Basics of Risk Management

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 3, 4 module

Instructors

Zimin, Stepan

Lapshin, Victor A.

Программа 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

• 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
• Применяет знания курса к анализу реальных данных. Агрументирует выбор конкретной модели для достижения поставленных целей с учётом доступных данных.
• Представляет результаты расчётов в наглядной форме, объясняет и защищает сделанные модельные предположения.
• Разбираться в видах котировок финансовых инструментов. Уметь применять стандартные виды предварительной обработки финансовых данных: фильтрацию выбросов, корректировку на дивиденды и сплиты акций, переход к доходностям. Вычислять доходности портфеля финансовых инструментов.
• Вычислять сумму дисконтированных потоков платежей. Рассчитывать дюрацию и коэффициент выпуклости облигации.
• Уметь проводить валидацию оценки Value-at-Risk простыми тестами на покрытие и на независимость пробитий.
• Оценивать Value-at-Risk и Expected Shortfall по реальным данным при помощи параметрического, исторического и модельного подходов.
• Оценивать Value-at-Risk и Expected Shortfall по портфелю инструментов со взаимосвязанными риск-факторами, применяя для моделирования взаимосвязей: дельта-нормальный метод (с полноранговой матрицей ковариаций и с уменьшением размерности), исторический метод, модельный метод (с использованием копул).
• Понимать цели и задачи риск-менеджмента, роль управления рисками в организации. Понимать место количественной оценки рисков в общей структуре процесса риск-менеджмента.
• Знать, давать определение и проверять свойство когерентности меры риска. Знать и давать определение Value-at-Risk и Expected Shortfall. Знать и уметь доказывать их свойства.

Содержание учебной дисциплины

• Основы риск-менеджмента
  Понятие риска, баланс между риском и доходностью, виды рисков, способы описания риска, понятие об интегрированном управлении рисками, основные задачи риск-менеджмента. Международные стандарты управления рисками: ISO, COSO ERM, циклический процесс управления рисками, инструменты управления риском.
• Меры риска
  Различные меры риска, их достоинства и недостатки. Аксиоматический подход к определению мер риска. Когерентные меры риска. Определения и расчёт Value-at-Risk и Expected Shortfall.
• Основы финансовых вычислений
  Основы финансовых рынков и основные финансовые инструменты: акции, облигации. Цены, котировки и доходности. Короткие позиции и гарантийное обеспечение. Арифметика портфеля и доходностей. Срочная структура процентных ставок.
• Оценка рыночного риска.
  Валидация Value-at-Risk. Простые методы оценки Value-at-Risk: дельта-нормальный подход, исторический подход, модельный подход. Более сложные параметрические подходы: распределения с тяжёлыми хвостами и асимметрия. Более сложные исторические подходы: взвешивание по возрасту и по волатильности. Более сложные модельные подходы: эмпирическое распределение для остатков. Понятие фактора риска (риск-фактора) и соотнесение финансовых инструментов и риск-факторов. Многомерные модели риска: оценка матрицы ковариаций, PCA, факторный анализ, копулы.
• Подготовка и защита проекта по рыночному риску
  Подготовка и защита проекта по рыночному риску
• 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.
• 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.
• Подготовка и защита проекта по кредитному риску
  Подготовка и защита проекта по кредитному риску

Элементы контроля

• Домашние задания
• Групповой проект 2
• Групповой проект 1
• Работа на семинарах

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  0.45 * Групповой проект 1 + 0.45 * Групповой проект 2 + 0.05 * Домашние задания + 0.05 * Работа на семинарах

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Crouhy M., Galai D., and Mark R. (2014). The Essentials of Risk Management. Second Edition. McGraw-Hill.
• Elements of financial risk management, Christoffersen, P. F., 2012
• Kevin Dowd. (2005). Measuring Market Risk: Vol. 2nd ed. Wiley.
• Под общ. ред. Берзона Н. И. - РЫНОК ЦЕННЫХ БУМАГ 5-е изд., пер. и доп. Учебник для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 514с. - ISBN: 978-5-534-11196-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/rynok-cennyh-bumag-444713

Рекомендуемая дополнительная литература

• Christoffersen, P. F. (2003). Elements of Financial Risk Management. Amsterdam: Academic Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=104701
• Philippe Artzner, Freddy Delbaen, Jean‐Marc Eber, & David Heath. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 3, 203. https://doi.org/10.1111/1467-9965.00068