Моделювання ризиків діяльності банків

Abstract

Стаття присвячена дослідженню питання управління банківськими ризиками. Управління ризиками – це складний, але необхідний для забезпечення фінансової стабільності банків процес. Дослідження та оцінка банківських ризиків допомагає банкам зрозуміти та керувати ризиками, приймати більш обґрунтовані рішення щодо надання кредитів, інвестування та інших операцій. Моделювання ризиків є важливою частиною управління ризиками в банках, тому в статті запропоновано вдосконалення методології оцінки рівня ризиків банківської діяльності, яка, на основі методів прогнозування та імітаційного моделювання, дозволяє підвищити обґрунтованість та якість управлінських рішень у сфері управління фінансовою діяльністю банку. Завдання оцінювання ризиків є центральним елементом системи управління ризиками в банках. З метою вдосконалення методологічної бази у статті запропоновано концептуальну схему моделювання ризиків банківської діяльності, яка включає чотири блоки: розробка моделей оцінки валютного ризику; розробка моделей оцінки кредитного ризику; стрес-тестування ризиків банківської діяльності; прийняття рішень для стабілізації фінансового стану банку при кожному із запропонованих сценаріїв моделювання ризиків банківської діяльності. Відповідно до цього на основі дослідження фінансової звітності банку та методів оцінки й аналізу ризиків банківської діяльності було розроблено такі імітаційні моделі: модель оцінки рівня валютного ризику; модель оцінки кредитного ризику та визначення величини його резервування за національними та міжнародними стандартами; модель оцінки комплексного ризику. Після побудови та дослідження моделей було використано методи системної динаміки, а саме: імітаційного моделювання, стрес-тестування та аналізу чутливості. Імітаційне моделювання стало дієвим інструментом дослідження ризиків банківської діяльності, оскільки воно дозволило створити віртуальні моделі банківських операцій і протестувати їх на різних сценаріях ризиків. Стрес-тестування дозволило дослідити впливи шокових подій на фінансову стійкість банку. Аналіз чутливості було використано для виявлення найбільш чутливих параметрів моделі та для визначення того, як зміна цих параметрів впливає на результати моделі.The article is devoted to the study of the issue of banking risk management. Risk management is a complex but necessary process for ensuring the financial stability of banks. Research and assessment of banking risks helps banks to understand and manage risks, to make more informed decisions on granting loans, investing and other operations. Risk modeling is an important part of risk management in banks, therefore the article proposes to improve the methodology for assessing the level of banking risks, which, based on forecasting and simulation modeling methods, allows to increase the validity and quality of management decisions in the field of managing the bank's financial activities. The task of risk assessment is a central element of the risk management system in banks. In order to improve the methodological base, the article proposes a conceptual scheme for modeling banking risks, which includes four blocks: development of models for assessing currency risk; development of models for assessing credit risk; stress testing of banking risks; decision-making to stabilize the bank's financial condition for each of the proposed scenarios for modeling banking risks. Accordingly, based on the study of the bank's financial statements and methods of assessing and analyzing banking risks, the following simulation models were developed: a model for assessing the level of currency risk; a model for assessing credit risk and determining the amount of its provision according to national and international standards; a model for assessing complex risk. After building and studying the models, system dynamics methods were used, namely: simulation modeling, stress testing, and sensitivity analysis. Simulation modeling became an effective tool for studying banking risks, as it allowed creating virtual models of banking operations and testing them in various risk scenarios. Stress testing allowed studying the effects of shock events on the financial stability of the bank. Sensitivity analysis was used to identify the most sensitive parameters of the model and to determine how changing these parameters affects the model results.