logo search
RiskML

5.1.4. Методология формализованной оценки рискованности объекта размещения ресурсов банка.

Под формализованной методикой оценки рискованности ОРР мы понимают некий алгоритм принятия решения о рискованности ОРР по значениям показателей, характеризующих ОРР.

Методика подобного типа предполагает решение следующих проблем:

  1. Определение понятий риска размещения ресурсов и рискованности ОРР, а также операций над ними.

  2. Определение перечня факторов рискованности ОРР, а также источников информации о них.

  3. Определение соответствующих количественных показателей и классов (групп) важнейших показателей.

  4. Определение распределений рискованностей (по аналогии с распределением вероятностей) для каждого значимого показателя.

  5. Построение алгоритма определения (расчета) рискованности ОРР по значениям показателей, их характеризующих.

Если задача 4 решена и показатели ОРР независимы, то задача 5 решается простым применением формул теории вероятностей – или выводом формул в соответствии с аксиомами теории вероятностей.

Однако в практической работе по оценке рискованности ОРР, во-первых, зависимость показателей, как правило, не поддается оценке, во-вторых, распределение рискованностей также неизвестно.

Иными словами, банковский работник, оценивающий рискованность ОРР, может определить лишь перечень основных факторов, влияющих на рискованность ОРР, и рассчитать значения отдельных количественных показателей, которых может оказаться очень много. Этим не снимается проблема оценки рискованности ОРР, но, наоборот, лицо, принимающее решение (ЛПР), вынуждено будет принимать его в условиях еще большей неопределенности.

Для того чтобы снизить эту неопределенность и каким-то образом структурировать проблему, ЛПР должно опираться и на субъективные методы, сохраняя рамки рациональной формализованной системы оценки.

Отсюда следует, что главной проблемой разработки методов оценки рискованности ОРР является определение наилучшего – по времени, затратам и продуктивности – сочетания объективных (формализованных, математических) и субъективных (построенных по экспертным оценкам) методов в одном алгоритме.