MOGUĆI PRISTUP U KREIRANJU INTERNIH MODELA ZA MERENJE OPERATIVNOG I STRATEGIJSKOG RIZIKA: ISKUSTVO IZ REALNOG SEKTORA Iva Vuksanović 21.5.2016.g.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Being in Bamberg allowed us to meet incredible people from Europe and the world. Studying with them opened our eyes to the many.
Advertisements

Predavanje br. 7 Formiranje GIS-a II Relacione klase.
Prednosti segmentacije tržišta
BANKARSKI STANDARDI I RIZICI U BANKARSTVU
Programi zasnovani na prozorima
Operativni sistemi.
PONAVLJANJE CheckBox Koristi se za rešavanje zadataka gde je potrebno omogućiti uključivanje ili isključivanje jedne ili više opcija. Važna svojstva: –Checked.
Compression Plus Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs, Aspiration, and Aspiration With Steroid Injection for Nonseptic Olecranon Bursitis ; RCT Joon Yub.
''EXCELLENT SME'' SERTIFIKAT KAO POLUGA RAZVOJA
Uvod u projekte Rijeka,
GAP ANALIZA Z. Repač, rujan
PROGRAMIRANJE MENIJA.
The Present Perfect Continuous Tense
Upitni jezik SQL.
Petlje FOR - NEXT.
REPEAT…UNTIL Naredbe ciklusa.
AUTOR: ALEKSANDAR VUKOVIĆ 27/1999
Gromobranska zaštita vetroelektrana
Uvod u HTML Zoltan Geller 2017
XXIV Skup TRENDOVI RAZVOJA: “DIGITALIZACIJA VISOKOG OBRAZOVANJA” REPOZITORIJUMI - DIGITALNI RESURSI SAVREMENOG OBRAZOVANJA Kopaonik, februar,
Klauzule GROUP BY i HAVING
KREIRANJE OBJEKATA.
Interkulturalni karakter prekogranične medijacije.
10 osobina uspješnih poduzetnika
Projekat podrške ekonomskom razvoju Srbije April godine
MEĐUNARODNI MARKETING
Reference ćelije i opsega
Razvoj Web aplikacija Ajax.
Elektrotehnički fakultet – Podgorica Operativni sistemi
14 UNUTRAŠNJE I ANONIMNE KLASE
Ass. prof. dr Lazar Stošić
Armin Teskeredzic Zagreb, Hrvatska,
Stanko Cerin Ostendo Consulting
MERENJE I KONTROLA RIZIKA ADEKVATNOSTI KAPITALA
Objektno orijentisano programiranje
Pristup podacima Izvještaji
Element form Milena Kostadinović.
MessageBox.
KORELACIJSKA I REGRESIJSKA ANALIZA
Vladimir Đurišić Marketing Planiranje Vladimir Đurišić
FP7 - People.
Pojmovi digitalnog zapisa
VEKTORSKI UPRAVLJAN ASINHRONI MOTOR
MSc Aleksa Piljević Programersko iskustvo pre i posle zaposlenja.
Office Graph development ili kako iskoristi Delve za svoje aplikacije
PROGRAMSKI JEZIK PASCAL
PRAĆENJE STATISTIKE POSEĆENOSTI WEB-PREZENTACIJE
RIZIK Nelikvidnost i zaglavljivanje banaka
AMM SISTEM Opseg PLC komunikacije 72kHz±1.2kHz
MATEMATIČKI FAKULTET, UNIVERZITET U BEOGRADU
Lazarus okruženje TIPOVI UNIT-a
Osnovni simboli jezika Pascal
Virtualizacija poslovnih procesa metodom „Swimlane“ dijagrama
posljednja faza razvoja podatkovnih komunikacija
Strukture podataka i algoritmi 5. VRIJEME IZVRŠAVANJA ALGORITMA
Analiza varijance prof. dr. sc. Nikola Šakić.
Naredbe u php-u.
Programski jezik C++ - Vježbe - 5. dio
Programski jezik Python
Priprema prezentacije
VAŽNOST ČITANJA U NIŽIM RAZREDIMA OSNOVNE ŠKOLE
Globalna mreža sudačkog integriteta je platforma koja pruža pomoć sudstvu a da bi ono ojačalo svoj integritet i spriječilo korupciju u sudskom sustavu.
Kratkotrajne veze žena i muškaraca
Izranjajuća Inteligencija
7. Baze podataka Postavke MS Accessa.
Ponavljanje Pisana provjera
Utvrđivanje kvalitete oblikovanih pričuva šteta – run off analiza
INTERPOLACIJA PO DIJELOVIMA POLINOMIMA
Kako zaštititi privatnost na facebooku
Rekapitulacija / Zaključak
Presentation transcript:

MOGUĆI PRISTUP U KREIRANJU INTERNIH MODELA ZA MERENJE OPERATIVNOG I STRATEGIJSKOG RIZIKA: ISKUSTVO IZ REALNOG SEKTORA Iva Vuksanović 21.5.2016.g.

OPERATIVNI RIZIK U FINANSIJSKIM INSTITUCIJAMA Identifikacija i merenje operativnog rizika postaje sve važnija tema za moderne finansijske institucije, naročito nakon uvođenja zahtevanog kapitala za pokriće ovog rizika pri određivanju kapitalne adekvatnosti (Basel II and Solvency II dokumenti) The Basel Committee definiše operativni rizik kao: „Rizik gubitka usled neadekvatnih ili blokiranih internih procesa, ponašanja ljudi, funkcionisanja sistema, kao i usled eksternih događaja“ Međutim, Basel Committee priznaje da operativni rizik predstavlja termin koji ima različita značenja i stoga su, za interne potrebe, finansijske institucije u mogućnosti da usvajaju svoje definicije operativnog rizika poštujući minimalne elemente koju definicija komiteta poseduje Za potrebe merenja operativnog rizika razvijene su manje ili više sofisticirane metode

STRATEGIJSKI RIZIK U FINANSIJSKIM INSTITUCIJAMA Čini se kao da nije pridata istovetna pažnja u poređenju sa operativnim rizikom Razlike postaju još vidljivije kada se poređenje vrši sa finansijskim rizikom (tržišni rizik, kreditni rizik, rizik osiguranja) Strategijski rizik proiziliazi iz promenljivog (nekad turbulentnog) okruženja i povezan je sa konkurencijom, klijentima, partnerima, itd. U realnom sektoru, strategijski rizik se shvata drugačije u odnosu na operativni rizik koji ima dominantno negativnu stranu Nije inherentno nepoželjan Finansijske institucije vide strategijski rizik kao izvor potencijalnih gubitaka usled odluka ili radikalnih promena u poslovnom okruženju, neadekvatne implementacije strategije, nedostatka respansivnosti i sl. Problem je u: Različitoj interpretaciji pojma (kreditni rizik je za banku isto što i strategijski rizik u realnom sektoru) Konsenzusu da strategijski rizik ne može biti smanjen kroz povećanje zahtevanog kapitala, pa odgovarajući sistemi upravljanja ovim rizikom ne postoje

MERENJE OPERATIVNOG RIZIKA Regulatorni dokumeni nalažu da finansijske institucije utvrđuju odgovarajući iznos kapitala za potrebe pokrića operativnog rizika birajući između: Standardnog ili faktorskog pristupa (one size fits all) Internih modela (tailor made) Method Description Calculation Basic The capital at risk using the Basic Indicator Approach (BIA) is calculated by multiplying the three year average of relevant indicators (*) by a fixed percentage (15%). RI(*) x 15% The capital at risk using the Standardized Approach (TSA) is calculated by multiplying the three year average of the relevant indicator*, for each business line(**), by a factor (12-18%) assigned to that business line. TSA RI(*) x 12-18% With the Advanced Measurement Approach (AMA) the capital requirement is calculated with the bank’s internal operational risk measurement model, based on the four quantitative elements (internal and external data, risk indicators, scenario analysis). Internal operational risk measurement system AMA

Kvantitativni zahtevi AMA PRISTUP Sistem upravljanja operativnim rizikom je strukturirani set procesa, funkcija i resursa za potrebe obračuna kapitalnih zahteva na bazi četiri kvantitativna stuba. Interni podaci Eksterni podaci Kvantitativni zahtevi Scenario analiza Indikatori rizika 5

INDIKATORI RIZIKA I SCENARIO ANALIZA Scenario analiza i indikatori rizika su analize koje baziraju na pretpostavkama i predviđanju (forward looking) u cilju boljeg razumevanja profila rizičnosti institucije Interni podaci Eksterni podaci Scenario je zamišljeni razvoj rizičnih događaja (interno i eksterno izazvanih). Ciljevi analize su: Indikatori rizika su kvantitativni pokazatelji koji reflektuju kretanje izloženosti operativnom riziku određenih proizvoda ili procesa Kvantitativni zahtevi da se naglase ključni rizici, strategije mitigacije, potrebne kontrole i akcije u cilju smanjenja izloženosti u budućnosti procena izloženosti faktorima operativnog rizika, naročito u zoni ekstremnih scenarija Scenario analiza Indikatori rizika

AMA MODELI Najčešće korišćene klase AMA modela su raspodela verovatnoće gubitka (Loss Distribution Approach) i scenario pristup (Scenario Based Approach) Model Suština Karakteristike Specifičan set podataka Granularnost modela Ocena distribucije frekvencija gubitka Agregiranje raspodela gubitaka za različite klase rizika Obračun kapitala pod rizikom Loss Distribution Approach - LDA LDA počiva na oceni raspodele verovatnoće gubitka na bazi istorijskih podataka Scenario based approach - SBA SBA počiva na ekspertskom mišljenju Generisanje scenarija Analiza scenarija (uticaj rizika, verovatnoća) Kontrola kvaliteta podataka Ocena parametara Parametarizacija modela Obračun kapitala pod rizikom

DETERMINISTIČKI SCENARIO PRISTUP DSP se može primeniti kako u merenju operativnog rizika, tako i u merenju strategijskog rizika Za razliku od stohastičke analize koja je namenjena generisanju velikog broja slučajnih scenarija na bazi ocenjene raspodele verovatnoće i bez uključivanja ljudskog faktora, DSP pretpostavlja kreiranje ograničenog broja scenarija za svaki od ključnih rizika koji nisu slučajni i koji baziraju na ekspertskoj oceni Na primer, rizik neadekvatne implementacije strategije ili prekida procesa ne može se opisati pomoću raspodele verovatnoće na bazi istorijskih podataka Plus, istorijski podaci su obično neadekvatni i/ili nedovoljni kod ovakvih rizika DSP (poput stohastičkog pristupa) zahteva odgovarajuću formulu koja sadrži sve relevantne inpute (operativni i strategijski rizici) i krajnji rezultat, koji je najčešće neko merilo performansi preko kojeg se prelamaju uticaji svih rizika. Analiza je podeljena na dve faze: Merenje individualne izloženosti rizicima Merenje agregatne izloženosti rizicima

SPECIFIČNOST DSP – KORELACIONE VEZE DSP ne pretpostavlja konstantnu korelacionu vezu između rizika (u svim delovima raspodele) već se ocenjuje korelaciona veza između pojedinačnih scenarija rizika Ovo je naročito važno kada su u pitanju „repovi raspodela“ (ekstremni scenariji) kada se priroda korelacione veze menja

ELEMENTI MODELA

DSP: PREDNOSTI Deterministički scenariji mogu biti robustniji. Ex post kalkulacije i uključivanje dodatnih varijabli vodi većoj pouzdanosti scenarija Deterministički scenariji mogu biti precizniji. To se postiže eliminisanjem pristrasnosti i grešaka, eliminisanjem nemogućih scenarija, kao i većom preciznošću kada je reč o ektremnim scenarijima Deterministički scenariji mogu voditi izgradnji kulture rizika. Ovaj pristup angažuje veći broj ljudi, pošto kreiranje scenarija zahteva informacije i znanje pojedinaca koji se nalaze u neposrednoj blizini rizika Deterministički scenariji mogu pružati bolju podršku odlučivanju. Oni su značajno transparentniji za menadžere. Takođe, poseduju stabilnost, za razliku od stohastičkih scenarija DSP pruža jednostavan a pouzdan način utvrđivanja apetita za operativni rizik, na agregatnom nivou, ali i na nivou pojedinačnih rizika Ovo je od naročitog značaja budući da regulator zahteva od finansijskih institucija da jasno izraze svoj apetit za rizik (kao i granice tolerancije rizika) za sve komponente operativnog rizika

ZAKLJUČCI Iskustvo iz finansijskog sektora ukazuje na nizak stepen zadovoljstva u vezi sa implementacijom internih modela merenja rizika Razlog tome su visoki troškovi implementacije zajedno sa niskim percipiranim koristima od ulaganja u ove modele Standardni (faktorski) pristup se optužuje da ne reflektuje stvarni profil rizičnosti institucije koja ga primenjuje Posledično, dok su koristi od primene adekvatnog modela merenja operativnog rizika nesporne, izbor idealnog pristupa i dalje nije jasan DSP predstavlja mogući način da se predstavi stvarni profil rizičnosti na relativno jednostavan način To je u skladu sa očekivanjima regulatora povodom boljeg razumevanja operativnog rizika nezavisno od primenjenog pristupa merenja Može se pretpostaviti da nije nemoguće da regulator u budućnosti da veći značaj strategijskom riziku (na isti način na koji su dali značaj operativnom riziku nakon 2000) nezavisno od činjenice da se danas smatra da se ovaj rizik ne može otkloniti povećanjem regulatornog kapitala