На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Реферат Банковские риски

Информация:

Тип работы: Реферат. Предмет: Банковское дело. Добавлен: 27.01.2012. Сдан: 2011. Страниц: 26. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


СОДЕРЖАНИЕ

1. Основы моделирования банковских рисков. Оценка кредитного риска (Credit-at-Risk) 2
2. Современные методики оценки банковского риска 10
2.1 Характеристика моделей оценки кредитного риска 10
2.2 Стоимость риска (Value-at-Risk) в системе оценивания риска RiskMetrics 13
2.3 Система оценки рисков CreditRisk 16
3. Прогнозирование кредитного риска 22


1. Основы моделирования банковских рисков. Оценка кредитного риска (Credit-at-Risk)

В общем смысле под риском понимается возможность нежелательного события. В применение к банковской деятельности к нежелательным событиям можно отнести: незапланированный отток депозитов и/или клиентов; уменьшение чистой прибыли; снижение рыночной стоимости банка как фирмы.
Перечисленные нежелательные события независимы друг от друга, но в зависимости от степени воздействия все они могут привести к ликвидации банка, при этом наступление одного события, часто влечет за собой наступление следующих.
Учитывая специфику банковской деятельности, можно выделить следующие виды банковских рисков: задержка платежей или невозврат по активам; изменение валютных курсов; изменение процентных ставок; нехватка ликвидности; нехватка наличности; изменение цен на корпоративные акции; возникновение требований по внебалансовым обязательствам; падение спроса на кредиты и услуги; развитие альтернативных способов вложения; ухудшение репутации банка; технологические ошибки и мошенничество; изменение нормативной базы, налогов и тарифов; изменение условий деятельности за рубежом; переход на новую АБС.
При построении модели анализа и управления риском, независимо от того к какой сфере деятельности они относятся важным вопросом является измерение риска.
Обычно конкретный риск измеряют двумя основными способами:
- вероятностные: цель которых состоит в определении вероятности возникновения риска (наиболее частым показателем вероятностного распределения является математическое ожидание);
- масштабные: цель которых заключается в выявлении зависимости между величиной нежелательного события и величиной причинного события.
Необходимо отметить, что указанные два способа — не разные, а взаимно дополняющие друг друга подходы к оценке риска.
Управлять риском предполагает осуществление действий, направленных на поддержание такого его уровня, который соответствует стоящим в данный момент целям управления. Формально можно выделить две основных цели управления риском: поддержание риска на уровне не выше заданного и минимизация риска при некоторых заданных условиях.
Таким образом, для эффективного управления кредитным риском необходимо знать "истинную" меру кредитного риска, которую по аналогии с мерой Value-at-Risk оценивания рыночного риска, естественно называть мерой Credit-at-Risk, CAR. При этом необходимо отметить, что уровень кредитного риска является одним из определяющих параметров при обосновании требований к капиталу банка.
Для изучения потенциальных возможностей по применению внутренних банковских моделей в 1996 году Федеральная Резервная Система США образовала специальную исследовательскую группу (Federal Reserve System Task Force on Internal Credit Risk Models). Ей были выдвинуты следующие задачи, которые должны быть решены непосредственно перед утверждением использования внутренних моделей банков для определения формальных требований по капиталу: определение "допустимых" концептуальных подходов для оценивания кредитного риска; решение проблемы определения и оценки необходимых параметров модели, которая возникает вследствие "короткой истории" данных по кредитным инструментам; необходимость в более систематическом и всеобъемлющем подходе к проверке результатов работы моделей, включая возможность определения такого показателя как нестабильность модели.
Одним из наиболее важных и трудных из указанных аспектов является вопрос идентификации и задания параметров модели. Явным или неявным образом разработчик системы оценивания кредитного риска должен определить:
- вероятность дефолта для каждого кредитного инструмента в портфеле;
- вероятностное распределение убытков при условии наступления дефолта для каждого инструмента;
- для всех инструментов портфеля определить корреляции между моментами возникновения дефолтов и величинами убытков при условии дефолта.
Для достоверного оценивания вероятностей дефолта, корреляций и других параметров модели требуются исторические данные за большое число лет (конечно, при предположении, что параметры модели стабильны), что является проблематичной задачей. Вследствие этого спецификация модели должна содержать в себе некоторые упрощающие предположения и значительные допущения, выбор которых в конечном итоге оказывает коренное влияние на "жизненность" модели оценивания риска.
Другая трудность заключается в поиске эффективных процедур проверки качества работы моделей. В связи с той же проблемой отсутствия необходимой базы данных, пожалуй, единственно возможным методом тестирования моделей кредитного риска является стресс-тестирование, в рамках которого для проверки удовлетворительности уровней капитала как средства защиты от непредвиденных убытков, на заданном временном горизонте моделируются гипотетические "шоки" для эволюции стоимостей кредитных инструментов.
Вследствие указанных проблем выбор "допустимых" систем оценивания кредитного риска, помимо самой проблемы построения этих систем, является непростой задачей.
Традиционный анализ кредитного качества компании-заемщика в основном базируется на фундаментальном анализе и включает в себя детальное изучение операций компании-заемщика, динамику его финансовых потоков, величины его будущих доходов и т.д. Основная цель при этом состоит в анализе стабильности доходов компании-заемщика по отношению к ее обязательствам. Оценки, полученные на основе такого анализа носят субъективный характер, а их качество зависит от опыта финансового аналитика.
По этому при моделировании риска одной и важных задач является разработка таких методов оценки риска, чтобы процедура оценивания кредитного риска была объективным процессом, не зависящим от точки зрения конкретного человека или организации. Для этого модель оценки кредитного риска должна соответствовать современной теории финансов, так как по сути обязательство компании-заемщика представляет собой форму опционного контракта на стоимость активов компании-заемщика. Если модель оценивания кредитного риска сможет "ухватить" взаимосвязь финансового состояния заемщика и вероятности дефолта по его обязательствам, то она смогла бы стать средством мониторинга изменений этого состояния, дающим ранние сигналы оповещения об ухудшении качества кредитных обязательств компании-заемщика.
По существу основная задача построения модели кредитного риска состоит в оценивании функции распределения убытков кредитного портфеля (см. рис. 1)....................




Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.