Система поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Шевцова, Юлия Владимировна

• Шевцова, Юлия Владимировна
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шевцова, Юлия Владимировна

Введение.

Глава 1. Теоретико-методологические основы управления операционным риском.

1.1 Сущность риска как экономической категории.

1.2 Процессный подход к определению операционного риска.

1.2.1 Типологические особенности операционного риска.

1.2.2 Подходы к определению категории «операционный риск».

1.2.3 Подходы к классификации операционных рисков.

1.3 Выводы.

Глава 2. Методический инструментарий процесса управления операционным риском.

2.1 Структурная модель процесса управления операционным риском.

2.2 Методы идентификации операционного риска.

2.3 Методы оценки операционного риска.

2.4 Методы обработки операционного риска.

2.5 Методы мониторинга операционного риска.

2.6 Обоснование целесообразности применения байесовских технологии при моделировании операционного риска.

2.7 Выводы.

Глава 3. Моделирование операционного риска с помощью байесовых технологий.

3.1 Основы математического аппарата байесовских технологий.

3.2 Описание причинно-следственных схем событий операционного риска в виде байесовских моделей.

3.3 Аналитические возможности байесовских технологий в управлении операционным риском.

3.3.1 Информационный анализ в управлении операционным риском на байесовских технологиях.

3.3.2 Сценарный анализ в управлении операционным риском на байесовских технологиях.

3.3.3 Применение байесовских технологий в обработке операционного риска.

3.4 Обучение параметров байесовских моделей на апостериорной информации.

3.5 Выводы.

Глава 4. Организационно-функциональные решения по управлению операционным риском в телекоммуникационных компаниях.

4.1 Архитектура системы поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий.

4.2 Реализация байесовского модельного подхода на типовом бизнес-процессе телекоммуникационной компании.

4.3 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий»

Актуальность темы. В последние годы научное и деловое сообщества проявляют всё более значительный интерес к вопросам управления операционным риском (ОР). Данная тенденция обусловлена рядом причин, важнейшими из которых, на наш взгляд, являются следующие обстоятельства.

Во-первых, рост потерь в компаниях по причинам, не относящимся напрямую ни к финансовому ни к стратегическому рискам. Так, принято считать, что главной предпосылкой для выделения ОР в отдельную категорию стало банкротство в 1995 г. старейшего британского банка Barings вследствие несанкционированных биржевых операций трейдера Н. Лисона [1]. Sumitomo Corporation, Daiwa Bank, Allied Irish Bank, Orange County, Long Term Capital Management и многие другие компании [2] вошли в современную деловую историю как печальные примеры возникновения существенных потерь, обусловленных воздействием факторов именно ОР.

Во-вторых, ужесточение требований регуляторов рынка в части эффективности системы контроля и управления рисками. Так, мощным интеллектуальным толчком, стимулировавшим повышение активности в направлении разработки теоретико-методологических основ операционного риск-менеджмента, послужило принятие в 2004 г. Базельского соглашения по капиталу (Basel II Capital Accord) [3], где впервые ОР был признан самостоятельным объектом изучения. Кроме того, крупнейшие фондовые площадки в целях защиты прав инвесторов выдвигают ряд требований к уровню корпоративного управления компаний, выходящих на листинг, которые в целом сводятся к внедрению и поддержанию функционирования эффективной системы внутреннего контроля и управления рисками.

И наконец, в-третьих, необходимость перехода к новым методам управления с целью повышения эффективности и совершенствования бизнес-процессов. Развитая система эффективного управления ОР, высокая корпоративная культура, достаточная информационная прозрачность существенно улучшают инвестиционную привлекательность компании, а, следовательно, в долгосрочной перспективе повышают её капитализацию.

Практика управления рисками, выйдя за рамки традиционно успешного в этой области финансового сектора, всё более активно распространяется и в другие отрасли [4]. По оценкам экспертов [5] в нефинансовом секторе лидирующее положение по уровню используемых механизмов и процедур управления рисками занимают именно операторы связи. Так, ведущие телекоммуникационные компании мира, такие как British Telecom, France Telecom, Deutsche Telecom, Telecom Italia, AT&T, NTT, Vodafone, Sprint, в последние годы стали уделять большое внимание вопросам работы с рисками, осуществив интеграцию системы комплексного управления рисками в корпоративную среду [5, 6]. В России не менее 20% операторов фиксированной и около 70% операторов мобильной связи уже применяют в своей деятельности элементы риск-менеджмента [5]. В числе пионеров данной области следует назвать ОАО «МТС», ОАО «МегаФон» [5], ОАО «Сибирьтелеком» и ОАО «Южтелеком» [7, 8].

Тем не менее, несмотря на рост теоретических исследований и практических реализаций, ОР всё ещё остаётся одной из наиболее слабо разработанных и формализованных областей риск-менеджмента: отсутствует единство в теоретических, методологических и практических аспектах управления. При этом наиболее острой методической проблемой операционного риск-менеджмента на современном этапе, на наш взгляд, выступает слабая разработанность модельно-измерительного аппарата в условиях ограниченности (или даже отсутствия) исторических данных об инцидентах реализации ОР, что является его характерной чертой. Обозначенные выше проблемы и предопределили актуальность диссертационного исследования.

Степень разработанности проблемы. Теоретико-методологические основы исследования базируются на трудах отечественных и зарубежных исследователей, а именно: в области управления ОР - П.В. Буркова, М.А. Бухтина, A.A. Лобанова, Б.В. Сазыкина, С. Alexander, M. Cruz, Е. Davis, A. Frachot, D. Hoffman, J. King, H. Panjer и др.; в области байесовского моделирования - В.И. Городецкого, С.И. Ни-коленко, A.B. Сироткина, С. А. Терехова, А. Л. Тулупьева, С. Со well, A. Dempster, F. Jensen, D. Heckerman, R. Howard, S. Lauritzen, J. Matheson, S. Olmsted, J. Pearl, D. Spiegelhalter и др.; в области применения байесовских технологий в операционном риск-менеджменте - С. Alexander, N. Fenton, С. Marshall, M. Neil, P.V. Shevchenko, 6

M. Tailor и др. Методологические основы управления ОР также освящены в отраслевых стандартах и рекомендациях, разработанных, например, Базельским комитетом по банковскому надзору, международной Федерацией ассоциаций управления риском и страхованием, Федерацией европейских ассоциаций риск-менеджеров. Вместе с тем в отечественной технико-экономической литературе вопросы управления ОР на основе байесовского подхода всё ещё недостаточно раскрыты.

Цель исследования - разработка методического подхода и инструментальной среды системы поддержки принятия решений по управлению операционным риском.

Цель достигается решением следующих задач:

1 выявить особенности проявления и управления операционным риском, в соответствии с которыми выбрать направление формирования модельно-методической среды его моделирования;

2 предложить адекватный модельно-методический аппарат и программную среду автоматизации выбранного модельного подхода;

3 выявить аналитические возможности выбранного подхода в поддержке принятия решений по управлению операционным риском;

4 разработать систему поддержки принятия решений по управлению операционным риском, включающую методический аппарат и его организационно-функциональное сопровождение;

5 провести вычислительные эксперименты на базе статистических данных для анализа работоспособности разработанной системы поддержки принятия решений по управлению операционным риском.

Объект исследования - хозяйственная деятельность операторов связи и сопровождающие её реализацию операционные риски.

Предмет исследования - методы и организационно-экономические отношения, возникающие при управлении операционным риском.

Теоретической и методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных учёных, посвященные рассмотрению вопросов по управлению операционным риском, моделированию сложных систем с помощью байесовских технологий, а также разработки отраслевых регулирующих организаций в области риск-менеджмента. Достижение цели и решение поставленных в 7 диссертационной работе задач основано на применении методов теории искусственных интеллектуальных систем, теории вероятностей, теории графов, вероятной логики, теории информации, теории принятия решений, эконометрики, математической статистики, экспертного оценивания и др. В исследовании также применялись общенаучные методы: дедукция, индукция, анализ, синтез, метод сравнения и аналогий и т.п. Моделирование операционного риска с помощью технологий Байе-са проводилось в программной среде Hugin (www.hugin.com).

Эмпирическую базу исследования составила технико-экономическая информация по результатам функционирования бизнес-процессов Алтайского филиала ОАО «Ростелеком», а также нормативная информация по проектированию бизнес-процессов операторов связи, разработанная организацией TeleManagement Forum.

Научная новизна исследования состоит в следующих результатах:

- дана авторская трактовка категориального аппарата операционного риск-менеджмента посредством применения процессного подхода, а именно: уточнено понятие «риск» и его тип - «операционный риск», компоненты причинно-следственной схемы: событие операционного риска, источники возникновения и последствия его реализации; выявлены типологические особенности операционного риска; предложена его классификационная модель;

- обобщён и систематизирован методический и модельно-измерительный аппараты процедур идентификации, оценки, обработки и мониторинга операционного риска;

- выявлены модельные особенности операционного риска, на основании которых обосновано применение байесовских технологий как адекватного аппарата его моделирования;

- разработан комплекс, включающий модельно-измерительное, методическое и организационное сопровождение системы интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий;

- выявлены и формализованы аналитические возможности применения байесовских технологий при управлении операционным риском, а именно: информационный и сценарный анализ, поддержка принятия решений по обработке риска, а также уточнение его параметров в зависимости от полноты апостериорной информации;

- определён механизм интеграции процессного управления, управления операционным риском и байесовского моделирования.

Практическая значимость исследования. Основной прикладной результат исследования состоит в разработке модельно-методического комплекса поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий, который может применяться компаниями в общей системе их управления.

Достоверность полученных в диссертационном исследовании результатов обосновывается корректным применением методологических положений теории управления социальными и экономическими системами, методов экономике -математического моделирования, а также внедрением предложенных методов и 4 вычислительных технологий в хозяйственную деятельность регионального оператора связи. I

Область исследования. Содержание диссертации соответствует области исследования п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах», п. 5 «Разработка | специального математического и программного обеспечения систем управления и принятия решений в социальных и экономических системах» и п. 10 «Разработка методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в экономических и социальных системах» паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах (технические науки)».

Апробация и реализация результатов исследования. Основные положения и результаты исследования обсуждались и были одобрены на российской научно-технической конференции «Информатика и проблемы телекоммуникаций» в 20082010 гг.; научном семинаре ГОУ ВПО «СибГУТИ» в 2010 г.; всероссийской научно-практической конференции молодых учёных «Социально-экономическое пространство России: инновации и современность» в 2010 г.

Экспериментально-методические результаты исследования нашли применение в производственно-хозяйственной деятельности Алтайского филиала ОАО «Росте9 леком»; а также в учебном процессе ФГОБУ ВПО «СибГУТИ» в рамках дисциплин «Риск-менеджмент» по специальности 080502 «Экономика и управление на предприятии (по отраслям)», «Управление финансовыми рисками» и «Байесовские сети и операционные риски» - 080116 «Математические методы в экономике», что подтверждено справками о внедрении.

Публикации. По основным результатам диссертационного исследования опубликовано 12 работ, в том числе 1 учебное пособие и 4 статьи в журналах, включенных в «Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание учёных степеней доктора и кандидата наук».

Предмет защиты и личный вклад автора. Основные результаты диссертационного исследования получены автором лично. Постановка задач была выполнена научным руководителем Каневым Валерием Семёновичем.

На защиту выносятся:

- процессный подход к анализу экономической категории «операционный риск»;

- обоснование целесообразности применения байесовских технологий при моделировании операционного риска;

- методический подход к интеллектуальной поддержке принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий;

- аналитический аппарат байесовских технологий в интеллектуальной поддержке принятия решений по управлению операционным риском. '

Структура и объём диссертации. Диссертация изложена на 160 страницах, состоит из введения, четырёх глав, заключения и пяти приложений, содержит 29 рисунков. Библиографический список включает 169 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Шевцова, Юлия Владимировна

4.3 Выводы

1 Предложено организационно-функционального сопровождение и архитектура системы интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий.

2 Осуществлена апробация предлагаемого подхода на типовом бизнес-процессе оператора связи.

3 Показана возможность интеграции методики байесовского моделирования операционного риска в действующую систему управления рисками Макроре-гионального филиала ОАО «Ростелеком».

4 Выявлены дальнейшие направления исследования по разработке модель-но-методического комплекса системы поддержки принятия решений по управлению операционным риском с помощью байесовских технологий.

Заключение

1 Проведён критический анализ теоретико-методологических основ управления рисками. Дана авторская трактовка категории «риск». Выявлены типологические особенности операционного риска. На основании применения процессного подхода уточнено понятие «операционный риск», раскрыта экономическая сущность компонент его причинно-следственной схемы: события операционного риска, источников возникновения и последствий его реализации - а также предложена классификационная модель операционного риска.

2 Обобщён и систематизирован методический и модельно-измерительный аппарат процедур идентификации, оценки и обработки операционного риска.

3 Выявлены модельные особенности операционного риска, на основании которых обоснована целесообразность применения байесовских технологий при моделировании операционного риска.

4 Разработан комплекс, включающий модельно-измерительное, методическое и организационное сопровождение системы интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению операционным риском на основе байесовских технологий, представляющий собой элемент интеграции процессного управления, операционного риск-менеджмента и байесовского моделирования.

5 Выявлены и формализованы аналитические возможности байесовского подхода к моделированию операционного риска: информационный и сценарный анализ, поддержка принятия решений по обработке риска, а также алгоритм адаптации параметров моделей в зависимости от степени полноты апостериорной информации о рисковых инцидентах.

6 Осуществлена апробация методики байесовского моделирования операционного риска на бизнес-процессах Алтайского филиала ОАО «Ростелеком». Однако следует отметить, что предлагаемый методический комплекс в достаточной степени универсален и может применяться в системах поддержки принятия по управлению операционным риском в организациях любой отраслевой принадлежности.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шевцова, Юлия Владимировна, 2011 год

1. Как я обанкротил «Бэрингз». Признания трейдера-мошенника Текст. / Н. Лисон ; пер. с англ. А.Д. Портянкина, А.Р. Шилова. - М. : «Кейс», 2011.-472 с.

2. Невыученные уроки. Операционные риски Электронный ресурс. Режим доступа : http://franklin-grant.ru/ru/news2/data/news 03/2003 12/20031222 174248 vv.asp (11.05.2011).

3. Крапчатова, И. Процесс управления операционными рисками на предприятиях нефинансового сектора Текст. / И. Крапчатова // Управление финансовыми рисками. 2008. - № 4. - С. 308-315.

4. Чачин, П. Предприятия связи осваивают риск-менеджмент Электронный ресурс. / П. Чачин // PC Week/RE. 2007. - № 3/561. - Режим доступа : http://www.pcweek.ru/idea/artîcle/detail.php?ID=81947 (11.05.2011).

5. Никифоров, А.В. Управление рисками важный элемент эффективной системы управления телекоммуникационных компаний Текст. / А.В. Никифоров // Мобильные системы. - 2006. - № 10. - С. 42-45.

6. Круглый стол. Учимся управлять рисками Текст. // Связьинвест. 2005. -№6. -С. 32-36.

7. Кто не рискует, тот. не умеет управлять рисками Текст. // Связьинвест. — 2005.-№5.-С. 24-28.

8. Бернстайн, П. Против богов: укрощение риска Текст. : монография / П. Бернстайн ; пер. с англ. [А. Марантиди]. 7-е изд. - М. : Олимп-Бизнес, 2008. - 400 с.

9. Луман, Н. Понятие риска Текст. / Н. Луман ; пер. с нем. А.Ф. Филиппова //

10. THESIS. 1994. - № 5. - С. 135-160.1451. I

11. Бек, У. Общество риска. На пути к новому модерну Текст. / У. Бек ; пер. с нем. В. Седельника, Н. Федоровой. М.: Прогресс-Традиция, 2000. - 384 с.

12. Бланк, И.А. Управление финансовыми рисками Текст. : монография / И.А. Бланк. Киев : Ника-Центр, 2005. - 600 с.

13. Балабанов, И.Т. Риск-менеджмент Текст. : учеб. пособие / И.Т. Балабанов. -М.: Финансы и статистика, 1996. 192 с.

14. Хохлов, Н.В. Управление риском Текст. : учеб. пособие / Н.В. Хохлов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 239 с.

15. Дубров, A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе Текст. : учеб. пособие / А.М. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев ; под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 2000. - 176 с.

16. ГОСТ Р 51897-2002. Менеджмент риска. Термины и определения Текст. -Введ. 2003-01-01. М.: Изд-во стандартов, 2002. - 7 с.

17. Ступаков, B.C. Риск-менеджмент Текст. : учеб. пособие / B.C. Ступаков, Г.С. Токаренко. М. : Финансы и статистика, 2007. - 288 с.

18. Чернова, Г.В. Управление рисками Текст. : учеб. пособие / Г.В. Чернова, A.A. Кудрявцев. М.: Проспект, 2009. - 160 с.

19. Чернова, Г.В. Практика управления рисками на уровне предприятия Текст. : учеб. пособие / Г.В. Чернова. СПб.: Питер, 2000. - 176 с.

20. Уткин, Э.А. Риск-менеджмент Текст. / Э.А. Уткин. М. : Ассоциация авт. и издат. «Тандем» : Изд-во ЭКМОС, 1998. - 288 с.

21. Ларичев, О.Л. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в Волшебных странах Текст. : учебник / О.Л. Ларичев. 2-е изд., пере-раб. и доп. -М.: Логос, 2002. - 392 с.

22. Евстафьев, И. Тотальный риск-менеджмент Текст. / И. Евстафьев. М. : Эксмо, 2008.-208 с.

23. Глущенко, В.В. Риски инновационной и инвестиционной деятельности в условиях глобализации Текст. : монография / В.В. Глущенко. Железнодорожный : НПЦ Крылья, 2006. - 229 с.

24. Савицкая, Г.В. Анализ эффективности и рисков предпринимательской деятельности: методологические аспекты Текст. : монография / Г.В. Савицкая. -М.: ИНФРА-М, 2008.-271 с.

25. Ермасова, Н.Б. Риск-менеджмент организации Текст. : учеб.-метод. пособие / Н.Б. Ермасова. М. : Издат.-торг. корпорация Дашков и К0, 2009. -379 с.

26. Шапкин, A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций Текст. : монография / A.C. Шапкин, В.А. Шапкин. -7-е изд. М.: Издат.-торг. корпорация Дашков и К0, 2009. - 544 с.

27. Шапкин, A.C. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций Текст. : учебник / A.C. Шапкин, В.А. Шапкин. 3-е изд. - М. : Издат.-торг. корпорация Дашков и К0, 2008. - 880 с.

28. Макаревич, JI.M. Управление предпринимательскими рисками Текст. : монография / Л.М. Макаревич. М.: Изд-во Дело и сервис, 2006. - 443 с.

29. Пикфорд, Д. Управление рисками Текст. : монография / Д. Пикфорд ; пер. с англ. О.Н. Матвеевой. М. : Вершина, 2004. - 351 с.

30. Вяткин, В.Н. Управление рисками фирмы: программа интегративного риск-менеджмента Текст. / В.Н. Вяткин, В.А. Гамза. М. : Финансы и статистика, 2006. - 400 с.

31. Энциклопедия финансового риск-менеджмента Текст. : энциклопедия / под ред. A.A. Лобанова, A.B. Чугунова. 4-е изд., испр. и доп. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2009. - 931 с.

32. Шоломицкий, А.Г. Теория риска. Выбор при неопределённости и моделирование риска Текст. : учеб. пособие / А.Г. Шоломицкий. М. : ГУ ВШЭ, 2005.-400 с.

33. Найт, Ф.Х. Риск, неопределённость и прибыль Текст. / Ф.Х. Найт ; пер. с анг. М.Я. Кажданам ; науч. ред. пер. В.Г. Гребенников. М. : Дело, 2003. -360 с.

34. Эрроу, К. Восприятие риска в психологии и экономической науке Текст. / К. Эрроу ; пер. с анг. Е.А. Сафировой // THESIS. 1994. - № 5. - С. 81-90.

35. Балдин, К.В. Риск-менеджмент Текст. : учеб. пособие / К.В. Балдин. М. : Эксмо, 2006.-368 с.

36. Корнилова, Т.В. Психология риска и принятия решений Текст. : учеб. пособие / Т.В. Корнилова. М.: Аспект Пресс, 2003. - 285 с.

37. Бухтин, М.А. Риск-менеджмент в кредитной организации: методология, практика, регламентирование. Кн. 1. Методика и практика работы подразделений риск-менеджмента Текст. : метод, пособие / М.А. Бухтин. М. : Издат. дом Реквизит, 2008. - 444 с.

38. Сазыкин, Б.В. Управление операционным риском в коммерческом банке Текст. / Б.В. Сазыкин. М. : Вершина, 2008. - 272 с.

39. Чаадаев, В.К. Бизнес-процессы в компаниях связи Текст. : монография / В.К. Чаадаев. -М.: Эко-Трендз, 2004. 176 с.

40. Самуйлов, К.Е. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении телекоммуникационными компаниями Текст. : монография / К.Е. Самуйлов, А.В. Чукарин, Н.В. Яркина. М.: Альпина Паблишер, 2009. - 441с.

41. Реинжиниринг бизнес-процессов Текст. : учеб. пособие / под ред. А.О. Блинова. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 341 с.

42. Райзберг, Б.А. Современный экономический словарь Текст. : словарь / Б.А Райзберг, Л.Ш. Лозовский, Е.Б. Стародубцева. 5-е изд., перераб. и доп. -М.: ИНФРА-М, 2007. - 495 с.

43. Derivatives: practices and principles Text. / Group of Thirty (G-30). Washington: DC, 1993.-76 p.

44. King, J.L. Defining operational risk Electronic resource. / J.L King // ALGO Research Quarterly. 1998. - № 2. - P. 37-42. - Mode of access : http://www.algorithmics.com/EN/media/pdfs/arq-operational.pdf (11.05.2011).

45. Operation risk management Electronic resource. / Basel Committee on Banking Supervision. Basel, 1998. - 9 p. - Mode of access : http://www.bis.org/publ/bcbs42.pdfd 1.05.2011).

46. Operational risk Electronic resource. : consultative document; supporting document to the New Basel Capital Accord / Basel Committee on Banking Supervision. Basel, 2001. - 26 p. - Mode of access http://www.bis.org/publ/bcbsca07.pdf (11.05.201 П.

47. Sound practices for the management and supervision of operational risk / Basel Committee on Banking Supervision. Basel, 2003. - 14 p. - Mode of access : http://www.bis.org/publ/bcbs96.pdf (11.05.2011).

48. Бартон, Т. Комплексный подход к риск-менеджменту: стоит ли этим заниматься. Практика ведущих компаний Текст. : учеб. пособие / Т. Бартон, У. Шенкир, П. Уокер ; пер. с англ. Т.В. Клекоты, В.А. Кравченко, М.Ю. Нежу-ры. М.: Вильяме, 2003. - 208 с.

49. Каминский, А.Б. Исследование систем риск-менеджмента украинских банков в контексте нового Базельского соглашения Текст. / А.Б. Каминский // Управление финансовыми рисками. 2006. - № 2. - С. 120-133.

50. Письмо Банка России от 24.05.2005 № 76-Т «Об организации управления операционным риском в кредитных организациях» Текст. // Вестник банка России. 2005. - № 28. - С. 15-19.

51. Банковские риски Текст. : учеб. пособие / JI.H. Красавина, О.И. Лаврушин [и др.]; под ред. О.И. Лаврушина, Н.И. Валенцевой. М.: КНОРУС, 2007. -232 с.

52. Плешивцев, О.О. Методы управления операционными рисками Текст. / О.О. Плешивцев, Н.В Васильева // Управление финансовыми рисками. -2006. -№ 1.-С. 34-43.

53. Международные стандарты управления рисками Электронный ресурс. : учеб.-метод. пособие. Режим доступа : http://www.minzdravsoc.ru/labour/publicservice/9/Mezhdunarodnve standartv upravleniva riskami.doc (11.05.2011).

54. Хохлявин, С.А. Менеджмент риска в рабочем проекте стандарта ISO 31000 Текст. / С.А. Хохлявин // Мир стандартов. 2007. - № 1/12. - С. 40-48.

55. Клювгант, В.В. Мировые стандарты риск-менеджмента Текст. / В.В. Клюв-гант // Маркетолог. 2003. - № 8. - С. 29-39.

56. Письмо Банка России от 16.11.2009 № 143-Т «О проведении анкетного опроса кредитных организаций» Электронный ресурс. / [Г.Г. Меликьян]. -2009. Режим доступа : http://www.cbr.ru/analvtics/standart acts/bank supervision/ (11.05.2011).

57. Анкета «Управление операционным риском в кредитной организации» Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.cbr.ru/analvtics/bank svstem/form.pdf (11.05.2011).

58. Астахова, K.B. Разработка и внедрение в банке системы управления операционными рисками «с нуля» Текст. / К.В. Астахова // Управление финансовыми рисками. 2008. - № 4. - С. 290-307.

59. Дьяконов, Г.Г. Эффективное управление операционным риском Текст. / Г.Г Дьяконов, O.K. Васильева, И.Б. Журавлев // Банковское дело. 2008. -№ 10.-С. 104-109.

60. Зинкевич, В.А. Карта рисков эффективный инструмент управления Электронный ресурс. / В.А Зинкевич, В.Н. Черкашенко. - 2004. - Режим доступа : http://www.franklin-grant.ru/ru/reviews/review7.shtml (11.05.2011).

61. ГОСТ 27.310-95. Надёжность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения Текст. Введ. 1997-01-01. -Минск : [б. и.], 2002. - 27 с.

62. Nystrom, K. Quantitative operational risk management Electronic resource. / K. Nystrom, J. Skoglund. Stockholm, 2002. - 14 p. - Mode of access : http://each.uspnet.usp.br/rvicente/risco/nvstrom.pdf (11.05.2011).

63. Cruz, M.G. Modeling, measuring and hedging operational risk Text. : monograph / M.G. Cruz. London : John Wiley & Sons, 2002. - 330 p.

64. Hoffman, D.G. Managing operational risk: 20 firmwide best practice strategies Text. / D.G. Hoffman. New York : John Wiley & Sons, 2002. - 540 p.

65. Operational risk toward Basel III. Best practice and issues in modeling, management and regulation Text. / ed. by G.N Gregoriou. New Jersey : John Wiley & Sons, 2009.-487 p.

66. Operational risk modelling and analysis: theory and practice Text. / ed. by M.G. Cruz editor. London : Risk Books, 2004. - 360 p.

67. Operational risk: regulation, analysis and management Text. : monograph / ed. by C. Alexander. London : Financial Times Prentice Hall, 2003. - 368 p.

68. Panjer, H.H. Operational risk: modeling analytics Text.: monograph / H.H. Pan-jer. New Jersey : John Wiley & Sons, 2006. - 412 p.150

69. King, J.L. Operational risk: measurement and modelling Text. : monograph / J.L. King. -New York : Wiley, 2001. 261 p.

70. The advanced measurement approach to operational risk Text. / ed. by E. Davis.- London : Risk Books, 2006. 372 p.

71. Roehr, A. Modelling operational losses Electronic resource. / A. Roehr // ALGO Research Quarterly. 2002. - Vol. 5, № 2. - P. 53-64. - Mode of access : http://www.algorithmics.com/EN/media/pdfs/modelling op losses.pdf (11.05.2011).

72. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики Текст. : учебник / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М. : ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

73. Panjer, H.H. Insurance risk models Text. : monograph / H.H. Panjer, G.E. Will-mot. Schaumburg : Society of Actuaries, 1992. - 442 p.

74. Panjer, H.H. Recursive evaluation of a family of compound distributions Text. / H.H. Panjer // ASTIN Bulletin. 1981. - № 12. - P. 22-26.

75. Heckman, P.E. The calculation of aggregate loss distributions from claim severity and claim count distributions Text. / P.E. Heckman, G.G. Meyers // Proceedings of the Casualty Actuarial Society, LXX. 1983. - P. 22-61.

76. Willmot, G.E. Lundberg approximations for compound distributions with insurance applications. Lecture notes in statistics Text. / G.E. Willmot, X.S. Lin. -New York : Springer Science + Business Media, 2000. 156 p.

77. Гумбель, Э. Статистика экстремальных значений Текст. / Э. Гумбель ; пер. с анг. В.Ю. Татарского ; под ред. Д.М. Чибисова. М. : МИР, 1965. - 452 с.

78. Gnedenko, B.V. Sur la distribution limite du terme maximum d'une serie aleatoire Text. / B.V. Gnedenko // Annals of Mathematics. 1943. - № 4. - P. 423-453.

79. Balkema, A.A. Residual life time at great age Text. / A.A. Balkema, L. de Haan // Annals of Probability. 1974. - Vol. 2, № 5. - P. 792-804.

80. Pickands, J. Statistical inference using extreme order statistics Text. / J. Pick-ands//The Annals of Statistics. 1975.-Vol. 3, № l.-P. 119-131.

81. Landwehr, J. Probability weighted moments compared to some traditional techniques in estimating Gumbel parameters and quantiles Text. / J. Landwehr, N. Matalas, J. Wallis // Water Resources Research. 1979. -№ 15. - P. 1055-1064.

82. Coles, S.G. Likelihood-based inference for extreme value models Text. / S.G. Coles, M.J. Dixon // Extremes. 1999. -№ 2. - P. 5-23.

83. Hosking, J.R.M. Estimation of Generalized Extreme Value Distribution by the method of probability weighted moments Text. / J.R.M. Hosking, J. Wallis, E. Wood // Technometrics. 1985. - Vol. 27, № 3. - P. 251-261.

84. Суслов, В.И. Эконометрия Текст.: учебник / В.И. Суслов, Н.М. Ибрагимов, Л.П. Талышева, А.А Цыплаков. Новосибирск : Изд-во СО РАН, 2005. -744 с.

85. Balan, C. The use or neural networks in the operational risk data modeling Text. / C. Balan // Proceedings of the 4th International Conference on Knowledge

86. Management: Projects, Systems and Technologies. Bucharest, 2009. - P. 225227.

87. Chen, Q. A BP-Neural network predictor model for operational risk losses of commercial bank Text. / Q. Chen, Y. Wen // Proceedings of the 2010 Third International Symposium on Information Processing. Washington, 2010. - P. 291295.

88. Carol, A. Bayesian methods for measuring operational risk Electronic resource. : technical risk management report / A. Carol. [UK], 2000. - 22 p. - Mode of access : http://www.icmacentre.ac.uk/pdf/discussion/DP2000-02.pdf (11.05.2011).

89. Shevchenko, P.V. Modelling operational risk using Bayesian inference Text. / P.V. Shevchenko. Berlin : Springer Science + Business Media, 2011. - 302 p.

90. Борисов, B.B. Нечёткие модели и сети Текст. / В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 284 с.

91. Заде, JI.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений Текст. / Л.А. Заде ; пер. с англ. Н.И. Ринго ; под ред. H.H. Моисеева, С.А. Орловского. М. : Мир, 1976. - 166 с.

92. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы Текст. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И.Д. Рудинского. М. : Горячая линия - Телеком, 2007. - 452 с.

93. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных Текст. / под ред. В.П. Боровиков. 2-е изд. -М. : Горячая линия - Телеком, 2008. - 392 с.

94. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика Текст. / В.В. Круглов, В.В. Борисов. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 382 с.

95. Саляхов, А.Ф. Автоматизированная система управления операционными рисками банковского платёжного электронного документооборота на основе нечётких метрических оценок Текст. : автореф. дис. . канд. тех. наук: 05.13.10 /А.Ф. Саляхов. Уфа, 2009. - 19 с.

96. Журавлёв, И.Б. Байесовский анализ операционных потерь с выбором порогового значения для оценки капитала под операционным риском. Опыт применения для российского банка / И.Б. Журавлёв // Управление финансовыми рисками. 2008. - № 3. - С. 216-225.

97. Катилова, Н.В. Практика ключевых индикаторов для операционных рисков Текст. / Н.В. Катилова, С. Энгел // Управление финансовыми рисками. -2006. -№2. -С. 190-204.

98. Система управления операционными рисками Электронный ресурс. Режим доступа : http://www.csbi-zirvan.ru/catalog/element.php?ELEMENT ГО=1128&Ю=206 (11.05.2011).

99. The Ultimate Solution for Operational Risk Management управление операционными рисками Банка Электронный ресурс. - Режим доступа : http ://www.iig.ru/Products/IIG/ULTOR (11.05.2011).

100. Рассел, Б. Человеческое познание: его сфера и границы Текст. : монография / Б. Рассел ; пер. с англ. Н.В. Воробьева. Киев : Ника-Центр ; М. : Институт общегуманитарных исследований, 2001. - 560 с.

101. Майстров, JI.E. Развитие понятия вероятности Текст. : монография / JI.E. Майстров. М.: Наука, 1980. - 270 с.

102. Реньи, А. Письма о вероятности Текст. / А. Реньи ; пер. с венг. Д. Сааса, А. Крамли ; под ред. Б.В. Гнеденко. -М.: Мир, 1970. 96 с.

103. Ширяев, А.Н. Вероятность Текст. / А.Н. Ширяев. 4-е изд., переработ, и доп. - М. : МЦНМО, 2007. - 552 с.

104. Лаплас, П. Опыт философии теории вероятностей Текст. / Лаплас П.; пер. с фр. М.: Либроком, 2011. - 208 с.

105. Cowell, R. Probabilistic networks and expert systems Text. / R. Cowell, A. Da-wid, S. Lauritzen, D. Spiegelhalter. New York : Springer Science + Business Media, 2001.-324 p.

106. Jensen, F. Bayesian networks and decision graphs Text. / F. Jensen, T. Nielsen. New York: Springer Science + Business Media, 2007. - 448 p.

107. Kjaerulff, U. Bayesian networks and influence diagrams. A guide to construction and analysis Text. / U. Kjaerulff, A. Madsen. New York : Springer Science + Business Media, 2008. - 318 p.

108. Pearl, J. Causality: models, reasoning and inference Text. : 2nd ed. / J. Pearl. -Cambridge : Cambridge University Press, 2009. 478 p.

109. Тулупьев, А.Л. Байесовские сети: логико-вероятностный подход Текст. : монография / А.Л. Тулупьев, А.В. Сироткин, С.И. Николенко. СПб. : Наука, 2006. - 607 с.

110. Николенко, С.И. Самообучающиеся системы Текст. / С.И. Николенко, А.Л. Тулупьев. М : МЦНМО, 2009. - 288 с.

111. Терехов, С.А. Введение в Байесовы сети Текст. / С.А. Терехов // Научная сессия МИФИ-2003. V Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2003»: Лекции по нейроинформатике. Часть 1. М. : МИФИ, 2003. - С. 149-187.

112. Bayes, Т. An essay toward solving a problem in the doctrine of chance Text. : reprinted / T. Bayes // Philosophical Transactions. 1763. - Essay LII. - P. 370418.

113. Heckerman, D. Learning Bayesian networks: a unification for discrete and Gaussian domains Text. / D. Heckerman, D. Geiger // Proceedings of Eleventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Montreal, 1995. - P. 274-284.

114. Pearl, J. Probabilistic reasoning in intelligent systems Text. / J. Pearl. New York : Morgan Kaufmann, 1988. - 552 p.

115. Heckerman, D. A tutorial on learning with Bayesian networks Electronic recourse. : technical report MSR-TR-95-06. Washington, Redmond, 1995. - 40 p.- Mode of access : http://research.microsoft.com/pubs/69588/tr-95-06.pdf (11.05.2011).

116. Spirtes, P. Causation, prediction, and search Text. / P. Spirtes, C. Glymour, R. Scheines. 2nd ed. - Cambridge : MIT Press, Adaptive Computation and Machine Learning, 2000. - 543 p.

117. Steck, H. Constrained-based structural learning in Bayesian networks using finite data sets Text.: Ph.D. thesis / H. Steck. Munich, 2001. - 16 p.

118. Dempster, A. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm Text. / A. Dempster, N. Laird, D. Rubin // Journal of the Royal Statistic Society.- 1977. Vol. 39, № 1. - P. 1-38.

119. Cowell, R.G. Fast retraction of evidence in a probabilistic expert system Text. / R.G. Cowell, A.P. Dawid // Statistics and Computing. 1992. - № 2. - P. 37-40.

120. Lauritzen, S.L. The EM algorithm for graphical association models with missing data Text. / S.L. Lauritzen // Computational Statistics & Data Analysis. 1995. -№ 19.-P. 191-201.

121. Buntine, W. Operations for learning with graphical models Text. / W. Buntine // Journal of Artificial Intelligence Research. 1994. - № 2. - P. 159-225.

122. Casella, G. Explaining the Gibbs sampler Text. / G. Casella, E. George // The American Statistician. 1992. - Vol. 46. -P. 167-174.

123. Geman, S. Stochastic relaxation, Gibbs distribution and the Bayesian restoration of images Text. / S. Geman, D. Geman // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1984. - Vol. 6. - P. 721-742.

124. Olesen, K.G. Hugin: a system creating adaptive causal probabilistic networks Text. / K.G. Olesen, S.L. Lauritzen, F.V. Jensen // Proceedings of the Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Stanford, 1992. - P. 223229.

125. Spiegelhalter, D.J. Sequential updating of conditional probabilities on directed graphical structures Text. / DJ. Spiegelhalter, S.L. Lauritzen // Networks. -1990.-№20.-P. 579-605.

126. Winkler, R. The assessment of prior distribution in Bayesian analysis Text. / R. Winkler // American Statistical Association Journal. 1967. - № 62. - P. 776800.

127. Geiger, D. A characterization of the Dirichlet distribution with applications to learning Bayesian networks Text. / D. Geiger, D. Heckerman // Proceedings of Eleventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Montreal, 1995. -P. 196-207.

128. Influence diagrams Text. / ed. by R. Howard, J. Matheson // Readings on the Principles and Application of Decision Analysis. Menlo Park, 1981. - Vol. II. -P. 721-762.

129. Olmsted, S. On representating and solving decision problems Text. : Ph. D. thesis / S. Olmsted. Stanford, 1983. - 26 p.

130. Shachter, R., Probabilistic inference and influence diagrams Text. / R. Shachter // Operation research. 1988. - № 36. - P. 589-604.

131. Lauritzen, S.L. Local computations with probabilities on graphical structures and their application to expert systems Text. / S.L. Lauritzen, D.J. Spiegelhalter // Journal of the Royal Statistical Society. 1988. - № 50. - P. 157-224.

132. D'Ambrosio, B. Local expression languages for probabilistic dependence Text. / B. D'Ambrosio // Proceedings of Seven conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Los Angeles : Morgan Kaufmann, 1991. - P. 95-102.

133. Cooper, G. Computation complexity of probabilistic inference using Bayesian belief networks Text. / G. Cooper // Artificial intelligence. 1990. - № 42. - P. 393-405.

134. Cowell, R.C. Probabilistic network and expert system Text. : monograph / R.C. Cowell, A.P. Daund, S.L. Lauritzen, D.J. Spiegelhalter. New York : SpringerVerlag, 1999.-321 p.

135. Neal, R. Probabilistic inference using Markov chain Monte Carlo methods Text. : technical report CRG-TR-93-1 / R. Neal. Toronto, 1993. - 140 p.

136. Dagum, P. Approximating probabilistic inference in Bayesian belief networks is NP-hard Text. / P. Dagum, M. Luby // Artificial intelligence. 1993. - Vol. 60. -P. 141-153.

137. Heckerman, D. A tractable algorithm for diagnosing multiple diseases Text. / D. Heckerman // Proceedings of the Fifth workshop on Uncertainty in Artificial Intelligence. Windsor, 1989.-P. 174—181.

138. Suermondt, H. A combination of exact algorithms for inference on Bayesian belief networks Text. / H. Suermondt, G. Cooper // International Journal of Approximation Reasoning. 1991. -№ 5. - P. 521-542.

139. Ramamurthi, K. Real time expert system for fault tolerant supervisory control Text. / K. Ramamurthi, A. Agogino ; ed. by V. Tipnis, E. Patton // Computers in Engineering. Corte Madera, 1988. - P. 333-339.

140. Shachter, R. Directed reduction algorithms and decomposable graphs Text. / R. Shachter, S. Andersen, K. Poh // Proceedings of Sixth conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Boston, 1990. - P. 237-244 p.

141. Jensen, F. Approximations in Bayesian belief universes for knowledge-based systems Text. / F. Jensen, S. Andersen // Proceedings of the Sixth Workshop on Uncertainty in Artificial Intelligence. Cambridge, 1990. - P. 162-169.

142. Murphy, K. Software packages for graphical models / Bayesian networks Electronic recourse. / K. Murphy. Mode of access : http://www.cs.ubc.ca/~murphvk/Bayes/bnsoft.html (11.05.2011).

143. Bayesware. Mode of access : http://www.bavesware.com/corporate/profile.html (11.05.2011).

144. Hugin Expert. Mode of access : http://www.hugin.com/ (11.05.2011).158

145. Norsys Software Corporation. Mode of access : http://www.norsys.com/index.html (11.05.2011).

146. Шевцова, Ю.В. Байсовы технологии: их реализация в программной среде Hugin и применение в операционном риск-менеджменте Текст. : учеб. пособие / Ю.В. Шевцова. Новосибирск : [б. и.], 2010. - 77 с.

147. Калянов, Г.Н. Моделирование, анализ, реорганизация и автоматизация бизнес-процессов Текст. : учеб. пособие / Г.Н. Калянов. М. : Финансы и статистика, 2007. - 239 с.

148. Калянов, Г.Н. CASE-технологии: Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов Текст. : [учеб. пособие] / Г.Н. Калянов. 3-е изд. - М. : Горячая линия-Телеком, 2002. - 317 с.

149. Верников, Г.Г. Основные методологии обследования организаций. Стандарт IDEF0 Электронный ресурс. / Г.Г. Верников. 2000. - Режим доступа : http://www.cfin.ru/vernikov/idef/idefO.shtml (11.05.2011).

150. Дворников, A. IDEF0 как инструмент моделирования бизнес-процессов Электронный ресурс. / А. Дворников // Авант Партнер. 2005. - № 22/79. -Режим доступа : http://www.betec.ru/index.php?id=06&sid=73 (11.05.2011).

151. Волков, О. Стандарты и методологии моделирования бизнес-процессов Текст. / О. Волков // Связьинвест. 2005. - № 7. - С. 20-24.

152. Волков, О. Стандарты и методологии моделирования бизнес-процессов Текст. / О. Волков // Связьинвест. 2005. - № 6. - С. 50-53.

153. TeleManagement Forum. Mode of access : http://www.tmforum.org/ (11.05.2011).

154. Расширенная карта процессов оператора связи (еТОМ) Электронный ресурс. // Jet info. 2007. - № 7. - Режим доступа : http://www.ietinfo.ru/2007 detail/?pid=5c7f202247e5a6c3c01fld02b5065037&n id=d99543965847710241 acd344fbc95ef4&alias=2007 (11.05.2011).

155. Волков, О. Стандарты и методологии моделирования бизнес-процессов Текст. / О. Волков // Связьинвест. 2005. - № 8. - С. 54-57.

156. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009. Информационные технологии. Оценка процессов. Часть 1. Концепция и словарь Текст. Введ. 14.09.2009. - М. : Стандартинформ, 2010. - 19 с.

157. Программа по управлению рисками ОАО «Сибирьтелеком» на 2011 год Текст. : стандарт предприятия. Новосибирск, 24.12.2010. - 53 с.