1. Библиотека
  2. Каталог тем
  3. Финансы
  4. Управление рисками
  5. Виды рисков
  6. Банковские риски

Модели прогнозирования валютных курсов: от теории к практике

Целью данного исследования является разработка механизма прогнозирования на среднесрочный период динамики валютных курсов на основе объединения фундаментального и  технического подходов, учитывающих спекулятивную составляющую в формировании цены валюты на международном рынке капиталов. Результаты исследования могут быть использованы валютными отделами банков, инвестиционными компаниями и другими организациями, заинтересованными в торговле на международном валютном рынке.

Страниц: 24
Рейтинг:

Назарова В.В., Ульзутуева Б.Д.

УФР — 2017, №3

Процентный риск банковского портфеля: подходы к регулированию и управлению, значение для российской банковской системы

Вопросы, связанные с управлением процентным риском банковского портфеля, стали актуальны в связи с внедрением внутренних процедур оценки достаточности капитала и резким поднятием ключевой ставки ЦБ РФ в 2014 г., вызванным ростом нестабильности финансовых рынков, что повлекло за собой существенные убытки для российских банков. Цель данной статьи — представить обзор международной практики регулирования процентного риска и управления им, а также оценить значение данного вида риска для российских кредитных учреждений.

Страниц: 8
Рейтинг:

Андросов И.А.

УФР — 2017, №2

SPC-надстройка PD-модели. Финансовые контрольные карты

В статье рассматривается надстройка модели вероятности дефолта (Probability of Default, PD), основанная на теории статистического управления процессами (Statistical Process Control, SPC). Автор вводит различные виды финансовых контрольных карт, табулирует сверточные критерии симметрии на основе интегралов от броуновских мостов и описывает их свойства, а также приводит приложения критериев симметрии в SPC-анализе и формулирует сверточные критерии однородности.

Страниц: 20
Рейтинг:

Кожан Д.П.

УФР — 2017, №2

Алгоритмы адаптивного скоринга: современные тенденции и перспективы дальнейшего развития

Одним из наиболее популярных инструментов, применяемых для оценки кредитоспособности заемщиков, является кредитный скоринг. Однако, несмотря на популярность этого метода, у него есть существенные ограничения, связанные в первую очередь с отсутствием инфраструктуры для глобальной автоматизации процесса корректировки и перестройки моделей. В данной статье рассматривается автоматизированная система корректировки стратегий, которая помогает решить эту проблему.

Страниц: 16
Рейтинг:

Берестнев Д.А., Травкин О.И., Коновалихин М.Ю., Кулик В.В.

УФР — 2016, №4

Понижение кредитных рейтингов России: причины и последствия

Влияние кредитных рейтингов на развитие как отдельных эмитентов, так и целых стран весьма велико. Изменение рейтинга является одним из наиболее важных показателей для инвесторов. Однако, несмотря на всеобщее признание ведущих мировых рейтинговых агентств, выставляемые ими оценки бывают весьма неоднозначными. В данной работе авторы анализируют, насколько корректно были выставлены текущие рейтинги России и отражают ли они ее реальное экономическое положение на фоне других стран.

Страниц: 10
Рейтинг:

Володин С.Н., Веселова А.С.

УУиФ — 2016, №3

Зарубежный опыт построения систем индикаторов банковских кризисов

История зарубежных публикаций, посвященных системам раннего оповещения о банковских кризисах (Early Warning Systems, EWS), насчитывает не менее 20  лет. В статье представлены обзор и систематизация зарубежных исследований по данной теме. Авторы предлагают перечень ключевых критериев для построения систем индикаторов банковских кризисов, составленный по результатам проведенного сравнительного анализа и обобщений изученных материалов.

Страниц: 19
Рейтинг:

Киселев В.Ю., Чичканов Н.Ю.

УФР — 2016, №3

Сравнение статистических методов классификации для предсказания банкротства российских банков

В последнее время тема стабильности российских банков вызывает большой интерес. Данная статья посвящена сравнению способности различных статистических методов предсказывать банкротство банка с горизонтом прогнозирования в шесть месяцев. Авторы рассматривают наивный байесовский классификатор, линейный дискриминантный анализ, логистическую регрессию (в  сочетании с алгоритмом пошагового отбора переменных, методами LASSO, PCA и PLS), нейронную сеть и деревья решений.

Страниц: 19
Рейтинг:

Костров А.В.

УФР — 2016, №3

Оценка и управление риском утраты финансовой устойчивости региона (на примере Калужской области)

В статье рассмотрены технология управления, методические подходы к оценке и последующей идентификации типа финансовой устойчивости региона, основанные на неформализованных подходах к расчету, измерению финансового потенциала. Также представлена авторская методика оценки риска утраты финансовой устойчивости систем регионального хозяйства, предусматривающая агрегирование локальных индикаторов финансовой автономии и эффективности управления.

Страниц: 8
Рейтинг:

Филобокова Л.Ю., Болтонова М.М.

УФР — 2016, №2

Практика управления валютными рисками в нефинансовых компаниях

В статье проводится оценка валютных рисков на примере нефинансовой компании, осуществляющей сделки в иностранной валюте. Целью оценки является разработка системы риск-менеджмента для создания эффективных методов управления валютными рисками. В ходе исследования был проведен сравнительный анализ моделей прогнозирования будущих денежных потоков, выбрана оптимальная модель для прогноза валютных курсов, рассчитаны показатели риска VaR для каждого метода управления валютными рисками.

Страниц: 17
Рейтинг:

Назарова В.В., Ульзутуева Б.Д.

УФР — 2016, №2

Оценка достаточности и структуры экономического капитала российских банков на основе анализа исторической волатильности чистой прибыли

В работе оценивается достаточность и структура экономического капитала российских банков на основе анализа публичных данных об исторической волатильности их чистой прибыли с использованием подхода VaR. Доказано, что полученные таким способом оценки являются недостаточно консервативными, но подходят для сравнения разных категорий банков по уровню риска между собой. Примененный метод декомпозиции чистой прибыли / убытков показал, что от 45% до 50% экономического капитала приходится на структурный процентный риск и бизнес-риск.

Страниц: 11
Рейтинг:

Андросов И.А.

УФР — 2016, №2

Банковские риски

(текущий раздел)

Валютные риски

Кредитные риски

Ликвидность

Операционные риски

Процентные риски

Риск дефолта