Главная страница
  Анализ рисков
  Институты и рынки
  Статьи о хеджинге
  Управление рисками


Поиск по сайту:



 
Главная страница » Управление рисками » Построение в кредитной организации эффективной системы анализа разрывов. »


Построение в кредитной организации эффективной системы анализа разрывов.


Севриновский Владимир

Персональный сайт Владимира Севриновского.

В последнее время во всем мире наблюдается повышенный интерес к такой важнейшей сфере банковской аналитики, как анализ разрывов (gap-анализ). Значение адекватной системы управления разрывами трудно переоценить. Она позволяет банку избежать кризисов ликвидности, существенно уменьшить негативные последствия финансовых кризисов и в полной мере использовать преимущества, связанные с изменениями рыночной конъюнктуры как в краткосрочном, так и долгосрочном аспекте. Значительная часть зарубежного опыта по анализу разрывов систематизирована в работах экспертов Базельского комитета по банковскому надзору, посвященных процентному разрыву («Principles for the Management of Interest Rate Risk») и разрыву ликвидности («Sound Practices for Managing Liquidity in Banking Organizations»).

Несмотря на то, что проблемы управления разрывами в условиях относительно нестабильной российской экономики значительно более актуальны, чем в западных странах, до недавнего времени этой теме в отечественной экономической литературе уделялось чрезвычайно мало внимания. Однако постепенно положение меняется в лучшую сторону. В первую очередь это связано с деятельностью Банка России по стимуляции разработки методик, ориентированных на анализ финансовых потоков. Так, до недавнего времени при анализе ликвидной позиции организации большинство кредитных учреждений ограничивалось использованием соответствующих нормативов Центробанка, основное достоинство которых — простота расчета. Однако они не в состоянии всесторонне осветить сложившуюся в банке ситуацию. Для более глубокого анализа тенденций, имеющего конечной целью высокоточный прогноз ликвидной позиции кредитной организации и разработку рекомендаций по ее улучшению, необходимы более сложные аналитические технологии[1]. В наши дни, в условиях стремительной компьютеризации банковской отрасли, их наличие становится одним из ключевых факторов: подобные технологии дают банку значительные конкурентные преимущества, помогают упрочить его положение на рынке.

Особенности построения системы на современном этапе

Изначально системы анализа процентных разрывов и разрывов ликвидности развивались раздельно. Это объясняется тем, что для их расчета использовались различные исходные агрегаты (например, при калькуляции процентных разрывов определялись группы активов и пассивов, чувствительных к изменению процентной ставки). Данный способ был эффективен до тех пор, пока у банков не появилась возможность детального изучения привлеченных и размещенных средств в режиме реального времени. В настоящее время развитие вычислительных мощностей компьютеров позволяет:

  • непосредственно вычислять последствия изменения различных процентных ставок (в частности, учетной ставки Банка России, ставки Libor и др.) на выплаты по различным типам договоров;
  • количественно оценивать зависимости между рыночными показателями;
  • рассчитывать ожидаемые денежные потоки в масштабах всего банка практически с любой степенью конкретизации, вплоть до конкретных договоров.

Таким образом, банковские аналитики получают возможность вычислять платежи по совокупности имеющихся договоров на основе различных сценариев изменения совокупности рыночных показателей. Этот метод гораздо эффективнее, чем вычисление разницы между активами и пассивами, чувствительными к изменению процентных ставок, что объясняется использованием более детальной информации. С прекращением расчета данной величины теряет смысл само понятие процентного разрыва, а прогнозирование влияния изменения процентных ставок на ликвидную позицию банка сводится к оценке будущей динамики активов и пассивов банка с последующей калькуляцией приносимых ими доходов и расходов.

Поскольку эта часть анализа процентного разрыва совпадает с аналогичной составляющей вычисления разрыва ликвидности, создаются все условия для объединения расчета ликвидного и процентного риска в единую систему. От своих предшественников ее отличают следующие преимущества:

  • Минимизация роли прогнозирования. Как известно, прогнозирование, даже при помощи самых передовых методов, является одним из основных источников погрешностей в расчетах, поскольку оно всегда основано на ряде допущений. Поэтому в идеале роль методов прогнозирования (регрессионный анализ и т.п.) должна ограничиваться оценкой динамики различных показателей внешней среды в условиях реализации определенного сценария. Чтобы достичь этой цели, в системе для каждой исследуемой позиции необходимо предоставить следующие данные: платежный календарь; динамику рыночной и балансовой стоимости; динамику доходов и расходов; суммы, подлежащие обязательному резервированию (для пассивных позиций).
  • Целостность системы. Объединение различных видов анализа обеспечивает целостность системы и непротиворечивость получаемых результатов, а также позволяет избежать неправильных решений. Например, иногда в банках при анализе потоков платежей встречаются попытки раздельного прогнозирования притока и оттока средств на счета клиентов, но поскольку данные показатели тесно взаимосвязаны, эффективность такого подхода крайне низка. Гораздо более точный результат дает исследование динамики остатков и оборотов тех или иных групп счетов.
  • Упрощение расчета сценариев. Теперь для определения сценария достаточно задать минимальное количество показателей.
  • Легкость модернизации. Высокая логическая взаимосвязанность составных частей системы существенно облегчает ее отладку и подключение дополнительных аналитических модулей.
  • Этапы построения системы

    В процессе разработки банковской системы управления разрывами (Рис. 1) возникают два противоречивых требования, которые, тем не менее, необходимо сблизить и соблюсти. С одной стороны, система должна быть достаточно сложной и всеобъемлющей, чтобы в максимальной степени отвечать высоким запросам современного рынка. Очевидно, что разработка подобной системы «с нуля» неизбежно займет много времени и потребует привлечения значительного количества специалистов: аналитиков, программистов, документаторов и т.д. С другой стороны, эта система настолько необходима, что кредитное учреждение не может себе позволить ожидать ее введения в эксплуатацию в течение нескольких месяцев или даже лет.


    Рис. 1. Схема процесса разработки системы

    Каким образом разрешить возникшее противоречие? Рассмотрим два полярных способа, имеющихся в распоряжении банка.

    Во-первых, он может принять решение о самостоятельной разработке искомой системы силами IT-подразделения. Преимуществом полученного программного продукта будет его максимальная приспособленность под нужды конкретного кредитного учреждения. Кроме того, IT-подразделение компании, сумевшее успешно осуществить разработку и внедрение, в дальнейшем без особых трудностей сможет взять на себя поддержку системы. Тем не менее, этот способ влечет существенные временные затраты и чреват различными осложнениями. Так, для построения мощной аналитической системы, от надежности и эффективности которой зависит качество работы банка, требуется большой штат специалистов разного профиля (менеджеры, аналитики, программисты и т.д.), имеющих за плечами опыт построения аналогичных систем. В противном случае, как справедливо отмечает Ф. Брукс, «первой построенной системой с трудом можно пользоваться. Она может быть слишком медленной, слишком большой, неудобной в использовании, а то и все вместе. (…) В тех случаях, когда используются новые системные концепции и новые технологии, приходится создавать систему на выброс, поскольку даже самое лучшее планирование не столь всеведуще, чтобы попасть в цель с первого раза.»[2]

    Во-вторых, банк может приобрести готовое (коробочное) решение из числа имеющихся на рынке. Основным достоинством этого способа является отсутствие временных затрат на разработку и в ряде случаев — наличие примеров успешного внедрения. Кроме того, стоимость приобретения готовой программы, как правило, значительно меньше, чем вмененные издержки по разработке собственного программного продукта аналогичного уровня. Недостатком этого способа является необходимость оперативного обучения сотрудников и самостоятельной адаптации продукта под индивидуальные потребности организации, которая может занять много времени и потребовать внесения в систему существенных изменений.

    Учитывая преимущества и недостатки означенных способов, наиболее приемлемым в большинстве случаев является выбор компромиссного пути, заключающегося в приобретении типового решения с последующей адаптацией его совместными усилиями компьютерной фирмы-разработчика и IT-подразделения банка. Подобный подход позволяет значительно ускорить процесс внедрения системы и максимально учесть индивидуальные потребности организации. При этом немаловажным является тот факт, что сотрудники банка в процессе сотрудничества с представителями фирмы-разработчика быстро приобретают необходимые навыки, которые им позволят в будущем эффективно осуществлять поддержку и доработку системы, а впоследствии и реализацию иных проектов.

    Для того, чтобы в кратчайшие сроки предоставить конечному пользователю работоспособную аналитическую систему, способную приносить реальный экономический эффект, наиболее целесообразно использовать принцип так называемого «спирального цикла». Суть данного метода заключается в последовательной разработке прототипов, то есть действующих программных продуктов, которые реализуют часть функций проектируемой системы и полностью пригодны для практического использования[3]. В результате, на каждом этапе создания системы, начиная с завершения первой итерации, работники банка получают следующие возможности:

    • использовать реально действующий программный инструмент;
    • на основе накопленного опыта высказать свои пожелания по дальнейшему улучшению системы (это существенно облегчит задачу разработчиков и сделает систему более приближенной к конечному пользователю);
    • уточнить сроки проведения очередной итерации развития системы, что значительно упростит процедуру планирования;
    • своевременно выявить и устранить ошибки.

    В качестве первоначального прототипа имеет смысл разрабатывать простую статическую модель анализа разрывов (Таблица 1). Под статической моделью в мировой практике понимается система, которая при анализе исходит исключительно из состояния дел, сложившегося в кредитном учреждении в базисный момент времени. В качестве примера результата работы статической модели можно назвать Форму № 125 «Сведения об активах и пассивах по срокам востребования и погашения» официальной отчетности. В дальнейшем модель можно преобразовать в динамическую, которая, в отличие от статической, позволяет просчитывать возможные изменения в будущем и их вероятные последствия.

    Таблица 1. Развитие статической модели
    Функции модулей Комментарии

    Вычисление объема клиентских средств до востребования, которые банк может использовать в заданный период без опасения вызвать кризис ликвидности

    Самый простой и в то же время наименее точный способ — произвольное установление лимитов (обычно 15-20 % от общей суммы). Значительно более эффективным подходом является внедрение методик структурного анализа клиентских групп[4].

    Управление кредитными и иными рисками

    Учет возможных неплатежей по кредитам и т.п.

    Корректировка «лестницы» сроков платежей при помощи элементов теории вероятности

    Получение на основе исторических данных вероятностей активации кредитных линий, преждевременного погашения выданных кредитов и прочих незапланированных изменений сроков финансовых потоков в течение заданного периода.

    Оценка влияния на денежные потоки сложившейся рыночной тенденции

    Наиболее действенным методом выявления подобных зависимостей является, с точки зрения автора, факторный анализ.

    Постепенное преобразование статической модели в динамическую посредством внедрения различных динамических элементов

    Анализ сценариев развития, учет договоров, заключение которых запланировано на ближайшее время, и т.д.

    После того как статическая модель начала успешно применяться и возникла потребность в ее дальнейшем совершенствовании, можно приступать к ее трансформации в динамическую модель (Таблица 2). Наиболее простая динамическая модель должна располагать средствами прогнозирования финансовых потоков при условии постоянства проводимой банком политики. Эта цель достигается за счет изучения статистики договоров, заключаемых банком в период прогнозной базы (обычно это последние 3-12 месяцев) с последующим построением на ее основе прогноза по заключению подобных договоров в ближайшем будущем. При этом делается допущение о том, что текущие тенденции в управлении банком будут сохранены (так называемая «консервативная эволюция»[5]).

    Таблица 2. Развитие динамической модели
    Функции модулей Комментарии
    Анализ типа «Что-Если» («What-If»)

    При помощи этого модуля банковский аналитик получает возможность просчитывать воздействие на исследуемые показатели различных изменений в экономике страны либо внутренних решений по изменению политики кредитного учреждения.

    Оценка перспектив развития клиентской базы банка

    Данный модуль предназначен для оценки устойчивости тенденций в изменении структуры клиентской базы, объема привлеченных средств и оборота на счетах, что позволяет выработать высокоточный прогноз объема дополнительных денежных средств, которые банк будет иметь в своем распоряжении в тот или иной период.

    Прогнозирование экономической ситуации и содействие в принятии управленческих решений

    Системы, позволяющие выявлять и анализировать существующие тенденции и предлагать возможные пути по оптимизации исследуемых разрывов, требуют наиболее значительных затрат на разработку и высокой квалификации пользователей.

    Следует отметить, что предложенный порядок «спирального» развития системы анализа разрывов является только приблизительным, поскольку этапы ее построения в различных банках могут существенно отличаться. Так, относительно небольшим кредитным учреждениям разрабатывать дорогостоящие комплексные системы для детального анализа активов и пассивов, как правило, нецелесообразно — затраты на их разработку и поддержку могут превысить экономический эффект от применения. Кроме того, банки, специализирующиеся, допустим, на ипотечной деятельности, могут отказаться от детальной разработки системных модулей, не имеющих к ней никакого отношения, сконцентрировав свое внимание на более важных для себя аспектах.

    Регламентирование анализа разрывов в кредитной организации

    Поскольку информационно-аналитические компьютерные системы начали внедряться в банковской отрасли сравнительно недавно, их место в сфере управления кредитными организациями все еще является неопределенным. Многие представители высшего банковского менеджмента испытывают почти инстинктивное недоверие к новым технологиям, поэтому, если они и принимают решение о приобретении аналитических программных средств, то это продиктовано скорее желанием улучшить имидж организации — на деле же результаты реальной работы систем используются крайне редко.

    Существует также и противоположное, но не менее распространенное заблуждение о том, что аналитическая система должна самостоятельно принимать управленческие решения. Увы, ни одна — даже самая совершенная программа — не может быть достаточно компетентной для этого, поскольку не несет ответственности за последствия, логически вытекающие из наличия полномочий на принятие решений. Таким образом, задачу аналитической системы следует определить как оказание оперативного содействия компетентному менеджеру в процессе принятия решений по управлению деятельностью организации. При этом очевидно, что компетенция и ответственность менеджера должны разумно соотноситься. Иными словами, для успешного внедрения системы управления финансовыми потоками требуется строгая организация и формализация деятельности менеджеров. Она должна быть детально регламентирована, а все прогнозы и предложения по изменению стратегии банка должны фиксироваться (в частности, чтобы избежать их изменения задним числом) и регулярно проверяться руководством банка.

    Это подтверждают и рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору, который при внедрении системы управления разрывами советует придерживаться следующих основных принципов[6]:

  • В каждом банке должна существовать согласованная стратегия повседневного управления ликвидностью.
  • Стратегия и проводимая политика управления разрывами должны быть одобрены Советом директоров банка, которому также следует регулярно удостоверяться в том, что высший менеджмент предпринимает необходимые меры по мониторингу и контролю риска ликвидности.
  • Для осуществления эффективной стратегии по поддержанию ликвидности необходимо создать соответствующую управленческую структуру, которая будет регулярно предоставлять отчеты о своей деятельности Совету директоров, высшей администрации и другим заинтересованным должностным лицам.
  • Обеспечив максимальную автоматизацию контроля за ликвидной позицией в своей повседневной деятельности, банк также всегда должен быть готов к функционированию в «нештатных» условиях. Эту цель можно достичь путем проработки возможных сценариев негативного развития экономики (резкий скачок валютных курсов, структурные кризисы и т.п.). Следует иметь готовые планы действий на случай возникновения непредвиденных кризисов ликвидности.
  • Помимо официальной системы нормативов, целесообразно составлять регулярно пересматриваемую систему лимитов, разработанную с учетом особенностей деятельности банка и проводимой им политики. При этом нормативы могут создаваться не только для банка в целом, но и для отдельных бизнес-секторов и портфелей активов.
  • Банк должен располагать автоматизированной информационно-аналитической системой для мониторинга и контроля рисков ликвидности, а также для подготовки необходимых регулярных отчетов.
  • Для успешной разработки и осуществления стратегии по управлению разрывами необходимо организовать внутренний аудит процесса принятия решений в данной сфере, который должен включать в себя учет документооборота и регулярную независимую экспертизу эффективности выработанных планов и рекомендаций.

  • [1] См., к примеру, статью А. Екушова «Математическое моделирование банка» — «Банки и технологии», 1999, № 1, с 28-29,52.

    [2] Ф. Брукс «Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы» — СПб.: Символ-Плюс, 2000, с.108

    [3] Подробнее об особенностях пошаговой разработки программных средств см. в книге: А. М. Вендров «Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем» — М.: Финансы и статистика, 2000, с.46.

    [4] Пример разработок в этой области описан в статье А. Бури «Методика анализа клиентских средств банка» — «RS-Club», 1998, № 2(9), с.45-49.

    [5] Подробнее о типах эволюции и анализе сценариев см. в статье С. Львова и Н. Мистюковой «Новая аналитическая система „Модель управления банком“» — «RS-Club», 2000, № 2(17), с.22-25.

    [6] «Sound Practices for Managing Liquidity in Banking Organizations» — BIS, Feb. 2000.



    Немного статей по теме:

    Сложности при оценке ликвидности кредитной организации.
    Самойлов Евгений ВладимировичКонкурс Хеджинга. Среди задач, возникающих в процессе анализа, пожалуй, самой распространенной и в то же время самой сложной является оценка ликвидности банка. С одной стороны, анализ...

    Построение системы риск-менеджмента в финансовой компании.
    Балашова Н.Е. Опубликовано в номере: Менеджмент в России и за рубежом № 4 / 2002 1. Риск-менеджмент сегодня В настоящее время риск-менеджмент — одна из наиболее динамично развивающихся...

    Перспективы использования российскими банками технологий анализа разрывов.
    Севриновский ВладимирПерсональный сайт Владимира Севриновского. Я понимал, что она сама обдумывала, может быть, какой-нибудь свой собственный план о близком, предстоящем разрыве, и могла ли она его без боли, без горечи обдумывать? А я был...

    Оценка эффективности системы нормативно-правовых актов Банка России в области регулирования валютных рисков.
    Федоров М. А.Регулирование валютных рисков коммерческих банков в России началось в 1996 году: указание первого заместителя председателя Центрального Банка России  А. А. Козлова определил лимит открытых валютных позиций и контроль за соблюдением...

    Разработка торговой системы для управления финансовым портфелем (на примере ПИФа).
    Плясунов А. С.Конкурс Хеджинга. Реферат Дипломный проект: 182 с., 47 рис., 3 табл., 45 источников ОПЦИОН, ДЕРИВАТИВ, ТОРГОВЛЯ ВОЛАТИЛЬНОСТЬЮ, ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОРТФЕЛЬ, ТОРГОВАЯ СИСТЕМА, ПИФ, МОДЕЛЬ БЛЭКА-ШОУЛЗА, ТЕХНИЧЕСКИЙ...

    ароматические аминокислоты # шины диски шины магазин шины магазин шины


     
     

    RiskManage.ru ©2006-2007

     
    Rambler's Top100