Читать книгу "Формирование системы финансового мониторинга в кредитных организациях - Сергей Потёмкин"

Вероятностные модели второго рода по своей сути являются рейтинговыми и оценивают вероятности случайных событий косвенно по некоторой эмпирически подобранной шкале. Среди вероятностных моделей второго рода можно выделить количественные, построенные преимущественно с помощью методов регрессионного анализа на основании финансовых показателей, и качественные, формируемые с применением экспертных подходов и методов искусственного интеллекта. К числу вероятностных моделей второго рода относятся, например, Z-коэффициент Альтмана и коэффициент Таффлера, используемые для прогнозирования возможности банкротства. Здесь уместно отметить, что, по данным исследований отечественной банковской системы, вероятность банкротства тесно коррелирует только с одним из финансовых показателей – текущей ликвидностью, что представляется закономерным, если принять во внимание наличие фундаментальной связи между ликвидностью и платежеспособностью.

Серьезной проблемой при использовании вероятностных математических моделей риска является необходимость принятия допущений, на которых базируется вероятность как математическая абстракция, вне зависимости от их правомерности. Некритичное применение вероятностных математических моделей риска без учета соблюдения условий применимости вероятностных оценок может приводить к парадоксальным по форме и абсурдным по содержанию результатам. В связи с отмеченным обстоятельством несомненный теоретический и практический интерес представляет разработка альтернативных моделей риска, по своей сути отличных от вероятностных.

Общей проблемой при использовании любых моделей риска является необходимость их корректной настройки в соответствии с фактическими данными, полученными в результате осуществления мониторинга. Как отдельную самостоятельную проблему применения моделей риска следует рассматривать агрегирование рисков при наличии различных источников и действующих факторов.

Следует иметь в виду, что при некоторых обстоятельствах в принципе корректные модели риска могут стать источниками ошибок. Так, например, ошибки могут возникнуть в результате экстраполяции моделей рисков за пределы области, в которой они были изначально определены и верифицированы.

В периоды максимального подъема и глубокого спада деловой активности поведение и стратегии участников рынка становятся сходными, утрачивая индивидуальность, при этом динамика рынка становится в значительной мере детерминированной, что негативно сказывается на применимости статистических методов. В таких ситуациях на рынке возможно возникновение резонансных явлений, или «эффекта домино», способных спровоцировать кризис.

Используя вероятностные математические модели риска, следует отдавать себе отчет, что из множества возможных вариантов всегда реализуется только один. При этом, даже предположив, что достоверно известен вариант, который реализуется в будущем, далеко не всегда можно заранее с приемлемой точностью оценить связанный с ним итоговый финансовый результат.

Вопросы практического применения моделей рисков всегда следует рассматривать с учетом человеческого фактора. Выводы, сделанные на основании любой модели риска, в большей или меньшей мере являются субъективными, так как результаты моделирования всегда кем-то интерпретируются. При этом лица, принимающие решения с помощью моделей рисков, могут иметь существенно различающиеся интересы и опыт и, следовательно, диаметрально противоположно оценивать одну и ту же ситуацию.

Учитывая возможные опасности, связанные с применением моделей риска, Базель II предъявляет к ним жесткие требования: модель должна быть точной, полной и достоверной, причем ее качество необходимо непрерывно контролировать в процессе мониторинга.

Разработка и использование процедур оценки имеют ключевое значение в системе финансового мониторинга.

Точность оценок характеризует их качество и может быть обеспечена только при верно выбранном методе и средствах измерений. Корректно организованный процесс оценки предусматривает четкое определение следующих элементов:

✓ объекта оценки, свойство или состояние которого характеризует измеряемая величина;

✓ шкалы измерения;

✓ технических средств оценки;

✓ метода оценки, представляющего собой совокупность приемов использования принципов и средств оценки;

✓ исследователя, воспринимающего результаты оценки;

✓ окончательного результата оценки.

Необходимо отметить, что используемые модели оценки могут потребовать большего объема данных об объектах наблюдения, чем могут предоставить сложившиеся в банке направления учета. Появление новых технологий вследствие применения программно-технических комплексов позволяет собирать, систематизировать, интерпретировать, анализировать и представлять в управленческой отчетности значительные объемы информации, но традиционный финансовый (бухгалтерский) учет часто не содержит информации, которая помогала бы руководству в решении актуальных задач управления.

Проблемы, сопутствующие оценке, имеют учетную природу, и поскольку от качества учетной информации, ее полноты и достоверности во многом зависит качество осуществляемых оценок, для банков важной задачей является адекватная организация учетного процесса. Чтобы исключить возникновение ситуаций, когда для формирования адекватной оценки недостаточно имеющейся актуальной информации, следует не только ориентироваться на доступные учетные данные, но и учитывать потенциальные возможности развития системы учета для получения более полной и достоверной информации. Необходимо принимать во внимание, что на формирование методологии непосредственно влияет тесная взаимосвязь между оценкой и учетом, и при разработке методик учета в рамках системы финансового мониторинга необходимо стремиться к рациональному использованию их возможностей и взаимного влияния.

Контрольные вопросы

1. В чем сущность и значение оценки в системе финансового мониторинга банка?

2. Какие направления оценки можно выделить при наблюдении объектов финансового мониторинга?

3. Каковы основные принципы оценки в банковской деятельности?

4. Какие существуют типы шкал измерений и каковы области их применения?

5. По каким признакам классифицируют виды измерений?

6. Какие различают виды погрешностей измерений?

7. Какие основные направления выделяют в области методологии оценки рисков, осуществляемой в системе финансового мониторинга?

8. В чем заключается значимость оценки рисков банковской деятельности?

9. Какие существуют модели оценки рисков и проблемы их использования?

10. Как должен быть организован процесс оценки рисков в системе финансового мониторинга?

Глава 4

Организация учетного процесса

Составной частью финансового мониторинга как функции управления является учет. Именно на основе учета должны формироваться аналитические данные об объектах управления. В этой связи организация учетного процесса имеет важное значение для решения многих задач в банке. И от соответствия применяемых методов в учете задачам управления зависит его полнота и качество.