Современные методы оценки банковских рисков и стресс-тестирование: Анализ регуляторной базы (Базель III/IV) и российской практики (2025)

Роль и значение риск-менеджмента в современной банковской системе

Современная банковская система функционирует в условиях перманентной турбулентности, характеризующейся высокой волатильностью рынков, геополитическими шоками и быстрым технологическим развитием. В этом контексте управление рисками (риск-менеджмент) перестало быть исключительно внутренней функцией кредитной организации, трансформировавшись в ключевой элемент обеспечения финансовой стабильности на макроуровне. Недооценка или неадекватное управление даже одним из видов риска неизбежно ставит под угрозу не только сам банк, но и всю финансовую систему, что мы неоднократно наблюдали в ходе глобальных кризисов.

Банковский риск — это вероятность возникновения неблагоприятных событий, способных привести к финансовым потерям, снижению ликвидности или потере капитала. Среди базовых категорий выделяют кредитный, рыночный, операционный риски и риск ликвидности.

Актуальность темы, выбранной для настоящего эссе, обусловлена необходимостью неуклонного следования принципам «Базеля III» и постепенного перехода к стандартам «Базеля IV». Эти международные соглашения призваны повысить способность банковского сектора абсорбировать шоки, возникающие как из финансовой, так и из экономической напряженности. Как следствие, банки обязаны постоянно совершенствовать свои внутренние модели и системы контроля.

Особое место в арсенале риск-менеджмента занимает стресс-тестирование — методологический инструмент, позволяющий оценить устойчивость банка или финансовой системы в целом к реализации исключительных, но правдоподобных сценариев. Задача данного эссе — провести комплексный анализ: от изучения регуляторного фундамента Банка России до рассмотрения конкретных количественных моделей (VaR, ES) и оценки практического применения стресс-тестирования в условиях российского финансового рынка в 2025 году.

Регуляторный фундамент: Внедрение стандартов Базеля III в практику Банка России (ЦБ РФ)

Система оценки и управления банковскими рисками в Российской Федерации является частью глобальной архитектуры финансового регулирования, основанной на стандартах Базельского комитета. Банк России методично интегрирует принципы «Базеля III», стремясь обеспечить капитал банков, достаточный для покрытия всех ключевых рисков.

Регулирование достаточности капитала и кредитного риска

Центральным требованием «Базеля III» является поддержание банками минимально допустимого уровня достаточности капитала. Методика определения собственных средств (капитала) в России регламентирована Положением Банка России от 04.07.2018 № 646-П («О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)»).

Согласно регуляторным требованиям, минимально допустимое числовое значение норматива достаточности собственных средств (капитала) Н1.0 установлено на уровне 8,0%. Этот норматив является критическим индикатором устойчивости банка к потенциальным убыткам, обеспечивая тем самым защиту интересов вкладчиков и кредиторов.

Наиболее значимым для банковского сектора является кредитный риск. Для его оценки Банк России предусмотрел возможность использования двух основных подходов:

1. Стандартизированный подход: Основан на регуляторно заданных весах риска.
2. Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР/IRB): Этот продвинутый подход позволяет крупным банкам, имеющим достаточное количество статистических данных и развитую систему риск-менеджмента, использовать собственные оценки ключевых параметров риска. Порядок расчета величины кредитного риска с применением ПВР/IRB регулируется Положением Банка России от 06.08.2015 № 483-П.

Важно отметить, что методология применения внутренних моделей постоянно актуализируется. Положение Банка России от 18.09.2023 № 824-П дополнительно устанавливает детальные требования к банковским методикам и моделям количественной оценки рисков, повышая требования к качеству данных и процессу валидации. Более того, эти требования стимулируют банки к инвестициям в IT-инфраструктуру, что является прямым следствием регуляторного ужесточения.

Нормативы рыночного, операционного рисков и риска ликвидности

Регулирование других ключевых рисков также основано на Базельских принципах:

Риск	Регламентирующий документ ЦБ РФ	Краткое описание требований
Рыночный	Положение Банка России от 03.12.2015 № 511-П	Определяет порядок расчета величины рыночного риска, возникающего из-за изменения рыночных цен (процентные ставки, курсы валют, цены на акции и товары).
Операционный	Положение Банка России от 07.12.2020 № 744-П	Внедряет стандартизированный подход «Базеля III» для расчета операционного риска, включая использование Бизнес-индикатора (БИ) и Коэффициента внутренних потерь (КВП).
Ликвидность	Положения № 421-П (ПКЛ) и № 596-П (НЧСФ)	Внедряет нормативы краткосрочной и структурной ликвидности.

В области риска ликвидности Центральный банк РФ внедрил два ключевых норматива «Базеля III»:

1. Норматив краткосрочной ликвидности (ПКЛ, или LCR): Установлен Положением Банка России № 421-П от 30.05.2014. Минимальное значение ПКЛ, отражающее способность банка покрыть отток средств высоколиквидными активами в течение 30 дней, составляет 100%.
2. Норматив чистого стабильного фондирования (НЧСФ, или NSFR): Регулируется Положением Банка России № 596-П от 26.07.2017. Этот структурный норматив, также равный 100% для системно значимых кредитных организаций (СЗКО), гарантирует, что долгосрочные активы фондируются стабильными пассивами.

Важным регуляторным изменением в 2025 году является введение **Национального норматива краткосрочной ликвидности (ННКЛ)** для СЗКО. С 1 октября 2025 года его минимальное значение составит 80% с плановым повышением до 100% к 1 января 2026 года, что свидетельствует о постоянной адаптации российского законодательства к меняющимся внешним условиям и углублении контроля за системно значимыми институтами.

Количественные методы оценки рисков: От VaR к Expected Shortfall

Количественные методы служат основой для расчета регуляторного капитала и принятия стратегических решений. Эволюция этих методов демонстрирует переход от простых статистических оценок к более сложным, способным учитывать экстремальные события.

Концепция и методы расчета Value-at-Risk (VaR)

Value-at-Risk (VaR), или Стоимость под риском, является краеугольным камнем количественного риск-менеджмента, особенно в отношении рыночного риска.

Определение: VaR — это максимально ожидаемая величина убытков, которую не превысят потери за определенный период времени (временной горизонт) с заданной вероятностью (уровень доверия). Например, VaR в 1 млн рублей с уровнем доверия 99% на горизонте 1 день означает, что в 99 случаях из 100 потери банка за этот день не превысят 1 млн рублей.

В банковской практике используются три основных метода расчета VaR:

1. Параметрический (вариационно-ковариационный) метод: Предполагает, что доходности активов имеют нормальное распределение.
2. Метод исторического моделирования: Использует фактические исторические данные о доходностях для построения эмпирического распределения потерь.
3. Метод Монте-Карло: Генерирует тысячи или миллионы случайных сценариев изменения рыночных факторов на основе заданных параметров распределения.

Общая логика расчета VaR (параметрический метод):

Предполагая нормальное распределение, расчет VaR сводится к определению произведения стандартного отклонения доходности на соответствующий квантиль распределения и корректировке на временной интервал:

VaR = α · σ · √t

Где:

• α — коэффициент (квантиль) нормального распределения, соответствующий выбранному уровню доверия (например, 2,33 для 99% вероятности).
• σ — стандартное отклонение доходности портфеля.
• t — временной интервал (например, 1/252 года для однодневного VaR).

Expected Shortfall (ES) как когерентная мера и ее роль в FRTB

Несмотря на широкое распространение VaR, его ограниченность, особенно неспособность адекватно оценивать потери в «хвосте» распределения (экстремальный риск), привела к поиску более совершенных метрик. Такой метрикой стал Expected Shortfall (ES).

Определение ES: Expected Shortfall, или ожидаемый дефицит, представляет собой среднюю величину убытков, которые возникают при условии, что убытки превышают значение VaR. Другими словами, если VaR показывает границу, которую мы не превысим в 99% случаев, то ES показывает, сколько мы потеряем в среднем в оставшемся 1% самых неблагоприятных случаев.

Роль в регуляторных стандартах: В рамках стандартов «Базеля IV», а именно в документе Fundamental Review of the Trading Book (FRTB), ES был выбран в качестве основной меры риска для расчета регуляторного капитала по рыночному риску, заменив VaR.

Ключевое преимущество ES заключается в том, что он является когерентной (согласованной) мерой риска. Когерентная мера риска, помимо прочего, удовлетворяет свойству субаддитивности, а именно: риск объединенного портфеля всегда меньше или равен сумме рисков его компонентов. ES лучше учитывает эффект диверсификации, в то время как классический VaR этому свойству не всегда удовлетворяет, что подрывает фундаментальные основы управления портфелем. Почему же тогда многие банки до сих пор используют VaR, если ES демонстрирует такую очевидную методологическую состоятельность?

Принципы внутренних рейтинговых моделей (ПВР/IRB)

Внутренние рейтинговые модели (ПВР/IRB) — это продвинутый подход к оценке кредитного риска, который позволяет банкам использовать собственные статистические данные и экспертные суждения для определения требуемого капитала.

В рамках ПВР/IRB банк самостоятельно оценивает три ключевых компонента риска:

1. Вероятность дефолта (Probability of Default, PD): Оценка вероятности того, что заемщик не выполнит свои обязательства в течение определенного периода (обычно один год).
2. Потери при дефолте (Loss Given Default, LGD): Оценка доли убытка от требования в случае дефолта заемщика, учитывающая стоимость обеспечения и расходы на взыскание.
3. Величина требования, подверженная риску дефолта (Exposure at Default, EAD): Оценка ожидаемой суммы задолженности заемщика на момент дефолта (особенно актуально для неиспользованных лимитов по кредитным линиям).

Использование ПВР/IRB требует от банка не только наличия сложной математической базы, но и получения специального разрешения от Банка России, что является индикатором высокого уровня развития риск-менеджмента в кредитной организации.

Методология стресс-тестирования: Виды, этапы и сценарии

Стресс-тестирование — это важнейший проактивный инструмент управления рисками. Его методология включает четкое разграничение уровней анализа и использование специфических типов сценариев.

Классификация и подходы: Микро- и макропруденциальное тестирование

В зависимости от цели и масштаба анализа, стресс-тестирование разделяется на два основных типа:

1. Микропруденциальное стресс-тестирование: Проводится самим банком или регулятором с целью оценки устойчивости отдельного финансового института к неблагоприятным шокам. Фокусируется на достаточности капитала и ликвидности конкретной организации.
2. Макропруденциальное стресс-тестирование (НСТ): Проводится Банком России и фокусируется на анализе устойчивости финансовой системы в целом. Его цель — выявление системных рисков, эффекта заражения (contagion effect) между институтами и оценка необходимости макропруденциальных мер.

В рамках Надзорного Стресс-Тестирования (НСТ) Банк России использует два основных подхода для взаимодействия с системно значимыми кредитными организациями:

• Подход «Top-down» (Сверху-вниз): Расчеты выполняются непосредственно Банком России на основе данных финансовой отчетности банков с использованием собственных эконометрических моделей и единообразных предпосылок.
• Подход «Bottom-up» (Снизу-вверх): Расчеты выполняются самими банками на основе единого макроэкономического сценария, предоставленного ЦБ РФ, и методологических рекомендаций. Этот подход требует от банков использования их внутренних моделей и систем, что позволяет получить более детализированную картину воздействия шоков.

Типы стрессовых сценариев

Выбор адекватного сценария критически важен для получения релевантных результатов. В банковской практике используются следующие типы сценариев:

Тип сценария	Суть и цель	Применение
Анализ чувствительности	Оценка влияния изменения одного риск-фактора (например, падение курса рубля на 20% или рост процентной ставки на 3 п.п.) на финансовое положение банка.	Используется для быстрой оценки уязвимости отдельных портфелей.
Комплексный сценарный анализ	Оценка влияния ряда риск-факторов, объединенных в логически согласованный макроэкономический сценарий (например, "Рисковый" сценарий ЦБ РФ).	Основной метод макропруденциального стресс-тестирования.
Реверсивный стресс-тест	Определение предельных (критических) значений риск-факторов, которые могут привести к несостоятельности или дефолту банка.	Используется банками для выявления «точек невозврата» и разработки Планов восстановления финансовой устойчивости (ПВФУ).

Анализ практики Надзорного Стресс-Тестирования (НСТ) в Российской Федерации

Практика НСТ, проводимого Банком России, демонстрирует регуляторную приверженность принципам финансовой стабильности. Результаты этих тестов имеют прямое влияние на капитал и стратегию крупнейших банков.

Описание «Рискового» сценария 2024 года

После периода адаптации к геополитическим шокам, Банк России в 2024 году возобновил полноформатное НСТ (по методу «Bottom-up»), охватившее 27 крупнейших банков.

Для этого тестирования был использован так называемый «Рисковый» сценарий, который является наиболее неблагоприятным из представленных в документе «Основные направления денежно-кредитной политики».

Ключевые макроэкономические предпосылки «Рискового» сценария (2024):

Сценарий моделировал глобальный финансовый кризис, сопоставимый по масштабу с кризисом 2007–2008 годов. Предполагалось:

• Существенное ухудшение мировой экономики, вызванное устойчивым инфляционным давлением в развитых странах и резким ужесточением их денежно-кредитной политики.
• Усиление санкционного давления на российскую экономику, ведущее к сокращению экспорта и падению цен на ключевые сырьевые товары.
• Значительное снижение ВВП РФ и рост безработицы.

Особый фокус анализа был сделан на оценке кредитного риска, поскольку именно этот риск является основным источником потерь в кризис. Банки проводили детальный анализ кредитного портфеля по около 400 крупнейшим заемщикам, оценивая потенциальный объем досоздания резервов под возможные потери.

Результаты НСТ и их интеграция в управление банком

Агрегированные результаты НСТ 2024 года, опубликованные Банком России, подтвердили способность системно значимого банковского сектора абсорбировать серьезные макроэкономические шоки.

Результаты НСТ (2024 год):

По итогам реализации «Рискового» сценария совокупная достаточность капитала (норматив Н1.0) 27 крупнейших банков, согласно расчетам, может снизиться на 2,8 процентного пункта.

Однако, даже при таком снижении, среднее значение норматива Н1.0 для банковского сектора сохранилось бы на уровне 9,6%.

Показатель	Значение до стресса (Условно)	Снижение (п.п.)	Значение после стресса	Минимальное требование ЦБ (Н1.0)
Норматив Н1.0	> 12,4%	-2,8	9,6%	8,0%

Вывод: Сохранение норматива Н1.0 на уровне 9,6% (при минимальном требовании 8,0%) означает, что даже в условиях кризиса, сопоставимого с 2008 годом, системно значимые банки сохраняют регуляторный буфер прочности, подтверждая эффективность внедренных мер Базеля III.

Интеграция результатов:

Результаты надзорного стресс-тестирования не являются просто статистикой. Они имеют прямое практическое применение:

1. ВПОДК (Внутренние Процедуры Оценки Достаточности Капитала): Банки обязаны интегрировать результаты стресс-тестов в свои ВПОДК, используя их для определения необходимого размера экономического капитала и планирования стратегического разв��тия.
2. ПВФУ (Планы Восстановления Финансовой Устойчивости): В случае выявления дефицита капитала или ликвидности по стрессовому сценарию, банк обязан разработать или актуализировать ПВФУ, содержащий конкретные меры по восстановлению устойчивости (например, увеличение капитала, сокращение рисковых активов).

Ограничения и вызовы применения современных методов в российской банковской практике

Несмотря на прогресс в развитии регуляторной базы и количественных методов, их практическое применение сталкивается с рядом существенных методологических и технических вызовов.

Критический анализ VaR: Проблема некогерентности и субаддитивности

Главное методологическое ограничение классического VaR, которое и послужило причиной его замены на ES в стандартах FRTB, связано с его некогерентностью.

Некогерентность VaR проявляется в том, что он не всегда удовлетворяет свойству субаддитивности. Свойство субаддитивности является фундаментальным для риск-менеджмента, поскольку оно отражает принцип диверсификации: объединение двух портфелей должно приводить к снижению совокупного риска или, по крайней мере, не к его увеличению. Математически это выражается как:

VaR(A + B) ≤ VaR(A) + VaR(B)

Однако, в портфелях, содержащих активы с ненормальным распределением доходности, особенно в случае опционных стратегий или активов с высоким «хвостовым» риском, это неравенство может нарушаться. Это означает, что VaR объединенного портфеля может оказаться больше, чем сумма VaR его отдельных частей. Такое нарушение подрывает логику диверсификации и может привести к недооценке системного риска при агрегации рисков. Именно поэтому регуляторы отдают предпочтение Expected Shortfall, который всегда удовлетворяет свойству субаддитивности.

Методологические и технические вызовы в РФ

Практика внедрения продвинутых методов в России выявляет специфические проблемы, замедляющие полную имплементацию Базельских стандартов:

1. Проблемы данных и автоматизации: Многие российские банки, особенно не входящие в группу СЗКО, сталкиваются с низким уровнем автоматизации и неразвитой системой контроля качества данных. Для применения сложных внутренних моделей (ПВР/IRB или методов Монте-Карло) необходимы обширные, исторически длинные и чистые базы данных по дефолтам и потерям, что часто отсутствует.
2. Фрагментация комплексного стресс-тестирования: Отмечается, что многие банки испытывают значительные трудности с проведением комплексного, интегрированного стресс-тестирования. Идеальный тест должен одновременно оценивать воздействие единого шока на кредитный, рыночный риски и риск ликвидности. На практике же тестирование часто остается фрагментированным, что не позволяет адекватно оценить корреляцию рисков в условиях кризиса.
3. Недостатки валидации и документации: Требования к валидации внутренних моделей, особенно в рамках ПВР/IRB, чрезвычайно высоки. Недостаточная документация, отсутствие независимой проверки моделей и неполнота процедур обратного тестирования (backtesting) являются распространенными проблемами, что замедляет получение регуляторного одобрения на использование продвинутых подходов.
4. Оценка неэкономических шоков: Современные глобальные вызовы, такие как усиление санкционного давления или киберриски, требуют разработки новых качественных и количественных показателей для стресс-тестирования. Традиционные макроэкономические модели не всегда способны адекватно учесть влияние неэкономических, геополитических шоков, что требует от банков и регулятора постоянной адаптации методик.

Заключение и перспективы развития

Современный риск-менеджмент в российской банковской системе представляет собой динамичное поле, где теоретические достижения международных стандартов (Базель III/IV) находят практическое применение в регуляторных документах Банка России. Проведенный анализ подтверждает, что регуляторный фундамент в России является надежным и постоянно актуализируется, о чем свидетельствуют конкретные Положения (№ 646-П, № 824-П, № 744-П) и введение новых нормативов (ННКЛ).

Ключевым трендом является переход от классических, статистически ограниченных мер риска, таких как VaR, к более совершенным и когерентным моделям, в частности, Expected Shortfall. Этот переход, диктуемый стандартами FRTB, является не просто методологическим сдвигом, но и необходимостью более точного учета экстремального (хвостового) риска. Игнорирование этого факта может привести к серьезным потерям при реализации маловероятных, но высокоударных событий.

Результаты Надзорного Стресс-Тестирования 2024 года подтвердили устойчивость системно значимых банков к серьезным макроэкономическим шокам, однако выявили ключевые области для улучшения.

Перспективы развития риск-менеджмента в РФ должны быть сфокусированы на следующих направлениях:

1. Интеграция ES и стандартов FRTB: Ускоренное внедрение Expected Shortfall для расчета капитала по рыночному риску, что требует значительной перестройки банковских IT-систем и моделей.
2. Повышение качества данных и автоматизация: Инвестиции в системы сбора, хранения и контроля качества данных для обеспечения достоверности в расчетах ПВР/IRB и стресс-тестирования.
3. Комплексное (нефрагментированное) стресс-тестирование: Разработка методологий, позволяющих проводить единый, координированный стресс-тест, одновременно учитывающий кредитный, рыночный риски и риск ликвидности, включая анализ эффекта заражения.
4. Усиление валидации моделей: Повышение требований к независимой проверке, документации и обратным тестам всех внутренних моделей, используемых для регуляторных расчетов.

Дальнейшее совершенствование этих аспектов позволит российскому банковскому сектору не только соответствовать международным стандартам, но и эффективно управлять рисками в условиях высокой геополитической и экономической неопределенности.

Список использованной литературы

1. Положение Банка России от 03.12.2015 N 511-П «О порядке расчета кредитными организациями величины рыночного риска» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/.
2. Положение Банка России от 04.07.2018 N 646-П «О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций («Базель III»)» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. Положение Банка России от 06.08.2015 N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «Гарант».
4. Положение Банка России от 07.12.2020 N 744-П «О порядке расчета размера операционного риска («Базель III») и осуществления Банком России надзора за его соблюдением» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
5. Положение Банка России от 18.09.2023 N 824-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков по сделкам…» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
6. Указание Банка России от 15 января 2024 г. N 6674-У «О внесении изменений в Положение Банка России от 7 декабря 2020 года N 744-П…» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «Гарант».
7. Белоцерковский В.И., Корнеев М.В., Иноземцев В.В. Стресс-тестирование величины обесценения портфеля финансовых активов коммерческих банков (Базель II, российская практика) // Финансы и кредит. 2008. №10. С. 2-5.
8. Гаврилин А.В. Стресс-тестирование кредитного риска // Банковское дело. 2009. №8. С. 10-14.
9. Коблев М.С. Итоги и тенденции развития банков и кредитного риск-менеджмента // Финансы и кредит. 2009. № 10. С. 46–49.
10. Ковалев П.П. Стратегия банковского риск-менеджмента // Финансы и кредит. 2009. № 15. С. 12–17.
11. Корнилов Ю.А. Некоторые вопросы управления кредитным риском в кризисных условиях // Деньги и кредит. 2009. №5. С. 33-37.
12. Крупнейшие банки России в стресс-сценарии потеряют 2,8 п.п. достаточности капитала [Электронный ресурс] // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/.
13. Лаврушин О.И. Баковское дело: учебник. М.: КНОРУС, 2008. 768 с.
14. Методы оценки рыночного риска на российском финансовом рынке [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/.
15. Моисеев Б. С. О методике стресс-тестирования банка // Деньги и кредит. 2008. №9. С. 22-26.
16. Надзорное стресс-тестирование российского банковского сектора в 2021 году [Электронный ресурс] // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/.
17. Общебанковское стресс-тестирование в российских банках [Электронный ресурс]. URL: https://www.asros.ru/.
18. Подходы к оценке рыночного риска на основе Базеля III [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/.
19. Рыбин Е.В. Риск-менеджмент в банках и банковских группах: проблемы и тенденции // Банковское дело. 2009. №9. С. 34-38.
20. СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ РОССИИ [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/.
21. Татаринова Л.Ю. Роль организации информационной безопасности в предотвращении рисков в банковской деятельности // Финансы и кредит. 2009. № 30. С. 18–22.
22. Трофимова Е.С. Характеристика отдельных рисков банковской системы Российской Федерации // Рынок ценных бумаг. 2008. №8. С. 56-59.
23. Тысячникова Н.А. Тенденции и приоритеты развития систем риск-менеджмента в российских банках // Банковское дело. 2009. №7. С. 15-18.
24. ЦБ пришел к выводу, что большинство застройщиков сохранят финустойчивость в 2025 г. [Электронный ресурс] // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/.
25. Что такое стресс-тестирование [Электронный ресурс] // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/.
26. Value-At-Risk [Электронный ресурс]. URL: https://fsight.ru/.
27. Сайт Банка России [Электронный ресурс]. URL: www.cbr.ru.
28. Сайт МВФ [Электронный ресурс]. URL: www.imf.org.