Экспертные оценки в рисках

Жуков М.С, Орлов А.И., Фалько С.Г.

Аннотация

В настоящее время финансовые рынки характеризуются высоким уровнем нестабильности. Невыполнение допущения о нормальности распределений доходностей на финансовых рынках влечет за собой необходимость усовершенствования инструментария оценки рисков. Для этих целей предлагается дополнить экспертными корректировками существующие подходы оценки рисков. В качестве  примера в статье рассматривается модель кредитных рисков в банке. Подчеркивается важность объективности экспертных корректировок, для которой необходимо избежать конфликта интересов внутри создаваемой комиссии экспертов.

Ключевые слова: риски, ненормальность распределений, экспертные корректировки, финансы
								
1. Введение
		 	 	 							
	Из [1] в эконометрических и экономико-математических моделях применяют понятия и результаты теории вероятностей и математической статистики. При этом зачастую используют те или иные параметрические семейства распределений вероятностей. Hаиболее популярно нормальное распределение. Используют также логарифмически нормальное распределение, экспоненциальное распределение, гамма- распределение и другие. Эксперименты показывают, что реальные распределения практически всегда отличаются от включенных в классические параметрические семейства, а имеющиеся отклонения от заданных семейств делают неверными выводы, основанные на использовании этих распределений. 
	Есть ли основания априори предполагать нормальность результатов измерений?
	Иногда утверждают, что в случае, когда погрешность измерения (или иная случайная величина) определяется в результате совокупного действия многих малых факторов, то в силу Центральной Предельной Теоремы (ЦПТ) теории вероятностей эта величина хорошо приближается (по распределению) нормальной случайной величиной. Однако это утверждение верно, если малые факторы действуют аддитивно и независимо друг от друга. Если же они действуют мультипликативно (и независимо друг от друга), то в силу той же ЦПТ аппроксимировать распределение рассматриваемой величины надо логарифмически нормальным распределением. В прикладных задачах обосновать аддитивность, а не мультипликативность действия малых факторов обычно не удается.  Аналогично экспериментальные данные показывают неверность допущения о нормальности погрешностей статистических измерений.

2. Распределение доходностей на финансовых рынках имеет “толстые хвосты” (fat tails)

	Глобальный финансовый кризис, начавшийся в середине августа 2007 года, указал на важность “хвостовых рисков” (tails risks), которые отразились в поведении ключевых переменных финансового рынка [2]. “Хвостовые риски” связаны с экстремальными результатами и свидетельствуют о том, что распределение данных по финансовым рынкам не являются нормальными (Рисунок 1). Толстые хвосты возникают из-за поведения инвестора, которое вызвано либо чрезмерным оптимизмом, либо пессимизмом. Такие поведение участников рынка имеет  цепную или стадную природу (herd behavoir) и не может считаться независимым друг от друга.  Поскольку инвесторы покупают ценные бумаги в устойчивом потоке, поощряемом таким поведением, не поддерживаемым экономическими основами, период повышения цен на активы приводит к повышенной волатильности. И наоборот, отрицательный сигнал от фундаментальных факторов вызывает внезапную распродажу ценных бумаг, что усиливает волатильность цен. По сути, это пагубное поведение и формирование пузырей цен на активы приводит к неопределенности в оценке активов, что в конечном итоге приводит к высокой волатильности цен активов, то есть к “хвостовому риску”. 

	Повышенная волатильность или “толстые хвосты” (fat tails) в распределении финансовых данных снижают надежность прогнозов этих переменных, особенно в периоды финансового кризиса. Преобладающая оценка риска и модели прогнозирования были основаны на предположении о нормальном распределении данных. Например, инструмент VAR(value at risk) представляет собой выраженную в денежных единицах оценку величины, которую не превысят ожидаемые в течение данного периода времени потери с заданной вероятностью. Распространение хвостовых рисков привело к большей взаимосвязи между различными видами финансового риска. (ликвидность, кредит, дефолт, процентная ставка, рынок, риски валютных курсов и т. д.) 

Рисунок 1. Распределение доходностей на финансовых рынках с "толстыми хвостами" (fat-tails)

	Считается, что рыночный риск связан с волатильностью и прогнозной неопределенностью ключевых рыночных переменных, таких как индексы фондового рынка, процентные ставки и обменные курсы. Таким образом, рыночный риск состоит из риска на рынке ценных бумаг, риска изменения процентных ставок и валютного риска. Повышенный рыночный риск делает более трудным управление рисками и активами в финансовых учреждениях. Мониторинг рыночного риска имеет решающее значение для оценки финансовой стабильности, поскольку рыночный риск влияет на оценку риска различных видов финансовых активов. При повышенном рыночным риске ухудшается поток точной информации между кредиторами и заемщиками, что приводит к большей информационной асимметрии. Возрастающая волатильность рынка усложняет оценку стоимости активов. Это затрудняет работу кредиторов и потребителей кредитов при оценке кредитного риска, которые связаны с этими активами.
	Разрабатываются разные способы борьбы с хвостовыми рисками. В масштабах страны это может быть правильно подобранная денежная политика, направленная на уменьшения неопределенности на финансовых рынках. В  настоящей работе в масштабах предприятия предлагается использовать инструментарий экспертных оценок специально организованной комиссией экспертов для дополнения кредитной модели корпоративных заемщиков. Например, в случае с банковскими внутренними кредитными рейтингами, построенными с помощью статистического моделирования [3], целесообразно использовать экспертные корректировки. Случаи, когда такие корректировки целесообразны описаны, например, в [4]. Сюда входят компетентность и опыт отдельных экспертов, отсутствие полной информации о заемщиках, поступающие сигналы из внешнего мира. Все эти факторы невозможно учесть в статистической модели. Важным условием проведения таких корректировок является как квалификация и опыт комиссии экспертов, так и решение задачи объективности итогового мнения. 

3. Экспертные оценки в системе управления кредитным риском как элемент банковского контроллинга

	Рассмотрим возможное применение экспертного инструментария в рамках управления кредитным риском в банке. Целесообразно этот инструментарий передать службе банковского контроллинга[5]. Банковский контроллинг - это важный компонент кредитного риск-менеджмента. Основная задача риск-контроллинга заключается в системно-интегрированной информационной, аналитической, инструментальной и методической поддержке кредитного риск-менеджмента на этапах стратегического планирования, идентификации, оценки, управленческого воздействия, аудита и корректировки кредитных рисков. 
	Ставится задача выбора комиссии экспертов для  корректировки внутренних рейтингов заемщиков в предлагаемом инструментарии экспертной поддержки кредитной модели (ПВР, подход на основе внутренних рейтингов) Необходимо учесть конфликт интересов внутри кредитного учреждения: кредитный отдел старается выдать максимальное число кредитов, в то время как отделы рисков следят за адекватным уровнем риск-аппетитов. В качестве экспертов целесообразно выбрать правильно организованную службу контроллинга, которая в идеале является максимально независимой и может состоять как из внешних, так и из внутренних специалистов. Если службы контроллинга нет в банке, комиссия экспертов может формироваться из методических отделов, которые близки по уровню экспертизы и независимости к службе контроллинга.

4. Выводы

	В связи с высокой изменчивостью на финансовых рынках нарушаются допущения о нормальности распределений доходностей, которое использовалось во многих моделях оценок рисков. В статье предложено использование инструментария экспертных корректировок в качестве дополнения к существующим моделям рисков. Объективности таких оценок возможна в рамках задач службы банковского контроллинга.  

Литература

1. Орлов А.И. Распределения реальных статистических данных не являются нормальными / А.И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. – Краснодар: КубГАУ, 2016. – №03(117). С. 71 – 90. – IDA [article ID]: 1171603003. – Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2016/03/pdf/03.pdf, 1,25 у.п.л.
2. Lucjan T. Orlowski. Proliferation of Tail Risks and Policy Responses in the EU Financial Markets, Economic Papers 416  / June 2010
3. Казанский А.В. Функционирование внутренней рейтинговой системы коммерческого банка //Проблемы современной экономики, Санкт-Петербург, 2016.№ 4 (60), С. 127-131
4. Жуков М.С., Орлов А.И. Использование экспертных ранжировок  при расчетах кредитного риска в банке //Инновации в менеджменте, M. 2017. №01. C.18-25	 	 	 		
5. Контроллинг в банке: Учебное пособие / А.М.Карминский, С.Г.Фалько, А.А.Жевага и др.; Под ред. проф. А.М. Карминского, С.Г. Фалько. - М.: ИД ФОРУМ: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 288 с.: 60x90 1/16. - (Высшее образование). (п) ISBN 978-5-8199-0556-2, 500 экз.