Главная страница » Публикации » 2017 » №5 (77) » Оценка средств управления эффективностью банковского риск-менеджмента

Оценка средств управления эффективностью банковского риск-менеджмента

Estimation of the management tools of the effectiveness of bank risk management

Управление финансами
Оценка средств управления эффективностью банковского риск-менеджмента

Авторы

Дятлов С.А.
д.э.н., профессор
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
oetdsa@yandex.ru
Щугорева В.А.
Аспирант
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Лобанов О.С.
к.э.н.
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Аннотация

В рамках настоящего исследования проанализированы существующие инструменты управления эффективностью банковского риск-менеджмента. Выявлено, что имеющиеся показатели, использующиеся в процессе оценки инструментов управления эффективностью, не охватывают в полной мере свойства инструментов, напрямую влияющих на систему управления рисками. Модернизирован метод интегральной оценки эффективности применения рассматриваемых инструментов путем включения формализованного способа выявления частных критериев, характеризующих требования современной стадии развития банковской сферы, позволяющих измерить эффективность применения данных инструментов в крупном банке. В ходе проведенного исследования выявлено, что наиболее целесообразным для применения является инструмент риск-культуры, обладающий значительным потенциалом для применения в банковской системе. Охарактеризован эффект от применения данного метода и перспективы его дальнейшего развития.

Ключевые слова

риск, управление рисками, RAROC, ключевые индикаторы риска, стресс-тестирование, самооценка рисков и контролей, риск-культура

Финансирование

Исследование выполнено при грантовой поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований (отделение гуманитарных и общественных наук), проект 16–02–00531а.

Рекомендуемая ссылка

Дятлов С.А., Щугорева В.А., Лобанов О.С.. Оценка средств управления эффективностью банковского риск-менеджмента // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №5 (77). Номер статьи: 7704. Дата публикации: 30.05.2017. Режим доступа: https://sovman.ru/article/7704/

Authors

Djatlov S.A.
Doctor of Economics, Professor
Russia, Saint-Petersburg State Economic University
oetdsa@yandex.ru
Lobanov O.S.
Ph.D.
Russia, Saint-Petersburg State Economic University
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
Shhugoreva V.A.
Graduate student
Russia, Saint-Petersburg State Economic University
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Abstract

Within the framework of this study, the existing tools for managing the effectiveness of bank risk management have been analyzed. It was revealed that the available indicators used in the evaluation of performance management tools do not fully cover the properties of instruments that directly affect the risk management system. The method of integral evaluation of the effectiveness of the application of instruments under review has been modernized by incorporating a formalized way of identifying particular criteria that characterize the requirements of the current stage of development of the banking sector, which makes it possible to measure the effectiveness of the application of these instruments in a large bank. In the course of the study, it was found that the most appropriate for use is a risk-culture tool, which has significant potential for application in the banking system. The effect of the application of this method and the prospects for its further development are characterized.

Keywords

risk, risk management, RAROC, key risk indicators, stress testing, self-assessment of risks and controls, risk culture

Project finance

The study has been developed under the grant of the Russian Foundation for Basic Research, № 16–02–00531а.

Suggested citation

Djatlov S.A., Lobanov O.S., Shhugoreva V.A.. Estimation of the management tools of the effectiveness of bank risk management // Modern Management Technology. ISSN 2226-9339. — №5 (77). Art. #  7704. Date issued: 30.05.2017. Available at: https://sovman.ru/article/7704/

Введение

Современная ситуация характеризуется развертыванием глобального финансово-экономического кризиса, трансформацией мировой и национальных хозяйственных и финансово-банковских систем [14], обострением гиперконкурентной борьбы на мировых рынках [1]. Сегодня назрела необходимость разработки новой парадигмы, перехода к новой негэнтропийной модели экономического развития [2], новой модели управления рисками в условиях усиления глобальной инновационной гиперконкуренции. Основной парадигмой банковского опыта управления рисками считалось то, что защитная функция является в первую очередь управляющей функцией, требуя принятия ключевых решений от топ-менеджмента для защиты банков от различных финансовых последствий. Однако, менеджмент не смог в эффективной мере обеспечить уровень принятия глобальных решений настолько правильным, чтобы и развивать бизнес и, в тоже время, так же успешно снижать потери от рисков. Требовалось более точная настройка процессов. Старая парадигма требовала переосмысления и модернизации.

Развитие новых информационных банковских технологий, широкое распространение электронных платежных систем, активное внедрение удаленных сервисов обслуживания, многократный рост банковских транзакций, в т.ч. по банковским картам сопровождается ростом рисков хакерских атак, увеличением числа мошеннических схем по краже денежных средств со счетов клиентов через интернет. Так, 12-15 мая 2017 года была предпринята масштабная хакерская атака (заражения компьютерным вирусом-вымогателем WannaCry) на компьютеры и сервера компаний различных стран, в том числе на электронные платежные системы крупных банков индустриально развитых стран мира, включая Китай, Россию, США, страны ЕС [17].

Важнейшим инструментом снижения электронных уязвимостей, рисков и преодоления цифрового неравенства в финансово-банковской сфере является конвергенция информационных пространств [3], институтов и сервисов государственных и частных электронных платежных систем. Ведущие банки стали внедрять в свои электронные банковские системы трехуровневую линию зашиты, в которую были вовлечены не только банковские менеджеры, но и сотрудники, работающие с клиентами (первая линия защиты), риск-менеджеры банка (вторая линия защиты) и служба внутреннего контроля (третья линия).

Система риск-менеджмента, как и любая система, состоит из элементов. Люди, процессы, инструменты и модели. Выстраивание данной системы требует четкого понимания целей, которые должны выполнять система. Цели системы определены требованиями регулятора, а также акционерами коммерческого банка. Само по себе достижение этих целей не означает что система риск-менеджмента работает эффективно. Выполнение требований регулятора — важная и необходимая часть построения системы, без которой существование коммерческой организации, как минимум, незаконно, но важную роль играют цели, которые ставят акционеры понимая, что система риск-менеджмента должна защищать банк от непредвиденных угроз, в тоже время не мешая бизнесу для выполнения основных банковских задач. Построение сбалансированной системы целей является очень сложной и крайне важной частью выстраивания взаимодействия элементов системы управления рисками [8, с. 95].

Банку необходимо понять, какой максимальный размер риска допустим для ведения бизнеса, позволяющий получать запланированный доход. Причем данный размер может регулярно меняться и пересматриваться в зависимости от текущей конъюнктуры и экономической ситуации. Такой размер принято называть аппетитом к риску или риск-аппетитом.

Аппетит к риску можно определить, как совокупный максимальный уровень риска (возможных потерь) банка, который он готов принять в процессе создания стоимости, достижения установленных целей, в том числе целевого уровня доходности, реализации стратегических инициатив и выполнения своей миссии.

Система лимитов риск-аппетита и порядок ее функционирования должны быть зафиксированы во внутренних нормативных документах банка.

Если поставить задачу оценить эффективность системы управления рисками, то необходимо определить инструменты, которые можно использовать в данной системе для достижения необходимых показателей риск-аппетита [13, с. 272].

Цель исследования – определить и оценить существующие средства управления эффективностью банковского риск-менеджмента. На текущий момент существует множество различных инструментов, моделей, подходов и показателей, которые в той или иной степени могут оценивать текущее состояние риск-менеджмента в российском банке, а также прямо или косвенно влиять на изменение этого состояния. Объектом исследования является акционерный коммерческий банк. Предмет исследования – система банковского риск-менеджмента.

 

Методы исследования

Если рассмотреть более подробно методы, которые используют российские банки, то для оценки эффективности выделим несколько инструментов, используемых в банках и существенно влияющих на систему управления рисками:

Показатели:

  1. Рентабельность капитала с учетом риска (RAROC);
  2. Ключевые индикаторы риска.

Методы:

  1. Применение методов стресс-тестирования;
  2. Самооценка;
  3. Внедрение риск–культуры.

Каждый из этих показателей или методов является современным инструментом для оценки и влияния на систему управления рисками. Банки сами выбирают, какие из этих инструментов использовать в своей деятельности. Одной из поставленных задач в рамках исследования является определить те инструменты, которые требуют совершенствования, в рамках такой задачи, предложен и разработан интегральный показатель, учитывающий особенности всех инструментов, а также те качества, которые напрямую влияют на систему риск-менеджмента как бизнес-процесса.

Данный интегральный показатель рассчитан экспертно с помощью бально-весового подхода и метода экспертных оценок, который был предложен С.С. Беликовым для оценки качества системы риск-менеджмента [9]. Для оценки системы инструментов С.С. Беликовым были определены 4 группы критериев:

  • уровень документационной базы,
  • уровень взаимодействия подразделений и персонала,
  • уровень организации системы управления,
  • уровень обеспечения бесперебойной деятельности.

При этом инструменты в данном исследовании подразделялись на виды рисков. Разработанная система анализа была основана на 6 ключевых критериях:

  • результативность,
  • общая экономичность,
  • рациональность и целесообразность,
  • надежность и функциональная адаптивность,
  • соответствие нормам и стандартам,
  • качество организационного и информационного обеспечения.

На текущий момент данные критерии не охватывают в полной мере свойства инструментов, напрямую влияющих на систему управления рисками [15, с. 95]. Предложенный метод предлагается дополнить и уточнить следующими критериями, характерными для современной стадии развития банковской сферы:

  • уровень корреляции показателя и финансового ущерба банка,
  • наличие возможности автоматизированной системы позволяющей управлять инструментом и расчётами, стоимость, доступность,
  • наличие возможности создания пользовательского интерфейса и ролей на всех уровнях персонала в АС,
  • наличие прозрачной системы отчётности и принятия решений,
  • строгость аппаратных математических расчетов (уровень формализованности расчетов),
  • влияние крупности банка на показатель или инструмент,
  • зависимость инструмента от документов и инструкций ЦБ,
  • международная практика применения инструмента,
  • использование инструмента в ЦБ для учета своих рисков,
  • интеграция показателя к персоналу банка (уровень охвата),
  • учет всех видов риска.

Теперь рассмотрим данные инструменты и оценим их по предложенным критериям (баллы 1…10). Веса предложены экспертно на основании опроса риск-менеджеров с опытом работы в системе банковского риск-менеджмента не менее 3 лет и представлены в таблице 1.

 

Таблица 1 – Критерии оценки инструментов

Критерий Вес
Корреляция с ущербом (I1) 0,2
Возможность АС(I2) 0,1
Интеграция АС на все уровни(I3) 0,05
Система отчетности и принятия решений(I4) 0,05
Уровень формализованности расчетов (I5) 0,05
Влияние крупности банка (I6) 0,1
Зависимость от ЦБ (I7) 0,05
Международная практика (I8) 0,1
Использование ЦБ (I9) 0,1
Уровень охвата (I10) 0,1
Учет всех видов риска (I11) 0,1

 

Рентабельность капитала с учетом риска (RAROC)

Одним из наиболее популярных показателей как в зарубежных банках, так и в российском банковском бизнесе, является рентабельность капитала с учетом риска (Risk Adjusted Return on Capital, RAROC). Данный показатель может использоваться банками в рамках системы управления эффективностью деятельности с учетом риска (Risk Adjusted Performance Management, RAPM). RAROC рассчитывается по следующей формуле (1):

рентабельность капитала с учетом риска, Risk Adjusted Return on Capital, RAROC                            (1)

По существу, RAROC показывает, сколько банк с учетом риска зарабатывает за период на рубль потребляемого капитала.

RAROC появился в банковской отрасли как более совершенная альтернатива классическому показателю рентабельности собственного капитала (Return on Equity, ROE). Для расчета RAROC бухгалтерские показатели, используемые при расчете ROE и связанные с уровнем риска, – расходы на резервы на возможные потери и собственные средства (капитал) – заменяются на экономические показатели, более объективно отражающие принимаемые риски: ожидаемые потери (EL) и экономический капитал (ECap, ЭК).

Благодаря этому по сравнению с ROE RAROC позволяет более детально анализировать деятельность банка с точки зрения соотношения риска и доходности, поскольку может быть рассчитан на низких уровнях сегментации.

В расчете RAROC используются как бухгалтерские показатели, так и экономические показатели. При этом важно использовать сопоставимые друг с другом компоненты расчета, взятые за один и тот же период времени и полученные на основании одного и того же массива заемщиков или операций.

Расчет и анализ показателя RAROC создает предпосылки для более эффективного использования капитала банка через его перераспределение на бизнес-единицы, приносящие наибольшую доходность с учетом риска.

Во-первых, RAROC позволяет сбалансированно и точечно влиять на развитие бизнеса. Во-вторых, RAROC позволяет повысить эффективность использования буфера капитала (разницы между источниками капитала и требованиями к капиталу). В-третьих, и в период избыточности капитала, и в кризисный период, когда наблюдается дефицит капитала, использование RAROC поможет ограничить/сократить наименее эффективные направления.

Баллы по каждому критерию и общий итоговый балл за инструмент представлены в таблице 2.

 

Таблица 2 – Оценка инструмента RAROC

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10 I11 Итого
10 3 2 5 9 0 5 3 3 2 5 4,65

 

Ключевые индикаторы риска

Ключевые индикаторы риска (КИРы), как определяет их название, – это индикаторы ключевых рисков, которым подвержен банк. Они являются частью информации, которая служит индикатором подверженности банка тому или иному виду риска [12, с. 105].

Ключевой индикатор риска (Key Risk Indicator, KRI) – количественный показатель, исчисляемый с заданной периодичностью и используемый для оценки текущего уровня риска, соотнесения текущего уровня с допустимым (пороговым) значением, определения проблемных областей и предотвращения возможных потерь путем разработки и внедрения превентивных мер [11, с. 60].

Выделяют три основных типа КИРов:

  1. Единичные КИРы. Например, число недовольных клиентов.
  2. Смешанные КИРы. Содержат два и более единичных КИРов, комбинированных с использованием соответствующего алгоритма. Например, соотношение общего числа клиентов и числа недовольных клиентов дают уровень недовольства клиентов.
  3. Качественные КИРы. Такие КИРы, как «рейтинг аудита», представляют собой оценку уровня риска: «высокий», «средний» или «низкий».

Существуют также индикаторы, ориентированные не на потери, а на бизнес-процессы. Например, повышенную текучесть персонала банка трудно соотнести с какой-либо конкретной потерей, поскольку она отражает процесс. Подобные индикаторы помогают оценить качество операций для всех видов риска. Они, как правило, тоже исторические, поскольку информируют нас о том, что уже произошло, и не указывают, на чем стоит сосредоточить усилия в будущем.

Предикативными являются индикаторы окружения, такие как число жалоб со стороны клиентов, удовлетворенность персонала своей работой, количество проведенных тренингов для сотрудников подразделения.

В реальной жизни существуют тысячи всевозможных КИРов, соответствующих основным процессам, направлениям бизнеса, потерям и событиям, происходящим в банке, поэтому процесс оценки необходимо проводить, основываясь на исторических данных и применяя статистические методики, выявляющие взаимосвязи между данными. Таким образом, в результате успешно проведенного анализа КИРов остаются самые важные индикаторы, ключевые для данного вида риска.

На практике эффективное применение индикаторов предусматривает одновременное использование как исторических, так и опережающих индикаторов. Чем более они специфичны и чем точнее отражают профиль соответствующего риска, тем большую значимость имеет работа с индикаторами. Так называемая «чувствительность» индикатора отражает эффективность его работы. Измерить чувствительность непросто, поэтому на практике оптимальные пороговые значения индикаторов риска вначале определяются количественно, а затем корректируются в процессе моделирования.

Баллы по каждому критерию и общий итоговый балл за инструмент представлены в таблице 3.

 

Таблица 3 – Оценка инструмента КИР

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10 I11 Итого
7 6 7 3 3 3 3 6 4 8 5 5,40

 

Стресс-тестирование

Важным инструментом оценки влияния экстраординарных событий на финансовую устойчивость банка может выступать стресс-тестирование стресс-тестирование. Данный инструмент позволяет проанализировать влияние на банк особо крупных потерь, вероятность понесения которых находится за пределами доверительного интервала, на котором банк рассчитывает свой экономический капитал. Под стрессом понимается установление для макроэкономических факторов, влияющих на банк, весьма неблагоприятных значений, в частности значений более негативных, нежели принятые для пессимистического сценария бизнес-плана банка.

Стресс-тестирование может осуществляться на основе исторических и гипотетических сценариев. Исходя из изложенного, можно дать следующее определение стресс-тестирования — это оценка риск-показателей и параметров портфелей активов и пассивов в условиях маловероятных, но возможных, пессимистических сценариев, в частности, с целью определения достаточности имеющихся у банка источников капитала для покрытия потенциальных убытков [4, с. 298]. Оно может осуществляться как в разрезе отдельных видов рисков, так и агрегировано.

Стресс-тестирование применяется в разных сферах риск-менеджмента для решения следующих разнообразных задач:

  • управление капиталом,
  • управление ликвидностью,
  • бизнес-планирование,
  • управление портфелем,
  • определение риск-аппетита.

Стресс-тестирование позволяет оценить влияние пессимистических сценариев на все основные показатели деятельности банка: финансовый результат и рентабельность, достаточность капитала, нормативы ликвидности, качество кредитного портфеля и др. Результаты стресс-тестирования и соответствующие рекомендации на регулярной основе могут представляться на очное обсуждение коллегиальных органов банка.

Баллы по каждому критерию и общий итоговый балл за инструмент представлены в таблице 4.

 

Таблица 4 – Оценка инструмента стресс-тестирования

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10 I11 Итого
3 2 2 4 3 6 0 8 6 3 7 4,25

 

Самооценка рисков и контролей

Самооценка рисков и контролей представляет собой процесс идентификации, описания и оценки потенциальных рисков и связанных с ними контролей. Хотя фундаментальные принципы проведения самооценки во всем мире достаточно хорошо разработаны, тем не менее, представления о лучшем подходе на микроуровне могут сильно разниться. Процесс самооценки прежде всего предназначен для идентификации и оценки потенциальных, а не текущих рисков и инцидентов.

Прежде всего, процесс самооценки проводится для идентификации и документации перечня наиболее существенных рисков и связанных с ними контролей, увеличения осведомленности бизнеса о рисках банка путем трансляции результатов самооценки. Таким образом, основными целями самооценки являются:

  • выявление существенных рисков и недостатков в системах контроля, включая разработку индикаторов риска и индикаторов контроля для мониторинга риска и выработку мер для минимизации риска;
  • повышение информированности об уровне операционного риска и формирования профиля рисков банка, структурных подразделений;
  • формирование входных данных для сценарного анализа, мониторинга индикаторов риска и моделирования требований к капиталу на покрытие операционного риска.

Согласно общепринятым мировым стандартам самооценка должна проводиться не реже чем раз в год.

Первым этапом самооценки является определение степени подверженности банка тому или иному риску. Подверженность риску может быть определена одним или несколькими из следующих методов:

  • интервьюирование уполномоченных сотрудников оцениваемого бизнеса;
  • анкетирование;
  • анализ базы данных инцидентов операционного риска (исторических данных);
  • анализ отчетов третьих сторон (внешний и внутренний аудит, регулятор, консультанты и т. д.);
  • анализ внешних источников данных, таких как пресса и обзоры мировых практик;
  • использование данных, доступных на внутреннем портале банка;
  • проведение мозгового штурма в рамках семинаров.

Одним из самых эффективных является последний метод. В ходе семинаров привлекаются представители структурных подразделений, включающих как управляющий состав, так и специалистов. Участников спрашивают о том, что именно они считают своими рисками.

В процессе самооценки, аналогично оценке риска, оценивается эффективность контрольных процедур (применяется 5-позиционная шкала с оценкой от нулевой до высокой эффективности). Совместно с общей оценкой воздействия риска оценка эффективности контрольных процедур определяет рейтинг данного риска.

Баллы по каждому критерию и общий итоговый балл за инструмент представлены в таблице 5.

 

Таблица 5 – Оценка инструмента самооценка рисков и контролей

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10 I11 Итого
3 4 8 7 2 6 2 7 4 10 4 5,05

 

Риск-культура

Несмотря на то, что понятие риск-культуры появилось давно, четкого и однозначного определения данного термина в банковской практике как такового нет. Однако уже в 2016 году Банк России согласно политике Управления рисками признал риск-культуру как один из важнейших элементов [16, с. 355] системы управления рисками. Так, согласно регулятору, риск-культуру можно определить, как совокупность ценностей, убеждений, пониманий, знаний, норм поведения и практик в отношении рисков организации и управления ими, разделяемых и принимаемых всеми работниками организации. Стоит отметить, что риск-культура базируется на ценностях и убеждениях человека, которые могут быть приняты только добровольно. Важное отличие от других инструментов заключается в том, что нельзя сотрудника заставить выполнять требования риск-культуры.

Данное определение дает контур к пониманию что значит риск-культура в организации, но все же это определение слабо формализовано. Одна из главных проблем всех организаций, которые внедряют подходы к риск-культуре, это отсутствие методов параметрической оценки, которая бы позволила оценить уровень неформальных принципов и убеждений.

Для большинства работников, сотрудники, которые работаю в системе управления рисками, риск-менеджеры, представляются людьми со специфическими математическими знаниями, которые недоступны большинству. Решения риск-менеджеров могут быть непонятны, особенно тем, кто выполняет бизнес-функции. Риск-культура предлагает преодолеть данные недопонимания между риск-менеджерами и остальными работниками.

В условиях развитой риск-культуры каждый сотрудник, во-первых, знает, чем занимается и за что отвечает риск-менеджер; во‑вторых, понимает, что решение риск-менеджера также основаны на целях благополучия организации; в-третьих, мотивирован на практическое применение решений систем риск-менеджмента.

Риск-менеджмент, как и любой другой управляющий процесс, четко регламентируется. Организационные структуры, роли, процедуры, инструменты и модели должны работать как слаженный механизм. Но в современных трудных экономических условиях опоры на формальные механизмы недостаточно для обеспечения устойчивости системы риск-менеджмента банка и ее адаптивности к постоянно меняющейся внешней и внутренней среде. Надежно закрыть возможные пробелы и серые зоны в нормативном регулировании помогают знания, ценности, принципы и убеждения в сфере управления рисками.

В банках, в сфере управления рисками часто доминируют либо формальные процедуры, либо неформальные принципы и убеждения. Наиболее успешные банки развивают и то, и другое.

Таким образом, развитие риск-культуры – очень важный этап развития всей системы управления рисками.

На практике уровень риск-культуры меняется от банка к банку. Если в организации достаточно сильная риск-культура, риск-менеджмент пронизывает все: процессы, системы, управленческие решения, модели и т. д. В банках с менее развитой риск-культурой риск-менеджмент сводится к формальным заключениям и рекомендациям риск-менеджеров, зачастую не обладающих правом голоса при принятии бизнес-решений.

Таким образом, весь инструментарий риск-менеджмента, каким бы совершенным он ни был, эффективен настолько, насколько развита культура управления рисками в организации.

Одной из причин медленного развития риск-культуры может быть слабая поддержка риск-менеджмента со стороны высшего руководства организации. Понимая важность внедрения инструментов управления рисками, руководство не всегда сознает, что риск-менеджмент касается не только риск-менеджеров, но и остальных сотрудников организации [10, с. 65].

Еще один труднопреодолимый барьер развития культуры риск-менеджмента состоит в том, что люди в бизнесе часто сопротивляются попыткам взглянуть на их действия под иным углом, предсказать альтернативные варианты развития событий. Вот почему многое должно быть сделано для правильной коммуникации роли риск-менеджеров как партнеров и конструктивного противовеса в процессе подготовки и принятия бизнес-решений.

На текущий момент банки находятся на разных стадиях развития риск-культуры.

Период, последовавший за мировым финансовым кризисом 2008–2009 гг., стал началом перехода мировой банковской отрасли к сбалансированной риск-культуре. Получила развитие концепция аппетита к риску организации. Широкое внедрение метрик, сочетающих в себе риск и доходность, позволило существенно снизить градус конфликта между бизнес-функциями и функциями риск-менеджмента, объединив их общими целями на всех уровнях организационной иерархии [5, с. 96].

Но путь крупнейших мировых банков к сбалансированной риск-культуре оказался сложным. Одни банки преодолели трудности, другие вследствие недостатков риск-культуры прекратили свое существование.

Понятие риск-культуры в крупном банке более ориентированно на задачи, которые ставятся перед работниками в рамках системы управления рисками. Например, в ПАО Сбербанк риск-культура определяется как устоявшаяся в организации система норм поведения сотрудников, направленная на выявление рисков и управление ими. При этом разработана достаточно формализованная модель, состоящая из четырех областей, которая описывает этот инструмент и позволяет с ним работать – осознание риска, реагирование, уважение к клиенту, банку и себе, и полная прозрачность всех процессов.

Баллы по каждому критерию и общий итоговый балл за инструмент представлены в таблице 6.

 

Таблица 6 – Оценка инструмента риск-культуры

I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8 I9 I10 I11 Итого
1 4 7 3 2 6 2 6 6 4 3 3,8

 

Итоговая таблица эффективности инструментов (1 … 10) представлена в таблице 7.

 

Таблица 7 – Итоговая таблица эффективности инструментов

Показатель/метод Результат интегрального показателя
Экономический капитал 4,05
Стресс-тестирование 4,25
RAROC 4,65
КИР 5,40
Сценарный анализ 3,8
Самооценка 5,05
Риск-культура 3,8

 

Заключение

Для каждого инструмента выведен интегральный показатель, который показывает насколько данный инструмент может быть эффективен и в первую очередь применен для оценки и улучшения системы банковского риск-менеджмента.

Главный вывод, который можно сделать из этих расчетов, что такой инструмент, как риск –культура, наименее развит и тем самым востребован сейчас на российском банковском рынке. Расчеты показали, что на текущий момент сильно доминируют формальные процедуры управления рисками, а неформальным уделяется только поверхностное внимание. Это объяснимо тем, что неформальные инструменты сложно параметризировать и применять какие-либо информационные технологии [6, с. 20]. Но для современных банков, ставящих перед собой задачи прогрессивных методов управления рисками, достигающих максимальной эффективности, необходимо развивать как формальные методы управления, так и неформальные, основанные на принципах и убеждениях.

Одним из главных и перспективных эффектов от развития банковской риск-культуры является совершенствование системы управления операционными рисками, т.к. именно такой вид риска, где проявляются особенности человеческих взглядов и ценностей как с положительной, так и с отрицательной стороны, можно минимизировать за счет развития инструментов той же природы воздействия [7, с. 83].

Print Friendly, PDF & Email
Оправить мне на email статью

Читайте также

Управление рисками в условиях санкционных ограничений
Обзор современного состояния рынка ипотечного кредитования в Российской Федерации
О влиянии межбюджетных федеральных средств на экономическое развитие субъектов Северо-Кавказского федерального округа
Особенности современного состояния специализированных институтов инфраструктуры рынка банковских услуг
Проблемы инвестиционной привлекательности Кыргызской Республики

Библиографический список

  1. Дятлов С. А. Глобальная инновационная гиперконкуренция как фактор трансформации мировой экономики // Философия хозяйства.- 2010.- № 4.- С. 113-131.
  2. Дятлов С. А. Таргетирование инфляции и эффект Гудхарта / World Science: Problems and Innovations: сборник статей VIII международной научно-практической конференции. В 2 частях. Ч. 2. — Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение», 2017. — С. 163-167.
  3. Дятлов С. А., Лобанов О. С. Конвергенция информационных пространств как фактор снижения цифрового неравенства в Евразийском экономическом союзе // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — № 2 (50). Дата публикации: 2017-04-11.
  4. Лобанов О. С. CASE-технологии проектирования информационных систем // В сборнике: Информационные технологии в экономике, управлении и образовании. – Санкт-Петербург. – 2010. – С. 298-299.
  5. Лобанов О. С. Экономическое обоснование применения программных решений, реализующих функцию бюджетирования в организациях // В сборнике: Применение результатов дипломного проектирования студентов вузов Санкт-Петербурга в интересах социально-экономического развития города. – Санкт-Петербург. – 2010. – С. 95-99.
  6. Лобанов О. С., Артемьев А. В., Томша П. П. Разделение информационных систем на подклассы как основа рационализации информационного пространства // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 6-2 (25). – С. 20-21.
  7. Лобанов О. С., Рябцев И. В. Моделирование бизнес-процессов в среде Casewise // В сборнике: Развитие экономики России: инновационное будущее. – Санкт-Петербург. – 2007. – С. 83-84.
  8. Лобанов О. С., Рябцев И. В. Стратегический менеджмент и его поддержка средствами Carewise на примере BSC // В сборнике: Модернизация российской экономики и общества в контексте национально-государственных и общемировых изменений. – Санкт-Петербург. – 2008. – С. 92-97.
  9. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: Уточненные рамочные подходы, 2004. – режим доступа: http://www.cbr.ru/today/ms/bn/basel.pdf.
  10. Мельникова Е. Ф., Лобанов О. С., Баша Н. В. Приоритезация проектов в инжиниринговой компании как инструмент принятия оперативных управленческих решений // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 8-1 (27). – С. 65-66.
  11. Минаков В. Ф., Лобанов О. С., Артемьев А. В. Кластеры потребителей телекоммуникационных сервисов // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 6-1 (25). – С. 60-61.
  12. Минаков В. Ф., Лобанов О. С., Остроумов А. А. Развертывание облачной инфраструктуры в региональном информационном пространстве // Научное обозрение. – 2014. – № 11-1. – С. 103-106.
  13. Сазыкин Б. В. Управление операционным риском в коммерческом банке. – М.: Вершина, 2008. – C. 272.
  14. Социально-экономическая трансформация хозяйственной системы России. Коллективная монография. Санкт-Петербург, 1997.
  15. Щугорева В. А. Критерии и необходимость внедрения автоматизированной системы управления операционными рисками в российском банке. Примеры решений // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2015. – № 3-3 (34). –С. 94-96.
  16. Щугорева В. А., Баша Н. В., Минаков В. Ф. Концептуальная модель влияния риск-культуры на эффективность управления бизнесом банка // Экономика и менеджмент систем управления. – 2016. – Т. 19. – №1.3. – С. 352-358.

References

  1. Djatlov S. A. Global innovative hypercompetition as a factor of world economy transformation [Global’naja innovacionnaja giperkonkurencija kak faktor transformacii mirovoj jekonomiki]// Philosophy of economy. – 2010.- № 4.- P. 113-131.
  2. [Djatlov S. A. Inflation Targeting and the Goodhart Effect Targetirovanie infljacii i jeffekt Gudharta]/ World Science: Problems and Innovations: a collection of articles of the VIII International Scientific and Practical Conference. In 2 parts. Part 2. – Penza: MCSC “Science and Education”, 2017. – P. 163-167.
  3. Djatlov S. A., Lobanov O. S. Convergence of Information Spaces as a Factor of Decreasing Digital Inequality in the Eurasian Economic Union [Konvergencija informacionnyh prostranstv kak faktor snizhenija cifrovogo neravenstva v Evrazijskom jekonomicheskom sojuze]// Regional Economics and Management: Electronic Journal of Science. ISSN 1999-2645. – No. 2 (50). Publication date: 2017-04-11.
  4. Lobanov O. S. CASE-technologies of designing information systems [CASE-tehnologii proektirovanija informacionnyh sistem]// In the collection: Information technologies in economics, management and education. – St. Petersburg. – 2010. – P. 298-299.
  5. Lobanov O. S. Economic justification of the application of software solutions that realize the function of budgeting in organizations [Jekonomicheskoe obosnovanie primenenija programmnyh reshenij, realizujushhih funkciju bjudzhetirovanija v organizacijah]// In the collection: Application of the results of graduate design of students of St. Petersburg universities in the interests of social and economic development of the city. – St. Petersburg. – 2010. – P. 95-99.
  6. Lobanov O. S., Artem’ev A. V., Tomsha P. P. Separation of Information Systems into Subclasses as the Basis for the Rationalization of the Information Space [Razdelenie informacionnyh sistem na podklassy kak osnova racionalizacii informacionnogo prostranstva]// International Journal of Research = Research Journal of International Studies. – 2014. – No. 6-2 (25). – P. 20-21.
  7. Lobanov O. S., Rjabcev I. V. Modeling business processes in the Casewise environment [Modelirovanie biznes-processov v srede Casewise]// In the collection: The development of the Russian economy: an innovative future. – St. Petersburg. – 2007. – P. 83-84.
  8. Lobanov O. S., Rjabcev I. V. Strategic management and its support by means of Carewise using the example of BSC [Strategicheskij menedzhment i ego podderzhka sredstvami Carewise na primere BSC]// In the collection: Modernization of the Russian economy and society in the context of national-state and global changes. – St. Petersburg. – 2008. – P. 92-97.
  9. International convergence of capital measurement and capital standards: Updated framework approaches, 2004 [Mezhdunarodnaja konvergencija izmerenija kapitala i standartov kapitala: Utochnennye ramochnye podhody, 2004]. – access mode: http://www.cbr.ru/today/ms/bn/basel.pdf.
  10. Mel’nikova E. F., Lobanov O. S., Basha N. V. Prioritization of projects in the engineering company as a tool for making operational management decisions [Prioritezacija proektov v inzhiniringovoj kompanii kak instrument prinjatija operativnyh upravlencheskih reshenij]// International Research Journal = Research Journal of International Studies. – 2014. – No. 8-1 (27). – P. 65-66.
  11. Minakov V. F., Lobanov O. S., Artem’ev A. V. Clusters of consumers of telecommunication services [Klastery potrebitelej telekommunikacionnyh servisov]// International Scientific and Research Journal = Research Journal of International Studies. – 2014. – No. 6-1 (25). – P. 60-61.
  12. Minakov V. F., Lobanov O. S., Ostroumov A. A. Deployment of cloud infrastructure in the regional information space [Razvertyvanie oblachnoj infrastruktury v regional’nom informacionnom prostranstve]// Scientific review. – 2014. – No. 11-1. – P. 103-106.
  13. Sazykin B. V. Management of operational risk in a commercial bank [Upravlenie operacionnym riskom v kommercheskom banke]. – Moscow: Vershina, 2008. – P. 272.
  14. Socio-economic transformation of the economic system of. Collective [Social’no-jekonomicheskaja transformacija hozjajstvennoj sistemy Rossii] monograph. Saint-Petersburg, 1997.
  15. Shhugoreva V. A. Criteria and necessity of introduction of the automated system of management of operational risks in the Russian bank. Examples of solutions [Kriterii i neobhodimost’ vnedrenija avtomatizirovannoj sistemy upravlenija operacionnymi riskami v rossijskom banke. Primery reshenij]// International Research Journal = Research Journal of International Studies. – 2015. – No. 3-3 (34). -FROM. 94-96.
  16. Shhugoreva V. A., Basha N. V., Minakov V. F. A conceptual model of the influence of risk culture on the effectiveness of bank business management [Konceptual’naja model’ vlijanija risk-kul’tury na jeffektivnost’ upravlenija biznesom banka]// Economics and management of management systems. – 2016. – T. 19. – №1.3. – P. 352-358.