1 / 16

Модели оценки рыночного риска в системе риск-менеджмента банка

Модели оценки рыночного риска в системе риск-менеджмента банка. Руководитель: профессор кафедры ЭиФ Бутрин А.Г. Автор: Вахтомова Е.М. I . Теоретико-методический блок. II. Аналитический блок. III. Проектный блок. Алгоритм работы.

Download Presentation

Модели оценки рыночного риска в системе риск-менеджмента банка

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Модели оценки рыночного риска в системе риск-менеджмента банка Руководитель: профессор кафедры ЭиФ Бутрин А.Г. Автор: Вахтомова Е.М.

  2. I. Теоретико-методический блок II. Аналитический блок III. Проектный блок Алгоритм работы Оценка рыночных рисков и расчет норматива достаточности капитала на основе стандартизованного подхода для ОАО «Сбербанк России» Определение целесообраз-ности применения внутренних моделей для оценки рыночных рисков путем сравнения нормативов достаточнос-ти капитала Формулирование методики оценки рыночных рисков на основе стандартизованного подхода Определение сущности и структуры рыночных рисков, их классификация Оценка рыночных рисков и расчет норматива достаточности капитала на основе внутренних моделей для ОАО «Сбербанк России» Формулирование методики оценки рыночных рисков на основе внутренних моделей (БАЗЕЛЬ II)

  3. I. Теоретико-методический блок Определение сущности рыночных рисков Рыночный риск – это возможность несоответствия характеристик экономического состояния банка значениям, ожидаемым его руководством, в результате рыночного изменения цен на финансовые инструменты. • зависимость от рыночной конъюнктуры – спроса и предложения на конкретный финансовый актив, общего состояния рынка; • неоднородность – одновременная зависимость от фундаментальных факторов финансового состояния эмитента; • взаимозависимость составных элементов и интегрированность практически во все виды банковских операций и услуг.

  4. I. Теоретико-методический блок Место рыночных рисков в общей классификации рисков

  5. I. Теоретико-методический блок Методика стандартизованного подхода к оценке рыночного риска (Положение ЦБ РФ «О порядке расчета кредитными организациями величины рыночного риска» от 14 ноября 2007 г. № 313-П) По сроку до погашения: 0-6% от чистой позиции. Горизонт. отклонение (для зон): 30-150% от взвеш. позиции. Вертикал. отклонение (для интервалов): 10% от взвеш. позиц. Процентный риск Общий рыночный По группе риска (кредитному рейтингу эмитента.): 0-8% от всей позиции. Специфический Фондовый риск Общий рыночный 8% от чистой позиции. В зависимости от макс. доли одного актива в портфеле: 2-4% от всей позиции. Специфический Валютный риск 10% от открытой валютной позиции. Активы, взвеш. по рыночному риску = 10 х (ПР + ФР + ВР)

  6. II. Аналитический блок Алгоритм расчета процентного риска ОАО «Сбербанк России», в млн. руб. Специфический процентный риск: 1. Распределение ФИ по группам риска 2. Умножение рыночной стоимости ФИ на соответствующий коэффициент 3. Сложение полученных величин Общий процентный риск: 1. Распределение ФИ по временным интервалам в зависимости от срока до погашения и ставки купона 2. Умножение рыночной стоимости ФИ на соответствующий коэффициент 3. Расчет чистой взвешенной позиции по всему торговому портфелю 4. Расчет вертикального отклонения 5. Расчет горизонтального отклонения 6. Сложение полученных величин

  7. II. Аналитический блок Анализ рыночных рисков ОАО «Сбербанк России», в млн. руб.

  8. II. Аналитический блок Анализ норматива достаточности капитала ОАО «Сбербанк России» 8

  9. III. Проектный блок Методика подхода на основе внутренних моделей VaR(Стоимость под риском, максимальный убыток) – выраженная в базовой валюте оценка величины убытков, которую с заданной вероятностью не превысят ожидаемые потери банковского портфеля в течение заданного периода времени при условии сохранения текущих тенденций макро- и микроэкономической рыночной конъюнктуры • доверительная вероятность; • временной горизонт (период владения); • период наблюдения (объем выборки исторических данных).

  10. III. Проектный блок Последовательность расчета рыночного риска методом на основе внутренних моделей 1. Расчет исторических изменений стоимости портфеля Период изменения – 10 дней. Глубина исследования – 1 год (01.01.2012 – 31.12.2012). 2. Моделирование гипотетической цены текущего портфеля на базе рассчитанных изменений 3. Расчет потенциальных прибылей и убытков текущего портфеля 4. Ранжирование значений от макс. прибыли до макс. убытка 5. Расчет величины VaRна определенный день Доверительная вероятность – 99%. 6. Расчет 60 величин VaR за последние 60 дней 7. Расчет итоговой величины VaR

  11. III. Проектный блок Расчет валютного риска, млн. руб. VaR (01.01.2013) = max (4 446,7317;1 815,1659)

  12. III. Проектный блок Расчет фондового риска, руб. VaR (01.01.2013) = max (3 745 011 793;1 598 343 148)

  13. III. Проектный блок Бэк-тестинг внутренней модели (проверка модели на адекватность) Статистический тест на отклонение фактической частоты превышений убытками дневной величины VaR от заданной вероятности в 1% – подсчет числа дней (пробоев), когда фактические убытки от изменений стоимости портфеля превосходили прогнозные значения VaR за последний год. В зависимости от количества пробоев устанавливается надбавка к множителю k (от 0,0 до 1,0) Зоны значений поправочного коэффициента k

  14. III. Проектный блок Бэк-тестинг модели оценки валютного риска Период исследования – 2 года (01.01.2011 – 31.12.2012). Период владения портфелем – 1 день. Доверительная вероятность – 99 %. Количество пробоев – 1, надбавка к множителю – 0,0. 14

  15. III. Проектный блок Бэк-тестинг модели оценки фондового риска Период исследования – 2 года (01.01.2011 – 31.12.2012). Период владения портфелем – 1 день. Доверительная вероятность – 99 %. Количество пробоев – 0, надбавка к множителю – 0,0. 15

  16. III. Проектный блок Анализ целесообразности применения метода на основе внутренних моделей Выгода банка за счет применения подхода на основе внутренних моделей составила 3 825,1552 млн. руб.

More Related