DOI: 10.56584/1560-8816-2024-2-131-138

УДК 338.1

 

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОЛОГИИ VAR ДЛЯ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКОВСКИХ РИСКОВ

 

Орлова Л. Н.,

д.э.н., проф., профессор Кафедры экономической безопасности и управления рисками Факультета экономики и бизнеса, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Саяхетдинов А. Р.,

студент Факультета экономики и бизнеса, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

Иноземцев А. С.,

студент Факультета экономики и бизнеса, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

 

VAR METHODOLOGY FOR EVALUATING AND FORECASTING BANK RISKS

 

Orlova L. N.,

Doctor of Economics, Prof., Professor of the Department of Economic Security and Risk Management, Faculty of Economics and Business, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Saiakhetdinov A. R.,

student, Faculty of Economics and Business, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Inozemtsev A. S.,

student, Faculty of Economics and Business, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

 

Аннотация. Банковский сектор как один из значимых секторов экономики также испытывает значительное влияние все возрастающего количества рисковых ситуаций и событий. Применение методологии Value at Risk (VaR) позволяет достаточно точно определять количественную меру возникающих рисков и формулировать соответствующие направления их митигации. Целью исследования является определение возможностей применения методологии VaR в банковской сфере. В ходе исследования были использованы следующие методы: аналитический, синтетический, измерение, эксперимент с данными, симуляции Монте-Карло. Использование метода симуляции Монте-Карло при вычислении показателя VaR дает возможности для широкой интерпретации количественного влияния портфельного, кредитного риска, риска ликвидности на основные экономические показатели деятельности банков. Результаты работы определяют базовое понимание методологии VaR в части оценки банковских рисков и особенности применения для конкретных видов банковских рисков.

Ключевые слова: оценка рисков, управление рисками, банковские риски, митигация риска, методологии Value at Risk (VaR), симуляция Монте-Карло

 

Abstract. The banking sector is one of the significant sectors of the economy. It is under significant influence from an increasing number of risk situations and events. The use of the Value at Risk (VaR) methodology allows determine the quantitative measure and formulate the appropriate directions of risk mitigation. The purpose of the study is to determine the possibilities of applying the VaR methodology in the banking sector. The following methods were used in the article: analytical, synthetic, measurement, experiment with data, Monte Carlo simulation. When we use the Monte Carlo simulation method it makes possible to interpret the quantitative impact of portfolio, credit and liquidity risk on the main economic indicators of banks. The results of the work determine the basic foundations of the VaR methodology such as bank risk assessment and the peculiarities of application for specific types of bank risks.

Keywords: risk assessment, risk management, banking risks, risk mitigation, Value at Risk (VaR) methodologies, Monte Carlo simulation

 

Библиографический список:

1.      Авдийский В.И., Безденежных В.М. Экономическая безопасность современной России: риск-ориентированный подход к ее обеспечению // Экономика. Налоги. Право. — 2016. — №. 3. — С. 6-13.

2.      Соколинская Н.Э. Подходы к оценке эффективности управления рисками в российских коммерческих банках // Инновации и инвестиции. — 2018. — № 10. — С. 33-39.

3.      Орлова Л.Н., Саяхетдинов А.Р. Методики количественной оценки рисков на основе VaR: сравнительный анализ // Интеллект. Инновации. Инвестиции. — 2023. — № 2. — С. 63–74, https:// doi.org/10.25198/2077-7175-2023-2-63

4.      Пашковский Д.А., Быков А.А., Кондратьев- Фирсов В.М. Методический подход к количественной оценке риска с использованием метода исторического моделирования VAR // Газовая промышленность. — 2022. — № 5 (832). — С. 98-107.

5.      Шаптала В.Г., Латкин М.А., Ветрова Ю.В. Количественные методы оценки и прогнозирования рисков // Инновационная наука. — 2016. — № 4-4. — С. 51-54.

6.      Cheung Y. H., Powel, R. J. Anybody can do Value at Risk: A Teaching Study using Parametric // Australasian Accounting, Business and Finance Journal. — 2012. — Vol. 6. — Is. 5 — Ar. 7 — P. 104-113.

7.      Halkos G.E., Tsirivis A.S. Value-at-risk methodologies for effective energy portfolio risk management // Economic Analysis and Policy. — 2019. — No. 62. — P. 198-210.

8.      Maruddani D. A. I, Abdurakhman A. Delta-Normal Value at Risk Using Exponential Duration with Convexity for Measuring Government Bond Risk // DLSU Business & Economics Review. — 2021. — No. 31(1). — P. 74-79.

9.      Susanti D., Sukono F., Verrany M.J. // Value — at-Risk Estimation Method Based on Normal Distribution, Logistics Distribution and Historical Simulation. — 2020. — Vol. 1. — No. 1., — P. 14-15.

10.    Sun X., Xie Q., Chen X. Research on Financial Risk Management Based on VaR // 2019 International Conference on Economic Development and Management Science (EDMS 2019). — 2019. — P. 32-35.