Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Финансы, денежное обращение и кредит

Выбор оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Дорожкин, Алексей Викторович
Место защиты Москва
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.10
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Выбор оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности"

На правах рукописи УДК 336.71

ДОРОЖКИН Алексей Викторович

ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ

БАНКОВСКОГО ПОРТФЕЛЯ С УЧЕТОМ ЛИКВИДНОСТИ

Специальность 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2005

Работа выпонена в Московском Государственном Институте Электроники и Математики

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор Шаров Виталий Филиппович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Обаева Ама Сакеновна кандидат экономических наук Белецкий Максим Вячеславович

Ведущая организация: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

Защита диссертации состоится л27 декабря 2005 г. в 12.15 на заседании диссертационного совет Д-212.128.01 при Московском государственном горном университете по адресу: 119991, ГСП-1, г. Москва, Ленинский проспект, д. 6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета.

Автореферат разослан л25 ноября 2005 г.

Ученый секре тарь диссертационного совета кандидат экономических наук,

доцент МЯСКОВ Александр Викторович

Общая характеристика работы

1144219

Актуальность темы исследования. Традиционно из рисков коммерческих банков повышенное внимание уделяется кредитному, рыночному и рискам, связанным с ликвидностью банка. Ликвидность создаваемого портфеля оказывает прямое влияние на ликвидность баланса банка. В период банковских кризисов ликвидности занимать средства на межбанковском рынке становится достаточно сложно и дорого, в связи с тем, что банки начинают закрывать лимиты друг на друга из-за опасений дефота и стоимость таких заимствований существенно возрастает.

Комплексное рассмотрение вопроса оптимизации портфеля с учетом всех рисков делает управление банком действительно эффективным с точки зрения минимизации рисков и максимизации прибыли банка.

Однако применяемые сегодня для этого методологии, в том числе основывающиеся на инструктивных и методических указаниях Банка России, неоднозначно оцениваются банковским сообществом и, несомненно, требуют совершенствования в рамках системного подхода к лимитированию операций банка. На практике некоторые коммерческие банки уже пришли к необходимости управления своими портфелями через взвешенную политику лимитирования операций.

Поэтому задача оптимизации банковского портфеля с учетом одновременно всех рисков, которым подвержен банк, стала в настоящее время особенно актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка методических подходов к выбору оптимальной структуры портфеля финансовых инструментов банка с учетом риска потери ликвидности, доходности операций и рыночного риска.

Идея диссертационной работы состоит в максимизации доходности банковского портфеля под риском с учетом ограничений ликвидности инструментов.

Объектом исследования являются портфели финансовых инструментов.

Предметом диссертационного исследования являются механизмы установления лимитов на портфели финансовых инструментов, а так же методы управления риском потери ликвидности коммерческих банков.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. При управлении ликвидностью банковского портфеля возможно использовать предложенную методику численной оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке.

2. Выбор оптимальной структуры банковского портфеля предложено осуществлять с применением разработанного агоритма, включающего экономико-математическую модель поиска оптимальных

составляющих каждой доли финансовых инструментов, разбитых по срокам ликвидности с учетом накладываемых ограничений.

3. Обеспечение устойчивой деятельности банка дожно учитывать предложенную процедуру установления, использования и контроля лимитов на финансовые инструменты.

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается:

Х анализом методов оптимизации портфеля и методов управления ликвидностью банка,

Х изучением научных разработок в области управления ликвидностью банка, изучения влияния риска потери ликвидности на риск портфеля и организации управления рисками в банке,

Х положительными результатами апробации разработанной модели поиска оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности и методики оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке на эмпирических рыночных данных.

Научная новизна работы заключается в следующем: (

Х разработана методика численной оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке;

Х предложен методический подход к определению оптимального баланса между показателями доходности, рыночного риска и ликвидности портфеля банка;

Х предложена процедура установления, использования и контроля лимитов.

Научное значение исследования состоит в разработке инструментария выбора оптимального портфеля финансовых инструментов банка с учетом риска потери ликвидности и влияния данного риска на риск портфеля.

Практическое значение проведенного исследования заключается в:

Х возможности определения сроков ликвидности финансовых инструментов портфеля с заданным отклонением цены;

Х возможности расчета лимитов на финансовые инструменты банка с учетом риска потери ликвидности.

Реализация выводов и результатов работы. Выводы и предложения, сформулированные в диссертационном исследовании, <

приняты к использованию в практической работе ЗАО Международный Московский Банк.

Апробация результатов исследования. Результаты проведенных исследований в рамках настоящей работы докладывались на Научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов, проводимых Московским Институтом Электроники и Математики (2002 -2004 гг.), на семинарах кафедры Математической экономики МИЭМ (2003-2005).

Публикации. По теме диссертации опубликованы четыре работы. Объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, содержит 38 таблиц, 10 рисунков и список использованной литературы из 109 наименований.

Основное содержание работы

При выборе оптимального банковского портфеля одним из основных критериев для банка наряду с критериями доходности и рыночного риска является критерий ликвидности создаваемого портфеля и ликвидности баланса банка. То есть, является важным моментом именно влияние создаваемого портфеля на баланс банка.

Для кредитных институтов процесс инвестирования всегда связан с реструктуризацией как активов так и пассивов. Для банков этот процесс особенно важен с точки зрения соблюдения нормативов Центрального Банка России.

Данная диссертация посвящена разработке методических подходов к выбору оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности на основе оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке, а так же реализации процесса установления, использования и контроля лимитов.

При анализе данных вопросов широко использовались труды отечественных экономистов, исследовавших теоретические и практические аспекты оптимизации структуры портфеля и управления ликвидностью и банковскими рисками: И. Т. Балабанова, М. И. Баканова, О.М. Богдановой, А.Е. Гусевой, И. Виниченко, Г. Завриева, А. Иванова, М.Б. Качеянц, В. А. Купчинского, A.A. Лобанова, О. И. Лаврушина, И. В. Ларионовой, И. Д. Мамоновой, Ю. С. Маслаченкова,

A.C. Обаевой, Р.Г. Ольховой, Г.С. Пановой, М.А. Помориной, М.Н. Рогова, А. Смирнова, Ю.А. Соколова, Н.Э. Соколинской, М.А. Ревазова,

B.В. Черкасова, A.B. Чугунова, A.C. Шапкина, А. Д. Шеремета, Е.Б. Ширинской, З.Г. Ширинской и др.

Среди зарубежных исследователей в разработку данных проблем значительный вклад внесли П. Бернстайн, Дж. Бессис, Дж. Блэк, К. Дж. Вальравен, Р. Вине, Ф. Джорион, Дж. Зекнер, У. Т. Кох, Д. МакНотон, Г. Маркович, А. Маршал, Ж. Матук, X. Пейджес, Дж. Ф. Синки, Н. Стофтон, Л.Н. Тепман, М. Хиггинс и др.

В рассматриваемых исследованиях недостаточно поно исследованы вопросы совершенствования выбора оптимальной структуры банковского портфеля, которые учитывали бы факторы ликвидности активов.

Для решения поставленной задачи проведены исследования, которые сводятся к:

Х сравнительному анализу методов оптимизации портфеля и

методов управления ликвидностью активов;

Х разработке методики оценки ликвидности актива как скорости (количества дней) его реализации на рынке;

Х разработке экономико-математической модели оптимизации структуры банковского портфеля с учетом заданных ограничений;

Х построению агоритма выбора оптимальной структуры банковского портфеля, обеспечивающего баланс между критериями доходности рыночного риска и ликвидности активов банка;

Х формированию процедуры установления использования и контроля лимитов;

Х апробации разработанных методических подходов в условиях ЗАО

Международный Московский Банк

В сравнительный анализ методов оптимизации портфеля были включены модели Марковица, Блека, индексная модель Шарпа, модель Тобина с безрисковым активом, модель САРМ (Capital assets pricing model). Автором был сделан вывод о том, что применять описанные модели в сформулированном виде в современных условиях российского рынка является проблематичным, так как помимо критериев доходности и рыночного риска, используемых в указанных моделях в реальности банк-инвестор использует гораздо больше критериев при выборе портфеля, в частности, критерий ликвидности создаваемого портфеля и ликвидности баланса банка.

При сравнительном анализе методов управления ликвидностью коммерческого банка были рассмотрены следующие методы: метол фондового пула, метод конверсии фондов, метод прогнозирования движения денежных средств, метод управления резервной позицией, метод управления кредитной позицией, коэффициентный метод. По результатам анализа достоинств и недостатков каждого из методов с точки зрения управления ликвидностью в банке, автор предлагает использовать сочетание таких методов. При построении таблицы ликвидности коммерческого банка все банковские средства, полученные из различных источников, рассматриваются как единый пул средств, имеющихся у банка, рассредоточенных по срокам погашения. Для целей управления ликвидностью банком устанавливаются границы, в пределах которых может изменяться соотношение (GAP) сумм активов и пассивов на каждом сроке погашения (сроке ликвидности). Такие границы (лимиты на GAP) устанавливаются банком исходя из анализа динамики изменения объема потребности в ликвидности и источников ее удовлетворения, а так же прогаоза количества фондов, которое банк может купить на денежном рынке и профинансировать возможный отток денежных средств. В первую очередь, речь идет о привлечении средств на межбанковском рынке и заимствовании у Банка России. Кроме того, лимиты на GAP дожны учитывать выпонение банком нормативов ликвидности, установленных Банком России.

Автором предлагается допонительно производить оценку ликвидности актива как скорости его реализации на рынке.

Это позволит корректно учитывать сроки реализации активов с учетом стандартных сроков расчетов по ним.

Методика оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке.

Пусть инвестор намеревается продать или купить на рынке некоторый актив, по при этом не допустить существенного изменения котировок на рынке от своей операции (например, более, чем на К%). Для этого инвестору необходимо знать, какое количество актива (в штуках) он может продать за один торговый день, не потеряв в цене, например, более К%. Искомая величина будет являться рыночной ликвидностью актива. Расчет искомого количества актива может производиться следующим образом. Рассчитаем ряд таких чисел:

ДГ,=У,-Г,,.1Д250 (1)

где - изменение объема торгов (в штуках) в день I к среднему

объему торгов за последние 250 торговых дней У .

При этом ряд ежедневных относительных изменений цен актива, взятых по модулю имеет вид:

Теперь сгруппируем все значения АР,, для которых

ДУ, < VOL,

где VOL ={ц 100000 200009 ЗООООО... ,м\ - шаг, который может быть любым в зависимости от стандартного лота, которым торгуется актив.

Далее, для каждого ряда AYt (npnAYt < VOL) рассчитаем

величину

(VAR) с доверительным уровнем 99% любым

методом. VaR ' . оценка VAR, потенциальное изменение цены актива в течение одного торгового дня при продаже на рынок VOL актива,

Параметр VaR , может быть рассчитан как параметрическим методом, так и историческим методом и методом Монте-Карло.

Величина VaR

в данном случае говорит о том, что при продаже на

рынок VOL актива максимальное изменение цены актива с вероятностью 99% не превысит VaRWL.

Теперь найдем такое значение VOL, чтобы величина VaR V0L была меньше либо равна заданного значения К:

Quantity = max

VOL, VaRV0L< Ч VOL={l,...,M} 100

где Quantity - искомое количество актива (в штуках), которое инвестор может продать в течение одного торгового дня, не потеряв при этом в цене более К%.

Скорость реализации актива на рынке (количество дней) будем рассчитывать по следующей формуле:

Volume Volume

Quantity

VOL, VaRV0T <

VOL={l,...,M}

где S - скорость реализации актива на рынке (количество дней), Volume - количество актива (в штуках), который необходимо реализовать на рынке,

С помощью приведенной методики формируется матрица ограничений ликвидности инструментов, в которые входят активы:

?= !?/,)> < = ' h'\..m

где q-ограничение ликвидности i-ro инструмента на h-м сроке ликвидности, рассчитанное по приведенной методике,

h-й срок ликвидности инструмента i - это предполагаемое количество дней, за которые можно реализовать заданное количество i-го инструмента с учетом стандартных сроков расчетов по i-му инструменту (период времени до получения денег/ ценных бумаг на счет банка с момента продажи/покупки i-ro инструмента), п - количество инструментов, m Ч количество сроков ликвидности.

Запишем матрицу ограничений ликвидности инструментов в виде таблицы (табл. 1):

Из таблицы следует, что мы не можем вложить в i - тый инструмент на h-том сроке более, чем <7/,.

Таблица 1. Матрица ограничений ликвидности

Срок ликвидности (h) 1 2 ... m

Инструмент (i)

1 Л Л

2 Я2 2 q2m

3 <731 Я32 г*

п Ч" 1 я"г Я"ш

Пример оценки ликвидности для обыкновенных акций РАО ЕЭС как скорости их реализации на рынке.

С помощью предложенной методики определим количество акций РАО ЕЭС, которое может продать инвестор на рынок без существенных потерь за один день. Срок реализации актива будет так же зависеть от стандартного срока расчетов для данного актива.

Взяты изменения цен и объемов торгов за 250 торговых дней по акциям РАО ЕЭС, итак значение Quantity приведено в таблице 2.

Таблица 2. Значение Quantity для акций РАО ЕЭС.

ОТКЛОНЕНИЕ цены, к% ШАГ VaRV0L Quantity

2% 25 000 1,962% 2 525 000

То есть, при продаже 2525000 акций с вероятностью 99% цена актива не упадет более чем на 1,962% за 1 день.

Таким образом, далее мы можем оценить, сколько дней нам понадобится для реализации инструмента при последовательной продаже лотами количеством не более 2525000 штук в день, чтобы не лобвалить рынок с учетом стандартных сроков расчетов по данному инструменту. Если количество акции РАО ЕЭС, которое необходимо реализовать на рынке составляет, например, 10 мн. шт., то скорость реализации данного актива составляет 3 дня.

Исходя из полученных путем проведения такого анализа данных по каждому инструменту, и, умножив полученное значение Quantity на соответствующие рыночные цены, мы можем теперь построить таблицу

ограничений ликвидности инструментов ^ ^ ' ~1 ", h =' ХХХ'".

Разработка модели выбора оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности.

Для поиска оптимального банковского портфеля с учетом ликвидности автором была построена математическая модель, в которой задана целевая функция, максимум которой достигается в точке, соответствующей оптимальному портфелю банка с учетом заданных ограничений.

Особенность и новизна данной модели состоит в том, что

осуществляется поиск не всей оптимальной доли каждого инструмента в

портфеле, а оптимальных составляющих каждой доли, разбитых по

срокам ликвидности (1 день, 1 неделя, 1 месяц, 2 месяца и т.д.) с учетом

накладываемой матрицы ограничений ликвидности, рассчитанной по

предложенной автором методике (табл. 1). В качестве ограничений

ликвидности данной модели используются так же лимиты на GAP и

обязательные нормативы Банка России.

Целевая функция модели:

Консолидированная доходность х* + е7Хо + + е х

U =-- Ч-z z ЧЧ -> max с.

Консолидированный риск VAR xt,. ,,хД ''

где U - доходность банковского портфеля под риском; xi ,Д - доли инструментов в банковском портфеле, е, Д - доходности соответствующих инструментов в банковском портфеле, Гп

VAR = | 7 X-V Х + JC-V Х ХИ'

V ' J 1 J 'J . консолидированный риск портфеля,

V1 ХХvл - показатели риска инструментов (VAR),

c'j - коэффициент корреляции между инструментами i и j.

В модели введены следующие обозначения:

Под i-м инструментом далее мы будем понимать i-ю группу однородных активов в банковском портфеле, то есть группу акций, группу корпоративных облигаций, группу муниципальных облигаций, группу еврооблигаций, группу корпоративных кредитов или группу счетов ностро.

А = {а{,а2,...,ап) названия инструментов, рынок состоит из п финансовых инструментов.

х\Чхп . доли инструментов в банковском портфеле,

6 ~ (е1'е2'-->еи)_ рЯд ожидаемых доходностей инструментов задается в процессе бюджетного планирования банка. Ряд ожидаемых доходностей утверждается, как правило, Правлением банка по представлению Финансово-аналитической службы.

e, ="ErJi'gk - средневзвешенная доходность инструмента i, где

gk - вес к-го актива и принимает значения от 0 до 1, то есть

гк - доходность к-го актива, 7, - количество активов в инструменте

Указанные выше доходности не являются доходностями до погашения, а представляют собой доходность инструмента, рассчитываемую на определенном периоде его работы. В нашем случае речь идет о прогнозной доходности за период бюджетного планирования.

{у),у2,Ч,уп}-ряд значений рисков (УАЛ) инструментов,

VI - величина риска (УАЯ) для -того инструмента. Рассчитанные величины УАЯ дожны проходить обязательный периодический бэктестинг в соответствии с рекомендациями Базельского Комитета по

банковскому надзору. Ц рассчитывается по следующей формуле:

csj - коэффициент корреляции между активами s и f инструмента, v - показатель риска (VAR) каждого инструмента.

h-й срок ликвидности инструмента i - это предполагаемое количество дней, за которые можно реализовать заданное количество i-го инструмента с учетом стандартных сроков расчетов по i-му инструменту (период времени до получения денег/ ценных бумаг на счет банка с момента продажи/покупки i-ro инструмента).

Распределяемыми пассивами банка назовем пассивы, отобранные для фондирования банковского портфеля в процессе фондирования банка (funding process).

Ui ХХ/Д} - вектор пассивов банка - это прогнозные суммарные значения (балансовая стоимость) распределяемых пассивов банка на планируемый период на каждом сроке ликвидности, которые будут распределены между инструментами банковского портфеля, то есть:

gs - вес актива s в инструменте, g, i, го

1Л = 1>

h=1 i=l

Вектор прогнозируемых пассивов банка утверждается ответственным органом банка, как правило, Правлением, на ежеквартальной основе по представлению финансово-аналитической службы или Казначейства, которые делают соответствующий прогноз, основываясь на данных о движении пассивов за прошлые периоды планирования. Период планирования может быть любым и зависит от потребностей банка и конъюнктуры рынка. Как правило, такой период планирования соответствует периоду бюджетного планирования банка.

Ограничения модели следующие: Обязательные нормативы Банка России являются ограничениями данной модели.

В модели допустимыми являются только портфели без коротких позиций, для которых накладываются следующие ограничения на доли инструментов портфеля ..'.,*Д; основное:

2>1=1 1=1 , (7) где х, - доля 1 инструмента в банковском портфеле, и условие неотрицательности, которое задается в связи с тем, что любой займ (короткая позиция) будет отражен в пассиве баланса банка:

Следующее равенство отражает новизну предложенного подхода и разбивает величину (долю -го инструмента в портфеле) на

несколько величин У/,, каждая из которых соответствует определенному сроку ликвидности А:

где у\ -балансовая стоимость инструментов на Ь-м сроке ликвидности, гп - это количество сроков ликвидности.

Зададим условие неотрицательности для у^:

Следовательно, для получения оптимальной структуры банковского портфеля автор предлагает искать все значения у'И (табл.

Срок ликвидности (И) 1 2 ... т Всего

Инструмент О)

1 У. Л Л х1

2 У21 Л х2

3 Л Л ХЪ

п >>"1 у"г /т хп

Вектор пассивов банка' распределяем между инструментами банковского портфеля, то есть:

Е'л = 2>л (и)

/7=1 1=1

Добавим условие неотрицательности и общее условие для пассивов:

общее условие для пассивов: X 'л ~' (12),

и условие неотрицательности пассивов:

0 (13).

Определим матрицу ограничений ликвидности инструментов:

где ч',, -ограничение ликвидности 1-го инструмента на Ь-м сроке ликвидности, рассчитанное по разработанной автором методике оценки ликвидности актива с точки зрения скорости его реализации на рынке.

Матрица ограничений ликвидности выглядит так (табл. 4):

Таблица 4. Матрица ограничений ликвидности.

Срок ликвидности (К) 1 2 ... т

Инструмент (1)

1 <ь

3 ч\

п 9*1 <?" 2

Запишем теперь ограничения ликвидности из рассчитанной матрицы ограничений ликвидности в соответствии с разработанной

автором методикой оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке:

у'и*Ян I** 0 (14) Ограничения (15) означают, что мы не можем вложить в i - тый инструмент на h-том сроке более, чем .

Определим теперь значение (GAP) ликвидности на каждом сроке h как величину разрыва, рассчитываемую как отношение разрыва между кумулятивной величиной суммарных активов на каждом сроке h и суммой всех пассивов:

и й-1 л

. f=l к Ы "h =-

где 6А - значение ликвидности на h-ом сроке.

Введем еще одно ограничение ликвидности, используемое банками для целей управления риском потери ликвидности, то есть верхние и нижние лимиты на GAP.

lbh<bh<ubh (i6),

где - ограничение GAP ликвидности на h-том сроке сверху, и

Ibf, - ограничение GAP ликвидности на h-том сроке снизу.

Вышеуказанные ограничения устанавливаются Комитетом по управлению активами и пассивами банка в зависимости от специфики его работы, организационной структуры, взаимоотношениями с компаниями, входящими в ходинг (если банк является членом ходинговой группы и имеет возможность занимать ликвидность у ходинга).

Так же в модели установлено ограничение на минимальный остаток по всем счетам Ностро банка и кассе:

а, -Счета ностро,касса

Данное ограничение дожно быть установлено Комитетом по управлению активами и пассивами Банка исходя из анализа минимальной суммы средств на счетах Ностро банка для поддержания его расчетов с контрагентами и осуществления платежей. Прежде всего, Казначейство Банка дожно проводить анализ неожиданных приходов на счета Ностро для выявления среднего значения таких приходов, которое дожно являться одной их компонент, участвующих в расчете минимального остатка на Ностро.

Агоритм выбора оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности Шаг 1.

Рассчитаем значения показателя риска (УАЛ) V для каждого актива каждого инструмента (табл. 5):

Таблица 5. Показатели риска у для каждого инструмента.

Акта 1 2 3 Консолид ированно

Инструмент

'2 V

"2 V,2 ь2

"3 3 у3

ап V," Уз" ч;

где г,- количество активов в 1-м инструменте Шаг 2.

Зададим веса активов для каждого инструмента (табл. 6): Таблица 6. Веса активов в каждом инструменте._

Актив 1 2 3 Итого

Инструмент

л1 л1 1

а2 *1 *!2 1

"3 й2 8? 1

1

1

1

ап я1 1

где 2Г количество активов в 1-м инструменте

Если неизвестно заранее соотношение активов в инструменте, веса могут быть заданы равными. В отношении портфеля облигаций указанные веса могут быть заданы Комитетом по управлению активами и пассивами банка и связаны с дюрацией разных групп облигаций.

Рассчитав матрицу корреляций активов для каждого инструмента, вычислим агрегированный показатель риска (УАЛ) для каждого

инструмента и зададим значения доходностей для каждого инструмента (табл. 7):

Таблица 7. Агрегированные доходности и риски инструментов.

Инструмент а\ л2

Доходное!!,, % годовых е\ е2 л3 л

Риск (УАЛ) "2 Тз

Зададим так же вектор прогнозируемых пассивов банка в долях от общей суммы всех пассивов (табл. 8): Таблица 8. Вектор пассивов банка-

Срок 1 2 3 ... ш

Пассивы 2 'з 1т

Теперь рассчитаем матрицу корреляций инструментов банковского портфеля (табл. 9):

Таблица 9. Матрица корреляций инструментов.

Инструмент "1 я2 "а ап

а1 1

"2 1 'з2 ...

"3 'л 1 с1

1

1

- 1

"л 1

Для расчета корреляции между инструментами используется временной ряд каждого инструмента (индекс). Для кредитов используется временной ряд средневзвешенных процентных ставок кредитного портфеля.

Зададим матрицу ограничений ликвидности инструментов (табл. 10):

Таблица 10. Матрица ограничений ликвидности.

Срок ликвидности (h) 1 2 ... m

Инструмент (i)

1 ч\ h 4т

2 Л q1m

3 я\ <?г q3m

п й" 2 Дл q т

Зададим ограничения в соответствии с обязательными нормативами Банка России. Шаг 8.

Так же зададим нижние и верхние ограничения GAP ликвидности (табл. 11):

Таблица 11. Лимиты на GAP ликвидности.

Срок 1 2 m

Верхний GAP ub\ ub2 "bm

Нижний GAP I ib2 lbm

Зададим ограничение на минимальный остаток по всем счетам Ностро:

а, -Счета ностро,касса

Шаг 10.

Задав ограничения модели (5), будем оптимизировать целевую функцию методом линейного программирования. В результате оптимизации получим искомые значения х\,...хп (табл. 12): Таблица 12. Искомые оптимальные доли инструментов в таблице ликвидности.

Срок ликвидности (h) 1 2 ... m Всего

Инструмент (i)

1 У. У 2 У-

2 У2. Л угт х2

3 A У3 2 Л *3

n A Л у"т хп

Пример использования предложенной методологии выбора оптимального банковского портфеля

Рассмотрим банковский портфель, состоящий из следующих инструментов: акции, еврооблигации, корпоративные облигации, муниципальные облигации, корпоративные еврооблигации, ГКО/ ОФЗ и векселя.

Вектор прогнозируемых пассивов банка {4-Л выглядел следующим образом:

Срок 1 день <01Ч) 1 Неделя (Ш) 1 Месяц (1М) 2 Месяца (2М) Всего

В долю единицы 0,15 0,25 0,35 0,25 1

В доларах США 15 ООО ООО 25 000 000 35 000 000 25 000 000 100 000 000

Прогнозируемые доходности е1>е2>Ч>еп и рИСК активов УЬУ2'-УЯ выглядели так:_

Актив Акции ГКО/ ОФЗ Ьвробонды Корпоратив ные евробонды Корпорати вные облигации Векселя Муницип альные облигации

Доходность, % годовых 33,42% 11,45% 14,70% 17,53% 22,24% 21,80% 24,56%

Риск (УАИ) 7,64% 3,17% 2,82% 9,09% 4,08% 3,94% 5,41%

Матрица корреляций инструментов С= ...

следующим образом:

Актив Акции ГКО/ ОФЗ Ьвробонды Корпоратив ные евробонды Корпорати вные облигации Векселя Муницип альные облигации

Акции 1 0,90 0,92 0,25 0,83 0,74 0,78

ГКО/ОФЗ 1 0,85 0,61 0,72 0,86 0,75

Евробонды 1 0,90 0,90 0,79 0,92

Корпоративн ые евробонды 1 0,69 0,93 0,71

Корпоративн ые облигации ( 1 0,84 0,94

Векселя 1 1 0,90

Муниципаль ные облигации г 1

выглядит

Матрица ограничений ликвидности инструментов 12 = } была рассчитана по разработанной автором методике оценки ликвидности

Срок 1 дсиь (ON) 1 Неделя (1W) 1 Месяц (1М) 2 Месяца (2М)

Акции, мн USD 30 150 320

Евробонды, мн USD 25 50 120

Корпоративные облигации, мн USD 10 20 50 120

Муниципальные облигации, MnH.USD 10 20 50 120

Корпоративные евробонды, MflH.USD 20 30 45

["КО / ОФЗ, мн.USD 15 50 150 320

Векселя, мн USD 50 120

После учета обязательных нормативов Банка России, были заданы нижние и верхние ограничения GAP ликвидности:

Таблица 20. Лимиты на GAP.

Срок ON 1W 1М 2М

GAP в % к Пассиву 5% 3% 1% -5%

GAP в % к Пассиву 0% -1% L3% И5%

Так же было установлено ограничение на минимальный остаток по всем счетам Ностро банка и кассе - 5% от суммы всех пассивов.

В результате был получен следующий оптимальный портфель банка:

Срок 1 день (ON) I Неделя (1W) I Месяц (1М) 2 Месяца (2M) Всего

и UW шн vsn ши SD мн LSD мт UiD

Счета Ностро, касса (Cash) 5 0 0 0 5

Акции 0 0 0 0 0

ГКО/ОФЗ 1 0 0 0 1

Евробонды 0 го 5 0 25

Корпоративные евробонды 0 0 0 8 в

Корпоративные облигации 9 20 12 0 41

Векселя 0 0 0 20 20

Муниципальные облигации 0 0 0 0 0

ПАССИВЫ 15 25 35 25 100

Оптимальный портфель, показанный выше, имеет средневзвешенную ожидаемую доходность 19,73% годовых и риск, выраженный оценкой УАЯ, равен 3,49%. Оценка УАЯ производилась параметрическим дельта-нормальным методом с доверительным уровнем 99%.

Таким образом, мы нашли оптимальную с точки зрения заданных ограничений структуру банковского портфеля. Найден оптимальный баланс не только между критериями доходности и рыночного риска портфеля банка, но и ликвидности.

Эффективность применения модели помимо точности оценки всех рисков зависит от прогноза доходности операций. В предложенной модели прогноз доходности берется из ежеквартального плана по прибыли банка (подразделения). Важно проводить оценку будущей доходности операции с использованием не только моделей технического и фундаментального анализов, наиболее популярных в использовании в настоящее время. Важно учитывать все факторы, влияющие на будущую стоимость актива.

Для эффективной работы модели автором предлагается ежедневно рассчитывать показатели риска, и в случае их значительного изменения немедленно пересматривать лимиты на инструменты. Для таких ситуаций дожен быть разработан план действий в случае совершения такого события (contingency plan).

Автором предложена следующая процедура установления, использования и контроля лимитов.

Сначала Комитет по управлению активами и пассивами утверждает финансовый план банка с прогнозным балансом, прогнозными финансовыми результатами деятельности и, наконец, прогнозными ключевыми финансовыми показателями, такими, как доходность финансовых активов. Затем Комитет утверждает основные параметры управления ликвидностью банка (лимиты на GAP ликвидности).

Следующим шагом определяются технологические ограничения модели, накладываемые спецификой деятельности банка и регулирующими органами. Производится расчет структуры лимитов на активные операции по предложенным методическим подходам с учетом риска потери ликвидности.

Полученные результаты утверждаются Комитетом по управлению активами и пассивами.

Схема утверждения лимитов может быть представлен следующим образом (рис. 1): Пояснения:

КК - Кредитный Комитет банка, КУАП - Комитет по управлению активами и пассивами, УКР - Управление по контролю за рисками - структурное подразделение банка, отвечающее за управление рисками,

Все лимиты на операции банка автор предлагает разделить по уровню действия. Лимиты верхнего уровня дожны устанавливаться упономоченным органом банка на все операции (продукты) банка без разделения операций по зонам ответственности (подразделениям). Лимиты среднего уровня представляют собой подлимиты верхнего

уровня и делят лимиты на продукты (инструменты) по ответственным подразделениям. И, наконец, лимиты нижнего уровня являются подлимитами среднего уровня и делят лимит на подразделение по дескам (отделам) и дилерам. Лимиты нижнего уровня (по дилерам) устанавливаются руководителем ответственного за проведение соответствующих операций подразделения.

^ГД, , ЗАЯВКА ! ^ГД-

Подразделения, выпоняющие лимитируемые операции

Подразделения, инициирующие установление лимита

Казначейство

_J3_ ' МЕМОРАНДУМ !

Органы Банка, одобряющие лимит

ПРАВЛЕНИЕ

^^ГД^ ! ВЫПИСКА ИЗ ПРОТОКОЛА ; _J___

Подразделение, ответственное за систему лимитов (УКР)

ОФИЦИАЛЬНАЯ БАЗА ДЕЙСТВУЮЩИХ ЛИМИТОВ

Рис 1. Схема утверждения лимитов Целесообразно устанавливать следующие группы лимитов на операции коммерческого банка (рис. 2):

Рыночные лимиты (Market limits) - лимиты, ограничивающие возможные убытки банка, связанные с реализацией рыночного риска, то есть с возможным негативным изменением рыночных цен или процентных ставок (Лимиты открытой позиции по продуктам, лимиты стоп-лосс, лимиты на базе VaR).

Кредитные лимиты (Credit limits) - лимиты, ограничивающие возможные убытки банка, связанные с реализацией кредитного риска, то есть с риском неиспонения контрагентом обязательств по поставке денежных средств или ценных бумаг или риском дефота эмитента ценных бумаг (Лимиты кредитного риска по контрагентам и эмитентам в разрезе операций и сроков).

Лимиты ликвидности (Liquidity limits) - лимиты, ограничивающие возможные убытки банка в результате реализации риска потери

ликвидности (лимиты на GAP ликвидности в разрезе продуктов и сроков, лимиты на максимальный срок отдельных операций (Peno, Swaps).

Рыночные лимиты

Лимит откоытой позиции по инструментам

Лимит стоп-лосс пегеоиенки по инстоум

VAR Лимит

Лимит ацбипижной позиции по инстоумент.

Лимит стоп-лосс 1 пень по инстоуменгам

Лимит стоп-лосс 30 ней по инструментам

Кредитные лимиты

Спиновые лимиты Лимиты на эмитента

Лимиты на контрагента

Лимиты ликвидности

Лимиты на GAP ликвидности по инструмент.

Лимиты на максимальный соок опеоаиий

Ё а s X

О Z 1 3

g 9 L) i

S с Ч

I о X Ч

ф о S 5

О Ь L) я L) 1

i s с

к- ~Т1 -

X d S з

С X ч л Hi о

Совет Дирекоторов, КУАП, Кредитный Комитет

КУАП, ' нач. подразделения

КК _j__________

Рис. 2. Структура лимитов

За каждой группой лимитов автор предлагает закрепить подразделение банка, ответственное за ревизию этого лимита и его пересмотр с точки зрения адекватности текущим потребностям банка и рыночным условиям, а так же подразделения, которые будут отвечать за последующий и текущий контроль указанной группы лимитов. Пономочия ответственных лиц банка рекомендуется распределять

Группа лимитов Утверждение Инициирование установления Текущий контроль Последующий контроль

Рыночные лимиты СД, КУАП УКР Бэк-офис УКР

Кредитные лимиты СД, КК УКР Бэк-офис УКР

Лимиты ликвидности СД, КУАП Казначейство Бэк-офис УКР

Пояснения:

СД - Совет Директоров банка,

КК - Кредитный Комитет банка, КУАЛ - Комитет по управлению активами и пассивами, УКР - Управление по контролю за рисками - структурное подразделение банка, отвечающее за управление рисками, Бэк-офис - структурное подразделение банка, отвечающее за внутренний учет.

Описанный автором процедура создания лимитов на портфель активов банка позволит даже очень небольшим банкам, не имеющим возможности в короткий срок занять ликвидность, устойчиво работать при относительно высоком уровне рентабельности.

Апробация предложенных методических подходов в условиях коммерческого банка ЗАО Международный Московский Банк подтверждает их обоснованность и достоверность и позволяет производить оценку будущей доходности финансовых операций.

Заключение

В диссертационной работе решена актуальная научная задача по разработке методических подходов к выбору оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности, позволяющих установить рациональное соотношение между критериями доходности, рыночного риска и ликвидности финансовых инструментов.

Основные результаты и выводы, полученные лично автором:

1. При оптимизации портфеля банковских финансовых инструментов помимо критериев доходности и рыночного риска следует учитывать специальные офаничения ликвидности, накладываемые на каждый инструмент для каждого срока ликвидности.

2. Предложена методика численной оценки ликвидности банковских активов, которая позволяет интерпретировать ликвидность банковского актива как скорость его реализации на финансовом рынке без существенных потерь.

3. Сформирован агоритм выбора оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности, основанной на реализации экономико-математической модели максимизации консолидированной доходности долей финансовых инструментов под риском при выпонении заданных ограничений.

4. Дня повышения эффективности банковской деятельности необходимо сопоставлять ежедневные показатели рыночного риска портфеля (УАИ) и, в случае их значительного изменения, пересматривать лимиты на инструменты в соответствии с предложенной схемой.

5. Разработана процедура утверждения лимитов на банковские операции, позволяющая структурировать все лимиты на группы (рыночные лимиты, кредитные лимиты, лимиты ликвидности) и

закрепить за каждой группой подразделение банка, ответственное за ревизию конкретного лимита и соответствие его значений состоянию рынка.

6. Разработанные методические рекомендации были приняты к использованию в практической деятельности ЗАО Международный Московский Банк.

Основные положения исследования опубликованы в следующих работах:

1. Дорожкин A.B. Методика расчета ликвидности актива. //Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М.:МИЭМ, 2003, с.486-488.

2. Дорожкин A.B. Диверсификация инвестиционного портфеля ценных бумаг. //Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. --М.:МИЭМ, 2004, с.555-557.

3. Дорожкин A.B. Учет риска потери ликвидности при моделировании банковского портфеля. //Деп. рук. №436 от 05.09. 05, 7 с. -М.: МГТУ, 2005.

4. Дорожкин A.B. Как сделать систему лимитов дилинга банка более прозрачной. //Деп. рук. №437 от 05.09. 05, 4 с. -М.: МГТУ, 2005.

Подписано в печать 24.11.2005 Формат 60x90/16 Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Заказ № II%3 Типография Московского государственного горного университета. Ленинский проспект, д.6

РНБ Русский фонд

2006-4 26814

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Дорожкин, Алексей Викторович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. СРАВНИТЕЛЬНЫМ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ЛИКВИДНОСТЬЮ БАНКА

1.1 Финансовые риски при инвестировании

1.2 Сравнительный анализ моделей выбора оптимального портфеля

1.3 Выбор оптимального метода расчета VAR. Бэктест

1.4 Сравнительный анализ методов управления риском потери ликвидности банка.

Глава 2. УЧЕТ РИСКА ПОТЕРИ ЛИКВИДНОСТИ ПРИ ВЫБОРЕ ОПТИМАЛЬНОГО ПОРТФЕЛЯ

2.1 Управление риском потери ликвидности в банке

2.1.1 Построение таблицы ликвидности

2.1.2 Методика оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке

2.2 Модель выбора оптимального портфеля с учетом ликвидности

2.2.1 Агоритм выбора оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности

Глава 3. ЭФФЕКТИВНАЯ СИСТЕМА ЛИМИТОВ БАНКА

3.1 Лимиты ликвидности

3.2 Процесс установления, использования и контроля лимитов

3.3 Поддержание эффективности работы модели

Диссертация: введение по экономике, на тему "Выбор оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности"

Актуальность темы исследования. Традиционно из рисков коммерческих банков повышенное внимание уделяется кредитному, рыночному и рискам, связанным с ликвидностью банка. Ликвидность создаваемого портфеля оказывает прямое влияние на ликвидность баланса банка. В период банковских кризисов ликвидности занимать средства на межбанковском рынке становится достаточно сложно и дорого, в связи с тем, что банки начинают закрывать лимиты друг на друга из-за опасений дефота и стоимость таких заимствований существенно возрастает.

Комплексное рассмотрение вопроса оптимизации портфеля с учетом всех рисков делает управление банком действительно эффективным с точки зрения минимизации рисков и максимизации прибыли банка. # Однако применяемые сегодня для этого методологии, в том числе основывающиеся на инструктивных и методических указаниях Банка России, неоднозначно оцениваются банковским сообществом и, несомненно, требуют совершенствования в рамках системного подхода к лимитированию операций банка. На практике некоторые коммерческие банки уже пришли к необходимости управления своими портфелями через взвешенную политику лимитирования операций.

Поэтому задача оптимизации банковского портфеля с учетом одновременно всех рисков, которым подвержен банк, стала в настоящее время особенно актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка методических подходов к выбору оптимальной структуры портфеля финансовых инструментов банка с учетом риска потери ликвидности, доходности операций и рыночного риска.

Идея диссертационной работы состоит в максимизации доходности ^ банковского портфеля под риском с учетом ограничений ликвидности инструментов.

Объектом исследования являются портфели финансовых инструментов.

Предметом диссертационного исследования являются механизмы установления лимитов на портфели финансовых инструментов, а так же методы управления риском потери ликвидности коммерческих банков.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. При управлении ликвидностью банковского портфеля возможно использовать предложенную методику численной оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке.

2. Выбор оптимальной структуры банковского портфеля предложено осуществлять с применением разработанного агоритма, включающего экономико-математическую модель поиска оптимальных составляющих каждой доли финансовых инструментов, разбитых по срокам ликвидности с учетом накладываемых ограничений.

3. Обеспечение устойчивой деятельности банка дожно учитывать предложенную процедуру установления, использования и контроля лимитов на финансовые инструменты.

Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждается:

Х анализом методов оптимизации портфеля и методов управления ликвидностью банка,

Х изучением научных разработок в области управления ликвидностью банка, изучения влияния риска потери ликвидности на риск портфеля и организации управления рисками в банке,

Х положительными результатами апробации разработанной модели поиска оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности и методики оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке на эмпирических рыночных данных.

Научная новизна работы заключается в следующем:

Х разработана методика численной оценки ликвидности актива как скорости его реализации на рынке;

Х предложен методический подход к определению оптимального баланса между показателями доходности, рыночного риска и ликвидности портфеля банка;

Х предложена процедура установления, использования и контроля лимитов.

Научное значение исследования состоит в разработке инструментария выбора оптимального портфеля финансовых инструментов банка с учетом риска потери ликвидности и влияния данного риска на риск портфеля.

Практическое значение проведенного исследования заключается в: Х возможности определения сроков ликвидности финансовых инструментов портфеля с заданным отклонением цены;

Ф Х возможности расчета лимитов на финансовые инструменты банка с учетом риска потери ликвидности.

Реализация выводов и результатов работы. Выводы и предложения, сформулированные в диссертационном исследовании, приняты к использованию в практической работе ЗАО Международный Московский Банк.

Апробация результатов исследования. Результаты проведенных исследований в рамках настоящей работы докладывались на Научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых специалистов, проводимых Московским Институтом Электроники и Математики (2002 -2004 гг.), на семинарах кафедры Математической экономики МИЭМ (20032005).

Публикации. По теме диссертации опубликованы четыре работы.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, содержит 38 таблиц, 10 рисунков и список использованной литературы из 109 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Дорожкин, Алексей Викторович

Основные результаты и выводы, полученные лично автором:

1. При оптимизации портфеля банковских финансовых инструментов помимо критериев доходности и рыночного риска следует учитывать специальные ограничения ликвидности, накладываемые на каждый инструмент для каждого срока ликвидности.

2. Предложена методика численной оценки ликвидности банковских активов, которая позволяет интерпретировать ликвидность банковского актива как скорость его реализации на финансовом рынке без существенных потерь.

3. Сформирован агоритм выбора оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности, основанной на реализации экономико-математической модели максимизации консолидированной доходности долей финансовых инструментов под риском при выпонении заданных ограничений.

4. Для повышения эффективности банковской деятельности необходимо сопоставлять ежедневные показатели рыночного риска портфеля (VAR) и, в случае их значительного изменения, пересматривать лимиты на инструменты в соответствии с предложенной схемой.

5. Разработана процедура утверждения лимитов на банковские операции, позволяющая структурировать все лимиты на группы (рыночные лимиты, кредитные лимиты, лимиты ликвидности) и закрепить за каждой группой подразделение банка, ответственное за ревизию конкретного лимита и соответствие его значений состоянию рынка.

6. Разработанные методические рекомендации были приняты к использованию в практической деятельности ЗАО Международный Московский Банк.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная научная задача по разработке методических подходов к выбору оптимальной структуры банковского портфеля с учетом ликвидности, позволяющих установить оптимальное соотношение между критериями доходности, рыночного риска и ликвидности финансовых инструментов.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Дорожкин, Алексей Викторович, Москва

1. Нормативные документы Банка России

2. Г. Письмо ЦБР от 10 июля 2001 г. № 87 Т О рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору.

3. Письмо ЦБР от 27 июля 2000 г. № 139 Т О рекомендациях по анализу ликвидности кредитных организаций.

4. Указание ЦБР от 13 ноября 1997 г. № 18-У О введении в действие новой редакции методических рекомендаций о порядке оценки мероприятий по финансовому оздоровлению (планов санации), утвержденных письмом Банка Россииот 08.09.97 г. №513.

5. Положение ЦБР от 16 декабря 2003 г. N 242-П "Об организации внутреннего контроля в кредитных организациях и банковских группах" (с изменениями от 30 ноября 2004 г.)

6. Инструкция ЦБР от 16 января 2004 г. N 110-И "Об обязательных нормативах банков" (с изменениями от 13 августа 2004 г., 18 февраля, 6, 29 июля 2005 г.)

7. Указание оперативного характера ЦБР от 23 июня 2004 г. N 70-Т "О типичных банковских рисках".

8. Информация ЦБР от 4 августа 2004 г. "О Новом соглашении по оценке достаточности капитала Базельского комитета по банковскому надзору и перспективах его реализации в России".

9. Российские и зарубежные издания

10. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа: Учебник. 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 16 е.: ил.

11. Ю.Балабанов И. Т. Валютный рынок и валютные операции в России. М.: Финансы и статистика, 1994. - 240 е.: ил.

12. Балабанов И. Т. Риск менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 1996.- 192 е.: ил.

13. Банки и банковские операции: Учебник для вузов. // Под ред. Е. Ф. Жукова. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. -471 с.

14. Банковское дело. // Под ред. О. И. Лаврушина. М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 1992. - 576 с.

15. Банковское дело: Учебник // Под ред. О. И. Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 1998. - 576 е.: ил.

16. Банковское дело: стратегическое руководство. // Под ред. В. Платонова, М. Хиггинса. М.: "Консат-банкир", 1998. -432 с.

17. Батракова Л. Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебник для вузов. М.: Логос, 1999. - 344 с.

18. Бернстайн Л. А. Анализ финансовой отчетности: теория, практика и интерпретация: Пер. с англ. // Научн. редактор перевода чл. корр. РАН И. И. Елисеева.

19. Бернстайн П. Против богов: Укрощение риска. // Пер. с англ. -М.: ЗАО Олимп Бизнес, 2000. - 400 е.: ил.

20. Богданова О. М. Коммерческие банки России: формирование условий устойчивого развития. -М.: Финстатинформ, 1998. 196 с.

21. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996. -800 с.

22. Варьяш И. Ю. Банковская социология. Экспертные оценки в банковском деле. -СПб.: Альфа, 1999. 256 е.: ил.

23. Горбунов А. Р. Управление финансовыми потоками и организация финансовых служб предприятий, региональных администраций и банков. Изд. 2-е, допоненное и переработанное. М.: Анкил, 2000. - 224 с.

24. Гранатуров В. М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учебное пособие. М.: Дело и Сервис, 1999. - 112 с.

25. Грачева М. В. Анализ проектных рисков: Учебное пособие для вузов. М.: Финстатинформ, 1999. - 216 с.

26. Гусева А. Е. Ликвидность коммерческих банков в системе денежно кредитного регулирования экономики: Дис. к-та экон. наук: 08.00.10. // Финансовая академия при Правительстве РФ. М.: 2001.-206 с.

27. Деньги, кредит, банки: Учебник. // Под ред. О. И. Лаврушина. -М.: Финансы и статистика, 1999. 448 е.: ил.

28. Дерег Х.-У. Универсальный банк банк будущего. Финансовая стратегия на рубеже века: Пер. с нем. - М.: Международные отношения, 2001. - 384 с.

29. Дорожкин А.В. Методика расчета ликвидности актива. Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. М.:МИЭМ, 2003-536 стр;, стр.486-488.

30. Дорожкин А.В. Диверсификация инвестиционного портфеля ценных бумаг. Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. -М.:МИЭМ, 2004-617 стр., стр.555-557.

31. Дорожкин А.В. Учет риска потери ликвидности при моделировании банковского портфеля. Депонировано в Издательстве МГГУ 05.09.2005, №436, 7 п.л.

32. Дорожкин А.В. Как сделать систему лимитов дилинга банка более прозрачной. Депонировано в Издательстве МГГУ 05.09.2005, №437, 4 п.л.

33. Екушов А. И. Модели учета и анализа в коммерческом банке // Под общ. ред. А.В. Евтюшкина. Калининград: Янтар. сказ, 1997. - 208 с. 38. Ефимова JI. Г. Банковские сдеки: право и практика. Монография. М.: НИМП, 2001.-654 с.

34. Живалов В. Н. Финансовые потоки в российской экономике. -М.: Экономика,2000.-158с.

35. Ивасенко А. Г. Банковские риски: Учебное издание. М.: Вузовская книга,1998.- 142с.

36. Камионский С. А. Менеджмент в российском банке: опыт системного анализа и управления. // Общая ред. и предисловие Д. М. Гвишиани. 2-е изд. М.: УРССД000.- 112с.

37. Карлин Т. П., МакМин А. Р. Анализ финансовой отчетности. Издание 4-е. Перевод с англ. Данилова Ю. Д. Вашингтон:

38. Ассоциация Банкиров Америки (Напечатано в России), 1998 г. -424 с.

39. Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. М.: Изд. Филинъ, 1998 г. Ч144 с.

40. Кинг А. М. Тотальное управление деньгами. // Пер. с англ. -СПб.: Полигон, 1999.-448 с.

41. Киселев В. В. Управление банковским капиталом (теория и практика). Научное издание. М.: Экономика, 1997. - 256 с.

42. Киселева И. А. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений. М.: Едиториал УРСС, 2002. - 400 с.

43. Клочков И. А., Терехов А. Г., Юденков Ю. Н. Управленческий учет в коммерческом банке: Практическое пособие // Под ред. С. М. Шапигузова. М.: ФБК-ПРЕСС, 2002. - 192 с.

44. Кох У. Т. Управление банком: Пер. с англ. В 5-ти книгах, 6-ти частях. Уфа:Спектр. Часть III, IV, 1993. - 224 с.

45. Купчинский В. А., Улинич А. С. Система управления ресурсами банка. М.: Экзамен, 2000 г. - стр. 224 с.

46. Лаптырев Д. А., Батенко И. Г., Буковский А. В., Митрофанов В. И. Планирование финансовой деятельности банка: необходимость, возможность, эффективность. М.: АСА, 1995. -90 с.

47. Ларионова И. В. Реорганизация коммерческих банков. М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 е.: ил.

48. А.А.Лобанов, А.В.Чугунов. Энциклопедия финансового риск-менеджмента, М. Альпина-Паблишер, 2003

49. МакНотон Д. Банки на развивающихся рынках. Т. 1. Укрепление руководства и повышение чувствительности к переменам. М.: Финансы и статистика, 1994. -336 с.

50. МакНотон Д. Бартроп Кр.Дж. Банки на развивающихся рынках. Т.2. Интерпретирование финансовой отчетности. М.: Финансы и статистика, 1994. 240 с.

51. Мамонова И. Д., Ширинская 3. Г. Ольхова Р. Г. Банковский аудит. Часть 2. М.: Бухгатерский учет, 1994. - 96 с.

52. Масленченков Ю.Ф. Методические рекомендации по оценке эффективности и их отбору для финансирования. М.1994

53. Микрюков В. Ю. Теория взаимодействия экономических субъектов. М.: Вузовская книга, 1999. - 96 с

54. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: Учебное пособие. /А. М. Дубров, Б. А. Лагоша, Е. Ю. Хрусталев, Т. П. Барановская. // Под ред. Б.А. Лагоши. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 224 с.

55. Основы банковского менеджмента: Учебное пособие. Под общ. ред. О. И. Лаврушина. М.: ИНФРА-М, 1995.- 144 с.

56. Островская О. М. Банковское дело: Токовый словарь. М.: Гелиос АРВ, 1999.-400с.

57. Панова Г. С. Анализ финансового состояния коммерческого банка. М.: Финансы и статистика, 1996. - 272 с.

58. Панова Г. С. Кредитная политика коммерческого банка. М.: ДИС, 1997. - 464 с.

59. Перар Ж. Управление международными денежными потоками. -М.: Финансы и статистика, 1998. 208 е.: ил.

60. Поморина М. А. Планирование как основа управления деятельностью банка. -М.: Финансы и статистика, 2002. 384 е.: ил.

61. Рогов М. А. Риск менеджмент. -М.: Финансы и статистика, 2001.-120 ил.

62. Рожнова О. В. Международные стандарты учета и финансовой отчетности: комментарии, разъяснения, примеры: Учебное пособие. М.: ФА при Правительстве РФ, 2000. 193 с.

63. Росляков К. В. Международный опыт управления рисками коммерческого банка: Дис. к-та экон. наук: 08.00.14, 08.00.10. // Финансовая академия при Правительстве РФ. М.: 2001. 179 с.

64. Садвокасов К. К. Коммерческие банки. Управленческий анализ деятельности. Планирование и контроль. М.: Ось-89, 1998. - 160 с.

65. Семенкова Е.В., Операции с ценными бумагами, М. Перспектива, 1997

66. Синки Дж. Ф. Управление финансами в коммерческих банках. -М.: Catallaxy, 1994.-820с.

67. Смирнов А. В. Риск-менеджмент и управление ресурсами коммерческих банков.// Проблемы анализа и управления рисками в деятельности кредитных организаций: Материалы семинара. М:

68. Финансовая академия при Правительстве РФ, Европейский трастовый банк, 2001. 266 с.

69. Соколинская Н. Э. Экономический риск в деятельности коммерческого банка (методы оценки и практика регулирования). -М.: Знание, 1991.- 80 с.

70. Солянкин А. А. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования в банке. // Под ред. Г. А. Титоренко. М.: Финстатинформ. 1998. - 96 с.

71. Тэпман JI. Н. Риски в экономике: Учеб. пособие для вузов. // Под ред. Проф. В.А. Швандара. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 380 с.

72. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие. Синергетика. // Владимиров В.А., Воробьев Ю. Д., Салов С. С., Фалеев М. И. и др. Научное издание. М.:Наука, 2001.-431 с.

73. Уткин Э. А. Банковский маркетинг. 2-е изд. М.: ИНФРА-М, 1995.-304 с.

74. Уткин Э.А. Риск менеджмент. - М.: ТАНДЕМ, ЭКМОС, 1998. -288 с.

75. Фетисов Г. Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. - 168 е.: ил.

76. Хохлов Н. В. Управление риском: Учебное пособие для вузов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.-239 с.

77. Шеремет А. Д. Щербакова Г. Н. Финансовый анализ в коммерческом банке. -М.: Финансы и статистика, 2000. 256 е.: ил.

78. Ширинская Е. Б. Пономарева Н. А., Купчинский В. А. Финансово аналитическая служба в банке: Практическое пособие. - М.: ФБК-ПРЕСС, 1998. - 144 с.

79. Markowitz Н.М. Portfolio Selection, Efficient Diversification of Investment, Wiley, NY 1959

80. Tobin J. The theory of portfolio selection in F.H. Hahn and F.R.P. Breaching, The theory of interest rates, London, Macmillan, 1965

81. Статьи в тематических журналах

82. Иванов В. Расчет лимитов межбанковского кредитования на основе кластерного анализа платежеспособности и ликвидности контрагентов.// Аналитический банковский журнал, 2001, № 4. -стр. 64-78.

83. Шукин Д.Ф. Ликвидность рынка и ее влияние на риск портфеля; Рынок ценных бумаг, №21, 1999 г.

84. Щукин Д.Ф. Ликвидность рынка и риск портфеля, оценка стоимости опционов при ожидаемом крахе рынка. Жрнал Аудит и финансовый анализ №1, 2000г.

85. Жигло А.Н. Расчет ставок дисконта и оценка риска.// Бухгатерский учёт 1996-№6

86. Щукин Д.Ф. О методике оценки риска VAR, Рынок ценных бумаг, № 16(151), 1999 г.

87. Bessis J. Risk Management in Banking. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1998.-430 p.

88. Black F., Sholez M. The pricing of options and corporate liabilities, Journal of political economy 81(3) May/June 1973

89. Bossone B. Should Banks Be Narrowed Washington DC: International Monetary Fund, 2001.-33 p.

90. Down K. Beyond Value at Risk. The New Science of Risk Management. New York: John Wiley & Sons, Inc., 2000. - 274 p. -(Wiley Frontiers in Finance).

91. Enoch С. A., Guide A.-M., Hardy D. C. Banking Crises and Bank Resolution: Experiences in Some Transition Economies. Washington DC: International Monetary Fund, 2002. - 69 p.

92. Haubrich J. G., Santos J. A. C. Banking and Commerce: A Liquidity Approach -Basel: Bank for International Settlements, 1999. 25 p.

93. Kaufman G. G., Seelig S. A. Post-Resolution Treatment of Depositors at Failed Banks: Implicatios for the Severity of Banking Crises. Systemic Risk, and Too-Big-To-Fail. Washington DC: International Monetary Fund, 2001. - 22 p.

94. Linther J. The valuation of risk assets and the selection of risky Investments of stock portfolios and capital budgets, Review of economics and statistics, February, 1965

95. Markowitz H.M. Portfolio Selection, Journal of Finance, March 1952

96. Pages H. Can Liquidity Risk Be Subsumed in Credit Risk. A Case Study From Brady Bond Prices. Basel: Bank for International Settlements, 2001. - 21 p.

97. Mossin J. Equilibrium in a capital assets market, Econometrica 34(4), October, 1966

98. Risk Management Principles for Electronic Banking. // Electronic Banking Grope of the Basel Committee on Banking Supervision. -Basel: Bank for International Settlements, 2001. 32 p.

99. Sharpe W.F. A Simplified Model for Portfolio Analysis, Management Science, 1963 January

100. Sound Practices for the Management and Supervision of Operational Risk. // Risk Management Grope of the Basel Committee on Banking Supervision. Basel: Bank for International Settlements, 2001. - 23 p.

101. Stone M. R., НеделяБ M. Systemic Financial Crises, Balance Sheets, and Model Uncertainty. Washington DC: International Monetary Fund, 2001. - 37 p.

102. Vaughan E. Risk Management. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1997.-812 P

103. Walraven K.J. Commercial Bank Risk Management. Washington: Economic Development Institute of the World Bank, 1996. - 196 p.

104. Zhu H. Bank Runs Without Self-fulfilling Prophecies. Basel: Bank for International Settlements, 2001. - 30 p.

105. Zoli E. Cost and Effectiveness of Banking Sector Restructuring in Transition Economies. Washington DC: International Monetary Fund, 2001. - 37 p.

Похожие диссертации