CC BY
149
3. Качалов ВЛ. ИСО 14001:2004. Системы менеджмента окружающей среды. Конспект системного менеджера / ВЛ. Качалов. М.: ИздАТ, 2007. 665 с.
4. Сертификация систем экологического управления организацией: науч.-техн. сб. / под ред. Г.Е. Герасимова. М.: НТК «Трек», 2003. №2. С. 26.
5. Системы экологического менеджмента для практиков / под ред. С.Ю. Даймана. М.: Изд-во РХТУ имени Д.И. Менделеева, 2006. 248 с.
6. Яндыганов Я.Я. Экономика природопользования: учебник/Я.Я. Яндыганов. М.: КНОРУС, 2007. 576 с.
ВАРЕННИКОВА ЕКАТЕРИНА ВИКТОРОВНА - старший преподаватель кафедры государственного и инновационного управления, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары ([email protected]).
VARENNIKOVA EKATERINA VIKTOROVNA - senior teacher of State and Innovative Management Chair, Chuvash State University, Russia, Cheboksary.
УДК 336.722.117.7:330.131.7
О.Б. ВОЛКОВА
ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ БАНКОВСКОГО КРЕДИТНОГО РИСКА
Ключевые слова: риски, кредитный риск, банковский риск, кредитование, кредитные рейтинги.
Рассмотрены типичные кредитные и банковские риски, критерии их оценки. Даны методы расчета рейтингов риска банковских кредитов и капитала. Разработаны рекомендации по повышению достоверности оценки кредитного риска.
О.В. VOLKOVA
RESEARCH OF THE BANKING CREDIT RISK ASSESSMENT MODEL
Key words: risk, credit risk, banking risk, crediting, credit rate.
In the article are considered the typical credit and bank risks, their criterions of the rate. The calculation methods of the ratings bank risks and capital are given. The recommendations to increase the reliability of the valuation credit risks are worked out.
Различные аспекты реальности, где возникают риски, изучаются многими дисциплинами: математикой (теориями вероятностей, игр, принятия решений), психологией, экономической теорией, статистикой. Ряд других дисциплин (юридических, медицинских, военных и т.д.) также используется при изучении проблем рисков.
Математические дисциплины исходят из возможности построения модели, которая позволяет на основе количественных соотношений реальности принимать оптимальное, в том или ином смысле, решение. Например, математическое программирование в условиях отсутствия неопределенностей позволяет найти количественное оптимальное решение поставленной задачи. Затем предметная интерпретация найденного оптимального решения дается специалистом в предметной области.
Однако многие конкретные задачи, особенно в области управления, в финансовой и экономической сфере, в вопросах принятия решений, не обладают достаточной определенностью для применения методов математического программирования. Часто проблема является либо слабо структурированной или, вообще, - неструктурированной. К слабоструктурированным задачам относится и проблема оценки банковского кредитного риска. По этой причине задача оценки кредитного риска классическими методами математического программирования в полном объеме не может быть решена.
В предлагаемой статье рассматриваются аксиоматика рисков, классификация банковских рисков, типичные кредитные банковские риски и другие вопросы, на основе которых возможны построение модели кредитного риска и выбор метода оценки кредитного риска. Результаты предварительных исследований автора по оценке рисков банковского капитала опубликованы в [2, с. 114-117].
Под риском (англ.: risk; нем.: Risiko) в экономической сфере понимается опасность возникновения как финансовых, так и материальных потерь в связи с непредвиденными изменениями условий экономической деятельности, по-
явлением неблагоприятных обстоятельств [4, с. 556]. Часто с риском связывают вероятность наступления нежелательного события.
Всевозможные риски возникают в условиях неопределенности, поэтому имеет смысл более подробно рассмотреть типы ситуаций, в которых возникает или не возникает неопределенность.
О неопределенности можно говорить в широком и прикладном смысле.
В широком смысле неопределенность является аналогом недостоверности, недостаточности или полного отсутствия информации для принятия решений. И в этом же случае неопределенность всегда характеризуется отсутствием однозначности (присутствием альтернатив).
В прикладном смысле различают несколько типов ситуаций, в которых может появляться неопределенность и в которых приходится принимать решения: ситуация достоверности, риска, неопределенности.
Так как далее речь идет о ситуациях, когда возникают риски (а специалисты в области управления утверждают, что риски присутствуют всегда), охарактеризуем то, что происходит, если риск все же возникает.
В ситуации риска:
а) имеется, конечное или бесконечное (счетное) число, альтернатив (/"0;
б) имеется возможность выбора любой из этих известных альтернативы (Г2);
в) известны все результаты, которые могут получиться при выборе каждой из альтернативы (Г3);
г) возможно количественно оценить каждый результат (Г4).
Под банковским риском (англ.: bank risk; нем.: Bankrisiko) - понимается риск потерь, которому подвергаются коммерческие банки и иные финансовокредитные институты при проведении ими финансово-кредитных операций [4, с. 556]. Различают банковские риски: кредитный, валютный, несбалансированной ликвидности, процентный, потери доходности, операционный и др.
Банковской деятельности вообще присуща возможность (вероятность) наступления события, заключающегося в невозможности выполнения банком ее основной функции. Выражается в несении потерь в результате выбора того или иного альтернативного решения.
Еще Дж.М. Кейнсом были выделены три основных вида риска, имеющих отношение и к банковским кредитам [3, с. 10-11]:
- риск заемщика (предпринимателя), возникающий в силу неуверенности заемщика в способности получить такой доход, на который он рассчитывает; этот риск связан с тем, что заемщик пускает в ход средства, полученные в кредит, только как свои собственные деньги;
- риск кредитора, возникающий при проведении кредитных операций предоставления ссуд под реальное или личное обеспечение; этот риск связан с сомнением кредитора насчет обоснованности оказанного доверия, т.е. с опасностью намеренного банкротства или других попыток должника уклониться от выполнения обязательств;
- риск возможного уменьшения ценности денежной единицы в связи с инфляцией.
Задача банка состоит в том, чтобы избежать сомнительных сделок с клиентами, риска неплатежа, ненадежности гарантий третьего лица, нерентабельного вложения средств и т.д., т.е. не принимать решений, приводящих к отрицательным последствиям.
В литературе имеется некоторая классификация банковских рисков [1, с. 12-13]. Часть из них имеет непосредственное отношение к кредитным рискам.
Прямое банковское кредитование позволяет предприятиям, фирмам использовать заемные ресурсы для формирования основных и оборотных
средств, для расширения производства и обращения продукции [4, с. 519]. Кредитование как составляющая деятельности банка является источником инвестиций, содействует непрерывности и ускорению воспроизводственного процесса, укреплению экономического потенциала субъектов хозяйствования и, кроме того, является основным источником банковского дохода.
Кредитные отношения связаны с оборотом временно свободных денежных ценностей, переданных кредитором должнику на условиях добровольности, срочности и возвратности, и являются базисом, на котором строятся все элементы кредитной системы. В этих отношениях проявляется функциональный аспект кредитной системы, который можно отразить в некоторых предварительных математических понятиях. Кредитные отношения можно рассматривать как отношения р, возникающие между элементами двух множеств: кредитором к е К и заемщиком 9 е 0 (р с К х 0, (к, 0) е рике К, 0 е ©).
Ссуженная стоимость se S, являясь объектом кредитных отношений, представляет собой движение средств s на началах возвратности v е V. Передача р е Р, получение и использование ссуженной стоимости s е S происходят на условиях, присущих только кредитному процессу: платности тт е П, срочности с, е I, а также обеспеченности ш е О и целенаправленности (е Z.
Субъектами кредитных отношений являются кредитор и заемщик.
Кредитор ке К - сторона кредитных отношений, предоставляющая ссуду в виде ссуженной стоимости s е S. Кредиторами могут быть юридические лица, выдающие ссуду, т.е. реально предоставляющие нечто во временное пользование. Для того чтобы выдать ссуду, кредитору необходимо располагать определенными средствами. Их источниками могут стать как собственные накопления, так и ресурсы, позаимствованные у других субъектов воспроизводственного процесса. В современном хозяйстве банк-кредитор может предоставить ссуду не только за счет своих собственных ресурсов, но и за счет привлеченных средств, хранящихся на его счетах, а также мобилизованных посредством размещения акций и облигаций [5, с. 11-12].
Заемщик 0 е © - сторона кредитных отношений, получающая кредит и обязанная возвратить полученную ссуду. Исторически заемщиками были отдельные лица, испытывающие потребность в дополнительных ресурсах. С образованием банков происходит не только концентрация кредиторов, но и значительное расширение состава заемщиков. В современных условиях помимо банков заемщиками выступают предприятия, население и государство. Банки при этом становятся коллективными заемщиками, поскольку занимают не для себя, а для других.
Типичные кредитные банковские риски. Под кредитным (или деловым) риском (англ.: credit risk; нем.: Kreditrisiko) понимается: во-первых, риск эмитента, выпустившего долговые ценные бумаги, который не в состоянии выплачивать процент по ним или основную сумму долга, и, во-вторых, вероятность неоплаты задолженности по платежам и обязательствам в установленный контрактом срок [4, с. 519].
Кредитный риск является основным видом банковского риска.
Кредитный риск представляет собой риск невыполнения кредитных обязательств перед кредитной организацией третьей стороной [1, с. 30]. Опасность возникновения этого вида риска существует при проведении различных банковских операций, которые отражаются на балансе, а также могут носить забалансовый характер.
Среди характеристик обобщенных альтернатив банковских рисков перечисляются следующие основные причины [1, с. 24-25], на основании которых возможно сформулировать необходимые альтернативы:
- снижение кредитоспособности заемщика (ДО;
-ухудшение качества кредитного портфеля (Д);
- возникновение просроченного основного долга и процентных платежей (Аз);
- появление проблемных ссуд (Д);
- возникновение факторов делового риска (Д);
- ненадежность источников погашения долга (Д) и т.д.
Этот список альтернатив неполон, но он позволяет наметить пути выделения основных альтернатив (факторов, событий), отрицательно влияющих на кредитную политику займодателя.
Внутренними причинами, формирующими, например, кредитный риск, обычно считаются: недостаток залогового обеспечения кредита (Д), ошибочная оценка заявки клиента на кредит (А8), слабый контроль в процессе кредитования (Ад), неадекватное реагирование на предупредительные сигналы (Д0) и т.д. (Здесь Д, А2, Д, А4, ... не являются проранжированными (упорядоченными) событиями, это только обозначения для этих конкретных альтернатив). Но указанные внутренние причины (альтернативы А7, Д, Ад, Д0) являются основными факторами потерь при кредитовании - их влияние более чем на 60% определяет результаты деятельности кредитной организации. К внутренним факторам, отрицательно влияющим на эффективность кредитной политики, относится также плохое качество обслуживания клиентов.
Все эти причины, в подходящей формулировке, можно, в первом приближении, выбрать в качестве некоторых альтернатив Д, / = 1,2,..., т, определяющих результаты кредитной политики кредитора и заемщика. В свою очередь, каждая из альтернатив Д зависит от некоторых характеристик, свойств (числовых или качественных параметров х,у, ] = 1, 2, ..., л,), т.е. Д является функцией параметров х,у, 7=1,2,..., л,.
Формализация типичных кредитных банковских рисков. Для формализации банковских кредитных рисков необходимо рассчитать и выразить количественно характеристики всех событий (альтернатив банковских рисков): в виде оценок событий или вероятностей событий. Это в любом случае составляет большую проблему, особенно если необходимо задать объективно существующие вероятности.
В данном исследовании будем исходить из предположения, что согласно условию (Г-1) всевозможные альтернативы выбраны и представлены в виде множества А = {А,: Д = Д(х,1, ха, ..., х,„)}, где / = 1, 2, ..., т (т - конечное или счетное ЧИСЛО), Х/1, Х/2, ..., х/п (л - конечное или счетное число) - числовые или качественные значения параметров, характеризующие альтернативу Д.
Каждую из альтернатив Д охарактеризуем либо некоторой оценкой а, (а,е 11, где 11 - множество действительных чисел), либо вероятностью р, (0 < р, <1) ее выбора (как часто она появляется). При рассмотрении кредитных рисков и кредитных рейтингов альтернативы принято характеризовать в процентах или эквивалентным образом в сотых долях процентов, что равнозначно заданию вероятностей альтернатив.
Риск Я - это результат некоторого события Д. Следовательно, это значение некоторого отображения /'из множества событий А во множество рисков К е 9\(£А-> 9*), т.е. /(Л) = К.
Рассмотрение типов ситуаций, в которых приходится принимать решения (см. предположение (Г2)), показывает, что это, на самом деле, не отображение, а некоторое, в общем случае, многозначное отношение между элементами множеств событий и ситуаций, т.е. некоторое бинарное отношение ф с А х 9^.
Описание отношения ф - это необходимый, но недостаточный шаг для количественной характеристики управления рисками, возникающими при выборе поведения в условиях тех или иных альтернатив.
В свою очередь, риск - это тоже событие.
Поскольку риск Я, является результатом некоторого события Д и само является событием, все риски необходимо описывать как события Щ и им тоже необходимо задавать численные значения либо в виде оценок а^, либо в виде вероятностей Ру/.
Полное описание всех ситуаций и происходящих при этом событий, вряд ли возможно, но к этому необходимо стремиться.
В экономической литературе наиболее разработаны следующие критерии оценки кредитного риска:
- репутация заемщика;
- способность заимствовать средства;
- способность заработать средства для погашения долга в ходе текущей деятельности;
- капитал заемщика в обеспечение кредита;
-условия кредитной операции;
- контроль (соответствие операции законодательной базе и стандартам).
Оценка рисков банковских кредитов и капитала (Базель I, Базель II).
Рейтиновая оценка банковских кредитов и капитала. Рыночная система хозяйствования нуждается в развитой системе аккумуляции сбережений, при которой сбережения легко превращаются в инвестиции и всегда доступны для потенциальных инвесторов. Ядром кредитной инфраструктуры сбережений являются банки. Банки совместно с фондовыми биржами организационно обслуживают рынок капиталов. Основные операции банков: аккумуляция сбережений для последующего инвестирования; облегчение движений сбережений и инвестиций; осуществление покупки и продажи денег с целью получения прибыли; минимизация рисков.
Совершенствование деятельности банковской системы - одна из основополагающих, задач регулирования банковской деятельности. Существуют различные методики управления данной проблемой.
В конце прошлого века были разработаны различные подходы и методы по выявлению, измерению и контролю кредитного риска [7, с. 2]. В разное время были приняты стандарты методов оценки рыночного риска, кредитного и операционных рисков, банковского регулирования и надзора за минимальным нормативным уровнем капитала [8, 9, 10, 11, 12].
Цели Базельского соглашения: укрепление стабильности финансовой системы в целом, что выражается в стимулировании банков к постоянному совершенствованию процедур управления рисками; повышение точности отражения рисков в нормативах достаточности капитала; сокращение разрыва между минимальными требованиями к капиталу и экономической потребностью банков в капитале.
В 1988 г. было принято Базельское соглашение о капитале предназначенное для банков, работающих на международных рынках, вскоре ставшее де-факто стандартом для кредитных организаций, ориентированных и на внутренний рынок.
Критерий оценки активов, принятый в Базеле I, взвешенный по уровням риска, хотя и отражает реально существующий риск, далеко не в полной мере, особенно для крупных банков.
Новое Соглашение по банковскому надзору (Базель II), принятое в 2004 г. и дополненное в 2005 г., хотя и не является стандартом, дает рекомендации
для органов надзора, а следовательно, и для банков, о капитале и оценке кредитного риска и регулирования банковской деятельности.
Базель II представляет собой методику расчета коэффициента потребности в капитале. Он использует внешние рейтинговые оценки банков по отношению к центральным банкам государств и суверенным заемщикам (государствам). По отношению к остальным заемщикам могут применяться как внешние, так и суверенные рейтинговые оценки.
Методы расчета рейтингов риска банковских кредитов и капитала. Существует несколько методов расчета рисков банковских кредитов и капитала.
Одним из стандартных методов расчета рисков является упрощенный стандартный метод (simplified standardized approach). И в Базеле I, и в Базеле II требования к рейтинговым оценкам рисков аналогичны. Они разбивают активы банков на пять категорий качества с весовыми коэффициентами: 0%, 10%, 20%, 50%, 100%.
По состоянию на начало 2008 г. в России существовало около 30 банков с внешними коэффициентами риска 100% и более и ни одного - с меньшими коэффициентами риска.
Ныне рейтинг России некоторыми рейтинговыми агентствами установлен на уровне ВВВ. Одной из причин некоторого повышения рейтинга России стало снижение рисков в банковской сфере России в последнее время.
Имеется зарубежная практика оценки риска кредитного портфеля для целей регулирования. Соответствующая методика основана на использовании собственных внутренних оценок кредитных рисков (IBR approach). Она является обобщением практики банков, обладающих своими внутренними системами оценки рисков. Имеются два подхода к оценке кредитного риска, основанных на использовании внутренних оценок кредитных рисков, - Internal Rating Based approach (IRB approach) базовый (Foundation approach) и продвинутый (Advanced approach). Продвинутый IRB рекомендован только для крупнейших международных банков, ресурсы которых по анализу рисков превосходят возможности многих регуляторов. Российские банки тоже могут с разрешения надзорного органа выбрать одну из моделей внутренних оценок, если имеется пятилетний период наблюдений и система рейтингов удовлетворяет некоторым требованиям регуляторов. В некоторых случаях минимальные требования могут быть ослаблены.
Модель оценки необходимой величины капитала, выраженная в коэффициенте требований к капиталу для покрытия кредитного риска k!RS (%), имеет вид:
kip.s = L-U,(kv - pd),
где L (loss given default) - уровень потерь в случае дефолта, измеряется как сумма убытков, возникающих в результате дефолта, % от EAD (exposure at default) - задолженность при дефолте заемщика; до (maturity adjustment) - функция, корректирующая требования к капиталу на срочность портфеля активов:
1 + (ц-2,5 )Ь 1-1,5-Ь
где Ь = (0,11852 - 0,05478 ln pd)2; - эффективный срок до погашения
(effective maturity); kv - коэффициент потерь портфеля по модели Васичека с заданным уровнем значимости 99,9%:
kv = f(Pd, Р),
где pd - вероятность дефолта по оценке банка, за год; р - коэффициент корреляции между доходностями активов компаний-заемщиков, учитывающий вероятность совместного наступления дефолтов различных активов (выданных кредитов).
Минимальное значение показателя достаточности капитала устанавливается в зависимости от размера собственных средств капитала банка, например, при размерах от 5 млн евро считается равным 8%. Тогда активы, взвешенные по уровню риска, рассчитываются по формуле:
RWA = kIRS - EAD-8
Если ввести обозначения CRC (credit risk capital charge) и MRC (market risk capital charge) для величин капитала, необходимого для покрытия кредитного и рыночных рисков, соответственно, то формула расчета показателя достаточности капитала в упрощенном виде будет выглядеть следующим образом:
_____________________________> 8% ■
(12,5 CRC +12,5 • MRC) 100%
Это равносильно тому, что Capital > CRC + MRC, т.е. капитал должен быть не менее суммы минимальных требований для покрытия и кредитного, и рыночных рисков.
Собственные оценки pd, L и EAD и собственный расчет у банки используют при применении продвинутого подхода. Если же используется базовый подход (для корпоративных и банковских требований), то применяются только собственные оценки Рф
Кредитные рейтинги. Банковские кредиты по степени риска на основании собственных или экспертных суждений (за исключением ссуд, сгруппированных в портфель однородных ссуд) классифицируются в одну из пяти категорий качества:
«I (высшая) категория качества (стандартные ссуды) - отсутствие кредитного риска (вероятность финансовых потерь вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде равна нулю);
II категория качества (нестандартные ссуды) - умеренный кредитный риск (вероятность финансовых потерь вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде обусловливает ее обесценение в размере от 1 до 20%);
III категория качества (сомнительные ссуды) - значительный кредитный риск (вероятность финансовых потерь вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде обусловливает ее обесценение в размере от 21 до 50%);
IV категория качества (проблемные ссуды) - высокий кредитный риск (вероятность финансовых потерь вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде обусловливает ее обесценение в размере от 51 до 100%);
V (низшая) категория качества (безнадежные ссуды) - отсутствует вероятность возврата ссуды в силу неспособности или отказа заемщика выполнять обязательства по ссуде, что обусловливает полное (в размере 100%) обесценение ссуды.
Ссуды, отнесенные к II-V категориям качества, являются обесцененными» [6].
Основным показателем кредитоспособности кредитора и заемщика на современном этапе развития банковского дела является кредитный рейтинг. Рейтинг представляет собой некоторое качественное или количественное выражение способности заемщика и кредитора к совершению кредитной сделки. Качественное выражение рейтинга принято отражать в буквенной форме и обозначать символами: AAA, АА, А, ВВВ, ВВ, В, ССС, D, а количественное -принято характеризовать в процентах или в сотых долях процентов, что экви-
валентно заданию вероятностей рейтингов. Количество уровней рейтинговой оценки для банков составляет от 8 до 11. последний рейтинговый класс присваивается дефолту (D). Высокое значение рейтинга свидетельствует о высоком разряде (классе) кредитоспособности, низкое - о низком. Интерпретация рейтинга с точки зрения уровня кредитного риска в России чаще всего происходит субъективно: рейтингу класса (разряда) А, например, соответствует низкий уровень кредитного риска; рейтингу класса В - средний, а рейтингу класса С - высокий.
Однако конечным результатом оценки кредитоспособности заемщика является не сам рейтинг, а показатель вероятности дефолта заемщика (изменения кредитного рейтинга). Кредитный рейтинг, рассчитываемый западными банками, несет такую обобщенную понятийную нагрузку, основанную на мате-матико-статистических расчетах.
В дальнейшем на основе системы рейтинговых оценок формируется матрица переходов (transition matrix), отражающая изменение кредитных рейтингов при переходе кредитного учреждения из одного рейтингового разряда в другие разряды с указанием либо вероятности таких событий, либо доли кредитных требований, которая показывает изменение рейтинговых разрядов в случае реализации некоторых отрицательных или положительных альтернатив. Другое название таких таблиц - матрица миграции рейтинга (rating migration)) (табл. 1).
Таблица 1
Матрица миграции кредитного рейтинга
Первоначальные рейтинговые разряды, А Миграционные рейтинговые разряды, Aj
Аг Aj Ап
Вероятности миграции рейтингов, р//
А pii Р12 ру р\п
кг Р21 Р22 P2j pin
А Р/1 Р/2 Pij Pin
Ап Р/71 Рп2 рщ Рпп
Матрица миграции кредитного рейтинга отражает вероятность перехода рейтинга кредитного учреждения из одной категории в другую. Заголовок строк представляет собой первоначальный кредитный рейтинг, а заголовок столбцов - реализованные в результате некоторых альтернатив значения рейтингов. Пересечение строк и столбцов матрицы показывает вероятность миграции рейтинга.
Элементы ру, стоящие на пересечении /-й строки и У-го столбца - это вероятности события Д при условии, что первоначально было реализовано событие Д. Эти вероятности позволяют вычислять новые условные вероятности, если происходят какие-то альтернативы.
Ниже в табл. 2 приведен пример матрицы миграции рейтинга (в процентах), составленной на основании информации прошлых периодов об изменениях, происходивших с кредитным учреждением, находившимся в различных кредитных рейтинговых уровнях. Такие таблицы составляются рейтинговыми агентствами или, собственно, кредитным учреждением по собственной методике.
Таким образом, изучение современного банковского кредитного риска средствами математической формализации имеет существенные ограничения. Многие проблемы оценки кредитного риска относятся к слабо структурированным и неструктурированным задачам.
Таблица 2
Пример матрицы миграции кредитного рейтинга [1, с. 64]
AAA AA A BBB BB B CCC Дефолт
AAA 87,74 10,93 0,45 0,63 0,12 0,10 0,02 0,02
AA 0,84 88,23 7,47 2,16 1,11 0,13 0,05 0,02
A 0,27 1,59 89,05 7,40 1,48 0,13 0,06 0,03
BBB 1,84 1,89 5,00 84,21 6,51 0,32 0,16 0,07
BB 0,08 2,91 3,29 5,53 74,68 8,05 4,14 1,32
в 0,21 0,36 9,25 8,29 2,31 63,89 10,13 5,58
ccc 0,06 0,25 1,85 2,06 12,34 24,86 39,97 18,6
Теория исследования различных аспектов кредитного риска в условиях экономической нестабильности и неопределенности должна располагать высокоэффективными инструментами по оценке и управлению рисками. Анализ применения моделей оценки кредитного риска в условиях неопределенности показывает их теоретическую значимость, но все же очень ограниченную практическую применимость для исследования различных аспектов реальности из-за большого числа упрощающих модельных предпосылок.
Поиск решения данной проблемы путем совершенствования привлекаемого математического инструментария не может быть рассмотрен как единственно эффективное направление исследования, поскольку условия нестабильности и неопределенности ситуации продолжают расти.
Таким образом, важнейшей задачей разработки рекомендаций по повышению достоверности оценки кредитного риска является снижение степени неопределенности ситуации на основе качественного содержательного экономического анализа влияния всего комплекса факторов реальности.
Литература
1. Банковские риски: учеб. пособие / кол. авт.; под ред. О.И. Лаврушина и Н.И. Валенцевой. 2-е изд., стереотип. М.: КНОРУС, 2008. 232 с.
2. Волкова О.Б. Оценка рисков банковского капитала / О.Б. Волкова И Подготовка квалифицированных специалистов как основа устойчивого развития экономики в современных условиях: материалы Всерос. науч.-практ. конф., посвященной 15-летию Канашского филиала. Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 2009. 410 с.
3. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском. 4-е изд., стер. / С.Н. Кабушкин. Минск: Новое знание, 2007. 336 с. (Сер. Экономическое образование).
4. Кураков Л.П. Толковый словарь экономических и юридических терминов /Л.П. Кураков, В.Л. Кураков. М.: Изд-во Моск. психол.-соц. ин-та; Вуз и школа; Чебоксары: Изд-во Чуваш, ун-та, 2002.748 с. (Сер. Библиотека экономиста).
5.Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учеб. пособие / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко; под ред. О.И. Лаврушина. 5-е изд., стереотип. М.: КНОРУС, 2009. 264 с.
6.0 порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности: Положение Банка России от 26 марта 2004 г. № 254-П // СПС «Гарант».
7. Cooper D.F. Risk analysis for large projects. Models methods and cases / D.F. Cooper, C.B. Chapman. N.Y.: Bris-bame; Toronto; Singapore, 1987.
8. Internatianal Convergence of Capital Measurement and Capital Standards // Basle Committee on Banking Supervision. 1988. July.
9. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards // Basle Committee on Banking Supervision. 2005. November.
10. Market Risk Amendment// Basle Committee on Banking Supervision. 1996.
11. QIS 5: Fifth Quantitative Impact Study// Basle Committee publications. 2006.16 June.
12. The Joint Forum Credit Risk Transfer Developments from 2005 to 2007 // Basle Committee on Banking Supervision. 2008. July.
ВОЛКОВА ОЛЬГА БОРИСОВНА - ассистент кафедры экономики и управления, Канашский филиал Чувашского государственного университета, Россия, Канаш ([email protected]).
VOLKOVA OLGA BORISOVNA - assistant of Economy and Management Department, Kanash Branch of the Chuvash State University, Russia, Kanash.
