Разработка модели оценки риска ликвидности банка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Федоров, Борис Максимович

• Федоров, Борис Максимович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Федоров, Борис Максимович

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Теоретические аспекты оценки и моделирования банковских рисков

1.1. Теоретические подходы к анализу банковских рисков

1.2. Особенности анализа риска ликвидности банка

1.3. Обоснование выбора методов для моделирования оценки риска ликвидности банка

Глава 2. Моделирование оценки риска ликвидности банка

2.1. Определение факторов риска ликвидности банка

2.2. Моделирование риска оттока депозитных средств как фактора риска ликвидности банка

2.3 Разработка модели оценки риска ликвидности банка

Глава 3. Применение модели оценки риска ликвидности банка

3.1. Разработка программного инструментария оценки риска ликвидности банка

3.2. Применение методики стресс-тестирования для оценки риска ликвидности банка

3.3. Разработка методики применения и проведение оценки эффективности

разработанного программного инструментария

Заключение

Библиография

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка модели оценки риска ликвидности банка»

Введение

Актуальность темы исследования. В современных экономических условиях для любой организации важнейшим вопросом в обеспечении собственной финансовой стабильности является эффективное управление рисками. Особое значение управление рисками принимает в банковском секторе, в котором негативный эффект может оказать множество как внешних, так и внутренних факторов. Нестабильность мировой экономики и кризисные явления в ряде стран еврозоны, наблюдавшиеся в последние годы, наглядно продемонстрировали взаимосвязь различных видов рисков в банковском секторе. По этой причине необходимо рассматривать подобные риски не отдельно, а как единую систему. Одним из основных банковских рисков является риск ликвидности, означающий невозможность банка своевременно, в полном объеме и без потерь обеспечивать выполнение своих долговых и финансовых обязательств, в том числе и в будущем. Мировой опыт показывает, что на сегодняшний день анализ и своевременная оценка риска ликвидности является одной из ключевых задач банковского риск-менеджмента. Однако не все банки в России уделяют достаточного внимания совершенствованию методов оценки риска ликвидности.

В действующей российской практике используются два основных метода оценки ликвидности банка - посредством коэффициентов и на основе потока денежной наличности. Существует также метод сценарного моделирования, заключающийся в моделировании определенных сценариев состояния самого банка и финансового рынка. В настоящее время отсутствует модель оценки риска ликвидности банка, которая в качестве факторов использовала бы не только изменение структуры активов и пассивов, но и показатели прочих рисков (валютный риск, процентный риск, кредитный риск и др.), которые влияют на эту

структуру. Подобная модель позволит повысить обоснованность принимаемых решений при управлении риском ликвидности.

Указанные обстоятельства обусловливают актуальность диссертационного исследования и вызывают необходимость осуществить изучение процессов, связанных с риском ликвидности банка, выбрать подходящий метод анализа данных, разработать модель оценки риска ликвидности, а также программный инструментарий, поддерживающий ее реализацию.

Степень научной проработанности темы. Вопросам исследования понятий риска и неопределенности в теории управления финансовыми рисками посвящены работы российских ученых и практиков, в числе которых: И.А Бланк, В.И. Бариленко, Н.И. Валенцева, Е.Б. Герасимова, В.М. Гранатуров, В.В. Дик, Н.Е. Егорова, И.А. Киселева, О.И. Лаврушина, М.В. Мельник, А.И.Уринцов и др.

Моделирование рисковых ситуаций в экономике освещается в трудах Т.П. Барановской, A.M. Дуброва, A.A. Емельянова, Б.А. Лагоши, A.B. Мельникова, И.В. Пантиной, Е.Ю. Хрусталева. Основные зарубежные публикации об исследованиях сущности риска связаны с именем Ф. Найта. Среди зарубежных авторов следует выделить работы Э. Альтмана, Т. Коха, Э. Кэрри, П. Надлера, Дж. Пикфорда, Р.Стульца, Н. Тэрнбулла.

В целом теоретические основы анализа и управления банковскими рисками проработаны. Раскрыты также математические методы оценки банковских рисков. Вместе с тем вопросы математического моделирования и инструментальной поддержки процесса оценки риска ликвидности банка остаются малоизученными и требуют развития. Отмеченные обстоятельства определили необходимость проведения исследования, его логику, цель, научную новизну.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования заключается в разработке модели оценки риска ликвидности банка, ориентированной на совершенствование существующих методов управления данным риском.

Поставленная цель определила необходимость решения следующих

задач:

1. Определить факторы риска ликвидности банка, учитывающие как показатели, характеризующие изменение прочих взаимосвязанных банковских рисков, так и показатели, отражающие состояние баланса.

2. Разработать модель оценки риска оттока депозитных средств, который является одним из факторов риска ликвидности банка.

3. Разработать модель оценки риска ликвидности банка, учитывающую влияние выявленных факторов риска.

4. Разработать программный инструментарий оценки риска ликвидности, реализующий модель оценки риска.

5. Разработать методику применения программного инструментария оценки риска ликвидности банка и провести оценку эффективности его применения.

Объектом исследования является деятельность банка.

Предметом исследования являются методы оценки риска ликвидности банка.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с п. 1.6 «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов» паспорта специальности ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации (экономические науки) по специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Теоретическая и методологическая основа исследования.

Теоретическую основу составили работы отечественных и зарубежных специалистов в области финансовой математики, системного анализа, математической статистики, экономико-математического моделирования, а также исследования в области банковских рисков. В работе рассмотрены следующие методы оценки риска ликвидности: коэффициентный анализ, вАР-анализ и методы, основанные на применении сценарного моделирования.

Информационная база исследования. Информационную базу составили материалы периодических печатных и электронных изданий в области риск-менеджмента, материалы научных и научно-практических конференций, публикуемые данные информационных агентств, отчеты аналитических и консалтинговых компаний, а также данные о структуре активно-пассивных операций крупного российского банка.

Научная новизна. В основе полученных в ходе исследования результатов, составляющих научную новизну работы, лежит разработанная автором модель оценки риска ликвидности банка, которая одновременно учитывает взаимосвязь между уровнем ликвидности, прочими банковскими рисками и структурой баланса.

В результате проведенного исследования в работе получены следующие результаты, обладающие научной новизной:

1. Выявлены факторы риска ликвидности, в составе которых одновременно учитываются: показатели, отражающие изменение прочих взаимосвязанных банковских рисков; показатели, характеризующие состояние баланса банка; норматив краткосрочной ликвидности; норматив чистого стабильного фондирования.

2. Разработана модель оценки риска оттока депозитных средств банка. Разработанная модель позволяет определить вероятность закрытия

депозитных счетов. Применение модели оценки риска оттока депозитных средств банка способствует повышению достоверности результатов модели оценки риска ликвидности.

3. Разработана модель оценки риска ликвидности банка на основе выявленных факторов риска, в том числе оттока депозитных средств. Отличительной особенностью модели является одновременный учет влияния показателей прочих банковских рисков и показателей, характеризующих структуру баланса.

4. Разработан программный инструментарий оценки риска ликвидности банка. Указанный программный инструментарий отличается от существующих возможностью использования показателей факторов риска в условиях определенных сценариев, при реализации метода стресс-тестирования, а также позволяет проводить объективный анализ данных для оценки риска ликвидности банка.

5. Создана методика применения программного инструментария оценки риска ликвидности банка, которая обеспечит повышение обоснованности принимаемых решений в условиях динамичного изменения внутренней и внешней среды субъекта экономики. Также был рассчитан экономический эффект от внедрения в деятельность подразделений риск-менеджмента ОАО «Газпромбанк» программного инструментария.

Теоретическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в совершенствовании методов моделирования оценки риска ликвидности банка; адаптации этих математических и инструментальных методов для решения задачи оценки риска ликвидности банка; разработке модели оценки риска ликвидности банка; разработке модели оценки риска оттока депозитных средств.

Полученные результаты позволяют повысить обоснованность принимаемых решений при управлении риском ликвидности банка.

Практическая значимость исследования. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования разработанных автором модели, программного инструментария, а также методики применения программного инструментария в деятельности любой финансово-кредитной организации в связи с их высокой адаптивностью под требования риск-менеджмента в условиях динамичного изменения внутренней и внешней среды. Полученные результаты позволяют снизить возможные финансовые потери банка за счет своевременного исполнения в полном объеме своих обязательств.

Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования докладывались на: VI Международном научном конгрессе «Роль бизнеса в трансформации российского общества

- 2011» (г. Москва, Московская финансово-промышленная академия, 18-22 апреля 2011г.); Международной конференции «ECOMMIS. Tempus Project» (Германия, Берлин, 2-4 апреля 2012г.), VII Международном научном конгрессе «Роль бизнеса в трансформации российского общества

- 2012» (г.Москва, Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 16-20 апреля 2012г.); XV научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (г.Москва, Московский государственный университет экономики статистики и информатики, 26-27 апреля 2012г.); Международной заочной научно-практической конференции «Наука и образование в XXI веке» (г.Тамбов, Юком, 30 сентября 2013г.).

Отдельные результаты диссертационного исследования внедрены в практическую деятельность ОАО «Газпромбанк» в виде разработанного

программного инструментария оценки риска ликвидности банка, что способствовало повышению эффективности и обоснованности решений в части управления банковской ликвидностью.

Результаты исследования использовались в научно-исследовательской работе «Разработка модели оценки результативности предприятия (подразделения)», которая проводилась кафедрой «Управление знаниями и прикладная информатика в менеджменте» МЭСИ.

Материалы исследования используются в учебном процессе кафедрой «Управление знаниями и прикладная информатика в менеджменте» Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) при обучении по дисциплине «Информационный менеджмент».

Внедрение результатов диссертации в указанных организациях подтверждено соответствующими справками.

Публикации. Основные положения, выводы и рекомендации диссертационного исследования изложены в 8 опубликованных работах, включая 3 статьи в научных журналах и изданиях, которые включены в перечень российских рецензируемых научных журналов и изданий для опубликования основных научных результатов диссертации. Общий объем публикаций 2,8 печ. л. (из них авторских 2,7 печ. л.).

Научные статьи в журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки России:

1. Федоров Б.М. Оценка риска оттока отдельных групп привлеченных средств банка // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО -2013. - №5. - с.112-116. - 0,6 печ. л.

2. Федоров Б.М. Разработка модели оценки риска ликвидности банка // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция, 2013. - № 3. -С.222-225. - 0,6 печ. л.

3. Федоров Б.М. Определение факторов риска ликвидности банка с учетом структуры активно-пассивных операций // Интеграл. - 2013. - № 4. - С. 76-77. - 0,3 печ. л.

Труды конференций и статьи в других изданиях:

4. Федоров Б.М. Торговые советники как экспертная система для торговли на финансовых рынках // XV Научно-практическая конференция «Реинжинринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями (РБП-СУЗ-2012): Материалы конференций» - МЭСИ. Москва - С. 219-222. -0,2 печ. л.

5. Федоров Б.М. Valuation methods of influence of e-payments on the bank liquidity risk level // "ECOMMIS" TEMPUS Project", Berlin Institute of Technology, - Berlin, Germany - 2012. - C. 78-81. -- 0,2 печ. л.

6. Федоров Б.М. Применение методики стресс-тестирования для оценки риска ликвидности банка // Федерация, 2013. - №9-10. - С.44-48. - 0,3 печ. л.

7. Федоров Б.М. Применение имитационных моделей при управлении банковскими рисками // Наука и образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 30 сентября 2013г.: в 34 частях. Часть 6. - 2013 - С.146-150-0,3 печ. л.

8. Дик В.В., Федоров Б.М. Создание инструментального средства управления риском ликвидности банка // Федерация, 2014. - №1-2. -С.29-31. - 0,3 печ. л. (из них авторские - 0,2 печ. л.)

Глава 1. Теоретические аспекты оценки и моделирования

банковских рисков

1.1. Теоретические подходы к анализу банковских рисков

На современном этапе развития риск-менеджмента возникает неоднородность в определении понятия риска, причем для каждой сферы общественной жизни существуют различные подходы в определении данного понятия и его границ. В экономической сфере в качестве особенности определения аспекта риска можно выделить то, что риск, несмотря на ожидаемый положительный финансовый эффект, неразрывно связан с вероятностью получения материального ущерба, который как правило вызван реализацией некоего решения или неблагоприятным воздействием внешних факторов, включающих изменения рыночных условий, форс-мажорные обстоятельства и т.д.

В толковом словаре иноязычных слов под риском понимается «возможная опасность» и «возможный убыток или неудача в коммерческом деле, обусловленные изменчивостью рыночной конъюнктуры» [49]. Бараненко С.П., Дудин М.Н. определяют риск как «сочетание вероятности и последствий наступления неблагоприятных событий» [14]. Из этого можно сделать вывод, что риск подразумевает вероятность наступления неблагоприятного события при возможной нежелательной потере каких-либо ресурсов или проявлении ущерба для деятельности субъекта экономики.

Основой для исследования риска послужило появление в XVII столетии исследовательской статистики, а также формирование теории вероятностей. В 1713 году была издана книга Якоба Бернулли «Искусство предположения», в которой впервые были определены основные понятия теории вероятностей, большая часть которых используется и в настоящее

время. В 1733 году английский математик Авраам де Муавр опубликовал «The Doctrine of Chance: A method of calculating the probabilities of events in play». В книге представлен график нормального распределения, который позволил определить показатель разброса значений случайной переменной вокруг ее среднего значения (стандартное отклонение) - основу для оценки вероятности событий. К именам исследователей в области риска можно также причислить Г. Модильяни, Ф. Галтона, Г. Марковича, Н. Блейка и т.д.

Наиболее полное исследование фактора риска в качестве важнейшей составляющей предпринимательской функции представлено в работе «Риск, неопределенность и прибыль» американского экономиста Фрэнка Найта. Согласно исследованию Ф. Найта, [103] риск является объективной вероятностью некоторого события и его можно выразить количественно. При этом, чем выше вероятность стандартного отклонения от предполагаемой величины, тем ниже уровень риска, и наоборот. Помимо риска (измеримой неопределенности) существует неопределенность, которую в принципе нельзя вычислить на основании априорных предположений или статистического анализа имеющихся данных.

Существование риска выражается в невозможности максимально точно прогнозировать будущее, из чего можно выделить его основное свойство: риск непосредственно связан с будущими событиями, а также с прогнозированием и принятием решений.

Рассмотрев понятия риска, определенные отечественными и зарубежными авторами и обобщенные в [25, 46, 59], прослеживается взаимосвязь понятий риска, вероятности и неопределенности. Поэтому для более точного и достоверного определения категории «риск», необходимо рассмотреть подходы к определению понятий вероятность и неопределенность.

Под вероятностью понимается некоторая числовая характеристика возможности проявления некоторого события или достижения определенного результата. Данная характеристика является основополагающей для теории вероятностей.

Под неопределенностью понимается ситуация, когда полностью или частично отсутствует информация о возможных состояниях объекта исследования и внешней среды. [38]. Основное отличие между терминами «риск» и «неопределенность» заключается в том, что неопределенность является источником риска. По этой причине ее необходимо минимизировать за счет получения качественной, достоверной и исчерпывающей информации, что как правило, не всегда реализуемо. Вопрос анализа риска в экономике очень важен, поскольку с ним тесно связан процесс управления в условиях информационной неопределенности.

Риски можно разделить на два типа: выявленный и потенциальный. Под выявленным риском понимается зарегистрированное нарушение, когда информация о его наступлении является подтвержденным фактом. Под проявлением потенциального риска понимается ситуация, когда существуют условия для его возникновения, но он еще не проявился

Измерение риска можно осуществлять либо в номинальной шкале, когда фиксируются факт наступления неблагоприятного события, либо в количественной шкале. Мерой риска принято считать величину потерь, которая возникает у субъекта экономики при наступлении неблагоприятного события, вероятность наступления данного события, а также в случае необходимости, индексы, коэффициенты, характеризующие величину этих потерь и т.д.

В действующей практике риск-менеджмента принято использовать трехуровневую градацию риска: низкий->средний->высокий. Несмотря на

то, что ранжирование именно по такому количеству уровней имеет наиболее широкое применение, возможно также использование градации по меньшему количеству уровней (низкий^высокий) или по большему, когда возможно дополнение имеющихся этапов промежуточными. В результате ранжирования в процессе управления риском должен формироваться перечень рисков, который отсортирован по приоритетам с указанием необходимых действий для обращения с ними. Рассмотрим подробнее каждую градацию риска.

Низким риском называют такой риск, который не несет в своей реализации значительного ущерба для субъекта экономики, может быть оценен имеющимися процедурами и для предотвращения не требует применения дополнительных действий. Данные риски по сути являются допустимыми.

Возникновение средних рисков сопряжено с более серьезными последствиями и с меньшей вероятностью возникновения, но не обязательно с этими двумя факторами единовременно. Для средних рисков рекомендуется выявлять и регистрировать причины, почему в той или иной мере не срабатывают запланированные меры по контролю и минимизации риска.

Высокие риски несут существенные последствия для субъекта экономики. Действия по управлению этими рисками должны быть согласованы в методической базе предприятия, а работы по их устранению согласованы в виде планов мероприятий. В случаях, если имеющиеся меры по управлению и минимизации последствий проявления риска не срабатывают, причина этого должна быть выяснена и доведена до подразделений риск-менеджмента.

Рассматривая аспект практического управления рисками, необходимо определить применяемый понятийный аппарат. Согласно

определению, экономический риск означает возможность понесения ущерба в результате случайного характера принимаемых решений или совершаемых действий. [60] В зависимости от сферы экономической деятельности риски можно разделить на несколько больших групп, для элементов которой свойственны определенные свойства. Банковский риск является одним из элементов системы экономических рисков, при этом оставаясь одновременно самостоятельным видом риска.

Для дальнейшего рассмотрения понятия «банковский риск» необходимо дать определение банка как субъекта экономики. Согласно Федеральному закону «О банках и банковской деятельности» банк - это кредитная организация, которая имеет исключительное право осуществлять в совокупности следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств физических и юридических лиц, размещение указанных средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности, открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц. [1]

Как и у любого субъекта экономики, который действует в условиях рынка, основной целью деятельности банка является максимизация прибыли при оптимизации своих затрат. На реализацию основных функций банка непосредственное влияние оказывают не только общие риски, свойственные большинству экономических субъектов, но и риски, специфичные только для банковского сектора, которые вытекают из особенностей его деятельности. В качестве специфики банковских рисков выделяется зависимость между степенью риска, принимаемых банком на себя и степенью риска, получаемой в той или иной мере от его клиентов. От величины степени риска, присущей той экономической сфере, в которой функционирует клиент, определяется уровень риска, ожидаемый банком при работе с ним. Проведение операций, связанных с

привлечением активов или размещением свободных средств, обусловливают влияние на деятельность банка состояния финансового рынка и национальной экономики в целом.

В отечественной экономической литературе можно встретить различные определения банковского риска. В рамках диссертационного исследования будем использовать его определение, выражающееся в опасности получения финансового ущерба, который определяется спецификой банковской деятельности, осуществляемой финансово-кредитными организациями. [31] Однако необходимо отметить, что сущность банковского риск-менеджмента заключается не только в борьбе с возможными потерями, которые могут возникнуть при совершении тех или иных операций, но и в создании системы, обеспечивающей реализацию интересов кредиторов и заемщиков. Иными словами, банковский риск может быть оправданным, если способствует получению максимально возможной прибыли, превосходящей произведенные на достижение этой цели затраты.

В условиях широко спектра сферы банковской деятельности необходимо осуществить классификацию банковских рисков. Эти риски в большей степени являются специфическими для банковской предметной области. Рассмотрим классификацию банковских рисков. [22] Цель классификации заключается в распределении рисков по определенным группам в соответствии с признаками, которые являются ее основой. Научно-обоснованная классификация способствует четкому определению места каждого риска в общей системе банковских рисков и создает возможности для эффективного применения соответствующих методов управления ими.

С позиции эффективного управления банковскими рисками важно выделять факторы, от которых зависит уровень их влияния на

деятельность субъекта экономики. Традиционно выделяют внешние и внутренние риски. В определенных случаях для различных банков степень влияния внешних и внутренних факторов различна. В состав внешних рисков чаще всего включают репутационный риск, отражающий степень доверия кредиторов и клиентов банку и всей банковской сфере в целом, риск несоответствия требованиям государственных регуляторов, к которым в первую очередь относятся требования Центрального Банка Российской Федерации (далее - ЦБ РФ) в части выполнения установленных нормативов по всем показателям деятельности, а также требования Банковского комитета [7]. В состав внешних рисков также включают социальные, демографические, политические и другие риски.

Банковские риски можно разделить на три группы: (рисунок 1.1)

- финансовые риски;

- функциональные риски;

- внешние риски.

Первые две группы являются внутрибанковскими и в интересах банка построить эффективную систему управления, способную минимизировать данные риски по причине того, что они лежат в сфере его влияния. При этом, рассматривая группы внутрибанковских рисков, наибольшую угрозу представляют финансовые риски. Финансовые риски могут повлиять на объем, структуру активов и пассивов, на конечные результаты деятельности банка - показатели рентабельности, ликвидности и на размер капитала и платежеспособность банка.

Рисунок 1.1 - Классификации банковских рисков Вторая группа функциональных рисков относится в первую очередь к обеспечивающим процессам. Под операционным риском понимается риск финансовых потерь в результате появления ошибок в операциях или сбоев в процессах, которые обеспечивают непрерывное осуществление банковской деятельности. Проявление функциональных рисков оказывает непосредственное влияние на финансовые риски.

При расчете банковских рисков большое значение имеют свойства банка, выражающиеся в специфике предоставляемых продуктов, а также клиентской базы. Так, если банк является отраслевым (обслуживающим преимущественно предприятия определенной отрасли), то на уровень рисков будет оказывать существенное влияние состояние

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Федоров, Борис Максимович, 2014 год

Библиография

1. Российская Федерация. Законы. Федеральный закон от 02.12.1990 г. № 395-1 «О банках и банковской деятельности» (ред. от 11.07.2011 г. с изм. и доп., вступающими в силу с 29.09.2011) // Консультант Плюс: справочная правовая система / разраб. НПО «Вычисл. математика и информатика». - М.: КонсультантПлюс, 1997-2014. -Режим доступа: http://www.consultant.ru.

2. Российская Федерация. Законы. Федеральный закон от 29.07.2004 г. № 98-ФЗ «О коммерческой тайне» (с изменениями и дополнениями) // Российская газета. - 2004. - 05 августа. (№3543).

3. Указание Банка России от 16.01.2014г. № 3174-У «Об определении перечня системно значимых кредитных организаций» // Консультант Плюс: справочная правовая система / разраб. НПО «Вычисл. математика и информатика». - М.: КонсультантПлюс, 1997-2014. - Режим доступа: http://www.consultant.ru.

4. Инструкция Банка России от 03.12.2012 г. № 139-И «Об обязательных нормативах банков» // Вестник Банка России. - 2012. -12 декабря. (№74 (1392)).

5. Сообщение Банка России от 9.08.2013г. «О задачах и функциях создаваемого в центральном аппарате Банка России Департамента надзора за системно значимыми кредитными организациями» // Вестник Банка России. - 2013. - 14 августа. (№43 (1439)).

6. Национальный доклад. Риски финансового кризиса в России. Факторы, сценарии и политика противодействия. Издательство: Финансовая академия при Правительстве РФ, 2008. - 140 с.

7. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: Уточненные рамочные подходы. («Базель II») / Базельский

комитет по банковскому надзору // Банк международных расчетов. Базель, Швейцария, - 2004. - ISBN 92-9131-669-5.

8. Внутренняя нормативная документация ГПБ (ОАО). Положение по обеспечению доступности и сохранности информации в ГПБ (ОАО), утвержденное Приказом от 04.07.2009 г. №29.

9. Внутренняя нормативная документация ГПБ (ОАО). Порядок предоставления и контроля доступа к ИТ-ресурсам ГПБ (ОАО), утвержденный Приказом от 07.05.2008 г. №71.

10. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики: учебник для вузов / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. - М.: Юнити-Дана, 2001.- 1022 с.

11. Айвазян, С.А. Эконометрика. Краткий курс: учеб. пособие / С.А. Айвазян, С.А. Иванов. - М.: Маркет ДС, 2010. - 104 с.

12. Архипенков С, Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP. Проектирование, создание, сопровождение - М.: Диалог-МИФИ, 1999 320 с.

13. Баканов М.И. и др. Теория экономического анализа: учебник / М.И. Баканов, М.В. Мельник, А.Д. Шеремет; Под ред. М.И. Баканова. - 5-е издание перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 536 с. -ISBN 5-279-02718-9.

14. Бараненко С.П. и др. Риск-менеджмент. Учебно-методический комплекс. / С.П. Бараненко, М.Н. Дудин, Н.В. Лясников, B.C. Михель. М.: Московская типография №2. - 2012. - 212 с. - ISBN 9785-86472-232-9.

15. Бариленко В.И. Анализ хозяйственной деятельности: учебное пособие / Под ред. В.И. Бариленко. М.: Эксмо, 2010. - 352 с. - ISBN 978-5-699-42688-1.

16. Бариленко В.И. Экономический анализ / В.И. Бариленко, В.В. Бердников, Е.И. Бородина. М.: Эксмо, 2010. - 352 с. - ISBN 978-5699-35366-8.

17. Барсегян, A.A. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP : учеб. пособие / A.A. Барсегян, M.C. Куприянов, B.B. Степаненко, И.И. Холод. - СПб. : БХВ-Петербург, 2008. - 275 с. - ISBN 5-94157-991-8.

18. Белов, B.C. Информационно-аналитические системы. Основы проектирования и применения : учеб. пособие / B.C. Белов. - М.: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2004 г. - 116 с.

19. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем : учеб. пособие / Е.В. Бережная, В.И. Бережной - М. : Финансы и статистика, 2001. - 368 с.

20. Бланк, И.А Управление финансовыми рисками. Учебный курс / И.А. Бланк. - М. : Ника-центр, 2006. - 448 с. - ISBN 966-521-404-7

21. Вагизова, В.И. Финансово-кредитное обеспечение инновационного взаимодействия хозяйствующих субъектов: теория, методология и практика. // В.И. Вагизова - Казань: Изд-во Казан, ун-та, 2009. — 416 с.

22. Валенцева, Н.И. и др. Банковские риски: учебник / Н.И. Валенцева, JI.H. Красавина, О.И. Лаврушин - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Кнорус, 2013. - 296 с. - ISBN 978-5-406-01827-9

23. Волгина, O.A. и др. Математическое моделирование экономических процессов и систем: учебник / O.A. Волгина, Н.Ю. Голодная, H.H. Одияко, Г.И. Шуман. - М.: Кнорус, 2012. - 200 с. - ISBN 978-5-406-02397-6

24. Волков, И.М. Проектный анализ: продвинутый курс: учеб. пособие / И. М. Волков, М. В. Грачев. - М.: ИНФРА-М, 2004. - 495 с.

25. Гранатуров, В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: учебное пособие / В. М. Гранатуров . - 3-е изд., перераб. и доп . - М. : Дело и сервис, 2010 . - 208 с. - ISBN 58018-0447-1.

26. Грачева, М.В. Управление рисками в инновационной деятельности / М. В. Грачева, С. Ю. Ляпина. - М.: Юнити-Дана, 2010. - 351 с. ISBN: 978-5-238-01693-1.

27. Диго, С.М. Базы данных: Проектирование и создание / С.М. Диго. -М.: ЕАОИ, 2008.- 171 с.

28. Дик, В.В. Банковские информационные системы : внутренний и внешний аспект: Учебник / В.В. Дик. - М.: Маркет ДС, 2010. - 816 с. - ISBN: 978-5-94416-099-7.

29. Дик, В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки / В.В. Дик. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 304 с. - ISBN: 5-279-02365-5.

30. Дубров A.M. и др. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе: учеб. пособие / A.M. Дубров, Б.А. Лагоша, Е.Ю. Хрусталев, Т.П. Барановская; Под ред. Б.А. Лагоши. - 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2001. - 224 с.

31. Егорова Н.Е. Предприятия и банки. Взаимодействие, экономический анализ, моделирование / Н.Е. Егорова, A.M. Смулов. - М.: Дело, 2002. - 456 с. - ISBN: 5-7749-0243-9.

32. Егорова Н.Е. Прогнозирование фондовых рынков с использованием экономико-математических моделей / А.Р. Бахтизин, Н.Е. Егорова, К.А. Торжевский. - М.: Красанд, 2013. - 216 с. - ISBN: 978-5-39600500-6.

33. Емельянов, A.A. и др. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; под ред. A.A. Емельянова. - М. : Финансы и статистика, 2009. - 368 с.

34. Информационные системы и технологии / под ред. Ю.Ф. Тельнова. -М.: Юнити-Дана, 2012. - 304 с. ISBN: 978-5-238-02382-3.

35. Киселева И.А. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений / И.А. Киселева - М.: «Едиториал УРСС», 2002. - 400 с.

36. Ковалев, В.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Учебник./ Ковалев, В.В., Волкова О.Н. - М.: ООО «ТК Велби», 2002.

- 424 с.

37. Кочергина, Т.Е. Внешнеэкономическая деятельность : учебник для вузов / Т.Е. Кочергина. - М. : Феникс, 2005.

38. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 543 с.

39. Лаврушин, О.И. Банк и банковские операции: учебник - М.: Кнорус, 2012. - 272 с. - ISBN 978-5-406-02290-0

40. Лагоша, Б.А. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе : учеб. пособие / Б.А. Лагоша. - М. : Финансы и статистика, -2003. - 224 с.

41. Лагоша, Б.А. Оптимальное управление в экономике. Теория и приложения / Б.А. Лагоша, Т.Г. Апалькова - М.: Финансы и статистика, - 2008. - 224 с. - ISBN: 978-5-279-03183-2

42. Луговская, Л.В. Эконометрика в вопросах и ответах: учеб. пособие /

- Л.В. Луговская. - М. : ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005. - 2008 -208 с.

43. Мамаева, JI.H. Управление рисками / JI.H. Мамаева. - М: Феникс, -2009. - 256 с. - ISBN: 978-5-394-00411-7.

44. Мельник, М.В. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие / Под ред. О.В. Ефимовой, М.В. Мельник - 4-е изд., испр. и доп. - М.: Омега-Л, - 2009. — 451 с. - ISBN 978-5-370-01624-0.

45. Мельник, М.В. Основы банковского аудита / Е.Б. Герасимова, М.В. Мельник - М.: Форум, - 2008. — 224 с. - ISBN 978-5-370-01624-0.

46. Мельников, A.B. Риск-менеджмент. Стохастический анализ рисков в экономике финансов и страхования / A.B. Мельников - М.: Анкил, -2003. — 159 с. - ISBN 5-86476-202-4.

47. Мхитарян, B.C. и др. Многомерные статистические методы. Учебник для экономистов и менеджеров. // A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин - М.: Финансы и статистика, 2011, 352с.

48. Носко В.П. Эконометрика для начинающих : дополнительные главы / В.П. Носко. - М. : ИЭПП, 2005. с. 379. ISBN 5-93255-173-9

49. Крысин, Л.П. Толковый словарь иноязычных слов. / Л.П. Крысин — М.: Эксмо, 2008. — 944 с.

50. Ожегов, С.И. Словарь русского языка / С.И. Ожегов. - М.: Русский язык, 2008. - 1200 с. ISBN 978-5-488-00919-6

51. Пантина, И.В. Вычислительная математика: учебник для вузов (спец. «Мат. обеспечение и администрирование информ. систем» и др. спец. УГС «Физ.-мат. науки» и «Информатика и вычисл. техника») / Пантина Ирина Викторовна, Синчуков Александр Валерьевич. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Синергия, 2012. - 176с.: ил., табл. -(Университетская серия). - (Учебник). - ISBN 978-5-4257-0064-3.

52. Пикфорд, Д. Управление рисками / Джеймс Пикфорд. - М. : Изд-во «Вершина», 2004. - 352 с. - ISBN 5-94696-028-8

53. Покровская, B.B. Организационная и регулирование внешнеэкономической деятельности : учебник / В.В. Покровская. -М. : Юристь, 2002. - 456 с. - ISBN 5-7975-0183-5

54. Риск-анализ инвестиционного проекта: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачевой. - М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 351 с. - ISBN 5-23800292-0

55. Рыхтикова H.A. Анализ и управление рисками организации: учеб. пособие / H.A. Рыхтикова. - М.: ФОРУМ, 2007. - 240 с.

56. Спирли, Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация / Э. Спирли : Том.1. : пер. с англ.- М. : Издательский дом «Вильяме», 2001 - 400 с: ил. - Парал. тит. англ.

57. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике : учеб. пособие / Ю.Ф. Тельнов. - М. : СИНТЕГ, 2006. -316 с. - ISBN 978-5-89638-061-5

58. Тихомиров, Н.П. Методы анализа и управления эколого-экономическими рисками : учебное пособие для вузов / Н.П. Тихомиров, И.М. Потравный, Т.М. Тихомирова. - М. : Юнити-Дана, 2003.-351 с.

59. Хохлов, Н.В. Управление риском : учеб. пособие для вузов / Н.В. Хохлов. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 239 с.

60. Шапкин A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций / A.C. Шапкин - 2-е изд. - М.: Дашков и К, 2003. - 543 с.

61. Ширяев В.И. Модели финансовых рынков. Оптимальные портфели, управление финансами и рисками / В.И. Ширяев - М.: ЛКИ, 2009. -216 с.

62. Экономико-математические методы и прикладные модели: учеб. /В.В. Федосеев, А.Н. Гармаш, И.В. Орлова; под ред. В.В. Федосеева.

- 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2012. - 328с.

63. Эконометрика: учеб. / под. ред. д-ра экон. наук, проф. B.C. Мхитаряна. - М.: Проспект, - 2010. - 384 с. - ISBN 978-5-392-001880.

64. Абричкина, Г.Б. Инструментальные методы управления кредитными рисками регионального банка : дис. ... канд. экон. наук / Г.Б. Абричкина. - Воронеж. 2006. - 156 с.

65. Апалькова, Т.Г. Моделирование рисковых ситуаций в промышленности : дис. ... канд. экон. наук / Т.Г. Апалькова. - М. : 2002.-151 с.

66. Баринов, A.A. Управление ликвидностью кредитной организации на основе моделирования : дис.... канд. экон. наук / A.A. Баринов. - М. : 2003. - 147 с.

67. Глотова, A.C. Управление ликвидностью на всех этапах жизненного цикла коммерческого банка : дис. ... канд. экон. наук / A.C. Глотова.

- Белгород : 2011. — 185 с.

68. Грузин, A.M. Разработка метода интегрированной оценки риска портфеля корпоративных облигаций в коммерческом банке : дис. ... канд. экон. наук : 08.00 / A.M. Грузин. - М. : 2005. - 154 с.

69. Десятириков, А.Н. Проектирование систем поддержки принятия решений по управлению рисками проектов и их реализация в информационной среде предприятия : дис. ... канд. экон. наук / А.Н. Десятириков. - Воронеж. 2007. - 158 с.

70. Емельянов, A.A. Методология имитационного моделирования и адаптивного управления рисками : дис. ... док. экон. наук / A.A. Емельянов. - М.: МЭСИ, 2001.-471 с.

71. Кошечкин, С.А. Развитие экономического инструментария учета риска в инвестиционном проектировании : дис. ... канд. экон. наук / С.А. Кошечкин. - Нижний Новгород 2000. - 191 с.

72. Федорова, C.B. Разработка модели и инструментария оценки риска неуплаты таможенных платежей : дис. ... канд. экон. наук / C.B. Федорова. - М. : МЭСИ, 2011.-141 с.

73. Шальнов, П.С. Механизм управления ликвидностью российского коммерческого банка : дис. ... канд. экон. наук / П.С. Шальнов. - М. :, 2006.-150 с.

74. Янковская, С.К. Экономический анализ рисков ликвидности коммерческого банка : дис. ... канд. экон. наук / С.К. Янковская. -Воронеж:, 2012. - 182 с.

75. Андриевская, И.К. Стресс - тестирование: обзор методологий. / И.К. Андриевская // Журнал «Управление в кредитной организации», 2007, №5 - с. 34-44.

76. Бегутова, Е.В Построение модели архитектуры программного комплекса автоматизированной банковской системы /Е.В. Бегутова ii Научно-практическая конференция «Актуальные проблемы программной инженерии: Сборник научных трудов» - МЭСИ. Москва. - 2009. - с. 78-88.

77. Бегутова Е.В, Применение эконометрических моделей анализа и прогнозирования показателей функционирования процессинга для обоснования принятия управленческих решений / Е.В. Бегутова // ХШ-я Научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления процессами и знаниями (РБП-СУЗ-2010): Материалы конференций» - МЭСИ. Москва. - 2010. - с. 36-42.

78. Бегутова, C.B. Математико-статистические методы оценки экономического риска / C.B. Бегутова // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция. - 2010. - №2. - С.287-290.

79. Грэхэм, С. Экономическое обоснование без коммерции : хранилища данных в государственных организациях. / С. Грехэм // Журнал Oracle Magazine: Russian Edition. - 1997. - №3. с. 68-75.

80. Дик, В.В., Создание инструментального средства управления риском ликвидности банка / Б.М. Федоров, В.В. Дик // Федерация, 2014. -№1-2.-с. 29-31.

81. Мастяева, И.Н. Моделирование оценки риска инвестиционного проекта с учетом инновационного поведения предприятия / Г.И. Горемыкина, М.А. Жданова, И.Н. Мастяева // Фундаментальные исследования. - 2013. - № 11. - с. 986-990.

82. Носков, A.M. Аналитические методы оценки влияния факторов на качество продукции / A.M. Носков // журнал Методы менеджмента качества. - 2008. - №4. - с. 112-118.

83. Пантина, И.В. Оценка влияния информации на экономическую эффективность / И.В. Пантина, М.С. Савченко // «Роль бизнеса в трансформации российского общества» том.2 (Технологии управления). - М.: Маркет-ДС, 2006. - с. 86-92.

84. Сорокина И.О. Подходы к стресс-тестированию в российских банках: оценка операционного риска и риска ликвидности / И.О. Сорокина // Экономический журнал. - 2011. - №22. с. 84-91.

85. Уринцов, А.И. Обзор программных средств автоматизации управления рисками информационной безопасности // Современные информационные технологии в управлении и образовании: Сборник научных трудов. В 3-х ч - М.: ФГУП НИИ «Восход», 2012. с. 118126.

86. Федоров, Б.М. Оценка риска оттока отдельных групп привлеченных средств банка / Б.М. Федоров // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО - 2013. - №5. - с.112-116.

87. Федоров, Б.М. Разработка модели оценки риска ликвидности банка / Б.М. Федоров // РИСК: Ресурсы. Информация. Снабжение. Конкуренция, 2013. - № 3. - с. 222-225.

88. Федоров, Б.М. Определение факторов риска ликвидности банка с учетом структуры активно-пассивных операций / Б.М. Федоров // Интеграл. - 2013. - № 4. - с. 76-77.

89. Федоров, Б.М. Торговые советники как экспертная система для торговли на финансовых рынках / Б.М. Федоров // XV Научно-практическая конференция «Реинжинринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями (РБП-СУЗ-2012): Материалы конференций» -МЭСИ. Москва - с. 219-222.

90. Федоров, Б.М. Применение методики стресс-тестирования для оценки риска ликвидности банка / Б.М. Федоров // Федерация, 2013. -№9-10.-с. 44-48.

91. Федоров, Б.М. Применение имитационных моделей при управлении банковскими рисками / Б.М. Федоров // Наука и образование в XXI веке: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 30 сентября 2013г.: в 34 частях. Часть 6.-2013-с. 146-150.

92. Административно-управленческий портал [электронный ресурс]: публикации по экономике, финансам, менеджменту и маркетингу -электр. данные - корректируются часто, \Veb-MacTep Алексей Катаев, 2002 г., режим доступа - http://www.aup.ru.

93. Информационно-аналитический сайт OLAP.RU [электронный ресурс]: содержит большое количество материалов, посвященных современным информационным технологиям анализа данных -электр. данные - корректируются часто - М: Interface Ltd., 2002 г., режим доступа - http://www.olap.ru.

94. Информационный портал Банки.ру [электронный ресурс]: содержит большое количество материалов, посвященных банковской деятельности, актуальную информацию о рейтингах и экономическом состоянии банков - электр. данные - корректируются часто, режим доступа - http://www.banki.ru/.

95. Министерство экономического развития Российской Федерации [Электронный ресурс]: Прогнозы социально-экономического развития Российской Федерации и отдельных секторов экономики. Мониторинг «О текущей макроэкономической ситуации за период с 13 по 20 сентября 2013 года» от 20 сентября 2013 года -Официальный сайт Министерства экономического развития Российской Федерации, режим доступа: http://www.economv.gov.ru/mmec/ /activity (дата обращения: 08.10.2013).

96. Центральный Банк Российской Федерации [Электронный ресурс]: Обзор банковского сектора Российской Федерации. Аналитический сектор. № 9 сентябрь 2013 год - Официальный сайт Центрального Банка Российской Федерации, режим доступа: http://www.cbr.ru/ (дата обращения: 12.10.2013).

97. Центральный Банк Российской Федерации [Электронный ресурс]: Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях (на основе обзора международной финансовой практики) - Официальный сайт Центрального Банка Российской

Федерации, режим доступа: http://www.cbr.ru/ (дата обращения: 09.12.2013)

98. Basel Committee on Banking Supervision. Basel III: A global regulatory framework for more resilient banks and banking systems // Bank for International Settlements. Basel, Switzerland, - 2010. - ISBN 92-9131859-0;

99. Can M. NCR Corporation. Scaled Data Warehouse // NCR Prague conference, 1999.

100. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate, Arbore Software Corp. Papers, 1996.

101. Altman E.I. Managing and Measuring Risk: Emerging Global Standards and Regulations After the Financial Crisis - World Scientific Publishing Company, 1-st edition, 2013. ISBN 978-9814417495

102. Fedorov B.M. Valuation methods of influence of e-payments on the bank liquidity risk level // "ECOMMIS" TEMPUS Project", Berlin Institute of Technology, - Berlin, Germany - 2012.

103. Knight F.H. Risk, Uncertainty and Profit. Publisher: Cosimo Classics. ISBN 978-1602060050

104. Inmon W.H. Building the Data Warehouse What is Data Warehouse. -Publisher: Wiley; 4-d edition, 2005. ISBN 978-0764599446

105. Magic Quadrant for Data Integration Tools. - Gartner Group, July 2013.

106. Jorion P. GARP. Financial risk manager. Handbook. - Second Edition. Published by John Wiley & Sons. Inc., 2003.

107. Jorion P. Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk - McGraw-Hill Trade, 3-rd edition, 2006. ISBN 978-0071464956

108. Risk Management and Financial Institutions. - Wiley Finance, 3-rd edition., 2009. ISBN 978-1118269039

109. Passioned Group. ETL-tools and Data integration. - Passionned Nederland B.V.,2013.

110. Stulz R.M. The Risks of Financial Institutions (National Bureau of Economic Research Conference Report). - University Of Chicago Press, 2007. - ISBN 978-0226092850