CC BY
203
ФИНАНСЫ РЕГИОНА
Для цитирования: Экономика региона. — 2016. — Т. 12, Вып. 1. — С. 267-282 doi 10.17059/2016-1-21 УДК 336.7; 519.6
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков
Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова (Москва, Российская Федерация)
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ РИСКОМ В РЕГИОНАЛЬНОМ КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ1
В статье излагаются результаты исследования методической и информационной инфраструктуры интегрированного риск-менеджмента в региональном коммерческом банке. В рамках изучения общих тенденций развития регионального рынка банковских услуг выявлены наиболее значимые для регионального банка риски. Анализ проводится на базе методики стресс-тестирования, разработанной в Российском экономическом университете им. Г. В. Плеханова. В ее основу положена методика динамического экономико-математического моделирования с применением информационных технологий. Сформированная комбинация методического и инструментального аппарата позволяет проводить динамический сценарный анализ деятельности коммерческого банка в целях выявления потенциальных рисков, а также разработки стратегии финансового менеджмента, снижающей потенциальные риски и нивелирующей последствия их реализации. Полученный инструмент позволяет в процессе машинного эксперимента одновременно наблюдать за прогнозируемой динамикой состояния ключевых показателей деятельности регионального коммерческого банка, меняющихся под воздействием экзогенных регуляторных мер и инструментов банковского управления, применяемых в целях снижения риска, и вносить коррективы в перспективную стратегию управления. В результате проведенного анализа сформирована универсальная модель управления основными банковскими рисками в региональном коммерческом банке в рамках трех альтернативных сценариев. Разработан программный продукт, позволяющий формировать и нарабатывать практические навыки обучающихся по направлению «банковское дело», а также способствовать разработке методического обеспечения для регламентации организационных процедур управления риском в региональном коммерческом банке. Полученный программный продукт может быть использован в системе повышения квалификации специалистов, а также для получения прогнозных данных в системе управления рисками в региональном коммерческом банке.
Ключевые слова: региональный коммерческий банк, интегрированный риск-менеджмент, стресстестирование, банковский рынок, финансовые инструменты, бизнес-процесс, индикатор риска, ликвидность активов, банковский риск
1. Введение. Экономика региона и внутрисистемные особенности управления риском в региональном коммерческом банке: взаимосвязь и взаимозависимость
Реализация приоритетных направлений развития государства находится в прямой зависимости от состояния и ресурсного потенциала ключевых звеньев экономической системы.
1 © Алтухова Е. В, Зотов В. А., Марков М. А. Текст. 2016.
Немаловажную роль в процессе обеспечения инновационного развития России занимает банковская система страны. Именно банковская система осуществляет генерирование ресурсной базы и производит перекачку необходимых средств из одной отрасли в другую. От того насколько оперативно выполняется данная задача, зависит возможность своевременного реагирования на ситуацию, а значит, достижение поставленных целей.
В условиях огромных территорий Российской Федерации: разные часовые пояса, в ко-
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
268 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
торых необходимо работать онлайн, природные и климатические особенности, уровень освоения территорий, характер взаимодействия инфраструктурных элементов банковской системы страны, выполнение тех или иных мер оперативного реагирования на ситуацию не всегда возможно.
Следует отметить, что оценка состояния, основных тенденций и общих закономерностей развития банковской системы во многом зависит от состояния регионального рынка банковских услуг, который также имеет свои особенности и динамику развития, зависящую не только от возможности реализации требований регулятора, но и от специфики организации функционирования регионального коммерческого банка. При этом в условиях экономики рынков отдельные регионы не взаимодействуют, не конкурируют и не кооперируются в своем развитии друг с другом. Возникает пространственно-географическая локализация регионов в экономическом развитии страны, разрыв рынков с возникновением специфических характеристик регионально-территориального развития. В связи с наличием таких характеристик требуются и дифференцированные подходы к решению региональных задач развития [1, с. 21].
Перечисленные факторы приобретают особую значимость в кризисной ситуации, а также при наступлении форс-мажорных обстоятельств. Весьма значительной становится проблема управления риском на этапе применения экономических санкций.
В рамках разработки механизмов управления рисками кредитная организация стремится предусмотреть максимально полный спектр вариантов наступления неблагоприятных событий. В связи с этим при формировании прогноза возможного развития событий региональным банкам следует включать не только общую стратегию развития банковского сектора, но и региональную составляющую во взаимосвязи и взаимозависимости внешних и внутренних факторов, определяющих особенности функционирования регионального банка. Достаточно важным здесь становится удержание занимаемой на рынке ниши и соответствующей клиентской базы.
Система управления рисками регионального коммерческого банка усложняется также тем, что поскольку банковский рынок не интегрирован, конкуренция приобретает фрагментированный характер. В таких условиях приходится рассматривать отдельные сегменты рынка. Данный аспект не предполагает ис-
пользования единых методов и подходов реагирования на ситуацию у ряда кредитных организаций, находящихся в разных сегментах рынка.
В сложившихся условиях банки вынуждены быть готовыми к мгновенному реагированию на ситуацию.
На современном этапе нисходящего тренда развития российской экономики и масштабного отзыва лицензий кредитных организаций, инициированного самим регулятором, вопросы управления риском приобретают особую значимость.
Необходимо отметить, что современная российская банковская система по своему составу является крайне неоднородной. Более того, характер размещения кредитных организаций на территории Российской Федерации отличается достаточно серьезной неравномерностью как по количественному, так и по качественному составу (табл. 1).
Данные представленной таблицы показывают, что на региональные банки приходится менее 50 % от общего числа действующих в России кредитных организаций. При этом темпы сокращения количества региональных банков (-21,4 %) значительно превышают темпы сокращения количества московских банков (-15,7 %).
Как известно, Центральный банк Российской Федерации (Банк России) отзывает лицензии у банков, чье финансовое положение является неудовлетворительным, и (или) у банков, проводящих сомнительные и несбалансированные операции. Иными словами, это банки, деятельность которых, по мнению Банка России, несет в себе различные неуправляемые или плохо управляемые риски (риск ликвидности и платежеспособности, репутационный, правовой и операционный, а также иные виды рисков). При этом, как показывают данные представленной таблицы, банки различных регионов подвержены рискам в разной степени и, как следствие, их количество в регионе сокращается разными темпами. Лучше всего с рисками справляются банки Северо-Западного и Южного федеральных округов, в которых лицензии отозваны у менее чем 12 % банков. Далее следуют Центральный, Приволжский и Дальневосточный федеральные округа (1619 %). После них идут Уральский и Сибирский федеральные округа, лишившиеся в среднем четверти своих местных региональных банков (28,9 и 24,1 % соответственно). Хуже всего дела обстоят в Северо-Кавказском федеральном округе, где лицензии лишилось более по-
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 269
Таблица 1
Группировка действующих кредитных организаций по территориальному признаку*
Регион 01.01.12 01.07.12 01.01.13 01.07.13 01.01.14 01.07.14 01.01.15 01.07.15
Всего РФ 978 965 956 956 923 884 834 797
Центральный ФО 572 564 564 571 547 525 504 479
В т. ч. Москва 502 493 494 506 489 467 450 423
Северо-западный ФО 69 70 70 70 70 70 64 61
Южный ФО 45 46 46 46 46 45 43 43
Северо-Кавказский ФО 56 54 50 48 43 35 28 26
Приволжский ФО 111 107 106 105 102 100 92 91
Уральский ФО 45 45 44 43 42 40 35 32
Сибирский ФО 54 53 53 50 51 47 44 41
Дальневосточный ФО 26 26 23 23 22 22 22 21
Крымский ФО — — — — — — 2 3
Региональные банки 476 472 462 450 434 417 384 374
* Источник: составлено М. А. Марковым на основании данных Банка России (http://www.cbr.ru).
ловины местных банков (53,6 %). Сложившаяся тенденция является крайне неблагоприятной и настораживающей, поскольку ведет к сокращению охвата территорий банками и банковскими услугами, что, в свою очередь, снижает конкуренцию между банками в регионах и уменьшает доступность банковского обслуживания для предприятий и иных хозяйствующих субъектов, расположенных в различных регионах Российской Федерации, затрудняя и сдерживая тем самым развитие реального сектора и экономики регионов в целом. Так, например, на Сибирский и Дальневосточный федеральные округа, занимающие более половины территории нашей страны, приходится лишь около 8 % действующих кредитных организаций. В совокупности с удаленностью этих регионов от федерального центра это является большим сдерживающим фактором по притоку в них инвестиционного капитала.
Аналогичная картина наблюдается и при рассмотрении отдельных показателей деятельности кредитных организаций, сгруппированных по величине активов (табл. 2). Региональные банки, находящиеся в большинстве своем в соответствии с данной группировкой на уровне от 201 и ниже, обладают на порядок меньшим по сравнению с московскими банками объемом капитала (собственных средств). Вследствие этого в связи с нормативными требованиями Банка России по проведению операций региональные банки имеют значительно меньше возможностей по привлечению ресурсов как от Банка России, так и из других источников (вклады физических лиц, депозиты юридических лиц и т. п.). По этим же причинам региональные банки не имеют возможности проводить кредитные операции с
крупными корпоративными клиентами, относящимся к основным источникам доходов банков, а также привлекать их к сотрудничеству по иным направлениям. Поэтому региональные банки вынуждены работать с более мелкими клиентами, подверженными большим рискам, что увеличивает риски, возникающие у банков в процессе их деятельности. Имея меньше возможностей по привлечению ресурсов и проведению активных операций, региональные банки чаще сталкиваются с проблемой утраты финансовой устойчивости и стабильности, что в современных условиях ведет к отзыву лицензии.
Проведенный анализ говорит о необходимости создания и активного внедрения в региональные банки унифицированной системы управления рисками, которая позволит им более четко оценивать риски, связанные с их деятельностью, и более оперативно управлять ими. Данная система должна включать в себя специфические виды рисков, характерные для конкретного региона или группы регионов. При этом система управления рисками должна быть адаптивной и позволять учитывать не только общие риски банковской деятельности, но и различные региональные риски и риски сегмента, в котором банк работает.
Заранее измерить степень воздействия риска не представляется возможным ввиду сложной взаимосвязи определяющих риск явлений. Достаточно сложно поддается оценке риск, имеющий качественные характеристики. Следует также учитывать, что нефинансовый риск может превратиться в финансовый. При этом определить вероятность превращения риска с качественными характеристиками в количественный достаточно сложно. Решая та-
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
270 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
Таблица 2
Отдельные показатели деятельности кредитных организаций, сгруппированных по величине активов,
по состоянию на 1 ноября 2015 г.
Показатель Группы кредитных организаций, ранжированных по величине активов (по убыванию)
1-5 6-20 21-50 51-200 201-500 501-757
Капитал (собственные средства), млн руб. 4 758 161 1 867 634 741 468 1 000 085 364 793 91 373
Кредиты, полученные от Банка России, млн руб. 3 690 604 955 320 436 183 314 336 59 135 1 888
Вклады физических лиц, млн руб. 12 198 586 3 254 086 2 439 411 2 404 924 815 430 80 378
Кредиты нефинансовым организациям, млн руб. 19 029 908 6 467 851 2 910 531 2 336 745 783 793 106 628
Активы (пассивы), млн руб. 41 989 858 16 897 500 8 830 547 8 008 646 2 101 528 295 032
* Источник: составлено на основании данных Банка России (http://www.cbr.ru).
кую задачу, необходимо представлять спектр возможных вариантов развития событий как на банковском рынке в целом, так и в его отдельном его сегменте. В связи с этим банки имеют сильные стимулы для развития своих собственных инновационных моделей оценки и управления рисками, которые включают как качественные, так и количественные факторы [2, с. 1]. При решении этой задачи необходимо представлять спектр возможных вариантов развития событий как на банковском рынке в целом, так и на его отдельном сегменте.
2. Методические особенности управления
риском в региональном коммерческом банке
Значительное число кредитных институтов, неравномерное размещение по территории страны, а также отсутствие единой оценочной системы учета и контроля риска в рамках внутренних процедур функционирования кредитной организации усложняют общую процедуру оценки риска. В то же время, единство мер реагирования не позволит банкам совершенствовать подходы к управлению риском.
Рассматривая общую методику управления риском, следует отметить, что риски должны рассматриваться и оцениваться не только с учетом особенностей проводимых банком операций, но и учитывать взаимосвязь и взаимозависимость самих рисковых событий. Так, взаимодействие различных рисков может привести к синергетическому уменьшению или повышению риска. Как следствие, система управления рисками должна учитывать и отражать риск взаимодействия во всех бизнес-процессах в зависимости от обстоятельств, а руководство должно иметь полное представление о рисках, которым подвержен банк [3, с. 125]. Именно поэтому эффективная система банковского риск-
менеджмента должна иметь комплексный и системный подход к оценке рисков и управлению ими.
Придерживаясь требований Банка России в части Положения об организации внутреннего контроля в кредитных организациях и банковских группах от 16 декабря 2003 г. № 242-П1, региональные банки обязаны четко регламентировать внутреннюю систему оценки.
В этой связи каждая кредитная организация разрабатывает собственную систему показателей оценки внутреннего потенциала. В рамках системы внутреннего контроля коммерческий банк должен тестировать внутренние возможности на соответствие рыночным требованиям.
При этом достаточно важен учет требований Банка России, заложенных в Инструкции Банка России от 3 декабря 2012 г. № 139-И «Об обязательных нормативах банков»2, а также в Стратегии развития финансового рынка3. Следует также учесть, что большинство регулирующих органов признают, что суть проблемы состоит не в рисках как таковых, а в неадекватном управлении ими [4, с. 2].
Применение экономических санкций против России потребовало ответных мер реагирования. Необходимость принятия своевре-
1 Положения об организации внутреннего контроля в
кредитных организациях и банковских группах от 16 декабря 2003 г. № 242-П (с изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.
ru/584330/#text (дата обращения: 23.11.2014).
2 Инструкции Банка России от 3 декабря 2012 г. № 139-И «Об обязательных нормативах банков» (с изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс]. URL: http://base. garant.ru/70286876/ (дата обращения: 23.11.2014).
3 Стратегия развития финансового рынка — Банковский сектор. [Электронный ресурс]. URL: http://www.asros.ru/ru/ actualdoc/view/453 (дата обращения: 23.11.2014).
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 271
менных решений при осуществлении банковских операций в условиях усиливающегося политического фактора требует от банков проработки всех возможных направлений развития событий.
Несмотря на то, что в банковской практике существует определенный набор методов оценки риска, у каждой отдельной кредитной организации разрабатывается свой стандарт управления риском исходя из особенностей ее функционирования.
Банк владеет определенными ресурсами, которые представляют собой объемы нескольких видов риска, который он может принять. Из них ключевые — риск ликвидности, кредитный риск, процентный риск и валютный риск [5, с. 51].
Для региональных банков, и особенно для банков, расположенных в регионах, удаленных от федерального центра, которые имеют меньший доступ к централизованным государственным источникам фондирования, риск ликвидности особенно актуален и значим. Традиционно рынок межбанковских кредитов используется для управления банковской ликвидностью [6, с. 46]. Однако ситуация, складывающаяся на данном рынке в последнее время, не всегда дает возможности для управления и минимизации риска ликвидности. Также в настоящее время не дают такой возможности и региональные физические и юридические лица, предпочитающие размещать свои средства в государственные и крупные федеральные банки, которые являются более устойчивыми и надежными.
В связи с особой значимостью риска ликвидности возможно приравнивание данного вида риска к совокупному риску банка. Совокупный риск может быть представлен в виде суммы факторов риска, являющихся случайными величинами и взвешенных по размеру позиций, подверженных риску. Исходные данные, необходимые для построения оценок в рамках рассматриваемой модели совокупного риска, традиционно накапливаются в системах управленческого учета.
Так, например, в Bank of America при расчете совокупного риска выделяют четыре вида риска: рыночный, кредитный, страновой и бизнес-риск (под последним понимаются все риски, не вошедшие в первые три категории) [7, c. 2].
Данный вид риска имеет особую значимость ввиду введения Базель III. Кредитные организации из экономически менее развитых регионов имеют более слабую, в сравнении с круп-
ными банками, ресурсную базу и меньший доступ к средствам по системе РЕПО и по другим каналам фондирования. Очевидные сложности в обеспечении ликвидности региональных банков не только не учитываются при оценке ликвидности работающих там кредитных организаций, но и усиливаются ограничениями к доступу ресурсов ЦБ РФ (табл. 2). Сложившаяся практика и установленные банком России критерии и сроки перехода к Базелю III обрекают многие малые и средние банки на потерю бизнеса [8, с. 74].
Важным аспектом общей методологии управления риском является тщательная проработка и изучение влияния различных видов риска, специфических для региональных банков.
По данным международной статистики, банки, которые имеют детально проработанную систему управления операционными рисками, поддерживаемую высшими органами управления, испытывают значительно меньше операционных убытков и быстрей преодолевают кризисные ситуации.
В системах и правилах по управлению операционными рисками в некоторых банках есть существенный недостаток — это их изолированность от управления бизнес-процессами и бизнес-моделирования. То есть управление операционными рисками выполняется без наличия формализованных и прозрачных бизнес-процессов, четких схем распределения ответственности и полномочий в бизнес-процессах, правил процессного подхода и т. п.
Система управления бизнес-процессами банка, дерево и модели бизнес-процессов — это тот фундамент, на котором можно построить эффективную систему управления операционными рисками (СУОР) (рис. 1) [9, с. 195-196].
Бизнес-процесс управления рисками является непрерывным, постоянно воспроизводимым процессом, состоящим из трех этапов:
— идентификация, анализ и оценка рисков;
— принятие рисков;
— мониторинг и контроль рисков.
На каждом этапе бизнес-процесса осуществляются комплексы мероприятий по непосредственному управлению риском. В частности, для каждого бизнес-процесса можно разработать аварийный вариант (модель) его реализации, учитывающий возможные негативные события. Более того, возможна разработка нескольких альтернативных вариантов реализации бизнес-процесса с учетом наиболее существенных операционных рисков [9, с. 206].
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
272 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
( \ Настройка 1
Разработка механизмов
Описание -► системы -В интеграции -► Управление
бизнес- управления операционных операционными
процесса операционным рисков и рисками
риском рисков бнзкес-
проиессов
Рис. 1. Схема функционирования системы управления операционными рисками
При проведении анализа странового риска и предоставлении экспертных заключений используется ряд факторов, формирующих две основные группы:
1) макроэкономические факторы;
2) факторы политического, социального и законодательного характера.
Следует учитывать также тот факт, что различные банки по-разному подвержены страновому риску. Это связано с тем, что еще с конца 1990-х гг. наметилась дифференциация банков на оптовые и розничные. Речь идет о том, что ряд банков начинает специализироваться на предоставлении комплексных услуг другим, более мелким банкам, как правило, региональным. А те, в свою очередь, предоставляют эти услуги в розницу своим клиентам. Подобная практика характерна для банковских систем ряда западных стран, например, для Германии, Великобритании и др.
Банки, оказывающие оптовые услуги другим банкам, зачастую сотрудничают для этого с зарубежными банками или проводят различные операции на зарубежных финансовых рынках и потому подвержены страновому риску в большей степени.
Оценивая страновой (региональный) риск как отдельную наиболее значимую категорию, для региональных банков важно выделить возможности и угрозы внешней среды (табл. 3).
Устранение угроз внешней среды не представляется возможным посредством сильных сторон кредитных организаций региона. Нивелирование этих угроз реально осуществить лишь силами федеральных и региональных органов власти. При этом сами банки в своей политике правления риском обязаны учитывать данную составляющую.
Несмотря на все большую коммерциализацию социальной сферы, доля стоимости соот-
Таблица 3
Возможности и потенциальные угрозы развития региональных банков
Региональный потенциал Угрозы
Социально-экономическая ситуация в регионе Низкий кредитный рейтинг региона
Стратегия социально-экономического развития региона Дефицит регионального бюджета
Доходы населения Низкий уровень доходов населения, снижение ресурсной базы, рост просроченной задолженности и невозвратов
Инвестиционный климат Высокая доля убыточных предприятий, сокращение клиентской базы
Законодательное регулирование, способствующее развитию банковского бизнеса в регионе Низкий уровень финансовой грамотности населения
Развитие банковских технологий и наличие среды, активизирующей внедрение на банковский рынок новых банковских продуктов Отсутствие развитой инфраструктуры для развития банковского бизнеса
Профессиональная подготовка и переподготовка специалистов банковского профиля в регионе Дефицит и (или) отток квалифицированных кадров
Развитие конкурентного банковского рынка Вытеснение с рынка крупными федеральными банками, обусловленное как технологическим отставанием (включая, технологии управления, ИТ-технологии, технологии обслуживания и др.), так и разным уровнем доступа к ресурсному обеспечению в свертке объем — стоимость
Отраслевая (кластерная) специализация регионов Кризисные ситуации в целевых сегментах на фоне низкой диверсификации бизнеса региональных банков
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 273
ветствующих услуг, финансируемых через каналы региональных бюджетов, достигает четверти суммы доходов населения России (за вычетом налогов). При этом доходы населения играют определяющую роль в формировании ресурсной базы банков. В частности, пенсионные накопления с их стабильной высокой величиной являются весомым элементом в структуре источников фондирования кредитной организации. Более того, региональный бюджет играет особую роль в создании условий для деловой активности, структурных преобразований, стимулирования инвестиционной привлекательности, что является непосредственным рынком сбыта банковских услуг, а значит, ставит банки в непосредственную зависимость от состояния регионального бюджета и налоговой политики государства.
В современных условиях особенно важно выбрать правильную комбинацию методов анализа состояния банковского сектора региона, которая позволит наиболее полно учесть и точно оценить присущие риски. Распространенным методом анализа рисков является SWOT-анализ, предназначенный для всесторонней оценки стратегического положения банка на основе учета взаимовлияния внешних и внутренних факторов, а также определение направлений и установления приоритетов при формировании стратегических альтернатив и обоснования перечня стратегических решений и действий [10, с. 141]. Использование данного метода особенно актуально при учете вероятности превращения нефинансового риска в финансовый, когда наибольшую сложность представляет количественная оценка нефинансового риска. Обычно эти задачи решаются в процессе построения карт рисков и матриц SWOT-анализа.
Среди количественных методов также применяется факторный анализ (как правило, используется метод выделения главных компонент) и ранжирование на основе корреляционно-регрессионного анализа [13, c. 132].
В рамках общей системы управления риском Банк России особое внимание уделяет процедуре стресс-тестирования. Стресстестирование используется для оценки влияния неопределенности, вытекающей из ограничений модели или нехватки наличия данных. Это включает использование моделей, позволяющих оценить влияние на выбранный риск сценария «что если» при заданных крайних параметрах негативного развития событий [11, с. 45].
Стресс-тестирование как метод анализа банковских рисков имеет важное прикладное
значение. Результаты анализа, полученные на его основе, помогают успешно решать ряд стратегических задач:
— оценка пределов финансовой прочности кредитных организаций;
— пересмотр приоритетов в политике управления рисками в целях обеспечения стабильного развития, максимизации прибыли в будущем и другие [12, с. 20-21];
— разработка стратегии управления финансовыми инструментами в целях снижения уровня риска и (или) демпфирования негативных последствий их реализации.
В рамках построения процедуры стресстестирования важным моментом является определение порядка проводимых операций. Политика управления риском заложена в стандарте банка по управлению риском. При этом каждый банк пользуется собственной методикой и группировкой наиболее значимых для него видов риска. Однако основным ориентиром анализа рисков являются требования Банка России, представленные в различных положениях по управлению риском, регламентированных регулятором.
С учетом особых условий деятельности региональных банков в рамках анализа рисков закладывается региональный риск, представляющий собой вероятность потерь банка, возникающих в результате набора возможных неблагоприятных экономических изменений в регионе, на территории которого банк ведет свою деятельность.
Стресс-тестирование проводится в соответствии с двумя подходами: на основании комплексной динамической модели и методом анализа чувствительности.
Комплексная динамическая модель анализа рисков включает:
1) плановые показатели развития на основе бизнес-плана с дополнением необходимыми риск-индикаторами;
2) влияние стресс-сценария на показатели деятельности банка — реализация основных рисков макро- и регионального уровня;
3) меры реагирования, предпринимаемые банком в результате и для минимизации последствий реализации рисков, определяемые в рамках доступных инструментов управления и с учетом следующих приоритетов:
— необходимость обеспечения ликвидности и исполнения обязательств банка (на уровне общебанковской модели — поддержания уровня ликвидных активов, соответствующего объемам и волатильности краткосрочных пассивов);
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
274 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
— необходимость соблюдения норматива Н1 на уровне, установленном банком России (10,0 %);
— желательность обеспечения неотрицательного финансового результата банка на отчетные даты для исключения негативных репутационных эффектов;
— соблюдение ориентиров на выбранную траекторию развития, установленную стратегией.
Анализ по сценариям проводится на квартальном горизонте, с оценкой отложенных последствий на годовом периоде.
При анализе чувствительности рассматривается чувствительность портфеля облигаций банка к параллельному сдвигу кривой доходности, при этом анализируется сдвиг процентных ставок отдельно по портфелям ОФЗ и корпоративных (субфедеральных) облигаций.
Стресс-тест осуществляется по нескольким сценариям различной природы и жесткости.
Как правило, рассматривается сценарий кризиса наиболее вероятного в текущих условиях («негативный прогноз»). Данный сценарий формируется на основе собственной оценки банка путем комбинирования макромоделей и экспертных оценок.
Во втором сценарии рассматривается локальный кризис финансовых рынков («финансовая чувствительность»). Сценарий формируется исходя из оценки влияния на величину капитала банка изменений рыночных процентных ставок в соответствии с переоценкой портфеля ценных бумаг с учетом их дюраций.
Проведение стресс-тестирования осуществляется на базе фактических и плановых показателей, заложенных в бизнес-плане кредитной организации.
Особую значимость в системе формирования бизнес-плана имеет финансовое обоснование осуществляемых банком операций. В рамках обеспечения согласованности параметров доходности и риска бизнес-план становится неотъемлемым инструментом, определяющим возможность реализации приоритетных стратегических направлений деятельности коммерческого банка.
Реализация стресс-тестирования невозможна без одновременного мониторинга финансового состояния банка. Задачи мониторинга финансового состояния банка состоят в отслеживании изменений финансовых показателей и коэффициентов за исследуемый период — не только для подтверждения устойчивости или корректировки лимита риска, установленного для анализируемого банка,
но и для определения сильных и слабых сторон контрагента, который одновременно может выступать в качестве конкурента на рынке банковских услуг.
Достаточно важным элементом расчетной части модели является определение расчетных коэффициентов, которые во многом определяют значимость модели и ее адекватность.
В основу модели развития банка положена усредненная модель бизнес-планирования с модификациями и дополнениями, обеспечивающими более точную оценку эффектов реализации чрезвычайных (стрессовых) составляющих рисков.
Комплексная модель стресс-тестирования регионального банка включает следующие функциональные блоки:
1. Перегруппировка статьи «чистая ссудная задолженность» путем разделения балансовых стоимостей и соответствующих им величин созданных резервов на следующие отдельные статьи: «МБК выданные», «кредитный портфель физических лиц», «кредитный портфель юридических лиц», с выделением блока инструментов кредитования администраций.
2. Объединение статей «чистые вложения в ценные бумаги, оцениваемые по справедливой стоимости через прибыль и убыток», «вложения в ценные бумаги и другие финансовые активы, имеющиеся в наличии для продажи, кроме вложений в дочерние и зависимые общества» в укрупненную статью «ценные бумаги».
3. Перегруппировка «средств кредитных организаций» путем разделения на статьи «корреспондентские счета» и «МБК привлеченные».
4. Перегруппировка статьи «средства клиентов (некредитных организаций)» путем разделения на статьи «средства физических лиц» и «средства юридических лиц» с выделением блока средств бюджетов администраций (рис. 2, 3).
Модель предусматривает поквартальную динамику развития банка с учетом структуры активов, пассивов и внебалансовых позиций пассивов по инструментам и срокам, основных характеристик финансовой конъюнктуры и рисков (рис. 4). На их основе рассчитывается стоимость позиций банков, их доходы и расходы, финансовый результат, капитал и основные финансовые индикаторы, включая достаточность капитала.
Дополнения могут включать более детализированное моделирование портфеля ценных бумаг и его переоценки, кредитного портфеля и изменения его структуры и резервов на воз-
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 275
ЧИСТЫЕ АКТИВЫ (net)
Величина Доля (%%) Ср. % РВПС
Касса 4303 5,34 0
ФОР 861 1,07 0
Ностро и клиринг с ЦБ РФ 14593 18,13 0
Ностро в банках 4145 5,15 0
МБК 3474 4,31 0,91
Корпоративные кредиты 8315 10,32 25,24
Розничные кредиты 6199 7,70 5,50
Ценные бумаги 30659 38,07 О
Прочее кредитование 7984 9,91 0
АКТИВ 80533 100,00 0
Рис. 2. Фрагмент интерфейса «Автоматизированная система управления рисками коммерческого банка» с примером агрегированного аналитического баланса банка (активная часть)
ПАССИВЫ
Величина Доля (%%)
ЛОРО счета 1075 1,33
МБК и РЕПО 56 0,07
Привлечение от ЦБ 0 0
Счета ЮЛ 43194 53,64
Счета ФЛ 26476 32,33
Выпущенные долговые обязательства 737 0,92
Прочие пассивы 2791 3,47
Собственные средства 6204 7,70
ПАССИВ 30533 100,00
ВНЕБАПАНС 8773 100,00
Рис. 3. Фрагмент интерфейса «Автоматизированная система управления рисками коммерческого банка» с примером агрегированного аналитического баланса банка (пассивная часть)
можные потери, поправку на ожидаемые операционные потери, а также возможность сокращения определенных статей расходов при неблагоприятных условиях и невозможности обеспечения плановых темпов развития.
Изменение рыночной стоимости портфелей ценных бумаг рассматривается на основе включаемых в состав стресс-сценариев индексов по группам инструментов.
Переоценка собственного портфеля ценных бумаг осуществляется по всем категориям ценных бумаг, по которым рассчитывается величина переоценки исходя из их текущей справедливой (рыночной) стоимости и предусмотренного сценарием изменения рыночной стоимости.
Результаты переоценки отражаются в стоимости портфеля ценных бумаг как убытки (прибыли) и на финансовый результат, и на капитал банков в соотношении, соответствую-
щим структуре текущего портфеля, либо, если по содержанию бизнес-плана и (или) мер реагирования предусмотрено существенное изменение структуры портфеля — в соотношении, соответствующем перспективной структуре.
По ценным бумагам с погашением в текущем периоде моделирования портфель делится на дефолтную и недефолтную части по модели оценки кредитного риска.
Дефолтная часть портфеля отражается как просроченные активы с формированием соответствующих резервов. По недефолтной части портфеля предусматривается погашение по номинальной стоимости и, если в рамках мер реагирования не предусмотрен вывод средств из портфеля ценных бумаг, — реинвестиции в аналогичные инструменты (либо в иные инструменты, если в рамках бизнес-плана или комплекса мер реагирования предусмотрена реструктуризация портфеля ценных бумаг).
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
276 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
Рис. 4. Фрагмент интерфейса «Автоматизированная система управления рисками коммерческого банка» с примером поквартального бизнес-плана по инструментам привлечения (в верхней части представлены интерфейсы для управления сценарием в непрерывном виртуальном времени (кривые формируют гипотетический сценарий), в нижней отражены результаты моделирования сценария)
В случае необходимости продажи ценных бумаг (в соответствии с бизнес-планом или в качестве мер реагирования) переоценка и дисконт не применяются к выбывающим по погашению ценным бумагам.
При наличии существенных (свыше 5 % доступного капитала) портфелей обеспечения в виде ценных бумаг (залоги, РЕПО) по аналогичным принципам рассчитывается изменение стоимости соответствующих портфелей для учета обеспеченности кредитных позиций при моделировании кредитного риска.
Влияние уровня рыночной ликвидности рынка ценных бумаг рассчитывается через дисконты, задаваемые в рамках стресссценариев и учитываемые как дополнительные потери при реализации бумаг.
Если стресс-сценарием предусматривается полное отсутствие спроса или приостановка торгов (по определенным инструментам), в
модели исключаются возможности продажи ценных бумаг (как в рамках плановой реструктуризации активов, так и в составе мер реагирования — восстановления ликвидности, оптимизации структуры использования капитала и т. д.) на соответствующий период.
Влияние изменений валютного курса рассматривается как единое изменение курса рубля ко всем иностранным валютам (показателям), если из содержания сценария не следует какая-то специфическая динамика курсов отдельных валют.
Влияние изменений валютного курса учитывается при моделировании постатейной динамики активов и пассивов в случае наличия на дату выполнения стресс-тестирования существенной открытой валютной позиции (свыше 5 % доступного капитала). Изменение стоимости валютных позиций рассчитывается по курсу, предусмотренному стресс-сценарием.
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 277
Результаты переоценки отражаются в стоимости позиций, а также относятся как прибыли (убытки) на финансовый результат и на капитал банка. Дополнительно, если это следует из содержания сценария и проводимых операций, исходя из экспертной оценки, влияние изменений валютного курса может быть учтено как вероятные действия контрагентов с соответствующим изменением объемов и структуры позиций и (или) доходов банка.
Изменение рыночных процентных ставок рассматривается на основе включаемых в состав стресс-сценариев показателей динамики (изменения) рыночных ставок (каждый — в разрезе рублевых и валютных операций), включая ставки межбанковского рынка, ставки по ценным бумагам (согласно группам), ставки по операциям банка России, общий уровень ставок по срочным клиентским (небанковским) операциям (кредиты, депозиты).
По клиентским операциям изменение рыночных ставок может экспертно корректироваться как отражение ожидаемой процентной политики, на которое влияет, кроме прочего, состояние региональной и макроэкономики, уровень ликвидности банка, его оценку общего уровня кредитных рисков в экономике и привлекательность для операций по измененным стоимостным условиям. При этом региональные банки, являющиеся в глазах клиентов менее стабильными и надежными, должны строить свою процентную политику так, чтобы иметь возможность конкурировать с государственными и крупными федеральными и московскими банками в борьбе за привлечение клиентов к сотрудничеству по различным направлениям как в части привлечения, так и в части размещения ресурсов. А это несет в себе дополнительные сложности и риски, которые региональным банкам также надо учитывать.
При этом изменение процентных ставок относится к инструментам с плавающими ставками (в полном объеме) и к инструментам с фиксированными ставками, в отношении которых предполагалось возобновление по истечении контрактных сроков (в объемах, скорректированных с учетом ожидаемой привлекательности новых условий для контрагентов (клиентов)).
Влияние изменения уровня цен на недвижимость, которые в регионах подвержены большей динамике, учитывается при моделировании стоимости обеспечения по ипотечному портфелю для последующей оценки уровня обеспеченности и кредитного качества
портфеля по изменению индекса цен жилой недвижимости в целевом регионе.
Если динамика цен недвижимости не оговаривается в рамках сценария, данный показатель определяется по наиболее близкой исходя из содержания сценария аналогии — экстраполяцией по макроэкономическим индикаторам (динамике ВВП), масштабированием по жесткости сценария либо экспертной оценкой.
При возникновении у банка существенных позиций (свыше 5 % доступного капитала), стоимость которых зависит от иных рыночных показателей, в отношении них также моделируется влияние стресс-сценария.
В качестве базовой модели реализации кредитных рисков для банков с учетом отсутствия длительной истории однородного портфеля может применяться стандартная модель, предложенная для стресс-тестирования Банком России в 2011-2012 гг. на основе рекомендаций Международного валютного фонда (далее — базовая модель). Указанная модель характеризует общий уровень кредитных рисков в системе и корректна для портфелей стандартного уровня качества, не имеющих специфических с точки зрения подверженности рискам особенностей.
3. Результаты и обсуждение
Возможность спрогнозировать и своевременно реализовать меры реагирования на возникновение нештатной ситуации, формирующей вероятность наступления рискового события, во многом зависит от выбранной банком методики идентификации и оценки риска. При этом набор мер и интенсивность мер демпфирования выявленных рисков для региональных банков ограничены их спецификой.
В рамках процедуры стресс-тестирования предлагается реализация мер реагирования — действий, позволяющих оптимизировать состояние банка в кризисных условиях:
1. Проведение операций, оптимизирующих структуру активов и пассивов — привлечение средств, реализацию активов, замещение активов определенных видов на активы с иными характеристиками (например, с меньшим коэффициентом риска, сроком до погашения, другим режимом процентной ставки и т. д.).
2. Отказ (полный или частичный) от предусмотренных бизнес-планом динамики, действий, мероприятий.
3. Изменение параметров по вновь реализуемым операциям (например, ставок привлечения).
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
278 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
Рис. 5. Фрагмент интерфейса «Автоматизированная система управления рисками коммерческого банка» с примером заведения в модель банка сценария по динамике притока и оттока срочного привлечения денежных средств от юридических лиц и прогнозирования объемов (в верхней части представлены интерфейсы для управления сценарием в непрерывном виртуальном времени (кривые формируют гипотетический сценарий), в нижней отражены результаты моделирования сценария)
4. Реализация предусмотренных договорными условиями прав (например, изменение ставок, использование кредитных линий и т. д.) (рис. 5).
5. Разработка нескольких альтернативных вариантов реализации бизнес-процесса в зависимости от наиболее существенных операционных рисков.
Иллюстрация расчетного блока динамической модели в рамках сценария «Негативный прогноз» приведена в таблице 4.
Как видно из результатов расчетов стресссценария (табл. 4), в рамках рассматриваемого стресс-сценария планируемая структура операций требует осуществления компенсационных мер, позволяющих обеспечить соблюдение нормативов достаточности капитала. С учетом данного сценария меры реагирования могут быть направлены (и промоделированы в целях анализа последствий их реализации и эффективности воздействия) на реализацию следующих действий:
1) сокращение на 80 % плановых темпов прироста кредитного портфеля в I кв.;
2) отказ от планового роста портфеля корпоративных облигаций в I кв.;
3) обеспечение баланса активов и пассивов, включая соотношение краткосрочных привлеченных средств и ликвидных активов.
При анализе чувствительности практикуется рассмотрение единого сдвига процентных ставок по всем рыночным инструментам, что не строго соответствует экономической конъюнктуре. В рамках предлагаемого анализа чувствительности данный подход модифицирован с рассмотрением сдвига процентных ставок отдельно для портфеля ОФЗ и портфелей корпоративных (субфедеральных) облигаций:
1) для портфеля ОФЗ был выбран рост ставок согласно стандартному анализу чувствительности (по сценарию ЦБ) — 2,0 %;
2) для портфелей корпоративных (субфедеральных) облигаций рост ставок моделировался на основании взаимосвязи доходностей портфелей ОФЗ и корпоративных облигаций согласно стресс-сценарию «Негативный прогноз» — 2,8 %.
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 279
Таблица 4
Сценарий «Негативный прогноз»
Показатель Начало квартала Изменения за квартал Конец квартала
Факт План Стресс Меры Итог
Активы в т. ч. 80 532 -10 399 -467 -3 837 65 829
- корр. счета в ЦБ и МБК 22 217 -8 694 — -2 030 11 493
- кредиты 14 512 3 360 -182 -1 807 15 883
- ценные бумаги 30 658 -2 373 -439 — 27 846
Привлечение в т. ч. 74 328 -10 147 -3 795 — 60 386
- банки 1 131 -808 -198 — 125
- расчетные / текущие счета 49 020 -6 739 -2 230 — 40 051
- срочное привлечение 21 386 -2 525 -1 366 — 17 495
Собственные средства 6 204 -252 -506 -3 5 443
Финансовый результат 43 -287 -159 -3 -406
Результат от переоценки ЦБ — 35 -347 — -312
Достаточность капитала 14,0 % 14,6 % 14,1 %
Таблица 5
Сценарий «Финансовая чувствительность»
Портфель Позиция (без НКД), млн руб. Модифицированная дюрация Рост процентных ставок, % Возможные потери, млн руб.
ОФЗ 5,773 0,97 2,0 -112
СМО 5,981 1,45 2,8 -242
КО 19,324 1,19 2,8 -643
Итого 31,078 1,20 -997
Далее представлены результаты стресстестирования (оценка возможных потерь) по сценарию применительно к усредненному портфелю банка (табл. 5).
Смоделированные по портфелю возможные потери составили 997 млн руб.
В условиях формирования портфеля из облигаций первоклассных эмитентов рассматриваемые потери носят временный характер, и отрицательная переоценка в перспективе будет закрыта при росте рыночных цен либо погашении ценных бумаг. Однако в текущем периоде отрицательная переоценка ценных бумаг оказывает непосредственное влияние на финансовый результат банка, его капитал и уровень достаточности капитала.
Уровню возможных потерь по ценным бумагам соответствует поддерживаемый запас над минимальным нормативным значением норматива Н1.
Конкретный состав мер реагирования и их масштаб (то есть стратегия управления в условиях реализации рисков) определяют непосредственно в процессе стресс-тестирования применительно к каждому сценарию на определенную отчетную дату, исходя из прогнозных результатов за предыдущий период, на-
бора доступных инструментов, стратегии развития (бизнес-плана банка), требований и рекомендаций ЦБ РФ и др.
Использованная авторами математическая начинка инструмента моделирования в виде модели кибернетического класса (нелинейной, динамической, нестационарной по структуре, с большим количеством контуров обратных связей) позволила моделировать нестационарность (изменение) структур в банковской системе, банке и других агентах, то есть прогнозировать возникновение точек бифуркаций — кризисов, вызванных не тенденциями, а структурными трансформациями, что является весьма актуальным не только для региональных банков. Указанные кризисы — те самые, которых «никто не ждал», о которых напрямую не свидетельствовали предшествующие тенденции. В связи с чем при условии корректного проектирования модели получаемая точность прогнозирования будущей динамики развития событий более высока, чем при использовании существующих на данный момент методов прогнозирования. Подобные явления невозможно прогнозировать при помощи экстраполяции, широко применяемой в других инструментах стресс-тестирования.
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
При общем тренде пространственного развития российской экономики, заключающемся в росте и абсолютном преобладании числа стагнирующих регионов, важным компонентом своевременного предвидения риска и реагирования на сложившуюся ситуацию является конкретизация внутрирегиональных факторов экономического развития [14, с. 21]. В случае если кризис носит системный и затяжной характер, к мерам реагирования в рамках стресстестирования можно отнести следующие:
1) обновление информационных систем и баз данных;
2) дополнительное обучение сотрудников;
3) проведение стресс-тестирования по негативному сценарию в целях выявления потенциально слабых и уязвимых мест работы банка;
4) совершенствование подходов к управлению бизнес-процессами в части обновления показателей KPI и их нормативных значений;
5) мониторинг работы бизнес-процессов тех подразделений банка, где вероятность сбоя является более высокой.
Предложенная мера не позволит проводить только уравновешенную политику управления риском регионального банка, но и обеспечит поступательное развитие самого региона.
В связи с последними событиями на банковском рынке необходимым условием поступательного развития регионального банка становится наличие собственной системы показателей оценки внутреннего потенциала. В рамках системы внутреннего контроля коммерческий банк должен тестировать соответствие внутренних возможностей на соответствие рыночным требованиям. Придерживаясь требований Банка России в части Положения об организации внутреннего контроля в кредитных организациях и банковских группах от 16 декабря 2003 г. № 242-П', а также учитывая мировую тенденцию в сфере риск-ориентированного надзора, направленную на активизацию и использование банками собственных методик оценки рисков, региональные банки должны четко регламентировать внутреннюю систему оценки.
В целях прогнозирования динамики банка с учетом внутренних и внешних трансформаций в качестве базиса для построения системы интегрированного риск-менеджмента можно
1 Положения об организации внутреннего контроля в кредитных организациях и банковских группах от 16 декабря 2003 г. № 242-П (с изменениями и дополнениями) [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.
ru/584330/#text (дата обращения: 23.11.2014).
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
применить метод динамического моделирования. Использование данного подхода при проектировании экономико-математических моделей позволяет корректно отражать особенности функционирования банка и изменение во времени, что позволит достигать значительной адекватности, совпадения реакции модели и объекта на внешние воздействия. В результате получаемая при корректном проектировании модели точность прогнозирования будущей динамики объекта намного выше, чем при использовании каких-либо других существующих на данный момент методов прогнозирования [15, с. 138].
В целом региональные банки можно считать более рисковыми предприятиями, учитывая масштабы, возможности диверсификации деятельности, финансовую составляющую (величину активов, ресурсную базу). Однако несмотря на обозначенную сложность, региональные банки имеют потенциал более высокой маневренности, обеспечивающий их мобильность и адаптивность к быстро меняющимся рыночным условиям, что подтверждают и данные банковской статистики. Более того, использование понижающих региональных коэффициентов в рамках поддержания ликвидности региональных кредитных институтов со стороны банка России позволит обеспечить дополнительный источник роста активов.
В сложившихся условиях региональный коммерческий банк должен формировать собственную политику управления риском, опираясь не только на нормативы Банка России, но и на требования времени, а также на политические и финансовые условия региона, в котором он функционирует, учитывая при этом общую зависимость от источников фондирования и основных направлений использования своей ресурсной базы.
Таким образом, полученные по итогам проводимого исследования научные результаты в части возможных мер реагирования в целях управления устойчивостью регионального коммерческого банка могут способствовать реализации приоритетных направлений развития экономики региона и могут быть использованы в рамках построения макроэкономических прогнозов, формирования денежнокредитной политики Центрального банка Российской Федерации, а также учитываться в системе нормативного регулирования банковской деятельности.
Научно обоснованные предложения по совершенствованию подходов к управлению качеством активов регионального коммерче-
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
Е. В. Алтухова, В. А. Зотов, М. А. Марков 281
ского банка в целях выявления общих инструментов регулирования, а также подходы к управлению банком с учетом широкого спектра факторов, обусловленных спецификой деятельности кредитной организации, могут быть использованы при подготовке и переподготовке специалистов высшей квалификации, а
также в качестве методических рекомендаций. Результаты, полученные с помощью аналитического инструментария оценки потенциальных потерь банка в случае реализации рисков (стресс-тестирования), являются весьма значимыми при решении широкого спектра взаимосвязанных управленческих задач.
Список источников
1. Сухарев О. С. Региональная экономическая политика. Структурный подход и инструменты // Экономика региона. — 2015. — № 2. — С. 9-23.
2. Risk in emerging markets. Costa O., Khan J., Levy C., Natale A. — USA: McKinsey & Company, September, 2014. — 19 p.
3. Bessis J. Risk Management in Banking : Third edition. — N.Y.: Wiley Publishing, 2010. — 840 p.
4. Pyle D. H. Bank Risk Management: Theory // Conference of Risk management and regulation in banking (May 17-19, 1997). — Jerusalem: UC Berkeley, 1997. — 16 p.
5. Вайн С. Оптимизация ресурсов современного банка. — М.: Альпина Паблишер, 2013. — 194 с.
6. Марков М. А. Межбанковский бизнес. Цели и принципы осуществления, основные инструменты и ценообразование на них // Управленец. — 2015. — № 2 (54). — C. 46-52
7. Christopher J. RAROC based capital budgeting and performance evaluation: a case study of bank capital allocation // Working paper 96-40 // Philadelphia: The Wharton Financial Institutions Center, University of Pennsylvania, 1996. — Р. 34.
8. Мартыненко Н. Н., Лялькова Е. Ю. Обеспечение ликвидности банков в условиях становления банка России в качестве мегарегулятора // Банковское дело. — 2013. — № 10. — С. 70-75.
9. Исаев Р А. Банковский менеджмент и бизнес-инжиниринг: в 2 т. — Т 1. — 2-е изд. перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2013. — 286 с.
10. Масленченков Ю. С. Финансовый менеджмент банка: учеб. пособие для вузов. — M.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.
— 399 с.
11. Meyer A., Armstrong J., Zelmer M. An Overview of Risk Management at Canadian Banks // Financial system Review.
— 2006. — Pp. 39-47.
12. Абдюкова Э. И. Операционно-стоимостной анализ финансовых инструментов в системе оперативного управления банковским риском // Вестник РГТЭУ. — 2014. — № 6 (86). — С. 21-22.
13. Авагян Г.Л., Саитова М. Ю. Региональный банковский кластер. — М.: Магистр; Инфра-М, 2012. — 224 с.
14. Тренды развития российских регионов / Валентей С. Д., Бахтизин А. Р., Бухвальд Е. М., Кольчугина Н. В. // Экономика региона. — 2014. — № 3. — С. 9-21.
15. Алтухова Е. В., Зотов В. А. Технологическая основа риск-менеджмента в коммерческом банке // Системный администратор. — 2015. — № 7-8 (152-153). — C. 138-139.
Информация об авторах
Алтухова Елена Владимировна — кандидат экономических наук, доцент, директор Центра инноваций, Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова (Российская Федерация, 117997, г. Москва, Стремянный пер.; 36; e-mail: evaltuhova@mail.ru).
Зотов Владислав Александрович — кандидат экономических наук, доцент кафедры информационных технологий, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова (Российская Федерация, 117997, г. Москва, Стремянный пер.; e-mail: vladislav.zotov@gmail.com).
Марков Максим Александрович — кандидат экономических наук, доцент кафедры банковского дела, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова (Российская Федерация, 117997, Москва, Стремянный пер., 36; e-mail: maksim-markov@mail.ru).
For citation: Ekonomika regiona [Economy of Region], — 2016. — Vol. 12, Issue 1. — pp. 267-282
E. V. Altukhova, V. A. Zotov, M. A. Markov
Plekhanov Russian University of Economics (Moscow, Russian Federation)
Methodical Approaches to Risk Management in a Regional Commercial Bank
The article presents the results of the research of the methodological and information infrastructure of the integrated risk management in a regional commercial bank. Within the study of the general development tendencies of the regional banking services market, the most significant risks for a regional bank are revealed. The analysis is carried out on the basis of the stress testing technique developed at the Plekhanov Russian University of Economics. It is based on a technique of dynamic economic and mathematical modeling with the application of information technologies. The created combination of the methodological and instrumental tools allows to carry out the dynamic scenario analysis of the activity of a commercial bank for the identification of potential risks and for the development of the strategy of financial management reducing the potential
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
282 ФИНАНСЫ РЕГИОНА
risks and leveling the consequences of their realization. The received tool allows during the computer test to watch the predicted dynamics of the condition of the key indicators of the activity of a regional commercial bank changing under the influence of the exogenous regulatory measures and instruments of bank management applied to decrease risk and at the same time to introduce adjustments in the perspective strategy of management. As the result of the analysis, the universal management model of the main bank risks in a regional commercial bank within three alternative scenarios is created. The software product allowing to develop and acquire the practical skills of the students in banking is developed. It also may help to develop the methodological support for the regulation of the organizational procedures of risk management in a regional commercial bank. The received software product may be used in a system of the improving the professional skills, and also for obtaining the expected data in a risk management system in a regional commercial bank.
Keywords: regional commercial bank, integrated risk management, stress tests, banking market, financial instruments, business process, risk indicator, liquidity of assets, bank risk
References
1. Sukharev, O. S. (2015). Regionalnaya ekonomicheskaya politika. Strukturnyy podkhod i instrumenty [Regional economic policy: a structural approach and tools]. Ekonomika regiona [Economy of region], 2, 9-23.
2. Costa, O., Khan, J., Levy, C. & Natale, A. (2014, September). Risk in Emerging Markets. USA: McKinsey & Company, 19.
3. Bessis, J. Risk Management in Banking: Third edition. N.Y.: Wiley Publishing, 840.
4. Pyle, D. H. (1997, May 17-19). Bank Risk Management: Theory. Conference of Risk Management and Regulation in Banking. Jerusalem: UC Berkeley, 16.
5. Vayn, S. (2013). Optimizatsiya resursov sovremennogo banka [Resource optimization of a modern bank]. Moscow: Alpina Publ., 194.
6. Markov, M. A. (2015). Mezhbankovskiy biznes. Tseli i printsipy osushchestvleniya, osnovnyye instrumenty i tse-noobrazovanie na nikh [Interbank business: the purposes and principles of implementation, basic tools and pricing on them]. Upravlenets [Manager], 2(54), 46-52.
7. Christopher, J. (1996). RAROC based capital budgeting and performance evaluation: a case study of bank capital allocation. Working Paper 96-40. Philadelphia: The Wharton Financial Institutions Center, University of Pennsylvania, 34.
8. Martynenko, N. N. & Lyalkova, E. Yu. (2013). Obespechenie likvidnosti bankov v usloviyakh stanovleniya banka Rossii v kachestve megaregulyatora [Provision of bank liquidity in the conditions of the formation of a Russian as the megaregulator]. Bankovskoye delo [Banking], 10, 70-75.
9. Isaev, R. A. (2013). Bankovskiy menedzhment i biznes-inzhiniring: v 2t. — T1. — 2-e izd. pererab. i dop [Bank management and business engineering: in 2 vol. — Vol.1. — 2nd revised and enlarged edition]. Moscow: Infra-M Publ., 286.
10. Maslenchenkov, Yu. S. (2003). Finansovyy menedzhment banka: ucheb. posobie dlya vuzov [Financial management of banks]. Moscow: YuNITI-DANA Publ., 399.
11. Meyer, A., Armstrong, J. & Zelmer, M. (2006). An Overview of Risk Management at Canadian Banks. Financial system Review, 39-47.
12. Abdyukova, E. I. (2014). Operatsionno-stoimostnoy analiz finansovykh instrumentov v sisteme operativnogo uprav-leniya bankovskim riskom [The operation cost analysis of financial instruments in the operational management of banking risks]. Vestnik RGTEU [Bulletin of the Russian State University of Trade and Economics], 6(86), 21-22.
13. Avagyan, G. L. & Saitova, M. Yu. (2012). Regionalnyy bankovskiy klaster [Regional bank cluster]. Moscow: Magistr Publ.; Infra-M Publ., 224.
14. Valentey, S. D., Bakhtizin, A. R., Bukhvald, E. M. & Kolchugina, N. V. (2014). Trendy razvitiya rossiyskikh regionov [Trends of the development of the Russian regions]. Ekonomika regiona [Economy of region], 3, 9-21.
15. Altukhova, E. V. & Zotov, V. A. (2015). Tekhnologicheskaya osnova risk-menedzhmenta v kommercheskom banke [The technological basis of risk management in commercial bank]. Sistemnyy administrator [System administrator], 7-8(152-153), 138-139.
Authors
Elena Vladimirovna Altukhova — PhD in Economics, Associate Professor, Head of the Innovation Center, Plekhanov Russian University of Economics (36, Stremyanny Per., Moscow, 117997, Russian Federation; e-mail: evaltuhova@mail.ru).
Vladislav Alexandrovich Zotov — PhD in Economics, Associate Professor, Department of Information Technology, Plekhanov Russian University of Economics (36, Stremyanny Per., Moscow, 117997, Russian Federation; e-mail: vladislav. zotov@gmail.com).
Maksim Aleksandrovich Markov — PhD in Economics, Associate Professor, Department of Banking, Plekhanov Russian University of Economics (36, Stremyanny Per., Moscow, 117997, Russian Federation; e-mail: maksim-markov@ mail.ru).
ЭКОНОМИКА РЕГИОНА Т. 12, Вып. 1 (2016)
WWW.ECONOMYOFREGiON.COM
