Текст книги "Управление рисками коммерческих банков (управление: синтез, анализ)"

Капитал банка – основной параметр, представляющий собой процесс.

Капитал банка K в общем случае представляет собой для устойчиво функционирующего коммерческого банка вектор-функцию времени K(t) = (K₁, K₂, K₃, K₄, K₅, K₆), где K₁ – капитал, обеспечивающий функционирование всех систем банка; K₂ – капитал банка, направленный на кредитование; K₃ – капитал банка, направленный на инвестирование; K₄ – капитал банка, направленный на валютный кредит; K₅ – капитал банка, сформированный на основе депозита; K₆ – капитал банка, включающий прибыль, паевые и другие средства.

Введенная таким образом структура капитала банка K(t) позволяет создавать достаточно прозрачные основы анализа рисков в различных денежных процессах, формируемых банком.

Риски банка формируются согласно сфере деятельности и включают в качестве основных следующие риски:

– кредитных процессов (х₁);

– депозитных процессов (х₂);

– инвестиционных процессов (х₃);

– валютных процессов (х₄).

В совокупности х = (х₁, х₂, х₃, х₄) каждый из процессов подлежит контролю и ограничению. При этом по каждому из них существуют области допустимых Ω⁽ⁱ⁾_доп и критических Ω⁽ⁱ⁾_кр значений x_i . При этом х_i(t) = + Δx_i(t), где  – нормативная или расчетная величина x_i; Δx_i(t) – отклонение от нормативного (расчетного) , случайная величина, подлежащая ограничению.

Одна из основных функций коммерческого банка – это создание такой системы с такими структурно-функциональными свойствами, которая способна формировать управление рисками, в том числе капитала банка. При этом одна из функций системы управления банковскими рисками состоит в контроле и управлении вероятностью, например события A = (K₂ > K^*₂), где капитал K₂, направленный на кредитование в среду в различной форме; K^*₂ – получено из среды.

Если банк наделен системой управления банковскими рисками, то процессы, создаваемые коммерческим банком, – управляемые и контролируемые, а модели оценки риска строятся в вероятностном пространстве, которые включают и учитывают функциональные свойства подсистем, направленных на целеполагание, целедостижение, целереализацию, целеконтроль.

Согласно принципу минимального риска банковская система, как и всякая динамическая система, представляет собой систему со структурой (рис. 2.2), содержащей подсистемы: целеполагания (1), целедостижения (2), целереализации (3) и контроля целереализации (4) [12], каждая из которых обладает необходимым финансовым и информационным потенциалом θ_i .

Рис. 2.2

Банковская система предназначена для реализации заданной цели Ц_з, которую осуществляет некоторое множество А личностей. Множество А должно обладать некоторыми заданными функциональными свойствами (φ_i)_з [15]. В совокупности своей каждая личность обладает фактическими свойствами (φ_i)_ф , и тогда множество А реализует функцию Ц_ф.

Согласно замыслу, на выходе данной системы, реализующей функцию Φ(φ_i), когда начинают работать (φ_i)_ф, будем иметь Ц_ф – фактическое значение цели. Отклонение Ц_ф от Ц_з, обусловленное фактическими функциональными свойствами (φ_i)_ф, отличающимися от заданных функциональных свойств (φ_i)₃, обусловливает наши потери. Если (Ц₃ – Ц_ф) > 0, то в итоге имеют место риски.

Подсистемы 1, 2, 4 (рис. 2.2) будем называть интеллектуальными, а интеллектуально-энергетический потенциал, включающий компоненты (Е, J), ими созданный, будем обозначать θ_и = (θ₁, θ₂, θ₄). Подсистему 3, осуществляющую целереализацию, отнесем к классу энергетических, а потенциал, ею созданный, будем обозначать θ₃ = θ₃.

При изучении и моделировании рисков банковских систем общий потенциал θ = (θ_и, θ_э) можно рассматривать в виде двух независимых компонент θ_и и θ_э, где θ_э включает K – оборотный капитал банка. Однако необходимо учитывать в более тонких и глубоких моделях их взаимосвязь и взаимовлияние, обуславливающие особенности их состояния [1, 3, 27, 39].

Будем рассматривать следующие ситуации, свойственные состояниям банковской системы:

– самоконтроль, самоуправление;

– внешний контроль и управление в совокупности с самоконтролем и самоуправлением;

– внешний контроль и управление, например в состоянии банкротства.

Рассмотрим состояние самоконтроля и самоуправления: общий случай, когда анализируется общий потенциал θ = (θ_и, θ_э) = (, ), где θ_и = , θ_э = . Для общего потенциала введем области допустимых Ω_доп(θ) и критических Ω_кр(θ) значений θ. В процессе функционирования банковской системы под действием возмущающих факторов или факторов риска возможны следующие ситуации:

Этим ситуациям можно поставить в соответствие следующие события:

Полагая, что процессы , представляют собой стохастические, и, в частности, независимые, мы можем рассматривать вероятности указанных событий: P(A₁); P(В₁); P(С₁); P(D₁).

При этом P(A₁) характеризует безопасное состояние банковской системы, когда вся система в норме, а созданный ею потенциал обеспечивает самосохранение.

Вероятность P(В₁) характеризует численно такое состояние интеллектуальной системы, когда банковская система не способна к самоуправлению.

Вероятность P(С₁) характеризует такое состояние системы, когда ее финансовый (энергетический) потенциал не может обеспечить ее функционирование.

Вероятность P(D₁) характеризует неспособность банковской системы выполнять заданную цель.

Часто вычисление этих вероятностей представляет сложную задачу. Рассмотрим несколько упрощенных уровней. Рассмотрим компоненты (K, J), включенные в θ, раздельно с целью оценки роли K и информации J в формировании показателей риска и безопасности.

В процессе функционирования капитал K и информация J, характеризующая интеллектуальный потенциал системы, как у всякой динамической системы, изменяются во времени, в том числе под влиянием случайных факторов риска W и V. При этом K и J представляют собой случайные процессы, значения которых могут существенно изменяться. При этом возможны следующие ситуации

K Ω_доп(K); J Ω_доп(J); K Ω_кр(K); J Ω_кр(J).

Этим ситуациям соответствуют следующие события

А₂ = {K Ω_доп(K); J Ω_доп(J)};

В₂ = {K Ω_кр(K); J Ω_доп(J)};

С₂ = {K Ω_доп(K); J Ω_кр(J)};

D₂ = {K Ω_кр(K); J Ω_кр(J)}.

Каждое из указанных событий характеризуется соответствующими вероятностями: P(A₂); P(В₂); P(С₂); P(D₂).

Вероятность P(A₂) характеризует безопасное состояние банковской системы.

Вероятность P(В₂) характеризует способность банковской системы планировать и управлять, но не реализовывать поставленную цель.

Вероятность P(С₂) характеризует состояние банковской системы, при котором банк не в состоянии контролировать и управлять своими финансовыми потоками.

Вероятность P(D₂) – неспособность к функционированию системы.

Рассмотрим теперь раздельно финансовый K_ф и интеллектуальный θ_и потенциалы. Для банковской системы возможны следующие ситуации:

K_ф Ω_доп(K_ф); K_ф Ω_кр(K_ф);

а для интеллектуальной системы —

θ_и Ω_доп(θ_и); θ_и Ω_кр(θ_и).

Из представленных событий формируются различные состояния и соответствующие им события:

А₃ = {K_ф Ω_доп(K_ф); θ_и Ω_доп(θ_и)};

В₃ = {K_ф Ω_кр(K_ф); θ_и Ω_доп(θ_и)};

С₃ = {K_ф Ω_доп(K_ф); θ_и Ω_кр(θ_и)};

D₃ = {K_ф Ω_кр(K_ф); θ_и Ω_кр(θ_и)}.

Рассматриваемые события соответствуют макроуровню и имеют следующую интерпретацию:

Событие А₃ соответствует расчетному состоянию банковской системы.

Событие B₃ соответствует нерасчетному состоянию банковской системы вне Ω_доп, но когда возможен возврат в Ω_доп, например благодаря помощи от макроэкономики.

Событию С₃ соответствуют интеллектуальные потери, когда состояние банковской системы может быть возвратным из области Ω_кр(θ_и) в область Ω_доп(θ_и) при восполнении потерь.

Событию D₃ соответствует состояние, когда K ≈ 0, как правило, безвозвратное состояние из областей Ω_κρ(K_φ) и Ω_κρ(θ_и).

События A₃, В₃, С₃, D₃ отображают возможные фактические значения потенциалов (K_ф)_ф и (θ_и)_ф, которым соответствуют вероятности Р₁ = Р(А₃), Р₂ = Р(В₃), Р₃ = Р(С₃), Р₄ = Р(D₃).

Вероятность Р₁ характеризует численно безопасное состояние системы.

Вероятность Р₄ означает опасное или критическое безвозвратное (из Ω_кр) состояние банковской системы.

Вероятности Р₂, Р₃ характеризуют такие потери интеллектуально-энергетического потенциала, при которых риск связан с необходимостью принимать решительные меры по возврату в область допустимых состояний или предотвращению выхода в Ω_кр.

Решение проблемы обеспечения Р₂ = Р₃ = 0 либо возврата из Ω_кр в Ω_доп в лучшем случае связано с контролем K_ф, θ_и и формированием соответствующих управлений:

– либо к предотвращению событий В₃, С₃;

– либо к обеспечению вывода K_ф, θ_и из Ω_кр.

Для того чтобы вычислить величины Р_i , необходима информация:

– о вероятных характеристиках процессов K_ф, θ_и;

– об областях Ω_доп(K_ф), Ω_доп(θ_и);

– о допустимом времени τ₀ пребывания в Ω_доп(K_ф), в течение которого необходимо сформировать соответствующее управление и его реализацию по выводу K_ф из Ω_кр в Ω_доп с целью предотвращения катастрофы.

Рассмотрим теперь внешний контроль и управление в совокупности с самоконтролем и самоуправлением. Возникающие проблемы при реализации внешнего контроля и управления включают следующее:

– необходимо найти методы и способы контроля K_ф и θ_и;

– имея измеренные значения K_ф и θ_и, управление формируется так, чтобы предотвращать выход в Ω_кр (критическую область);

– в силу инерционности банка как динамической системы нужно иметь модели K_ф, θ_и для их прогнозирования и формирования оптимальных оценок.

Только тогда мы сможем не только констатировать событие y_ф Ω_кр(y), где y_ф = ((K_ф)_ф, (θ_и)_ф), y = (K_ф, θ_и), но и управлять процессом его предотвращения.

Создание математических моделей вероятностных показателей риска потенциала θ = (K_ф, θ_u) проведем при следующих предположениях.

1. Фактические значения K_кр(t), θ_u(t) представляют случайные процессы, например марковские, статистические характеристики которых известны (обозначим эти процессы (K_ф)_ф, (θ_u)_ф).

2. На выходе системы контроля имеем измеренные значения K_ф(t) и θ_u(t), обозначим их (K_ф)_изм, (θ_u)_изм, которые отличаются от (K_ф)_ф и (θ_u)_ф, так как включают погрешности измерений δ₁, δ₂ соответственно.

Упростим расчетную модель, положив, что фактические значения K_ф и θ_и не зависят от погрешностей δ₁, δ₂, которые в общем случае представляют случайные процессы с заданными вероятностными характеристиками.

3. Система контроля имеет ограничения на объем контроля, т. е. не все она может контролировать.

4. Управление состоит в том, что когда (K_ф)_изм достигает границы области Ω_кр, оно срабатывает (инерционностью процессов пренебрегаем), реализуются компенсационные процессы и дальнейший путь K(t) в Ω_кр прекращается; при этом создается нелинейный процесс, а само управление также является нелинейным.

В силу свойств системы, обусловленных погрешностью измерения δ₁, δ₂, контроля, область допустимых измеренных значений Ω^κ_доп не совпадает с областью допустимых фактических значений Ω^ф_доп. При этих условиях имеют место следующие ситуации.

Для капитала K_ф = х₁ в процессе его контроля возможны следующие ситуации:

– фактические значения могут быть в одной из следующих областей:

Ā₁ = {х_1ф Ω_доп(х₁)}, Ā₂ = {х_1ф Ω_кр(х₁)};

– измеренные значения х₁ (в силу погрешностей измерения δ₁) могут быть в одной из областей:

В процессе контроля имеют место события

А = (Ā₁, ); В₄ = (Ā₁, ); С₄ = (Ā₂, ); d₄ = (Ā₂, ).

Одновременно для интеллектуального потенциала θ_и имеет место следующее:

– фактические значения (θ_и)_ф могут быть в одной из следующих областей:

Ā₃ = {(θ_u)_ф Ω_don(θ_u)}, Ā₄ = {(θ_u)_ф Ω_кр(θ_u)}.

При этом для измеренных значений θ_и имеет место:

В процессе контроля и управления имеют место события:

А₅ = (Ā₃, ); В₅ = (Ā₃, ); С₅ = (Ā₄, ); D₅ = (Ā₄, ).

На практике возможны различные сочетания событий:

Н₁ = (А₄, А₅); Н₂ = (А₄, В₅); Н₃ = (А₄, С₅); Н₄ = (А₄, D₅);

Н₅ = (B₄, А₅); …; Н₁₆ = (D₄, D₅).

Каждому событию Н_i соответствует своя вероятность (численная величина события) Р_i = P(H_i). В силу того, что H_i несовместимы между собой, вероятность суммы всех событий имеет вид

здесь P(H^*) включает в себя все неблагоприятные ситуации, P(H₁) представляет собой характеристику безопасной ситуации.

Перейдем к такому состоянию банковской системы, когда капитал K_ф меньше допустимого (K_ф)_доп, но больше (K_ф)_кат – катастрофического, когда K_ф ≠ 0, но система не в состоянии производить реализацию процессов, формировать и реализовывать управления как отдельными подсистемами, так и системой в целом, т. е. процессов функционирования. При этом система не способна выйти из области [(K_ф)_доп, (K_ф)_кат] в область Ω_доп самостоятельно, без внешней энергетическо-финансовой поддержки. Это состояние назовем реанимационным.

Таким образом, критическую область мы разбили на две: предкатастрофическую (возвратную); катастрофическую (безвозвратную). Обозначим катастрофическое значение капитала (K_ф)_кат, его величину обозначим с помощью а, т. е. (K_ф)_кат = а. Положим, мы можем контролировать а, т. е. имеет место а_изм = а_ф + δа.

Положим, к банковской системе может подключиться экономика и реализовать «запуск» системы, как только она убедится, что K_ф > а, т. е. возможно восстановление банковской системы или реанимация.

Показатели катастрофического риска, обусловленные выходом в катастрофическую область (энергетической смерти, безвозвратного в Ω_доп состояния), характеризуются вероятностями следующих событий:

А₆ = {(K_ф)_ф > a; (K_ф)_изм > a^пр};

В₆ = {(K_ф)_ф > a; (K_ф)_изм < a^пр};

C₆ = {(K_ф)_ф < a; (K_ф)_изм > a^пр};

D ₆ = {(K_ф)_ф < a; (K_ф)_изм < a^пр},

где а^пр – измеренное (оцененное) какими-либо средствами катастрофическое значение K_ф.

Событие А₆: фактическое значение капитала (K_ф)_ф и его измеренная величина находятся в области предкритических значений. Это событие и его вероятность Р(А₆) характеризуют такое состояние банка, когда возможен возврат из «комы».

Событие В₆ и соответствующая вероятность Р(В₆) характеризуют наши потери. Система считается «мертвой», хотя ее можно спасти.

Событие С₆ означает, что система «мертва», но центральный банк стремится ее спасти. В этой ситуации существенны потери центрального банка или макроэкономики.

Событие D₆ соответствует правильной оценке (K_ф)_ф наступления «смерти».

Таким образом, нам необходимо прикладывать максимум усилий по уменьшению вероятностей Р(В₆) и Р(С₆). В данной ситуации проблематичным является расчет риска последствий, т. е. возврата (K_ф)_ф из критической области в допустимую путем формирования управляющих воздействий. Здесь важно построить модель управления U и определить место приложения этого управления таким образом, чтобы учесть особенности данного коммерческого банка. При этом риск действия обусловлен свойствами системы контроля и управления, их погрешностями как методическими, так и инструментальными.

Проводить детализацию показателей рисков и безопасности возможно следующими путями:

– независимым рассмотрением отдельных банков и созданных этими объектами процессов;

– зависимым рассмотрением отдельных иерархических уровней.

В первом случае необходимо задавать области допустимых состояний каждого элемента в пространстве состояний коммерческого банка и допустимые вероятности критических состояний. Это создает труднопреодолимые сложности создания структуры модели искомых вероятностей. Во втором случае (по существу, это макроуровень) трудность состоит в создании единой модели кредитной системы или интеллектуальной системы, в общем случае иерархической системы в целом, во взаимосвязи, взаимовлиянии.

Для целей анализа, прогнозирования и управления риска необходимы математические модели системы в целом и ее отдельных подсистем, элементов, объектов.

Приведем примеры иерархических банковских систем управления банковскими рисками.

I. Рассматриваются две системы:

– банк как кредитодатель;

– фирма как кредитополучатель.

Система управления банковскими рисками должна отслеживать финансовые процессы: на рынке; фирмы; свои собственные. Система анализирует и прогнозирует изменение: банковского капитала; капитала фирмы; цены на товары фирмы, в общем случае представляющие случайный процесс.

II. Рассматриваются две системы контроля:

– банковская;

– надзорная (внешняя).

Надзорная система, так же как и банковская, обладает погрешностями систем контроля, а потому выводы обладают погрешностями.

Банк, как динамическая система, включает в себя систему управления, функционально реализующую высокую эффективность (прибыльность), а также минимизацию потерь, соответствующих рисков.

Одновременное обеспечение требований высокой эффективности и минимальных рисков в условиях воздействия многомерной внешней среды, формирующей как прибыль, так и потери, требует создания новых методов проектирования систем управления банком.

Первое и основное отличие банковских систем управления (как сказано выше), например, от технических – это наличие двух систем управления:

– качественной системы управления банковским риском и эффективностью;

– количественной системы управления банковскими рисками и эффективностью.

Каждая из указанных систем обладает своими преимуществами и недостатками.

Качественные системы управления банковскими рисками не в состоянии осуществить анализ риска с высокой точностью, а также спрогнозировать изменение контролируемого и ограничиваемого процесса, для того чтобы сформировать правильное (безошибочное) управление, обеспечивающее безопасное состояние коммерческого банка или предотвратить потери.

Количественные системы управления банковским риском не в состоянии охватить огромное количество информации (и, прежде всего, получить ее), выделить основное, главное – проанализировать. При этом используется структурно-функциональный синтез, когда выделяются самые важные события, влияющие на функционирование коммерческого банка.

Исходное утверждение: необходимо оптимальное сочетание качественных и количественных подходов к построению системы управления коммерческим банком и ее математической модели.

Проблемы формирования системы управления коммерческого банка как динамической системы обусловлены наличием прежде всего обратных связей.

1. Внутренней обратной связи Г₁, созданной администрацией банка для организации текущего контроля состояния процессов, создаваемых коммерческим банком.

2. Внешней обратной связи Г₂, создаваемой различными надзорными организациями: как страновыми, так и международными.

3. Внешней обратной связи Г₃, которая формируется в рамках финансового рынка, в том числе от общества, на основе анализа надежности (доверия) и выгодности сотрудничества.

При этом обратная связь Г₂ – дискретная по времени, остальные непрерывные, что обусловливает также особенности построения системы управления коммерческим банком.

Функциональные свойства системы управления банка рассмотрим на примере такого параметра, как капитал K(t). Изменение капитала K во времени происходит под воздействием внешних факторов W₁, создающих условия для роста K(t), т. е. прибыль, и факторов W₂, создающих условия для уменьшения K(t). При этом система управления реализует следующие функции:

– осуществляет контроль процесса K(t), в том числе путем измерения K(t), с погрешностью δK, т. е. K_изм = K_ф(t) + δK(t);

– анализирует прибыльность или убыточность банковских операций, т. е. оценивается величина эффективности и риска;

– осуществляет сравнение допустимой величины K(t), т. е. K_доп и ее фактического значения: K_ф = + ΔK, где K_ф = K(t, W); – математическое ожидание от K_ф; ΔK – случайное отклонение K_ф от ;

– осуществляет контроль и анализ случайного процесса ΔK = – K(t, W), где W – внешние возмущающие факторы, случайные процессы;

– осуществляет анализ случайного процесса δK = K^(t)_изм – K_ф(t), где δK – погрешность измерения K(t); K_изм, K_ф – соответственно измеренное и фактическое значения K(t); δK = δK(t; V), V – внутренние возмущающие факторы.

Допустимые значения K(t), т. е. K_доп предполагается постоянным, рассчитываются при проектировании системы управления.

В процессе функционирования коммерческого банка система управления сравнивает измеренные значения K(t) и его допустимое значение K_доп (рис. 2.3).

Рис. 2.3

В случае, когда Δ = 0, т. е. K_изм = K_доп, система оповещает руководство в момент времени t₂ о необходимости принимать компенсирующее управление на увеличение K_изм(t).

Рассмотрим проблему ограничения прибыли α, увеличивающей капитал K сверху по максимуму, и особенности функционирования, обусловленные этим ограничением.

Рис. 2.4

Прибыль α для коммерческого банка имеет сверху «мягкую» α₂ границу (рис. 2.4), которая заканчивается жесткой α₁ – ее никому законным путем не дано преодолеть. Однако все стремятся ее достичь. Здесь при реализации прибыли α > α₂ резко возрастает величина, характеризующая вероятность потерь. Чем ближе к α₁, тем выше прибыль, тем больше вероятность разориться при ее потере. При этом не всем банкам дано достичь α₁, а если банк достиг α₁, то чрезвычайно сложно ее сохранить. Такое событие относится к редким событиям, и вероятностная модель такого процесса требует для своего описания особого подхода. Ибо при превышении α₁ банк сразу оказывается в Ω_кр.

Функционирование иных банков характеризуется нахождением прибыли на отрезке от α₃ до α₂, т. е. в таком режиме функционирования, когда прибыли мало, и разорение таких банков маловероятно. Те банки, прибыль которых меньше α₃, вынуждены отдавать имеющийся капитал. Здесь реализуется процесс инволюции или разорение. Банки, достигшие Ω⁽³⁾_кр, создают отрицательную прибыль, т. е. α < 0.

Множество факторов способствует достижению α₁ или α₂. Один из основных факторов – интеллектуальный потенциал руководителя банка и его помощников различного уровня, которые формируют:

– стратегию управленческих действий;

– свои решения адекватно изменяющимся ситуациям внешней среды и т. п.

При формировании управления будем использовать качественные модели построения показателей рисков и безопасности коммерческих банков, на базе которых реализуем структурно-функциональный синтез систем на уровне иерархии, включающей коммерческий банк, а также структурно-функциональный анализ коммерческого банка как динамической модели.

В основу качественной модели построения показателей рисков и безопасности положим системы Базель-1 и Базель-2. Такой подход позволяет рассматривать как с качественных позиций, так и с количественных влияние анализируемых факторов (процессов) контроля и управления, в том числе пренебрежения ими, на вероятностные показатели риска и безопасности коммерческого банка, включенного в иерархию банковских систем.

Разработка управления предполагает использование определенного объема информации. Полнота исходной информации, в свою очередь, обусловливает разделение управлений на управления, принимаемые в условиях определенности или риска и неопределенности.

Управления, формируемые в условиях определенности, – когда руководитель точно знает результат каждого из альтернативных вариантов решения.

Управления, формируемые в условиях риска, вероятностная ситуация, – если известна вероятность выбора всех альтернативных решений. При этом сумма вероятностей всех альтернатив должна быть равна единице. Для иллюстрации рассмотрим следующий пример. Разрабатывая инвестиционное решение на предстоящий год, необходимо знать предполагаемый уровень рентабельности. Наиболее вероятным его значением будет средняя экономическая рентабельность, рассчитанная из ее значений за ряд предшествующих лет. При этом она рассчитывается как сумма произведений фактических значений экономической рентабельности имевших место за анализируемый период на соответствующие им вероятности.

Управления формируются в условиях неопределенности тогда, когда невозможно определить вероятность возможных исходов. Как правило, подобная ситуация в деятельности коммерческих банков складывается при их инновационной ориентации, при невозможности собрать необходимые представительные статистические и другие данные для определения уровня риска, при дороговизне процедур сбора и обработки информации, при невозможности привлечь опытных экспертов, предпринимателей или специалистов в сфере принимаемого управленческого решения.

Принимая решение в условиях неопределенности, следует руководствоваться правилом: любое решение, разрабатываемое на основе даже поверхностного анализа или прогноза, лучше решения, принимаемого спонтанно, наугад.

Рассмотрим некоторые особенности, связанные с объемом информации и ее достоверности, которые реализует банковская система контроля.

Среди наиболее распространенных факторов риска, подлежащих оценке (контролю), обусловливающих потери коммерческого банка, будем рассматривать внешние W и внутренние V, т. е. вектор R = (W, V), включающий:

– несовершенство юридического обеспечения R₁;

– несовершенство правил раскрытия информации R₂;

– недостоверный учет R₃;

– несовершенство платежных систем R₄;

– профессиональные свойства сотрудников R₅;

– несовершенство технических и методических возможностей оценки стоимости закладных факторов R₆, а также изменение рыночной цены, влияющей на цену закладных факторов (внешний фактор риска) R₇.

Приведенные факторы R = (R₁, …, R₇) порождают погрешности контроля банковских финансовых процессов, подлежащих контролю и ограничению. Обозначим процесс, подлежащий контролю и ограничению, через х = х(t). В процессе контроля получим измеренное значение х(t), которое обозначим х_изм(t). Под действием R_i измеренное значение х(t) будет отличаться от его фактического значения х_ф на величину погрешности измерения δх, т. е. х_изм = х_ф + δх, где х_ф = х – фактическое значение х(t), δx = δ₁x + δ₂x. Погрешность δ₁х будем относить к внутренним банковским. Внешние δ₂х банковские погрешности в различной форме формируются службами надзора. Общая погрешность δx = δ₁x + δ₂x обусловлена искажением информационных, учетно-отчетных и контрольных процедур как внутри банка δ₁х, так и в разных секторах их внешней среды δ₂х. Так, например, недостаточно качественно (достоверно) разработанные схемы классификации кредитов и правил резервирования кредитов с ухудшающимися параметрами могут позволить руководителю банка представить документы в органы надзора о достаточном капитале накануне кризиса.