelman (1996): Return targets and shortfall risks.

111. Leonard M. Malz. Liquidity Risk Management. Sheshunoff Information Services, 1999.

112. Linsmeier T.J., Pearson N.D. Risk Measurement: An Introduction to Value-at-Risk. University of Illinois at Urbana-Champaign. 1996.

113. Lore M., Borodovsky L. (eds.) The professional's handbook of Financial Risk Management. Reed Educational and Professional Publishing Ltd. 2000.

114. Mahoney J.M. Forecast biases in value-at-risk estimations: evidence from foreign exchange and global equity portfolios. Mimeo. Federal Reserve Bank of New York. 1996.

115. Managing Financial Risk: A Guide to Derivative Products, Financial Engineering and Value (3rd edition, July 1998), by Charles W. Smithson and Clifford W. Smith.

116. Market Liquidity: Research Findings and Selected Policy Implications, Report of a Study Group established by the Committee on the Global Financial System of the central banks of the Group of Ten countries, 1999.

117. Marshall J. Measuring and Managing Operational Risk. John Wiley & Sons, Inc, 2000.

118. Matten C. Managing Bank Capital. N.Y.: John Wiley & Sons. 1996.

119. Mausser H., Rosen D. Beyond Var: From Measuring Risk to Managing Risk. // Algo Research Quarterly. Dec. 98. Vol. 1. No.5. P. 5-20.

120. Mishra B. An introduction to Risk and Return. Course readings. WHU-Koblenz, Fall 2000.

121. Munier B.R. A Guide to Decision-Making Under Uncertainty. // В сборнике Risk, decision and rationality., Dordrecht: D. Reidel Publishing Company, 1998.

122. Options, Futures and Other Derivatives (3rd w/disk edition, April 1997), by John C.Hull.

123. Penza P., Bansal V. Measuring Market Risk with Value at Risk. John Wiley & Sons, Inc. 2000.

124. Peters E. Complexity, Risk and Financial Markets. John Wiley & Sons, Inc. 1999.

125. Prof. Dr. Dimitris N. Chorafas. Understanding Volatility and Liquidity in the Financial Markets. Euromoney PLC. 1998.

126. Risk standards for institutional investment managers. Risk Standards Working Group. 1996. November.th

127. Rudolf M. Financial risk management and measurement. 7 semester lecture. WHU, Koblenz. Fall 2000.

128. Saunders A. Credit Risk Measurement: New Approaches to Value at Risk and Other Paradigm. John Wiley & Sons, Inc. 1999.

129. Schredelseker K. Moderne Portefeuilletheorie und Andwendung. // ticker, Sommer 1992, s.4-5.

130. Schwartz R.J., Smith C.M., Jr. (eds.) Derivatives Handbook: Risk

131. Management and Control. N.Y.: John Wiley &Sons, 1997.

132. Smithson W., Smith C.W., Wilford Jr. D.S. Managing Financial Risk. A Guide to Derivative Products, Financial Engineering and Value Maximization. N.Y.: McGraw-Hill, 1998.

133. Supervisory Framework for the Use of "Backtesting" in Conjunction with the Internal Models Approach to Market Risk Capital Requirements. Bank for International Settlements Basle Committee. January 1996.

134. Taylor St.J. Modeling Financial Time Series. Un. Of Lancaster, John Wiley & Sons, Inc. 1986.

135. The internal rating-based approach. Consultative document. Basle Committee on Banking Supervision. January 2001.

136. Vaughan E. Risk Management. John Wiley & Sons, Inc. 1996.

137. Wilmott P. Paul Wilmott on Quantitative Finance. John Wiley & Sons, Inc. 2000.137. www.rbc.ru138. www.bis.org

138. Лаптырев Д.А., Батенко И.Г., Митрофанов A.B. Планирование финансовой деятельности банка: необходимость, возможность, эффективность.-М: АСА, 1995.

139. Цисарь И.Ф., Чистов В.П., Лукьянов А.И. Оптимизация портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. М: Дело, 1998 Роуз, Питер С. Банковский менеджмент. Предоставление финансовых услуг. -М.: Дело, 1997.

140. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках. Пер. с анг. 4-го переработанного изд./под ред. Р.Я. Левиты, Б.С. Пинскера. M.:Catallaxy, 1994.

141. Лапушкин А.С., Румянцев А.Н. Математическая модель управления портфелем коммерческого банка. // Труды IV Международной конференции по математическому моделированию, т. II М.: Издательство «Станкин», 2001, С. 67-73.

142. Lapushkin A.S., Shchetinin Eu. Yu. Extreme events risk management based on excesses over threshold model. // V International congress on mathematical modeling. Book of abstracts, V. 2 M.: "JANUS-K", 2002, p. 165.

143. ЛапушкинА.С., Щетинин Е.Ю. О моделировании волатильности цен финансовых активов. // Фундаментальные физико-математические проблемы и моделирование технико-технологических систем: Сборник научных трудов. -М.: Издательство «Янус-К», 2003, С. 293-302.

144. Щетинин Е.Ю., Лапушкин А.С. Методы измерения финансовых рисков. // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции "Информационные модели экономики". -М.: МГАПИ, 2003, С. 148-153.

145. ЛапушкинА.С. К вопросу о классификации финансовых рисков в сложных экономических системах. // Математическое моделирование и управление в сложных системах: Сборник научных трудов М.: МГАПИ, 2003, С. 165-170.

146. ЛапушкинА.С. Об эффективности методов принятия инвестиционных решений в управлении активами коммерческого банка. // Математическое моделирование и управление в сложных системах: Сборник научных трудов-М.: МГАПИ, 2003, С. 170-175.

147. Красавина Е.М., ЛапушкинА.С., Рябков В.И. Информационные системы в российских коммерческих банках. М.: Издательство "МАКС Пресс", 2003, 148с.

148. Щетинин Е.Ю., ЛапушкинА.С. Статистические методы и математические модели оценивания финансовых рисков. // Журнал РАН "Математическое моделирование". М., 2004, т. 16, вып. 5, С.40-54.

149. Лапушкин А.С., Информационно-вычислительный комплекс пооцениванию финансовых рисков// Математические модели и информационные технологии в экономике: Тематический сб. науч. Тр. Екатеринбург-Ижевск: Изд-во Ин-та Экономики УрО РАН, 2004, С.23-31.

150. Лапушкин A.C., Экономико-математические модели управления экстремальными значениями финансовых рисков// Вестник ННГУ, Математическое моделирование и оптимальное управление. Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2005. С.156-162.