Сравнительный анализ подходов - Методы оценки операционного риска

До того, как провести сравнительный анализ двух подходов для оценки операционного риска в банке: базового индикативного подхода BIA и стандартизированного подхода TSA, нами была сформулирована Основная гипотеза: "Применение стандартизированного подхода при оценке операционного риска выгоднее малым и средним банкам, нежели крупным".

В качестве объясняемых переменных выступали:

1. величина капитала под операционный риск, рассчитанная базовым индикативным подходом в доле от общего капитала банка; (Rb) 2. величина капитала под операционный риск, рассчитанная стандартизированным подходом в доле от общего капитала банка; (Rs) 3. разница между двумя подходами в доле от общего капитала банка. (Rb-Rs)

В качестве объясняющих переменных выступали:

1. натуральный логарифм активов банка (LnA);

Контрольные переменные:

2. рентабельность активов банка (ROA); 3. капитализация банка (K/A).

Натуральный логарифм активов выступает в качестве показателя "размера" банка, что предположительно влияет на расчет резерва капитала под операционный риск. Данный показатель является основным для подтверждения нашей гипотезы, так как, по мнению Базельского комитета, чем крупнее банк, тем выше вероятность того, что он станет использовать более усложненный подход. Исходя из этого, возникает вопрос, а всегда ли данное предположение подтверждается.

Что касается рентабельности активов, то она предположительно является одним из определяющих факторов изменения операционного риска, так как только при высоком показателе ROA организация имеет возможность увеличивать уровень капитала под операционный риск.

Еще один фактор, который по нашему мнению может влиять на операционный риск - это капитализация или расчет минимальных требований к капиталу.

Мы проверили, нет ли существенной корреляции между вышеописанными переменными, которая могла бы привести к мультиколлинеарности:

Таблица 1. Результаты проверки на мультиколлинеарность:

VIF
LnA	1,576248
ROA	1,103489
K/A	1,701462

Как видно из Таблицы 1 все показатели VIF (variance inflating factor) , что говорит о том, что зависимость между переменными отсутствует.

Итак, ниже приведены краткие результаты соответствующих регрессий, посчитанных на основе пакета "анализ данных" Microsoft Excel. Все регрессии рассчитаны на 5% уровне значимости.

Таблица 2. Результаты основной регрессии для разницы двух подходов в доле от капитала:

R-квадрат	0,711455478
Наблюдения	610
Коэффициенты	P-value
Y-пересечение	-0,037061187	1,57E-10
LnA	0,001412548	7,65153E-08
K/A	0,017582816	0,000665707
ROA	0,076955929	0,033662581

Уравнение регрессии:

Все объясняющие переменные оказались значимыми для регрессии. Мы видим, что чем больше показатель lnA, который отвечает за размер банка, тем больше разница двух подходов. Попробуем это понять за счет построения регрессий для каждого подхода и сегментации на малые и средние банки и крупные банки.

Ниже представлены значимые переменные с учетом сегментации для базового подхода, стандартизированного и для разницы двух подходов.

Таблица 3. Результаты значимых переменных:

Базовый подход в доле от капитала	Стандартизированный подход в доле от капитала	Разница двух подходов в доле от капитала	Разница двух подходов в доле от капитала
Малые
Крупны	-