Что такое Operational Risk Calculator?
▾
Операционный риск определяется в соответствии с Базелем II/III как риск убытков в результате неадекватных или сбоев внутренних процессов, людей и систем или внешних событий. Это определение включает юридический риск, но явно исключает стратегический и репутационный риск. Операционный риск является третьей по значимости категорией риска в банковской сфере наряду с кредитным риском и рыночным риском, и его значение возросло после громких потерь от мошеннической торговли (Barings Bank 1995, Société Générale 2008), системных сбоев, кибератак, мошенничества и несоблюдения нормативных требований. Потери от операционного риска могут быть огромными и внезапными: Barings Bank потерял 1,3 миллиарда долларов в результате несанкционированной торговли фьючерсами Ника Лисона; Société Générale потеряла 4,9 миллиарда евро из-за мошеннической торговли Жерома Кервьеля; JPMorgan Chase потерял 6,2 миллиарда долларов в результате скандала с деривативами London Whale в 2012 году. В отличие от рыночного риска и кредитного риска, операционный риск не обеспечивает ожидаемой прибыли в обмен на принятие риска — это чистый недостаток, который необходимо контролировать и минимизировать. Базель II ввел три подхода к расчету капитала операционного риска, сохраненные с уточнениями в Базеле III. Подход базовых показателей (BIA) является самым простым: капитал = 15% среднегодового валового дохода за последние 3 года. Стандартизированный подход (SA) делит деятельность на восемь бизнес-направлений с разными коэффициентами капитала (12–18%). Расширенный подход к измерению (AMA) позволяет банкам использовать внутренние модели, включающие данные о внутренних и внешних потерях, анализ сценариев и факторы бизнес-среды (BEF), для оценки операционного риска на уровне 99,9 процентиля, что соответствует общему уровню достоверности Базеля 99,9% для регулятивного капитала. В структуре модели AMA используется подход распределения потерь (LDA): для каждой комбинации типа события операционного риска (7 категорий согласно Базелю) и направления деятельности банки моделируют распределение частоты (как часто происходят убытки) и распределение серьезности (насколько велика каждая потеря). Сочетание частоты и серьезности (обычно с помощью моделирования Монте-Карло) дает сложное распределение убытков, а 99,9-й процентиль минус ожидаемый убыток дает требуемый капитал. Базель IV (завершен в 2017 году, будет реализован до 2023–2028 годов) заменил AMA на стандартизированный подход к измерению (SMA), который исключает внутренние модели регулятивного капитала, но сохраняет их для внутреннего управления. Капитал SMA = Бизнес-индикатор × Маржинальный коэффициент × Множитель убытков (на основе фактических убытков).
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
Формула
▾
BIA: Капитал = α × Avg(GI_1, GI_2, GI_3), где α=15%.
SA: Капитал = Σ β_i × GI_i (по направлениям деятельности)
AMA/LDA: Капитал = VaR₉₉.₉% (совокупные годовые убытки) − E [годовые убытки]
SMA (Базель IV): Капитал = Компонент BI × Множитель убытковОписание переменных
▾
| Символ | Имя | Единица | Описание |
|---|---|---|---|
| GI | Валовой доход | USD/year | Чистый процентный доход плюс чистый непроцентный доход (общий доход банка); основа для расчетов капитала BIA и SA. |
| α | БИА Капитал Фактор | % | Фиксированная ставка 15% в рамках подхода базовых показателей; применяется к среднему трехлетнему валовому доходу для определения потребности в капитале. |
| β_i | Бизнес-направление Бета Фактор | % | Коэффициент капитала стандартизированного подхода по направлениям деятельности: варьируется от 12% (розничная брокерская деятельность, управление активами) до 18% (торговля, платежи). |
| OR_EC | Операционный риск Экономический капитал | USD | Оценка AMA/внутренней модели капитала операционного риска: совокупный годовой убыток 99,9 процентиля минус ожидаемый убыток. |
| BI | Бизнес-индикатор (SMA) | USD | Сумма процентного компонента, компонента услуг и финансового компонента — прокси размера SMA Базеля IV для операционного риска. |
Как Operational Risk Calculator
▾
- 1Определите применимый подход: BIA для небольших банков или тех, кто находится на ранней стадии разработки структуры операционного риска; SA для банков с четко выраженными направлениями деятельности; AMA (или SMA в соответствии с Базелем IV) для сложных крупных учреждений.
- 2Для BIA: Средний валовой доход за последние 3 года (исключая отрицательные годы); умножить на 15%.
- 3Для ЮАР: Сопоставить все виды деятельности с 8 бизнес-направлениями Базеля; применить соответствующий бета-коэффициент (12–18%) к валовому доходу каждой строки; сумма.
- 4Для AMA/LDA: сбор данных о внутренних потерях (частота и серьезность в зависимости от типа события); дополнение данными о внешних потерях (база данных ORX, публичная база данных потерь); разработать распределения частоты (Пуассона) и тяжести (логарифмически нормальное, обобщенное по Парето) для каждой категории риска.
- 5Объедините частоту и серьезность с помощью моделирования Монте-Карло, чтобы получить совокупное распределение убытков для каждой категории риска.
- 6Применяйте копулы для моделирования корреляций между категориями рисков (регуляторные органы обычно допускают преимущества диверсификации, но требуют доказательств).
- 7Капитал = совокупный убыток на уровне 99,9 процентиля минус ожидаемый убыток. Добавьте капитал для сценариев, которые являются серьезными, но не полностью отражены историческими данными.
Решённые примеры
▾
BIA – это прямолинейно, но просто: одни и те же 15% независимо от профиля риска.
Средний трехлетний GI = (50 миллионов долларов + 55 миллионов долларов + 60 миллионов долларов) / 3 = 55 миллионов долларов. BIA Capital = 15% × 55 миллионов долларов США = 8,25 миллионов долларов США. Это легко подсчитать, но, как известно, это просто: все банки с одинаковым валовым доходом рассматриваются как имеющие одинаковый операционный риск, независимо от фактического качества управления рисками, контрольной среды или сложности бизнеса. Небольшие общественные банки с простыми и хорошо контролируемыми операциями могут счесть BIA чрезмерно консервативным; крупные сложные учреждения со многими потенциальными векторами операционного риска могут счесть его недостаточным.
Торговая линия имеет самую высокую ставку капитала (18%) из-за операционной сложности.
Розничный банкинг: 200 миллионов долларов США × 12% = 24 миллиона долларов США. Коммерческий банкинг: 150 миллионов долларов × 15% = 22,5 миллиона долларов. Торговля и продажи: 100 миллионов долларов × 18% = 18 миллионов долларов. Управление активами: 50 миллионов долларов США × 12% = 6 миллионов долларов США. Общий капитал SA = 70,5 миллионов долларов США. SA проводит различие по бета-направлению бизнеса, признавая, что торговые операции несут больший операционный риск (сложные системы, расчетный риск, потенциал мошеннических торговцев), чем розничные банковские операции. Однако внутри каждого направления деятельности СА до сих пор не делает различия между хорошо контролируемыми и плохо контролируемыми учреждениями.
Распределение серьезности с тяжелым хвостом приводит к увеличению капитала по сравнению со средним значением.
Частота: Пуассон (λ=5) моделирует количество случаев внутреннего мошенничества в год. Серьезность: логарифмически нормальная со средним значением $100 тыс. и σ=1,5 (очень неравномерно — большинство событий малы, но некоторые катастрофически велики). Моделирование Монте-Карло для 100 000 годовых агрегатов: в типичном году происходит 3–7 мелких случаев мошенничества (каждый из которых составляет 50–150 тыс. долларов США); но в худшие 0,1% лет сочетание нескольких крупных событий приводит к совокупным потерям в 8,5 миллионов долларов. Ожидаемый годовой убыток = 5 × 100 тысяч долларов = 500 тысяч долларов. AMA Capital = 8,5 млн долларов США − 0,5 млн долларов США = 8,0 млн долларов США — неожиданный хвостовой убыток требует покрытия капитала. «Толстый хвост» логарифмически нормального показателя объясняет, почему в капитале операционного риска преобладают редкие катастрофические события.
SMA использует фактическую историю убытков для масштабирования капитала с помощью множителя внутренних потерь.
В стандартизированном подходе к измерению (SMA) в соответствии с Базелем IV используется один бизнес-индикатор — аналогичный доходу показатель, сочетающий в себе процентный доход, комиссионный доход и компоненты торгового дохода. Для банков с BI в размере $750–3 млрд предельный коэффициент BI составляет примерно 0,3%. Умножается на множитель внутренних убытков (который равен 1,0 для среднего опыта убытков и увеличивается для банков с историческими операционными потерями выше среднего): Капитал = 800 миллионов долларов США × 0,3% × 1,25 = 3,0 миллиона долларов США. Банки с высокими показателями убытков платят больше капитала; хорошо контролируемые банки платят меньше. Это проще, чем AMA, но, в отличие от BIA, все же отражает фактический опыт потерь.
Практическое применение
▾
Расчет минимального капитала по нормативам Базеля III/IV для банков, представляющий собой важную область применения операционного риска Ama в профессиональном и аналитическом контексте, где точные расчеты операционного риска ama напрямую поддерживают принятие обоснованных решений, стратегическое планирование и оптимизацию производительности.
Внутреннее распределение экономического капитала для управления операционными рисками, что представляет собой важную область применения операционного риска Ama в профессиональном и аналитическом контексте, где точные расчеты операционного риска ama напрямую поддерживают принятие обоснованных решений, стратегическое планирование и оптимизацию производительности.
Определение размера страховой программы для компенсации подверженности операционному риску, что представляет собой важную область применения Ama операционного риска в профессиональном и аналитическом контексте, где точные расчеты ama операционного риска напрямую поддерживают принятие обоснованных решений, стратегическое планирование и оптимизацию производительности.
Самооценка операционного риска (RCSA) и контрольная оценка, представляющая собой важную область применения Ama операционного риска в профессиональном и аналитическом контексте, где точные расчеты ama операционного риска напрямую поддерживают принятие обоснованных решений, стратегическое планирование и оптимизацию производительности.
Отчеты совета директоров и регулирующих органов о профиле и тенденциях операционного риска, представляющие собой важную область применения операционного риска Ama в профессиональном и аналитическом контексте, где точные расчеты операционного риска ama напрямую поддерживают обоснованное принятие решений, стратегическое планирование и оптимизацию производительности.
Особые случаи
▾
Когда входные значения ama операционного риска приближаются к нулю или становятся отрицательными в
Когда входные значения ama операционного риска приближаются к нулю или становятся отрицательными в Ama операционного риска, математическое поведение существенно меняется. Нулевые значения могут вызвать ошибки деления на ноль или тривиально нулевые результаты, в то время как отрицательные входные данные могут привести к математически обоснованным, но практически бессмысленным результатам в контексте операционного риска. Профессиональные пользователи должны убедиться, что все входные данные находятся в пределах физически или финансово значимых диапазонов, прежде чем интерпретировать результаты. Отрицательные или нулевые значения часто указывают на ошибки ввода данных или исключительный операционный риск, а также обстоятельства, требующие отдельной аналитической обработки.
В случае ama операционного риска этот сценарий требует дополнительной осторожности при интерпретации результатов ama операционного риска. Стандартная формула может не полностью учитывать все факторы, присутствующие в этом крайнем случае, и может потребоваться дополнительный анализ или консультация эксперта. Передовая профессиональная практика включает в себя документирование предположений, проведение анализа чувствительности и перекрестные ссылки на результаты с альтернативными методами, когда расчеты операционного риска и амы выходят за рамки стандартов.
В случае ama операционного риска этот сценарий требует дополнительной осторожности при интерпретации результатов ama операционного риска. Стандартная формула может не полностью учитывать все факторы, присутствующие в этом крайнем случае, и может потребоваться дополнительный анализ или консультация эксперта. Передовая профессиональная практика включает в себя документирование предположений, проведение анализа чувствительности и перекрестные ссылки на результаты с альтернативными методами, когда расчеты операционного риска и амы выходят за рамки стандартов.
Бета-факторы Базельского стандартизированного подхода по направлениям деятельности
▾
| Бизнес-направление | Бета Фактор | Примеры действий |
|---|---|---|
| Корпоративные финансы | 18% | Консультации по слияниям и поглощениям, андеррайтинг, структурированное финансирование |
| Торговля и продажи | 18% | Маркет-мейкинг, собственная торговля, деривативы |
| Розничный банкинг | 12% | Потребительское кредитование, ипотека, депозиты, кредитные карты |
| Коммерческое банковское дело | 15% | Бизнес-кредиты, коммерческая недвижимость, факторинг |
| Оплата и расчет | 18% | Денежные переводы, клиринг, хранение |
| Агентские услуги | 15% | Кастодиальные услуги, корпоративный траст, депозитарий |
| Управление активами | 12% | Управление фондами, пенсионные фонды, управление активами |
| Розничный брокерский бизнес | 12% | Исполнение, прием заказов, инвестиционные консультации |
Часто задаваемые вопросы
▾
Каковы семь типов событий операционного риска согласно Базельскому стандарту?
Базель II/III определяет 7 категорий событий операционного риска: (1) Внутреннее мошенничество — незаконное присвоение активов, уклонение от уплаты налогов, умышленное искажение должностей, взяточничество со стороны сотрудников; (2) Внешнее мошенничество — кража, подлог, взлом, киберпреступность со стороны внешних лиц; (3) Практика трудоустройства и безопасность на рабочем месте — требования работников о компенсации, дискриминация, организованные трудовые действия; (4) Клиенты, продукты и деловая практика — нарушения фидуциарной политики, дефекты продуктов, манипулирование рынком, нарушение конфиденциальности, отмывание денег; (5) Ущерб физическим активам — терроризм, вандализм, землетрясения, пожары; (6) Нарушение деловой активности и системные сбои — сбои оборудования, ошибки программного обеспечения, сбои в работе коммунальных служб; (7) Выполнение, доставка и управление процессами — неудачные транзакции, ошибки ввода данных, ошибки бухгалтерского учета, споры с поставщиками.
Почему Базель IV отменил AMA в пользу SMA?
AMA была исключена из окончательного стандарта Базеля IV (2017 г., реализация на 2023–2028 гг.) по нескольким причинам: (1) чрезмерная изменчивость капитала AMA между банками, использующими схожие подходы, но разные внутренние допущения, что подрывает сопоставимость; (2) Сложность модели привела к непрозрачности: регулирующим органам было нелегко проверять или сравнивать модели АМА разных учреждений; (3) Некоторые банки использовали модели минимизации требований к капиталу; (4) Гибкость AMA привела к проциклическим результатам в некоторых реализациях. SMA заменяет AMA более стандартизированной формулой, которая по-прежнему включает фактические исторические потери через внутренний множитель потерь, сохраняя стимулы для контроля потерь, одновременно улучшая согласованность и сопоставимость.
Что такое база данных ORX и почему она важна для операционного риска?
Ассоциация обмена данными об операционных рисках (ORX) поддерживает крупнейшую в мире базу данных об убытках от операционных рисков, собирая анонимные данные о событиях убытков от банков-членов по всему миру. Банки-члены вносят убытки от операционного риска, превышающие определенный порог (обычно 20 000 долларов США), и взамен получают статистику консорциума. Внешние данные ORX имеют решающее значение для AMA и разработки внутренней модели, поскольку отдельные банки не имеют достаточных исторических данных для оценки хвоста распределения серьезности редких событий с высоким уровнем воздействия — тех самых потерь, которые определяют требования к капиталу. Без внешних данных 10-летняя внутренняя история учреждения может не содержать событий 99–99,9 процентиля, что делает невозможным хвостовую оценку.
Что такое сценарный анализ операционного риска?
Анализ сценариев является перспективным дополнением к историческим данным об убытках, требуемым в соответствии с AMA. Семинары экспертов объединяют бизнес-менеджеров, специалистов по управлению рисками и представителей контрольных служб для оценки гипотетических, но вероятных сценариев операционного риска: крупная кибератака, деятельность мошеннического торговца, штраф регулирующих органов за неправильную продажу, катастрофа, связанная с непрерывностью бизнеса. Эксперты оценивают вероятность и серьезность каждого сценария. Данные сценариев включаются в модель AMA наряду с историческими внутренними данными и данными о внешних потерях. Анализ сценариев особенно важен для выявления побочных рисков, которые еще не наблюдались в истории банка, но, как известно, имели место в других отраслях отрасли.
Чем капитал операционного риска отличается от капитала кредитного и рыночного риска?
Капитал, связанный с кредитным и рыночным риском, распределяется пропорционально принятому риску: больший кредитный риск или большая волатильность рынка требуют большего капитала. Капитал операционного риска уникален, поскольку операционный риск, как правило, не является источником прибыли — это чистый недостаток, возникающий в результате сбоев в процессах, системах и людях. Это создает различные стимулы для управления: в случае кредитного риска принятие большего риска приносит больший доход от спреда; в случае операционного риска принятие большего риска ничего не приносит (никто не получает вознаграждения за большую подверженность мошенничеству). Таким образом, капитал операционного риска — это налог на операционную сложность и слабость контроля, а не компенсация за продуктивное принятие риска.
Что такое подход распределения убытков (LDA) при моделировании операционного риска?
Подход распределения потерь (LDA) является основной методологией AMA: для каждой комбинации бизнес-направления и типа события (56 ячеек риска) сложное распределение потерь строится путем отдельного моделирования частоты потерь (обычно распределение Пуассона) и серьезности потерь (обычно логарифмически нормальное или обобщенное распределение Парето). Частота и серьезность объединяются с помощью моделирования Монте-Карло: извлеките частоту из распределения Пуассона, затем нарисуйте столько значений серьезности, суммируйте совокупные годовые потери. После многих симуляций строится совокупное годовое распределение убытков, и 99,9-й процентиль минус ожидаемый убыток равняется требованию к капиталу. Ключевые задачи: сопоставление распределений тяжести с «толстыми хвостами» с ограниченными данными, обработка корреляции между ячейками риска и проверка экстремальных квантильных оценок.
Каковы ключевые меры контроля, которые снижают операционный риск и капитал?
Эффективный контроль операционных рисков снижает как частоту, так и серьезность убытков: (1) Разделение обязанностей — предотвращает мошенничество или ошибки одного человека; (2) Контроль доступа к системе — ограничения на то, кто может инициировать и утверждать транзакции; (3) Независимое подтверждение и сверка — выявляет ошибки и манипуляции; (4) Планирование непрерывности бизнеса — снижает потери от системных сбоев и физических катастроф; (5) Обучение и культура сотрудников — уменьшают количество непреднамеренных ошибок и повышают этическое сознание; (6) Страхование — передача части убытков от операционного риска страховщикам; (7) Управление рисками третьих сторон — контролирует риски поставщиков аутсорсинга. В рамках AMA очевидные улучшения контроля могут напрямую снизить оценки капитала внутренней модели, создавая прямой финансовый стимул для инвестиций в управление операционными рисками.
Распространённые ошибки
▾
- !Включение отрицательных годов валового дохода в среднее значение BIA. Базель требует исключать отрицательные годы, чтобы избежать сокращения капитала в периоды убытков.
- !Невозможно дополнить данные о внутренних потерях потерями из внешней базы данных при моделировании распределений серьезности хвостов.
- !Игнорирование анализа сценариев рисков, не отраженных в исторических данных, особенно новых рисков, таких как кибербезопасность и климат.
- !Рассматривать капитал операционного риска исключительно как средство соблюдения нормативных требований, а не как внутренний инструмент управления рисками.
- !Двойной учет убытков по категориям риска, когда событие имеет несколько элементов операционного риска.
Совет профессионала
Ведите подробную базу данных о событиях потерь, связанных с операционным риском, с обязательными пороговыми значениями отчетности (например, все события >10 000 долларов США). Качество события (основная причина, способствующие факторы, реагирование) так же важно, как и сумма убытков, для улучшения управления рисками и демонстрации качества AMA/внутренней модели регулирующим органам.
Знаете ли вы?
Самым крупным убытком от операционного риска в банковской истории широко считается урегулирование в размере 13 миллиардов долларов, которое JPMorgan Chase выплатил Министерству юстиции США в 2013 году в связи с ценными бумагами с ипотечным покрытием, проданными до финансового кризиса 2008 года. Этот убыток, вызванный неудачами в деловой практике, прямо подпадает под категорию событий Базеля «Клиенты, продукты и деловая практика». Одно только это урегулирование превышает общие требования к капиталу для операционного риска многих банков, что иллюстрирует, почему операционный риск серьезно воспринимается на самых высоких уровнях управления банком.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
Источники
- ›Базельский комитет: Операционный риск — пересмотр более простых подходов (Basel IV SMA, 2014 г.)
- ›Базельский комитет: Надлежащая практика управления и надзора за операционными рисками (2011 г.)
- ›Муса, И.: Управление операционными рисками (Palgrave Macmillan, 2007).
- ›ORX (Обмен данными об операционных рисках): Ежегодный отчет об убытках от операционных рисков
Read the full guide on how to use this calculator effectively
Читать далее →Получайте еженедельные советы по математике
Присоединяйтесь к подписчикам 12 000+, которые каждую неделю получают советы по калькулятору.