Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Апреля 2010 в 17:46, Не определен
Управление рисками на примере сбербанка
В течение долгих лет существования банковских структур остается неизменным их главное предназначение, заключающееся в посредничестве при перемещении денежных средств от кредиторов к заемщикам и от покупателей к продавцам. В процессе осуществления деятельности банки сталкиваются с множеством вопросов управления, главным из которых является поддержание постоянного баланса между потребностями в ресурсах и возможностями их банков со стороны Центрального банка России; недооценка возрастающей степени и роли банковских рисков в работе каждого коммерческого банка; недостаток квалифицированных специалистов; ориентация руководителей коммерческих банков на получение рискованной сиюминутной выгоды, а не на долгосрочную стабильную работу и др.
Для оценки процентного риска применим статистический метод оценки рисков, основанный на расчете показателей вариации. Для этого рассчитаем показатели ставке рефинансирования Центрального Банка России составим таблицу 13 [36].
Таблица 13
Расчет показателей вариации по ставке рефинансирования ЦБ РФ
| Год | Ставка рефинансирования (xi), % | (xi –хсред)2 |
| 1 | 2 | 3 |
| 2001 | 23 | |
| 2002 | 22 | |
| 2003 | 17 | |
| 2004 | 14 | |
| 2005 | 12,5 | |
| 2006 | 11,5 | |
| 2007 | 10,5 | |
| Σ | 152,4 |
Средняя величина по ставке азателей вариации по ставке банков-конкурентов по кредитам нефинансовым организациям. Для этого составим таблицу 14.
Таблица 14
Расчет показателей вариации по ставке банков-конкурентов по кредитам нефинансовым организациям за 2007г.
| Месяц | Ставка по кредитам нефинансовым организациям (xi), % | (xi –хсред)2 |
| 1 | 2 | 3 |
Средняя величина по ставке банков-конкурентов по кредитам нефинансовым организациям менее 40%, то значение средней величины по ставке банков-конкурентов по кредитам нефинансовым организациям надежно, а значит данный вид процентного риска - риск потерь банка вследствие изменения ставки банков-конкурентов по
Средняя
величина по ставке банков-конкурентов
по кредитам населению равна:
Далее
определяем среднеквадратическое отклонение:
Рассчитываем коэффициент вариации:
Таблица 15
Расчет показателей вариации по ставке банков-конкурентов по кредитам населению за 2007г.
| Месяц | Ставка по кредитам нефинансовым организациям (xi), % | (xi –хсред)2 |
| 1 | 2 | 3 |
| январь | 8,4 | 3,2 |
| февраль | 8,2 | 3,9 |
| март | ||
| апрель | ||
| май | ||
| июнь | ||
| июль | ||
| август | ||
| сентябрь | ||
| октябрь | ||
| ноябрь | ||
| декабрь | ||
| сумма |
Поскольку значение коэффициента вариации по ставке банков-конкурентов по кредитам для населения менее 40%, то значит данный вид процентного риска - риск потерь банка вследствие изменения ставки банков-конкурентов по кредитам населениям (
Таблица 16
Расчет показателей вариации курса доллара США
| Год | Курс доллара США (xi), руб. | (xi –хсред)2 |
| 1 | 2 | 3 |
| 2001 | ||
| 2002 | ||
| 2003 | ||
| 2004 | ||
| 2005 | ||
| 2006 | ||
| 2007 | ||
| Σ | 211,8 | 2401,3 |
Поскольку значение коэффициента вариации более 40%, а значит валютный риск — риск потерь позволяет сделать вывод о том, что риск потери ликвидности банком минимален.
Среднее значение кредитного риска, найденное нами методом экспертных оценок, позволяет нам сделать вывод о том, что уровень кредитного риска анализируемого ственен.
Таким образом, можно сделать общий вывод о том, что для банка «Банк Капитал» оцененные выше виды банковских рисков находятся на приемлемом уровне (за исключением валютного риска).
Осуществим оценку взаимосвязи финансовых результатов банка и его рисков на основе регрессионной модели. Для построения регрессионной модели, отражающей зависимость прибыли до налогообложения от мер банковских рисков составим таблицу 17.
Таблица 17
Система показателей модели
| Период | П | РЛ | КР | ПР | ВР |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 1 квартал 2005г. | 6756 | 12,03 | 2,59 | 33,40 | 68,30 |
| 3 квартал 2007г. | 10509 | 21,87 | 2,47 | 29,60 | 61,20 |
| 4 квартал 2007г. | 11422 | 22,74 | 2,48 | 29,60 | 61,20 |
В данной таблице зависимая переменная П – объем прибыли до налогообложения (тыс. руб.), РЛ – риск ликвидности (его мерой выступает норматив мгновенной ликвидности, %), матрицы коэффициентов парной регрессии с помощью EXCEL, результаты которого отражены в таблице 18.
Таблица 18
Результат корреляционного анализа
| П | РЛ | КР | ПР | ВР | |
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| П | |||||
| РЛ | |||||
| КР | |||||
| ПР | |||||
| ВР |
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что зависимая переменная, то есть объем прибыли имеет достаточно тесную связь со всеми зависимыми переменными.
Одним из, который в большей степени связан с зависимой переменной.
В 19-21. Рассмотрим содержание этих таблиц.
Таблица 19
Регрессионная статистика
| Наименование в отчете EXCEL | Принятые наименования | Значение |
| 1 | 2 | 3 |
| Множественный R | Коэффициент множественной корреляции | 0,947 |
| R-квадрат | Коэффициент детерминации | 0,897 |
Таблица 20
Дисперсионный анализ
|
Таблица 21
Оценка параметров модели
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | |
| 1 | 2 | 3 | 4 |
| Y-пересечение | 1906,154 | 778,565 | 2,448 |
| РЛ | 403,224 | 43,185 | 9,337 |
Во втором столбце 21 содержатся коэффициенты уравнения регрессии а0, а1. Тогда уравнение результативного признака под воздействием фактора. Следовательно, 89,7% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенного фактора.
Оценку
значимости уравнения регрессии
произведем на основе F-критерия Фишера,
который равен 9, значения прогноза
в таблице 22.
Рисунок 9 - Прогноз показателя риск ликвидности
Таблица 22
Расчет прогнозных значений фактора
| Шаг | Прогноз по риску ликвидности |
Для получения прогнозных оценок зависимой переменной подставим найденные прогнозные значения фактора в уравнение регрессии.
Yt=13 = 1906,154+ 403,224× 23,77=11490,26 тыс. руб.