Имя материала: Управление финансовыми рисками банка

Автор: В.Ю. Резниченко

3.4. оценка глубины анализа.

 

Выбор конкретной модели это прежде всего поиск компромисса между простотой и сложностью модели. Чем модель проще, тем меньше средств уйдет на создание системы, но тем меньше ее адекватность. При оценке финансового риска проблема выбора оптимальной сложности модели особенно актуальна, так как сложность объекта позволяет увеличивать сложность модели (и, следовательно, объемы и глубину собираемой информации) практически бесконечно. При создании банка данных и особенно при применении средств анализа экологических данных необходимо решить задачу определения требуемых объемов собираемых данных.

Вопрос о глубине анализа данных может быть решен, если за основу взять конечную цель - принятие решений. Обычно при оценке решений число их не так уж велико. Это связано с наличием целого ряда внешних (не описываемых в рамках формальной модели) ограничений политического, социального, экономического и специального характера.

Наиболее просто подход к проблеме определения необходимой глубины анализа экологических данных можно показать на примере применения метода экспертных оценок. Как было показано выше, роль методов обработки и анализа данных в случае использования метода экспертных оценок как основы системы поддержки принятия экологических решений заключается в определении точности системы весов а. Рассмотрим ее для одного из методов экспертных оценок, учитывая, что аналогичные выводы можно получить для любого метода экспертных оценок.

Одной из самых развитых процедур извлечения информации из эксперта является метод непарного сравнения с указанием степени важности объектов. Например, Саати указывает на хорошие результаты, получаемые применением следующей процедуры. Эксперту предлагается сравнить попарно решения i и j с точки зрения их соответствия с одной из целей и указать свою оценку a в следующей шкале важности: 0 - объекты несравнимы; 1 - одинаково важны; 3 - слабое превосходство; 5 - сильное превосходство; 7 - явное превосходство; 9 - абсолютное превосходство. Оценки 2, 4, 6, 8 соответствуют промежуточным значениям. Предполагается, что эти оценки как-то отражают соотношения со /со = a истинных значений важности объектов. Если бы оценки эксперта были абсолютно точны, то выполнялось бы условие a a =a (в частности, a = 1 и a =1/a ), т. е. матрица сравнения || a || = А была бы состоятельна и имела бы едивичный ранг. Для ее вычисления достаточно было бы знать одну строку к и из нее получить все остальные элементы с помощью соотношения

a =a / a

 

На практике оценки эксперта не абсолютно точны, поэтому матрица несостоятельна и искомый набор «истинных» значений важности сравниваемых объектов по данной цели (а ,    а ) ищем из условия

Асо= Л со, где Л - наибольшее из собственных значений А.

Это условие естественно выбрать, если учесть, что умножение і-й строки матрицы на набор (а, ... , а) дает значение а, т. е. вектор а - решение уравнения Аа = па . Так как при малых возмущениях в элементах состоятельной матрицы Л близко к n, а остальные - к нулю, то о качестве решения можно судить по степени близости n к Л. Повторяя процедуру последовательно для всех целей, относительно которых проводится экспертиза объектов, получим информацию в виде матрицы ||а || и от нее перейдем к общей оценке для каждого объекта по традиционной формуле l= Е а W , где W - вес к-й цели в общей оценке.

Исходя из логики решения задачи по одному уровню точности, веса целей W следовало бы находить тем же методом, что и а . Однако попарное сравнение целей (по общей цели) существенно сложней для эксперта, чем непарное сравнение объектов (по конкретной цели). Поэтому приходится переходить к оценке весов, даваемых экспертом прямо по шкале важности. Естественно, что чем точнее анализ шкалы, тем точнее результат и тем труднее работать эксперту. Рассмотрим вопрос о том, нельзя ли, зная таблицу оценок, прямо по ней построить минимально допустимую шкалу для оценок весов.

Пусть в результате некоторой экспертизы получен конкретный набор значений ||сх II и для некоторой системы весов W он привел к выбору объекта l. Введем в этот набор изменения, т. е., сохраняя условие Z W = 1, несколько перераспределим значения весов отдельных целей. Некоторое время, пока эти изменения малы, выбранный ранее объект будет иметь наилучшую оценку, а затем веса изменятся настолько, что наилучшую оценку получит другой объект. Очевидно, за меру точности (интервал шкалы) для данного набора а следует принять диапазон изменения значений веса W , не приводящего к изменению в выборе объекта.

Обратимся к способу нахождения этого диапазона. Для его нахождения можно воспользоваться методом районирования, предложенным И. Я. Динером. Суть его состоит в том, что все множество наборов возможных значений весов W представляется как область в к-мерном пространстве, ограниченная гиперплоскостями с уравнением Z W =1. Два объекта а и b неразличимы, если набор значений весов W таков, что

Z W а = Z W а

 

Последнее уравнение есть уравнение гиперплоскости, которая делит всю область возможных наборов значений весов на две подобласти: в одной объект а предпочтительнее, чем b, в другой, наоборот, b предпочтительнее, чем а, на самой границе ни одному из них нельзя отдать предпочтение. Аналогичные границы можно получить для всех пар объектов. Для целей принятия решений (выбора объекта) достаточно знать не сами конкретные значения W , а лишь район, к которому они относятся, т. е. положение этого значения по отношению к каждой гиперплоскости эквивалентности объектов, однозначно определяющих предпочтительность для любой пары объектов. Хотя построение таких районов (а фактически это и есть определение интервалов на шкале весов, так как границы района - это отметка шкалы) достаточно трудоемко, оно не требует участия эксперта и значительно облегчает дальнейшую экспертизу, что для ряда видов экспертиз очень существенно.

Итак, окончательно предлагаемая процедура экспертной оценки объектов для отбора предпочтительного объекта выглядит следующим образом:

эксперт попарно сравнивает все объекты по первой цели и дает им оценки в соответствии с вышеприведенной шкалой важности, в результате получаем матрицу а ;

решая уравнение A = Л a, находим вектор a значений оценок по первой цели;

повторяем процедуру для всех целей последовательно, получаем матрицу оценок целей |[ a || ;

для данной матрицы || a || строим районы оптимальности.

 

Рассмотрим алгоритм нахождения районов оптимальных решений более подробно применительно к проблеме выбора площадок. Если имеется к' действий a , a , a , все множество состояний Q можно разбить на к" недопустимых множеств строгого доминирования одного из действий над остальными, к"' непустых подмножеств строгого доминирования другого действия над остальными и т. д. (при этом возможно образование непустых подмножеств группы строгого доминирования двух или более действий над остальными). Если критерий оптимальности действия определен как линейная функция от С, эти подмножества будут выпуклыми. Присоединяя эти подмножества к подмножествам одиночного строгого доминирования тех одиночных действий, которые входят в состав соответствующих групп, получаем попарно непересекающиеся подмножества слабого доминирования одного действия, другого и т. д. Обычно число подмножеств слабого доминирования одиночных действий невелико. Неоднозначность разбиения Q не влияет на точность решения и может быть использована для получения разделения, удобного в каком-то определенном отношении.

Чтобы получить метод районирования множества возможных состояний природы Q, обратимся вновь к случаю, когда имеются два действия а и a и конечное число состояний природы со , со , со вероятности которых P , Р Р , неизвестны. Естественными оценками эффективности каждого из действий, как было показано выше, являются [при известном Р (со )]

U =Z C P и U ==Z C P соответственно. Действия эквивалентны в случае, когда их оценки эффективности равны между собой, т. е.

U (co)=U (со). Чтобы сделать постановку задачи более реальной, будем считать действия эквивалентными не только в случае U (с )= U (с ), но и при | U (со) — U (со) |< А, где А - некая наперед заданная мера точности. Она разбивает все множество состояний природы Q (имеющего вид гипертетраэдра в пространстве P , P , ... , P ) на два подмножества (уравнение имеет вид гиперплоскости в пространстве P , Р , Р), в одном из которых слабо доминирует a , в другом - а . Если обратиться к случаю n действий, то парных границ будет М=С и Q разобьется на ряд частных подмножеств (районов) - результатов взаимного пересечения М подмножеств, в каждом из которых любое действие по отношению к любому другому либо слабо доминирует, либо слабо подчинено по всему подмножеству. Каждое такое подмножество целиком лежит строго по одну сторону от каждой из М границ, и таким образом, возможно 2 вариантов расположения подмножеств относительно границ. Среди них имеется n*2 вариантов частных подмножеств, в каждом из которых одно действие оптимально, а в остальных 2 -2 вариантах оптимально сразу несколько действий, т. е. образуются циклы эквивалентности. Их, как указывалось выше, можно произвольно присоединить к подмножествам оптимальности действия, входящего в цикл. Если вне парных границ имеет место строгое доминирование одного из пары действий над другим, циклы эквивалентности могут образовываться только на границах как результат их пересечения.

 

Таким образом, Q оказывается разбитым на подмножества Q , в каждом из которых определенное действие a оптимально.

Дадим иллюстрацию применения метода районирования к случаю, приведенному в табл., на примере следующей задачи. Необходимо выбрать вариант размещения предприятия ЯТЦ на одной из шести возможных площадок. Эффективность решений U(a, со) различна и зависит как от выбора, так и от экологических условий со неизвестных, но которые можно определить, затратив определенные средства.

 

Эффективность решений.

Требуется по исходным данным принять решение о выборе варианта размещения и о необходимых объемах сбора дополнительной информации.

Как было показано выше, различные критерии принятия решений приводят к выбору различных действий, а именно: критерий Вальда а ; Гурвица (при а=0,5) а ; Лапласа а ; Сэвиджа а, компромиссный критерий -а . Применим метод районирования, учитывая, что в нашем примере (в силу условия P +P +Р =1) задача легко может дать простую геометрическую иллюстрацию, так как гипертетраэдр вырождается в прямоугольный треугольник состояний (рис. Пространство возможных состояний внешней среды), например, в плоскости Р , Р .

 

Рассмотрим пару действий а и а. Их парная граница имеет уравнение п =61Р +15Р +67=0. Графически это прямая п, обозначенная на рис. Пространство возможных состояний внешней среды. Во всех точках внутри треугольника состояния, находящиеся выше и левее прямой п,а предпочтительнее, чем а, и во всех точках ниже и правее а предпочтительнее, чем а ) . В этом легко убедиться, рассмотрев соотношение между эффективностями а и а в любой из контрольных точек (Р = 0; Р = 0; Р = 1), (Р = 0; Р = 1; Р = 0), и (Р = 1; Р = 0; Р = 0). Очевидно, что во всей части треугольника, к которой принадлежат контрольные точки а и а, должно существовать то же самое отношение, что и в точке. На границе п оба действия эквивалентны.

 

Аналогичные уравнений можно получить для каждой пары действий (всего шесть парных границ): П = 5Р -61Р - 3 = 0; П =-29Р +42Р - 25 = 0;

п = 66Р -76Р - 6 = 0;

П = 10Р +27Р - 22 = 0; П      =-56Р +17Р - 3 = 0;

 

Рис. 3.4. Пространство возможных состояний среды

 

Эти уравнения делят треугольник состояний на десять районов. Воспользовавшись методом контрольной точки, например, приняв P =1, получим соотношения между всеми действиями для районов, включающих контрольную точку. Так, в первом районе справедливо а > а ; a <а ; а > а ; a <а ; а > а ; а > а . Второй район находится по отношению ко всем границам в области, включающей контрольную точку, а по отношению к границе п - в области, ее не включающей. Значит, для него указанные соотношения имеют тот же смысл, а первое соотношение -противоположный. Получаем для второго района а > а ; а > а ; а > а ; a <а ; a <а ; a <а .

Аналогичные соотношения можно получить для всех девяти районов. Для каждого района легко определить оптимальное действие: а - для первого, второго, третьего, четвертого, шестого; а - для пятого и седьмого.

Чтобы принять решение, необходимо определить, к какому из районов оптимальности действия (а , а и а ) принадлежит фактическое состояние природы. Заметим, что район оптимальности действия а невелик, и, если нет других соображений, его можно присоединить к районам оптимальности действия а или а . При небольшом допущении получим, что граница между районами оптимальности действия а и апроисходит приблизительно как прямая XY. Тогда для выбора ориентировочного решения имеем простое правило: при малой (менее 0,2) вероятности состояния природы Р выбираем действие а , а при большей (более 0,5) — а .

Таким образом, мы получили необходимую меру глубины анализа экологической ситуации. Аналогично может быть решена задача определения глубины анализа данных для других моделей принятия решений.

Суммируем все вышесказанное можно отметить, что оценки риска субъективны и зависят от социальных установок. Как отмечает Н. Луман, сам по себе внешний мир не знает никакого риска, ибо ему неведомы ни различения, ни ожидания, ни оценки, ни вероятности - разве что собственные результаты наблюдающих систем в окружающем мире других систем. Применительно к экономическому риску это означает, что категория риска имеет смысл только относительно лиц, принимающих решения (в первую очередь - собственников фирмы, ее менеджеров, партнеров и конкурентов, государственных и общественных органов -участников рынка), и только относительно доступных альтернативных вариантов этих решений.

Исследование принятия решения в условиях риска представляет наибольший практический интерес. Это и понятно: в условиях определенности выбор однозначен, а в условиях полной неопределенности рациональное решение - проблематично. Поэтому в данной работе мы и рассматриваем особенности принятия решения в условиях риска. Несмотря на трудности определения понятия риска, большая часть исследователей считает, что величина риска - один из главных факторов, обусловливающих принятие того или иного решения, т.е. может оказывать существенное влияние на выбор альтернативы. В определенной степени риск присущ большинству видов человеческой активности и даже часто необходим для выживания. Таким образом, множество факторов риска, действующих в разных направлениях, могут привести не только к серьезным потерям чисто экономического характера, но и к угрозе безопасности всей организации как социально-экономической системы, что в свою очередь требует от менеджеров специальных знаний в области управления риском.

Заключение.

 

Риск присущ всем категориям жизнедеятельности человека. Экономическая нестабильность в стране заставляет более серьезно относиться к рискам, особенно финансовым. На практике же, часто оказывается, что руководство компаний и банков не понимает принципов и организации риск менеджмента.

Для банков вопрос управления рисками - это вообще особенный вопрос. Западные банки обычно посвящают десятка два страниц годового отчета описанию того, как у них организована система управления различными типами рисков. Руководитель риск менеджмента западного банка по статусу - один из основных руководителей банка. В России же должность вице-президента по управлению рисками есть всего в нескольких банках, да и появилась она в большинстве из них, как уже было отмечено выше, после кризиса 1998 года.

Обобщая выводы, сделанные в настоящей работе, можно утверждать, что оценка риска относится к числу наименее формализуемых аналитических процедур в практике коммерческих банков в силу выявленных в настоящем исследовании объективных особенностей информации, используемой в этом процессе.

Используемые банками источники информации и методы ее анализа, равно как и степень формализации процедуры оценки риска, существенно варьируются от банка к банку под влиянием таких факторов, как материальные затраты на аналитическую работу и требования кредитной политики банка в отношении контроля за ссудами. Однако общей чертой объективно остается высокая роль субъективных решений при оценке риска, что повышает требования к качеству персонала, привлекаемого к работе по риск-менеджменту. С учетом этого в работе даны рекомендации по подбору квалифицированного персонала.

Нельзя не отметить, что в России в недостаточной мере используются возможности нормативного регулирования аналитических процедур риск-менеджмента, равно как и методологической и информационной поддержки банков со стороны Банка России и межбанковских ассоциаций.

В этих условиях качественное управление рисками банка возможно только на основе самостоятельной разработки им внутренних нормативных документов по вопросам оценки и анализа риска. Проведенный в работе анализ методов контроля кредитных рисков, как основного вида внутренних рисков, показал, что они (риски) могут регулироваться как с помощью формальных (методика VAR), так и с помощью неформальных методов. Показано, что существующие нормативы ЦБ РФ представляют собой, по существу реализацию стратегии ограничения финансовых рисков по отношению к кредитному риску. Нарушение этих норм может привести к серьезным пруденциальным рискам, поэтому политика контроля риска банка должна строится на основе приоритета указанных нормативов. В работе проанализирована политика контроля риска и даны рекомендации по ее принципам, задачам и структурам служб обеспечения этой политики.

В целом, подводя итоги рассмотрению проведенного в работе анализа проблемы управления финансовым риском, можно сделать выводы о наличие большого числа типологий финансовых рисков. Это объясняется их тесной внутренней взаимосвязанностью и различием целей классификации. К тому же типологии существенно зависят от способа, которым определено само понятие финансового риска. Поэтому, попытки получить универсальную типологию бесперспективны. В основу типологии разумно положить цели дальнейшего использования и особенности российских условий, существенно отличных от условий других стран. В диссертационной работе впервые предложена оригинальная типология финансовых рисков с учетом особенностей российских условий и задач управления рисками.

В работе анализируется экономическая сущность риска определяющая стратегии его контроля. Проведен анализ приемлемости основных стратегий управления риском. Изложены принципы выбора оптимальной политики риска, которые могут быть использованы при разработке внутренней системы нормативов банка.

Для задач контроля и управления рисками организаций, прежде всего финансово-кредитных учреждений, нами предложена своя типология финансовых рисков на основе обобщения ряда известных типологий и с учетом задач исследования.

Даны диффиниции основных видов риска, проанализированы их приоритеты и выделены ведущие риски. Ведущими являются внутренние риски и среди них выделяются: кредитный риск, риски пруденциальные, которые, как показано в работе, задают политику кредитного риска, риск портфеля, риск ликвидности, операционный риск. Причем операционным рискам в российских условиях следует уделить особое внимание. Даны рекомендации по управлению внутренними рисками, преимущественно операционными.

Исходя из выдвинутых в работе положений предлагается стратегия контроля финансовых рисков. При этом отмечается принципиальное изменение ситуации контроля финансовых рисков в России. Это является следствием таких процессов как глобализация и информатизация общества ведущих к изменению системы приоритетов финансовых рисков.

Механизм контроля финансовых рисков перемещается от традиционных производных финансовых инструментов и страхования к инструментам делающих упор на организационные меры и человеческий фактор. Отмечается, и на ряде примеров подтверждается, что многие рискисамой различной природы проявляются во вне через «человеческий фактор». Это особенно справедливо для российской экономики. Исходя из этого предлагается конкретная система анализа и оценки финансовых рисков (основное внимание предлагается уделять операционным и кредитным рискам).

Можно отметить, что оценки риска субъективны и зависят от социальных установок. Как отмечает Н. Луман, сам по себе внешний мир не знает никакого риска, ибо ему неведомы ни различения, ни ожидания, ни оценки, ни вероятности - разве что собственные результаты наблюдающих систем в окружающем мире других систем. Применительно к экономическому риску это означает, что категория риска имеет смысл только относительно лиц, принимающих решения (в первую очередь -собственников фирмы, ее менеджеров, партнеров и конкурентов, государственных и общественных органов - участников рынка), и только относительно доступных альтернативных вариантов этих решений.

Исследование принятия решения в условиях риска представляет наибольший практический интерес. Это и понятно: в условиях определенности выбор однозначен, а в условиях полной неопределенности рациональное решение - проблематично. Поэтому в работе мы и рассматриваем особенности принятия решения в условиях риска. Несмотря на трудности определения понятия риска, большая часть исследователей считает, что величина риска - один из главных факторов, обусловливающих принятие того или иного решения, т.е. может оказывать существенное влияние на выбор альтернативы. В определенной степени риск присущ большинству видов человеческой активности и даже часто необходим для выживания. Таким образом, множество факторов риска, действующих в разных направлениях, могут привести не только к серьезным потерям чисто экономического характера, но и к угрозе безопасности всей организации как социально-экономической системы, что в свою очередь требует от менеджеров специальных знаний в области управления риском.

Анализ различных стратегий при выборе политики риска, проведенный в работе, показал, что для управления рискам организации наиболее приемлема стратегия оптимизации риска, в наибольшей степени соответствующая реалиям российских условий. Эта стратегия является комбинацией ряда свойств других пяти стратегий и направлена прежде всего на контроль внутренних рисков, наиболее, как показано выше, актуальных. Стратегия оптимизации рисков реализуется через службу экономической безопасности или аналогичную службу. В работе, на основе анализа эффективности политики риска ряда конкретных примеров, предлагается концепция такой службы, а также рекомендации по составу задач, структуре и методам решения.

Выбор конкретной модели (как основы системы поддержки решений при управлении финансовыми рисками) - это прежде всего поиск компромисса между простотой и сложностью модели. Чем модель проще, тем меньше средств уйдет на создание системы, но тем меньше ее адекватность. Для управления финансовыми рисками организации проблема выбора оптимальной сложности модели особенно актуальна, так как сложность объекта заставляет увеличивать сложность модели (и, следовательно, объемы и глубину собираемой информации) практически бесконечно. При создании банка данных и особенно при применении средств анализа данных необходимо решить задачу определения требуемых объемов собираемых данных.

Вопрос о глубине анализа данных может быть решен, если за основу взять конечную цель - принятие решений. Обычно при оценке решений по предоставлению кредитов число их не так уж велико. Это связано с наличием целого ряда внешних (не описываемых в рамках формальной модели) ограничений политического, социального, экономического и специального характера. В работе предложен алгоритм, позволяющий определить оптимальную глубину анализа по критерию её влияния на принятие решений.

Современная теория управления риском позволяет выдвинуть ряд принципов выдачи и получения кредита, а так же стратегий и контроля. В работе рассматриваются различные модели и методы прогнозирования кредитного риска. Естественно, что в каждом банке методики анализа и оценки различаются в силу особенностей самого банка и его клиентуры. В работе рассмотрена нормативная база и дан сравнительный анализ принципов кредитной политики банков. Исходя из того, что принятие рисков является основой банковского дела, рассмотрены признаки разумного контроля рисков. Предлагается система типологии фирм повышенной опасности, что особенно актуально для российских условий.

В работе обосновывается необходимость внутреннего аудита и выдвигаются принципы его создания. Анализируется также деятельность службы экономической безопасности, ее задачи, структура и, особенно проблемы подбора персонала. В работе анализируются различные источники финансовых рисков и делается вывод о том, что ведущим источником возникновения финансовых рисков является человеческий фактор, что, впрочем, соответствует данных многочисленных исследований подтверждающих «человеческую природу» большинства рисков. Рассматриваются различные разновидности человеческого фактора (некомпетентность, криминал ит.д.) и даются общие рекомендации по предотвращению финансовых рисков возникающих как следствие человеческого фактора в рамках программ работы с персоналом (управление персоналом в рамках программ контроля риска).

В работе проведен сравнительный анализ основных качественных и количественных методов оценки и анализа рисков, а также общих принципов управления финансовыми рисками. На этих принципов можно предложить основные приемы управления риском: избежание риска, снижение степени риска, принятие риска. Избежание риска означает отказ от реализации мероприятия (проекта), связанного с риском. Это решение принимается в случае несоответствия указанным выше принципам. Если, например, уровень возможных потерь выше уровня ожидаемой прибыли. Этот принцип позволяет полностью избежать неопределенности и возможных потерь и, вместе с тем, означает полный отказ от прибыли. Кроме того, отказ от одного вида риска может привести к возникновению других. Снижение степени риска предполагает сокращение вероятности и объема потерь. Принятие риска означает оставление всего или части риска (в случае передачи части риска кому-то другому) за предпринимателем, т. е. на его ответственности. В этом случае предприниматель принимает решение о покрытии возможных потерь собственными средствами.

Несмотря на некоторые расхождения в методах, применяемых к

управлению рисками, все мероприятия по их управлению могут быть

разделены на до событийные и после событийные. Первые, как следует из

названия, планируются и осуществляются заблаговременно, а вторые -

после того, как непредвиденное событие уже произошло. К до событийным

мероприятиям           относятся:      страхование, самострахование,

предупредительные организационно-технические меры, юридические, договорные и другие меры по передаче риска. После событийные мероприятия - это получение средств на ликвидацию убытков в виде финансовой помощи, займов и т.д.

Вся программа управления рисками будет представлять собой информацию о рисках, от которых организация отказалась на этапе предварительного отбора, план проведения превентивных мероприятий, а также перечень всех рисков и методов управления, применяемых по отношению к ним. Кроме этого, программы по управлению рисками должна содержать уточненную информацию по значениям основных характеристик  рисков,   а  также  значения  максимально возможного,наиболее вероятного и ожидаемого из убытков, пересчитанные с учетом внедрения программы.

Так как программа по управлению рисками направлена на снижение размера максимально возможного, наиболее вероятного и ожидаемого из убытков, ее эффективность может быть просчитана либо на основе самостоятельного сравнительного анализа значений этих видов убытка до и после внедрения программы, либо на основе сопоставления их значений с финансовыми возможностями организации также до и после внедрения программы.

В работе анализируются возможные варианты построения систем внутриорганизационного контроля рисков. Рассмотрена деятельность служб экономической безопасности на примере ряда банков дальневосточного региона и дан критический анализ их деятельности. Особенно выделяется роль «человеческого фактора» в возникновении финансовых рисков в организации.

Основное внимание при анализе финансовых рисков традиционно уделяется собственно финансово-экономическим механизмам их возникновения. Однако, многочисленные исследования свидетельствуют о ведущей роли человеческого фактора. Например, ущерб от экономического шпионажа в банковской сфере составляет сегодня в мире 30\% от всех потерь, которые несут банки. Сюда следует добавить криминальные риски существенные для Российской банковской системы (например, фальшивые авизо). Такую же, если не большую опасность представляют риски некомпетентности. Хотя надежных оценок для этой группы рисков нет, они редко оцениваются ниже рисков умышленных злоупотреблений.

Риски «человеческого фактора» носят не случайный характер и имеют глубокую природу. Общепринято считать, что 25\% служащих готовы в любое время при любых обстоятельствах предать интересы фирмы, 50\% готовы это сделать в зависимости от обстоятельств и лишь 25\% являются патриотами и никогда не придадут. Эти данные не только подтверждаются статистикой, но имеются модели объясняющие такое поведение, например, в рамках «Эдипова комплекса» З. Фрейда.

Но контроль банковских рисков на основе приоритета «человеческого фактора» не является эффективной стратегией. К проблеме необходимо подойти системно. В работе предложена концепция организации службы экономической безопасности на основе системного подхода. Контроль «Человеческого фактора» необходим, но этот контроль следует  вести  не  столько  стандартными  методами,   сколько путем модернизации финансовых инструментов с учетом «человеческого фактора».

Эффективным средством контроля «человеческого фактора» является и система лимитов анализируемая в исследовании с точки зрения принципов организации контроля финансового риска, которая подробно проанализирована в работе.

Рекомендации по разработке политики риска предложенные в работе используются в практической деятельности ряда банков.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |