Delivered at:: Big Data and Information Retrieval School

Course type:: Compulsory course

When:: 1 year, 2-4 module

Instructor

Lapshin, Victor A.

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина "риск-менеджмент" формирует у студентов базовые знания и навыки в области современной банковской риск-аналитики. Студенты познакомятся с теорией и практикой управления рисками, а также попробуют свои силы в командных расчётных проектах на реальных данных. Курс потребует базовых знаний математического анализа, теории вероятностей и математической статистики, временных рядов, финансовых рынков и программирования (предпочтительно, Python).

Цель освоения дисциплины

Получить общее представление об управлении рисками
Освоить основные математические модели оценки рисков
Получить практический опыт программной реализации этих моделей
Совершенствовать навыки работы в команде и презентации результатов работы

Планируемые результаты обучения

Знать роль и основные задачи риск-менеджмента, основные принципы организации процесса управления рисками, а также общепринятые требования к профессии риск-менеджера
Применять математические модели для оценки рисков по рыночному портфелю
Выбирать и применять модели оценки справедливой стоимости финансовых инструментов
Выбирать и применять модели стохастической динамики риск-факторов
Иметь представление о риске контрагента при операциях с финансовыми инструментами
Знать принципы построения рейтинговых моделей и оценки их качества
Знать принципы построения скоринговых моделей и оценки их качества
Получить навык построения кредитной модели и оценки её качества

Содержание учебной дисциплины

Введение в риск-менеджмент
Понятие риска, баланс между риском и доходностью, виды рисков, способы описания рис-ка, понятие об интегрированном управлении рисками, основные задачи риск-менеджмента. Международные стандарты управления рисками: ISO, COSO ERM, циклический процесс управления рисками, инструменты управления риском. Оценка рисков: ожидаемые и неожидаемые потери, карта рисков, показатели Value-at-Risk и Expected Shortfall, основные подходы к оценке VaR: параметрический, исторический, модельный (Монте-Карло). Общий подход к моделированию риска: факторы риска и их динамика, справедливая стоимость и оценка распределения убытков, горизонт моделирования. Примеры расчётов для оценки VaR. Понятие о валидации модели риска. Бэктестинг VaR.
Оценка справедливой стоимости финансовых инструментов
Основы финансовых рынков и основные финансовые инструменты: акции, облигации. Короткие позиции и гарантийное обеспечение. Срочная структура процентных ставок. Модель CAPM и факторные модели. Понятие о производных финансовых инструментах. Простейшие производные финансовые инструменты. Дельта-хеджирование, риск-нейтральная мера, I фундаментальная теорема ценообразования. Репликация обусловленного обязательства, полнота рынка, II фундаментальная теорема ценообразования. Пример: модель Кокса-Росса-Рубинштейна (биномиальная модель). Форварды и фьючерсы. Условие равенства форвардной и фьючерсной цен. Свопы и их оценка дисконтированием потока платежей. Опционы и формула Блэка-Шоулза. Понятие о численных методах оценки производных финансовых инструментов на примере обыкновенных опционов: деревья, уравнение Блэка-Шоулза-Мёртона (в частных производных), методы Монте-Карло.
Модели стохастической динамики риск-факторов
Стандартные модели динамики: модели Башелье и Блэка-Шоулза-Мёртона. Многомерные модели. Проклятье размерности и методы уменьшения размерности: факторные модели, метод главных компонент. Особенности моделей риска на валютных рынках. Оценка волатильности в дискретном времени: модели RiskMetrics и GARCH. Случайные процессы со стохастической волатильностью, модель Хестона. Особенности моделей риска на товарных рынках и рынках электроэнергии и энергоносителей. Тренд, сезонность, свойство возвращения к среднему и их моделирование. Модели стохастической динамики процентных ставок: Васичека и Кокса-Ингерсолла-Росса. Различие реальной и риск-нейтральной динамики процентных ставок. Понятие о безарбитражных моделях: модель Халла-Уайта. Понятие о многофакторных моделях и подходе Хиcа-Джерроу-Мортона (HJM).
Управление рыночным риском и подготовка проекта
Понятие о риске рыночной ликвидности. Управление рыночным риском: лимиты. Архитектура лимитов: лимит чувствительности, лимит на VaR, лимит на стресс-тест, лимит потерь (stop-loss), ограничения на отдельные операции. Подготовка и презентация расчётного проекта по рыночным рискам.
Кредитный риск операций с финансовыми инструментами
Особенности риска контрагента, типы операций, подверженных риску контрагента (с примерами реализации). Оценка экспозиции к риску контрагента: CE, EE, PFE, WWR/RWR (на примере, скажем, валютного свопа). CVA/DVA с примером расчета. Особенности обеспеченных сделок: CSA, маржирование.
Кредитные риски и их оценка
Определение дефолта и кредитных потерь, параметры кредитного риска [вероятность дефолта (PD), экспозиция при дефолте (EAD) и потери при дефолте (LGD)], горизонт риска, сегментация кредитных требований (с примерами реализации риска). Учет кредитного риска в банке: резервирование, регуляторный/экономический капитал, лимиты. Регулирование и стандарты: Basel, IFRS 9, нормативы ЦБ.
Риск корпоративного портфеля
Характеристика и особенности корпоративного портфеля (с примерами). Концентрация, группы связанных заемщиков. Кредитные рейтинги: философия и основные характеристики (с примерами). Внешние кредитные рейтинги. Стандартизованный подход к оценке кредитного риска. Подход внутренних рейтингов (ПВР). Требования к кредитным рейтинговым моделям банков. Критерии качества рейтинговых моделей (с примерами): дискриминационная способность (CAP, ROC, AR, K-S), точность (goodness-of-fit), устойчивость, бенчмаркинг. Сегментация корпоративного портфеля и структура рейтинговой методики (c примерами). Cбор, обработка и верификация данных о заемщиках. Принципы отбора показателей: WOE, IV, корреляции и т.д. Группировка данных. Построение рейтинговой модели: экспертное определение весов, калибровка (PD) к статистике дефолтов, бенчмаркинг к внешнему рейтингу. Методы: логистическая регрессия, деревья решений. Элементы валидации: бэктестинг. Построение рейтинговой шкалы. Корректировки и ограничения рейтинга/рейтингового балла на недостоверность (отсутствие) информации, связанность заемщиков, гарантии/поручительства и т.д. Оценка PD и матрицы переходных вероятностей: дискретный/непрерывный подход. Моделирование PD и матриц переходных вероятностей. Учет рейтинговой философии. Валидация. Подходы к оценке LGD, учет обеспечения. Расчет EL, UL и требований к капиталу на уровне портфеля в рамках ПВР. Модель Васичека. Credit VaR.
Риск розничного портфеля
Характеристика и особенности розничного портфеля (с примерами): потребительские кредиты, кредитные карты, ипотека. Особенности данных для построения скоринговой модели (с примерами): верифицируемость, смещение внутренней выборки и подходы к его корректировке, данные БКИ, поведенческий данные, анализ open data. Построения анкетного скоринга по реальным данным: отбор показателей, алгоритмы, калибровка, определения порога отсечения, применение и валидация. . Расчет EL, UL и требований к капиталу на уровне портфеля.
Управление кредитным риском и подготовка проекта

Элементы контроля

Домашнее задание 1
Групповой проект 2
Групповой проект 1
Домашнее задание 2
Оценка за дисциплину выставляется в соответствии с формулой оценивания от всех пройденных элементов контроля. Экзамен не проводится.

Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация (4 модуль)
0.35 * Групповой проект 1 + 0.35 * Групповой проект 2 + 0.15 * Домашнее задание 1 + 0.15 * Домашнее задание 2

Master’s Programme 'Financial Technologies and Data Analysis'

Contacts

Basics of Risk Management

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Цель освоения дисциплины

Планируемые результаты обучения

Содержание учебной дисциплины

Элементы контроля

Промежуточная аттестация

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

Рекомендуемая дополнительная литература