аспирант
Статья рассматривает банковскую деятельность как многоуровневую систему финансовых услуг для домохозяйств, корпоративных и публичных субъектов, что обусловливает сложный и взаимосвязанный профиль рисков. На основе анализа теоретических и нормативных источников обобщается классификация банковских рисков: кредитные, рыночные, нефинансовые и ликвидностные, а также их трансмиссионные связи, усиливающие уязвимость в стрессовых режимах. Особый акцент делается на ключевых параметрах моделей кредитного риска — вероятности дефолта заемщика, доле потерь при неплатежеспособности и величине невыбранных обязательств/кредитной экспозиции, на методах их оценки (от интерпретируемых статистических подходов до ансамблей методов интеллектуального анализа данных), а также на увязке с макроэкономическими сценариями для расчета ожидаемых и неожиданных потерь и определения требуемых капитальных резервов. Показано, что повышение точности прогнозов за счет методов автоматизированного обучения требует усиления процедур объяснимости, устойчивости и управления риском, связанным с применением моделей.
банковская деятельность, риск – моделирование, банковские риски, цикл разработки, финансовые услуги
1. Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). Principles for the Sound Management of Operational Risk. 2011. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.bis.org/publ/bcbs195.pdf (дата обращения 11.10.2025 г.)
2. Saunders A., Allen L. Credit Risk Management In and Out of the Financial Crisis. 4th ed. 2022. / [Электрон.ресурс] // URL:https://books.apple.com/us/book/credit-risk-management-in-and-out-of-the-financial-crisis/id392834389 (дата обращения 11.10.2025 г.)
3. BCBS. Guidelines on risk data aggregation and risk reporting. 2019. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.bis.org/publ/bcbs239.pdf (дата обращения 11.10.2025 г.)
4. Jorion P. Value at Risk. 4th ed. 2007. / [Электрон.ресурс] // URL:https://openlibrary.org/works/OL2952926W/Value_at_Risk (дата обращения 11.10.2025 г.)
5. Altman E., Sabato G. Modelling Credit Risk for SMEs. 2007. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.semanticscholar.org/paper/Modelling-Credit-Risk-for-SMEs%3A-Evidence-from-the-Altman-Sabato/db3f07b87d15eea3f9d14455537fee17153c890d (дата обращения 11.10.2025 г.)
6. Laeven L., Majnoni G. Loan Loss Provisioning and Economic Slowdowns. 2003. / [Электрон.ресурс] // URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Loan-loss-provisioning-and-economic-slowdowns%3A-too-Laeven-Majnoni/4fa568564c4d5968fbc04eb3968952b3f0dc1a87 (дата обращения 11.10.2025 г.)
7. Glasserman P., Heidelberger P., Shahabuddin P. Portfolio Value at Risk with Heavy Tails. 2002. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.semanticscholar.org/paper/Portfolio-Value‐at‐Risk-with-Heavy‐Tailed-Risk-Glasserman-Heidelberger/65efdf22e9c6945f41aa1dcb203b194acabc50ac (дата обращения 11.10.2025 г.)
8. BCBS. Interest Rate Risk in the Banking Book. 2016. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.bis.org/bcbs/publ/d368.pdf (дата обращения 11.10.2025 г.)
9. Cruz M. Modeling, Measuring and Hedging Operational Risk. 2002. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.wiley.com/en-us/Modeling%2C+Measuring+and+Hedging+Operational+Risk+-p-9780471515609 (дата обращения 11.10.2025 г.)
10. Power M. The Risk Management of Everything. 2005. / [Электрон.ресурс] // URL:https://demos.co.uk/wp-content/uploads/files/riskmanagementofeverything.pdf (дата обращения 11.10.2025 г.)
11. Brunnermeier M., Pedersen L. Market Liquidity and Funding Liquidity. 2009. / [Электрон.ресурс] // URL:https://markus.scholar.princeton.edu/publications/market-liquidity-and-funding-liquidity (дата обращения 11.10.2025 г.)
12. BCBS. Basel III: The Liquidity Coverage Ratio and liquidity risk monitoring tools. 2013. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.bis.org/publ/bcbs238.pdf (дата обращения 11.10.2025 г.)
13. Adrian T., Brunnermeier M. CoVaR. 2016. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.nber.org/papers/w17454 (дата обращения 11.10.2025 г.)
14. BCBS. Stress testing principles. 2018. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.bis.org/bcbs/publ/d450.pdf (дата обращения 11.10.2025 г.)
15. Morini M. Understanding and Managing Model Risk. 2011. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.litres.ru/book/massimo-morini-2/understanding-and-managing-model-risk-a-practical-guide-f-31222329 (дата обращения 11.10.2025 г.)
16. Hand D., Henley W. Statistical classification methods in consumer credit scoring. 1997. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.semanticscholar.org/paper/Statistical-Classification-Methods-in-Consumer-a-Hand-Henley/fa585ac49b37a801ccd1b2e49118518414c810e2 (дата обращения 11.10.2025 г.)
17. Thomas L., Crook J., Edelman D. Credit Scoring and Its Applications. 2002; Thomas L. Consumer Credit Models. 2009. / [Электрон.ресурс] // URL:https://sciarium.com/file/120591 (дата обращения 11.10.2025 г.)
18. Мартынова У. А. Цифровой банкинг: развитие, возможности, риски / У. А. Мартынова // Скиф. Вопросы студенческой науки. – 2024. – № 5(93). – С. 667-673.
19. Rudin C. Stop explaining black box ML models for high stakes decisions. 2019. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.semanticscholar.org/paper/Stop-explaining-black-box-machine-learning-models-Rudin/bc00ff34ec7772080c7039b17f7069a2f7df0889 (дата обращения 11.10.2025 г.)
20. Saunders A., Allen L. Credit Risk Management In and Out of the Financial Crisis. 2022. / [Электрон.ресурс] // URL:https://www.litres.ru/book/anthony-saunders/credit-risk-management-in-and-out-of-the-financial-crisis-28304628 (дата обращения 11.10.2025 г.)
