Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
The principles, methods, procedures and means of a system approach to risk analysis and management were studied. The article presents internationally well-known standards for risk management of various types and shows the classification of financial risks ratings. Using banking risks as an example,...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/139962 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
System research and information technologies| _version_ | 1867334341975080960 |
|---|---|
| author | Kuznietsova, Nataliia V. Bidyuk, Petro I. |
| author_facet | Kuznietsova, Nataliia V. Bidyuk, Petro I. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Nataliia V. Kuznietsova",
"institution": "Навчально-науковий комплекс \"Інститут прикладного системного аналізу\" Національного технічного університету України \"Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського\", Київ"
},
{
"author": "Petro I. Bidyuk",
"institution": "Навчально-науковий комплекс \"Інститут прикладного системного аналізу\" Національного технічного університету України \"Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського\", Київ"
}
] |
| author_sort | Kuznietsova, Nataliia V. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2019-01-17T13:29:35Z |
| description | The principles, methods, procedures and means of a system approach to risk analysis and management were studied. The article presents internationally well-known standards for risk management of various types and shows the classification of financial risks ratings. Using banking risks as an example, the existing standards are compared and it is shown how it is possible to present existing rating approaches in the unified structural table and how to estimate the probability interval of a financial risk occurrence. The main features and characteristics of the "risk" category as well as qualitative and quantitative characteristics are shown. Also, the formalization of risk tolerance and acceptance of risk and their interrelation is shown. On the basis of the existing international approaches to risk management the system methodology for the risk analysis and management based on the main principles and methods of the system approach is proposed. This methodology takes into account the basic characteristics and special features of financial processes development, processing of different types of uncertainties associated with the peculiarities of financial data, international practice, and includes new combined methods for minimizing financial risks. |
| doi_str_mv | 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.2.12 |
| first_indexed | 2025-07-17T10:24:05Z |
| format | Article |
| fulltext |
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк, 2018
124 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2
УДК 303.732.4, 519.816
DOI: 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.2.12
СИСТЕМНИЙ ПІДХІД ДО МЕНЕДЖМЕНТУ
ФІНАНСОВИХ РИЗИКІВ
Н.В. КУЗНЄЦОВА, П.І. БІДЮК
Анотація. Досліджено принципи, методи, процедури та засоби системного
підходу до аналізу та менеджменту ризиків. Наведено міжнародні загальнові-
домі стандарти менеджменту ризиків різних типів та показано міжнародну
класифікацію рейтингів фінансових ризиків. На прикладі банківських ризиків
порівняно існуючі стандарти та показано можливості зведення існуючих під-
ходів рейтингування в єдину структурну таблицю та оцінено довірчий інтер-
вал імовірності настання фінансового ризику. Наведено основні особливості та
характеристики категорії «ризик», а також якісні та кількісні характеристики
для його оцінювання, формалізацію понять толерантності до ризику та
прийнятного ризику і показано їх взаємозв’язок. На основі виконаного аналізу
існуючих міжнародних підходів до менеджменту ризику запропоновано сис-
темну методологію аналізу та менеджменту ризиків, яка ґрунтується на основ-
них принципах та методах системного аналізу; у ній враховано основні зако-
номірності й особливості розвитку фінансових процесів, передбачено
опрацювання невизначеностей різної природи, зумовлених особливостями фі-
нансових даних, а також враховано міжнародну практику та включено нові
комбіновані методи мінімізації фінансових ризиків.
Ключові слова: системний підхід, менеджмент ризиків, фінансові ризики, си-
стемна методологія, невизначеність.
ВСТУП
Системний підхід до аналізу та менеджменту фінансових ризиків у певному
сенсі є методологічним засобом [1, 2] дослідження інтегральних залежнос-
тей і взаємодії факторів появи чи прояву ризиків, прогнозування та оціню-
вання наслідків реалізації ризиків, напрацювання рекомендацій щодо опра-
цювання ризиків у межах систем управління ризиками з метою їх мінімізації.
Фінансові ризики не є самостійними — вони тісно пов’язані з інформа-
ційними ризиками, предметними ризиками різних сфер діяльності [3], під
час оцінювання зазнають впливу відповідних методів та засобів аналізу, то-
му саме системний підхід до дослідження фінансових ризиків має дати змо-
гу, з одного боку, розглянути їх у комплексі з іншими ризиками і впливами,
а з другого — виокремити їх як самостійний об’єкт дослідження.
Застосування системного підходу до мінімізації фінансових ризиків пе-
редбачає певну етапність дій у дослідженні й опрацюванні ризиків, а в реа-
льній діяльності потребує виконання постійного моніторингу ризиків, удо-
сконалення процесів збирання, оброблення та оцінювання інформації, що
використовуються у процедурах моделювання і напрацювання рішень щодо
менеджменту ризиків.
ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ
1. Виконати дослідження із застосуванням наявних принципів, методів
та процедур, існуючих підходів та міжнародних практик до аналізу та мене-
джменту ризиків.
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 125
2. На основі виконаного аналізу розробити структурні елементи систем-
ної методології менеджменту фінансових ризиків, у яких би враховувались
основні закономірності й особливості розвитку фінансових процесів, неви-
значеності різної природи, пов’язані з особливістю фінансових даних, між-
народна практика та включались нові комбіновані методи мінімізації фінан-
сових ризиків.
На прикладі фінансових ризиків банківської системи буде показано
можливість формалізації та категорізації фінансових ризиків з урахуванням
вітчизняної класифікації Національним банком України (НБУ) та міжнарод-
ної методології рейтингових агенцій Standard & Poor's, Moody's та Fitch.
КАТЕГОРІЯ «РИЗИК»: СУТНІСТЬ ТА ОСНОВНІ ВЛАСТИВОСТІ
Оскільки ризик визначається як кількісно вимірювана можливість утрат, то
ймовірність виникнення втрат, збитків, ненадходження доходу, прибутку, а
також невизначеність фінансових результатів у майбутньому, існує імовір-
ність певного результату, бажаного чи небажаного, то відповідно його кіль-
кісною характеристикою найчастіше є або ймовірнісний, або певний грошо-
вий показник. Як правило, фінансовий ризик )(tR пов’язується з певним
фінансовим активом, характеристиками якого є дохідність і ризик.
Ризик як філософська категорія характеризується такими властивостя-
ми, які є спільними для всіх типів ризику (рис. 1).
Розглянемо детальніше основні властивості ризику. Ризик за означен-
ням є слабко структурованим, оскільки виникає в результаті невизначеності
подій та ситуацій, зовнішнього середовища, незнання дій контрагентів, не-
повноти і неточності формалізації завдання, нечіткості як самих вхідних да-
них, процесів, так і моделей, що їх описують [4]. У результаті діяльності
підприємства як суб’єкта впливу ризику може змінюватись як рівень самого
Невизначеність
наслідків реалізації
Альтернативність
ризику
Суперечливість
ризику
Можливість
економічного
оцінювання ризику
Імовірність реалізації
ризику
Раціональність підходу
до оцінювання ризику
Об’єктивність
прояву ризику
Суб’єктивність оціню-
вання ризику
Категорія «ризик»
Мінливість
рівня ризику
Очікувана
несприятливість наслідків
Невизначеності:
нечіткість, неповнота і
неточність опису ризику
Важливість наслідків
ризику для суб’єкта
Рис. 1. Категорія «ризик» та її основні характеристики
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 126
ризику за рахунок зміни наслідків та можливих очікуваних втрат (як не-
сприятлива реалізація ризику), так і ймовірність реалізації ризику (від мало-
ймовірних до найімовірніших).
Загалом вважають, що ризик є причиною несприятливих наслідків
(тобто розглядають лише його негативні прояви), а тому важливим для
суб’єкта є таке: який це тип ризику і який він справляє безпосередній вплив.
Насправді ризик може трактуватись не лише як несприятливі наслідки, а і як
неочікуваний дохід. Тут проявляється деяка неоднозначність і суперечли-
вість ризику, пов’язана із суб’єктивністю його оцінювання. Під альтерна-
тивністю ризику розуміють необхідність вибору з двох або більше альтерна-
тив можливих дій, варіантів, тобто виникає ризик обрати не найкращу
можливість. Якщо можливості вибору немає, то не виникає такого типу ри-
зикової ситуації і ризику відповідно.
Суб’єктивність ризику зумовлена тим, що люди по-різному сприйма-
ють одну і ту саму величину економічного ризику, оскільки мають різний
світогляд, матеріальний стан та психологічне сприйняття ситуації.
Об’єктивна природа ризику породжена здебільшого тим, що ризик не
з’являється нізвідки, а проявляється як наслідок різноманітності природних,
соціальних і технологічних взаємозв’язків, у які вступають об’єкти, відо-
бражає реальну ситуацію в суспільстві та віддзеркалює природний стан ре-
чей. Можна зробити висновок, що для всебічного оцінювання ризику і вра-
хування всіх його характеристик та особливостей маємо використовувати
раціональний підхід, який базується на оцінюванні ризиків через імовірність
його настання та можливі втрати.
ЯКІСНІ ТА КІЛЬКІСНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФІНАНСОВИХ РИЗИКІВ
Якісні методи оцінювання ризиків застосовуються для визначення виду ри-
зику і виділення тих ризиків, які потребують швидкого реагування і є най-
більш важливими. Найчастіше для якісного оцінювання використовуються
метод дерев рішень (дозволяє визначити кінцеву кількість варіантів розвит-
ку подій, установити ймовірність їх реалізації і визначити якісні та кількісні
характеристики ризику для кожного варіанта) та метод аналізу сценаріїв, що
розглядає чутливість критерію чистої вартості (NPV) до змін ключових
змінних і діапазон їх імовірнісних значень.
Кількісні методи оцінювання ризиків дозволяють визначити ймовір-
ність виникнення ризику і наслідків впливу ризику на діяльність компанії.
Серед основних методів кількісної оцінки ризиків — ймовірнісні методи на
основі теорії ймовірностей, теоретико-ігрові (матриці), аналіз точки беззби-
тковості, імітаційна модель Д. Хертца, метод еквіваленту, метод оцінювання
дохідності тощо [3].
РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТ НА ОСНОВІ МІЖНАРОДНИХ СТАНДАРТІВ
Сьогодні основні підходи до менеджменту ризиків у світі формуються та-
кими організаціями та стандартами:
FERMA (Federation of European Risk Management Association) — Євро-
пейська федерація асоціації ризик-менеджменту — в її документах запропо-
новано модель ідентифікації подій.
ERM COSO (Enterprise Risk Management – Integrated Framework Com-
mittee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission) — принципи
ризик-менеджменту, розроблені Комітетом спонсорських організацій Комі-
сії Тредвея разом з компанією Price Waterhouse Coopers.
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 127
ISO/IEC Guide 73 — стандарт, розроблений Міжнародною організаці-
єю зі стандартизації (International Organization of Standardization), у якому
описано системний підхід до оцінювання й управління ризиками.
PMBoK (Project Management Body of Knowledge) — стандарт управлін-
ня проектами, сформований Американським інститутом управління проек-
тами (Project Management Institute, PMI). Описує всі стадії життєвого циклу
проекту, включаючи елементи проектного ризик-менеджменту.
Basel II — Угода комітету з банківського нагляду; містить збірник норма-
тивів з поліпшення техніки оцінювання кредитних ризиків і управління ними.
Найчастіше аналізом фінансових ризиків займаються відділи ризик-
менедженту банків та фінансових установ, які спираються на основні поло-
ження Базелівської угоди (Base II та Base III) [5–7]. Основною метою їх ро-
боти є виявлення і прогнозування ризиків, які можуть виникнути в організа-
ції, класифікація ризику, визначення його рівня та рейтингу. Значення
критичного рівня ризику може визначатися банком згідно зі встановленою
політикою банку або Базельською угодою [6].
Існують спеціальні організації, що виконують класифікацію фінансових
установ щодо рівня обслуговування їх зобов’язань та фінансового стану,
зокрема міжнародні рейтингові організації Standard & Poor's, Moody's, Fitch
тощо. Класифікацію ризиків для корпоративних клієнтів — фінансових
установ, банків, корпорацій — подано в табл. 1.
Т а б л и ц я 1 . Класифікація ризиків юридичних осіб
КОРПОРАЦІЇ ING S & P Moody’s PD Range
Average PD
(інтерпо-
ляція)
Average PD
(основний
клас)
Рекомендований
для оцінювання
ринкової вартості
1 AAA Aaa <0,01 0,00 0,00
2 AA+ Aa1 0,01 – 0,02 0,01
3 AA Aa2 0,02 – 0,04 0,02
4 AA- Aa3 0,04 – 0,05 0,04
0,01
5 A+ A1 0,05 – 0,06 0,05
6 A A2 0,06 – 0,08 0,07
7 A- A3 0,08 – 0,11 0,09
0,05
NO (GLOBAL)
INVESTMENT
GRADES
applicable
8 BBB+ Baa1 0,11 – 0,17 0,15
9 BBB Baa2 0,17 – 0,29 0,25
10 BBB- Baa3 0,29 – 0,51 0,42
0,37 A 0,318%
11 BB+ Ba1 0,51 – 0,89 0,71 BBB 0,504%
12 BB Ba2 0,89 – 1,54 1,19 BBB 1,005%
13 BB- Ba3 1,54 – 2,67 2,00
1,45
BBB 2,004%
14 B+ B1 2,67 – 4,62 3,35 CCC+ 3,175%
CCC 3,997%
CC+ 6,332% 15 B B2 4,62 – 8,01 5,63
CC 7,969%
P
E
R
F
O
R
M
IN
G
16 B- B3 8,01 – 13,88 9,45
6,59
C+ 12,625%
Special Mention
(спеціальна оцінка) 17 CCC Caa1 13,88–26,63 15,89 15,89 C 15,890%
NON – Sub-
Standard 18 CC Caa2 26,63 – 44,7 34,14 34,14 34,14
PERF Doubtful 19 C Caa3 44,70 –100 44,70 44,70
ORM Liquidation –
no Loss 20 D D 100 100,00 100,00
ING Liquidation –
with Loss 21 D D 100 100,00
D
100,00
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 128
ФОРМАЛІЗАЦІЯ РЕЙТИНГУ ТА РІВНЯ РИЗИКУ
Залежно від завдань, що можуть вирішуватися у компанії, будуть визнача-
тися різні рівні критичного ризику. Наприклад, якщо компанія перебуває на
рівні ААА, то критичним рівнем для такого підприємства буде можливість
переходу/ів в іншу/і категорію/ї (на клас нижче), тобто зниження рейтингу
компанії до рівня ВВВ+, тоді
)( BBBкр(ААА) DPR ,
де ймовірність дефолту компанії для категорії ВВВ+ визначається в межах
%]17,0;11,0[)( BBB DP . За такої постановки завдання можна визначити
формалізацію для визначення категорії та рейтингу ризику протягом певно-
го періоду часу (кількість місяців) 120 t , тобто протягом року. Для пер-
винної категорії (класифікації) компанії або підприємства чи банку ризик
вважається прийнятним, якщо
крпр RR ,
де прR — прийнятний ризик для цієї категорії; крR — критичний ризик, тоб-
то ліва межа ймовірності дефолту, що характеризує наступний (нижчий)
рівень категорії або класифікації в таблиці за стандартними оцінками рей-
тингів (рівнів) компанії.
Матрицю переходів компанії з одного класу (категорії або рівня) в ін-
ший за один рік можна подати у вигляді матриці міграції, що ілюструє
(рис. 2), який відсоток компаній з кожної категорії протягом одного року
змінюють свій рейтинг, підвищуючи його (що здебільшого характерно для
категорій ВВВ, ВВ, В та ССС) і зовсім не є характерним для компаній з най-
вищим рейтингом (ААА, АА,А). Це зумовлено передусім надзвичайно жор-
сткими вимогами та критеріями, яким має відповідати компанія, що отримує
найвищі рівні рейтингу і неможливістю виконання нею протягом року необ-
хідних зобов’язань для переходу на ще вищий рівень класифікації.
Стандартна міжнародна класифікація передбачає існування 22 катего-
рій (одна категорія завжди визначається як NR – no rating, тобто неможли-
Рис. 2. Матриця переходів компанії (міграцій)
Категорія
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 129
вість застосування рейтингу з об’єктивних чи суб’єктивних причин). За ме-
тодологією RAROC (Risk-Adjusted Return on Capital) необхідно визначити та
зіставити класифікацію і рейтинги, запропоновані міжнародними компанія-
ми (S&P, Moody's) і традиційною вітчизняною класифікацією, що склада-
ється з 11 категорій (табл. 2).
Т а б л и ц я 2 . Українська класифікація компаній
Рейтинг Опис
1
Високоякісні корпорації, імовірність виплати якими відсотків та основної
суми є вищою, ніж урядом країни. Імовірність впливу кризи у країні на ці
компанії є незначною
2
Найкращі корпорації та компанії з державними гарантіями. Імовірність
виплати відсотків та основної суми є високою. Вони іноді є вразливими
перед несприятливими змінами в діловому, економічному та
зовнішньому середовищах
3 Успішні компанії та кращі із середніх компаній. На них, імовірно, впли-
нуть несприятливі зміни в економіці
4
Імовірність виплати відсотків та основної суми є середньою.
Несприятливі зміни в ділових, економічних та інших зовнішніх умовах
неминуче призведуть до нездатності або неготовності компанії сплачува-
ти відсотки та погашати основну суму
5 Існує певна ймовірність виплати відсотків та основної суми
6 Імовірність виплати відсотків та основної суми є пониженою
7
Особливі позичальники. Виплата відсотків та основної суми залежатиме
від того, наскільки сприятливими будуть економічні умови. Цих
позичальників необхідно контролювати один раз на півроку
8
Особливі позичальники. Виплата відсотків та основної суми залежатиме
від того, наскільки сприятливими будуть економічні умови. Цих
позичальників необхідно контролювати раз на квартал
9
Неякісні позичальники. Імовірно не сплачуватимуть ні відсотки, ні ос-
новну суму. Кредити їм, як правило, не надаються. Позичальників, що
належать до цієї категорії, доводиться заставляти погашати кредити
10
Неякісні позичальники. Імовірно не внесуть навіть першого платежу на
погашення відсотків основної суми. Нові кредити таким позичальникам
надаються лише за виняткових обставин
11
У компанії дефолт. Вона не сплачує відсотки та основну суму протягом
більш ніж три місяці
Існуючі міжнародні та вітчизняна методології здебільшого розроблені
для стрес-тестування під час оцінювання ризиків і не ставлять перед собою
завдання виявлення першопричин ризику для запобігання навіть їх появі. Ці
методології досить суб’єктивні; невідомі вхідні параметри та критерії, за
якими виконується оцінювання; неможливо перевірити коректність вистав-
лених оцінок; ґрунтуються лише на особистому авторитеті організацій, які
їх формують. Крім вітчизняної методології, всі інші методології пропону-
ються організаціями зі Сполучених Штатів Америки, а тому навіть з ураху-
ванням специфіки країни та адаптації розрахункових показників не можуть
зі стовідсотковою достовірністю давати об’єктивний результат. З урахуван-
ням цих недоліків дедалі актуальнішим стає не лише адаптація існуючої ме-
тодології оцінювання фінансових ризиків до українських реалій, а і розроб-
лення власної вітчизняної методології. Для банківських ризиків органом, що
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 130
відповідає за напрацювання рекомендацій та формулювання стандартів для
оцінювання банківських фінансових ризиків, є НБУ.
За стандартами НБУ надається таке означення допустимого ризику: ви-
значення такого рівня ризику, на який банк погоджується для досягнення
мети його діяльності (толерантність до ризику) та виконання його стратегіч-
них завдань у межах стандартного плану розвитку ситуації і можливих стре-
сових ситуацій. Рівень допустимого ризику зазвичай визначається у внутрі-
шніх положеннях та планах банку, які затверджуються відповідно до
принципів корпоративного управління [8].
Кількісна оцінка толерантності до ризику банку визначається так:
2
2
)(
)(2
rf
Xrf
XX
XX
,
де — кількісна оцінка толерантності ризику суб’єкта господарювання;
X — очікувана величина цільового показника (математичне сподівання);
rfX — безризикове абсолютне значення цільового показника X ; 2
X —
дисперсія цільового показника X .
Установлені такі ранжування толерантності до ризику:
мінімальний обсяг прийнятного ризику — фактична толерантність в
інтервалі 0–50% регулятивного капіталу;
нормальний обсяг прийнятного ризику — фактична толерантність в
інтервалі 51–90%;
збільшений обсяг прийнятного ризику — фактична толерантність в
інтервалі 91–94%;
великий обсяг прийнятного ризику — фактична толерантність в ін-
тервалі 95–97%;
кризовий – фактична толерантність понад 98%.
Математична формалізація величини ризику виконується за формулою
,UPR (1)
де P — імовірність настання несприятливої події; U — її наслідки (втрати
або прибуток); — певним чином визначена композиція, яка найчастіше
інтерпретується як множення.
Існуючі методики оцінювання рівня ризику пропонують різні тракту-
вання формули (1): в одних пріоритет надається імовірнісній складовій ри-
зику, а в інших — значення збитку [9]. Причому з природи самого поняття
«прийнятний ризик» випливає, що для
PUPPU )(! * .
Як *P може бути використана, наприклад, функція вигляду
),( н.збUUbeaP (2)
де a і b — деякі константи: a — відповідає ймовірності прийняття незнач-
ного збитку н.збU ; b — характеризує швидкість падіння допустимої ймовір-
ності нанесення збитку.
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 131
Крива толерантного ризику (тобто того, який приймається) проходить
вище від кривої прийнятного ризику, а тому рівняння цієї кривої має вигляд
,)(*T UPP
де β — деяка константа, а прийнятний ризик
1
*
н.зб
пр
н.зб
.)(
1
1
U
dUUP
U
R (3)
Підставивши вираз (2) у рівняння (3) і взявши інтеграл для певного рів-
ня прийнятного ризику, отримаємо:
.]1[
)1(
н.зб1(
н.зб
пр
Ube
Ub
a
R
Відповідно рівень толерантного ризику можна знайти за виразом
.β прRRT
Визначивши і формалізувавши поняття толерантного ризику, тобто та-
кого, що може на себе взяти організація з урахуванням можливих втрат,
систему ризик-менеджменту буде розробляти організація для визначення
також критичного фактора ризику, тобто ризику, збитки за яким є гранич-
нодопустимими для компанії. Тепер можна сформувати єдину системну ме-
тодологію, яка об’єднуватиме всі описані властивості, категорії та методи
оцінювання ризику в єдину систему підтримання прийняття рішень із засто-
суванням відповідних критеріїв для перевірки як якості вхідних даних, так і
вихідних рівнів та рейтингів фінансового ризику.
Рис. 3. Функції прийнятного і толерантного ризиків
1
Крива толерантного ризику
U
Зона прийнятного
ризику
1U
P — функція
прийнятного ризику
P
P1
Uн.зб
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 132
ЕЛЕМЕНТИ СИСТЕМНОЇ МЕТОДОЛОГІЇ МЕНЕДЖМЕНТУ
ФІНАНСОВИХ РИЗИКІВ
Відповідно до системного підходу потрібно виконати ретельний аналіз фі-
нансових ризиків, причин їх появи та опрацювання невизначеностей різної
природи, попередньо їх оцінити за відомими статистичними, математични-
ми та економічними методами для виявлення найважливіших і найкритич-
ніших рівнів ризику та можливих втрат, як проілюстровано на рис. 4. У сис-
темній методології мають бути задіяні функціональні, економічно-
фінансові, імовірнісно-статистичні та інші критерії, які дозволять обрати
коректний метод для опрацювання конкретного виду фінансового ризику,
оцінити повноту його дослідження та вибрати кращу модель, що описує
ймовірність його появи та можливі втрати.
Функціональні критерії передбачають перевірку повноти опису ризику,
ефективність застосування методу до категорії ризику, точність оцінювання
ризику та функціональну сумісність, наприклад із застосуванням комбіно-
ваних методів оцінювання ризику чи одночасним урахуванням різних видів
ризиків. За економічними або фінансовими критеріями оцінюють можливі
збитки внаслідок реалізації ризику (очікувані, неочікувані та екстраордина-
рні) і перевіряють, чи задовольняє існуюча в організації методологія ризик-
менеджменту нормативи щодо необхідного економічного капіталу як дже-
рела покриття збитків.
До категорії «інші критерії» можна віднести найрізноманітніші крите-
рії, що дають змогу перевірити коректність використання ресурсів в існую-
Очікувані втрати
Неочікувані
втрати
Екстраординарні
втрати
Функції корис-
ності
Квадратичний
критерій якості
Ресурсний
Spin-off effect
Повнота
Ефективність
Точність
Функціональна
сумісність
Байєса
Севіджа
Колмогорова-
Смірнова
Байєса–Шварца
Гурвіца
Вальда
Системний підхід до аналізу ризиків
Для всіх методів аналізу
побудова функціональної, структурно-компонентної і потокової моделей
Методи оцінювання фінансових ризиків: VaR, cVaR, non-param VaR,
IRB-approach, Shortfall, LDA, байєсівське програмування, нечітка логіка
Функціональні
критерії
Економічно-
фінансові критерії
Інші критерії
Імовірнісно-
статистичні
критерії
Рис. 4. Ілюстрація системного підходу до менеджменту фінансових ризиків
з відповідними методами та критеріями
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 133
чій методології, корисність застосування методології, супровідні ефекти, які
дозволяє отримати розроблена методологія, критерії якості оцінок та гіпо-
тез. Ці критерії не завжди формалізовані, можуть ґрунтуватися на досвіді та
знаннях експертів, бути отриманими не одразу, а після запровадження цієї
методології на практиці.
Для прийняття рішення в умовах невизначеності використовуються
імовірнісно-статистичні критерії, найпоширеніші серед яких Лапласа, Валь-
да, Севіджа та Гурвіца [2].
Критерій Севіджа. Можна в кожному стовпці матриці виграшів
|| ijaA обрати ijamax і скласти нову матрицю:
ni 1 ;
ijijij aar max .
Матриця ризиків || ijrR дає змогу обрати стратегію, за якою величина
ризику набуває найменшого значення в найбільш несприятливій ситуації:
)(maxmaxminmaxmin),(
11
optopt ijij
mjni
ij aarSXFF
.
Сутність критерію — за будь-яких умов уникнути великого ризику під
час прийняття рішень. Це критерій крайнього песимізму, але критичнішим
тут є не мінімальний виграш, а максимальний ризик — максимальна втрата
виграшу порівняно з тим, що можна було досягнути за даних умов.
Критерій Байєса. У цьому випадку на множині всіх ситуацій вважа-
ється відомим апріорний розподіл імовірностей )( jsP . Цей критерій мінімі-
зує середні втрати, тобто ризик тут — математичне сподівання:
)()(
1
j
m
j
iji sPaxr
.
Найкраща стратегія мінімізує ризик:
nisPaxr j
m
j
ij
1),(min)(
1
* .
Критерій Лапласа. Припускається, що ймовірності результатів js од-
накові. Тоді для кожного рядка матриці виграшів || ijaA підраховується
середнє значення оцінок, а оптимальна стратегія — максимальне значення
цього середнього:
m
j
ij
ni
a
m
SXFF
11
optopt
1
max),( ,
Критерій Гурвіца. Між крайнім песимізмом (очікування гіршого) та
легковажним оптимізмом (очікування кращого) при виборі стратегії в умо-
вах невизначеності критерій Гурвіца рекомендує розраховувати на деякий
середній результат:
,1,1],min)1(max[max),( optopt mjniaaSXFF ijij
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 134
де — коефіцієнт оптимізму, 10 . Якщо 1 критерій Гурвіца пере-
творюється в критерій крайнього песимізму Вальда; якщо 0 , — крите-
рій крайнього оптимізму, коли рекомендується обирати стратегію, за якої
в найкращих умовах виграш максимальний; якщо 10 , — середня оці-
нка між крайнім песимізмом та крайнім оптимізмом. Чим більш небезпечна
ситуація, тим більше особа, що приймає рішення, намагається «підстрахува-
тись» і 1 .
Критерій Вальда. Оптимальною вважається стратегія, коли мінімаль-
ний виграш є максимальним, тобто гарантується виграш, не менший, ніж
максимін:
ij
mjni
aSXFF
11
optopt minmax),( .
Цей критерій орієнтує особу, що приймає рішення, на найгірші умови і
рекомендує обирати стратегію, для якої в гірших умовах виграш максима-
льний. Це критерій крайнього песимізму. Для обрання кращої моделі з мо-
делей-кандидатів [11] використовуються інформаційний критерій Акайке
nkeNAIC
N
k
2)(ln
1
2
та критерій Байєса–Шварца:
)(ln)(ln
1
2 NnkeNBSC
N
k
,
де 1 qpn — кількість параметрів моделі, які оцінюються за допомо-
гою статистичних даних ( p — кількість параметрів авторегресійної частини
моделі; q — кількість параметрів ковзного середнього; 1 з’являється тоді,
коли оцінюється зміщення (або перетин, тобто 0a ); N — довжина вибірки.
Обидва критерії пов’язані з квадратом похибок, а тому мають бути мініма-
льними для кращої моделі. Причому введення нового регресора приводить
до збільшення критерію (при цьому збільшується n), але одночасно зменшу-
ється сума квадратів похибок і критерій в цілому зменшується. Якщо регре-
сор не покращує модель, то критерій збільшується. Варто зазначити, що
асимптотичні властивості для довгих вибірок кращі у критерії Байєса–
Шварца, тобто його рекомендують застосовувати за відносно великих зна-
чень N ( 100N ).
Розроблення методології оцінювання невизначеностей фінансових да-
них на основі системного підходу передбачає:
визначення невизначеностей в окремих елементах, що використову-
ють фінансові дані;
агрегування невизначеностей окремих елементів у загальну невизна-
ченість сукупності фінансових даних;
визначення значущості поточних відмінностей і довгострокових тен-
денцій з урахуванням інформації про невизначеності;
визначення видів використання фінансових даних, кількісне визна-
чення невизначеностей різних видів у задачах аналізу фінансових даних;
визначення невизначеностей якісного характеру, які неможливо
опрацювати статистичними засобами.
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 135
Натепер немає універсальних систем, які можна було б рекомендувати
для використання у будь-якій «ризиковій» ситуації для будь-якого процесу
опрацювання ризиків. Це зумовлено не тільки з різноманітністю і множи-
ною факторів ризиків або їх проявів, а і фізичною можливістю їх опрацю-
вання (вартість засобів, обсяги аналізованих даних, швидкість процедур
опрацювання тощо).
Фундаментальними властивостями системної методології є результатив-
ність, ефективність і масштабність. Фундаментальні принципи, яких необ-
хідно дотримуватися під час формування системної методології та її прак-
тичної реалізації у вигляді сукупності конкретних підходів, методів,
методик, алгоритмів, пакетів прикладних програм, є принципи системної
узгодженості, процедурної повноти, функціональної ортогональності, інфор-
маційної взаємозалежності, цілеспрямованої відповідності, функціональної
раціональності, багатоцільової загальності, багатофакторної адаптивності,
процедурної відкритості і раціональної доповнюваності [1]. Описані вище
принципи, методи, критерії та властивості повинні сформувати єдину мето-
дологію, яка пропонується авторами для використання як основи для розро-
блення системи підтримання прийняття рішень (СППР) (рис. 5).
Статистичні методи
оцінювання фінансового
ризику:
Метод Монте-Карло;
Z-модель Альтмана;
Модель Дюрана;
VAR-методи
Методи експертних
оцінок:
метод Делфі;
методи рейтингів;
метод перехресного впливу;
метод Сааті;
метод аналогій;
сценарний підхід
Аналітичні методи:
дюрація;
стрес-тестування;
GAP-аналіз;
ІАД;
fuzzy–logic
Комбіновані методи:
динамічного оцінювання;
імовірнісно-статистичний
метод
С
и
ст
е
м
н
а
м
е
то
д
о
л
о
гі
я
м
е
н
е
д
ж
м
е
н
ту
р
и
зи
кі
в
Реалізація фундаментальних
принципів
системної методології:
системна узгодженість;
процедурна повнота;
функціональна ортогональність;
інформаційна взаємозалежність;
цілеспрямована відповідність;
функціональна раціональність;
багатоцільова загальність;
багатофакторна адаптивність;
процедурна відкритість;
раціональна доповнюваність
Багатофакторність ризику
Властивості інформації як
причини фінансового ризику:
невизначеність; неповнота;
неточність; нечіткість;
несвоєчасність; недостовірність;
суперечливість
Показники ризику:
ступінь ризику; рівень ризику
Результативність, ефективність, масштабність
К
р
и
те
р
ії
о
ц
ін
ю
ва
н
н
я
та
о
п
ти
м
ал
ьн
о
ст
і
Категорізація та
класифікація ризику
Рис. 5. Системна методологія менеджменту фінансових ризиків
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 136
Урахування впливу багатофакторності ризику пов’язане з виявленням
можливих причин і зовнішніх факторів, які спричиняють його появу і мо-
жуть викликати появу ризиків іншої природи (наприклад інформаційних).
У системній методології встановлені такі показники ризику: ступінь ризику
як імовірність його появи та рівень ризику як відносні (можливі) втрати, які
виникають унаслідок реалізації ризику. Однією з основних причин появи
ризику будь-якої природи є невизначеність природи, дій учасників, зовніш-
ніх факторів, інформації тощо.
Неповнота, нечіткість, спотвореність, неоднозначність інформації може
проявлятись як ризик у певному розумінні. Так, невизначеність інформації,
яка зберігається в базах даних, може впливати на неможливість отримання
коректної статистичної вибірки і застосування кількісного методу оціню-
вання ризику. Неточність інформації призведе до отримання хибних моде-
лей та некоректних оцінок фінансового ризику. Нечіткість нормативів, по-
становок завдань, неможливість однозначного трактування вхідної
інформації зумовлює прийняття суб’єктивного або навіть хибного рішення
під час оцінювання ризику експертами. Несвоєчасність отримання інформа-
ції може спричинити некоректне оцінювання або навіть неусвідомлення ка-
тастрофічності ситуації і, відповідно, призвести до запізнього реагування та
застосування механізмів і засобів зниження ризиків.
Недостовірна інформація про котирування акцій, фінансову звітність
призводить до некоректного оцінювання рівня ризику і може розглядатись
як класичний приклад маніпуляції даними з метою шахрайства. Суперечли-
вість вхідної інформації або оцінок експертів може завадити розробленню
адекватного і своєчасного механізму реагування на появу ризику.
Принцип системної узгодженості — використання різноманітних мето-
дів у сформованій системній методології, які є взаємопов’язаними і функці-
онально залежними, що дозволяє отримати чіткий алгоритм реалізації та
послідовність викликів один за одним відповідних методів у СППР. Прин-
цип процедурної повноти методології передбачає, що розроблена методоло-
гія охоплює всі етапи аналізу ризиків, починаючи від класифікації, категорі-
зації ризику, причин його появи і закінчуючи оцінкою його рівня і рейтингу
та перевіркою побудованих моделей і оцінок, забезпечуючи повний цикл
підготовки даних, моделювання та аналізу ризиків. Принцип функціональ-
ної ортогональності — незалежна реалізація окремих процедур, модулів, що
реалізовують методи розрахункових оцінок і можуть використовуватись не-
залежно один від одного. Принцип цілеспрямованої відповідності передба-
чає наявність різних критеріїв, оцінок, які взаємопов’язані і дають змогу
отримати інформацію про точність прогнозу, якість моделі та відповідно
якість прийнятого рішення.
Принцип інформаційної взаємозалежності — результати, отримані на
кожному етапі, реалізованому у вигляді процедур/функцій, мають бути вза-
ємоузгодженими з тими методами, процедурами, які є взаємозалежними
(наприклад, у вигляді реалізації комбінованих методів імовірнісно-
статистичного або динамічного оцінювання).
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 137
З точки зору принципу багатоцільової залежності розроблені авторами
методи та запропоновані раніше методи можуть використовуватись для ана-
лізу різних видів фінансових ризиків, різних типів системних задач. Багато-
факторна адаптивність означає, що використані методи моделювання не
мають істотних обмежень і мають високий ступінь гнучкості, характеризу-
ються високим ступенем повноти вихідної інформації і реалізовуються, на-
приклад, у вигляді контуру адаптації у ймовірнісно-статистичному методі.
Під час проектування системної методології накладалось обмеження на
недопустимість дублювання функцій, що узгоджується з принципом функ-
ціональної раціональності. Відповідно до принципу процедурної відкритості
реалізована у вигляді СППР методологія дозволяє вдосконалювати, видаля-
ти, агрегувати існуючі та додавати нові методи, алгоритми і елементи.
Принцип раціональної доповнюваності передбачає, що методологія повинна
забезпечувати можливість розширення сфери її застосування за рахунок но-
вих додаткових методів, прийомів, принципів за умови їх несуперечності
між собою та з вихідною методологією.
У системній методології обов’язково реалізовується сукупність методів
для опрацювання невизначеностей та формалізації експертного знання. На
рис. 3 подано множину методів для встановлення експертних оцінок для
ризиків, таких як метод Делфі, метод рейтингів (зокрема шкали для оціню-
вання ризиків за методологіями S&P, Moody’s, Fitch, НБУ), метод перехрес-
ного впливу, метод Сааті, метод пошуку аналогій серед історичних даних,
методи сценарного підходу [1]. Ці методи обов’язково використовуються на
попередньому етапі, зокрема, якщо бракує історичних даних або немає ста-
тистики, або неможливо зібрати статистичні дані через виключність або ма-
лоймовірність ризиків і доводиться застосовувати експертне знання та до-
свід фахівців. Експертний підхід є першочерговим для формування
методології, його використовують у явному вигляді в методах інтелектуаль-
ного аналізу даних (наприклад, мережі Байєса) або в неявному вигляді, ви-
значаючи сукупність характеристик для статистичних вхідних вибірок, кри-
терії оптимальності, або навіть в організації процесу моделювання і
формуванні навчальних та перевірних вибірок.
Статистичні методи оцінювання ризиків — перші запропоновані мето-
ди для моделювання фінансових ризиків; вони ґрунтувалися на використан-
ні статистичних даних та використовували функції, визначені емпіричним
шляхом (різноманітні варіації моделей Альтмана, варіації VAR-методів тощо).
Аналітичні методи можна умовно поділити на дві категорії. До першої
категорії належать: дюрація, стрес-тестування, GAP-аналіз, тобто вони ба-
зуються на принципі відслідковування змін показників ризику (рівня та рей-
тингу) за змін вхідних параметрів і змінних. Такі методи використовуються
здебільшого для аналізу юридичних осіб, банків з метою визначення їх пла-
тоспроможності в разі одночасного виникнення декількох несприятливих
ситуацій і перевірки достатності забезпечення та мінімальних резервів. Дру-
га категорія, що ґрунтується на використанні методів інтелектуального ана-
лізу даних та нечіткої логіки, передбачає розрахунок показників фінансових
ризиків, тобто прогнозування ймовірності ризику та можливих втрат на ос-
нові попередньої статистичної інформації, включенні експертного знання.
Методи другої категорії (групи) передбачають розроблення скорингових
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 138
моделей на навчальній вибірці, їх тестування та удосконалення, повторну
перевірку (цей процес має бути автоматизованим і може повторюватись іте-
раційно) та надання інструменту для поточного оцінювання фінансового
ризику на робочі місця, наприклад, у вигляді скорингових карт.
Комбіновані методи, запропоновані і розроблені авторами, передбача-
ють використання кількох методів (статистичних, імовірнісних, експертних,
аналітичних) з метою поглибленого аналізу фінансових ризиків, урахування
невизначеностей різної природи [12] та отримання вищих оцінок якості для
моделей та більш якісних прогнозних оцінок. Для перевірки якості застосо-
ваних методів у системній методології пропонується використати множину
критеріїв якості оцінювання та оптимальності рішень. Умовно всю критері-
альну базу можна поділити на такі групи:
критерії перевірки якості моделей ( 2R , інформаційний критерій
Акайке, критерій Байєса–Шварца, сума квадратів похибок, Дарбіна–
Уотсона, статистика Стьюдента);
критерії роздільної здатності моделі для класифікації ризиків (за-
гальна точність, помилки першого та другого роду, індекс GINI, статистика
Колмогорова–Смірнова тощо) [13];
критерії якості даних (статистичні характеристики ряду – середнє,
дисперсія, ексцес, асиметрія, потужність вибірки, відсоток пропущених зна-
чень, статистика Жак-Бера, наявність екстремальних значень, інформатив-
ність);
критерії якості характеристик-змінних (інформаційна значущість
(IV), 2R , 2 , значущість кожної окремої групи значень WOE) [13,14];
критерії якості оцінок прогнозів (середньоквадратична похибка, се-
редня відсоткова похибка (MSE), середня абсолютна відсоткова похибка
(MAPE), коефіцієнт нерівності Тейла) [11];
критерії якості прийняття рішень (Лапласа, Вальда, Севіджа та Гур-
віца, квадратичний критерій).
На основі запропонованої системної методології розробляється система
підтримання прийняття рішень, яка поєднує всі описані методи, алгоритми,
модулі разом з напрацьованими методами менеджменту ризиків, які можуть
бути об’єднані в систему опрацювання ризиків [10]. Умовно методи мене-
джменту ризиків можна поділити на такі категорії методів: ухилення, лока-
лізації, диверсифікації та компенсації ризиків. Методами ухилення від ризи-
ків є уникнення ризикових ситуацій, страхування або перекладання певних
дій на інших осіб. Методи локалізації спрямовані на виявлення критичних
місць, де ризик буде найбільш імовірним. Вони базуються на використанні
кількісних методів оцінювання ризиків та виявленні їх першоджерел. Мето-
ди диверсифікації є найбільш поширеними в портфельній теорії, передба-
чають розподіл основних ресурсів, цінностей між множиною процесів, що
дозволяє знизити ризик «втрати» загальної цінності. Застосування методу
диверсифікації є несистемним засобом протидії ризику і буде лише тимча-
совим рішенням щодо ризикової ситуації, яка виникла. Метод компенсації
ризиків полягає у превентивному попередженні небезпеки за рахунок стра-
тегічного планування дій організації в цілому.
Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків
Системні дослідження та інформаційні технології, 2018, № 2 139
ВИСНОВКИ
Проведені дослідження засвідчили системний характер виникнення і реалі-
зації фінансових ризиків у різних галузях фінансово-господарської діяльно-
сті. Аналіз розмаїття фінансових ризиків становить складну проблему, яка
сьогодні вирішується на основі використання різноманітних галузевих стан-
дартів, методів опрацювання специфічних ризиків, напрацьованих стратегій
диверсифікації, уникнення, передавання ризиків тощо. Але дослідження та-
кож показали, що глибинний аналіз причин і варіантів реалізації ризиків
майже не виконується, засобів швидкого аналізу й оцінювання ризиків у бі-
льшості галузей не вистачає. Винятком може бути банківська діяльність, але
й тут не всі види ризиків однаково успішно опрацьовуються, про що свід-
чать, зокрема, і світові кризи. Отже, актуальною проблемою є розроблення
такої методології та інструментарію, які дозволяли б швидко опрацьовувати
ризики фінансової діяльності й отримувати прогнозні оцінки щодо прийня-
тих рішень. Фінансові ризики зазвичай оцінюються на основі великих обся-
гів статистичних даних з певною невизначеністю як самих даних, так і засо-
бів їх збирання та оброблення. Побудова будь-яких прогнозів також ставить
досить жорсткі вимоги до якості й обсягів даних. Вимоги до швидкості, яко-
сті і правильності аналізу та опрацювання ризиків у сучасному конкурент-
ному середовищі весь час зростають. Тому перспективним напрямом та ак-
туальним завданням є розвиток системного підходу, створення на його
основі нових інструментальних засобів та способів підтримання прийняття
управлінських рішень щодо аналізу характеристик та опрацювання фінансо-
вих ризиків у вигляді інформаційної системи підтримання прийняття рішень
для менеджменту фінансових ризиків.
ЛІТЕРАТУРА
1. Згуровський М.З. Основи системного аналізу: підруч. для студ. вищ. навч.
закл. / М.З. Згуровський, Н.Д.Панкратова. — К.: Вид. група ВНУ, 2007. —
544 c.
2. Ладанюк А.П. Основи системного аналізу: навч. посіб. / А.П. Ладанюк. —
Вінниця: Нова книга, 2004. — 176 с.
3. Воробьев С.Н. Системный анализ и управление рисками в предприниматель-
стве: учеб. пособие / С.Н. Воробьев, К.В. Бадин. — М.: Из-во Московского
психолого-социального ин-та; Воронеж: Из-во НПО «МОДЭК», 2009. —
760 с.
4. Кузнєцова Н.В. Виявлення та оброблення невизначеностей у формі неповних
даних методами інтелектуального аналізу / Н.В. Кузнєцова // Системні
дослідження та інформаційні технології. — 2016. — № 2. — С. 104–115.
5. International Convergence of Capital Standards. A revised Framework // Basel
Committee of Banking Supervision. — Basel. — Updated November 2005. —
Available at: https://www.bis.org/publ/bcbsca.htm.
6. Хаб’юк О. Банківське регулювання та нагляд через призму рекомендацій
Базельського комітету: моногр. / О.Хаб’юк. — Івано-Франківськ: ОІППО;
Снятин: ПрутПринт, 2008. — 260 с.
7. Basel Committee-Basel III. — Available at: https://www.bis.org/list/bcbs/tid_132/
index.htm.
Н.В. Кузнєцова, П.І. Бідюк
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2018, № 2 140
8. Методичні рекомендації щодо організації та функціонування систем ризик-
менеджменту в банках України // Постанова Правління Національного бан-
ку України від 02.08.2004 р. № 361.
9. Ажмухамедов И.М. Формализация понятий приемлемого и толерантного рис-
ка / И.М. Ажмухамедов, О.Н. Выборнова // Инженерный вестник Дона. —
2015. — № 3. — URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3240.
10. Никитин И. Системный подход к процессу управления рисками [Электронный
ресурс] / И. Никитин, М. Цулая. — Режим доступа: http://www.bainr.ru/ arti-
cle25.html.
11. Бідюк П.І. Аналіз часових рядів: навч. посіб. / П.І. Бідюк, В.Д. Романенко,
О.Л. Тимощук. — К.: НТУУ «КПІ», 2013. — 600 с.
12. Кузнєцова Н.В. Практичні підходи до визначення та урахування невизначеностей,
що формують фінансові ризики / Н.В. Кузнєцова // Тр. Одес. политехн. ун-
та. — Одесса, 2014. — Вып. 2(44). — С. 160–170.
13. Siddiqi N. Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit
Scoring / N. Siddiqi. — 2005. — 196 p.
14. Кузнєцова Н.В. Розробка скорингових карт для аналізу ризиків банківської
діяльності / Н.В. Кузнєцова // Реєстрація, зберігання і обробка даних. —
2017. — Т.17, № 4. — С. 61–71.
Надійшла 22.03.2018
|
| id | journaliasakpiua-article-139962 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:24:05Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/4c/5cef15409d182495b1da26fd29d3ca4c.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-1399622019-01-17T13:29:35Z System approach to financial risks management Системный подход к менеджменту финансовых рисков Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків Kuznietsova, Nataliia V. Bidyuk, Petro I. system approach risk’s management financial risks system methodology uncertainty системный подход менеджмент рисков финансовые риски системная методология неопределённость системний підхід менеджмент ризиків фінансові ризики системна методологія невизначеність The principles, methods, procedures and means of a system approach to risk analysis and management were studied. The article presents internationally well-known standards for risk management of various types and shows the classification of financial risks ratings. Using banking risks as an example, the existing standards are compared and it is shown how it is possible to present existing rating approaches in the unified structural table and how to estimate the probability interval of a financial risk occurrence. The main features and characteristics of the "risk" category as well as qualitative and quantitative characteristics are shown. Also, the formalization of risk tolerance and acceptance of risk and their interrelation is shown. On the basis of the existing international approaches to risk management the system methodology for the risk analysis and management based on the main principles and methods of the system approach is proposed. This methodology takes into account the basic characteristics and special features of financial processes development, processing of different types of uncertainties associated with the peculiarities of financial data, international practice, and includes new combined methods for minimizing financial risks. Исследованы принципы, методы, процедуры и средства системного подхода к анализу и менеджменту рисков. Приведены международные общеизвестные стандарты менеджмента рисков различных типов и показана классификация рейтингов финансовых рисков. На примере банковских рисков сравнены существующие стандарты и показаны возможности сведения существующих подходов рейтингования в единую структурную таблицу и оценен доверительный интервал вероятности наступления финансового риска. Приведены основные особенности и характеристики категории "риск", а также качественные и количественные характеристики для его оценки, формализация понятий толерантности к риску и принятия риска и показана их взаимосвязь. На основе выполненного анализа существующих международных подходов к менеджменту риска предложена системная методология анализа и менеджмента рисков, которая базируется на основных принципах и методах системного анализа; в ней учтены основные закономерности и особенности финансовых процессов, предусмотрена обработка неопределенностей различной природы, связанных с особенностью финансовых данных, а также учтена международная практика и включены новые комбинированные методы минимизации финансовых рисков. Досліджено принципи, методи, процедури та засоби системного підходу до аналізу та менеджменту ризиків. Наведено міжнародні загальновідомі стандарти менеджменту ризиків різних типів та показано класифікацію рейтингів фінансових ризиків. На прикладі банківських ризиків порівняно існуючі стандарти та показано можливості зведення існуючих підходів рейтингування в єдину структурну таблицю та оцінено довірчий інтервал імовірності настання фінансового ризику. Наведено основні особливості та характеристики категорії "ризик", а також якісні та кількісні характеристики для його оцінювання, формалізацію понять толерантності до ризику та прийнятного ризику і показано їх взаємозв’язок. На основі виконаного аналізу існуючих міжнародних підходів до менеджменту ризику запропоновано системну методологію аналізу та менеджменту ризиків, яка ґрунтується на основних принципах та методах системного аналізу; у ній враховано основні закономірності й особливості розвитку фінансових процесів, передбачено опрацювання невизначеностей різної природи, зумовлених особливостями фінансових даних, а також враховано міжнародну практику та включено нові комбіновані методи мінімізації фінансових ризиків. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2018-06-20 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/139962 10.20535/SRIT.2308-8893.2018.2.12 System research and information technologies; No. 2 (2018); 124-140 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2018); 124-140 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2018); 124-140 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/139962/137021 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | системний підхід менеджмент ризиків фінансові ризики системна методологія невизначеність Kuznietsova, Nataliia V. Bidyuk, Petro I. Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| title | Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| title_alt | System approach to financial risks management Системный подход к менеджменту финансовых рисков |
| title_full | Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| title_fullStr | Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| title_full_unstemmed | Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| title_short | Системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| title_sort | системний підхід до менеджменту фінансових ризиків |
| topic | системний підхід менеджмент ризиків фінансові ризики системна методологія невизначеність |
| topic_facet | system approach risk’s management financial risks system methodology uncertainty системный подход менеджмент рисков финансовые риски системная методология неопределённость системний підхід менеджмент ризиків фінансові ризики системна методологія невизначеність |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/139962 |
| work_keys_str_mv | AT kuznietsovanataliiav systemapproachtofinancialrisksmanagement AT bidyukpetroi systemapproachtofinancialrisksmanagement AT kuznietsovanataliiav sistemnyjpodhodkmenedžmentufinansovyhriskov AT bidyukpetroi sistemnyjpodhodkmenedžmentufinansovyhriskov AT kuznietsovanataliiav sistemnijpídhíddomenedžmentufínansovihrizikív AT bidyukpetroi sistemnijpídhíddomenedžmentufínansovihrizikív |