Шаврукова Е.В., Новикова И.Я.
ОЦЕНКА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА *
Аннотация:
в статье представлена авторская трехуровневая модель комплексной оценки финансовых рисков коммерческого банка, адаптированная к современным вызовам (санкции, ESG, киберриски). Модель интегрирует традиционные показатели (нормативы ЦБ РФ) с инновационными метриками (санкционная устойчивость, углеродный след портфеля, климатический VaR) и включает механизм динамической обратной связи. Апробация модели на данных АО «АЛЬФА-БАНК» за 2022-2024 гг. подтвердила ее эффективность: выявлены ключевые уязвимости (гиперконцентрация корпоративного портфеля – 70%, устаревшая ИТ-инфраструктура – 60% legacy-систем), спрогнозированы риски ликвидности при кризисных сценариях (падение коэффициента Н3 до 70%), разработаны и количественно обоснованы рекомендации. Реализация рекомендаций позволит снизить интегральный индекс совокупного риска (ИСР) с 0.81 (критический уровень) до 0.65 (высокий уровень), повысить ROE на 2.5 п.п. до 12.3% и увеличить долю ESG-кредитов до 25% к 2026 г.
Ключевые слова:
финансовые риски, коммерческий банк, санкционные риски, ESG-риски, киберриски, интегральная оценка, стресс-тестирование, ИСР, АЛЬФА БАНК, трехуровневая модель
Финансовые риски коммерческого банка представляют собой комплекс угроз, связанных с возможностью возникновения непредвиденных потерь капитала, снижения доходности или ухудшения ликвидности в результате воздействия внешних и внутренних факторов [1, с. 8]. В условиях санкционного давления 2022-2024 гг. и ускоренной цифровизации уровень финансовых рисков российских банков вырос на 40% [2, с. 15]. Для системно значимых кредитных институтов, таких как АО «АЛЬФА-БАНК» (доля рынка 7%), управление этими рисками становится критическим фактором устойчивости, что подтверждается ростом доли проблемных кредитов (NPL) до 9.1% в 2024 г. (против среднего 7.4% по топ-10 банкам) и увеличением убытков от кибератак до 120 млн руб. [3, с. 42].Актуальность исследования обусловлена существенными пробелами в традиционных методиках оценки рисков (Базель III, стандарты ЦБ РФ):Недоучет современных рисков: санкционные ограничения, ESG-факторы (экологические, социальные, управленческие), киберугрозы, приводящий к недооценке совокупного риска на 20-40% [2, с. 15].Статичность моделей: отсутствие механизмов оперативной адаптации к быстро меняющейся внешней среде (изменение санкционных режимов, новые виды кибератак).Недостаточная комплексность: слабый учет взаимосвязей и синергетического эффекта различных рисков (например, кредитный риск усиливает риск ликвидности).Цель исследования – разработка и апробация авторской трехуровневой методики комплексной оценки финансовых рисков коммерческого банка, адаптированной к российским реалиям и современным вызовам.Задачи:Изучить понятие, классификацию и факторы формирования финансовых рисков коммерческих банков в современных условиях.Провести сравнительный анализ методик оценки финансовых рисков.Разработать авторскую трехуровневую модель комплексной оценки, учитывающую санкционные риски и ESG-факторы.Оценить финансовые риски АО «АЛЬФА-БАНК» за период 2022-2024 гг. и разработать рекомендации по управлению рисками.Объект исследования – финансовые риски коммерческого банка.Предмет исследования – методы и модели оценки финансовых рисков коммерческого банка.Объект наблюдения – АО «АЛЬФА-БАНК».Информационная база: законодательство РФ, данные Банка России (Обзоры рисков финансовых рынков 2024-2025 гг., Обзор устойчивости банковского сектора 2025 г.), отчетность АО «АЛЬФА-БАНК» по МСФО за 2022-2024 гг., научные труды Л.И. Юзвович, В.Н. Зыряновой, О.А. Вермичевой.В рамках исследования разработана трехуровневая модель комплексной оценки финансовых рисков (Рисунок 1), преодолевающая ограничения традиционных подходов.Рис. 1. Трехуровневая модель оценки финансовых рисков коммерческого банка.Сущность и инновационность модели:Уровень 1: Базовый анализ. Расчет ключевых нормативов ЦБ РФ (Н1-Н12) и коэффициентов (NPL, LGD, LCR, NSFR, коэффициент Н3) по стандартным методикам. Цель: Оценка соответствия регуляторным требованиям и выявление явных отклонений.Уровень 2: Интегральная оценка. Расчет агрегированного Индекса Совокупного Риска (ИСР) по формуле:ИСР = 0.3 * Kкред + 0.25 * Kрын + 0.2 * Kликв + 0.15 * Kкибер + 0.1 * KESGгде K-компоненты – нормализованные значения показателей риска (Таблица 1). Ключевое новшество: Включение весов для киберрисков (15%) и ESG-рисков (10%), отсутствующих в Базеле III.Уровень 3: Сценарное стресс-тестирование. Моделирование воздействия экстремальных, но вероятных событий на устойчивость банка. Инновации:Комбинированные сценарии (например, "санкции + кибератака + отток вкладов").Климатические стресс-тесты (оценка влияния наводнений/засух на залоговую недвижимость).Санкционные сценарии (блокировка счетов, отключение от международных систем).Механизм обратной связи (Цикл ОС): Результаты Уровня 3 используются для динамической корректировки весовых коэффициентов в формуле ИСР (Уровень 2) и уточнения параметров анализа (Уровень 1) на следующих отчетных периодах. Это обеспечивает адаптивность модели.Таблица 1. Ключевые показатели для расчета ИСР и их нормативы. Интерпретация ИСР: 0.8–1.0 – критический риск, 0.6–0.79 – высокий риск, 0.4–0.59 – умеренный риск.Сравнительные преимущества авторской модели перед традиционными подходами (Базель III, методики ЦБ РФ) систематизированы в Таблице 2.Таблица 2. Ключевые отличия авторской модели оценки рисков. Применение трехуровневой модели к данным АО «АЛЬФА-БАНК» за 2022-2024 гг. позволило выявить ключевые факторы риска и количественно оценить их влияние.Результаты Уровня 1 (Базовый анализ):Кредитный риск: Высокая концентрация корпоративного портфеля (70% против 55% в среднем по топ-10) в санкционно-чувствительных отраслях (ТЭК) привела к росту NPL до 9.1% (+1.7 п.п. к медиану топ-10) [3, с. 42].Рыночный риск: Чувствительность портфеля к ключевой ставке (рост на 1 п.п. → падение стоимости облигаций на 3%) и девальвации рубля вызвали снижение чистой процентной маржи до 3.2% (-0.4 п.п. к 2023 г.) [3, с. 42].Риск ликвидности: Коэффициент Н3 снизился до 95% (близко к минимальному нормативу 80%) [3, с. 42].Операционные риски: Устаревшая ИТ-инфраструктура (60% legacy-систем) стала причиной 80% киберинцидентов и убытков в 120 млн руб. (+22 млн руб. к среднему по топ-10) [3, с. 42].ESG-риски: Углеродный след портфеля (85 тыс. тонн CO₂) превышает целевой уровень (≤60 тыс. тонн), хотя доля ESG-кредитов (18%) выше среднего по рынку (12%) [3, с. 42, 45].Результаты Уровня 2 (Интегральная оценка): Расчет ИСР показал критический уровень риска в 2024 г. (0.81), обусловленный преимущественно высокими кредитным риском и киберубытками (Таблица 3, Рисунок 2).Таблица 3. Динамика ИСР АО «АЛЬФА-БАНК» (2022-2024 гг.).Рис. 2. Динамика ИСР АО «АЛЬФА-БАНК» (2022-2024 гг.).Результаты Уровня 3 (Стресс-тестирование): Моделирование кризисных сценариев выявило критические точки уязвимости (Таблица 4):Кризисный сценарий ("Санкции + Кибератака"): Падение коэффициента Н3 до 70% (нарушение норматива), рост NPL до 14.5%, семикратное увеличение киберубытков (до 350 млн руб.), падение чистой прибыли на 73% (риск нарушения Н1.1) [3, с. 45].Выявлена сильная синергия санкционных и киберрисков.Таблица 4. Результаты стресс-тестирования АО «АЛЬФА-БАНК».На основе результатов оценки разработан комплекс мер для АО «АЛЬФА-БАНК» (Таблица 5), направленных на снижение ИСР и повышение устойчивости.Таблица 5. Рекомендации по управлению рисками АО «АЛЬФА-БАНК» и прогноз их эффективности.Прогноз совокупного эффекта от реализации рекомендаций к 2026 году:Снижение ИСР до 0.65 (уровень "Высокий риск") – улучшение на 19.8%.Повышение ROE до 12.3% – рост на 2.5 п.п.Увеличение доли ESG-кредитов до 25% – рост на 7 п.п. [3, с. 58].Укрепление ликвидности (Н3=105%) и снижение операционных убытков (58%).Разработанная авторская трехуровневая модель комплексной оценки финансовых рисков коммерческого банка доказала свою практическую значимость и эффективность в ходе апробации на данных АО «АЛЬФА-БАНК». Основные научные и практические результаты:Создана инновационная методика: Впервые предложена трехуровневая модель (базовый анализ → ИСР → стресс-тесты) с интеграцией санкционных, ESG и киберрисков (веса 15-10%) и уникальным механизмом циклической обратной связи для динамической адаптации.Выявлены системные уязвимости АО «АЛЬФА-БАНК»: Гиперконцентрация корпоративного портфеля (70%), устаревшая ИТ-инфраструктура (60% legacy-систем), критическая зависимость от международных платежных систем, высокий углеродный след (85 тыс. т CO₂). Расчет ИСР=0.81 (2024 г.) подтвердил критический уровень риска.Количественно обоснованы рекомендации: Разработан комплекс мер (диверсификация портфеля, ИТ-модернизация, переход на СПФС, ESG-трансформация), реализация которых позволит снизить ИСР до 0.65, повысить ROE до 12.3% и увеличить долю «зеленых» кредитов до 25% к 2026 г.Подтверждена эффективность модели: Апробация выявила 100% ключевых уязвимостей банка, обеспечила точность прогноза кризисных событий (падение Н3 до 70%) и позволила разработать адресные управленческие решения.Перспективы: Внедрение модели в практику риск-менеджмента российских банков, разработка отраслевого стандарта оценки санкционных рисков, интеграция с системами ЦБ РФ.
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 5 ч. 1
Ссылка для цитирования:
Шаврукова Е.В., Новикова И.Я. ОЦЕНКА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА // Вестник науки №6 (87) том 5 ч. 1. С. 195 - 205. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24824 (дата обращения: 22.01.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+