Métodos cualitativos de análisis de riesgos.

Después de que todos hayan sido identificados posibles riesgos para un proyecto específico, es necesario determinar la viabilidad de las inversiones, el desarrollo y el trabajo en este proyecto. Para ello se realiza un análisis de los riesgos del proyecto de inversión.

Todos los métodos posibles de análisis de riesgos propuestos en teoría se pueden dividir en enfoques cualitativos y cuantitativos. Un enfoque cualitativo, además de identificar los riesgos, implica identificar las fuentes y causas de su aparición, así como una evaluación de costos de las consecuencias. Las principales características del enfoque cualitativo son: identificar riesgos simples para el proyecto, identificar riesgos dependientes e independientes tanto entre sí como de factores externos, y determinar si los riesgos son eliminables o no.

Con la ayuda del análisis cualitativo se determinan todos los factores de riesgo que conllevan, en un grado u otro, pérdidas o pérdidas de la empresa, así como la probabilidad y el momento de su ocurrencia. Para el peor escenario para el desarrollo del proyecto, se calcula el monto máximo de pérdidas para la empresa.

En el enfoque cualitativo, se distinguen los siguientes métodos de análisis de riesgos: el método de evaluación de expertos; método de viabilidad de costos; método de analogías.

Método de valoraciones de expertos.

El método de evaluación de expertos incluye tres componentes principales. En primer lugar, un análisis lógico-intuitivo de un problema se basa únicamente en los supuestos intuitivos de ciertos expertos; sólo su conocimiento y experiencia pueden servir como garante de la exactitud y objetividad de las conclusiones. En segundo lugar, emitir decisiones de peritaje, esta etapa es la parte final del trabajo del perito. Los expertos formulan una decisión sobre la conveniencia de trabajar con el proyecto que están investigando y ofrecen una valoración de los resultados esperados bajo diferentes escenarios para el desarrollo del proyecto. La tercera etapa, la última del método de evaluación de expertos, es el procesamiento de todos los resultados de la decisión. Para obtener una evaluación final, se deben procesar todas las evaluaciones recibidas de los expertos y se debe identificar una evaluación y una decisión generales relativamente objetivas con respecto a un proyecto en particular.

Se pide a los expertos que completen un cuestionario con una lista detallada de los riesgos relacionados con el proyecto que se está analizando, en el que deben determinar la probabilidad de que los riesgos que han identificado se presenten en una determinada escala. Los métodos más comunes de evaluación de riesgos de expertos incluyen el método Delphi, el método de puntuación, la clasificación, la comparación por pares y otros.

El método Delphi es uno de los métodos de evaluación de expertos que proporciona búsqueda rápida decisiones, entre las cuales se selecciona posteriormente la mejor solución. El uso de este método permite evitar contradicciones entre expertos y obtener decisiones individuales independientes, eliminando la comunicación entre expertos durante la encuesta. Los expertos reciben un cuestionario, a cuyas preguntas deben dar valoraciones independientes, lo más objetivas posible y razonables. A partir de los cuestionarios cumplimentados se analiza la decisión de cada experto, se identifica la opinión predominante, se identifican juicios extremos, las decisiones son lo más claras, accesibles y fundamentadas posibles, etc. Posteriormente, los expertos pueden cambiar de opinión. Toda la operación se suele realizar en 2-3 rondas, hasta que empiezan a coincidir las opiniones de los expertos, que será el resultado final del estudio.

El método de puntuación del riesgo se basa en un indicador general determinado por una serie de indicadores de riesgo evaluados por expertos privados. Consta de los siguientes pasos:

• 1) Determinación de factores que influyen en la ocurrencia del riesgo;
• 2) Selección de un indicador general y un conjunto de criterios específicos que caractericen el grado de riesgo de cada factor;
• 3) Elaborar un sistema de coeficientes de ponderación y escalas de calificación para cada indicador (factor);
• 4) Evaluación integral del criterio generalizado del grado de riesgos del proyecto;
• 5) Desarrollo de recomendaciones para la gestión de riesgos.

El método de clasificación implica organizar los objetos en orden ascendente o descendente de alguna propiedad inherente. La clasificación le permite seleccionar el factor más significativo del conjunto de factores que se están estudiando. El resultado de la clasificación es la clasificación.

Si está disponible norte objetos, luego, como resultado de su clasificación por parte del j-ésimo experto, cada objeto recibe una puntuación x ij, el rango asignado al i-ésimo objeto por el j-ésimo experto. Los valores de x ij están en el rango de 1 a n. El rango del factor más importante es igual a uno, el menos significativo, al número n. La clasificación del j-ésimo experto es la secuencia de rangos x 1j, x 2j,…, x nj.

Este método es fácil de implementar, pero al evaluar una gran cantidad de parámetros, los expertos enfrentan la dificultad de construir una serie clasificada, debido al hecho de que es necesario tener en cuenta simultáneamente muchas correlaciones complejas.

El método de comparación por pares es el establecimiento de los objetos más preferidos al comparar todos los pares posibles. En este caso, no es necesario, como en el método de clasificación, ordenar todos los objetos, es necesario identificar un objeto más significativo en cada uno de los pares o establecer su igualdad.

Nuevamente, en comparación con el método de clasificación, la comparación por pares se puede realizar con una gran cantidad de parámetros, así como en casos de ligeras diferencias en los parámetros (cuando es prácticamente imposible clasificarlos y se combinan en uno solo). ).

Cuando se utiliza el método, la mayoría de las veces se compila una matriz de tamaño. nxn, Dónde norte- número de objetos comparados. Al comparar objetos, la matriz se llena con elementos a ij de la siguiente manera (se puede proponer otro esquema de llenado):

La suma (por línea) en este caso le permite evaluar la importancia relativa de los objetos. El objeto cuyo monto es mayor puede considerarse el más importante (significativo).

La sumatoria también se puede hacer por columnas (), entonces el factor más significativo será el que tenga menos puntos.

El análisis de expertos consiste en determinar el grado de influencia del riesgo en base a evaluaciones de especialistas. La principal ventaja de este método es la simplicidad de los cálculos. No es necesario recopilar datos fuente precisos ni utilizar métodos costosos y software. Sin embargo, el nivel de riesgos depende del conocimiento de los expertos. Otra desventaja es la dificultad para atraer expertos independientes y la subjetividad de sus valoraciones. Para mayor claridad y objetividad de los resultados, este método se puede utilizar junto con otros métodos cuantitativos (más objetivos).

Método de relevancia y conveniencia de costos, método de analogías.

Un análisis de costo-beneficio se basa en suposiciones de que ciertos factores (o uno de ellos) están provocando que el proyecto gaste en exceso. Estos factores incluyen:

• · subestimación inicial del costo del proyecto en su conjunto o de sus fases y componentes individuales;
• · cambios en los límites del diseño debido a circunstancias imprevistas;
• · diferencias en el rendimiento de las máquinas y mecanismos respecto de los previstos por el proyecto;
• · un aumento en el costo del proyecto en comparación con el original, debido a inflación o cambio la legislación fiscal.

Para realizar el análisis, en primer lugar se detallan todos los factores anteriores, luego se elabora una lista tentativa de posibles incrementos en los costos del proyecto para cada opción para su desarrollo. Todo el proceso de implementación del proyecto se divide en etapas, en base a esto, el proceso de financiamiento para el desarrollo e implementación del proyecto también se divide en etapas. Sin embargo, las etapas de financiación se establecen de forma condicional, ya que se pueden realizar algunos cambios a medida que el proyecto se desarrolle y se desarrolle. La inversión de fondos por fases permite al inversor seguir más de cerca el trabajo del proyecto y, si aumentan los riesgos, cancelar o suspender la financiación o comenzar a tomar determinadas medidas para reducir costes.

Entre métodos cualitativos En el análisis de riesgos, el método de las analogías también es común. La idea principal de este método es analizar otros proyectos similares al que se está desarrollando. A partir de los mismos proyectos arriesgados se analizan los posibles riesgos, los motivos de su aparición, las consecuencias de los riesgos y se estudian las consecuencias del impacto de factores externos o internos desfavorables sobre el proyecto. La información recibida luego se proyecta en nuevo proyecto, que le permite identificar todos los riesgos potenciales máximos posibles. La fuente de información pueden ser las calificaciones de confiabilidad de las empresas de diseño, contratación, inversión y otras, publicadas periódicamente por las compañías de seguros occidentales, análisis de las tendencias en la demanda de productos específicos, precios de materias primas, combustible, terrenos, etc.

La dificultad de este método de análisis es la dificultad de obtener el análogo más preciso, debido a que no existen criterios formales que establezcan con precisión el grado de similitud de situaciones. Pero, como regla general, incluso si el análogo se selecciona correctamente, resulta difícil formular los requisitos previos correctos para el análisis, un conjunto completo y cercano a la realidad de escenarios para el fracaso del proyecto. La razón es que hay muy pocos proyectos completamente idénticos o ninguno en absoluto; cada proyecto en estudio tiene sus propias características y riesgos individuales, que están interconectados según la singularidad del proyecto, por lo que no siempre es posible determinar con absoluta precisión el causa de un riesgo particular.

Una breve descripción del método de moderación de costos y el método de analogías indica que son más adecuados para identificar y describir posibles situaciones de riesgo para un proyecto en particular que para obtener incluso una evaluación relativamente precisa de los riesgos de un proyecto de inversión.

Método de análisis de riesgo cuantitativo.

Para evaluar los riesgos de los proyectos de inversión, los métodos de análisis cuantitativos más habituales son:

• análisis de sensibilidad
• · método de guión
• · modelado de simulación (método Monte Carlo)
• · método de ajuste de la tasa de descuento
• árbol de decisión

Análisis de sensibilidad

En el método de análisis de sensibilidad, el factor de riesgo se toma como el grado de sensibilidad de los indicadores resultantes del proyecto analizado a cambios en las condiciones externas o internas de su funcionamiento. Los indicadores resultantes del proyecto suelen ser indicadores de desempeño (VAN, TIR, PI, PP) o indicadores anuales del proyecto (beneficio neto, beneficio acumulado). El análisis de sensibilidad se divide en varias etapas sucesivas:

• · se establecen los valores básicos de los indicadores resultantes, se establece matemáticamente la conexión entre los datos iniciales y los resultantes
• · se calculan los valores más probables de los indicadores iniciales, así como el rango de sus cambios (generalmente dentro del 5-10%)
• · se determinan (calculan) los valores más probables de los indicadores resultantes
• · Los parámetros originales en estudio se recalculan uno a uno dentro del rango obtenido, se obtienen nuevos valores de los parámetros resultantes
• · Los parámetros iniciales se clasifican según su grado de influencia sobre los parámetros resultantes. Así, se agrupan en función del grado de riesgo.

El grado de exposición de un proyecto de inversión al riesgo correspondiente y la sensibilidad del proyecto a cada factor se determina calculando el indicador de elasticidad, que es la relación entre el cambio porcentual en el indicador resultante y un cambio en el valor del parámetro. en uno por ciento.

Donde: E - índice de elasticidad

VPN 1: el valor del indicador básico resultante

VPN 2: el valor del indicador resultante al cambiar el parámetro

X 1 - valor básico del parámetro variable

X 2 - valor modificado del parámetro variable

Cuanto mayor sea el índice de elasticidad, más sensible será el proyecto a los cambios en este factor y más susceptible será al riesgo correspondiente.

Además, el análisis de sensibilidad se puede realizar gráficamente, trazando la dependencia del indicador resultante de los cambios en el factor en estudio. La sensibilidad del valor VPN a un cambio en el factor cambia el nivel de la pendiente de la relación; cuanto mayor es el ángulo, más sensibles son los valores y también mayor es el riesgo. En el punto de intersección de la respuesta directa con el eje x, se determina en términos porcentuales el valor del parámetro en el que el proyecto dejará de ser efectivo.

Posteriormente, a partir de los cálculos realizados, se clasifican todos los parámetros obtenidos por su grado de significancia (alto, medio, bajo) y se construye una “matriz de sensibilidad”, con la ayuda de la cual se determinan los factores más y menos Se identifican los riesgos para el proyecto de inversión.

Independientemente de las ventajas inherentes al método (objetividad y claridad de los resultados obtenidos, también existen desventajas importantes), los cambios en un factor se consideran de forma aislada, mientras que en la práctica todos fuerzas económicas están correlacionados en un grado u otro.

Método de secuencias de comandos

El método de escenario representa una descripción de todas las condiciones posibles para la implementación del proyecto (ya sea en forma de escenarios o en forma de un sistema de restricciones sobre los valores de los principales parámetros del proyecto), así como una descripción de los posibles resultados. e indicadores de desempeño. Este método, como todos los demás, también consta de ciertos pasos secuenciales:

• · al menos tres están en construcción opciones posibles Escenarios: pesimista, optimista, realista (o más probable o promedio)
• · la información inicial sobre los factores de incertidumbre se convierte en información sobre la probabilidad de condiciones de implementación individuales y ciertos indicadores de desempeño

A partir de los datos obtenidos, se determina el indicador. eficiencia económica proyecto. Si se conocen exactamente las probabilidades de que ocurra un evento particular reflejado en el escenario, entonces el efecto integral esperado del proyecto se calcula utilizando la fórmula matemática de expectativa:

Donde: NPVi - efecto integral al implementar el i-ésimo escenario

pi es la probabilidad de este escenario

En este caso, el riesgo de ineficacia del proyecto (Re) se evalúa como la probabilidad total de aquellos escenarios (k) en los que la eficacia esperada del proyecto (VAN) se vuelve negativa:

El daño promedio por la implementación del proyecto en caso de su ineficacia (Ue) se determina mediante la fórmula:

La principal desventaja del método de análisis de escenarios es el factor de tener en cuenta sólo unos pocos resultados posibles para un proyecto de inversión, pero en la práctica el número de resultados posibles no está limitado.

Método de análisis PERT (Técnica de revisión y evaluación de programas)

Los expertos destacan el método de análisis PERT (Técnica de revisión y evaluación de programas) como uno de los métodos de análisis de escenarios. La idea principal de este método es que al desarrollar un proyecto, se establecen tres parámetros del mismo: optimista, pesimista y más probable. A continuación, se calculan los valores esperados mediante la siguiente fórmula:

Valor esperado = [Valor optimista 4xValor más probable + Valor pesimista]/6

Los coeficientes 4 y 6 se obtuvieron empíricamente a partir de datos estadísticos de un gran número de proyectos. A partir de los resultados del cálculo se realiza el resto del análisis del proyecto. La eficacia del análisis PERT es máxima sólo si los valores de las tres estimaciones pueden justificarse.

Árbol de decisión

El método del árbol de decisión representa gráficos de red en los que cada rama representa varias opciones alternativas para el desarrollo del proyecto. Siguiendo cada rama construida del proyecto, podrá rastrear todas las etapas posibles del desarrollo del proyecto y, en consecuencia, elegir la más óptima y con el menor riesgo. Este método de análisis se divide en las siguientes etapas:

• · Se identifican picos para cada momento problemático y ambiguo en el desarrollo del proyecto y se construyen ramificaciones (posibles caminos para el desarrollo de eventos)
• · Para cada arco, la probabilidad y las posibles pérdidas en esta etapa se determinan mediante un método experto.
• · A partir de todos los valores obtenidos de los vértices se calcula el valor más probable del VPN (u otro indicador significativo para el proyecto)
• · Se realiza análisis de distribución de probabilidad.

La única limitación y posible desventaja del método es la presencia obligatoria de un número razonable de opciones para el desarrollo del proyecto. La principal diferencia es la capacidad de tener en cuenta completa y detallada todos los factores y riesgos que afectan al proyecto. El método se utiliza especialmente en situaciones donde las decisiones sobre la implementación del proyecto se toman gradualmente y dependen de decisiones tomadas previamente, por lo que cada decisión determina a su vez el escenario. mayor desarrollo proyecto.

Modelado de simulación (método de Monte Carlo)

El análisis de riesgo de proyectos de inversión mediante el método Monte Carlo combina dos métodos previamente estudiados: el método de análisis de sensibilidad y el análisis de escenarios. En el modelado de simulación, en lugar de generar los mejores y peores escenarios, una computadora genera cientos de combinaciones posibles de parámetros de diseño en función de su distribución de probabilidad. Cada combinación resultante produce su propio valor VPN. Este cálculo sólo es posible utilizando medidas especiales. programas de computador. El esquema por fases del modelado de simulación se construye de la siguiente manera:

• · se formulan los factores que influyen en los flujos de caja del proyecto;
• · se construye una distribución de probabilidad para cada factor (parámetro) y, como regla general, se supone que la función de distribución es normal, por lo tanto, para establecerla es necesario determinar solo dos puntos (expectativa matemática y varianza) ;
• · la computadora selecciona aleatoriamente el valor de cada factor de riesgo basándose en su distribución de probabilidad;

Fig.1.3

Fig.1.4

Las desventajas de este método de modelado de riesgos incluyen:

• · la existencia de parámetros correlacionados complica enormemente el modelo
• · el tipo de distribución de probabilidad para el parámetro bajo estudio puede ser difícil de determinar
• · al desarrollar modelos reales, puede ser necesario atraer especialistas externos o consultores científicos;
• · la investigación del modelo sólo es posible con la disponibilidad de tecnología informática y paquetes de software de aplicación especiales;
• · relativa inexactitud de los resultados obtenidos en comparación con otros métodos de análisis numérico.

Método de ajuste de la tasa de descuento

Debido a la simplicidad de los cálculos, el Método de la Tasa de Descuento de Ajuste del Riesgo es el más aplicable en la práctica. Este método es un ajuste a una tasa de descuento básica determinada, considerada libre de riesgo y mínimamente aceptable (por ejemplo, costo marginal capital de la empresa). El ajuste se realiza de la siguiente manera: se suma el monto de la prima de riesgo requerida, luego se calculan los criterios para la efectividad del proyecto de inversión (VAN, TIR, PI). La decisión sobre la efectividad del proyecto se toma de acuerdo con la regla del criterio seleccionado. Cuanto mayor sea el riesgo, mayor será la prima.

Los ajustes de riesgo se establecen por separado para cada proyecto individual, ya que dependen completamente de las características específicas del proyecto en estudio.

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Publicado en http://www.allbest.ru/

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Introducción

1.1 Observaciones introductorias

1.4.2 Sistema de gestión de riesgos

Capítulo 2. Modelado del proceso de gestión del riesgo operativo de las entidades de crédito.

2.1 Formulación matemática del problema.

2.2 Modelización de los importes de las pérdidas

2.3 Modelado de estructuras dependientes de variables aleatorias. Funciones de cópula

2.4 Modelado de frecuencias de pérdida

2.5 Modelo estocástico de Monte Carlo de aproximación aleatoria

2.6 Cálculo del capital de riesgo 66

Capítulo 3. Implementación de un sistema de gestión del riesgo operacional

3.1 Desarrollo e implementación de un sistema de gestión de riesgo operacional

3.2 Cálculo del capital de riesgo

3.3 Evaluación de la eficiencia económica y sostenibilidad del modelo

Conclusión

Lista de literatura usada

Aplicaciones

Introducción

matemático riesgo operacional económico

La modelización económica y matemática se encuentra ahora en una etapa en la que está maduro un salto cualitativo. En todo el mundo se ha acumulado gran cantidad varios modelos. Cualquiera que sea el área de la economía que adoptemos, siempre habrá toda una gama de modelos matemáticos, informáticos, verbales y significativos que se relacionen con ella de una forma u otra. Cientos revistas científicas Publicar mensualmente descripciones de nuevos modelos, o modificaciones y desarrollos de los antiguos.

Todos ellos, aunque se denominan modelos económicos, en realidad son modelos de un área particular de la economía y explican una cosa. Cada uno de ellos contribuye al sistema de conocimientos sobre la economía. La peculiaridad del proceso de comprensión y conocimiento por parte de una persona de fenómenos complejos es su simplificación, reducción a una imagen simple. Por tanto, como el conocimiento es infinito, la creación de modelos tampoco, aparentemente, tiene límite.

En el marco de la economía matemática, utilizando medios formales, el estudio de mecanismos económicos complejos ya encuentra importantes dificultades. Los modelos ya no son tan bellos y completos como en los casos clásicos, aunque consideran las combinaciones más comunes o económicamente viables de mecanismos simples.

Desde un punto de vista práctico, cualquier, incluso muy un gran número de La información en sí misma no tiene valor. Los datos en su forma pura no son el tipo de conocimiento que se llama "poder". La información se convierte en poder cuando permite prever el futuro, es decir. Responda la pregunta principal al elegir una solución: "¿Qué pasará si?" Para responder a esta pregunta, además de los datos, es necesario disponer de un modelo del mundo real.

¿De dónde surgen los modelos y por qué están prácticamente ausentes de los sistemas de gestión bancaria? En el negocio bancario, el proceso de creación de modelos adecuados se complica por dos factores objetivamente existentes. La primera es que desde el punto de vista de la gestión, un banco es un objeto extremadamente complejo, que consta de muchos subsistemas diferentes, entre los cuales existe una gran cantidad de conexiones heterogéneas. Las actividades del banco consisten en una serie de procesos comerciales que dependen significativamente de muchos factores externos: legislativos, económicos, sociales y políticos.

En cibernética, los objetos como un banco se denominan sistemas complejos y los métodos para estudiarlos se denominan métodos de análisis de sistemas. Los resultados más significativos en esta área están asociados a la investigación operativa, un enfoque basado en el uso de métodos matemáticos cuantitativos para evaluar decisiones. Sin embargo, el uso de métodos cuantitativos sólo es posible si el investigador dispone de modelos matemáticos adecuados, que precisamente no existen en la banca.

El segundo factor se manifiesta en el hecho de que en la banca (especialmente en el contexto de la transición al mercado) es imposible realizar experimentos específicos que precedan la formación de una hipótesis y permitan ponerla a prueba en la práctica. Acumulación de analistas experiencia personal impide el cambio dinámico en la situación típica de la Rusia moderna.

Más que nada ciencia financiera está asociado al análisis de la rentabilidad de las actividades de inversión. Además de medir la rentabilidad, los analistas bancarios también se ocupan de la incertidumbre de la generación de ingresos; El análisis de riesgos está asociado a esta incertidumbre. La falta de desarrollo de estos temas en nuestra práctica explica la necesidad de estudiar experiencia extranjera en términos de su aplicación en Rusia.

El conjunto de indicadores, métodos y modelos de cálculo utilizados para evaluar la rentabilidad de una determinada estrategia bancaria es objeto de nuevos estudios que se desarrollan dinámicamente. direcciones científicas-- matemáticas financieras y análisis financiero, formados en la intersección teoría moderna finanzas y una serie de disciplinas matemáticas, tales como: econometría, teoría de la probabilidad, estadística matemática, investigación de operaciones, teoría de procesos aleatorios.

El principal objetivo de la banca es maximizar las ganancias; Una tarea casi equivalente es también minimizar los riesgos bancarios. La disminución de los márgenes de beneficio de las operaciones bancarias, la reducción de la base de clientes y la disminución del volumen de negocios en las cuentas de los clientes hacen que la relación entre el beneficio de un banco y sus costes operativos se vuelva extremadamente desfavorable. Se crea así una situación en la que los bancos se ven obligados a buscar formas de reducir costes y minimizar riesgos. Y esto, a su vez, obliga a los bancos a convertir Atención especial en el análisis financiero y métodos de gestión de sus recursos.

La capacidad de asumir riesgos razonables es uno de los elementos de la cultura empresarial en general, y de la banca en particular. En condiciones de mercado, cada uno de sus participantes acepta determinadas reglas del juego empresarial y, en cierta medida, depende del comportamiento de sus socios. Una de estas reglas puede considerarse la voluntad de asumir riesgos y tener en cuenta la posibilidad de su implementación en las propias actividades.

Uno de los principales tipos de riesgos de las entidades de crédito es el riesgo operativo, provocado por la incertidumbre del estado y funcionamiento de su entorno interno y externo. Las pérdidas derivadas de la aparición de eventos de riesgo operativo pueden provocar importantes pérdidas directas e indirectas, la ruina de empresas e incluso la pérdida de vidas. Quiebras de alto perfil años recientes, que fueron causados, entre otras cosas, por errores en la organización del sistema de gestión del riesgo operacional, indican la escala y elaboración insuficiente de las cuestiones de evaluación, prevención y minimización de pérdidas por la ocurrencia de eventos relacionados con el riesgo operacional. La falta de información estadística representativa, el perfil heterogéneo e individual del riesgo operativo para cada entidad de crédito imposibilita el uso de métodos y modelos generalmente aceptados para medir y gestionar los riesgos financieros utilizados en la teoría de la gestión de riesgos para el análisis y gestión del riesgo operativo. .

La necesidad de reservar capital para el riesgo operativo (inclusión del riesgo operativo en el cálculo del índice de adecuación de capital H1) se hizo realidad para los bancos comerciales rusos ya en agosto de 2010, ya que esto refleja la estrategia de desarrollo del sector bancario y el curso del Banco Central de la Federación de Rusia hacia la introducción de enfoques basados ​​en el riesgo en la evaluación de las organizaciones de crédito.

Así, las tareas de construcción sistema efectivo medir, pronosticar y minimizar el riesgo operativo que surge en el curso de las actividades de las entidades de crédito determinan la relevancia del estudio.

El objetivo del estudio es desarrollar métodos y modelos para la gestión integrada del riesgo operativo de las entidades de crédito. De acuerdo con este objetivo, se plantearon y resolvieron las siguientes tareas:

1. Realizar investigaciones modelos existentes y métodos de análisis y gestión de riesgos financieros en relación con las particularidades del riesgo operativo.

2. Desarrollar una clasificación integral de eventos y factores de riesgo operativo, teniendo en cuenta las particularidades de las actividades de las entidades de crédito.

3. Desarrollar herramientas matemáticas necesarias para el análisis, medición y gestión del riesgo operacional, incluyendo:

· plantear e implementar el problema del modelado matemático de procesos aleatorios de ocurrencia de pérdidas, teniendo en cuenta la presencia del efecto de correlaciones entre ellos;

· desarrollar e implementar programáticamente un algoritmo estocástico para modelar el monto total de pérdidas con una estructura dada de dependencias y calcular la cantidad de capital de riesgo para cubrirlas (teniendo en cuenta la disponibilidad de varias coberturas de seguro y medidas de riesgo).

4. Desarrollar una implementación de software para modelar el proceso de gestión del riesgo operativo de una organización de crédito, evaluar la sensibilidad de los métodos implementados a diversas perturbaciones de los parámetros de entrada.

5. Determinar la eficiencia económica del modelo de gestión del riesgo operacional implementado. Desarrollar pautas sobre la organización del proceso de gestión del riesgo operativo en las entidades de crédito.

El objeto de la investigación de tesis son los riesgos operativos que surgen durante actividades actuales organizaciones de crédito. El tema de la investigación del diploma son los métodos y modelos económicos y matemáticos del proceso de gestión del riesgo operativo como elemento del sistema de gestión de riesgos de una entidad de crédito.

Teórico y base metodológica La investigación incluyó los trabajos de científicos nacionales en el campo de los seguros, las matemáticas financieras y actuariales, la teoría de juegos, la teoría de la probabilidad y la estadística matemática, la teoría de los valores extremos, los procesos aleatorios, los métodos numéricos y la gestión de riesgos.

La novedad científica de la investigación radica en el desarrollo de un enfoque integrado para la gestión del riesgo operativo basado en la síntesis de las siguientes tareas de modelización económica y matemática: análisis de los procesos de ocurrencia de pérdidas, evaluación del monto total de pérdidas, cálculo de la cantidad de capital de riesgo para cubrirlos. Son objeto de protección las siguientes disposiciones y resultados que contengan elementos de novedad científica:

1. Se ha planteado y resuelto el problema de la modelización matemática de procesos aleatorios de ocurrencia de pérdidas de entidades de crédito asociadas al riesgo operacional, permitiendo una evaluación más precisa de la magnitud del riesgo operacional en comparación con los métodos de cálculo existentes.

2. Se ha implementado un modelo probabilístico del monto agregado de pérdidas, teniendo en cuenta la presencia de correlaciones entre ellas, lo que permite estimar con mayor precisión el monto total de pérdidas y reducir razonablemente el monto estimado del capital de riesgo requerido a Cubrelos.

3. Se ha desarrollado una implementación de software para la modelización estocástica de los montos de procesos aleatorios (pérdidas) con una estructura predeterminada de dependencias y el cálculo del monto de capital para cubrirlos, teniendo en cuenta la disponibilidad de diversos programas de seguros y medidas de riesgo. Se evaluó la sensibilidad de los métodos desarrollados a diversas perturbaciones de los parámetros de entrada.

4. La eficiencia económica del uso del modelo integral de gestión del riesgo operativo desarrollado en las instituciones de crédito ha sido probada en comparación con métodos existentes y modelos de análisis y gestión del riesgo operacional (en términos de ahorro del importe del capital de riesgo).

El primer capítulo analiza las características del modelado de simulación de procesos bancarios, el modelo de funcionamiento del banco, el concepto de riesgo en la banca, la clasificación de los riesgos bancarios y el sistema de gestión de riesgos.

En el segundo capítulo se plantea y resuelve el problema de la modelación matemática de los procesos de ocurrencia de pérdidas de las entidades de crédito asociadas al riesgo operacional. Se han implementado modelos y métodos matemáticos para evaluar, medir y pronosticar la cantidad total de pérdidas agregadas, calcular y distribuir coherentemente la cantidad de capital de riesgo; se ha propuesto un mecanismo para complementar los propios datos mediante el mapeo de información sobre las pérdidas. organizaciones externas, al modelar el monto de las pérdidas se tuvo en cuenta el efecto de la estructura temporal del dinero y la presencia de un umbral de significancia. La tercera sección del capítulo presenta los hechos básicos de la teoría de la cópula, necesarios para modelar procesos aleatorios dependientes, y analiza las medidas de correlación invariantes a las transformaciones monótonas. Se ha implementado un algoritmo para el modelado estocástico de procesos aleatorios con funciones de distribución conocidas y una estructura de dependencia predeterminada utilizando una cópula gaussiana. Utilizando la teoría de la cópula, se implementa un algoritmo para generar procesos dependientes que modelan la frecuencia de pérdidas. La Sección 2.5 describe un modelo estocástico de Monte Carlo, desarrollado e implementado en MATLAB, para estimar las distribuciones de probabilidad de las pérdidas acumuladas de una entidad de crédito para el caso general, utilizando las cópulas t de Gauss y de Student y la transformada rápida de Fourier. Este modelo formó la base del modelo AMA, los resultados de su implementación se analizan en el tercer capítulo. Como alternativa a la función VaR cuantil de Basilea II para calcular la cantidad de capital para cubrir el riesgo operativo, la sección 2.6 propone el uso de medidas de riesgo coherentes. Se considera una medida (Expected ShortFall - ES) que satisface la condición de subaditividad, permitiendo obtener resultados más resistentes a diversas distribuciones extremas de valores de pérdida. Se ha formulado y resuelto el problema de la distribución coherente del capital de riesgo entre áreas de actividad y/o divisiones de una entidad de crédito. El resultado obtenido es que, en términos de la teoría de juegos no atómicos, el principio de distribución coherente del capital de riesgo puede definirse únicamente a través del vector de Aumann-Shapley, que siempre existe y pertenece al núcleo del juego.

El tercer capítulo desarrolla los principales etapas de implementación y soporte informativo para el sistema integrado de gestión del riesgo operativo de una entidad de crédito. Se presentan los puntos clave en la creación de normas y metodologías internas que regulen el proceso de gestión del riesgo operativo, que están sujetas a cobertura obligatoria de acuerdo con los requisitos del Banco Central de la Federación de Rusia y las recomendaciones de Basilea II. Además de los cálculos indicadores cuantitativos riesgo operacional, se recomienda monitorear los indicadores cualitativos de riesgo operacional que mejor caractericen las principales áreas de actividad de la entidad de crédito que están expuestas al riesgo operacional. La sección 3.1 desarrolla un sistema integral de indicadores (KIR - indicadores clave de riesgo) para instituciones de crédito de tamaño mediano.

Como demostración de los métodos cuantitativos desarrollados para gestionar el riesgo operativo, en la segunda parte del tercer capítulo se considera una implementación simplificada del modelo AMA utilizando el ejemplo del cálculo del valor CaR para un banco de crédito de tamaño mediano. Una comparación de los valores del capital de riesgo calculados sobre la base de diferentes aproximaciones y para diferentes medidas de riesgo y niveles de significancia. En la Sección 3.3, se analiza la sensibilidad del modelo implementado para diversas perturbaciones de los parámetros de entrada. Una evaluación de lo esperado. efecto económico a partir de la implementación de modelos y métodos desarrollados para gestionar el riesgo operativo de las instituciones de crédito en comparación con los enfoques existentes.

A modo de conclusión se formulan los principales resultados obtenidos y conclusiones del estudio.

Capítulo 1. Análisis de modelos matemáticos existentes del banco.

1.1 Observaciones introductorias

Como se mencionó anteriormente, el principal objetivo de la banca es maximizar las ganancias; Una tarea casi equivalente es también minimizar los riesgos bancarios. Esto significa que la política de un banco comercial debe basarse en una evaluación y simulación exhaustivas de diversas situaciones y en el análisis de muchos factores que afectan el monto de las ganancias. Estos factores determinan el nivel de riesgo bancario; La tarea del banco es minimizarlo.

Rentabilidad bancaria = Rentabilidad de los recursos crediticios + Retorno de la inversión:

Dónde -- Gravedad específicaésimo y enésimo tipo de recursos,

DB - rentabilidad bancaria,

KR - recursos crediticios,

Banco Central: inversiones en valores.

Los inversores compran activos, como acciones, bonos o bienes raíces, con el objetivo de generar ingresos vendiéndolos a un precio más alto o en forma de dividendos, cupones de interés o pagos de alquiler. Los prestamistas prestan dinero con la esperanza de obtener un rendimiento de los pagos de intereses cuando el prestatario pague el préstamo en su totalidad. Así, los prestamistas y los inversores tienen meta común-- recibir ingresos o intereses como resultado de actividades de inversión o préstamo.

La disminución de los márgenes de beneficio de las operaciones bancarias, la reducción de la base de clientes y la disminución del volumen de negocios en las cuentas de los clientes hacen que la relación entre el beneficio de un banco y sus costes operativos se vuelva extremadamente desfavorable. Se crea así una situación en la que los bancos se ven obligados a buscar formas de reducir costes y minimizar riesgos. Y esto, a su vez, obliga a los bancos rusos a prestar especial atención al análisis financiero y a los métodos de gestión de sus recursos.

La regla más importante en la que se basan las estrategias de toma de decisiones en condiciones de riesgo en los negocios:

Riesgo y rentabilidad van en la misma dirección: cuanto mayor es la rentabilidad, mayor es el riesgo de la operación, por regla general.

Si los bancos quieren recaudar fondos adicionales, deben demostrar a sus clientes que han tenido plenamente en cuenta la relación riesgo-rentabilidad.

Es esta tesis la que se utiliza actualmente en varios de los bancos extranjeros más grandes.

En las condiciones de una economía planificada, se excluyó la comprensión del riesgo y la incertidumbre como componentes integrales del desarrollo socioeconómico, como las categorías científicas más importantes que requieren un estudio exhaustivo. La formación de relaciones de mercado y los mecanismos económicos correspondientes en Rusia ha llevado al regreso del concepto de riesgo a la teoría y la práctica de la gestión de objetos económicos de todos los niveles y formas de propiedad.

Se presta mucha atención al modelado de procesos bancarios en el extranjero. La idea de gestión de cartera bancaria o gestión de balance de extremo a extremo tiene su origen en la teoría de cartera moderna, desarrollada a mediados de los años 50. Los primeros intentos de aplicar la teoría moderna de carteras a la banca tomaron la forma de modelos de programación matemática lineal y cuadrática. Aunque estos modelos eran bastante esbeltos en el sentido clásico, eran demasiado limitados y complejos para su uso práctico. Su valor principal es la capacidad de obtener información sobre la gestión completa del saldo. Es útil como ayuda para comprender cómo gestionar una cartera bancaria y su riesgo.

Los conceptos de gestión de carteras se ilustran mediante un modelo de programación lineal. Por supuesto, para reducir la realidad a un problema bidimensional, tuvimos que simplificar seriamente la formulación del problema.

Presentemos el balance del banco en la siguiente forma simplificada:

donde el Banco Central son valores,

KR - préstamos,

DV - depósitos a la vista,

SD - depósitos a plazo,

K - mayúscula. Egorova N.E., Smulov A.S. Empresas y bancos: interacción, análisis Economico y modelado.-M.; Delo, 2002. P.61.

Los beneficios de los valores y los beneficios de los préstamos se denotarán por P cb y P cr, respectivamente. Se supone que los costos de atraer depósitos y capital son cero. Por tanto, el ingreso o beneficio del banco Pr viene dado por la ecuación:

También damos una clasificación de programas analíticos para actividades bancarias:

1. Nivelar estructura organizativa banco: alta dirección, nivel medio, artistas intérpretes o ejecutantes.

2. Tipo de operación objeto de análisis: operaciones de crédito, valores, operaciones de divisas, otras operaciones.

3. Tipo de problema a resolver: seguimiento, análisis, optimización, modelización, previsión, planificación, control.

4. Desfase temporal del análisis: momento actual, estimaciones de corto plazo, estimaciones de mediano plazo, estimaciones de largo plazo.

1.2 Características del modelado de simulación de procesos bancarios.

La necesidad de utilizar modelos de simulación se debe, en primer lugar, a las características mercado ruso. Una característica distintiva del ruso. mercado financiero-- su “subjetivismo”, su extrema dependencia de factores no económicos y, como resultado, un alto grado de incertidumbre, que dificulta la toma de decisiones financieras informadas.

Esta incertidumbre es creada por:

1. inestabilidad del entorno externo de los bancos rusos, falta de reglas y procedimientos claramente establecidos para organizar diversos sectores del mercado financiero (aspecto institucional);

2. falta de un aparato suficientemente desarrollado para pronosticar la situación macroeconómica en condiciones inciertas y analizar la multiplicidad de factores (aspecto instrumental);

3. la imposibilidad de tener en cuenta y formalizar todas las conexiones para construir un modelo económico y matemático que refleje adecuadamente la estructura del mercado financiero (aspecto cognitivo);

4. inaccesibilidad a información confiable: falta de un espacio único de información “banco - cliente - mercado financiero - estado” (aspecto informativo);

5. reflejo inadecuado de lo real condición financiera Banco en Estados financieros(balance, etc.) y, por tanto, la falta de transparencia financiera en el banco (aspecto contable). El uso de medios tradicionales para respaldar las decisiones de gestión y la previsión en estas condiciones es difícil y más valiosa es la oportunidad de utilizar el método de modelado por simulación. Emelyanov A.A. Modelado de simulación en la gestión de riesgos. - San Petersburgo: Academia de Ingeniería y Economía de San Petersburgo, 2000. P.132.

Muchos modernos productos de software están diseñados específicamente para predecir la situación en el mercado financiero. Estos incluyen herramientas para el análisis técnico del mercado de valores, sistemas expertos y paquetes estadísticos. Estos productos están dirigidos principalmente a quienes toman decisiones en el mercado de deuda pública.

Práctica de solicitud por parte de bancos y empresas de inversión herramientas de previsión en el comercio de mercado papeles valiosos muestra que el pronóstico no siempre es fiable, incluso desde el punto de vista de la tendencia. Una de las razones de esto es el período limitado de observaciones estadísticas.

A su vez, el modelado de simulación es una herramienta con la que se pueden cubrir todas las áreas de actividad del banco: crédito y depósitos, stock, trabajo con activos en divisas. El Modelo de Simulación Bancaria (BSM) no predice el comportamiento del mercado. Su tarea es tener en cuenta el máximo número posible de factores financieros del entorno externo (mercado de divisas, mercado de valores, préstamos interbancarios, etc.) para apoyar la toma de decisiones financieras a nivel del administrador del banco, la tesorería y la gestión de activos. comité de gestión de responsabilidades.

En este sentido, el MPI en sus funciones está estrechamente relacionado con los sistemas automatizados desarrollados. sistemas bancarios(ABS) de diseño occidental, que son utilizados por los grandes bancos comerciales internacionales.

Modelar procesos en un banco permite simular el registro de transacciones bancarias y tener en cuenta la información que contiene la transacción. El uso de esta ideología de construcción está completamente justificado no solo desde el punto de vista de la simulación de flujos financieros reales en un banco, sino también desde el punto de vista de la aplicabilidad práctica de los resultados del modelado en las actividades de un administrador financiero bancario.

De hecho, el balance resulta ser un resultado secundario de las decisiones tomadas. Tanto en la práctica como en el MPI, un gerente, al tomar una decisión sobre una transacción, evalúa sus riesgos y consecuencias para el banco no de inmediato, sino a lo largo de todo el ciclo de vida de la transacción.

Los modelos de simulación son una parte integral de la gestión bancaria moderna. La gestión de activos y pasivos y la planificación de operaciones a gran escala requieren técnicas analíticas confiables.

Los sistemas de modelado de simulación se utilizan ampliamente para el análisis, la previsión y el estudio de diversos procesos en diversos campos de la economía, la industria, investigación científica direcciones tanto puramente teóricas como prácticas.

El uso de tales sistemas es más eficaz y está más justificado para la previsión a largo plazo y en situaciones en las que realizar un experimento práctico es imposible o difícil. El modelado de simulación es tecnologías de la información, que trabaja con un modelo de simulación y permite evaluar sus parámetros (por tanto, eficiencia) en una escala de tiempo acelerada.

Modelo de simulación -- software, permitiéndole simular la actividad de cualquier objeto complejo. A veces, los objetos que se simulan pueden ser tan complejos y tener tantos parámetros que crear un modelo de simulación en un lenguaje de programación estándar de alto nivel puede llevar demasiado tiempo para justificar los resultados. Emelyanov A.A. Modelado de simulación en la gestión de riesgos. - San Petersburgo: Academia Económica y de Ingeniería de San Petersburgo, 2000. P.24

Existen muchas tareas y situaciones que requieren el uso de tecnologías de simulación. Estos incluyen modelar escenarios operativos bancarios, "probar" ciertas decisiones, analizar estrategias alternativas y mucho más. Un especialista cualificado es capaz de citar decenas de problemas estándar y específicos que requieren técnicas analíticas. Estas incluyen tanto tareas clásicas de planificación bancaria como tareas de origen “doméstico”, por ejemplo, coordinar cronogramas de obligaciones y cobros. Los modelos de simulación permiten realizar tanto estimaciones aproximadas como auditorías expresas de las decisiones tomadas, así como previsiones y cálculos numéricos detallados. El análisis rápido de la situación basado en un modelo compacto de complejidad media es una valiosa oportunidad para cualquier director bancario.

Los modelos de simulación permiten vincular las actividades de todas las divisiones bancarias en un todo único. Sobre esta base, es posible organizar eficazmente todo el sistema de operaciones operativas y planificación estratégica Banco Comercial. Gracias al uso de enfoques de transmisión, la información sobre las actividades del banco y sus servicios adquiere una forma concisa y fácil de leer. Se presta al análisis cuantitativo y cualitativo (de contenido). Un modelo de simulación basado en uno de los paquetes expertos es una guía fiable para la gestión bancaria. La “imagen” fluida de las actividades del banco facilita enormemente tanto la gestión operativa como la planificación a largo plazo del trabajo del banco.

Los modelos de simulación se pueden integrar en la base del complejo experto de un banco comercial. En este caso, un modelo de simulación creado sobre la base de uno de los paquetes expertos se conecta a través de canales de intercambio de datos con otros paquetes de software especializados y hojas de cálculo bases de datos. Un complejo de este tipo puede funcionar en tiempo real. En cuanto a sus capacidades, se acerca a los sistemas de automatización de gestión bancaria grandes y costosos.

Los modelos de optimización, incluidos los multicriterio, tienen una propiedad común: un objetivo conocido, para lograrlo a menudo hay que lidiar con sistemas complejos, donde no se trata tanto de resolver problemas de optimización, sino de estudiar y predecir estados en función del control elegido. estrategias. Y aquí nos enfrentamos a las dificultades de implementar el plan anterior. Son los siguientes:

1. un sistema complejo contiene muchas conexiones entre elementos;

2. el sistema real está influenciado por factores aleatorios que no pueden tenerse en cuenta analíticamente;

3. La posibilidad de comparar el original con el modelo existe sólo al principio y después de utilizar el aparato matemático, ya que los resultados intermedios pueden no tener análogos en el sistema real. Emelyanov A.A. Modelado de simulación en la gestión de riesgos. -SPB: Academia Económica y de Ingeniería de San Petersburgo, 2000. P.58.

Debido a diversas dificultades que surgen al estudiar sistemas complejos, la práctica requirió un método más flexible y apareció: el modelado por simulación.

Normalmente, se entiende por modelo de simulación un conjunto de programas informáticos que describen el funcionamiento de bloques individuales del sistema y las reglas de interacción entre ellos. El uso de variables aleatorias hace necesario la realización de experimentos repetidos con un sistema de simulación (en ordenador) y el posterior análisis estadístico de los resultados obtenidos. Un ejemplo muy común de uso de modelos de simulación es la resolución del problema de colas mediante el método de Monte Carlo.

Por tanto, trabajar con un sistema de simulación es un experimento que se realiza en un ordenador. ¿Cuáles son las ventajas?

1. mayor proximidad al sistema real que los modelos matemáticos;

2. el principio de bloques permite verificar cada bloque antes de su inclusión en el sistema global;

3. el uso de dependencias de naturaleza más compleja, no descritas mediante relaciones matemáticas simples.

Las ventajas enumeradas determinan las desventajas:

1. construir un modelo de simulación es más largo, más difícil y más caro;

2. para trabajar con el sistema de simulación es necesario disponer de un ordenador adecuado a la clase;

3. la interacción entre el usuario y el modelo de simulación (interfaz) no debe ser demasiado compleja, cómoda y bien conocida;

Cuarto, construir un modelo de simulación requiere un estudio más profundo del proceso real que el modelado matemático. Emelyanov A.A. Modelado de simulación en la gestión de riesgos. -SPB: Academia Económica y de Ingeniería de San Petersburgo, 2000. P.79.

Surge la pregunta: ¿puede el modelado de simulación reemplazar los métodos de optimización? No, pero los complementa convenientemente. Un modelo de simulación es un programa que implementa un determinado algoritmo, para optimizar cuyo control se resuelve primero un problema de optimización.

Por tanto, ni una computadora, ni un modelo matemático, ni un algoritmo para su estudio pueden por sí solos resolver un problema suficientemente complejo. Pero juntos representan la fuerza que nos permite comprender el mundo que nos rodea y gestionarlo en interés del hombre.

Teniendo en cuenta la complejidad de las tareas a las que se enfrentan los analistas bancarios, este sistema debería proporcionar:

1. cálculo de indicadores de las condiciones financieras actuales y futuras del banco;

2. previsión del estado de las transacciones financieras individuales y del saldo del banco en su conjunto;

3. evaluar el atractivo de las transacciones financieras individuales;

4. síntesis (formación) de decisiones de gestión;

5. evaluación de la eficacia de la decisión de gestión tomada;

6. evaluación de la integridad y no redundancia de conjuntos de indicadores de la situación financiera del banco.

Realizar cualquiera de las funciones anteriores requiere simulación. actividades financieras frasco.

1.3 Modelo de funcionamiento del banco

La gama de métodos utilizados para analizar y modelar las actividades bancarias es amplia y variada. Durante la evolución de la teoría matemática de los bancos se utilizaron métodos de estadística matemática, teoría del control óptimo, teoría de procesos aleatorios, teoría de juegos, teoría de la investigación operativa, etc. Cabe recordar que un banco es una entidad compleja que requiere un enfoque integrado. Será extremadamente difícil crear un modelo bancario integrado que cubra simultáneamente la gestión de liquidez, la formación de una cartera de activos, la formación de una política de crédito y depósitos, etc., por lo que describiremos el funcionamiento del banco de forma bastante agregada. .

Consideremos la operación del banco durante un intervalo de tiempo bastante grande.

Que el banco reciba ingresos en forma de pago por sus servicios de liquidación de operaciones de garantía, servicios de intermediación (u otros ingresos independientes de la cartera de activos) - e ingresos por valores adquiridos con fondos disponibles que en conjunto componen la cartera de activos bancarios.

Los ingresos por la compra de valores consisten en intereses sobre valores y pagos de fondos invertidos tras el rescate o venta de valores.

(en caso de promoción

¿Dónde está la tasa de interés de los valores comprados?

Tiempo medio hasta el vencimiento de los valores adquiridos por el banco. Kolemaev V.A. Economía Matemática. - M.: UNIDAD, 1998. P.68.

El banco también recibe fondos prestados por la colocación de sus valores a una tasa de - W. Supondremos que los valores emitidos por el banco se colocan y canjean inicialmente a la par, y los ingresos por intereses sobre ellos se determinan en función de la situación en el mercado financiero en el momento de su emisión.

El banco utiliza principalmente los ingresos recibidos para pagar los costos de recaudación de fondos, que consisten en pagos de intereses sobre los valores colocados - y pagos del monto principal de los fondos prestados -

¿Dónde está la tasa de interés de los valores colocados?

Tiempo medio hasta el vencimiento de los valores emitidos por un banco.

Además, el banco incurre en gastos independientemente del volumen de sus pasivos, donde:

Índice de precios al consumidor,

Para pagar el alquiler de locales, pagar gastos de telecomunicaciones, así como otros gastos que no dependen del volumen de fondos recaudados (pasivos).

Luego el banco paga los impuestos necesarios. El banco utiliza los fondos restantes para invertir en su propia infraestructura (inversiones internas) y para el pago de dividendos.

El hecho de que el banco esté obligado a pagar algunos gastos con cargo a su beneficio neto se puede tener en cuenta aumentando el importe de los gastos dividiendo por (tasa impositiva 1). También existen impuestos que gravan las cantidades de ingresos independientemente de los costos incurridos para generar esos ingresos, como el impuesto a los usuarios de carreteras. Dichos impuestos se pueden tener en cuenta multiplicando la cantidad de ingresos por adelantado por (tasa impositiva 1). Métodos similares también pueden tener en cuenta otras características determinadas por las deducciones fiscales, por lo que no consideraremos a continuación los problemas asociados con los impuestos y beneficios fiscales para algunos valores, como los valores gubernamentales. Tenga en cuenta que los gastos los paga el banco en un orden determinado. En primer lugar, el banco está obligado a canjear valores emitidos previamente y pagar intereses sobre ellos, luego paga gastos que no dependen del volumen de pasivos, impuestos y solo después de eso puede pagar dividendos.

Si el banco tiene fondos libres, los utiliza para comprar valores (inversiones externas) a una velocidad de -. En caso de insuficiencia de fondos, los valores de la cartera del banco se pueden vender, entonces tiene signo negativo. Artyukhov S., Bazyukina O.A., Korolev V.Yu., Kudryavtsev A.A. Un modelo de tarificación óptimo basado en procesos de riesgo con primas aleatorias. // Sistemas y medios de la informática. Problema especial. - M.: IPIRAN, 2005. P.102

La cantidad de dinero, valores comprados por el banco y valores colocados por el banco cambia con el tiempo de la siguiente manera:

¿Dónde está el gasto de dinero en la compra de valores (dinero recibido por su venta), y es una constante de tiempo bastante pequeña que caracteriza la calidad de los activos del banco, en el sentido de liquidez? Si un banco coloca todos sus activos en cualquier segmento del mercado financiero, entonces existe un valor para ellos que caracteriza el grado de desarrollo de este segmento. En el caso general se obtiene como promedio ponderado por el volumen de activos a partir de los valores que caracterizan el grado de desarrollo de cada uno de los segmentos del mercado financiero en el que se ubican los activos, ya que no consideramos el problema de los activos. En este trabajo se supone que A es un valor dado.

La cantidad máxima de fondos que un banco puede atraer colocando sus propios valores es limitada y depende principalmente del volumen del capital propio del banco, la estructura de su balance, la calidad de la cartera de inversiones del banco y otros factores menos importantes. indicadores importantes sus trabajos. Supondremos que

¿Dónde está el coeficiente de confiabilidad del banco?

Volumen propios fondos frasco.

La colocación por parte del banco de sus propios valores para atraer fondos prestados también se realiza con algunos velocidad limitada, Es por eso

donde es una constante de tiempo que caracteriza el grado de desarrollo del mercado de otros valores emitidos por el banco. Depende de qué tan desarrollada esté la infraestructura del banco y de qué tan grande sea el número de participantes del mercado con los que coopera el banco.

Introduzcamos una variable: el valor de la cartera de valores comprados. Entonces las ecuaciones (1.4) - (1.6) tomarán la forma

Introduzcamos controles adimensionales: mediante los cuales la tasa de gasto de dinero en la compra de valores y la tasa de recepción de dinero por la colocación de valores bancarios se expresan de la siguiente manera:

El valor corresponde a la compra/venta de títulos de terceros emisores tan rápido como lo permita la eficiencia del mercado de valores. El valor corresponde a la recaudación más rápida de fondos prestados por parte del banco y a una negativa total a recaudar fondos.

La característica principal del dinero, que lo diferencia significativamente de los valores adquiridos por un banco, incluso de los valores gubernamentales, es la capacidad de utilizarlo para pagar los gastos corrientes del banco. El flujo de pagos no se puede realizar si no hay suficiente oferta de dinero, por tanto, la velocidad de los pagos es limitada y depende del volumen de dinero:

¿Dónde está la hora característica de llegada al banco? Dinero(realizar pagos). Las restricciones de este tipo se denominan restricciones de liquidez.

Los pagos realizados por el banco deben dividirse en dos grupos:

Pagos obligatorios. Estos incluyen pagos por el reembolso de valores emitidos por el banco - pago de intereses sobre valores - gastos que no dependen del volumen de pasivos - En la práctica, el banco puede retrasar los pagos obligatorios, pero esto provocará graves pérdidas financieras, y con gran retraso, hasta el reconocimiento de su insolvencia y, finalmente, su liquidación. Supondremos que los retrasos en los pagos obligatorios están completamente excluidos, es decir, que el banco debe mantener liquidez constantemente.

Pagos opcionales. La realización de estos pagos depende de la dirección y los propietarios del banco. Estos incluyen la inversión interna y los dividendos, рС 2.

Para mantener la liquidez, el banco debe:

para todos (1.11)

Por tanto, obtenemos la restricción de la primera fase de nuestro problema: la condición (1.11).

Tenga en cuenta que de esta desigualdad, bajo la condición de no negatividad en particular, se deduce que para todos

Realizar pagos opcionales también tiene una velocidad limitada:

Según esta desigualdad, se puede introducir un control adimensional de modo que:

Dado que la retención de la participación del banco en el mercado de servicios financieros depende del volumen de las inversiones nacionales, los gastos pueden clasificarse, en cierto sentido, como obligatorios, al menos en la mayor parte del área de planificación. (Después de alcanzar el horizonte de planificación T, el banco puede ser liquidado por sus propietarios). Como los pagos de dividendos no pueden ser negativos, obtenemos otra restricción de fase:

para todos (1.13)

Por lo tanto, hemos llegado a la conclusión de que la inversión interna es efectivamente obligatoria en el sentido de restricción (1.13).

Supondremos que en el área de planificación el banco no recibe “ingresos excedentes”, es decir, grandes ganancias en comparación con su propio capital, independientemente del volumen de activos. En consecuencia, la cantidad máxima de dinero que puede atraer y recibir en forma de beneficio está limitada por alguna constante, es decir, para todos y esta es la restricción de la tercera fase (1.14).

La evaluación se puede obtener en función del volumen máximo de endeudamiento, la relación entre las tasas de interés para atraer y colocar fondos, el volumen de ingresos, que no depende de la cantidad de activos.

Tenga en cuenta que en la mayor parte del área de planificación debería ser cercano a cero, ya que no es rentable para el banco mantener efectivo que no genera ingresos, porque el mercado financiero siempre tiene valores gubernamentales absolutamente confiables que generan un ingreso fijo positivo.

La ausencia de “ingresos excedentes” también significa que en el área de planificación la tasa relativa de crecimiento de los precios de los valores es limitada:

Describiremos los intereses del banco (sus propietarios) por el deseo de maximizar la utilidad descontada de los pagos futuros de dividendos durante un intervalo de tiempo suficientemente grande. Supondremos que la utilidad obtenida del pago inmediato parece ser veces mayor que la utilidad de pago de la misma cantidad de fondos, teniendo en cuenta la inflación, pero a lo largo del tiempo. El coeficiente se denomina factor de descuento de la utilidad del pago de dividendos. Entonces el funcional maximizado se escribe de la siguiente forma:

¿Dónde está la función de utilidad del pago de dividendos?

Cuando la utilidad del consumo juega un papel, generalmente se requiere que sea continua, monótona, cóncava y acotada desde arriba, y también se impone la condición La última condición garantiza que el consumo actual sea positivo en cada momento. Como es posible que no se paguen dividendos, no exigiremos que se cumpla la condición, suponiendo que la función de utilidad tiene una baja aversión al consumo cero.

Si la función de utilidad tiene una aversión al riesgo relativa constante de Arrow-Pratt: entonces se puede demostrar que se puede escribir como:

Para deshacerse de la gran aversión al consumo cero, considere una función de utilidad ligeramente modificada

En este caso, la aversión relativa al riesgo dependerá del volumen de consumo: . Con base en (1.9) y (1.11) obtenemos

Consideremos en lugar de la función (1.13) una recta que pasa por los puntos

Dado que la función (1.17) será negativa para cualquier volumen de dividendos, es decir, limitada desde arriba por cero, y también continua y monótona para cualquiera. Esta función de utilidad tiene una aversión relativa al riesgo de Arrow-Pratt nula y, al variar el parámetro, sólo se puede cambiar el valor nominal de los pagos de dividendos. Este hecho pone de relieve las diferencias en las actitudes frente al riesgo entre los consumidores privados y organización comercial. Por un lado, este último no tiene aversión al riesgo, ya que puede existir indefinidamente, en comparación con la vida útil de una persona, y no está sujeto a peligros, como los seres vivos. Por otro lado, un consumidor privado que ha gastado la cantidad de 2*M rublos recibe una mayor satisfacción con los primeros M rublos gastados que con los siguientes, lo que determina la concavidad de la función de utilidad de consumo para individuos. Supondremos que duplicar el pago de dividendos lleva a duplicar su utilidad para los destinatarios, que son bastante numerosos e incluyen tanto a individuos como a personas. entidades legales. Esto determina la linealidad de la función de utilidad de los pagos de dividendos. En lo que sigue usaremos la función de utilidad (1.17).

Así, obtenemos el problema de control óptimo en tiempo continuo.

Además, existe una condición límite que significa que el banco está obligado a pagar su deuda antes del final del período de planificación.

Aquí hay variables y controles de fase. Aquí, los valores predichos de las variables correspondientes, se consideran funciones de tiempo no negativas dadas, constantes que tienen la dimensión del tiempo.

Tenga en cuenta que si en algún momento desaparece, entonces, según la ecuación (1.21), es decir la solución en este punto no disminuye. En consecuencia, si en algún momento alcanza un valor, entonces la solución no aumenta. Así, con controles, de la ecuación (1.21), condiciones y continuidad, obtenemos que a lo largo de todo el segmento, el volumen a la par de los títulos colocados por el banco no es negativo, es decir, y no excede el máximo permisible -, para todos (generalmente hablando en ).

Luego, a partir de la condición y condiciones de no negatividad de las funciones dadas, así como de no negatividad, obtenemos eso para todos. Suponiendo continuidad, se puede demostrar mediante la ecuación (1.20) que para todos. Además, asumiremos que y son continuos y continuos por partes.

Dado que también se deduce de la ecuación (1.20) que. Utilizando esta desigualdad, es fácil mostrar la existencia de tal desigualdad para todos.

Como se suponía anteriormente, no consideraremos cómo se forma exactamente la cartera de valores comprados por el banco, dependiendo de la confiabilidad, rentabilidad y liquidez de este último, así como de las preferencias de la gerencia del banco. Todos los activos bancarios se presentarán en forma agregada: una variable.

De lo anterior se desprende claramente que la política de crédito y depósitos del banco, determinada en el modelo por la dirección, está indisolublemente ligada a la política de pago de dividendos establecida por la dirección, por lo que las estudiaremos juntos en el futuro.

Para facilitar un estudio más detallado del trabajo, escribimos la notación por separado:

El volumen de fondos libres del banco: billetes en efectivo en la caja del banco o dinero retenido en el corresponsal. cuentas bancarias en los centros de liquidación del Banco Central de la Federación de Rusia, así como en el corresponsal. cuentas en otros bancos

Volumen de valores comprados a la par

Volumen de valores colocados a la par

Ingresos independientes del volumen de activos (comisiones por servicios de gestión de efectivo, operaciones de garantía, servicios de intermediación, etc.)

Planeando el horizonte

Volumen de fondos propios del banco (capital)

Coeficiente de confiabilidad bancaria

La velocidad a la que el banco gasta fondos en el mantenimiento del personal directivo, pago del alquiler del local, etc. o gastos independientes del volumen de los pasivos bancarios en precios en el momento inicial

La tasa de reinversión en la infraestructura del banco (inversión nacional) en precios en el momento inicial.

La velocidad de los pagos de dividendos en los precios en el momento inicial.

Tasa de mercado actual de los valores comprados por el banco.

Valor de mercado de la cartera de valores del banco.

Constante de tiempo que caracteriza el grado de desarrollo del mercado financiero, teniendo en cuenta la distribución de los activos bancarios entre sus sectores.

Constante de tiempo que caracteriza el grado de desarrollo del mercado de valores emitidos por el banco.

Índice de crecimiento nominal de la cartera de valores adquirida por el banco. Para cada valor comprado, la tasa nominal se reduce a la tasa anual, teniendo en cuenta la reinversión, luego se calcula la tasa anual promedio ponderada para todos los valores en la cartera del banco. El índice se define como ln (1 + “tasa anual media ponderada”)

Índice de crecimiento efectivo de la cartera de valores adquirida por el banco

Índice de crecimiento de la deuda total sobre títulos colocados. Para cada título colocado, la tasa nominal se reduce a la tasa anual, tomando en cuenta la refinanciación de la deuda mediante nuevas colocaciones de títulos, luego se calcula la tasa anual promedio ponderada para todos los títulos colocados. El índice se define como ln (1 + + “tasa anual media ponderada”)

Tiempo promedio para reembolsar los valores comprados por un banco - tiempo promedio para reembolsar los valores emitidos por un banco - índice de precios al consumidor

índice de inflación

Tiempo típico de pagos (recepción de fondos)

Velocidad de circulación del dinero en el sistema bancario.

La velocidad con la que se gasta dinero en la compra de valores de terceros emisores o en la recepción de dinero por su venta.

La tasa de recepción de dinero por la colocación de valores bancarios.

Factor de descuento por la utilidad del pago de dividendos.

Aversión relativa al riesgo según Arrow-Pratt, un parámetro utilizado para especificar la función de utilidad de los pagos de dividendos

M* - la cantidad máxima de dinero que puede pertenecer al banco

Función de utilidad del pago de dividendos, continua, monótona.

Gestión de pagos de dividendos bancarios.

Gestionar la colocación de fondos bancarios gratuitos.

Gestionar la atracción de fondos al banco.

1.4 El concepto de riesgo en la banca

El riesgo es el posible peligro de algún resultado desfavorable.

En condiciones de mercado, cada uno de sus participantes acepta determinadas reglas del juego y, en cierta medida, depende del comportamiento de sus socios. Una de estas reglas puede considerarse la voluntad de asumir riesgos y tener en cuenta la posibilidad de su implementación en las propias actividades.

Se suele entender por riesgo la probabilidad, o más precisamente la amenaza, de que un banco pierda parte de sus recursos, pierda ingresos o la aparición de gastos adicionales como consecuencia de determinadas transacciones financieras. Shchelov O. Gestión del riesgo operativo en un banco comercial. Contabilidad y bancos, 2006 - No. 6. P.112

En una crisis, el problema gestión profesional riesgos bancarios, la pronta contabilización de los factores de riesgo es de suma importancia para los participantes en los mercados financieros, y especialmente para los bancos comerciales.

El principio rector del trabajo de los bancos comerciales en la transición a las relaciones de mercado es el deseo de obtener el mayor beneficio posible. Cuanto mayor sea la rentabilidad esperada de la operación, mayores serán los riesgos. Los riesgos surgen como resultado de desviaciones de los datos reales de la evaluación del estado actual y del desarrollo futuro.

El mercado bancario moderno es impensable sin riesgos. El riesgo está presente en cualquier operación, sólo que puede ser de diferentes escalas y “mitigarse” y compensarse de diferentes maneras. Sería sumamente ingenuo buscar opciones para realizar operaciones bancarias que eliminen por completo el riesgo y garanticen de antemano un determinado resultado financiero.

1.4.1 Clasificación de riesgos bancarios

En el curso de sus actividades, los bancos se enfrentan a una combinación de varios tipos riesgos que difieren entre sí en el lugar y momento de ocurrencia, externos y factores internos, influyendo en su nivel y, en consecuencia, en los métodos de su análisis y en los métodos de su descripción. Lobanov A.A., Chugunov A.V. Enciclopedia de gestión de riesgos financieros. - M., Alpina Business Books, 2005. P.89. Todos los tipos de riesgos están interconectados y afectan las actividades del banco.

Según la esfera de influencia o ocurrencia del riesgo bancario, se dividen en externos e internos.

Los riesgos externos incluyen riesgos no relacionados con las actividades del banco o de un cliente específico, políticos, económicos y otros. Se trata de pérdidas que surgen como consecuencia del estallido de una guerra, revolución, nacionalización, prohibición de pagos al exterior, consolidación de deudas, embargo, cancelación de licencias de importación, agravamiento de crisis económica en un país afectado por desastres naturales. Los riesgos internos, a su vez, se dividen en pérdidas de las actividades principales y auxiliares del banco. Los primeros representan el grupo de riesgos más común: riesgos de crédito, de intereses, de divisas y de mercado. El segundo incluye pérdidas por la formación de depósitos, riesgos derivados de nuevos tipos de actividades y riesgos de abuso bancario.

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Se describe la metodología para la gestión de proyectos de inversión en condiciones de riesgo, se dan recomendaciones para la gestión de una cartera de inversiones, se evalúa la situación financiera y las perspectivas de desarrollo del objeto de inversión y se propone un modelo para tener en cuenta los riesgos en los proyectos de inversión.

Se presta considerable atención a los métodos y modelos de gestión en condiciones de riesgo y a la psicología del comportamiento y la evaluación de quien toma las decisiones.

Para estudiantes de pregrado y posgrado de universidades y facultades de economía, estudiantes de escuelas de negocios, gestores de riesgos, gestores de innovación e inversiones, así como de banca y estructuras financieras, empleados de fondos de pensiones, seguros y de inversión.

Capítulo 1 LUGAR Y PAPEL DE LOS RIESGOS ECONÓMICOS EN LAS ACTIVIDADES DE LAS ORGANIZACIONES

1.2. LUGAR Y PAPEL DE LOS RIESGOS EN LA ACTIVIDAD ECONÓMICA

1.3. SISTEMA DE GESTIÓN DE RIESGOS

Capítulo 2 RIESGOS DE LAS EMPRESAS DE SERVICIOS

Capítulo 3 INFLUENCIA DE LOS PRINCIPALES FACTORES DEL EQUILIBRIO DEL MERCADO EN LA GESTIÓN DE RIESGOS

3.2. INFLUENCIA DE LOS FACTORES DE EQUILIBRIO DEL MERCADO SOBRE LOS CAMBIOS EN EL RIESGO

Capítulo 4 GESTIÓN DE RIESGOS FINANCIEROS

4.1. RIESGOS FINANCIEROS

4.2. RIESGOS DE INTERÉS

4.4. PROCESOS DE INVERSIÓN DE RIESGO

4.5 RIESGOS DE CRÉDITO

4.7. RIESGO DE INFLACIÓN

4.8. RIESGOS MONETARIOS

4.9. RIESGOS DE LOS ACTIVOS

Capítulo 5 ESTIMACIONES CUANTITATIVAS DEL RIESGO ECONÓMICO BAJO INCERTIDUMBRE

5.2. JUEGOS DE MATRICES

5.5. PROBLEMAS MULTICRITERIAL DE SELECCIÓN DE SOLUCIONES EFECTIVAS

5.7. DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN ÓPTIMO DE PRODUCCIÓN DE UNA EMPRESA DE VENTA EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE

Capítulo 6 TOMA DE DECISIONES ÓPTIMAS EN CONDICIONES DE RIESGO ECONÓMICO

6.5. SELECCIÓN DEL PLAN ÓPTIMO UTILIZANDO EL MÉTODO DE CONSTRUCCIÓN DE ÁRBOLES DE EVENTOS

6.6. EVALUACIÓN COMPARATIVA DE OPCIONES DE SOLUCIÓN

6.8. ACTIVIDAD DE LAS EMPRESAS DE SERVICIOS EN CONDICIONES DE RIESGO

Capítulo 7 GESTIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN EN CONDICIONES DE RIESGO

7.1. PROYECTOS DE INVERSIÓN EN CONDICIONES DE RIESGO DE INCERTIDUMBRE

7.3. INVERSIÓN EN CARTERA DE VALORES

7.4. ANÁLISIS DE LA EFICIENCIA ECONÓMICA DE UN PROYECTO DE INVERSIÓN

7.5. RIESGO CONTABLE EN PROYECTOS DE INVERSIÓN

Capítulo 8 GESTIÓN DE RIESGOS DEL TURISMO

8.2. PSICOLOGÍA DEL IMPACTO DEL TURISMO EN LOS PARTICIPANTES Y ENTORNO

8.3. RIESGOS ASOCIADOS A LAS ACTIVIDADES TURÍSTICAS

Capítulo 9 GESTIÓN DE RIESGOS DE HOTELES Y RESTAURANTES

9.4. RIESGOS INHERENTES AL SECTOR HOSTELERÍA Y SU GESTIÓN

Nombre: Teoría del riesgo y modelización de situaciones de riesgo.

El libro de texto describe la esencia de la incertidumbre y el riesgo, su clasificación y los factores que los afectan; Se proporcionan métodos para la evaluación cualitativa y cuantitativa de situaciones económicas y financieras en condiciones de incertidumbre y riesgo.

Se proporciona una clasificación de tecnologías de servicios y se consideran ejemplos de las actividades de las organizaciones de servicios en situaciones de riesgo.

Se describe la metodología para la gestión de proyectos de inversión en condiciones de riesgo, se dan recomendaciones para la gestión de una cartera de inversiones, se evalúa la situación financiera y las perspectivas de desarrollo del objeto de inversión y se propone un modelo para tener en cuenta los riesgos en los proyectos de inversión.

Se presta considerable atención a los métodos y modelos de gestión en condiciones de riesgo y a la psicología del comportamiento y la evaluación de quien toma las decisiones.

Para estudiantes de pregrado y posgrado de universidades y facultades de economía, estudiantes de escuelas de negocios, gestores de riesgos, gestores de innovación e inversiones, así como especialistas de instituciones bancarias y financieras, empleados de fondos de pensiones, seguros y de inversión.

Contenido
Prefacio
Capítulo 1 EL LUGAR Y PAPEL DE LOS RIESGOS ECONÓMICOS EN LA GESTIÓN DE LAS ACTIVIDADES DE LAS ORGANIZACIONES
1.1. Organizaciones, tipos de empresas, sus características y objetivos.
1.2. Lugar y papel de los riesgos en actividad económica
1.2.1. Definición y esencia de los riesgos.
1.2.2. Gestión de riesgos
1.2.3. Clasificación de riesgo
1.2.4. Sistema de incertidumbres
1.3. Sistema de gestión de riesgos
1.3.1. Actividades de gestión
1.3.2. Gestión de riesgos
1.3.3. Proceso de gestión de riesgos
1.3.4. Métodos matemáticos evaluaciones de riesgos económicos
Capitulo 2. RIESGOS DE LAS EMPRESAS DE SERVICIOS
2.1. Tecnologías de servicio
2.2. Clasificación de riesgos de las empresas del sector servicios.
2.3. Análisis dinámico de la situación del mercado de servicios.
2.4. Modelo de gestión de riesgos para organizaciones de servicios.
Capítulo 3. INFLUENCIA DE LOS PRINCIPALES FACTORES DEL EQUILIBRIO DEL MERCADO EN LA GESTIÓN DE RIESGOS
3.1. Factores limitantes de riesgo
3.2. Influencia de los factores de equilibrio del mercado en los cambios de riesgo
3.2.1. La relación entre el equilibrio del mercado y el riesgo comercial
3.2.2. La influencia de los factores de equilibrio del mercado sobre los cambios en el riesgo comercial
3.2.3. Modelar el proceso de lograr el equilibrio.
3.2.4. El impacto de los cambios en la demanda en el nivel de riesgo comercial.
3.2.5. El impacto de los cambios en la oferta en el grado de riesgo comercial
3.2.6. Construyendo dependencias entre la demanda y la oferta
3.3. Influencia del factor tiempo en el grado de riesgo
3.4. La influencia de los factores de elasticidad de la oferta y la demanda en el nivel de riesgo.
3.5. La influencia del factor fiscal en el equilibrio del mercado sobre el nivel de riesgo
Capítulo 4. GESTION DE RIESGOS FINANCIEROS
4.1. Riesgos financieros
4.1.1. Clasificación de riesgos financieros
4.1.2. La comunicación entre finanzas y palanca de operacion con riesgo total
4.1.3. Riesgos de desarrollo
4.2. Riesgos de interés
4.2.1. Tipos de riesgos de interés
4.2.2. Operaciones con interés
4.2.3. Porcentajes promedio
4.2.4. Tasa de interés variable
4.2.5. Riesgos de tipos de interés
4.2.6. Riesgo de tipo de interés de los bonos
4.3. Riesgo de pérdidas por cambios en el flujo de pagos
4.3.1. Corrientes equivalentes
4.3.2. Flujos de pago
4.4. Procesos de inversión riesgosos
4.4.1. Riesgos de inversión
4.4.2. Tasas de rendimiento de activos riesgosos
4.4.3. Valor presente neto
4.4.4. Anualidad y fondo de amortización
4.4.5. Valoración de inversiones
4.4.6. Pagos de inversiones riesgosas
4.4.7. descuento de tiempo
4.5. Riesgos crediticios
4.5.1. Factores que contribuyen a los riesgos crediticios
4.5.2. Análisis de riesgo crediticio
4.5.3. Técnicas para reducir los riesgos crediticios.
4.5.4. Pagos de préstamos
4.5.5. Acumulación y pago de intereses de un préstamo de consumo.
4.5.6. Garantías de crédito
4.6. Riesgo de liquidez
4.7. Riesgo de inflación
4.7.1. Relación entre tasa de interés y tasa de inflación
4.7.2. Prima de inflación
4.7.3. La influencia de la inflación en diversos procesos.
4.7.4. Medidas para reducir la inflación
4.8. Riesgos cambiarios
4.8.1. Conversión de moneda y devengo de intereses
4.8.2. Tipos de cambio a lo largo del tiempo
4.8.3. Reducir los riesgos cambiarios
4.9. Riesgos de activos
4.9.1. Riesgos cambiarios
4.9.2. Impacto del riesgo de incumplimiento y la tributación sobre el valor de los activos
4.10. Evaluación probabilística del grado de riesgo financiero.
Capítulo 5. EVALUACIONES CUANTITATIVAS DEL RIESGO ECONÓMICO BAJO INCERTIDUMBRE
5.1. Métodos para tomar decisiones efectivas en condiciones de incertidumbre.
5.2. juegos de matrices
5.2.1. Concepto de jugar con la naturaleza.
5.2.2. Materia de teoría de juegos. Conceptos básicos
5.3. Criterios de desempeño en condiciones de total incertidumbre.
5.3.1. Criterio de resultado garantizado
5.3.2. Criterio de optimismo
5.3.3. Criterio de pesimismo
5.3.4. Criterio de riesgo minimax de Savage
5.3.5. Criterio maximin generalizado (pesimismo - optimismo) de Hurwitz
5.4. Evaluación comparativa de opciones de solución según criterios de rendimiento.
5.5. Problemas multicriterio de elección de soluciones efectivas.
5.5.1. Problemas multicriterio
5.5.2. Optimidad de Pareto
5.5.3. Seleccionar soluciones en presencia de alternativas multicriterio
5.6. Modelo de toma de decisiones en condiciones de incertidumbre parcial.
5.7. Determinar el volumen óptimo de producción de prendas de vestir en condiciones de incertidumbre.
5.7.1. Precio superior e inferior del juego.
5.7.2. Reducir un juego matricial a un problema de programación lineal
5.7.3. Seleccionar la gama de productos óptima
5.8. Riesgos asociados al trabajo de una empresa de costura.
Capítulo 6. TOMAR UNA DECISIÓN ÓPTIMA EN CONDICIONES DE RIESGO ECONÓMICO
6.1. Formulación probabilística de decisiones preferenciales.
6.2. Evaluación del grado de riesgo en condiciones de certeza
6.3. Elegir el número óptimo de puestos de trabajo en una peluquería, teniendo en cuenta el riesgo del servicio.
6.4. Métodos estadísticos para la toma de decisiones en condiciones de riesgo.
6.5. Seleccionar el plan óptimo utilizando el método de construcción de árboles de eventos.
6.5.1. Árbol de decisión
6.5.2. Optimización de su estrategia de comercialización
6.5.3. Maximizar los beneficios de las acciones
6.5.4. Selección del proyecto óptimo para la reconstrucción de una tintorería.
6.6. Evaluación comparativa de opciones de solución.
6.6.1. Elección opcion optima soluciones utilizando estimaciones estadísticas
6.6.2. Distribución normal
6.6.3. Curva de riesgo
6.6.4. Seleccionar la solución óptima utilizando intervalos de confianza.
6.6.5. Modelo de previsión de costes de producción.
6.7. La aparición de riesgos a la hora de fijar la misión de los objetivos de la empresa.
6.8. Actividades de empresas de servicios en condiciones de riesgo.
6.8.1. Empresa de decoración y diseño Empresa de panificación de productos de panadería y su posterior comercialización.
6.8.3. Salón de belleza
Capítulo 7. GESTIÓN DE PROYECTOS DE INVERSIÓN BAJO CONDICIONES DE RIESGO
7.1. Proyectos de inversión en condiciones de incertidumbre y riesgo
7.1.1. Conceptos básicos de proyectos de inversión.
7.1.2. Análisis y evaluación de proyectos de inversión.
7.1.3. Riesgos de los proyectos de inversión.
7.2. elección óptima Volumen de inversión, asegurando el máximo aumento de la producción.
7.3. Inversiones en una cartera de valores.
7.3.1. Proceso de gestión de inversiones
7.3.2. Cartera diversificada
7.3.3. Riesgos asociados con la inversión en una cartera de valores
7.3.4. Recomendaciones prácticas sobre la formación de una cartera de inversiones
7.4. Análisis de la eficiencia económica de un proyecto de inversión.
7.4.1. Análisis de factores de riesgo asociados.
7.4.2. Estimación preliminar y selección de empresas
7.4.3. Evaluación de la situación financiera de una empresa como objeto de inversión.
7.4.4. Ejemplos de análisis utilizando ratios financieros
7.4.5. Evaluación de las perspectivas de desarrollo de la organización.
7.4.6. Análisis financiero comparativo de proyectos de inversión.
7.4.7. Análisis de métodos de encuesta de organizaciones en el sitio.
7.5. Tener en cuenta el riesgo en los proyectos de inversión
7.5.1. Modelo de evaluación de riesgos del proyecto
7.5.2. Tener en cuenta el riesgo al invertir
7.5.3. Conclusiones prácticas sobre la gestión de proyectos de inversión riesgosos.
Capítulo 8. GESTIÓN DE RIESGOS DEL TURISMO
8.1. Factores que influyen en la dinámica del desarrollo turístico.
8.1.1. Desarrollo del turismo en Rusia.
8.1.2. Tipos y formas de turismo
8.1.3. Características del turismo: como factores de incertidumbre en el desarrollo.
8.2. Psicología del impacto del turismo en los participantes y otros.
8.2.1. Motivación para viajar
8.2.2. Impacto del turismo
8.3. Riesgos asociados a las actividades turísticas
8.3.1. Factores que afectan al turismo y a la economía del turismo
8.3.2. Clasificación de riesgos turísticos
8.4. Impacto económico del turismo
8.5. Tomar una decisión de gestión
8.6. Análisis de las actividades de una organización que presta servicios turísticos en condiciones de riesgo.
Capítulo 9 GESTIÓN DE RIESGOS DE HOTELES Y RESTAURANTES
9.1. Desarrollo de empresas hoteleras.
9.2. Factores en el desarrollo del negocio de la restauración.
9.3. Características y detalles de la hospitalidad.
9.4. Riesgos inherentes a la hostelería y su gestión
9.4.1. Identificación de riesgo
9.4.2. Riesgos de los proyectos de inversión.
9.4.3. Reducción de riesgos en la industria hotelera
9.5. Las decisiones de gestión en el negocio de la hostelería
Capítulo 10. MÉTODOS BÁSICOS Y FORMAS DE REDUCIR LOS RIESGOS ECONÓMICOS
10.1. Principios generales gestión de riesgos
10.1.1. Diagrama del proceso de gestión de riesgos.
10.1.2. Ejemplos de riesgos
10.1.3. Selección de técnicas de gestión de riesgos
10.2. Diversificación
10.3. Seguro de riesgos
10.3.1. La esencia del seguro.
10.3.2. Principales características de los contratos de seguro
10.3.3. Cálculo de transacciones de seguros.
10.3.4. Contrato de seguro
10.3.5. Ventajas y desventajas del seguro.
10.4. Cobertura
10.4.1. Estrategias de gestión de riesgos
10.4.2. Conceptos básicos
10.4.3. Contratos a plazo y de futuros
10.4.4. Cobertura de tipo de cambio
10.4.5. Principales aspectos del riesgo.
10.4.6. Cobertura de tipo de cambio mediante swap
10.4.7. Opciones
10.4.8. Seguro o cobertura
10.4.9. Sincronización del flujo de caja
10.4.10. Modelo de cobertura
10.4.11. Medición de la eficacia de la cobertura
10.4.12. Minimizar los costos de cobertura
10.4.13. Transacción de cobertura correlacionada
10.5. Limitación
10.6. Reserva de fondos (autoseguro)
10.7. Gestión de riesgos de calidad
10.8. Compra de información adicional
10.9. Evaluación de la eficacia de los métodos de gestión de riesgos.
10.9.1. Financiamiento de riesgos
10.9.2. Evaluación de la eficacia de la gestión de riesgos
Capítulo 11. PSICOLOGÍA DEL COMPORTAMIENTO Y EVALUACIÓN DEL TOMADOR DE DECISIONES
11.1. Factores personales que influyen en el grado de riesgo a la hora de tomar decisiones de gestión.
11.1.1. Problemas psicológicos comportamiento de una personalidad económica
11.1.2. Acciones de gestión de un emprendedor en el sector servicios.
11.1.3. Actitud personal ante el riesgo.
11.1.4. Intuición y riesgo
11.2. Teoría de la utilidad esperada
11.2.1. Gráficos de funciones de utilidad
11.2.2. Teoría de la utilidad esperada
11.2.3. Tener en cuenta la actitud del tomador de decisiones hacia el riesgo.
11.2.4. toma de decisiones en grupo
11.3. Teoría del comportamiento racional.
11.3.1. Teoría posible
11.3.2. Enfoque racional para la toma de decisiones.
11.3.3. Asimetría en la toma de decisiones.
11.3.4. Invariancia de comportamiento
11.3.5. El papel de la información en la toma de decisiones.
11.4. Situaciones de conflicto
11.5. El papel del directivo en la toma de decisiones arriesgadas
11.5.1. Toma de decisiones en condiciones de riesgo.
11.5.2. Requisitos para el tomador de decisiones
11.5.3. Principios para evaluar la eficacia de las decisiones tomadas por los tomadores de decisiones
Preguntas de revisión

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Descripción : El libro de texto "Teoría del riesgo y modelado de situaciones de riesgo" fue redactado de acuerdo con los requisitos de los Estándares Educativos Estatales de segunda generación del Ministerio de Educación. Federación Rusa. Corresponde a los programas de las disciplinas “Teoría del Riesgo y Modelización de Situaciones de Riesgo” y especial “Métodos Matemáticos de Análisis Financiero”. 061800 “Métodos matemáticos en economía”, programa disciplinario “Teoría de la decisión y gestión de riesgos en el ámbito financiero y tributario” especial. 351200 “Impuestos y Tributación”, programa disciplinario especial “Gestión”. 061100 “Gestión”, así como una serie de especialidades económicas que contienen la disciplina “Gestión”, ya que la “Gestión de Riesgos” forma parte de esta disciplina.
El libro de texto "Teoría del riesgo y modelado de situaciones de riesgo" contiene once capítulos.
El primer capítulo, "El lugar y el papel de los riesgos económicos en la gestión de las actividades de las organizaciones", da una definición de organización, examina los tipos de organizaciones, sus características y objetivos. Se determina el lugar y el papel de los riesgos en la actividad económica, se dan las definiciones y la esencia de los riesgos. Se proporciona una clasificación de incertidumbres y riesgos, se revela el sistema de gestión de riesgos y se dan los conceptos básicos de gestión de riesgos. Se consideran los principales métodos matemáticos para evaluar los riesgos económicos y se dan sus características.
El segundo capítulo, "Riesgos de las empresas de servicios", está dedicado a las tecnologías de servicios y sus diferencias con respecto a las anteriores. tecnologías industriales. Se brinda una clasificación de riesgos de las empresas del sector de servicios y se brinda un análisis dinámico de la situación en el mercado de servicios. Se propone un modelo de gestión de riesgos para organizaciones de servicios.
El tercer capítulo, "La influencia de los principales factores del equilibrio del mercado en la gestión del riesgo", está dedicado al estudio de la influencia de los factores que caracterizan la incertidumbre sobre los cambios en el grado de riesgo económico. economía de mercado, tales como: limitación de riesgos, incertidumbre de la oferta y la demanda, contabilidad del tiempo, elasticidad, fiscalidad, etc.
En el cuarto capítulo “Gestión de riesgos financieros”, bases teóricas Gestión de riesgos financieros basada en métodos de matemáticas financieras y actuariales. Se presenta una clasificación de riesgos financieros, los principales parámetros inherentes a los considerados. riesgos financieros, y utilizando los métodos matemáticos propuestos se dan dependencias analíticas para su evaluación. Esto le permite realizar un análisis cuantitativo comparativo de riesgos y, en base a él, seleccionar los métodos de gestión de riesgos que sean más efectivos.
En el quinto capítulo " Evaluaciones cuantitativas Riesgo económico en condiciones de incertidumbre” analiza métodos para tomar decisiones efectivas en condiciones de incertidumbre, utilizando varios criterios de desempeño. Se estudian problemas multicriterio de elección de soluciones efectivas. Consideramos una empresa de costura para la cual se selecciona el volumen de producción óptimo en condiciones de incertidumbre y se examina el funcionamiento de la empresa en una situación de riesgo.
El sexto capítulo, “Tomar una decisión óptima en condiciones de riesgo”, está dedicado a la presentación de métodos probabilísticos y estadísticos para tomar decisiones efectivas y elegir la solución óptima utilizando intervalos de confianza. Se considera el problema de elegir el número óptimo de puestos de trabajo en una peluquería, teniendo en cuenta el riesgo del servicio. Utilizando el método del “árbol de decisión”, se consideran los problemas de optimizar la estrategia de entrada al mercado, maximizar los beneficios de las acciones y elegir el proyecto óptimo para la reconstrucción de una fábrica de tintorería. Se abordará el material sobre la aparición de riesgos a la hora de fijar la misión y objetivos de la empresa. Se investigan las actividades de una empresa de decoración y diseño de locales, una empresa de panadería y posterior venta de productos de panadería y un salón de belleza en condiciones de riesgo.
El capítulo séptimo, “Gestión de proyectos de inversión en condiciones de riesgo”, proporciona los conceptos básicos de los proyectos de inversión, su análisis y evaluación, y proporciona riesgos de inversión. Investiga inversiones en una cartera de valores, cuyo objetivo es formar una cartera efectiva compuesta por una combinación de activos riesgosos y libres de riesgo. Se brindan métodos para analizar la eficiencia económica de un proyecto de inversión y análisis financiero comparativo de proyectos de inversión. Se considera la metodología para tener en cuenta los riesgos del proyecto y se brindan recomendaciones prácticas para su gestión.
El octavo capítulo "Gestión de riesgos turísticos" está dedicado a los tipos, formas y dinámicas del desarrollo turístico en Rusia. Se consideran los factores de incertidumbre en el desarrollo del turismo y los riesgos asociados a las actividades turísticas, así como su clasificación. Se estudian el impacto económico del turismo y las particularidades de la toma de decisiones de gestión. Se brinda un análisis de las actividades de la organización que brinda servicios turísticos en condiciones de riesgo.
El noveno capítulo, “Gestión de riesgos de hoteles y restaurantes”, examina los factores de desarrollo, las características y las particularidades de la hotelería, los riesgos inherentes a la industria hotelera y su gestión. Se dan recomendaciones para reducir y gestionar los riesgos en el negocio hotelero.
En el décimo capítulo, “Métodos básicos y formas de reducir los riesgos económicos”, se estudian las herramientas económicas para reducir los riesgos basándose en modelos matemáticos: diversificación, seguros, cobertura mediante contratos a plazo y de futuros, swaps y opciones, etc., así como resume los métodos para mejorar la gestión de riesgos destinados a reducir su nivel y aumentar la rentabilidad. Se evalúa la eficacia de los métodos de gestión de riesgos.
El capítulo once “Psicología del comportamiento y evaluación del tomador de decisiones” está dedicado al estudio y sistematización de la influencia de los factores psicológicos en los problemas de comportamiento de los participantes del mercado y a la formación de paquetes de recomendaciones para la gestión de riesgos y la selección de soluciones efectivas. . están siendo considerados situaciones de conflicto y el papel del directivo en la toma de decisiones arriesgadas.
Al final del libro de texto “Teoría del riesgo y modelado de situaciones de riesgo” para cada capítulo hay preguntas para repetición y autocontrol.
Contenido del libro de texto.

EL LUGAR Y PAPEL DE LOS RIESGOS ECONÓMICOS EN LA GESTIÓN DE LAS ACTIVIDADES DE LAS ORGANIZACIONES
1.1. Organizaciones, tipos de empresas, sus características y objetivos.
1.2. El lugar y el papel de los riesgos en la actividad económica.

• 1.2.1. Definición y esencia de los riesgos.
• 1.2.2. Gestión de riesgos
• 1.2.3. Clasificación de riesgo
• 1.2.4. Sistema de incertidumbres

• 1.3.1. Actividades de gestión
• 1.3.2. Gestión de riesgos
• 1.3.3. Proceso de gestión de riesgos
• 1.3.4. Métodos matemáticos para evaluar riesgos económicos.

• 3.2.1. La relación entre el equilibrio del mercado y el riesgo comercial
• 3.2.2. La influencia de los factores de equilibrio del mercado sobre los cambios en el riesgo comercial
• 3.2.3. Modelar el proceso de lograr el equilibrio.
• 3.2.4. El impacto de los cambios en la demanda en el nivel de riesgo comercial.
• 3.2.5. El impacto de los cambios en la oferta en el grado de riesgo comercial
• 3.2.6. Construyendo dependencias entre la demanda y la oferta

• 4.1.1. Clasificación de riesgos financieros
• 4.1.2. Relación entre apalancamiento financiero y operativo y riesgo total
• 4.1.3. Riesgos de desarrollo

• 4.2.1. Tipos de riesgos de interés
• 4.2.2. Operaciones con interés
• 4.2.3. Porcentajes promedio
• 4.2.4. Tasa de interés variable
• 4.2.5. Riesgos de tipos de interés
• 4.2.6. Riesgo de tipo de interés de los bonos

• 4.3.1. Corrientes equivalentes
• 4.3.2. Flujos de pago

• 4.4.1. Riesgos de inversión
• 4.4.2. Tasas de rendimiento de activos riesgosos
• 4.4.3. Valor presente neto
• 4.4.4. Anualidad y fondo de amortización
• 4.4.5. Valoración de inversiones
• 4.4.6. Pagos de inversiones riesgosas
• 4.4.7. descuento de tiempo

• 4.5.1. Factores que contribuyen a los riesgos crediticios
• 4.5.2. Análisis de riesgo crediticio
• 4.5.3. Técnicas para reducir los riesgos crediticios.
• 4.5.4. Pagos de préstamos
• 4.5.5. Acumulación y pago de intereses de un préstamo de consumo.
• 4.5.6. Garantías de crédito

• 4.7.1. Relación entre tasa de interés y tasa de inflación
• 4.7.2. Prima de inflación
• 4.7.3. La influencia de la inflación en diversos procesos para reducir la inflación.

• 4.8.1. Conversión de moneda y devengo de intereses
• 4.8.2. Tipos de cambio a lo largo del tiempo
• 4.8.3. Reducir los riesgos cambiarios

• 4.9.1. Riesgos cambiarios
• 4.9.2. Impacto del riesgo de impago y fiscal
• 4.9.3. Maximizar el valor de los activos

• 5.2.1. Concepto de jugar con la naturaleza.
• 5.2.2. Materia de teoría de juegos. Conceptos básicos

• 5.3.1. Criterio de resultado garantizado
• 5.3.2. Criterio de optimismo
• 5.3.3. Criterio de pesimismo
• 5.3.4. Criterio de riesgo minimax de Savage
• 5.3.5. Criterio maximin generalizado (pesimismo - optimismo) de Hurwitz

• 5.5.1. Problemas multicriterio
• 5 5 2. Optimidad de Pareto
• 5.5.3. Seleccionar soluciones en presencia de alternativas multicriterio

• 5.7.1. Precio superior e inferior del juego.
• 5.7.2. Reducir un juego matricial a un problema de programación lineal
• 5.7.3. Seleccionar la gama de productos óptima

• 6.5.1. Árbol de decisión
• 6.5.2. Optimización de su estrategia de comercialización
• 6.5.3. Maximizar los beneficios de las acciones
• 6.5.4. Selección del proyecto óptimo para la reconstrucción de una tintorería.

• 6.6.1. Seleccionar la solución óptima utilizando estimaciones estadísticas.
• 6.6.2. Distribución normal
• 6.6.3. Curva de riesgo
• 6.6.4. Seleccionar la solución óptima utilizando intervalos de confianza.
• 6.6.5. Modelo de previsión de costes de producción.

• 6.8.1. Empresa de diseño y decoración de interiores.
• 6.8.2. Una empresa de panificación de productos de panadería y su posterior venta.
• 6.8.3. Salón de belleza

• 7.1.1. Conceptos básicos de proyectos de inversión.
• 7.1.2. Análisis y evaluación de proyectos de inversión.
• 7.1.3. Riesgos de los proyectos de inversión.

• 7.3.1. Proceso de gestión de inversiones
• 7.3.2. Cartera diversificada
• 7.3.3. Riesgos asociados con la inversión en una cartera de valores
• 7.3.4. Recomendaciones prácticas para construir una cartera de inversiones.

• 7.4.1. Análisis de factores de riesgo asociados.
• 7.4.2. Evaluación preliminar y selección de empresas.
• 7.4.3. Evaluación de la situación financiera de una empresa como objeto de inversión.
• 7.4.4. Ejemplos de análisis utilizando ratios financieros
• 7.4.5. Evaluación de las perspectivas de desarrollo de la organización.
• 7.4.6. Análisis financiero comparativo de proyectos de inversión.
• 7.4.7. Análisis de métodos de encuesta de organizaciones en el sitio.

• 7.5.1. Modelo de evaluación de riesgos del proyecto
• 7.5.2. Tener en cuenta el riesgo al invertir
• 7.5.3. Conclusiones prácticas sobre la gestión de proyectos de inversión riesgosos.

• 8.1.1. Desarrollo del turismo en Rusia.
• 8.1.2. Tipos y formas de turismo
• 8.1.3. Características del turismo: como factores de incertidumbre en el desarrollo.

• 8.2.1. Motivación para viajar
• 8.2.2. Impacto del turismo

• 8.3.1. Factores que afectan al turismo y a la economía del turismo
• 8.3.2. Clasificación de riesgos turísticos

• 9.4.1. Identificación de riesgo
• 9.4.2. Riesgos de los proyectos de inversión.
• 9.4.3. Reducción de riesgos en la industria hotelera

• 10.1.1. Diagrama del proceso de gestión de riesgos.
• 10.1.2. Ejemplos de riesgos
• 10.1.3. Selección de técnicas de gestión de riesgos

• 10.3.1. La esencia del seguro.
• 10.3.2. Principales características de los contratos de seguro
• 10.3.3. Cálculo de transacciones de seguros.
• 10.3.4. Contrato de seguro
• 10.3.5. Ventajas y desventajas del seguro.

• 10.4.1. Estrategias de gestión de riesgos
• 10.4.2. Conceptos básicos
• 10.4.3. Contratos a plazo y de futuros
• 10.4.4. Cobertura de tipo de cambio
• 10.4.5. Principales aspectos del riesgo.
• 10.4.6. Cobertura de tipo de cambio mediante swap
• 10.4.7. Opciones
• 10.4.8. Seguro o cobertura
• 10.4.9. Sincronización del flujo de caja
• 10.4.10. Modelo de cobertura
• 10.4.11. Medición de la eficacia de la cobertura
• 10.4.12. Minimizar los costos de cobertura
• 10.4.13. Transacción de cobertura correlacionada

• 10.9.1. Financiamiento de riesgos
• 10.9.2. Evaluación de la eficacia de la gestión de riesgos

• 11.1.1. Problemas psicológicos del comportamiento económico de la personalidad.
• 11.1.2. Acciones de gestión de un emprendedor en el sector servicios.
• 11.1.3. Actitud personal ante el riesgo.
• 11.1.4. Intuición y riesgo

• 11.2.1. Gráficos de funciones de utilidad
• 11.2.2. Teoría de la utilidad esperada
• 11.2.3. Tener en cuenta la actitud del tomador de decisiones hacia el riesgo.
• 11.2.4. toma de decisiones en grupo

• 11.3.1. Teoría posible
• 11.3.2. Enfoque racional para la toma de decisiones.
• 11.3.3. Asimetría en la toma de decisiones.
• 11.3.4. Invariancia de comportamiento
• 11.3.5. El papel de la información en la toma de decisiones.

• 11.5.1. Toma de decisiones en condiciones de riesgo.
• 11.5.2. Requisitos para el tomador de decisiones
• 11.5.3. Principios para evaluar la eficacia de las decisiones tomadas por los tomadores de decisiones