Применение технологии RAMP для максимизации прибыли
Коновалихин М.Ю., Берестнев Д.А., Кулик В.В., Серов А.Ю.

Аннотация

В статье представлены подходы к расчету экономического капитала с использованием технологии RAPM, которая применяется для комплексной оценки потенциальной прибыльности клиента. Авторы показывают, что прямое повышение процентной ставки не ведет к максимизации прибыли.

Содержание

Введение

RAMP

RAROC

Рис. 1. График плотности распределения величины потерь

Расчет экономического капитала

Метод ISO-Loss

Обобщение модели Васичека на случай нескольких пулов с использованием биномиального распределения потерь внутри пула

Модернизация обобщения модели Васичека на случай нескольких пулов с использованием пуассоновского распределения потерь внутри пула

Рис. 2. Кумулятивные распределения при N = 1000 и P = 0,7

Рис. 3. Кумулятивные распределения при N = 25 и P = 0,7

Рис. 4. Кумулятивные распределения при N = 1000 и P = 0,2

Рис. 5. Кумулятивные распределения при N = 25 и P = 0,2

Сравнение полученных результатов

Оптимизация доходности

Величина чистого процентного дохода

Таблица. Сравнение результатов, полученных с помощью разных методов

Риск, зависящий от цены

Рис. 6. Ценовой негативный отбор: зависимость производной функции уровня потерь от самой функции уровня потерь

Оптимизация функции доходности

Заключение

Литература

Ключевые слова: технология RAPM, RAROC, модель Васичека, метод симуляций Монте-Карло, расчет экономического капитала, «Базель II», максимизация прибыли
Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №4, 2014 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 16.
Кол-во знаков: около 32,374.

1. De R., Tamarchenko T. (2002). VAR You Can Rely on. — Подробнее .

2. Vasicek O. (1987). Probability of Loss on Loan Portfolio. — Подробнее .

3. Vasicek O. (2002). «The distribution of loan portfolio value». Risk, Vol. 15, No. 12, pp. 160–162.

4. Merton R.C. (1974). «On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates». Journal of Finance, Vol. 29, No. 2, pp. 449–470.

5. Vasicek O. (1991). Limiting Loan Loss Probability Distribution. — Подробнее .

6. Metropolis N. (1987). «The beginning of the Monte Carlo method». Los Alamos Science, No. 15, pp. 125–130.

7. Amar J.G. (2006). «The Monte Carlo method in science and engineering». Сomputing in Science & Engineering, Vol. 8, No. 2, pp. 9–19.

8. Dev A. (2004). Economic Capital: a Practitioner Guide. Risk Book, London.

9. Porteous B., Tapadar P. (2006). Economic Capital and Financial Risk Management for Financial Services Firms and Conglomerates. Palgrave Macmillan, New York.

10. Phillips R.L. (2005). Pricing and Revenue Optimization. Stanford University Press. Stanford.

11. Коновалихин М.Ю., Сергиенко Д.О., Кулик В.В., Голицын С.А. Модель расчета процентной ставки // Управление финансовыми рисками. — 2008. — №2. — C. 94–102.

12. Phillips R. (2012). «Why are prices set the way they are?» In: Ozer O., Phillips R. Oxford Handbook of Pricing Management. Oxford University Press, Oxford.

13. Oliver R.M., Thaker A.M. (2012). «Adverse selection and non-take inference with coherent risk and response scoring». Journal of the Operational Research Society, No. 64, pp. 70–85.

14. Akerlof G.A. (1970). «The market for «lemons»: quality uncertainty and the market mechanism». Quarterly Journal of Economics, Vol. 84, No. 3, pp. 212–218.

15. Коновалихин М.Ю., Кулик В.В., Берестнев Д.А. Оптимизация ценообразования и доходности // Управление финансовыми рисками. — 2011. — №1. — С. 2–11.

16. Boyd S., Vandenberghe L. (2004). Convex Optimization. Cambridge University Press, Cambridge.

Коновалихин Максим Юрьевич

Коновалихин Максим Юрьевич
д. т. н.

Управляющий директор департамента методологии и контроля рисков ПАО Сбербанк.

г. Москва

Другие статьи автора 12

Кулик Вадим Валерьевич

Кулик Вадим Валерьевич

Заместитель председателя правления ПАО Сбербанк.

г. Москва

Другие статьи автора 11

Берестнев Дмитрий Алексеевич

Берестнев Дмитрий Алексеевич

Исполнительный директор, начальник отдела моделей оценки рисков розничных клиентов департамента интегрированного риск-менеджмента ПАО Сбербанк.

г. Москва

Другие статьи автора 4

Серов Антон Юрьевич

Серов Антон Юрьевич

Ведущий специалист департамента методологии и контроля рисков ОАО «Сбербанк России».

г. Москва