Риск сопутствует деятельности хозяйствующего субъекта на протяжении всего периода его деловой активности и обычно определяется как опасность, возможность убытка или ущерба. Риск расценивается как негативное явление, которое следует если не исключить полностью, то по возможности ограничить. В общем виде комплексный контроль рисков в той или иной форме включает в себя исследование проблемной области, идентификацию, систематизацию, анализ, количественную оценку и управление рисками.
Природа рисков непосредственно связана с неопределенностью исхода, обусловленной неточностью, неполнотой и недостоверностью сведений о возможных событиях. Следовательно, уменьшение неопределенности любым возможным способом обычно приводит к снижению риска. При всей многогранности понятия риска следует выделить три его основных аспекта:
✓ риск предполагает возможность какого-то события;
✓ если событие произойдет, то оно повлечет за собой существенные последствия;
✓ в той или иной форме, как правило, проявляется «человеческий фактор».
Риск с учетом присущих ему особенностей можно определить как ситуативную характеристику деятельности, отражающую неопределенность ее исхода и возможность наступления неблагоприятных последствий. Приведенное определение, не являясь исчерпывающим и совершенным, все же отражает перечисленные аспекты риска.
Оценка рисков имеет большое прикладное значение и является составной частью правил оценки достаточности капитала, установленных новым Соглашением, разработанным Базельским комитетом по банковскому надзору (Базель II). Одной из целей Соглашения Базель II является распространение практики управления банковскими рисками, а также разработка требований к обеспечению надежности применяемых количественных показателей и моделей риска.
Для формализованного описания и оценки рисков банковской деятельности, источником которых является неопределенность финансовых результатов, традиционно используются методы прикладной статистики. В связи с тем что для построения математических моделей банковских рисков могут применяться прямые и косвенные статистические методы, вероятностные модели рисков имеет смысл разделять по этому признаку на модели первого и второго рода.
Вероятностные модели первого рода оперируют оценками вероятности некоторого случайного события P(^) или случайной величины P(X), при этом для их построения применяются различные параметрические и непараметрические методы прикладной статистики. Типичным примером события, вероятность которого может оцениваться посредством модели риска, является банкротство организации. К числу вероятностных моделей, в основе которых лежит применение случайных величин, относится группа моделей оценки стоимости, подверженной риску (Value-at-Risk – VAR). Если последствия реализации риска не носят катастрофический характер и размер связанного с ними ущерба равен
