Управление рисками и надежностью банков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Узденова, Фатима Магамедовна

• Узденова, Фатима Магамедовна
• кандидат экономических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Узденова, Фатима Магамедовна

ВВЕДЕНИЕ.

1. РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ.

1.1. Существующие методы оценки банковских рисков.

1.2. Методы оценки надежности коммерческих банков.

1.3. Управление портфелем ценных бумаг.

2. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В БАНКОВСКОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ.

2.1. Основные идеи кластерного анализа.

2.2. Обобщенная система кластерной оценки и минимизация риска портфеля.

2.3. Декомпозиционные принципы сокращения времени решения задачи кластеризации и компоновка информационной системы кластерного анализа.

3. ОЦЕНКА РИСКОВ И УПРАВЛЕНИЕ НАДЕЖНОСТЬЮ БАНКА.

3.1. Оценки рисков реальных портфелей.

3.2. Применение кластерных методов к оценке надежности банка.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление рисками и надежностью банков»

Актуальность темы исследования настоящей работы заключается в следующем: серьезные структурные изменения в денежно-кредитной системе коснулись и функционирования банков.

Современный этап характеризуется периодом глубоких преобразований в банковском деле, многочисленных новшеств в организации и методах управления. Одновременно с этим возросли риски, связанные с банковской деятельностью.

Главным в надежной работе банка становится качественное управление. Проблема оценки качества деятельности банка в условиях общей экономической нестабильности, бюджетного дефицита, инфляции, кризиса банковской системы приобретает особую актуальность. Возникает необходимость глубоких исследований в области банковской деятельности, а также осмысления отечественного и зарубежного опыта.

Несмотря на важность этих вопросов, они освещены в литературе недостаточно: нет единства в трактовке отдельных терминов и понятий (надежность, устойчивость, стабильность и др.), далеко недостаточны для применения разработки методического характера.

Особенно это касается таких вопросов, как: концепция денежного потока, цена капитала, эффективность рынка капитала, портфельное управление активами, компромисс между доходностью и риском и др.

В настоящее время проблема банковских рисков стала особенно острой, поэтому и возникает необходимость управлять ими. Как система управления, банковский риск-менеджмент включает в себя процесс выработки цели риска и рисковых вложений капитала, определение вероятности наступления события, выявление степени и величины риска, анализ окружающей обстановки, выбор стратегии управления риском, выбор необходимых для данной стратегии приемов управления риском и способов его снижения, выбор способов оценки и управления устойчивостью и надежностью банков.

Проблемам банковских рисков сейчас уделяется достаточно большое внимание. Все виды рисков взаимосвязаны и оказывают влияние на деятельность банка. Изменение одного вида риска приводит к изменению практически всех остальных видов и в результате влияет на стабильность и надежность банка. Все это затрудняет выбор метода оценки уровня каждого конкретного риска.

В настоящее время наиболее изученными методами оценки банковских рисков, являются методы оценки таких наиболее значимых рисков в банковской деятельности, как кредитный, процентный и риск ликвидности.

Однако, не меньшее значение имеет оценка инвестиционных банковских рисков. Методы оценки инвестиционного риска, и в частности риска на рынке ценных бумаг, разнообразны (статистический анализ, факторный анализ, метод экспертных оценок, экономико-математическое моделирование и др.). В то же время отсутствует общепринятая методика оценки инвестиционного риска, нет методики анализа инвестиционной надежности различных ценных бумаг. Проблема оценки инвестиционного риска практически на сегодня сводится к определению окупаемости инвестиций в конкретные виды ценных бумаг.

Существующие количественные методы оценки принимаемых решений по рискам банковского портфеля ценных бумаг основаны на математических методах, а сами банковские процессы стохастичны. Появление в последние десятилетия актуарной математики и достигнутые ею успехи приводят нас к выводу, что экономико-математические подходы становятся главенствующими в финансовой теории и практике. Решение задач на финансовых рынках количественными методами, начиная от классической работы Г. Марковича (1952 г.), принципиально отличается по постановке, созданию математической модели, решению и интерпретации результатов от задач общенаучных и технических, часто это вносит не только прагматическую, но и научную новизну.

Наличие в портфеле нескольких сот выпусков ценных бумаг с различными параметрами требует разработать новые, научно обоснованные методы подбора групп (кластеров) ценных бумаг, минимизирующих суммарный риск портфеля, разработать адекватные методы управления финансовыми инструментами и прогнозирования финансовых ошибок, что актуально в современной непредсказуемой российской действительности.

Методов оценки надежности банка и рейтинговой оценки, как и методов оценки рисков существует несколько.

Прежде всего, это методика, используемая центром "Рейтинг", которая представляет собой аналог методики, сложившейся в зарубежной практике. Данная методика предполагает расчет более 40 параметров. Каждый из них несет свою полезную информационную нагрузку, однако степень значимости каждого параметра не ясна. В целом, подход к надежности банков, при котором для оценки предложен набор параметров, а также невозможность вмешательства эксперта в процесс формирования итоговой оценки банка не является оптимальным.

Центральный банк России проводит определенную работу по разработке своей методики рейтинговой оценки банка, которая основывается на официальной отчетности банков и установленных экономических нормативах деятельности коммерческих банков, и которая также имеет ряд недостатков и ограничений, не способствующих объективной оценке надежности банка.

Существует и ряд других методик. Наиболее же привлекательными и достоверными для оценки надежности коммерческих банков, как и для оценки портфельных рисков являются методы многомерного статистического анализа и в частности кластерного анализа.

Необходимо углубленное исследование и дальнейшее развитие этих методов в силу их достоверности и объективности с целью их конкретизации и практического применения в банковском менеджменте.

Объектом исследования является финансово-хозяйственная деятельность коммерческих банков и портфели ценных бумаг и сложные многофакторные динамические процессы на рынке ценных бумаг в условиях общей экономической нестабильности, жесткой конкуренции участников рынка, стохастичности и непредсказуемости финансовых процессов, проявляющихся в риске портфеля ценных бумаг.

Эмпирической базой обеспечения доказательности методических положений, достоверности выводов и рекомендаций явились аналитические материалы и результаты анализа рисков реальных портфелей ценных бумаг и результаты исследования финансово-хозяйственной деятельности филиала Сберегательного банка России, ОСБ в г. Черкесске, его рисков и надежности.

Предметом исследования является моделирование и оценка кластерного анализа в целях дальнейшего развития банковского риск-менеджмента, а также - динамические детерминированные и стохастические подходы, методы, информационные модели и системы оптимизации промежуточных (оптимальная декомпозиция, оптимальный размер кластера, оптимальный временной выигрыш кластеризации и т.д.) и окончательных (минимальный риск портфеля) результатов. Учитывается динамика рынка, вводится прогнозирование, что обеспечивает минимизацию одного из важнейших экономических показателей на финансовом рынке.

Методологической основой диссертации стали фундаментальные концепции и гипотезы, обоснованные и представленные в зарубежной и отечественной литературе по банковскому менеджменту и риск-менеджменту.

Нормативно-правовую основу диссертационного исследования составили Законы Российской Федерации, нормативные инструкции и методические положения Центрального Банка России.

Положения диссертации, выносимые на защиту:

Проблема качества управления банковской деятельностью, минимизацией банковских рисков и надежностью банков на сегодня решается построением и разработкой методов и методик, позволяющих оценить отдельные аспекты экономической деятельности коммерческих банков. Так, разработаны и применяются в настоящее время существующие в зарубежной и отечественной науке банковского менеджмента системы классификации банковских рисков, методы экономического анализа деятельности коммерческих банков, оценки отдельных видов банковских рисков, оценки надежности и рейтинга банков.

Однако, наряду с этим важным являются обоснованные и разработанные в диссертации в результате проведенного исследования методы кластерного анализа с целью минимизации портфельных рисков, и оценки надежности банков, а именно:

- методика декомпозиции активов портфеля на кластеры, в которой исследованы все известные формы норм расстояний кластерного анализа, выбрана норма удовлетворяющая сути поставленной задачи;

- процедура оптимальной предварительной декомпозиции, которая при прочих равных условиях генерирует кластеры, размеры которых минимизируют время решения переборной задачи.

- предложенная в работе математическая модель кластеризации основывается на известных, математически строгих и хорошо проверенных алгоритмах декомпозиции кластерного анализа.

- кластеризация активов, базирующаяся не на одном классическом показателе (ковариантности или корреляционной функции), а на трех (средние квадратические отклонения двух активов и их корреляционная функция), что делает кластер информационно-полным и позволяет взять в него только те активы, которые наиболее сильно уменьшают риск портфеля. предложена методика применения кластерного анализа с использованием его основных принципов к оценке надежности банков, позволяющая получить достоверные и объективные результаты оценки надежности банка и рейтинговой оценки банков в общей системе кредитных организаций России.

Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов и предложений, списка использованной литературы, включающего 102 наименования, приложений.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Узденова, Фатима Магамедовна

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

В этом разделе исследования подведем его итоги, сделаем выводы и дадим рекомендации, имеющие как теоретическую, так и практическую значимость.

1. Характеризуя существующие и применяемые на сегодня в банковской практике методы оценки отдельных рисков и общего риска банка, можно сказать, что наиболее изученными и достаточно развитыми являются методы оценки таких основных рисков банковской деятельности, как кредитный, процентный и риск ликвидности. Что касается инвестиционных рисков, и в частности риска портфелей ценных бумаг, то они остаются на сегодняшний день наиболее уязвимыми и наименее изученными. Применение многомерного сравнительного анализа, и в частности, кластерного анализа, является на сегодня наиболее привлекательным для оценки инвестиционных рисков.

2. Выбор кластерного анализа как основы определения рисков портфеля ценных бумаг показал его профессиональную пригодность при работе с портфелем на рынке ценных бумаг, он отслеживает как среднесрочные, конъюнктурные изменения рынка со стороны спекулятивно настроенных мелких владельцев акций, так и трендово-предсказуемое поведение стратегических инвесторов.

3. Применение в качестве основного кластерного алгоритма с мерой Джеффриса-Матуситы в расширенном до 3 х /V статистическом пространстве всесторонне оправдало себя, позволяя определять риски портфеля, агрегируя парк активов с учетом не одного (<тгу), а трех параметров: сгг-, сту, ру, то есть наиболее полно и точно.

4. Предложенный алгоритм универсален в том смысле, что он позволяет достаточно просто менять меры (евклидову, pj-норму, сюпремум-норму, меру Джеффриса-Матуситы и т.д.), вводить переменные во времени параметры рынка и пр.

5. Предложенная методика оптимальной декомпозиции с определением числа кластеров, минимизирующую время решения переборной задачи, наилучшим образом проявила себя в многоплановых процедурах оптимизации, определяя предварительный средний размер кластера и, таким образом, ускоряя точное решение.

6. Наши модельные эксперименты и реальные расчеты с портфелями ценных бумаг банков г. Черкесска при вариации моделей, критериев оптимизации, констант, функций расстояний (метрик), в том числе мер внутренней однородности кластера и разнородности кластеров между собой, необходимого числа кластеров, в том числе и того числа, которое оптимизирует время решения переборных задач, способов кластеризации и т.д. показали, что вычисляемые риски существующих портфелей стали гораздо более понятными при реальном управлении портфелем, подтвердили теоретические посылки и выводы предложенных математических моделей.

7. Информационная система, содержащая как типовые алгоритмы кластеризации пакета MATHEMATICA 3.0, так и разработанные алгоритмы (нахождения оптимальной декомпозиции и пр.), показала свою работоспособность на персональных компьютерах ЮМ среднего класса (использовался Pentium П/366/64 MB/10.2GB/15" Philips Brilliance).

8. Система используется в банках г. Черкесска для расчета сиюминутных и оценки рисков будущих портфелей ценных бумаг.

9. Предложенная методика с применением принципов кластерного анализа к оценке надежности банков позволяет получить достоверные и объективные результаты оценки надежности банка и рейтинговой оценки банков в общей системе кредитных организаций России. Применение предложенной методики на примере оценки надежности Черкесского ОСБ и результаты расчетов показали преимущества предложенной методики, ее простоту и достаточно высокую точность оценки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Узденова, Фатима Магамедовна, 2000 год

1. Агарков М.М. Учение о ценных бумагах. М.: 1927.

2. Алексашенко С. и др. Российские банки после кризиса// Вопросы экономики. 2000. - № 4. - С. 54-70.

3. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. М.: Финансы и статистика, 1992. -352с.

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

5. Анесянц С.А. Основы функционирования рынка ценных бумаг. М.: Контур, 1998.-368с.

6. Антипова О.Н. Регулирование рыночных рисков// Банковское дело.1998.-№3,-С. 30-33.

7. Антипова О.Н. Управление банковской ликвидностью// Банковское дело. 1997.-№ 11. С. 6-9.

8. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 1997. - 384с.

9. Банки и банковское дело/ Под ред. д.э.н., проф. И.Т Балабанова. С-Пб.: Питер, 2000.

10. Банки и банковские операции: Учебник для вузов/ Под ред. проф. Е.Ф. Жукова. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

11. Банковское дело/ Под ред. д.э.н., проф. О.И. Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 1998.

12. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебник для вузов. М.: Издательская корпорация «ЛОГОС»,1999.

13. Башарин Г.П. Начала финансовой математики. М.: ИНФРА - М, 1998. - 160с.

14. Беляков A.B. Проблемы управления процентным риском// Финансы и кредит. 1998. - № 12. - С. 3-5.

15. Бизнес на рынке ценных бумаг. Российский вариант справочно-практическое пособие. -М.: Граникор, 1992.

16. Бригхем Ю., Гапенски JI. Финансовый менеджмент. Полный курс/ В двух томах. СПб.: Экономическая школа, 1997. т.1 - 497с., т.2 - 669с.

17. Бреэддик У. Менеджмент в организации. М.: ИНФРА-М, 1997.

18. Буздалин A.B. Инструкция № 1. Приоритеты соблюдения нормативов// Банковское дело. 2000. № 6. - С. 2-9.

19. Булгакова J1.H. Применение методов многомерного сравнительного анализа при оценке кредитоспособности заемщика. Кисловодск: Ученые труды, КИЭП, Т. 2.

20. Булгакова JI.H., Миропольцева Н.В. Экономическая диагностика предприятий при инвестиционном кредитовании// «Приложение к журналу «Известия Высших Учебных Заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки». 2000. - № 4.

21. Вексель и вексельное обращения в России. М.: Банковское дело, 1994.

22. Виссема X. Менеджмент в подразделениях фирмы. М.: ИНФРА-М,1996.

23. Галанов В.А. Рынок ценных бумаг. М.: 1998.

24. Герчикова И.Н. Менеджмент: Учебник. М.: Банки, биржи, ЮНИТИ,1997.

25. Глухов В.В. Основы менеджмента. СПб.: Специальная литература, 1995.

26. Гиляровская JI.T., Ендовицкий Д.А. Финансово-инвестиционный анализ и аудит коммерческих организаций. М.: изд-во ВГУ, 1997.

27. Горчаков A.A., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели: Учебное пособие. М.: Компьютер ЮНИТИ, 1996. - 136с.

28. Горчаков A.A., Рязанов Б.Б. Гауссовская модель прогнозирования на российском фондовом рынке./Рынок ценных бумаг, 1998. № 4-5.

29. Тренев H.H. Управление финансами: Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.

30. Дембаускас А.П. Финансовая информатика. М.: Финансы и статистика, 1987. - 205с.

31. Доллан Э. Дж. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика/пер. с англ. под общ. ред. В. Лукашевича, М. Ярцева. СПб.: 1994.-496с.

32. Ефремов И.А. Государственные ценные бумаги и обязательства: обращение, операции, учет, налогообложение. М.: ИСТ-СЕРВИС, 1995. 329с.

33. Жуков Е.Ф. Менеджмент и маркетинг в банках: Учебное пособие для вузов. -М.: ЮНИТИ, 1997. 191с.

34. Загорий Г.В. О методах оценки кредитного риска// Банковское дело. -1998. -№ 10.-С. 24-26.

35. Закс J1. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976.

36. Замков О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: Изд-во «Дис», 1998. - 368с.

37. Иванов В.А. Разработка планов антикризисного управления банком// Банковское дело. 2000. № 6. - С. 31-33.

38. Иванов В.В. Как надежно и выгодно вкладывать деньги в коммерческие банки: надежность банка. Финансовые инструменты: вексель, депозит, ГКО. Прибыльность вложения/ Рекомендации клиентам. М.: ИНФРА -М, 1996.-416с.

39. Иванов Д.П. Вексель. М.: Консалтбанкир, 1993. - 208с.

40. Инструкция ЦБ РФ «О порядке регулирования деятельности банков» от 01.10.97 г./ в ред. Указаний ЦБ РФ от 27.05.99 № 567-У, от 13.07.99 № 607-У, от 01.09.99 № 635-У// Финансы и кредит. 1999, № 11-ноябрь. С. 28-58.

41. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория М.: Прогресс, 1975. - 608с.

42. Кардаш В.А. Основы системных исследований и математического моделирования. Кисловодск: КИЭП, 1998. - 274с.

43. Киселев В.В. Управление банковским капиталом. М.: 1998.

44. Ковалев В.В. Финансовый анализ, управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1995. -432с.

45. Козлов А. Вопросы модернизации банковской системы// Рынок ценных бумаг. 2000. № 9. - С. 21-24.

46. Колемаев В.А., Калинина В.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник/ Под ред. В.А. Колемаева. М.: Финансы и статистика, 1999.

47. Колесников В.И. Ценные бумаги. М.: Финансы и статистика, 1997. -416с.

48. Количественная теория денег. М.: Эльфапресс, 1997.

49. Количественные методы финансового анализа/Под ред. С. Дж. Брауна, Н.П. Крицмена. М.: ИНФРА - М., 1996. - 336с.

50. Компьютерные экономико-математические модели. М.: 1997.

51. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: изд-во «Наука», ГРФМЛ, 1973. - 832с.

52. Кочович Е. Финансовая математика: Теория и практика финансовых расчетов: пер. с сербс./ Предисл. Е.М. Четыркина. М.: Финансы и статистика, 1994.-268с.

53. Кошегулова И.Р., Марданов Р.Х., Сагтдинов М.Ш. О методах определения экономически обоснвоанной цены кредита// Деньги и кредит. 1998. - № 6. - С. 31-37.

54. Крис Дж. Балтроп, Диана Мак Ноттон. Банки на развивающихся рынках. М.: Финансы и статистика, 1994.

55. Ланкастер К. Математическая экономика. М.: 1995.

56. Лапуста М.Г., Шаршугова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности: Уч. пособие. -М.: ИНФРА-М, 1996.

57. Лобанов А. Регулирование рыночных рисков банков на основе внутренних моделей расчета У аИУ/ Рынок ценных бумаг. 2000. № 9. -С. 63-66.59.