Бакалавриат 2026/2027

Риск-менеджмент

Статус: Курс обязательный (Международная программа по бизнесу и экономике)

Кто читает: Школа финансов

Где читается: Факультет экономических наук

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Егоров Андрей Юрьевич, Моргунов Алексей Владимирович

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 56

Программа дисциплины

Аннотация

Это начальный курс по риск-менеджменту. Мы рассмотрим как организационные аспекты управления рисками, так и основы количественной аналитики. Студенты будут работать в группах над расчётными проектами, по структуре схожими с реальными задачами, с которыми сталкиваются риск-менеджеры. Также будут проходить групповые презентации с разбором реальных кейсов, в которых проблемы с организацией риск-менеджмента приводили к крахам компаний.

Цель освоения дисциплины

• Получить представление об организации процесса управлении рисками, его целях, задачах и инструментах, а также роли этого процесса в компаниях реального и финансового сектора, в том числе банках.
• Получить общее представление о профессии риск-менеджера: о задачах и вызовах, с которыми сталкиваются специалисты по управлению рисками в своей работе, о роли и функциях риск-менеджера в системе корпоративного управления, а также о профессиональных стандартах в области управления рисками.
• Получить практический опыт оценки рыночных и кредитных рисков в рамках учебных проектов.

Планируемые результаты обучения

• Демонстрировать основные принципы организации управления рисками, аллокации капитала под риск и проблем с данными для оценки рисков на примере операционного риска.
• Знать основные исторические кейсы - неудачи риск-менеджмента и уметь критически рассуждать как о самих кейсах, так и об уроках, вынесенных из них.
• Знать роль и основные задачи риск-менеджмента, основные принципы организации процесса управления рисками, а также общепринятые требования к профеcсии риск-менеджера
• Количественно оценивать кредитные и рыночные риски (на базовом уровне) с расчётами на компьютере;
• Критически обсуждать стресс-тестирование, сценарный анализ и модельный риск.
• Оценивать качество построенных мер риска по историческим данным (проводить бэктестинг).
• Оценивать кредитный риск по портфелю активов по матрице переходных вероятностей. Оценивать кредитный риск по портфелю облигаций с учётом изменений кредитных спредов.
• Оценивать матрицы миграций и переходных вероятностей по сырым данным методами когорт и дюраций.
• Строить CAP и ROC - кривые для существующей рейтинговой модели по данным, интерпретировать их для оценки качества рейтинговой модели.

Содержание учебной дисциплины

• Риск-менеджмент - Тема 1. Основы риск-менеджмента
• Риск-менеджмент - Тема 2. Оценка рыночного риска
• Риск-менеджмент - Тема 3. Оценка кредитного риска.
• Риск-менеджмент - Тема 4. Операционный и модельный риски, стресс-тестирование.

Элементы контроля

• Проект в группе
  Для получения удовлетворительной оценки (не более 5 баллов) студент должен изучить необходимые теоретические материалы по проекту, продемонстрировать алгоритм решения задачи по проекту, подготовить презентацию по проекту, для получения хорошей оценки (не более 7 баллов) студент должен полностью решить задачу проекта стандартными регрессионными или оптимизационными методами (без использования методов машинного обучения: случайный лес, градиентный бустинг и прочие) с полностью интерпретируемыми результатами, для оценки не более 8 помимо решения студентом задачи стандартными регрессионными или оптимизационными методами с полностью интерпретируемыми результатами он должен полностью корректно ответить на все вопросы преподавателей на защите проекта, для получения оценок 9 и 10 за проект студент должен дополнительно к стандартным методам реализовать методы машинного обучения: случайный лес, градиентный бустинг и прочие и корректно ответить на все вопросы преподавателей на защите проекта. Итоговое решение по оценке остается за преподавателем. Проект в группе сдается непосредственно до экзамена за 3 попытки (3 разных дня, определяемых преподавателями и студентами). Студент может пересдать проект в последующие попытки при неудаче в текущей попытке, а также непосредственно в день экзамена или пересдачи экзамена.
• Домашние задания
  Для получения удовлетворительной оценки (не более 5 баллов) по домашнему заданию студент должен изучить необходимые теоретические материалы по конкретному домашнему заданию и продемонстрировать алгоритм решения задания (направив его преподавателю), для получения хорошей/отличной оценки (не более 8 баллов) студент должен полностью корректно решить домашнее задание и направить преподавателю программный код решения с подробным описанием того, что делает код (если задание на Питоне) или Эксель-файл с подробным описанием решения (если задание в Экселе), для получения отличных оценок (9,10 баллов) помимо требований к 8 баллам требуется подробное экономическое обоснование полученных результатов + учет дополнительных пожеланий от преподавателей (по оптимизации программного кода или решения, в том числе с возможностью его дальнейшего практического применения), полученные по итогам проверки работ.
• Работа на лекциях и семинарах
  Для получения удовлетворительной оценки (не более 5 баллов) необходимо посетить не менее 50% лекций и семинарских занятий, для получения хорошей/отличной оценки (не более 7 баллов) требуется посещение от 50% до 85% лекций, для получения отличной оценки (8 баллов) требуется посещение более 85% лекций. Для получения отличных оценок (9 и 10 баллов) дополнительно требуется не менее 3-4 положительных оценок за работу на семинарах от преподавателей семинарских занятий.
• Экзамен
  Экзамен: для получения удовлетворительной оценки (не более 5 баллов) студент должен корректно ответить на теоретические вопросы билета, для получения хорошей оценки (не более 7 баллов) студент должен решить задачу из билета. Для получения отличных оценок (8,9,10) студент должен правильно ответить на дополнительные вопросы преподавателя. Итоговое решение по оценке остается за преподавателем.

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.2 * Домашние задания + 0.4 * Экзамен + 0.1 * Работа на лекциях и семинарах + 0.3 * Проект в группе

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Alexander J. McNeil, Rüdiger Frey, & Paul Embrechts. (2015). Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools Revised edition. Princeton University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.pup.pbooks.10496
• Carol Alexander. Market Risk Analysis: Value-at-Risk Models, Volume IV. John Wiley & Sons, 2009.
• Crouhy, M., Galai, D., & Mark, R. (2006). The Essentials of Risk Management. New York: McGraw-Hill Professional. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=165272
• David Jamieson Bolder. (2018). Credit-Risk Modelling : Theoretical Foundations, Diagnostic Tools, Practical Examples, and Numerical Recipes in Python. Springer.
• Jon Danielsson. (2011). Financial Risk Forecasting : The Theory and Practice of Forecasting Market Risk with Implementation in R and Matlab. Wiley.
• Siddiqi, N. (2017). Intelligent Credit Scoring : Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards (Vol. 2nd edition). Hoboken, New Jersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1441143
• The essentials of risk management, Crouhy, M., 2014
• Кричевский, М. Л., Финансовые риски : учебное пособие / М. Л. Кричевский. — Москва : КноРус, 2020. — 269 с. — ISBN 978-5-406-07443-5. — URL: https://book.ru/book/932724 (дата обращения: 04.07.2025). — Текст : электронный.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Quantitative risk management : concepts, techniques and tools, McNeil, A. J., 2005

Презентации

• Программа курса

Авторы

• Моргунов Алексей Владимирович