ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО РИСКА МЕТОДОМ АНАЛИЗА СЦЕНАРИЕВ

FINANCIAL RISK ASSESSMENT BY SCENARIO ANALYSIS
Цитировать:
Бутнев И.О., Яновский Н.В., Афанасьева О.Н. ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО РИСКА МЕТОДОМ АНАЛИЗА СЦЕНАРИЕВ // Universum: экономика и юриспруденция : электрон. научн. журн. 2022. 12(99). URL: https://7universum.com/ru/economy/archive/item/14661 (дата обращения: 25.05.2024).
Прочитать статью:
DOI - 10.32743/UniLaw.2022.99.12.14661

 

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются особенности оценки финансового риска методом анализа сценариев. Авторами определены основные виды финансовых рисков, в которые входит кредитный, операционный, рыночный, риск ликвидности и другие, выявлены особенности каждого вида рисков. Особое внимание обращено методу анализа сценариев, который используется для оценки финансовых рисков, приведен пример его применения в российской практике.

ABSTRACT

The article discusses the features of financial risk assessment by scenario analysis. The authors have identified the main types of financial risks, which include credit, operational, market, liquidity risk and others, and identified the features of each type of risk. Particular attention is paid to the method of scenario analysis, which is used to assess financial risks, and an example of its application in Russian practice is given.

 

Ключевые слова: Финансовые риски, оценка финансового риска, метод анализа сценариев, кредитный риск, операционные риски, рыночный риск, риск ликвидности.

Keywords: Financial risks, financial risk assessment, scenario analysis method, credit risk, operational risks, market risk, liquidity risk.

 

Финансовый риск — это неопределённость, возникшая из-за того, что есть угроза потери финансовых ресурсов.  Существует несколько видов финансового риска, рассмотрим их ниже.

Кредитный риск связан в первую очередь с банковской сферой. Он возникает тогда, когда появляется угроза того, что заёмщик не сможет исполнить свои обязательства по оплате долга [1].

Операционные риски. Зачастую данные риски объединены с бизнес-процессами внутри компании. Например, если сервер не обрабатывает нагрузку, и он "выходит из строя". Покупатели не сумеют ничего приобрести на сайте, и компания лишится прибыль. Эти риски также включают внутреннее и внешнее мошенничество. Например, если собственная информация утекла или система безопасности была взломана благодаря погрешности менеджера банка, это также будет считаться операционным риском [7].

Рыночный риск. Резкое осложнение рыночной конъюнктуры принудит компании перестроиться. Например, изменение цены валюты также представляется рыночным риском. Если сырье покупается за рубежом, усиление евро или сдерживание доллара окажут влияние на бюджет компании [6].

Риск ликвидности. Проще говоря, неспособность выплачивать и выполнять нынешние обязательства [5]. Например, банк может реализовать отдельный из своих активов по невыгодным ценам, чтобы осуществить свои обязательства. Невозможно предусмотреть все. Тем не менее, возможно проверить возможность экономического риска компании.

Существуют две группы методов выявления рисков: качественные и количественные. Качественные методы помогают обнаружить риски, которые могут возникнуть в бизнесе, преимущества и недостатки бизнес-процессов в компании. Количественные методы также позволяют оценить «ценность» вероятных издержек или бесхозяйственности в случае происхождения риска.

Качественные методы помогают установить вероятность происхождения риска и области, в которых этот риск возможно возникнуть. Впрочем, качественные методы могут быть субъективными. Поэтому для анализа рисков предпочтительнее использовать сочетание качественных и количественных методов.

В рамках качественных методов используется SWOT-анализ, экспертная оценка и иерархический анализ. У любого варианта анализа есть свои преимущества и недостатки.

Количественные методы базируются на числовых значениях и используются для определения величины риска и объективной оценки вероятности его возникновения. Они требуют работы с числами и формулами.

Метод анализа сценариев — это ключевой процесс для преодоления неопределенности будущего, путем анализа потенциальных последствий будущих событий не только для бизнеса, но и государства. Экономические субъекты, могут использовать метод анализа сценариев для изучения широкого спектра возможных будущих ситуаций, от стихийных бедствий до расширения продуктовой линейки или открытия новых офисов.

Разбор сценариев – помогает компаниям предопределить варианты развития будущего, заранее выявить стратегию принятия решений в условии кризисных ситуаций. Метод анализа сценариев полезен тем, что его может использовать абсолютно любое предприятие или организация.

Важным преимуществом использования метода анализа сценариев является то, что он побуждает лиц, принимающих решения, рассматривать целый ряд потенциальных случаев, каждый из которых имеет свой собственный набор допущений. Это может помочь предотвратить зацикливание бизнеса на одном чрезмерно оптимистичном взгляде на будущее и разработку бизнес-планов, предполагающих идеальные условия и результаты.

Но, существуют и недостатки. Любой менеджер должен понимать, в чем слабое место в его портфеле. Естественно, это первый набор сценариев для моделирования. Определяя изменение стоимости своего портфеля в стрессовых условиях (так называемое “стресс-тестирование”), управляющий лучше понимает, в чем заключаются риски в его портфеле. В этот момент он может совершать сделки, которые снижают этот риск до уровней, с которыми он чувствует себя комфортно. По крайней мере, у него есть представление о том, что произойдет, так что, если неожиданно произойдет наихудший сценарий, он сможет действовать быстрее и решительнее, чтобы управлять своим портфелем. Без такого рода стресс-тестирования он будет вынужден реагировать на движущийся рынок, что может усугубить его рыночные потери. В сложном портфеле производных финансовых инструментов стресс-тестирование, которое выявляет чрезмерно рискованные воздействия либо изменений базовой денежной ставки, либо изменений подразумеваемой волатильности или процентных ставок (или комбинаций этих факторов), как говорят, выявляет “дыры в риске”.

 Метод анализа сценариев обычно рассматривает по меньшей мере три типа сценариев:

Базовый сценарий: базовый сценарий, основанный на текущих, общепринятых допущениях.

Наихудший сценарий: самый негативный набор допущений.

Наилучший сценарий: идеальный прогнозируемый сценарий для достижения целей и задач [9].

Метод анализа сценариев не обязательно должен ограничиваться только тремя возможными случаями. Компания или какая-либо организация может рассматривать множество различных сценариев, каждый из которых использует различный набор допущений. Компромисс заключается в том, что большее количество сценариев требует больше усилий для их анализа.

Существует 6 шагов для выполнения анализа сценария [9]:

  1. Определить проблему и требуемые решения.
  2. Собрать данные и определить ключевые факторы, тенденцию и неопределенности, которые могут повлиять на план. Здесь могут быть такие внешние факторы, как политические изменения. С точки зрения внутренних факторов могут выступать сильные стороны компании.
  3. Разработать шаблон сценарного планирования. Здесь речь идёт о финансовой модель, с помощью которой компания может использовать различные допущения и изучать влияния на показатели.
  4. Разработать сценарии. На данном этапе нужно разработать базовый, наихудший и наилучший сценарии. Это делается для того, чтобы получить исчерпывающие понимания о том, как в дальнейшем может развиваться ситуация. Сценарии во многом помогают избежать предвзятости и потенциальных слепых зон.
  5. Оценить сценарии. Проанализировать потенциальное влияние каждого сценария.
  6. Спланировать соответствующим образом. Использовать разработанные нами сценарии при планировании, взвешивая наиболее вероятные риски и выгоды.

Исторически сложилось, что обеспечение экономической безопасности является приоритетным направлением государственной политики. Одним из ключевых факторов, влияющих на данное направление, является устойчивость банковского сектора [2]. Метод анализа сценариев является тем самым инструментом, с помощью которого можно рассчитать варианты будущего и примерно оценить позитивные и негативные последствия от тех или иных событий.

Для того, чтобы обеспечить стабильность банковского сектора, специалистами были разработаны Базельские соглашения. С помощью них была организована прозрачность и в определенной степени надежность банковских систем [3]:

Базель I: в первую очередь шла речь об организации системы регуляторов в банковской сфере;

Базель II: более чувствительная оценка рисков и использование международных кредитных рейтингов для оценки банков;

Базель III был разработан в ответ на мировой финансовый кризис: ужесточение требований к капиталу, создание резервов, которые в дальнейшем могли бы обеспечить «подушку безопасности» в условиях экономического спада. Базельские стандарты используются в России [3] и могут применяться в рамках анализа сценариев развития банковской системы.

В качестве примера оценки финансового риска с помощью метода анализа сценариев мы хотели бы привести анализ Центрального Банка, который дает достаточно четкое представление о возможном направлении, в котором будет двигаться российская экономика в ближайшие годы. Ключевым преимуществом этого является то, что можно заранее продумать характер решений и действий в случае развития определенного сценария.

Банк России использует метод анализа сценариев для изучения потенциального влияния экономических условий. Недавно, был представлен доклад "Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2023—2025 годы" [4], в котором было описано три возможных сценария развития экономики страны.

Согласно базовому сценарию регулятора, российская экономика адаптируется к существующим реалиям в течение этого года и большей части следующего; к 2025 году экономисты прогнозируют рост ВВП на уровне от 1,5% до 2,5% [4].

Ожидается, что инфляция будет около 12-15% в данном году, а после, 5-7% в 2023 году к 4% вернется в 2024 году. Ключевые ставки будут составлять в среднем от 10,5 до 10,8% годовых в 2022. Ожидается примерно в 2023 году 6,5 до 8,5% и в 2024 году от 6 до 7% [4].

"К 2025 году Банк России вернет ключевую ставку в долгосрочный нейтральный диапазон" [8], — отмечается в докладе.

Негативный сценарий предусматривает глобальный кризис, который приведет к дальнейшей фрагментации мировой экономики и концентрации торговли на региональных блоках. В то же время усилится тенденция к локализации производства. На этом фоне ЦБ прогнозирует два риска: сохранение высокой инфляции в основных странах, что приведет к ужесточению денежно-кредитной политики, и дальнейший экономический спад. Второй риск — это рост геополитической напряженности в мире. Сочетание этих двух рисков может привести к новому мировому финансовому кризису, сравнимому с кризисом 2007-2008 годов [8].

В данном сценарии ВВП России будет сокращаться до 2025 года, а инфляция может в 2023 году достигнет 13-16%. Как итог, это приведет к повышению ключевой ставки [8].

Однако есть и позитивная альтернатива - сохранение текущей геополитической ситуации и ускорение адаптации российской экономики к новым условиям. В отчете предполагается, что этот сценарий возможен, если активность импорта более активна, чем в базовом сценарии. 

В этом сценарии инфляция вернется к 4% уже в 2023 году, а ключевая ставка будет находиться в диапазоне 5-6% [8].

Подводя итог, можно сказать, что метод анализа сценариев при оценке финансового риска облегчает интеграцию данных, полученных различными методами, как качественными, так и количественными.  Метод анализа сценариев обычно охватывает ряд возможных результатов, которые помогут обеспечить гибкость, непрерывность бизнеса и рост. Во времена неопределенности сценарное моделирование помогает организациям создавать модели, которые позволяют им оценивать влияние их бизнес-планов на доходы, расходы и денежный поток.

 

Список литературы:

  1. Абасова Х.А. Характеристика финансовых рисков и их особенности в нефтяной промышленности // Финансы и кредит. 2013. № 9. С. 61-68.
  2. Акопян А.О., Афанасьева О.Н. Мониторинг банковских рисков при обеспечении финансовой безопасности РФ // Столыпинский вестник. 2022. №1. С. 967-975.
  3. Афанасьева О.Н. Экономическая безопасность банковской сферы и ее обеспечение // Сборник научных трудов вузов России «Проблемы экономики, финансов и управления производством». 2018. № 42. С. 10-18.
  4. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2023-2025 годы. URL: https://www.cbr.ru/about_br/publ/ondkp/on_2023_2025/ (Дата обращения: 12.11.22).
  5. Рожик М.В., Яковенко С.Н. Анализ риска ликвидности на примере АО АКБ «НОВИКОМБАНК» // Международный журнал гуманитарных естественных наук. 2022. № 68. С. 207-209.
  6. Стрельников Е.В. Особенности определения рыночного риска при операциях на финансовых рынках // Управленец. 2015. № 6. С. 28-32.
  7. Хабибуллин Р.Р. Понятие операционного риска // Финансы и кредит. 2013. № 39. С. 51-56.
  8. ЦБ рассчитывает в 2025 году вернуться к нейтральной ключевой ставке. URL: https://ria.ru/20221108/stavka-1829882949.html (дата обращения: 12.11.22.).
  9. Scenario Analysis Explained URL:  https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/financial-management/scenario-analysis.shtml/ (Дата обращения: 12.11.22).
Информация об авторах

студент бакалавриата кафедры политического анализа факультета государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова, РФ, г. Москва

undergraduate student of the Department of Political Analysis, Faculty of Public Administration, Lomonosov Moscow State University, Russia, Moscow

студент бакалавриата кафедры стратегического планирования факультета государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова, РФ, г. Москва

undergraduate student of the Department of Political Analysis, Faculty of Public Administration, Lomonosov Moscow State University, Russia, Moscow

канд. экон.наук, доцент, Кафедра теории и методологии государственного и муниципального управления, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, РФ, г. Москва

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department of Theory and Methodology of State and Municipal Management, Lomonosov Moscow State University, Russia, Moscow

Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор), регистрационный номер ЭЛ №ФС77-54432 от 17.06.2013
Учредитель журнала - ООО «МЦНО»
Главный редактор - Толстолесова Людмила Анатольевна.
Top