Banki, ryzyko i analiza danych

Kwestią pozostaje wybór momentu, w którym cały proces należy przerwać, gdy poprawa wnoszona przez kolejne iteracje procesu jest niewielka i może być zignorowana. Należy tu jednak przestrzec przed drogą na skróty, polegającą na poszukiwaniu szybkich wyników poprzez pospieszne skracanie cyklu obliczeniowego, co najczęściej zdarza się, gdy wyniki mają być prezentowane w trybie bieżącym (online).

Taki model współzależności między rodzajami ryzyka może zachowywać się jak tzw. chaotyczne wahadło, używane m.in. do uproszczonego obrazowania współzależności kształtujących pogodę. Tak jak w przypadku zjawisk atmosferycznych stosunkowo mało istotna zmiana w jednym miejscu może dawać poważne skutki gdzie indziej, tak w przypadku współzależnych rodzajów ryzyka osiągnięcie pewnej progowej wartości przez jedno z nich może spowodować nagłą, skokową zmianę innego. To zaś powoduje konieczność powtórzenia całego cyklu iteracji, dając w efekcie zupełnie inne wyniki niż te, jakie zostałyby osiągnięte w wyniku zbyt wczesnego przerwania całego procesu.

Sięgając po metodyki

W jaki sposób mierzyć poszczególne rodzaje ryzyka i jak znaleźć dla nich wspólną miarę, która - dodatkowo - mogłaby służyć jako syntetyczny wskaźnik łącznego ryzyka podejmowanego przez bank w danym momencie?

W przypadku banku każde podejmowane ryzyko można sprowadzić do wysokości kapitału, jakim trzeba dysponować, aby ponieść skutki ryzyka w przypadku jego zmaterializowania się. Wysokość ta może stanowić również miarę takiego ryzyka, pozwalającą na jego bieżącą ocenę.

Metodyki służące do tego celu, sięgające po ocenę skutków końcowych podejmowanych działań i rodzajów ryzyka, takich jak zwrot z zaangażowanego kapitału, są stosowane od czasu, kiedy umożliwiły to narzędzia informatyczne. Przedtem wykonanie związanych z tym obliczeń było zbyt pracochłonne i do momentu ich zakończenia warunki rzeczywiste zmieniały się w stopniu dyskwalifikującym aktualność uzyskanych wyników.

Metodyki takie umożliwiają uzyskanie od razu wyników obrazujących wpływ danego przedsięwzięcia czy podejmowanego ryzyka na wynik końcowy działania danej organizacji, co jest przedmiotem głównego zainteresowania tych, którzy zaangażowali w nią własne środki i oczekują związanych z tym korzyści.

W przypadku narzędzi do oceny ryzyka metodyką taką jest obliczanie zwrotu z kapitału skorygowanego o wpływ związanych z nim rodzajów ryzyka. Metodyka ta, mająca początki w latach 80. ubiegłego wieku, bardziej znana jest jako RAROC (Risk Adjusted Return On Capital).

W okresie jej istnienia powstały liczne odmiany i warianty dziedzinowe, np. Bank RAROC, opracowany przez firmę Oliver, Wyman & Company. Równie liczne są informatyczne realizacje tej metodyki, która sprowadza się do następujących reguł:

  • Wyznaczenia rozkładu wartości dla każdego z uwzględnianych rodzajów ryzyka (z zastosowaniem odpowiednich do każdego przypadku metod, które różnią się w zależności od przedmiotu i zakresu oceny. Metody te mają liczne odwzorowania informatyczne - w matematycznych i statystycznych pakietach programowych, arkuszach obliczeniowych i programowych funkcjach bibliotecznych.

    Do metod tych i pakietów należą m.in. MeasuRisk, RMS RiskLink, ARCH (Auto-Regressive Conditional Heteroskedastic), VAR (Value At Risk), GBM (Geometric Brownian Motion), ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average).

    • Agregacji uzyskanych rozkładów przez wprowadzenie korelacji między poszczególnymi rodzajami ryzyka (i uzyskanie w ten sposób łącznego rozkładu rodzajów ryzyka).

    • Wyznaczenia wielkości kapitału (rynkowego, nie księgowego) na pokrycie takiego łącznego ryzyka, przy założonych normach płynności.

    • Podziału tak wyznaczonej wielkości kapitału na poszczególne ryzyka odpowiednio do ich udziału.

    • Wyznaczenia zysków oczekiwanych z zaangażowanego kapitału z uwzględnieniem wpływu poszczególnych rodzajów ryzyka i obliczenia wskaźnika RAROC wg odpowiedniego wzoru.
    Charakterystyczne dla tej metodyki jest operowanie pojęciem kapitału rynkowego (economic capital), który - w przeciwieństwie do swego księgowego odpowiednika - przedstawia realną wartość kapitału na rynku, która - jak wskazuje praktyka - może znacznie odbiegać od tego, co zapisane w księgach.

    W trakcie związanych z wymienionymi etapami obliczeń stosuje się tak znane i sprawdzone narzędzia matematyczne, jak integracja numeryczna czy symulacja Monte-Carlo. Szczególnie istotna jest tam tzw. projekcja strat oparta na uwzględnieniu ich aktualnej wysokości, skorygowanej o dane historyczne z tego zakresu. Znaczenie tych ostatnich jest kluczowe dla precyzji wszystkich wyników, szczególnie w warunkach względnej stabilności rynku, na którym nie występują gwałtowne wahania koniunktury.


  • TOP 200