UNIVERSITATEA DE STAT DIN MOLDOVA

Cu titlu de manuscris CZU: 336.71:336.77(478+100)

GHEORGHE BUNESCU

MANAGEMENTUL RISCURILOR ÎN BĂNCILE COMERCIALE

Specialitatea 08.00.10. – Finanţe; monedă; credit

Teză de doctor în economie

Conducător ştiinţific:

Igor Enicov, conf. univ., dr. hab. în economie _______________

Autor:

Gheorghe Bunescu________________

CHIŞINĂU – 2008

2/124

CUPRINS

INTRODUCERE ............................................................................................................................... 3

Capitolul 1. ABORDĂRI TEORETICE PRIVIND NOŢIUNEA DE RISC ....................... 11

1.1. Riscul în diferite domenii de activitate umană .................................................................... 12

1.2. Neajunsurile definiţiilor contemporane ale noţiunii de risc............................................... 16

1.3. Abordarea model – baza teoretică a definirii noţiunii de risc............................................ 17

1.4. Direcţiile de dezvoltare a managementului riscului din punctul de vedere al abordării model................................................................................................................................................. 35

Capitolul 2. ABORDĂRILE CONTEMPORANE PRIVIND MANAGEMENTUL RISCURILOR ÎN ACTIVITATEA BANCARĂ .......................................................................... 38

2.1. Riscuri în activitatea bancară................................................................................................. 38

2.2. Cerinţele BNM privind managementul riscurilor şi aplicarea lor în Republica Moldova39

2.3. Cerinţele CSBB şi aplicarea lor în ţările dezvoltate............................................................. 43

Capitolul 3. MODELUL ACTIVITĂŢII BANCARE ŞI RISCURILE AFERENTE ........ 69

3.1. Condiţiile de identificare a riscurilor bancare .................................................................... 69

3.2. Business-planul – modelul activităţii utilizat de conducerea băncii.................................. 70

3.3. Modelul general dinamic al proceselor bancare şi riscurile aferente ............................... 74

3.4. Modelul scoring-ului liniar.................................................................................................... 79

3.5. Sisteme de scoring – tehnologia administrării riscurilor creditării de tip retail.............. 84

SINTEZA REZULTATELOR CERCETĂRII........................................................................... 105

CONCLUZII ŞI RECOMANDĂRI............................................................................................. 106

BIBLIOGRAFIE ........................................................................................................................... 109

ANEXE… ....................................................................................................................................... 118

ADNOTARE .................................................................................................................................. 121

CUVINTE-CHEIE ........................................................................................................................ 124

LISTA ABREVIERILOR............................................................................................................. 124

3/124

INTRODUCERE

Actualitatea temei de cercetare. Societatea umană intră într-o nouă perioadă de dezvoltare, ale

cărei trăsături definitorii sunt globalizarea, revoluţia ştiinţifico-tehnologică, problemele energetice,

sociale şi demografice acute. Noi trăim în prezent într-o lume nouă, care e ca niciodată mai

complicată, multifactorială, imprevizibilă. Forţele care au determinat şi au mişcat lumea pe

parcursul ultimelor secole şi milenii s-au modificat calitativ. Apare întrebarea firească – oare putem

noi, bazându-ne pe experienţa trecută, să estimăm corect scenariile dezvoltării evenimentelor în

viitor? Şi cum va arăta acest viitor?

Răspunsul la această întrebare este căutat de reprezentanţii diferitelor domenii ştiinţifice. Tot mai

frecvent observăm cum economiştii, sociologii, filozofii, psihologii în comun cu reprezentanţii

ştiinţelor exacte şi ingineriei, în discuţiile despre problema predicabilităţii activităţii umane, despre

primejdiile care ne înconjoară, utilizează noţiunea risc.

Prin urmare, la momentul actual, problema managementului riscurilor devine din ce în ce mai

actuală. În acelaşi timp, însăşi noţiunea risc devine tot mai puţin clară, mai complicată şi

discutabilă. În prezent există peste o sută de definiţii ale noţiunii de risc. Unele dintre ele sunt mai

generale şi universale, altele sunt mai mult legate de specificul problemelor cercetate. Dar ele toate

sunt unite printr-o trăsătură comună – concentrarea asupra manifestării externe a riscului, ceea ce în

final se reduce la teoria probabilităţii. În cazul dat, nu are loc dezvăluirea naturii riscului, surselor

sale de provenienţă. Dar numai înţelegerea surselor de provenienţă, a cauzelor de apariţie a unui

eveniment ne permite să-l influenţăm sau (în cazul nostru) să administrăm riscul.

Cu toate că noţiunea de risc apare la intersecţia mai multor domenii ştiinţifice, în focusul acestei

teze se află riscurile bancare, problema managementului acestora devenind extrem de actuală:

• Trecerea Republicii Moldova la economia de piaţă a modificat esenţial mediul în care

funcţionează băncile, precum şi ceilalţi agenţi economici, această activitate expunându-le la un

şir de riscuri noi, care nu erau actuale în condiţiile economiei planificate.

• Specificul activităţii băncilor comerciale, care acumulează resursele financiare ale ţării,

sporeşte esenţial atât importanţa lor pentru economia naţională, cât şi cerinţele faţă de gradul lor

de stabilitate sau, cu alte cuvinte, faţă de sistemele lor de administrare a riscurilor.

• Accelerarea procesului de globalizare care se observă în ultimii ani, inclusiv, a pieţelor

financiare, impune băncile comerciale din Republica Moldova să concureze cu instituţiile

4/124

financiare din alte ţări. Sistemul de management al riscurilor va reprezenta unul din factorii-

cheie, care vor determina succesul acestei competiţii.

Totodată, este necesar de remarcat că pentru băncile comerciale din Republica Moldova riscurile

deja nu mai constituie o abstracţie. Pe parcursul ultimilor 15 ani, sistemul bancar naţional nu o dată

a trecut prin perioadele de criză (1991-1992, 1993-1994, 1998-1999, 2006-2007), care, evident, au

demonstrat diferite tipuri de riscuri bancare şi mărimea pierderilor cauzate de ignorarea lor.

Ca rezultat, din punctul de vedere al dirijării riscurilor, piaţa bancară a devenit cea mai ajustată

(reglată) din partea organelor de supraveghere. Banca Naţională a Moldovei (urmărind cerinţele

Comitetului de Supraveghere de la Basel) deja demult a introdus sistemul forţat de control al

riscurilor (cu toate că el nu poartă astfel de denumire), care prevede: formarea fondului rezervelor

obligatorii pentru depozitele atrase; formarea rezervelor pentru reducerile pentru pierderi la credite;

cerinţele faţă de structura portofoliului de credite; cerinţele faţă de mărimea minimă necesară a

capitalului normativ total; limitele la poziţia valutară deschisă etc.

Sunt oare toate aceste măsuri, luate de BNM, suficiente pentru dirijarea riscurilor în băncile

comerciale ale Moldovei, sau un spectru complet al riscurilor bancare poate fi evidenţiat numai de o

anumită bancă comercială? Din care considerente putem afirma că dirijarea riscurilor bancare este

posibilă şi necesară?

În opinia noastră, doar descoperind geneza riscului bancar, putem da răspuns la întrebările privind

managementul riscurilor, ceea ce a determinat obiectivele şi scopurile tezei.

Gradul de studiere a temei investigate. Problema managementului riscurilor este de actualitate şi

e cercetată atât la nivelul instituţiilor internaţionale (Banca de Reglementare Internaţională, Banca

Mondială, Fondul Monetar Internaţional etc.), organelor de supraveghere (Comitetul de

Supraveghere Bancară de la Basel, Banca Naţională a Moldovei etc.), universităţilor (Universitatea

de Stat din Moldova, Academia de Studii Economice din Moldova, Academia de Ştiinţe a

Moldovei, Institutul de Economie, Finanţe şi Statistică, Institutul Bancar Român, Academia

Economică „G.V. Plehanov” din Moscova, Şcoala Superioară Economică din Moscova etc.),

centrelor de cercetare şi asociaţiilor profesionale (Global Association of Risk Professionals –

GARP, Professional Risk Managers’ International Association – PRMIA, Asociaţia Băncilor din

Republica Moldova), cât şi la nivelul întreprinderilor particulare (în special, agenţiile de rating,

companiile de consulting şi băncile comerciale). Problemele aferente managementului riscurilor au

fost abordate şi în lucrările cercetătorilor, inclusiv ale celor autohtoni, printre care: I. Borş,

N. Botnari, Gr. Belostecinic, N. Burlacu, A. Caragaciu, S. Chircă, L. Cobzari, V. Cojocaru,

5/124

G. Iliadi, R. Hâncu, M. Moloşag, A. Rotaru, I. Sârbu, A. Secrieru, V. Valeico, G. Ulian ş.a. Printre

cercetătorii din alte ţări îi putem menţiona pe P. Bernstein, J. Bessis, S. Bratanovich, M. Buhtin,

D. Golembiovski, M. Gordy, H. Greuning, Ph. Jorion, A. Lobanov, N. Luhmann, H. Markowitz,

F. Modiliani, W. Sharpe, M. Rogov, N. Taleb, C. Basno, P. Bran ş.a. Totodată, analiza literaturii în

domeniul riscului şi managementului riscului demonstrează lipsa viziunii unice privind definiţia

riscului şi managementul riscului, inclusiv, în activitatea bancară.

Obiectivul şi scopurile lucrării. Obiectivul de bază al acestei lucrări este de a demonstra, bazându-

ne pe conceptul filozofic al neoraţionalismului şi constructivismului radical, natura de model a

riscului şi în legătură cu aceasta de argumentat necesitatea aplicării unor abordări noi în vederea

managementului riscurilor bancare.

În vederea atingerii obiectivului de bază, sunt puse următoarele scopuri:

• Sistematizarea teoriilor (concepţiilor de bază) riscului în diferite domenii ştiinţifice (economie,

sociologie, psihologie, filozofie, ştiinţele exacte şi ingineria).

• Sistematizarea teoriilor (concepţiilor fundamentale) ale managementului riscurilor în activitatea

bancară.

• Elaborarea abordărilor teoretice în baza cărora este posibilă cercetarea interdisciplinară a

fenomenului riscului, precum şi elaborarea instrumentelor de management aferente – adecvate şi

conştiente.

• Argumentarea posibilităţii şi necesităţii abordării globale faţă de riscurile economice şi cele

bancare.

• Cercetarea măsurilor întreprinse de BNM în vederea administrării riscurilor bancare.

• Cercetarea măsurilor întreprinse de băncile comerciale din RM privind perfecţionarea

managementului riscurilor.

• Cercetarea experienţei băncilor străine şi a organelor internaţionale de supraveghere bancară în

domeniul administrării riscurilor.

• Elaborarea şi argumentarea abordărilor ce pot perfecţiona administrarea riscurilor în activitatea

bancară.

• Evaluarea tendinţelor în dezvoltarea managementului riscurilor.

Tema de cercetare este determinată de necesitatea perfecţionării managementului riscurilor

bancare în baza concepţiei teoretice universale a riscului, aplicabilă în toate domeniile de activitate

umană.

6/124

Obiectul cercetării îl constituie abordarea model elaborată în cadrul conceptului filozofic al

neoraţionalismului şi constructivismului radical, sistemul de management al riscului în banca

comercială, practica implementării cerinţelor organelor de supraveghere bancară privind

managementul riscurilor la care se expun băncile comerciale.

Structura şi conţinutul tezei. Având în vedere obiectivele şi scopurile cercetării, teza a fost

structurată în modul următor: introducere, trei capitole, sinteza rezultatelor obţinute, concluzii şi

recomandări, bibliografie, anexe, adnotare, cuvinte-cheie, lista abrevierilor.

În Introducere este argumentată actualitatea, semnificaţia, importanţa şi gradul de studiere a temei

de investigaţie. Este formulat obiectivul şi scopurile, sunt prezentate obiectul cercetării, elementele

de noutate ştiinţifică, importanţa teoretică şi valoarea aplicativă a lucrării.

Capitolul I – Abordări teoretice privind noţiunea de risc – sunt analizate şi sistematizate abordările

contemporane privind noţiunile de risc şi managementul riscurilor şi se propune definiţia universală

a noţiunii de risc, elaborată în cadrul abordării model. Este demonstrată incorectitudinea aplicării în

privinţa riscurilor categoriilor obiectiv şi subiectiv. O atenţie deosebită s-a acordat formulării

noţiunii de risc în domeniul economic şi pregătirii fundamentului teoretic pentru examinarea

problemei managementului riscurilor în băncile comerciale. Este expusă viziunea privind direcţiile

de dezvoltare ulterioară a teoriei managementului riscului în conformitate cu abordarea model,

propusă în cadrul acestei teze.

Capitolul II – Abordările contemporane privind managementul riscurilor în activitatea bancară –

este dedicat analizei şi sistematizării experienţei în domeniul administrării riscurilor la nivelul local

(în cadrul recomandărilor Băncii Naţionale a Moldovei) şi la nivelul mondial (în cadrul

recomandărilor Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel). Aceste abordări, în mare

măsură, sunt condiţionate de necesităţile organelor de supraveghere şi se bazează pe experienţa lor

vastă în domeniul reglementării activităţii bancare.

Capitolul III – Modelul activităţii bancare şi riscurile aferente – este propus un model al activităţii

bancare, care permite, în primul rând, conturarea obiectului de cercetare (activitatea bancară), în al

doilea rând, formularea noţiunii de riscuri bancare şi, în al treilea rând, argumentarea necesităţii

aplicării unor abordări noi în vederea managementului riscurilor bancare, precum şi identificarea

direcţiilor posibile în dezvoltarea sa. Este demonstrat că administrarea riscurilor bancare la nivelul

întreprinderii în general (managementul riscurilor la nivel global) trebuie să se înceapă de la

planificarea afacerii, business-planul fiind modelul de bază al activităţii bancare. Concomitent, sunt

indicate componentele de bază ale business-planului unei bănci contemporane şi trăsăturile sale

7/124

specifice în condiţiile pieţei financiare autohtone. În scopul identificării riscurilor bancare, în

conformitate cu abordarea model, este propusă schema generală a unui model dinamic al procesului

bancar şi riscurilor aferente pentru care business-planul băncii reprezintă doar un caz

particular – modelul de gradul doi. Examinarea şi descrierea detaliată a tuturor componentelor

acestui model depăşesc scopurile acestei cercetări, care se limitează doar la anumite aspecte ale

riscului de credit, aferente modelelor de scoring. Este propusă sistematizarea tehnologiilor de

administrare a riscului de credit în cadrul conceptului modelelor de scoring, care se deosebesc

principial de conceptul analizei tradiţionale a riscului de credit. Sunt formulate cerinţele faţă de

funcţionalul sistemului de scoring creditar, sistemului de raportare aferent ş.a.

Sinteza rezultatelor obţinute, concluziile principale ale cercetării efectuate şi recomandările

înaintate ar putea contribui, în opinia noastră, la perceperea corectă a fenomenului riscului,

stimularea cercetărilor interdisciplinare aferente, precum şi la perfecţionarea sistemului

managementului riscurilor în băncile comerciale.

Suportul metodologic şi teoretico-ştiinţific al cercetării. Metodologia cercetării s-a bazat pe

utilizarea următoarelor metode: metoda de analiză şi sinteză, inducţia şi deducţia, abstracţia

ştiinţifică, analogia, metoda sistemică, metoda analizei factoriale şi comparative, metodele statică şi

dinamică, metodele statistico-matematice (clasificarea, analiza comparativă în dinamică, analiza de

regresiune şi corelaţie, reprezentarea grafică, extrapolarea), metode de modelare economică şi de

previziune, metoda de analiză prin rating. În cadrul tezei, au fost utilizate teoriile bancare

contemporane, teoriile de portofoliu, concepţiile teoriei probabilităţii şi matematicii-statistice,

conceptul filozofic al neoraţionalismului şi constructivismului radical.

Suportul informaţional al lucrării este constituit din actele legislative şi normative ale Republicii

Moldova şi ale BNM; lucrările de specialitate editate în Republica Moldova, România, Federaţia

Rusă şi în alte ţări; materialele conferinţelor internaţionale, precum şi publicaţiile din presa

periodică; materialele factologice şi datele statistice furnizate de BNM, materialele unui şir de

centre de cercetare din străinătate, materialele unor organisme internaţionale de talia Băncii

Mondiale, materiale de pe pagina oficială web a CSBB, precum şi datele primare ale băncilor

comerciale din Republica Moldova şi din străinătate.

Noutatea ştiinţifică a prezentei teze rezidă în:

• Dezvoltarea principiilor de clasificare a definiţiilor moderne ale noţiunii de risc, aplicate în

diferite domenii de activitate umană, în cadrul celor două dimensiuni „primejdie – posibilitate”.

8/124

• Propunerea unei viziuni noi asupra conceptului riscului şi argumentarea naturii (genezei) lui de

model. Riscul este partea opusă a modelelor cognitive ale proceselor utilizate de oameni, şi nu

există în afara acestor modele (nu are nici un sens practic) care, la rândul lor, sunt create

conform anumitelor legi.

• Definitivarea bazându-se pe abordarea model a noţiunilor universale risc şi managementul

riscului, precum şi interpretarea sensului economic al noţiunilor risc şi risc global în

conformitate cu conceptul VaR (Value at Risk), ceea ce, după părerea noastră, poate servi ca

bază teoretică pentru lucrările interdisciplinare în domeniul riscurilor bancare.

• Argumentarea unei viziuni noi privind managementul riscurilor care în cadrul abordării model

devine echivalent cu noţiunea managementul gradului de stabilitate a procesului şi poate fi

efectuat prin: remodelarea procesului; extinderea şi controlul factorilor de bază nealeatori;

revizuirea limitelor privind abaterea acceptabilă a procesului de la traiectoria prestabilită;

precizarea spaţiului de aplicabilitate a modelului.

• Propunerea modelului dinamic al procesului bancar care permite identificarea şi descrierea

riscurilor bancare de bază (riscul de creditare, riscul de depozitare, riscul de piaţă, riscul

operaţional, riscul ratei dobânzii, riscul lichidităţii, riscul reputaţiei ş.a.), precum şi a riscului

global al băncii.

• Dezvoltarea metodologiei de administrare a riscurilor aferente creditării de tip retail.

Interpretarea fizică, logică şi matematică a modelelor de scoring aplicate în cadrul sistemelor de

administrare a riscului de credit.

• Determinarea direcţiilor de dezvoltare a managementului riscului din punctul de vedere al

abordării model.

Importanţa teoretică şi valoarea aplicativă a tezei rezultă din propunerile privind abordarea

noţiunilor de risc şi managementul riscului, propunerile privind identificarea, descrierea şi

interpretarea riscurilor bancare de bază, precum şi din propunerile privind utilizarea modelului

scoring în cadrul creditării de tip retail.

Valoarea practică a rezultatelor cercetării:

• Propunerea abordărilor teoretice (inclusiv, a definiţiilor noţiunilor de bază) în temeiul cărora

este posibilă cercetarea interdisciplinară a fenomenului riscului, precum şi elaborarea

instrumentelor de management aferente adecvate şi conştiente, ceea ce va facilita cercetările şi

abordările practice în domeniul dat.

9/124

• Posibilitatea aplicării abordării model în scopul implementării managementului riscului global

al băncii în cadrul perfecţionării sistemului de planificare a afacerii, în baza modelului dinamic

al băncii elaborat în cadrul tezei, precum şi în corespundere cu conceptul VaR. Conceptul

riscului global al băncii poate fi aplicat în strategiile de dezvoltare ale băncilor comerciale şi

sistemului bancar în întregime, ceea ce va mări stabilitatea sistemului financiar al Republicii

Moldova.

• Posibilitatea aplicării abordării model în scopul identificării riscurilor bancare noi şi

monitorizării actualităţii celor existente.

• Posibilitatea precizării funcţiilor şi responsabilităţilor în cadrul sistemului de administrare a

riscurilor băncilor comerciale în corespundere cu sensul nou al noţiunilor risc şi managementul

riscurilor.

• Propunerea modului de organizare a sistemului de administrare a riscurilor aferente creditării de

tip retail prin aplicarea modelelor de scoring. Anume calitatea acestor sisteme va determina

succesul băncilor comerciale din Republica Moldova pe piaţa produselor standardizate (credite

de consum şi pentru întreprinderile mici şi mijlocii) şi va facilita extinderea ultimelor.

• Posibilitatea utilizării abordărilor teoretice propuse în teză în cadrul mai multor discipline care

examinează procese şi prognozează viitorul.

Concluziile şi recomandările elaborate în teză reflectă anumite posibilităţi de perfecţionare a

abordărilor teoretice şi practice în domeniul managementului riscurilor bancare.

Rezultatele cercetării pot fi utilizate de către:

• Băncile comerciale şi companiile de consulting din Republica Moldova în scopul perfecţionării

sistemului de administrare a riscurilor.

• Agenţii economici în scopul perfecţionării sistemului de planificare a afacerii în vederea

imunizării ei contra riscuri.

• Cercetătorii în domeniul riscurilor din diferite domenii de activitate umană.

• Cadrele didactice din instituţiile de învăţământ economic superior în procesul de predare a

disciplinelor de specialitate din domeniul riscurilor şi activităţii bancare.

Aprobarea tezelor fundamentale ale lucrării s-a efectuat în cadrul conferinţelor ştiinţifice

naţionale şi internaţionale, printre care menţionăm:

10/124

• Simpozionul Internaţional „Integrarea europeană şi competitivitatea economică – Adoptarea

mecanismelor financiar-bancare la cerinţele globalizării” din 23-24 septembrie 2004, Chişinău.

• Simpozionul ştiinţific internaţional „Problemele şi strategiile de dezvoltare ale sistemului

financiar” din 20-21 octombrie 2006, Chişinău.

• Simpozionul ştiinţific internaţional „Cercetarea ştiinţifică – o competiţie permanentă” din 27

octombrie 2006, Tîrgu Mureş (România).

• II Всероссийская конференция „Управление рисками в промышленности – 2007.

Практические подходы”. 29 марта 2007, Москва (Federaţia Rusă).

Rezultatele cercetării expuse în teză au fost implementate în cadrul BC ”Mobiasbanca” S.A. Société

Générale Group şi s-au reflectat în softul specializat „ScorAnSy” elaborat de către compania

„F-LINE TECHNOLOGIES” SRL în comun cu BC ”Mobiasbanca” S.A. şi care actualmente este

utilizat în câteva bănci comerciale din ţările CSI.

Publicaţii. Tezele principale ale temei cercetate sunt reflectate în textele celor 8 lucrări ştiinţifice,

publicate privind tema abordată, inclusiv 4 publicaţii în reviste specializate, cu un volum total de

2,67 c.a.

Cuvinte-cheie: risc, managementul riscului, geneza riscului, model, modelul de gradul doi, proces,

probabilitate, VaR, neoraţionalism, constructivismul radical, Basel II, bancă comercială, risc

bancar, riscul subprocesului, riscul global, business-plan, modelul procesului bancar, risc de credit,

risc de piaţă, risc operaţional, risc de lichiditate, riscul ratei dobânzii, risc reputaţional, model

scoring.

11/124

Capitolul 1. ABORDĂRI TEORETICE PRIVIND NOŢIUNEA DE RISC

Cunoştinţele umane deseori sunt convenţional divizate în două domenii mari – ştiinţe umanistice şi

ştiinţe exacte (reale). Cum poate fi clasificată teoria economică (ştiinţa economică) în cazul propus

pentru examinare?

Pe de o parte, obiectul de cercetare a teoriei economice este activitatea economică a societăţii

umane în întreaga sa diversitate şi, ca urmare, ea tinde spre ştiinţe umanistice. Pe de altă parte, în

cadrul teoriei economice contemporane este utilizat un aparat matematic complicat, ceea ce îi

atribuie trăsăturile comune cu ştiinţele exacte (reale). Totodată, economiştii practicieni sunt

conştienţi de faptul că această asemănare este doar aparentă. Din punctul de vedere al inevitabilităţii

sale, legile economice rămân mult în urma legilor (teoremelor) matematicii, fizicii, chimiei,

biologiei. Cauzele acestui fenomen, după părerea noastră, este necesar a le căuta în deosebirea

fundamentală a ştiinţelor umanistice comparativ cu cele exacte – nivelul de precizie, claritate şi

univocitate a sistemului de noţiuni.

În ziua de azi este greu a ne imagina discuţii ştiinţifice între matematicienii privind noţiunile număr

natural sau mulţime şi operaţiunile elementare aferente (adunare, scădere, înmulţire), disputa

fizicienilor privind noţiunile punctul material, linia dreaptă, distanţa, corpul solid, gaz, ...

Cu toate că din când în când mai apar polemici între biologi privind atribuirea unei specii biologice

la clasele animale vertebrate acvatice, terestre, organisme vegetale..., dar aceasta se întâmplă

relativ rar şi se explică prin precizia insuficientă a noţiunilor sus-menţionate, ceea ce, la rândul său,

demonstrează imperfecţiunea ştiinţei respective.

Concomitent, în cadrul teoriei economice nu se termină discuţiile chiar şi în privinţa obiectului de

cercetare însuşi, fără a excepta următoarele noţiuni: bani, necesitate, inflaţie, capital, ...

Actualmente, această listă, fără îndoială, poate fi completată cu noţiunea risc.

Considerând că cu cât mai imprecis şi neclar sunt formulate noţiunile, cu atât mai puţin consistente,

informative şi demonstrabile sunt afirmaţiile exprimate privind aceste noţiuni, noi am ajuns la

concluzia că sarcina principală a acestei cercetări trebuie să fie definirea clară şi univocă a noţiunii

risc, care va permite oamenilor să tragă concluzii utile şi, în consecinţă, le va înzestra cu

instrumentul de luare a deciziilor.

Înainte de a expune viziunea noastră privind forma (definiţia) şi conţinutul (natura) noţiunii de risc,

considerăm necesar să specificăm cum tratează sensul acestui concept majoritatea oamenilor în

prezent.

12/124

Această chestiune (tratarea sensului noţiunii de risc) rămâne deocamdată actuală şi periodic se

ridică în literatura specializată (ceea ce într-un mod demonstrează complexitatea ei).

Pentru a răspunde la ea, unii autori (de ex., Piter L. Bernstein) propun să utilizăm abordarea istoric-

evolutivă, în cadrul căreia se examinează condiţiile apariţiei şi dezvoltării teoriei riscului şi

managementului riscului începând cu antichitatea şi până în ziua de azi [83]. Alţi autori îşi pun

sarcina să descrie şi să sistematizeze riscurile în anumite domenii de activitate umană [149], [48],

[74].

În prezenta lucrare, pentru atingerea scopului sus-menţionat (definirea clară şi univocă a noţiunii

risc) se propune examinarea tratării moderne a noţiunii risc prin analiza comparativă a definiţiilor

utilizate în diferite domenii de activitate umană.

1.1. Riscul în diferite domenii de activitate umană

Noţiunea risc este utilizată în diferite domenii ale activităţii umane.

1. Acest termen apare în teoria economică în cadrul problemei de argumentare a naturii şi surselor

profitului din activitatea de antreprenor.

2. În diferite teorii micro- şi macroeconomice (inclusiv teoria economică clasică şi cea neoclasică,

teoria keynesiană şi cea neokeynesiană ş.a.) care îşi pun scopul de a explica şi de a prezice

comportamentul atât al persoanelor particulare, cât şi al societăţii umane în general pornind de la

presupunerea raţionalităţii lor. În legătură cu aceasta, este necesar de apreciat ca o clasă separată

teoria de luare a deciziilor (inclusiv teoria utilităţii aşteptate, teoria jocurilor ş.a.), a căror dezvoltare

a avut loc concomitent cu înfiinţarea unei discipline ştiinţifice noi – modelarea economico-

matematică.

3. În teoriile psihologice, care încearcă să răspundă la întrebarea privind nivelul de raţionalitate a

comportamentului oamenilor. În legătură cu aceasta, este posibil de menţionat teoria perspectivei a

lui Daniel Kahneman şi Amos Tversky, realizările căreia au pus la îndoială o serie de axiome, care

stau la baza teoriilor contemporane de luare a deciziilor.

4. În ştiinţele sociale (sociologie, politologie ş.a.) care cercetează problema estimării riscurilor şi

dispunerea acceptării lor. În focusul problemei apare persoana care aprobă decizia şi factorii ce

influenţează alegerea persoanei în cauză privind ignorarea sau luarea în considerare a riscurilor.

5. În ştiinţele exacte (matematica, mecanica, fizica, chimia, biologia, geologia, astronomia) şi

inginerie, care într-un fel sau altul utilizează aparatul matematic în scopul descrierii dezvoltării

evenimentelor examinate în timp. Aparte este posibil de menţionat medicina, ca domeniu de

13/124

activitate ştiinţifică şi practică care cercetează procesele normale şi patologice ce au loc în

organismul uman. În cazul dat, în calitate de instrumente de gestionare a riscurilor pot fi considerate

diferite acţiuni profilactice, îndreptate spre eliminarea/diminuarea factorilor de risc (de ex.,

factorilor care provoacă boală).

6. În ştiinţele care cercetează tehnologiile informaţionale, în cadrul cărora sunt puse problemele

securităţii şi optimizării reţelelor informaţionale.

7. Noţiunea risc există şi în filozofie şi ea este legată cu problema cognoscibilităţii mediului care ne

înconjoară, precum şi determinarea lui. Această problemă are o istorie seculară şi se trage din

antichitate.

8. În activitatea de producere şi financiar-comercială (inclusiv asigurare, creditare etc.) acest termen

apare în contextul problemei estimării şi optimizării pierderilor potenţiale. În unele cazuri, se

formulează problema optimizării rezultatului financiar pornind de la presupunerea existenţei

legăturii inverse între profitabilitatea şi riscurile asumate pentru obţinerea ei (obţinerea profitului

mai mare presupune asumarea unor riscuri mai mari).

9. În conducerea statului, ştiinţa militară ş.a., în contextul examinării diferitelor scenarii de evoluţie

a anumitelor evenimente.

Cu toate că lista domeniilor de activitate umană enumerate mai sus, în care se utilizează noţiunea

risc, nu este completă, putem să tragem concluzia că cercetarea riscului trebuie să reprezinte o

intersectare a mai multor domenii ştiinţifice. În legătură cu aceasta, unii savanţi accentuează o

problemă serioasă, care a fost formulată de către N. Luhmann în felul următor [115]:

„...impresionează desigur consecinţele negative participării în cadrul lor (cercetărilor riscurilor) a

mulţimii de obiecte şi domenii ştiinţifice. Ca rezultat nu există o definiţie a riscului, care poate să

corespundă cerinţelor ştiinţifice. … Prin urmare, chiar şi la nivelul unor domenii ştiinţifice separate,

şi cu atât mai mult în procesul activităţii comune la intersecţia mai multor domenii, uneori apar

dubii dacă este oare clar despre ce este vorba. Chiar şi în lucrări fundamentale problema niciodată

nu se tratează cuvenit”.

Încotro este necesar să mergem pentru a rezolva problema sus-menţionată? Totuşi, ce au oamenii în

vedere când utilizează cuvântul risc?

Medicul care vorbeşte despre riscul aferent unei intervenţii chirurgicale, speculantul bursier care

estimează riscul unei tranzacţii investiţionale noi, constructorul care descrie riscurile exploatării

unei tehnici noi, omul care ţine cu sine umbrela într-o zi posomorâtă din cauza riscului de ploaie...

14/124

(rândul exemplelor asemănătoare poate fi continuat la infinit) – oare vorbesc ei despre unul şi

acelaşi risc, sau totuşi au în vedere nişte lucruri diferite?

În scopul răspunderii la întrebările date, este necesar să pornim de la explicarea lingvistică generală

a noţiunii risc, care este expusă în dicţionarele explicative [154], [155] şi, de obicei, sună în felul

următor: RISC, riscuri, s.n. Posibilitate de a ajunge într-o primejdie, de a avea de înfruntat un necaz

sau de suportat o pagubă; pericol posibil. – Din fr. risque [154].

Cu toate că această definiţie reflectă o închipuire intuitivă a riscului, acceptată de majoritatea

oamenilor, ea este prea generală şi insuficient de exactă pentru o ştiinţă (ceea ce nu-i împiedică să

fie activ utilizată în viaţă zi de zi cu o anumită referire la context).

Dezvoltând închipuirea riscului ca o măsură a primejdiei, ştiinţele particulare (în primul rând, teoria

economică, precum şi medicina, sociologia, producerea...), luând în consideraţie specificul

obiectului lor de cercetare, concomitent încearcă să precizeze atât noţiunea de posibilitate, cât şi

noţiunea de primejdie. După părerea noastră, aceasta ne permite să aranjăm întreaga mulţime a

definiţiilor contemporane ale noţiunii risc în formă tabelară (vezi tabelul 1.1.1).

Tabelul 1.1.1. Clasificarea noţiunilor de risc

Înalt

Definirea matematică a noţiunii risc (aparatul teoriei

probabilităţilor şi statisticii matematice)

Definiţia concretă a noţiunii risc (în sensul maxim îngust în cadrul

ştiinţelor particulare) Gradul de detaliere a

noţiunii posibilitate Jos Definiţia lingvistică generală a

noţiunii risc

Definiţia noţiunii risc prin scenarii (în sensul primejdiilor în cadrul

ştiinţelor particulare) Jos Înalt Gradul de detaliere a noţiunii primejdie

Sursa: elaborat de autor

Pentru descrierea noţiunii posibilitate, în prezent se aplică activ aparatul teoriei probabilităţii şi

statisticii matematice înfiinţată în veacul XVII de către matematicienii Blaise Pascal şi Pierre de

Fermat şi dezvoltată ulterior de către următorii savanţi renumiţi Jakob şi Daniel Bernoulli, Abraham

de Moivre, Thomas Bayes, Pierre-Simon Laplace, Carl Friedrich Gauss, Siméon-Denis Poisson,

Pafnuti Lvovici Cebâşev, Andrei Nikolaevici Kolmogorov ş.a. [83], [101].

Este de menţionat că în cazul abstracţiei de la obiectul cercetării, ceea ce are loc în domeniile

ştiinţifice sus-menţionate, însăşi noţiunea probabilitate devine sinonimul noţiunii risc în tratarea sa

modernă.

15/124

În anumite domenii de activitate umană (de ex., care cercetează calamităţile şi alte fenomene

naturale, printre care putem să numim cutremure, incendii, inundaţii ), aplicarea metodelor statistice

este dificilă din cauza lipsei volumului necesar de informaţie. În asemenea cazuri, în scopul

estimării riscului, accentul se pune pe determinarea scenariilor posibile de dezvoltare a

evenimentelor (obiectului de cercetare). Ca urmare, în conformitate cu clasificarea demonstrată mai

sus, noţiunile riscul tsunami, riscul căderii pe pământ a unor obiecte cosmice mari, precum şi

riscul erupţiei vulcanului pot fi atribuite la definiţiile noţiunii risc prin scenarii.

Din punctul de vedere al ştiinţei şi aplicării practice, un interes sporit reprezintă definiţiile concrete

ale noţiunii risc, care au înregistrat o dezvoltare relativ vastă în ştiinţele economice.

De exemplu, riscul economic, de obicei, se defineşte ca probabilitatea măsurabilă a obţinerii

profitului mai puţin decât se cuvine sau pierderea costului portofoliului activelor financiare,

venitului aferent proiectului investiţional, sau companiei în întregime [149, p. XIV].

În definiţia dată, avem combinarea detalierii atât a noţiunii posibilitate (probabilitate), cât şi a

noţiunii primejdie (rezultatul financiar negativ). În acelaşi timp, chiar şi această detaliere în anumite

cazuri este insuficientă, ceea ce necesită aplicarea în cadrul teoriei economice a următoarelor

noţiuni: riscul de credit (probabilitatea înregistrării pierderilor din cauza incapacităţii contrapartidei

să execute obligaţiunile sale, inclusiv rambursarea creditului şi dobânzii aferente în conformitate cu

termenele şi condiţiile stipulate în contract), riscul de piaţă (probabilitatea modificării negative a

costului activului în urma modificării ratelor dobânzii, ratelor de schimb valutar, preţurilor la

acţiuni, cambii, contractelor pentru mărfuri) etc.

Definiţia concretă a noţiunii risc poate fi observată şi în alte domenii de activitate, în particular în

medicină, unde riscul unei intervenţii chirurgicale subînţelege probabilitatea că în urma ei pacientul

va supravieţui mai puţin decât o anumită perioadă de timp.

Teoretic, orice cercetător al unor probleme concrete practice (fie din domeniul economiei sau al

altor ştiinţe) întotdeauna are posibilitate să descrie şi să argumenteze necesitatea introducerii unei

noi definiţii de risc, care se va deosebi de cele existente prin gradul de detaliere ori a noţiunii

posibilitate, ori a noţiunii primejdie în corespundere cu scopul cercetării.

Managementul riscului, de obicei, presupune o totalitate de măsuri şi acţiuni întreprinse în scopul

minimizării şi eliminării riscurilor, care includ identificarea, estimarea, monitorizarea şi controlul

lor. În condiţiile formalizării insuficiente a acestor acţiuni, întreprinse în scopul administrării

riscurilor, ultimele uneori sunt considerate o artă.

16/124

Sunt autori care consideră managementul riscurilor ca procesul luării deciziilor în condiţiile de

incertitudine.

Noi conştientizăm faptul că în anumite publicaţii definiţiile riscului şi managementului riscului

expuse mai sus pot avea altă formă (cu accentuarea în funcţie de scopul şi obiectul cercetării

anumitelor nuanţe), dar cu menţinerea esenţei generale a noţiunii risc ca măsură a primejdiei. În

etapa actuală, aceasta este suficient pentru a formula următoarele concluzii (care pot fi considerate

ca baze teoretice ale majorităţii teoriilor privind managementul riscurilor):

1. Deocamdată, nu există o definiţie universală şi univocă a noţiunilor riscul şi managementul

riscului, care să reflecte toate situaţiile posibile.

2. Definiţiile contemporane ale noţiunii risc sunt complexe şi includ două componente – primejdie

şi posibilitate.

3. Primejdie, ca un component al noţiunii risc, se descrie în termenii obiectului de cercetare şi

poate să aibă diferită natură.

4. Posibilitate, ca un component al noţiunii risc, se descrie în termenii teoriei probabilităţii şi

statisticii matematice, prin urmare, definiţia contemporană a noţiunii risc are natură statistică.

5. Riscul reprezintă un eveniment obiectiv şi real (care există independent de subiectul, obiectul şi

procesul decizional), care poate fi gestionat.

În continuare, vom examina în ce măsură aceste afirmaţii sunt adecvate şi suficiente pentru crearea

unei teorii finisate a riscului.

1.2. Neajunsurile definiţiilor contemporane ale noţiunii de risc

Tratarea contemporană a riscului în conformitate cu cele cinci puncte indicate mai sus generează

anumite dificultăţi pe care le întâmpină teoreticienii şi practicienii în domeniul riscului:

1. Cu toate că recunoaşterea doar a naturii statistice a riscului ne permite să construim modele

predicative mai mult sau mai puţin trainice, ea practic nu descoperă sursa adevărată a riscului

(geneza lui). Ca urmare, riscul apare drept un factor totalmente extern (exogen) faţă de obiectul

şi subiectul cercetării, gestionarea căruia în sensul direct al cuvântului este practic imposibilă. În

ce măsură noi putem să numim luarea deciziilor în condiţiile de incertitudine ca gestionarea

riscului însuşi? În prezenta lucrare, va fi demonstrat că această contrazicere între noţiunile risc

şi managementul riscului poate fi depăşită, dar în cazul vizat va fi necesar de modificat însăşi

noţiunea risc, dezvăluind geneza riscului.

17/124

2. Mulţi dintre cercetătorii contemporani ai definiţiei noţiunii de risc accentuează că el este strâns

legat cu aspectele psihologice ale comportamentului oamenilor. În conformitate cu revista New

Scientist: „…savanţii sondaţi consideră că riscul există doar în conştiinţa oamenilor, el este

inventat de ei. Această noţiune este strâns legată de gândire, de estimarea situaţiei consecinţelor

aferente. În trecut multe din acţiunile oamenilor, care au provocat consecinţe negative, au fost

trecute la evenimente neprevăzute. În ziua de azi, omul este în stare să estimeze posibilităţile

sale de sine stătător, iar cu ajutorul unui avocat bun întotdeauna este posibil de dovedit că în loc

de întâmplare a avut loc o neglijenţă...”1. Definiţiile contemporane ale noţiunii risc practic nu

ţin cont de acest fenomen, care ne trezeşte dubii privind obiectivitatea existenţei riscului

(existenţa lui independentă faţă de subiectul cercetării).

3. Etapele gestionării riscului: identificarea, estimarea, monitorizarea şi controlul – în definiţiile

lor clasice nu sunt suficient de clare şi univoce, de aceea creează dificultăţi în aplicarea lor

practică.

4. Existenţa unui număr mare de definiţii particulare ale noţiunii risc creează imprecizia sistemului

de noţiuni ale teoriilor respective, precum şi discuţiile inutile prin aplicarea „limbajului diferit”.

Cercetătorii, utilizând aceleaşi cuvinte, în realitate vorbesc despre lucruri diferite (care în cel

mai bun caz au o intersecţie semnificativă). Deseori autorii vorbesc despre diferite probleme şi

obiecte, dar aceasta nu este evident din cauza utilizării aceleiaşi terminologii.

În care direcţie este necesar să pornim în scopul depăşirii dificultăţilor sus-menţionate şi formulării

unei noţiuni de risc ştiinţifice şi exacte? După părerea noastră (în cazul dat noi suntem de acord cu

N. Luhmann [115]), doar examinarea istoriei (etimologiei) cuvântului nu descoperă natura riscului,

geneza lui. Faptul că până în prezent această noţiune deseori se asocia cu măsura, de exemplu,

probabilitatea unei primejdii, nu trebuie să limiteze spectrul nostru de cercetare.

Totodată, în opinia noastră, lipsa unei înţelegeri comune a riscului şi managementului riscului

(inclusiv şi cel global), relevată în literatură, demonstrează că în cadrul abordărilor tradiţionale

aceasta este imposibil.

1.3. Abordarea model – baza teoretică a definirii noţiunii de risc

În prezent este necesară o paradigmă nouă a riscului, care, pe de o parte, ne va permite să formulăm

noţiunea risc suficient de exactă, univocă şi universală, şi în baza ei să sistematizăm diferite teorii şi

abordări ale managementului riscului. Pe de altă parte, ea trebuie să aibă o anumită valoare

cognitivă şi să prezinte baza teoretică pentru elaborarea unor recomandări practice. 1 www.newscientist.com/channel/fundamentals/mg18725171.300

18/124

1.3.1. Geneza riscului

Riscul şi timpul reprezintă diferite părţi ale unei şi aceleiaşi monede, deoarece dacă nu ar fi existat

ziua de mâine, nu ar fi existat nici riscul. Această unitate este cauzată de faptul că riscul

caracterizează dezvoltarea unor evenimente în timp (ceea ce considerăm ca fiind procese). Cu alte

cuvinte, riscul reprezintă o trăsătură specifică a proceselor şi în afara proceselor el nu are sens.

În scopul de a descoperi natura riscului, trebuie să înţelegem, în primul rând, ce reprezintă procesul

însuşi. În acest sens, putem apela la conceptul filozofic al neoraţionalismului [89], care în abordarea

sa este în concordanţă cu constructivismul radical (o formă specifică a naturalismului în teoria

cunoaşterii, care s-a răspândit în ştiinţa europeană occidentală începând cu mijlocul anilor 80

secolul trecut [108]).

În conformitate cu conceptul neoraţionalismului, omenirea capătă cunoştinţe prin construirea

modelelor cognitive care descriu anumite domenii ale realităţii şi au o anumită structură comună.

Aşadar, fiecare model conţine:

1. Un anumit set de noţiuni definite, mai mult sau mai puţin, formal care cuprind anumite obiecte,

evenimente, procese sau trăsăturile acestora.

2. Legi-afirmaţii fundamentale privind noţiunile iniţiale care nu se demonstrează, ci se acceptă ca

postulate şi pot fi confirmate în cadrul modelului doar prin experimentare.

3. Concluzii privind noţiunile introduse în model obţinute din legile-afirmaţii fundamentale prin

intermediul logicii şi matematicii. La rândul lor, postulatele şi teoremele logicii şi matematicii

reprezintă elementele modelelor care sunt mult mai universale, comparativ cu cele în cadrul

cărora ele sunt aplicate.

Noţiunea – mulţimea obiectelor sau evenimentelor realităţii, care sunt separate în baza unei sau a

mai multor trăsături comune, care la rândul lor reprezintă un caz particular al noţiunilor. În

conformitate cu conceptul neoraţionalismului, noţiunile apar iniţial ca generalizări subconştiente ale

experienţei senzaţionale care mai apoi se conştientizează şi se definesc.

Cuvintele-denumiri reprezintă noţiunile iniţiale, cele mai puţin formalizate şi exacte: copac,

libertate, ploaie etc. Limitele noţiunii copac în sensul ei acceptat de toţi nu sunt formal clare şi

exacte. Există plante, care se vor atribui de unii la categoria „arbori”, iar de alţii la categoria

„arbuşti” sau chiar „iarbă”. În privinţa noţiunilor libertate sau dreptate această inexactitate este şi

mai evidentă.

19/124

Definirea de anumite noţiuni prin celelalte reprezintă o formă mai exactă de formulare a noţiunilor

comparativ cu cuvintele-denumiri. De exemplu, corp solid reprezintă un obiect care nu-şi modifică

forma sa cu condiţia lipsei influenţei din exterior. În cazul dat, noţiunea corp solid este definită prin

noţiunile forma şi influenţa, care, la rândul lor, la fel pot fi definite prin alte noţiuni.

Este evident că a doua metodă de definire, la urma urmei, se reduce la cuvinte-denumiri. Dar ea ne

permite să expunem noţiunile noi prin acelea, care deja au trecut prin procesul de „şlefuire” în urma

utilizării îndelungate şi deci au devenit mai uniforme (cu un singur sens) pentru diferiţi oameni.

Totodată, a doua abordare ne permite să precizăm noţiunile, care deja sunt utilizate pe larg, dar

sensul lor variază, iar noi dorim ca în contextul (modelul) nostru el să fie mai univoc şi formal. De

asemenea, este evident că şi prin această abordare noi nu vom obţine o exactitate absolută a

definiţiilor.

Există o modalitate absolut exactă şi univocă de formulare a noţiunilor – metoda axiomatică.

Axiomele geometriei lui Euclid reprezintă exemplele cele mai cunoscute ale acestei abordări.

Euclid nu introduce definiţia noţiunilor punct, linie dreaptă prin intermediul altor noţiuni. Definirea

absolut exactă, axiomatică a noţiunilor poate fi aplicată doar în privinţa unor obiecte abstracte, cu

care operează matematica.

Există o legătură între definirea noţiunilor iniţiale şi a legilor-afirmaţii fundamentale ale modelului.

De exemplu, în cazul geometriei euclidiene această legătură este evidentă: noţiunile punct şi linie

dreaptă sunt tocmai definite prin axiome care reprezintă legile-afirmaţii fundamentale ale

modelului. În cazul noţiunilor mai puţin formale, această legătură poate fi, de asemenea, stabilită.

De exemplu, dacă din noţiunea de corp solid (corpul solid este un obiect care nu-şi modifică forma

sa în cazul lipsei influenţei din exterior) excludem „este un obiect care”, vom obţine o afirmaţie

care reprezintă legea fundamentală a teoriei corpurilor solide.

În conformitate cu conceptul neoraţionalismului, legătura dintre legile-afirmaţii fundamentale ale

modelelor şi noţiunile lor iniţiale este foarte importantă şi explică de ce, în cazul depistării

contradicţiilor dintre concluziile unei teorii şi rezultatele experimentale, nu are loc întreruperea

lanţului logic al modelului (cu excluderea cazurilor unor erori logice). Aceasta se datorează faptului

că concluziile modelului sunt obţinute din legile-afirmaţii fundamentale şi nici una din ele nu poate

fi modificată fără a modifica noţiunile iniţiale. Cu alte cuvinte, eliminarea contradicţiilor dintre

teorie şi practică poate fi efectuată doar prin modificarea modelelor aferente la nivelul noţiunilor

iniţiale.

20/124

La timpul său G. Follmer a considerat că imposibilitatea explicării fenomenului de distrugere, de

dezminţire a teoriilor (ceea ce se explică în cadrul conceptului neoraţionalismului) reprezintă veriga

cea mai slabă a teoriei constructivismului radical şi dovada cea mai solidă a realismului [108].

Procesul dezvoltării cunoştinţelor respectă un anumit algoritm. Iniţial, în baza senzaţiilor se creează

noţiunile. Ele reprezintă generalizarea unor trăsături comune a mai multor obiecte ale realităţii.

Apoi senzaţiile se conştientizează şi noţiunile capătă definire prin cuvinte-denumiri. Pe urmă se

formulează legile fundamentale ale modelului, precizând şi concretizând concomitent definiţiile

noţiunilor iniţiale. După aceea, în baza legilor fundamentale şi cu ajutorul logicii şi matematicii se

construiesc teoreme, concluzii, cu alte cuvinte, întreaga clădire a modelului. Concluziile permanent

se verifică în baza materialelor faptice existente şi a celor noi. Atunci când apare un fapt sau mai

multe fapte noi, care contrazic concluziile modelului, are loc precizarea modelului cu modificarea

unuia sau a mai multor noţiuni iniţiale, sau construirea unui model nou.

Bineînţeles, concomitent are loc construirea multor modele, care descriu diferite domenii ale

realităţii. La anumite etape, poate să apară necesitatea construirii unui model nou, care cuprinde

totalmente sau parţial domeniul de funcţionare a mai multor modele precedente.

În conformitate cu conceptul neoraţionalismului, într-adevăr nu există obiecte, care corespund

absolut totalmente definiţiilor noastre, atât în sensul posedării anumitelor trăsături care nu sunt

prevăzute de definiţie, cât şi în sensul corespunderii acestor trăsături înseşi. În natură nu există nici

linia dreaptă (cu toate că razele solare în condiţiile globului pământesc sunt foarte aproape de linia

axiomatică, totuşi există o diferenţă), nici punctul, nici corpul solid, nici gaz, nici peşti, nici animale

în sensul exact al acestor cuvinte (care noi trebuie să le introducem în ştiinţele noastre), cu toate că

mărimea necorespunderii, abaterii evenimentelor realităţii de la noţiunile formale poate să fie atât

de mică, încât noi n-o să identificăm, fiind limitaţi de posibilităţile noastre actuale.

Ştiinţele exacte (preponderent fizica) introduc definiţiile cât mai exacte şi univoce (în cazul ideal,

axiomatice) care se numesc definiţii nominale şi stabilesc limitele acceptabile de abatere a

obiectelor realităţii de la definiţia nominală. Ca urmare, se determină o mulţime de obiecte ale

realităţii formal exactă, care se acoperă de definiţie. Pe de altă parte, univocitatea definiţiei ne

permite să obţinem concluzii univoce aferente.

Limita acceptabilă de posedare a unei anumite caracteristici, pentru ca obiectul să fie considerat

partea unei anumite mulţimi, se determină de cercetător luând în consideraţie scopul urmărit. Unde

n-ar fi trasată limita, ea întotdeauna o să fie convenţională, de aceea că această limită nu există în

21/124

natură. Obiectele naturii pot fi considerate ca fluctuaţia unor trăsături într-un câmp infinit, unde sunt

repartizate şi se transformă reciproc mulţimi infinite de trăsături.

Unul şi acelaşi domeniu de realitate poate fi descris cu mai multe seturi de noţiuni, numărul cărora

la fel este infinit.

Modelele care descriu la prima vedere unul şi acelaşi domeniu de realitate, dar prin diferite noţiuni,

într-adevăr descriu diferite mulţimi de obiecte (fluctuaţii de trăsături), şi, prin urmare, diferite

domenii. Aceasta poate fi demonstrat prin compararea modelului plusvaloare a lui Marx şi modelele

economico-matematice de producere optimă. În cadrul ambelor modele este vorba despre aceleaşi

obiecte: oameni, bani, mărfuri, dar în realitate ele sunt caracterizate prin trăsături diferite în cadrul

modelelor diferite. Noi discutăm despre diferite sisteme.

Este necesar de menţionat că limbajul nostru ne permite să utilizăm acelaşi cuvânt „societatea

umană” pentru toate modelele economice, care descriu diferite procese sociale, totodată, în realitate

noţiunea dată va avea esenţa, conţinutul diferit (în sensul de model) pentru diferite procese.

Este un lucru firesc şi nu este necesar a introduce diferite noţiuni, dar noi trebuie să reţinem că în

diferite modele cu unul şi acelaşi cuvânt se descriu sisteme diferite.

Prin selectarea diferitelor trăsături ca bază de formulare a definiţiilor, noi vom descrie acelaşi

domeniu de realitate prin diferite noţiuni. În cazul dat, mulţimile obiectelor, definite prin diferite

noţiuni, nu se vor suprapune exact, dar faptul menţionat nu este întotdeauna evident din următoarele

cauze.

În primul rând, mulţimile definite prin noţiuni diferite, dar asemănătore, au un spaţiu de

suprapunere foarte mare – spaţiul obiectelor care corespund ambelor definiţii. În al doilea rând,

după cum a fost menţionat mai sus, definiţiile nominale, dacă ele sunt suficient formalizate, descriu

mulţimea nulă, şi doar stabilirea limitelor acceptabile de abatere de la ea o fac umplută. Nu este

vorba despre aceea că o definiţie este mai adevărată decât cealaltă. Contează doar ce mulţimi de

obiecte sau evenimente sunt cuprinse de noţiuni şi, drept urmare, la ce se referă concluziile, care

prin utilizarea acestor noţiuni sunt trase şi unde sunt limitele aplicabilităţii lor. Nu există noţiuni

absolute atât din punctul de vedere al corespunderii realităţii, cât şi din punctul de vedere al

exclusivităţii. Alegerea este determinată de problema care urmează a fi rezolvată. În contextul

acestei probleme, definiţiile pot fi mai mult sau mai puţin reuşite sau totalmente nereuşite.

Toate legile fundamentale ale modelelor (şi teoriilor) au în acelaşi timp natură atât statistică, cât şi

cauzală. Prin natura statistică se subînţelege că dacă noi o să le verificăm experimental pe baza

obiectelor şi evenimentelor reale, care, după părerea noastră, coincid cu definiţiile noastre, vom

22/124

înregistra doar corelare cu legile şi axiomele modelelor, cu toate că coeficientul de corelare poate să

fie foarte aproape de unu.

Explicarea cauzală a legilor fundamentale ale modelului se află în afara modelului însuşi şi poate fi

efectuată doar prin construirea unui model mai universal, care cuprinde spaţiul de aplicabilitate a

primului model. Din interiorul modelului, legile fundamentale au caracter de axiome şi se dovedesc

doar prin experimentare.

Conceptul neoraţionalismului evidenţiază două tipuri de concluzii: generale şi particulare. Concluzii

generale reprezintă afirmaţiile de tipul: în anumite condiţii trebuie să se întâmple cutare şi cutare.

De exemplu, dacă se înregistrează scăderea presiunii atmosferice până la nivelul … în regiunea A şi

deplasarea aerului din regiunea B în regiunea C, atunci în regiunea D ziua următoare va ploua.

Concluzia particulară: mâine în regiunea D va ploua.

Natura relaţiei concluziilor noastre cu realitatea are un caracter cantitativ. Prin aceasta se

subînţelege că veridicitatea lor ţine de limitele acceptate de abatere stabilite de noi în scopul

delimitării mulţimii obiectelor acoperite de definiţia noţiunii şi în privinţa cărora se trag concluziile.

Aceasta are loc chiar şi în cazuri când noi nu stabilim limite cantitative şi chiar nu avem mijloace

pentru stabilirea lor.

Concluzia particulară a modelului este adevărată (corectă) atunci, când există o coincidere

cantitativă între afirmaţia respectivă şi evenimentele efective, la care această afirmaţie se atribuie.

Prin noţiunea cantitativă se subînţelege că se ţine cont de mărimea trăsăturii, care stă la baza

definiţiei noţiunii obiectului sau evenimentului, la care se referă afirmaţia.

„Coinciderea” înseamnă – cantitatea acestei trăsături în obiecte sau evenimente reale este în limitele

stabilite de definiţia noţiunii respective.

Din cauza că pentru noţiunile, care nu au o măsurare cantitativă a trăsăturilor acceptată de toţi şi

care stă la baza definiţiei, dar care sunt bine „şlefuite” în cadrul circulaţiei interumane, viziunea

intuitivă privind limitele aferente la diferite persoane este suficient de omogenă şi, ca urmare,

spaţiul de incertitudine este relativ mic, comparativ cu spaţiul intern de suprapunere aferent

noţiunii. Pentru majoritatea oamenilor, în cazurile enumerate nu apar divergenţe în estimarea

veridicităţii concluziilor particulare.

Pentru noţiuni, care au o măsurare cantitativă a trăsăturilor acceptată de toţi şi care stă la baza

definiţiei, precum şi pentru mijloace de măsurare, oricum există spaţiu de incertitudine a

răspunsului privind veridicitatea concluziei particulare, care este determinată de precizia

măsurărilor.

23/124

Concluziile generale se trag din legile fundamentale ale modelelor prin aplicarea abordărilor logicii

şi matematicii.

Totodată, legile-afirmaţii fundamentale ale modelelor, la rândul lor, reprezintă cazuri particulare ale

concluziilor generale ale modelelor respective. Este posibil de înlocuit unele din legile-afirmaţii

fundamentale ale modelului cu unele din concluziile acestuia în aşa mod, ca fostele legi-afirmaţii să

devină concluzii, păstrând actualitatea celorlalte concluzii (cu alte cuvinte, modelul însuşi).

De exemplu, geometria euclidiană poate fi construită nu în baza celor cinci axiome utilizate de

însuşi Euclid, ci în baza unor teoreme ale geometriei. În cazul dat, axiomele anterioare se vor

demonstra ca teoreme, păstrând restul teoriei geometriei.

Raportul dintre concluzii (legile-afirmaţii) şi realitate poartă un caracter statistic sau probabilistic.

Aceasta înseamnă că o concluzie exactă trebuie să fie formulată în modul următor: în anumite

circumstanţe va avea loc un anumit eveniment cu o anumită probabilitate. Concluziile modelelor

cognitive sunt relevante doar în limitele aplicabilităţii acestora.

Limitele noţiunilor şi limitele modelelor nu este una şi aceeaşi. Ele se află în diferite dimensiuni.

Fiind în limitele noţiunilor modelului, noi putem să fim în afara limitelor aplicabilităţii modelului

însuşi (când toate componentele unui dispozitiv mecanic sunt făcute cu respectarea cerinţelor

tehnice, dar maşina este exploatată în condiţiile pentru care ea n-a fost proiectată).

Concluzia generală a modelului este veridică, dacă frecvenţa realizării rezultatului aşteptat o să fie

mai mare decât probabilitatea, indicată în definiţia lui exactă. În caz că un inginer trage o concluzie

privind proiectul său (modelează o maşină) şi afirmă că cu condiţia exploatării corecte maşina va

funcţiona fără defectare pe parcursul unui an cu probabilitatea 0,99 şi după aceasta începe

producerea în masă a acestor maşini, iar din fiecare mie 992 de maşini într-adevăr au funcţionat pe

parcursul primului an fără defecte, afirmaţia inginerului este veridică.

Siguranţa concluziilor va fi cu atât mai înaltă (probabilitatea mai aproape de unu), cu cât mai mici

vor fi limitele de abatere acceptabilă pentru obiectele reale faţă de definiţiile nominale ale noţiunilor

respective (cerinţele tehnice pentru dimensiunile componentelor sunt mai dure) şi cu cât mai slabe

vor fi afirmaţiile, ce le conţin concluziile (se promite o perioadă de funcţionare fără defecte mai

scurtă).

Din aceasta rezultă că limitele noţiunilor (mărimea trăsăturii care stă la baza definirii lor) sunt

convenţionale, deoarece ele nu există în natură. Totodată, ele nu sunt spontane, deoarece sunt

determinate de nivelul de siguranţă a concluziilor care le vom trage în privinţa acestor noţiuni. În

cazuri când noi ajungem la marginea aplicabilităţii modelului, începem să observăm fapte, care

24/124

contrazic concluziilor lui (de ex., experimentul Michelson–Morley privind viteza razei soarelui

pentru modelul lui Newton) şi construim un model nou care este relevant pentru un spaţiu mai mare

(şi corectează modelul precedent la nivelul noţiunilor). Modelul precedent rămâne valabil în cadrul

limitelor sale de aplicabilitate, dar din momentul dat noi le cunoaştem mai exact. În interiorul

limitelor de aplicabilitate modelul rămâne veridic, la fel cum şi modelul nou, al cărui spaţiu de

aplicabilitate este mai larg. Orice model este veridic în spaţiul lui de aplicabilitate. De exemplu, cu

toate că după experimentele Michelson–Morley şi apariţia teoriei lui Einstein noi continuăm să

utilizăm concluziile din teoria lui Newton în calcule de inginerie în cazul proiectelor pământeşti şi

vitezelor mult mai mici decât cea a luminii.

În conformitate cu concepţia neoraţionalismului, cunoştinţele noastre nu reprezintă reflectarea

absolut adecvată a realităţii, doar una relativă (de model). Prin urmare, unul şi acelaşi segment de

realitate (chiar şi în cazul când se pune aceeaşi sarcină cognitivă) poate fi descris prin diferite

modele cu diferite noţiuni iniţiale şi, ca urmare, cu concluzii care diferă calitativ. Aceste concluzii

pot fi cantitativ identice doar în anumite zone de aplicabilitate comună a modelelor (de exemplu,

teoria lui Newton-Einstein, teoriile clasică şi cinetică a gazelor etc.).

Mai mult ca atât, orice model (cât de universal şi mare el n-ar fi) reprezintă doar un caz particular al

unui model mai universal, care deocamdată nu este construit şi, respectiv, realitatea, descrisă prin

acest model nu ne este cunoscută. Aceasta nu înseamnă că ea nu ne atinge sau nu ne va atinge în

viitor. Teoretic, există posibilitatea ca un proces mai global decât cel descris de modelul nostru, ne

va scoate din realitatea descrisă de modelul dat. Este imposibil de estimat probabilitatea acestui

eveniment din cauza că lucrul dat poate fi făcut doar în baza unui model mai universal decât cele pe

care noi le avem. Iar după apariţia modelelor mai universale, ele oricum vor prezenta doar cazurile

particulare ale unor modele şi mai universale care încă nu sunt construite. Aşadar, cum rămâne cu

posibilitatea influenţei asupra realităţii noastre din partea unor procese cauzate de factorii ce se află

în afară modelelor noastre. Noi nu putem să estimăm probabilitatea acestor influenţe.

În cadrul neoraţionalismului, procesul reprezintă mişcarea (modificarea) unui sistem

multiparametric într-un spaţiu n-dimensional. Dacă dorim să investigăm un proces şi să analizăm ce

ne va aduce acesta în viitor, este necesar de modelat procesul în cauză ca fiind un sistem analog

celui definit. Numărul modelelor, precum şi combinaţia parametrilor prin care se descrie procesul,

poate varia până la infinit. Toate aceste modele vor avea capacităţi cognitive diferite în dependenţă

de scopul fiecărui model.

25/124

Orice model de mişcare (proces) a unui sistem multiparametric într-un spaţiu n-dimensional

reprezintă o totalitate de parametri care se modifică în timp sub influenţa factorilor externi ai

sistemului (forţă, evenimente) în corespundere cu legăturile aferente acestor parametri. Aceste

legături pot fi exprimate prin formule matematice sau reguli descrise într-un anumit limbaj (de

exemplu, în limbajul de programare).

Orice sistem poate fi descris ca o mulţime de parametri cu legăturile aferente, iar procesul poate fi

demonstrat ca modificarea acestor parametri în timp sub influenţa factorilor externi ţinând cont de

legăturile sus-menţionate.

În mecanica clasică există noţiunea numărul gradelor de libertate a sistemului care reprezintă

diferenţa dintre numărul parametrilor şi numărul legăturilor dintre ei. Dacă numărul gradelor de

libertate a sistemului este egal cu zero sau este negativ, atunci sistemul, în general, nu este în stare

să se mişte (dezvoltarea nu are loc). Dacă numărul gradelor de libertate a sistemului este egal cu

unu, sistemul poate să se mişte pe o singură traiectorie (precum un punct care se mişcă pe o singură

linie). Dacă numărul gradelor de libertate este mai mare decât unu, punctul poate să se mişte pe

mulţimea nenumărată a traiectoriilor în conformitate cu mulţimea nenumărată a legilor în

dependenţă de factorii de influenţă.

Totodată, chiar sistemul cu n-grade de libertate într-un spaţiu n-dimensional, în cazul lipsei

influenţei din exterior, se mişcă pe o anumită traiectorie unică în conformitate cu o singură lege,

ambele fiind determinate de condiţiile iniţiale. În caz că un factor extern va influenţa asupra

sistemului dat, cel din urmă se va mişca, de asemenea, pe o anumită traiectorie unică în

conformitate cu o anumită lege (bineînţeles că ele vor fi diferite de cele de până la influenţă),

ambele fiind determinate de condiţiile iniţiale şi de influenţa factorului.

Orice sistem reprezintă partea componentă a unui sistem mai mare, care, la rândul său, a unui

sistem şi mai mare, … Procesele care au loc în sisteme mai mari determină influenţe externe pentru

cele inferioare.

În realitate, asupra fiecărui proces influenţează o mulţime nenumărată de factori externi. Creând

modelul procesului, nu putem să luăm în considerare toţi factorii externi. Prin urmare, îi alegem din

factorii de bază pe cei a căror influenţă se va descrie de model, precum şi pe cei aleatori influenţa

cărora (cel puţin, la prima etapă) se va ignora.

Factorii de bază sunt acei, efectul influenţei cărora este suficient de mare, iar probabilitatea acestei

influenţe pe parcursul desfăşurării procesului este suficient mai mare de zero. Sensul cuvântului

suficient depinde de nivelul de precizie şi siguranţă cu care este necesar a descrie procesul.

26/124

Apare o întrebare. Ce reprezintă legătura cauzală şi prin ce ea se deosebeşte de legăturile statistice?

Presupunem că în cadrul unei cercetări a fost stabilit că 99% din oamenii care au murit, pe parcursul

vieţii lor au consumat apă. Putem noi oare să afirmăm că există o legătură cauzală între consumul

apei şi mortalitate? Noi considerăm că nu. Până la momentul când în conformitate cu principiile

enumerate mai sus o să fie construit un model, care descrie procesul, nu este corect să vorbim

despre legăturile cauzale.

Divizarea factorilor externi de influenţă în factori de bază şi aleatori este condiţională şi determinată

de scopul propus de model (inclusiv şi nivelul de precizie cu care noi dorim să descriem procesul).

De exemplu, modelele care descriu procesul zborului proiectilelor iniţial ţineau cont doar de

influenţa gazelor de pulbere şi a gravitaţiei. După aceasta s-a mai adăugat încă un factor – rezistenţa

aerului. Alţi factori de influenţă: vântul, modificarea densităţii aerului ş.a. s-au considerat ocazionali

şi s-au luat în calcule doar prin repartizarea statistică a abaterii nimeririlor de la ţintă. Concomitent

cu dezvoltarea balisticii atât teoretice, cât şi a mijloacelor de măsurare şi calculare, au început să

apară modele, care ţineau cont de vântul, modificarea densităţii aerului ş.a., care au devenit factori

de bază. Ca rezultat, eficienţa tragerilor (descrierea procesului) a crescut esenţial, cu toate că o

anumită dispersie a nimeririlor totuşi a rămas. Această dispersie se explică prin existenţa unui

număr nelimitat de factori care au rămas în cadrul modelului aleatori.

În acelaşi timp, modificările aleatoare ale unor parametri ai modelului pot provoca modificări

aleatoare ale factorilor externi, care la rândul lor au fost introduse în model ca factori de bază. Din

punctul de vedere al derulării procesului, aceste modificări sunt echivalente cu factorii aleatori. De

exemplu, abaterea aleatoare a greutăţii proiectilelor de la mărimea standard poate provoca

modificarea forţei de gravitaţie, ceea ce este echivalent cu influenţa aleatoare.

În principiu, sistemul îşi modifică traiectoria sa la orice influenţă externă (nu are importanţă cât de

mică ar fi ea). Mişcarea sistemului se consideră stabilă dacă în urma influenţei factorilor externi

aleatori (care nu depăşesc anumite limite) abaterea maximă de la traiectoria procesului, care urma

să fie parcursă în cazul lipsei acestei influenţe, nu va depăşi o anumită limită.

Stabilitatea procesului se asigură prin:

• relaţiile interne dintre parametrii procesului;

• restricţiile externe;

• influenţa factorilor externi de bază (care nu sunt aleatori).

Nu există o diferenţă principială între relaţiile interne, restricţiile externe şi influenţa factorilor

externi. Ele pot fi reciproc exprimate unele prin altele (ceea ce are loc în mecanica clasică a lui

27/124

Newton-Lagrange), pornind de la scopul modelării. Totodată, această divizare este utilă din punct

de vedere metodologic.

În lucrarea sa «Neoratsionalism» Alexandr Voin [89] demonstrează următoarele exemple ale

stabilităţii proceselor asigurate prin diferite abordări.

Membrana strânsă la margini şi lăsată imobilizată. Imobilizarea reprezintă cazul particular al

mişcării, cu alte cuvinte, al procesului. În caz că membrana va fi supusă influenţei aleatoare a unui

factor extern (puterea căruia nu va depăşi o anumită limită), ea va începe să vibreze, deviindu-se de

la starea de imobilizare nu mai mult decât pragul prestabilit. Avem exemplul unui proces stabil.

Sursa stabilităţii în cazul dat provine de la existenţa relaţiilor elastice interne dintre elementele

membranei, precum şi relaţiei rigide cu fixator. Este necesar de remarcat că membrana

dezechilibrată în urma unei influenţe aleatoare nu numai va devia nu mai mult decât... de la starea

imobilizată (va vibra), ci şi se va opri cu timpul. Va avea loc întoarcerea completă în starea iniţială,

ceea ce poate fi considerat ca o stabilitate înaltă a procesului, care este determinată de forţele

interne de frecare şi rezistenţa aerului. În cazul dat, „influenţa aleatoare a unui factor extern, puterea

căruia nu va depăşi o anumită limită” înseamnă o influenţă care nu va smulge membrana din

fixatorul care o ţine, nu va rupe membrana şi nu va genera deformarea ei plastică.

Un alt exemplu. Aceeaşi membrană care este supusă influenţei unei forţe externe periodice

armonice va vibra stabil armonic cu o anumită amplitudine şi frecvenţă. În cazul dat, stabil

înseamnă că dacă pe lângă forţa armonică membrana va fi supusă influenţei unor forţe aleatoare

care nu vor depăşi un anumit prag, procesul va devia de la vibraţia armonică nu mai mult decât un

anumit prag, iar după încetinirea factorilor aleatori aceste devieri se vor stinge. Sursele stabilităţii în

cazul dat sunt aceleaşi ca şi în primul exemplu plus forţa externă armonică.

Al treilea exemplu. Torpila cu navigator magnetic. În caz că ea nu este influenţată de valuri şi vânt,

torpila merge drept înainte către ţinta imobilă sau urmăreşte o anumită curbă în cazul ţintei mobile.

Influenţa aleatoare din partea valurilor sau vântului duce la devierea mersului torpilei de la

traiectoria îndreptată la ţintă, dar forţele magnetice nu-i permit acestei devieri să crească şi

îndreaptă din nou torpila spre ţintă. Bineînţeles că scopul o să fie atins doar cu condiţia că mărimea

valurilor şi puterea vântului nu vor depăşi un prag prestabilit sau torpila n-o să nimerească într-o

balenă.

Al patrulea exemplu. Detaliile, care au fost prelucrate la un strung, se rostogolesc pe un uluc şi se

prind de către un dispozitiv de la un alt strung pentru prelucrare ulterioară. Influenţe aleatoare, care

urmează să fie luate în considerare la etapa de modelare a procesului dat (proiectarea procesului

28/124

tehnologic) reprezintă ciocnirea reciprocă a detaliilor, precum şi lovirea lor în marginile ulucului.

Cu toate că aceste influenţe sunt previzibile, ele se produc în locuri şi în momente de timp aleatoare

şi pot forma combinaţii aleatoare. Dacă efectul sumar ale acestor influenţe aleatoare nu va depăşi un

anumit prag, detaliile vor ajunge la dispozitivul care le prinde în poziţia potrivită. Dacă va depăşi –

detaliile pot sări din uluc, pot să-l blocheze etc. Stabilitatea în cazul dat se asigură doar prin

restricţiile externe (marginile ulucului). Dacă ulucul vibrează, atunci se mai adaugă o forţă externă

nealeatoare care generează vibraţia. Procesul deplasării detaliilor printr-un uluc care vibrează este,

de obicei, mai stabil decât cel care nu vibrează (blocaje au loc mai rar).

Sunt posibile procese cu o combinare complexă a factorilor ce asigură stabilitatea lor. În cazul dat

se creează o calitate nouă, un factor nou, care se numeşte program.

Stabilitatea procesului depinde de modul în care factorii externi au fost divizaţi în factori de bază şi

aleatori. Stabilitatea procesului poate fi considerată doar reieşind din influenţa anumiţilor factori

externi aleatori sau a anumitelor modificări aleatoare ale factorilor de bază, abstractizându-se de la

ceilalţi factori aleatori nenumăraţi.

Acest lucru este cauzat de faptul că numărul factorilor externi posibili care influenţează stabilitatea

procesului în lumea noastră nemărginită, în principiu, este inumerabil. Noi nu le putem considera

mulţimea nenumerabilă a factorilor posibili. Mai mult ca atât, despre majoritatea dintre ei noi nici

nu bănuim.

Procesul se tratează ca stabil sau instabil în dependenţă de limita abaterii maxime acceptabile de la

traiectoria aşteptată. Ca urmare, stabilitatea este o noţiune, care caracterizează nu doar procesul

obiectiv, ci şi scopul cunoaşterii procesului dat.

Stabilitatea procesului depinde nu doar de faptul care factori aleatori îi luăm în considerare, ci şi de

mărimea lor. În cazul examinării mersului torpilei cu navigator magnetic pentru unele valori ale

mărimii valurilor şi vitezei vântului, procesul va fi stabil, pentru altele – instabil.

Acum este oportună definirea unei noţiuni foarte importante în vederea atingerii scopului acestei

lucrări – stabilitatea procesului.

Stabilitatea procesului în condiţiile prestabilite, ţinând seamă de influenţa anumiţilor factori externi

aleatori (care au o anumită distribuţie de probabilitate), reprezintă abaterea procesului de la

traiectoria sa care urma să fie parcursă în cazul lipsei influenţiei sus-menţionate, nu mai mult decât

o anumită mărime prestabilită. Stabilitatea procesului poate fi măsurată ca probabilitate precum că

abaterea procesului de la traiectoria sa nu va depăşi limita stabilită.

29/124

Cu cât procesul este mai stabil, cu atât el este mai determinat, respectiv, cu atât este mai scăzută

influenţa factorilor externi aleatori asupra lui.

Influenţe care nu depăşesc un anumit prag generează doar fluctuaţiile locale ale procesului, care au

o tendinţă de încetinire cu timpul. În final, după o perioadă de timp, traiectoria procesului devine

aceeaşi, care ar fi trebuit să fie în cazul lipsei influenţelor în cauză. Asemenea influenţe în cadrul

conceptului neoraţionalismului se numesc slabe.

Influenţe puternice sunt acelea care modifică procesul de dezvoltare în mod global într-atât, încât

chiar şi după încetinirea influenţei procesul se dezvoltă în conformitate cu altă traiectorie care se

deosebeşte de cea iniţială. De regulă, în cadrul traiectoriei noi procesul devine stabil şi, în

consecinţă, pentru întoarcerea lui la traiectoria precedentă, este insuficientă nu numai încetinirea

influenţei puternice, ci şi aplicarea influenţelor slabe.

Divizarea influenţelor în puternice şi slabe, pentru fiecare proces poate fi comparată cu

cuantificarea energiei în fizică: fotonul se emite doar în urma influenţei unui anumit cuantum de

energie şi doar atunci apar modificări ireversibile (pentru influenţe slabe mai mici decât cuantumul

în cauză) ale sistemului.

Realitatea este infinită nu doar din punctul de vedere al spaţiului şi timpului, ci şi din punctul de

vedere al varietăţii ei. Ca urmare, în orice spaţiu limitat (cât de mic el nu ar fi) concomitent se

derulează o mulţime nelimitată de procese, care, în general, sunt reciproc legate. Bineînţeles că noi

nu suntem în stare să le considerăm concomitent pe toate în nici un model. De aceea, noi ţinem cont

de unul sau mai multe dintre ele, iar influenţa celorlalte sau se ignorează (pentru influenţe slabe),

sau se consideră constantă (pentru influenţe puternice).

Uneori, ne interesează stabilitatea unui anumit proces de bază nu numai faţă de influenţele externe

aleatoare, ci şi faţă de modificarea sistemului însuşi, care are loc în urma desfăşurării altor procese

ce se derulează în cadrul sistemului concomitent cu procesul de bază şi interacţionează cu el. De

exemplu, influenţa coroziunii componentelor unui mecanism asupra funcţionării normale a

dispozitivului în întregime. Din punctul de vedere al consecinţelor, interacţiunea procesului în cauză

cu celelalte care au loc în cadrul sistemului seamănă cu influenţa externă asupra sistemului.

Nu contează câte cauze noi am depistat, al căror istoric noi putem să-l examinăm sau putem să le

prognozăm viitorul, întotdeauna va exista o mulţime nenumărată a factorilor aleatori, care nu au fost

luaţi în considerare. Chiar dacă presupunem că influenţa fiecăruia dintre ei în parte este

nesemnificativă (cu toate că unele pot fi puternice), în total efectul lor comun poate fi destul de

semnificativ.

30/124

Formulând noţiunile de model, proces şi stabilitatea procesului, pătrundem în esenţa problemei

riscului care reprezintă partea imprescriptibilă a modelelor cognitive şi poartă un sens opus noţiunii

stabilitatea procesului.

1.3.2. Definirea noţiunii de risc

Riscul procesului în condiţiile prestabilite, luând în considerare influenţa anumiţilor factori externi

aleatori (care au o anumită distribuţie de probabilitate), reprezintă abaterea procesului de la

traiectoria sa, care urma să fie parcursă în cazul lipsei influenţei sus-menţionate, cu o mărime mai

mare decât cea prestabilită.

Mărimea riscului procesului în condiţiile prestabilite, reieşind din influenţa anumiţilor factori

externi aleatori (care au o anumită distribuţie de probabilitate) reprezintă probabilitatea că abaterea

procesului de la traiectoria sa, care urma să fie parcursă în cazul lipsei influenţei sus-menţionate, va

fi mai mare decât mărimea prestabilită.

Este evident că toate afirmaţiile aferente noţiunii stabilitatea procesului, după deplasarea accentelor

respective, menţin actualitatea lor şi în privinţa noţiunii risc.

Definiţia mărimii riscului conţine noţiunea probabilitate, care ea însăşi nu este simplă, univocă şi pe

parcursul ultimelor veacuri a suferit o serie de transformări. La momentul actual, de regulă, sunt

acceptate următoarele patru abordări privind formularea noţiunii probabilitatea:

1. Teoria clasică a probabilităţii (classical definition of probability). Printre reprezentanţii ei îi

putem menţiona pe Blaise Pascal, Pierre de Fermat, Jakob Bernoulli, Christiaan Huygens, Abraham

de Moivre, Pierre-Simon Laplace ş.a. Noţiunea probabilitate a apărut în cadrul procesului de

analiză matematică a jocurilor de hazard şi se formula ca raportul cazurilor de realizare a

evenimentelor aşteptate la numărul total de cazuri egal posibile şi incompatibile.

2. Conceptul probabilităţii statistice sau de frecvenţă (frequency probability). Dintre reprezentanţii

săi îi putem numi pe John Venn, Richard Edler von Mises, R.A. Fisher, Egon Pearson,

Jerzy Neyman, A.N. Kolmogorov. Probabilitatea se defineşte ca limita frecvenţei relative a unui

eveniment aleator de masă în cadrul multiplelor încercări. Experienţa a demonstrat că pentru multe

evenimente aleatoare de masă frecvenţa relativă în cazul multiplelor înregistrări are o tendinţă spre

stabilitate, ceea ce a devenit argument forte pentru aplicarea practică a conceptului probabilităţii

statistice.

3. Conceptul probabilităţii logice (logical probability). Dintre reprezentanţii săi îi putem numi pe

John Maynard Keynes, Rudolf Carnap. Probabilitatea se defineşte ca gradul de certitudine, care

31/124

trebuie să fie atribuit de subiect anumitei afirmaţii, ipoteze bazându-se pe anumite dovezi. Apariţia

acestui concept a fost cauzată de încercările descrierii unei clase noi de procese, care se desfăşoară

cu participarea activă a omului.

4. Interpretarea subiectivă a probabilităţii (subjective probability). Ea este prezentată de Frank

Ramsey, Bruno de Finetti, L.J. Savage, Arthur Jeffrey Dempster ş.a. La baza probabilităţii

subiective stă gradul de încredere asociat cu oamenii reali. La rândul său, gradul de încredere se

reflectă în comportarea acestor oameni. De exemplu, metoda de estimare a probabilităţii prin

utilizarea mizelor în cadrul pariurilor. Interpretarea subiectivă a probabilităţii este aplicată în logica

deciziilor.

Este necesar de accentuat faptul că noţiunea probabilitate se dezvoltă împreună cu extinderea

tipurilor de modele, care necesită descriere (începând cu modele care descriu stările staţionare şi

finisând cu modelele proceselor, care presupun o participare activă a omului). În acelaşi timp,

diferite definiţii ale noţiunii probabilitate nu sunt antagoniste. De exemplu, Frank Ramsey a

considerat interpretarea subiectivă a probabilităţii doar ca un complement la cea mai răspândită

interpretare a probabilităţii – probabilitatea statistică. Prin urmare, noi considerăm că alegerea

abordării privind definiţia noţiunii probabilitatea ca măsura veracităţii unui eveniment aleator

depinde de problemele ce stau în faţa modelului cognitiv.

Definiţia riscului expusă anterior, pe care o considerăm universală, ne permite să descoperim natura

riscului, adică procesul cognitiv prin care omul cunoaşte mediul ambiant. Această abordare

corespunde afirmaţiilor lui N. Luhmann privind aceea că „… mediul exterior de felul lui nu

cunoaşte nici un risc, deoarece el nu cunoaşte nici distincţie, nici aşteptările, nici estimările, nici

probabilităţile…” [115]. Totodată, riscul nu trebuie să fie tratat ca un fenomen pur subiectiv,

deoarece provine de la modele ce reflectă (substituie) realitatea conform celor expuse anterior.

Modelul cognitiv este sursa apariţiei riscului.

Antagonismul dintre negarea atât a obiectivităţii, cât şi a subiectivităţii riscului este aparent. Sursa

aparenţei antagonismului provine din schema înrădăcinată în tradiţia occidentală de relaţiile subiect-

obiect, care descinde de la ideile lui Platon privind dublarea lumii. Platon a considerat că există

lumea fenomenelor – vizibilitatea intermediată de organe de simţ şi existenţa adevărată (noumene).

Din punctul de vedere al constructivismului radical, este necesar să evităm exprimările privind

lumea obiectivă şi să percepem cunoştinţele nu ca reprezentarea lumii obiective, ci ca rezultatul

activităţii constructive a mecanismelor neurofiziologice, în procesul căreia se formează, se

construieşte unica disponibilă pentru noi realitatea fenomenală [108].

32/124

Concluzia este următoarea: sursele de provenire a riscurilor umane sunt modelele noastre cognitive,

care substituie realitatea ce ne înconjoară pe noi (oamenii). În cadrul abordării model,

managementul riscului reprezintă activitatea orientată spre modificarea nivelului de stabilitate (de

risc) a proceselor.

Noţiunea managementul riscului în cadrul abordării descrise mai sus devine echivalentă cu noţiunea

managementul gradului de stabilitate a procesului şi poate fi efectuată prin:

1. Remodelarea procesului, inclusiv prin precizarea divizării factorilor în cei de bază (prin care noi

putem să controlăm stabilitatea procesului) şi cei aleatori, precizarea noţiunilor utilizate, luarea

în considerare a unor factori aleatori noi (includerea în cadrul modelului zborului proiectilelor

descris mai sus a unui factor nou – vântul, a adus la diminuarea dispersiei rezultatului

tragerilor), încorporarea stabilizatorilor interni (completarea proiectilelor cu navigator magnetic)

etc. Discuţiile aferente riscurilor au sens doar în privinţa anumiţilor factori externi aleatori sau

anumitelor modificări aleatoare ale factorilor de bază nealeatori, abstractizându-se de la ceilalţi

factori aleatori.

2. Selectarea factorilor de bază nealeatori care necesită un control special şi efectuarea acestuia

(asigurarea influenţei factorilor nealeatori în conformitate cu cerinţele modelului).

3. Revizuirea limitelor privind abaterea acceptabilă a procesului de la traiectoria prestabilită.

4. Precizarea mărimii influenţei factorilor aleatori care asigură stabilitatea procesului (precizarea

spaţiului de aplicabilitate a modelului).

Examinarea mai detaliată a instrumentelor managementului riscurilor depăşeşte scopurile acestei

lucrări şi reprezintă obiectul unei cercetări separate.

Riscuri există doar în cadrul modelelor şi în afara lor nu au nici un sens practic.

Analiza altor abordări privind examinarea naturii noţiunii risc (o parte din care este indicată în

bibliografie) ne duce la concluzia că obiectul de bază al intereselor ştiinţifice al majorităţii autorilor

rămâne căutarea domeniilor noi pentru activitatea umană, care necesită prognozarea şi luarea

deciziilor. Ele nu atât cercetează natura riscului (care în genere, de regulă, rămâne în afara

problemelor abordate), cât examinează posibilitatea apariţiei unor primejdii noi, elaborează diferite

metode de optimizare a comportării oamenilor sau a diminuării pierderilor aferente.

În scopul comparării abordărilor privind identificarea naturii noţiunii risc, care se propune în

prezenta lucrare, cu abordările aplicate de alţi autori, noi considerăm necesar a analiza punctul de

vedere al unui sociolog german Niklas Luhmann. El este unul dintre savanţii care nu a rămas

33/124

satisfăcut de substituirea noţiunii risc prin metodele lui de estimare şi care a întreprins o încercare

să pună problema dată la un nivel calitativ nou. În lucrare sa „Soziologie des Risikos” [115],

N. Luhmann a atras atenţia la faptul că „... dacă intenţionezi să observi cum supraveghează tradiţia

raţionalistă, atunci trebuie să te depărtezi de la înţelegerea problemei de către ea. Este necesar de

lăsat ei problema sa, totodată, înţelegând că ea nu poate să vadă aceea ce nu poate să vadă. Este

necesar de deplasat problema la nivelul supraveghetorului de gradul doi”.

Formularea noţiunii risc în cadrul conceptului de neoraţionalism (cu alte cuvinte, în cadrul

modelului de cunoaştere prin modele) şi teoriei sistemelor de supraveghere (una din denumirile

constructivismului) ne permite să ne ridicăm la nivelul supraveghetorului de gradul doi, dar prin

aplicarea altei abordări, care diferă de cea utilizată de Niklas Luhmann însuşi. În consecinţă,

descoperim posibilităţi cognitive noi, la fel cum şi diferenţieri noi.

Dintre paradiferenţierile „risc–siguranţă” şi „risc–primejdie” Luhmann o preferă pe a doua [115],

motivând că în condiţiile existenţei incertitudinii privind dauna viitoare, întrebarea principială

constă în aceea dacă este oare dauna considerată o consecinţă a deciziei (vina cade asupra deciziei)

sau nu (vina cade asupra mediului înconjurător). În primul caz, Luhmann vorbeşte despre riscul

deciziei, iar în al doilea caz – despre primejdie. Acceptând o anumită valoare cognitivă a

diferenţierilor sus-menţionate, abordarea model ne permite să tratăm problema de „sus” şi să

identificăm o diferenţiere nouă şi, în opinia noastră, mai universală „risc–stabilitate”. În acelaşi

timp, stabilitatea, fiind noţiunea de bază în perechea sus-menţionată, se consideră ca funcţia unui set

de factori, între care este posibil de separat cele controlabile de om şi cele necontrolabile.

1.3.3. Utilizarea noţiunii de risc în domeniul economic

În scopul definirii riscului economic, este necesar să descriem modelul procesului economic,

varianta simplificată a căruia este prezentată mai jos:

Figura 1.3.3.1. Modelul procesului economic

Sursa: elaborată de autor

Resurse Activitatea economică

Rezultat

Profit

Consum

Reproducerea extinsă

Reproducerea simplă

34/124

În caz că dorim să definim mai amplu noţiunea de risc economic, nivelul prezentat de detaliere este

suficient. În cadrul modelului procesului economic, se presupune că scopul final al acestui proces

este obţinerea profitului. În urma aplicării modelului economic, pot fi obţinute următoarele

rezultate:

Tabelul 1.3.3.1. Consecinţele utilizării modelului economic

A fost obţinut un rezultat

financiar pozitiv

A fost obţinut un rezultat

financiar negativ

Se aşteaptă un rezultat

financiar pozitiv Adevărat

Eroarea de gradul 2

(pierderi suportate)

Se aşteaptă un rezultat

financiar negativ

Eroarea de gradul 1

(profit ratat) Adevărat

Sursa: elaborat de autor

Erorile de gradul 1 (profitul ratat) şi erorile de gradul 2 (pierderile suportate) reprezintă riscul

procesului economic. Mărimea acestui risc se estimează ca probabilitatea erorilor de gradul 1 şi de

gradul 2 ale modelului procesului economic. Aceasta este prima abordare faţă de estimarea riscului

unui proces economic care prevede, în primul rând, determinarea traiectoriei acestui proces, precum

şi a abaterii maxime acceptabile (de exemplu, mărimea pierderilor acceptabile într-o activitate

economică). În al doilea rând, în baza teoriei probabilităţii şi statisticii matematice, se estimează

mărimea riscului ca fiind probabilitatea lui. Astfel, utilizând limbajul matematic, putem să spunem

că abaterea este un argument, iar probabilitatea – o funcţie.

De asemenea, este posibil să se procedeze viceversa, considerând probabilitatea ca argument în

baza căruia abaterea maximă posibilă de la traiectoria prestabilită se calculează ca o funcţie.

Această din urmă abordare, recomandată de Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel

(nivelul minim de stabilitate a procesului bancar se stabileşte la nivelul de 99%) şi cunoscută pe larg

sub denumirea de VaR (Value at Risk), este în prezent tot mai frecvent utilizată în estimarea

riscurilor economice, în general, şi, în special, în estimarea riscurilor bancare. Un avantaj major al

estimării riscului conform metodologiei VaR este comparabilitatea rezultatelor exprimate în unităţi

băneşti (unitatea de estimare a rezultatului procesului economic), ceea ce permite calcularea atât a

riscului unor subprocese, cât şi a riscului global al unui proces întreg. Anume în acest sens, noţiunea

de risc trebuie să fie utilizată cu referinţă la problemele economice.

Tratarea riscului ca parte componentă a modelelor cognitive aplicate de umanitate, ne permite să

tragem următoarele concluzii:

35/124

1. Riscul are specificul unui model, deoarece reprezintă partea componentă a modelelor cognitive

ale umanităţii.

2. Riscul nu este inventat de oameni, deoarece este asociat cu modele care reflectă realitatea. În

acelaşi timp, riscul nu reprezintă un fenomen independent care există de sine stătător doar în

cadrul unui model de proces (chiar dacă acest model nu este expus formal). Natura nu ştie de

riscuri, ele există doar în lumea umană.

3. Diferenţa dintre corelaţiile statistice ocazionale şi legăturile cauzale are natură de model (în

cazul lipsei modelului, construit în conformitate cu conceptul neoraţionalismului, noi nu avem

temei să vorbim despre relaţiile cauzale). Această întrebare este foarte actuală în ziua de astăzi,

când abilităţile cognitive ale umanităţii au crescut esenţial, iar domeniile de aplicare a

tehnologiilor automatizate de căpătare a cunoştinţelor (Data Mining) se extind mereu.

4. Scopul administrării riscului este asigurarea nivelului suficient de stabilitate a proceselor, ceea

ce presupune un ansamblu de măsuri începând cu modelarea/remodelarea procesului în cauză şi

finalizând cu lărgirea spaţiului său de aplicabilitate.

După părerea noastră, prezenta lucrare expune definiţia largă şi universală a noţiunii de risc care

cuprinde toate domeniile de activitate umană, descoperă natura (sursele) cognitivă a riscului,

precum şi sensul nou al noţiunii de administrare a riscurilor, deschide posibilităţi noi în domeniul

administrării riscurilor, stabileşte baza teoretică pentru efectuarea acţiunilor adecvate şi conştiente

în domeniul administrării riscurilor.

Definirea de model a noţiunii risc reprezintă o tratare mai globală, comparativ cu cele

contemporane, şi cuprinde toate domeniile de activitate umană (finanţe, producere, cercetările

ştiinţifice şi tehnice etc.). Definirea de model a noţiunilor risc şi managementul riscului nu neagă

complet abordările precedente (tradiţionale), ci reprezintă o noţiune de un grad mai înalt.

1.4. Direcţiile de dezvoltare a managementului riscului din punctul de vedere al abordării

model

Dezvoltarea de mai departe a managementului riscurilor în conformitate cu abordarea model trebuie

să aibă loc la intersecţia următoarelor domenii ştiinţifice, care cercetează procesele cognitive –

psihologia, matematica şi statistica, tehnologiile informaţionale, neurofiziologia. Instrumentele

elaborate de ştiinţele sus-menţionate în viitor se vor implementa activ în domeniile practice.

Totodată, va surveni integrarea abordării model faţă de riscuri în procesele economice.

36/124

Un loc deosebit în dezvoltarea ulterioară a managementului riscurilor aparţine tehnologiilor

informaţionale noi, care, dezvoltându-se, lărgesc esenţial abilităţile sale. Lucrările teoretice

complicate ale anilor precedenţi devin aplicabile în practică.

Tabelul 1.4.1. Analiza comparativă a managementului riscurilor tradiţional şi viitor

Nr.

crt.

Managementul riscului tradiţional Managementul riscului viitor

1 Deciziile sunt luate în condiţiile lipsei de

informaţii.

Are loc atât situaţia lipsei de informaţie, cât

şi excesul ei. Ultima situaţie începe să

predomine.

2 Instrumentele de administrare a riscurilor

sunt aproximative şi neflexibile.

Instrumentele de administrare a riscurilor

sunt flexibile.

3 Modelele de administrare a riscurilor conţin

puţini factori şi se bazează pe logica

matematică explicită.

Modelele de administrare a riscurilor conţin

mai mulţi factori, care, la rândul lor, deseori

reprezintă cutii negre, neavând o

argumentare teoretică clară.

4 Teoria întrece practica. Multe din modelele

teoretice nu au putut fi realizate în practică

din cauza complexităţii lor şi limitărilor

tehnologice.

Practica este reţinută de teorie. La momentul

actual, deseori este posibil de implementat

chiar şi modelele teoretice complicate.

5 Deoarece modelele clasice, bazate pe logica

matematică clară, sunt create în baza unor

presupuneri explicite, examinarea ultimelor

ne permite să identificăm spaţiile lor de

aplicabilitate.

Condiţiile în care modelele multiparametrice

îşi pierd actualitatea lor nu pot fi uşor

depistate, deoarece modelele reprezintă

cutiile negre. În condiţiile de criză este greu

de determinat dacă putem conta pe ele.

Sursa: elaborat de autor

Totodată, tehnologiile noi devin într-atât de complicate, încât comportarea lor este mai puţin

predictabilă şi cere argumentarea sa teoretică. Concomitent cu apariţia intelectului artificial

(elementele căruia deja se implementează), care posibil va depăşi limitările conştiinţei umane

privind fenomenele şi procesele complicate cu mulţi parametri, posibil noi o să fim nevoiţi să ne

întoarcem la definiţia noţiunii risc în condiţiile realităţii noi.

37/124

* * *

Generalizând cele prezentate în capitolul I, menţionăm că, în urma analizei şi cercetărilor efectuate,

a fost constatat că spectrul de domenii de activitate umană care utilizează noţiunea risc este foarte

larg, iar lipsa unei abordări fundamentale unice privind fenomenul riscului generează confuzii şi

neînţelegeri nu numai în cadrul cercetărilor comune interdisciplinare, dar chiar şi la nivelul

disciplinelor particulare. Utilizând în explicaţia riscului aceiaşi termeni, deseori se concep esenţe şi

lucruri diferite.

Tratarea contemporană a riscului cuprinde doar natura lui statistică şi, practic, nu descoperă sursa

adevărată a riscului (geneza lui). Prin urmare, riscul apare ca un factor totalmente extern (exogen)

faţă de obiectul şi subiectul cercetării.

Drept bază teoretică în cercetarea genezei riscului şi definirii noţiunilor universale risc şi

managementul riscului se propune abordarea model, elaborată în cadrul conceptului filozofic al

neoraţionalismului şi constructivismului radical.

Riscul nu este inventat de oameni, deoarece este asociat cu modele care reflectă realitatea. În acelaşi

timp, riscul nu reprezintă un fenomen independent care există de sine stătător doar în cadrul unui

model de proces (chiar dacă acest model nu este expus formal). Natura nu cunoaşte riscuri, ele

există doar în lumea umană.

Riscul economic există doar în cadrul anumitelor modele de procese economice şi este partea lor

componentă imprescriptibilă. Explicarea cauzală a riscului necesită construirea modelelor de gradul

doi, care le includ pe cele iniţiale drept cazuri particulare. Astfel cercetarea riscului economic se

începe de la cercetarea modelelor în cauză.

Scopul administrării riscului este asigurarea nivelului suficient de stabilitate a proceselor, ceea ce

presupune un ansamblu de măsuri începând cu modelarea/remodelarea procesului în cauză şi

finalizând cu lărgirea spaţiului său de aplicabilitate.

Interpretarea conceptului VaR în cadrul abordării model permite calcularea atât a riscului unor

subprocese economice, cât şi a riscului global al unui proces economic întreg. Anume în acest sens,

noţiunea de risc trebuie să fie utilizată cu referinţă la problemele economice.

38/124

Capitolul 2. ABORDĂRILE CONTEMPORANE PRIVIND MANAGEMENTUL

RISCURILOR ÎN ACTIVITATEA BANCARĂ

2.1. Riscuri în activitatea bancară

Efectuarea unor funcţii bancare are o origine seculară pornind de la antichitate (Babilonul Antic,

Egiptul, Grecia, Imperiul Roman). Primii predecesori ai băncilor contemporane au apărut în

Florenţa şi Veneţia (anul 1587) în baza afacerilor de schimb valutar – schimbarea banilor diferitelor

oraşe şi ţări. Operaţiunile de bază ale băncilor au fost acceptarea depozitelor băneşti şi decontările

fără numerar. Puţin mai târziu, după acelaşi principiu s-au format băncile din Amsterdam (anul

1605) şi Hamburg (anul 1618). Băncile au deservit preponderent comerţul şi decontările. Ele au fost

legate insuficient cu producerea şi deservirea capitalului industrial. De asemenea, ele nu executau o

funcţie importantă – emiterea banilor creditari.

Băncile comerciale moderne reprezintă băncile private şi de stat, care execută operaţiunile

universale aferente creditării întreprinderilor industriale, comerciale etc., preponderent din contul

mijloacelor băneşti, obţinute în formă de depozite. Apariţia termenului „băncile comerciale” se

datorează faptului că în secolul XVII ele au început activitatea lor cu deservirea comerţului şi

industria nou-apărută [148, p. 410].

De obicei, se evidenţiază patru grupe de operaţiuni bancare: operaţiuni pasive, operaţiuni active,

serviciile bancare şi operaţiunile proprii ale băncilor.

Operaţiunile pasive sunt chemate să mobilizeze mijloacele băneşti, care, la rândul lor, sunt utilizate

pentru finanţarea operaţiunilor active. Ele includ acceptarea depozitelor (la vedere, pe termen, de

economii), atragerea creditelor şi emisia valorilor mobiliare.

Operaţiunile active ale băncilor includ creditarea (inclusiv de scontare) şi operaţiunile cu valorile

mobiliare. Totodată, băncile efectuează operaţiunile de acceptare, tranzacţiile valutare, tranzacţii

ipotecare. Operaţiunile creditare pot fi clasificate în funcţie de asigurare (asigurate şi neasigurate),

termenul de rambursare (la prima cerere, pe termen scurt, pe termen mediu şi pe termen lung),

modul de rambursare (se achită integral sau în rate), modul de achitare a dobânzii (dobânda se

reţine la momentul acordării creditului, la momentul rambursării creditului sau uniform pe tot

parcursul perioadei de creditare), tipul debitorului (credite comerciale, credite ale intermediarilor

bursei de valori, credite agricole, credite de consum).

39/124

Băncile comerciale prestează un spectru larg de servicii, între care se pot menţiona operaţiunile

mediatice (operaţiunile documentare, de transfer, comerciale şi de comisie), operaţiuni de trust,

operaţiuni de leasing, operaţiuni de factoring, serviciile informaţionale şi de consulting.

Tradiţional, riscurile sunt evidenţiate separat în cadrul unor tipuri de operaţiuni bancare menţionate

mai sus. În practică, aceasta se manifestă în aceea că riscurile sunt clasificate în categorii în

conformitate cu structura băncii şi sunt considerate separat: riscuri de creditare, riscuri valutare,

riscuri de lichiditate etc.

2.2. Cerinţele BNM privind managementul riscurilor şi aplicarea lor în Republica Moldova

Stabilitatea unei bănci universale care operează pe diferite segmente ale pieţei financiare este direct

influenţată de modul de abordare a administrării riscurilor. Existenţa unui sistem eficient de

administrare a riscurilor generează efecte pozitive atât pentru bancă, cât şi pentru clientela sa.

Astfel, beneficiile băncii constau în diminuarea nivelului pierderilor neaşteptate, optimizarea

veniturilor şi cheltuielilor aşteptate, primelor pentru risc, precum şi în micşorarea volatilităţii

rezultatelor financiare etc. Acestea, la rândul lor, în afară de sporirea nivelului de stabilitate

financiară a băncii, produc un şir de beneficii pentru clientelă: optimizarea tarifelor, sporirea

calităţii şi gradului de diversificare a serviciilor şi operativităţii prestării lor, majorarea gradului de

protecţie a intereselor clientelei.

În conformitate cu recomandările Băncii Naţionale a Moldovei (BNM), în activitatea lor băncile

comerciale din Republica Moldova identifică următoarele grupuri de riscuri: riscul de creditare,

riscul de piaţă (inclusiv riscul valutar), riscul operaţional (inclusiv riscul juridic), riscul dirijării

activelor şi pasivelor (inclusiv riscul lichidităţii şi riscul ratei dobânzii), riscul evenimentelor

externe şi riscul strategic.

Având în vedere importanţa majoră a administrării riscurilor bancare, BNM a elaborat şi a pus în

aplicare un şir de acte normative menite să asigure o abordare prudentă din partea băncilor din

Republica Moldova a riscurilor inerente activităţii lor. Astfel, în corespundere cu actele normative

ale BNM, băncile comerciale îndeplinesc cu stricteţe toate cerinţele înaintate, şi anume: formarea

fondului rezervelor obligatorii pentru depozitele atrase, formarea rezervelor pentru reduceri pentru

pierderi la credite, menţinerea structurii portofoliului de credite în corespundere cu politica de

creditare, menţinerea mărimii capitalului normativ total şi suficienţei capitalului ponderat la risc în

limitele stabilite de BNM, respectarea limitelor faţă de poziţia valutară deschisă, lichiditatea băncii,

credite acordate etc.

40/124

În scopul administrării eficiente a unui spectru larg de riscuri, enumerate mai sus, unele bănci din

Moldova au creat, bazându-se pe experienţa mondială în domeniu, Subdiviziunile de Administrare a

Riscurilor. La finele anului 2001, băncile comerciale din Moldova nu au avut subdiviziuni

independente de administrare a riscurilor. În anul 2004, deja în trei bănci (BC "Moldova

Agroindbank" S.A., BC "Mobiasbanca" S.A., BC "EuroCreditBank" S.A.) au existat asemenea

subdiviziuni. În anul 2006, numărul acestor bănci s-a mărit încă cu trei (BC "Victoriabank" S.A.,

BC "Moldindconbank" S.A., BC "Unibank" S.A.). Procesul dat continuă permanent, ceea ce

demonstrează sporirea interesului conducerii băncilor autohtone faţă de problema administrării

riscurilor.

Cu toate că denumirile şi funcţiile subdiviziunilor independente de administrare a riscurilor diferă

de la o bancă la alta, se poate menţiona că anume ele devin responsabile pentru dezvoltarea

tehnologiilor de dirijare a riscurilor, precum şi sisteme de instrumente specifice, relevante atât

fiecărui risc, cât şi condiţiilor actuale din Moldova. Lista tradiţională a instrumentelor în cauză,

caracteristică pentru majoritatea băncilor menţionate, include dar nu se limitează la:

Tabelul 2.2.1. Lista activităţilor de administrare a riscurilor

Risc Activităţi de administrare a riscului

Riscul de creditare • Proceduri riguroase privind examinarea multilaterală a cererilor de

credit

• Acordarea creditelor cu delimitarea împuternicirilor în corespundere

cu recomandările BNM

• Sistem de comitete de creditare care asigură luarea deciziilor privind

acordarea creditelor în mod colegial

• Limite privind nivelul de concentrare a riscului de creditare la

nivelul atât al unui client, cât şi al portofoliului de credite

• Sistem de monitorizare a creditelor acordate

• Cerinţe înalte faţă de asigurarea creditelor acordate

• Sistem avansat de scoring creditar

Riscul de piaţă

(inclusiv riscul valutar)

• Limite privind poziţiile valutare deschise

• Limite privind împuternicirile în cadrul efectuării tranzacţiilor

valutare

• Strategia de diminuare a expunerii băncii faţă de riscul valutar prin

menţinerea poziţiei valutare minim necesare

• Instrumente moderne de gestionare a riscului valutar (operaţiuni

41/124

SWAP, Forward etc.)

Riscul operaţional • Sistem de documentaţie normativă internă

• Sistem de securitate internă (fizică şi informaţională)

• Gestionarea riscului juridic

• Sistem informaţional modern

Riscul dirijării

activelor şi pasivelor

• Controlul expunerii băncii la riscul ratei dobânzii şi a lichidităţii în

baza Gap-ului ratei dobânzii şi a lichidităţii efectuat în cadrul ALCO

• Controlul poziţiei de plată efectuat zilnic de către management

• Instrumente moderne de gestionare a riscului ratei dobânzii (rate

flotante etc.)

• Limite privind termenul de atragere şi plasare a resurselor

• Monitorizarea continuă a respectării sistemului de limite şi

împuterniciri

Riscurile

evenimentelor externe

• Sistem de planuri de asigurare a continuităţii activităţii băncii

Sursa: elaborat de autor în colaborare cu lucrătorii BC”Mobiasbanca”S.A.

În scopul minimizării expunerii la risc, optimizării proceselor business şi al perfecţionării calităţii

serviciilor prestate, băncile dezvoltă în permanenţă sistemul de control intern care, fiind un element

important al administrării riscurilor, cuprinde întreaga structură organizaţională a băncii – de la

nivelurile superioare la subdiviziunile structurale inferioare.

Figura 2.2.1. Sistemul de control intern

Sursa: elaborată de autor în colaborare cu lucrătorii BC”Mobiasbanca”S.A.

Dezvoltarea sistemului de control intern se bazează pe analiza detaliată a proceselor tehnologice şi

se realizează prin elaborarea şi implementarea elementelor noi de control intern şi perfecţionarea

Consiliul Băncii

Consiliul de Administraţie

Departamentul Administrare Riscuri

Secţia Audit Intern

Subdiviziunile Băncii

Reducerea riscurilor

Optimizarea proceselor tehnologice

Sporirea calităţii produselor

Analiza proceselor tehnologice

Elaborarea elementelor de control

Perfectionarea bazei normative

Compliance control;

Controlul financiar;

Controlul evidenţei şi raportării;

Prevenirea spălării banilor

42/124

bazei normative. Efectuând într-un mod complex controlul financiar, compliance control, controlul

contabil şi măsurile de prevenire a spălării banilor, băncile contribuie la reducerea riscurilor,

optimizarea proceselor tehnologice şi la sporirea calităţii produselor.

Metodele de administrare a riscurilor propuse de BNM se reduc la respectarea unui set de normative

în domeniul creditării, lichidităţii, poziţiei valutare deschise, sistemului de luare a deciziilor,

mărimii capitalului. Băncile execută aceste cerinţe şi ţin cont de ele perfectând politicile şi

strategiile interne, business-planului. Aceste metode sunt relativ simple, mecanice şi nu necesită

investiţii excesive atât în pregătirea personalului, cât şi a sistemelor informaţionale. Totodată, aceste

metode, în pofida conservatismului lor, au demonstrat o eficienţă înaltă şi au contribuit la

stabilitatea sistemului bancar din Republica Moldova. Cerinţele contemporane ale BNM sunt bazate

preponderent pe stipulările Acordului Basel I, care a fost aprobat cu 20 de ani în urmă. Ele sunt

totalmente îndeplinite atât în Moldova, cât şi în multe ţări ale lumii. Actualmente, Acordul Basel II

propune nişte modificări cardinale, îndreptate spre stabilizarea continuă a sistemului bancar

internaţional şi sporirea siguranţei funcţionării lui.

Ca urmare, în ianuarie 2008, Banca Naţională a Moldovei a organizat masa rotundă cu tema

“Implementarea în practică în Moldova a principiilor de bază ale Comitetului Basel pentru

supravegherea bancară efectivă”. În urma discuţiilor, reprezentanţii BNM au declarat că în Moldova

se implementează cu succes principiile de bază ale Comitetului Basel pentru supraveghere bancară

eficientă.

Experţii FMI şi BM au declarat că în Moldova este creată o structură favorabilă pentru o

supraveghere bancară eficientă şi se poate spune că aceasta corespunde principiilor de bază ale

Comitetului Basel.

Realizând în practică principiile de bază ale Comitetului Basel pentru supraveghere bancară

eficientă, Banca Naţională supraveghează activitatea băncilor, apreciază situaţia şi determină

riscurile posibile care trebuie luate în consideraţie şi controlează gestionarea lor. În special, sunt

estimate riscurile de creditare, riscurile ţării din cauza modificării posibile a rating-urilor ei,

riscurile pieţei, riscurile lichidităţii, riscurile operaţionale, riscurile la rata dobânzii şi altele.

Totodată, principiile Comitetului Basel sunt în dezvoltare continuă şi ele trebuie îndeplinite

permanent. La fel, pentru consolidarea supravegherii activităţii băncilor, Banca Naţională are

nevoie de instrumente tehnice pentru estimarea riscurilor şi în cadrul companiilor de asigurări şi

leasing, care colaborează cu băncile pentru estimarea riscurilor posibile în băncile antrenate în

această activitate.

43/124

2.3. Cerinţele CSBB şi aplicarea lor în ţările dezvoltate

2.3.1. Banca de Reglementare Internaţională

Banca de Reglementare Internaţională (The Bank for International Settlements, BIS) este o

organizaţie internaţională care facilitează cooperarea monetară şi financiară internaţională şi

reprezintă banca pentru băncile centrale naţionale şi organizaţiile internaţionale. BIS execută

următoarele funcţii:

• Forumul pentru promovarea discuţiilor şi analizelor precum şi cooperării între băncile

centrale şi comunitatea financiară internaţională.

• Centrul de cercetare economică şi financiară.

• Contrapartida primară pentru băncile centrale în cadrul tranzacţiilor lor financiare.

• Agentul sau trusturi în cadrul operaţiunilor financiare internaţionale.

Oficiul central al BIS se află la Basel, Elveţia, cu două reprezentanţe: la Hong Kong şi Mexico City.

BIS a fost creată la 17 mai 1930 şi este organizaţia financiară internaţională cu activitatea cea mai

îndelungată. Având în calitate de clienţi doar băncile centrale şi organizaţiile internaţionale, BIS nu

acceptă depozite şi nu acordă servicii financiare persoanelor private şi corporative. Personalul BIS

constituie circă 550 de oameni din 50 de ţări.

Organele de conducere ale BIS sunt:

• Adunarea Generală a băncilor centrale membre (the General Meeting of member central

banks). Capitalul BIS este deţinut doar de băncile centrale. Actualmente, dreptul de vot îl au

55 de instituţii din: Algeria, Argentina, Australia, Austria, Belgia, Bosnia şi Herzegovina,

Brazilia, Bulgaria, Canada, Chile, China, Croaţia, Cehia, Danemarca, Estonia, Finlanda,

Franţa, Germania, Grecia, Hong Kong, Ungaria, Islanda, India, Indonezia, Irlanda, Israel,

Italia, Japonia, Koreea, Letonia, Lituania, Republica Macedonia, Malaysia, Mexic, Olanda,

Noua Zeelandă, Norvegia, Republica Filipinelor, Polonia, Portugalia, România, Federaţia

Rusă, Arabia de Sud, Singapore, Slovacia, Slovenia, Africa de Sud, Spania, Suedia, Elveţia,

Thailanda, Turcia, Marea Britanie şi Statele Unite ale Americii, plus Banca Centrală

Europeană.

• Consiliul de Directori (the Board of Directors). În cadrul şedinţelor sale bilunare

conducătorii băncilor centrale monitorizează dezvoltarea economiei şi a finanţelor globale,

discută politicile îndreptate spre stabilitatea monetară şi financiară.

44/124

• Comitetul Executiv (the Executive Committee).

Stabilitatea monetară şi financiară reprezintă scopul-ţintă al Băncii de Reglementare Internaţională

(Bank for International Settlements), pentru atingerea căruia au loc şedinţe regulate bilunare ale

Guvernatorilor băncilor centrale din ţările-membre BIS. Comitetele create pe lângă BIS ajută

băncilor centrale şi organelor de supraveghere responsabile pentru stabilitatea financiară prin

efectuarea analizelor şi recomandărilor aferente. La momentul actual există următoarele comitete

înfiinţate de către Grupul 10 (reprezentanţi a zece ţări cele mai dezvoltate):

• the Basel Committee on Banking Supervision;

• the Committee on Payment and Settlement Systems;

• the Committee on the Global Financial System;

• the Markets Committee.

2.3.2. Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel

Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel reprezintă un forum pentru cooperarea

internaţională în domeniul supravegherii bancare înfiinţat în anul 1975 pe lângă BIS. Scopul său

este de a răspândi experienţa avansată în domeniul activităţii bancare şi înţelegerii factorilor-cheie

aferenţi, precum şi de a îmbunătăţi calitatea supravegherii bancare pe globul pământesc.

Prin schimbul de informaţii, abordărilor şi tehnologiilor se asigură înţelegerea comună şi coerentă a

problemelor aferente supravegherii bancare. Periodic, Comitetul emite publicaţii care reflectă aceste

viziuni comune în scopul promovării standardelor în domeniul supravegherii activităţii bancare. Ca

urmare, Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel este preponderent cunoscut prin

standardele sale privind suficienţa capitalului, principiile supravegherii bancare eficiente şi acordul

privind supravegherea bancară transfrontalieră.

Lista membrilor Comitetului include reprezentanţii băncilor centrale sau ale altor organe care

execută funcţia de supraveghere bancară din Belgia, Canada, Franţa, Germania, Italia, Japonia,

Luxemburg, Olanda, Spania, Suedia, Elveţia, Marea Britanie şi Statele Unite ale Americii. La

momentul actual, Nout Wellink (preşedintele Băncii Centrale din Olanda) este preşedintele

Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel.

Secretariatul Comitetului este amplasat în Elveţia. Personalul Comitetului este compus

preponderent din profesioniştii deplasaţi temporar din instituţiile-membre enumerate mai sus.

45/124

Comitetul are mai multe subcomitete de experţi. În urma reorganizării din anul 2006 Comitetul are

patru subcomitete de bază:

• The Accord Implementation Group – Grupul de implementare a acordului, care a fost

înfiinţat cu scopul extinderii informaţiei şi promovării implementării Acordului Basel II.

Totodată, Comitetul nu intenţionează implementarea uniformă a prevederilor Acordului

Basel II. Grupul sus-menţionat are două subgrupe: Validation Subgroup şi Operational Risk

Subgroup. Prima subgrupă examinează lucrările aferente validării sistemelor de generare a

rating-urilor şi parametrilor care reprezintă date de intrare pentru abordarea bazată pe rating-

urile interne, aferentă riscului de credit. A doua subgrupă examinează întrebările care se

referă preponderent la implementarea abordării avansate (Advanced Measurement

Approaches) pentru riscul operaţional.

• The Policy Development Group – Grupul de dezvoltare a politicii, care este menit să susţină

Comitetul prin identificarea şi revizuirea documentelor emise de Comitet în scopul

dezvoltării politicilor şi promovării unui sistem bancar sănătos şi unor standarde de

supraveghere performante. Acest subcomitet include şase grupe de lucru: Risk Management

and Modelling Group, Research Task Force, Working Group on Liquidity, Definition of

Capital Subgroup, Basel II Capital Monitoring Group, Trading Book Group.

• The Accounting Task Force – este menit să asigure ca standardele internaţionale de

contabilitate şi audit să promoveze principiile riguroase de administrare a riscurilor în

instituţiile financiare, să faciliteze disciplinei de piaţă prin transparenţă precum şi majorării

stabilităţii sistemului bancar. Acest subcomitet include trei grupe de lucru: Conceptual

Framework Issues Subgroup, Financial Instruments Practices Subgroup, Audit Subgroup.

• The International Liaison Group – Grupul de relaţii internaţionale, care adună reprezentanţii

ţărilor-membre (Franţa, Germania, Italia, Japonia, Olanda, Spania, Marea Britanie şi Statele

Unite ale Americii), de la şaisprezece ţări nonmembre (Argentina, Australia, Brazilia, Chile,

China, Cehia, Hong Kong, India, Coreea, Mexic, Polonia, Rusia, Arabia de Sud, Singapore,

Africa de Sud, Uniunea Africană Monetară de Vest), de la Comisia Europeană, Fondul

Monetar Internaţional, Banca Mondială, Institutul de Stabilitate Financiară, Consiliul

Islamic de Servicii Financiare. Acest subcomitet include două grupe de lucru: working

group on Capital şi Anti-Money Laundering and Countering the Financing of Terrorism

Expert Group. În cadrul acestui grup, ţările nonmembre pot iniţia propunerile şi contribui la

dezvoltarea proiectelor de interes comun.

46/124

În anul 1988, Comitetul Basel a elaborat Acordul Convergenţa Internaţională privind Estimarea

Capitalului şi Standarde de Capital (International Convergence of Capital Measurement and

Capital Standards), cunoscut ca Basel I. Acest acord s-a concentrat asupra riscului de creditare,

scopul final fiind asigurarea unui nivel adecvat al capitalului în sistemul bancar internaţional,

precum şi crearea unui sistem competitiv corect. Acordul a fost implementat în ţările G10 în anul

1992.

Urmărind tendinţele de dezvoltare ale sistemului financiar internaţional, care s-au înregistrat în anii

90 ai secolului trecut, în anul 1996 Acordul a fost completat în ce priveşte riscul de piaţă

(Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks).

Problema de bază a abordării propuse de Basel I constă în aceea că ea ignoră variaţia

probabilităţilor incapacităţii de plată a diferiţilor debitori. În anul 1988, Comitetul de Supraveghere

Bancară de la Basel a înfiinţat o clasificare foarte generală a categoriilor de risc, fiecare fiind

asociată cu anumit coeficient de risc. Aceasta a fost prima încercare de a impune băncile să aloce

capital suficient în corespundere cu riscurile asumate. Practica a demonstrat că aplicarea

coeficienţilor de risc este o abordare prea simplistă, totodată, ea a stimulat băncile să optimizeze

portofoliile de credite în scopul maximizării profitului acţionarilor. Aceasta a facilitat creditarea

proiectelor mai riscante, ceea ce nu a fost aşteptat în urma emiterii Acordului Basel I. De exemplu,

din punctul de vedere al capitalului alocat, practic nu a existat nici o diferenţă între creditele

acordate corporaţiilor cu rating AAA şi C, iar profitabilitatea ultimelor a fost mult mai înaltă.

În anul 1999, a fost elaborat proiectul unui Nou Acord asupra Capitalului (Consultative Document

The New Basel Capital Accord) – supranumit Basel II, menit să înlocuiască Acordul din 1988.

Acest document a trecut mai multe runde de consultări, de fiecare dată suferind modificări

considerabile. În iunie 2004, a fost publicată prima variantă a acordului acceptată de membrii

Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel.

Ultima redacţie a acordului a fost publicată în iunie 2006, fiind numită International Convergence

of Capital Measurement and Capital Standards (A Revised Framework Comprehensive Version).

Acest document reprezintă compilarea textului acordului publicat în iunie 2004, a elementelor

Acordului Basel I publicat în anul 1988 care au rămas neschimbate, completărilor Acordului Basel I

privind riscul de piaţă, publicate în anul 1996, şi documentului privind aplicarea Basel II în cadrul

activităţilor de trading şi tratarea efectului de faliment dublu publicat în anul 2005.

47/124

În scopul calibrării şi perfecţionării abordărilor propuse de Comitetul Basel în perioada 2001-2006,

au fost efectuate cinci cercetări privind impactul Noului Acord (Quantitative Impact Study) care au

contribuit semnificativ la calitatea documentului final.

Este necesar de menţionat că nici Acordul Basel II nu este perfect şi tot mai mult se vorbeşte despre

Acordul Basel III, care urmează să-l înlocuiască pe cel actual.

Basel II descrie abordările avansate de măsurare şi cerinţele minime privind suficienţa capitalului

pe care organele de supraveghere naţionale urmează să le implementeze prin cadrul normativ

naţional respectiv. Ele perfecţionează regulamentele sale în scopul corelării mai pronunţate a

cerinţelor faţă de capital cu riscurile asumate de bănci.

Totodată, Basel II este intenţionat să promoveze o abordare mai prudentă în privinţa capitalului,

care încurajează băncile să identifice riscurile la care ele se expun atât în momentul actual, cât şi în

viitor, precum şi să dezvolte abilităţile sale de a le gestiona. Trăsătura specifică a Basel II este

flexibilitatea sa şi posibilităţile de dezvoltare a sistemului de administrare a riscurilor, concomitent

cu căpătarea experienţei noi în domeniul respectiv.

Noul Acord Basel II propune calcularea cerinţelor faţă de capital pentru acoperirea a trei grupuri de

risc: riscul de creditare, riscul de piaţă şi riscul operaţional.

Noul Acord conţine trei piloni:

1) cerinţele faţă de capitalul minim;

2) supravegherea asupra suficienţei capitalului;

3) disciplina de piaţă.

În conformitate cu prevederile primului pilon al Noului Acord de Capital Basel II, băncile sunt

obligate să respecte următoarea restricţie:

%8≥totalrisclaponderateActive

totalnormativCapitalul ,

unde activele totale ponderate la risc se calculează după formula arătată mai jos:

ii pACRORCRMR ×+×+ ∑5,12)( ,

unde:

CRMR – cerinţele faţă de capital pentru acoperirea riscului de piaţă – capital requirements for

market risk;

CROR – cerinţele faţă de capital pentru acoperirea riscului operaţional – capital requirements for

operational risk;

48/124

Ai – diferite tipuri de active;

pi – coeficienţii riscului de creditare (risk-weights).

Conform Acordului Basel II, riscul operaţional este determinat ca riscul pierderilor cauzate de

erori – factor uman şi factor tehnic, fraude, caracterul inadecvat sau nefuncţionarea proceselor

interne şi evenimente externe, inclusiv riscul legislativ.

În conformitate cu Amendamentul la Acordul asupra Capitalului cu privire la introducerea riscului

de piaţă din ianuarie 1996, s-a introdus estimarea explicită a riscului de piaţă – riscul pierderilor la

poziţiile bilanţiere şi extrabilanţiere, generate de fluctuaţia preţurilor de piaţă.

Pentru fiecare grup de risc, Acordul Basel II prevede diferite abordări, care pot fi prezentate în

formă tabelară.

Tabelul 2.3.2.1. Lista abordărilor în managementul riscului propuse de Basel II

Riscul de Creditare

(Credit Risk)

Riscul Operaţional

(Operational Risk)

Riscul de Piaţă

(Market Risk)

Abordarea standard

(Standardised Approach)

Abordarea bazată pe

indicatori de bază (Basic

Indicator Approach)

Abordarea standard

(Standardised Approach)

Abordarea fundamentală

bazată pe rating-uri interne

(Foundation Internal

Ratings-Based Approach)

Abordarea standard

(Standardised Approach) –

Sens

ibili

tate

a faţă

de

risc

Abordarea avansată bazată

pe rating-uri interne

(Advanced Internal

Ratings-Based Approach)

Abordarea avansată

(Advanced Measurement

Approaches)

Abordarea bazată pe

modele interne (Internal

Models Approach)

Sursa: adaptat de autor în baza sursei [24]

Primele două abordări de calculare a cerinţelor faţă de riscul operaţional se bazează pe corelaţia sa

cu veniturile obţinute de bancă, legătura fiind stabilită prin formule propuse de Comitetul de

Supraveghere de la Basel. Abordarea avansată prevede utilizarea metodelor statistice ale băncilor

proprii pentru aprecierea expunerilor faţă de riscul operaţional, cu condiţia că aceste metode sunt

suficient de complexe şi sistematice. Cu toate că abordările faţă de riscul operaţional se dezvoltă

49/124

rapid, în timpul apropiat ele nu vor putea atinge nivelul de precizie de care dispun abordările în

tratarea riscurilor de piaţă şi de creditare. Includerea riscului operaţional în calculul suficienţei

capitalului ponderat la risc este necesară pentru stimularea dezvoltării metodelor de estimare a

riscului operaţional şi asigurarea menţinerii din partea băncilor a capitalului suficient pentru

acoperirea acestui risc.

În scopul estimării capitalului minim pentru acoperirea riscului de piaţă, băncile (cu acordul

organelor de supraveghere locale) pot utiliza una din următoarele abordări:

• Abordarea standard;

• Abordarea bazată pe modele interne.

Abordarea standard se fundamentează pe principiul “blocurilor de construcţie” (building blocks

approach), care prevede estimarea separată a:

• Riscului specific (specific risk) – riscul pierderilor, cauzate de fluctuaţiile preţurilor

instrumentelor financiare particulare, care diferă de dinamica pieţei financiare.

• Riscului general de piaţă (general market risk) – riscul pierderilor, cauzate de fluctuaţiile

pieţei financiare.

Comitetul Basel permite băncilor să adopte (cu permisiunea organelor de supraveghere locale)

modele interne proprii de estimare cantitativă a riscului de piaţă. Mărimea capitalului băncii

rezervat contra riscului de piaţă (market risk capital – MRC) se determină după următoarea formulă:

δ+=

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡×= ∑

−

−=−

3601;max

60

11

k

VaRkVaRMRCt

tiitt ,

Coeficientul δ se stabileşte de organele de supraveghere în urma procedurii backtesting efectuată

conform Regulamentului Comitetului Basel şi poate varia de la 0, pentru un model exact, până la 1,

pentru un model care necesită ajustări.

Al doilea pilon al Noului Acord (Supravegherea bancară) reprezintă un set de principii, care

accentuează necesitatea aprecierii din partea băncilor a suficienţei capitalului şi supravegherii

acestui proces din partea organelor respective. Comitetul este convins că pentru bănci este

important a adopta abordarea ABRI pentru riscul de creditare. Asemenea bănci vor fi obligate să

prezinte un stress-testing conservativ al băncii, pentru aprecierea nivelului până la care pot să se

ridice cerinţele faţă de capital în urma scenariilor stress-testing. Băncile şi organele de supraveghere

trebuie să utilizeze rezultatele acestui test ca un instrument de asigurare că banca dispune de capital

suficient. Organele de supraveghere pot cere de la bancă reducerea nivelului de risc în aşa măsură,

50/124

încât capitalul băncii să acopere cerinţele faţă de capitalul minim şi rezultatele procedurii de stress-

testing.

Al treilea pilon al Acordului Basel II (Disciplina de piaţă) propune ridicarea nivelului de disciplină

de piaţă prin stabilirea unui set de cerinţe relativ la dezvăluirea informaţiei în scopul asigurării

accesului contrapartidelor băncii la informaţia-cheie cu privire la structura riscurilor asumate de

bancă şi nivelul de capitalizare a ei. Dezvăluirea informaţiei cu privire la suficienţa capitalului

ponderat la risc trebuie să aibă loc, cel puţin, semestrial, iar pentru bănci mari – trimestrial.

Comitetul este convins că această dezvăluire este extrem de importantă în condiţiile Noului Acord,

care prevede utilizarea metodelor interne pentru aprecierea cerinţelor faţă de capital. Ca urmare, se

va îmbunătăţi managementul riscului şi stabilitatea financiară a băncilor.

Implementarea Acordului Basel II se desfăşoară în continuare pe tot globul pământesc. La începutul

anului 2007, un număr semnificativ de ţări şi bănci deja au implementat abordările standard şi

fundamentală. În multe alte ţări, infrastructura necesară (inclusiv cadrul normativ aferent) pentru

implementarea Acordului Basel II este deja creată sau se află în proces de elaborare. În consecinţă,

tot mai multe ţări vor lansa implementarea abordărilor avansate prevăzute de Basel II în anii 2008-

2009. Această situaţie se observă atât în ţările-membre ale Comitetului, cât şi în alte ţări.

Organele de supraveghere naţionale din numeroase ţări demonstrează succese în aceea ce ţine de

implementarea din partea băncilor particulare a Pilonului 1 (cerinţele minime faţă de capital). La

momentul actual, Comitetul Basel concentrează atenţia sa asupra Pilonului 2 (supravegherea asupra

suficienţei capitalului), precum şi lansează activitatea privind Pilonul 3 (disciplina de piaţă).

După asigurarea suficienţei capitalului, managementul riscului de lichiditate reprezintă factorul-

cheie al unui sistem bancar fiabil. Comitetul Basel a iniţiat recent revizuirea abordărilor în domeniul

controlului riscului de lichiditate. Grupul de lucru privind lichiditatea (Working Group on

Liquidity) va examina practicile internaţionale aferente după ce va prezenta rezultatele Comitetului

spre discuţii de considerare. Se aşteaptă că rezultatele cercetării vor reflecta în ce măsură riscul

lichidităţii se va gestiona în condiţiile de piaţă de stres.

2.3.3. Descrierea generală a bazelor teoretice ale abordărilor noi propuse de Basel II

privind riscul de credit

Documentul emis de către Comitetul Basel în anul 2004 ţine cont de ultimele descoperiri în

domeniul estimării şi administrării riscurilor bancare, în special, pentru băncile care intenţionează să

implementeze abordarea bazată pe rating-urile interne (internal ratings-based approach).

51/124

În cadrul acestei abordări, băncile vor avea posibilitate să aplice estimările interne proprii ale

factorilor-cheie aferente riscului de credit utilizate în scopul calculării mărimii capitalului

economic. În cazul dat, ele vor fi obligate să respecte anumite cerinţe stabilite de organele de

supraveghere.

Toate instituţiile care vor utiliza abordarea IRB vor avea posibilitate să determine probabilitatea

neachitării debitorului (Probability of Default – PD), iar celor care vor utiliza abordarea IRB

avansată – le vor permite să estimeze de sine stătător proporţia pierderilor în cazul neachitării (Loss

Given Default – LGD) şi expunerea la risc la momentul neachitării (Exposure at default – EAD)

pentru fiecare expunere la riscul de credit. Aceste estimări ale factorilor riscului de credit se

transformă în coeficienţi de risc şi cerinţe faţă de capital prin aplicarea anumitelor formule stabilite

de Comitetul Basel.

În scopul dezvăluirii bazelor teoretice ale abordării IRB, este necesar să se analizeze sensul

economic al formulelor coeficienţilor de risc, precum şi modelul matematic aferent (inclusiv

factorii-cheie care reprezintă parametrii de intrare ai modelului).

Sensul economic al formulelor coeficienţilor de risc

În afacerea legată de creditare, pierderile aferente dobânzii sau părţii principale apar periodic, ceea

ce este un lucru normal şi reflectă trăsăturile specifice ale activităţii de creditare. Permanent, apar

debitorii care nu-şi îndeplinesc obligaţiunile lor. Pierderile înregistrate de bănci variază din an în an

în funcţie de numărul şi mărimea neachitărilor. Aceasta se va întâmpla chiar şi în cazul menţinerii

calităţii portofoliului pe parcursul unei perioade îndelungate. Acest fenomen poate fi demonstrat în

formă grafică.

Figura 2.3.3.1. Distribuţia pierderilor înregistrate de bancă pe parcursul perioadei îndelungate

Sursa: adaptată de autor în baza sursei [26]

52/124

Cu toate că este imposibil a prognoza exact mărimea pierderilor care se vor înregistra intr-un

anumit an, banca poate să estimeze nivelul mediu aşteptat al pierderilor aferente creditării. Aceste

pierderi sunt numite pierderi aşteptate (Expected Losses) şi sunt demonstrate pe grafic cu linie

întreruptă. Băncile tratează pierderile aşteptate ca parte componentă a costurilor activităţii lor şi le

acoperă prin sistemul de stabilire a preţului creditelor acordate şi sistemul de provizioane. Ca

urmare, una din funcţiile de bază ale capitalului băncii este absorbirea pierderilor excepţionale care

depăşesc nivelul lor aşteptat, fără afectarea activităţii normale a băncii.

În pofida faptului că pierderile excepţionale au loc relativ rar, mărimea lor poate fi foarte mare.

Aceste pierderi care depăşesc nivelul lor aşteptat sunt numite pierderi neaşteptate (Unexpected

Losses). Noi ştim că pierderile neaşteptate au survenit în trecut şi vor surveni în viitor, dar nu ştim

exact când.

Competiţia pe pieţele financiare nu permite stabilirea ratelor dobânzii (inclusiv cu prima pentru

risc) la nivelul necesar pentru absorbirea pierderilor neaşteptate în întregime. Pierderile neaşteptate

pot fi acoperite doar cu capitalul băncii, ceea ce constituie una din funcţiile sale de bază.

Scenariul cu cel mai pronunţat caracter negativ care poate avea loc reprezintă pierderea întregului

portofoliu de credite pe parcursul unui an. Acest scenariu este foarte puţin probabil şi necesită

alocarea capitalului în mărimi extrem de mari. Pe de o parte, băncile tind să minimizeze mărimea

capitalului economic alocat pentru absorbirea pierderilor neaşteptate şi să majoreze resursele

investite în active generatoare de dobândă. Pe de altă parte, cu cât mărimea capitalului băncii este

mai mică, cu atât probabilitatea nerespectării obligaţiunilor din partea băncii este mai mare. Aşadar,

apare problema de optimizare a riscului şi beneficului aferente mărimii capitalului băncii.

La momentul actual, există mai multe abordări privind determinarea mărimii minime a capitalului

băncii. Abordarea IRB recomandată de Basel II se bazează pe frecvenţa insolvabilităţii băncii

cauzată de pierderile de la portofoliul de credite care se consideră acceptabile de către organele de

supraveghere. Este posibil a estima suma pierderilor care va fi depăşită cu o probabilitate foarte

mică prestabilită, reprezentând însăşi probabilitatea insolvabilităţii băncii. Capitalul băncii este

destinat să asigure că pierderile neaşteptate vor depăşi acest nivel doar cu o probabilitate prestabilită

mică. Abordarea sus-menţionată poate fi demonstrată şi în formă grafică.

53/124

Figura 2.3.3.2. Densitatea probabilităţii pierderilor aferente portofoliului de credite

Sursa: adaptată de autor în baza sursei [26]

Graficul demonstrează probabilitatea pierderilor de anumite niveluri. Suprafaţa figurii sub curbă

este egală cu 1 sau 100%. Curba ne demonstrează că pierderile a căror mărime este în jurul

pierderilor aşteptate (sau puţin mai mică) se întâmplă mai des decât pierderile mari.

Probabilitatea pierderilor excepţionale, care depăşesc suma pierderilor aşteptate şi neaşteptate (ceea

ce înseamnă că banca nu va fi în stare să respecte obligaţiunile sale din contul capitalului propriu şi

profitul acumulat), este egală cu suprafaţa marcată cu negru care se află în partea dreaptă a curbei.

Nivelul de confidenţialitate reprezintă 100% minus probabilitatea pierderilor excepţionale. Suma

pierderilor aşteptate şi neaşteptate reprezintă Value-at-Risk (VaR) cu nivelul de confidenţialitate

prestabilit.

În caz că mărimea capitalului băncii corespunde diferenţei dintre VaR şi pierderile aşteptate, iar

ultimele sunt acoperite cu provizioane create din contul profitului, atunci probabilitatea că banca va

menţine solvabilitatea pe parcursul anului este egală cu nivelul de confidenţialitate.

Pierderile aşteptate conform Basel II sunt estimate pornind de la abordarea din sus în jos (din

punctul de vedere al portofoliului). Totodată, ele pot fi estimate pornind de la abordarea din jos în

sus (pornind de la fiecare expunere în parte).

Pierderile aşteptate ale portofoliului de credite se calculează după următoarea formulă:

EL = PD * EAD * LGD,

unde:

EL – pierderile aşteptate (expected loss);

54/124

PD – probabilitatea incapacităţii de plată (probability of default), care măsoară posibilitatea că

debitorul va da faliment într-o anumită perioadă de timp (1 an conform Basel II);

EAD – expunerea la risc la momentul incapacităţii de plată (exposure at default);

LGD – proporţia pierderilor în cazul incapacităţii de plată (loss given default), care măsoară partea

expunerii ce va fi pierdută în cazul neachitării.

Este evident că banca nu poate să ştie dinainte numărul exact de cazuri de incapacitate de plată

dintr-un anumit an, la fel cum şi suma exactă a expunerilor şi ratele de pierderi aferente. Factorii în

cauză reprezintă variabile ocazionale. Totodată, băncile sunt în stare să estimeze valorile lor medii

care pot fi numite valori aşteptate.

Formule de calculare a coeficienţilor de risc

Formulele de calculare a coeficienţilor de risc propuse de Basel II pentru estimarea cerinţelor faţă

de capital, ca să acopere pierderile neaşteptate, sunt bazate pe un model elaborat de către Comitetul

de Supraveghere Bancară de la Basel.

Din punctul de vedere al supravegherii activităţii bancare, faţă de acest model au fost înaintate mai

multe cerinţe, una de bază fiind invarianta portofoliului. Aceasta înseamnă că mărimea capitalului

alocat pentru un anumit credit trebuie să depindă doar de riscul asociat cu creditul respectiv şi nu

trebuie să depindă de portofoliul la care el se adaugă. Cerinţa vizată se consideră vitală în scopul

asigurării aplicabilităţii abordării IRB în diferite ţări şi instituţii financiare. Cu toate că în modelele

portofoliilor de credite mai avansate estimarea capitalului economic alocat pentru fiecare credit ţine

cont de componenţa actuală a portofoliului, aceasta se consideră a fi un lucru prea complicat pentru

majoritatea băncilor şi organelor de supraveghere.

Totodată, invarianta portofoliului creează problema estimării şi acceptării efectului de diversificare,

deoarece acest efect depinde de gradul de coerenţă a creditului cu portofoliul existent. Ca urmare,

modelul elaborat de Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel a fost calibrat pentru băncile

bine diversificate. În cazul băncilor care nu respectă această presupunere ideală, organele de

supraveghere urmează să procedeze în conformitate cu pilonul 2 al noului acord de capital.

Metodele de alocare a capitalului, invariante de portofoliu, sunt numite abordări bazate pe rating-uri

(ratings-based). Prin aceasta se demonstrează că în scopul estimării mărimii cerinţelor faţă de

capital, precum şi mărimii pierderilor aşteptate pentru un anumit instrument de creditare, este

suficient a determina anumiţi parametri PD, LGD şi EAD.

55/124

Descrierea modelului Basel

Cerinţa invariantei portofoliului a influenţat decisiv selectarea modelului de portofoliu de credite.

În cazul când capitalul economic este calculat în baza modelului de portofoliu (portfolio model of

credit value-at-risk), cerinţele marginale faţă de capital aferente unui instrument depind de

caracteristicile portofoliului în care el se include.

Michael B. Gordy [57] a demonstrat că doar o clasă de modele numite „Asymptotic Single Risk

Factor (ASRF) models” pot respecta cerinţa de invariantă. Aceste modele pot fi obţinute din

modelele portofoliului de credite obişnuite prin aplicarea legii numerelor mari. Portofoliul care este

compus dintr-un număr mare de expuneri relativ mici este puţin afectat de riscurile specifice

expunerilor particulare şi doar riscurile sistemice care influenţează concomitent mai multe expuneri,

acestea afectează la urma urmei pierderile aferente portofoliului de credite. În modelul ASRF toate

riscurile sistematice care afectează toţi debitorii (de ex., riscuri industriale sau regionale) sunt

modelate după un singur factor de risc.

Modelul ASRF elaborat de Basel II utilizează valorile medii ale PD (care reflectă frecvenţa

incapacităţii de plată a debitorilor în condiţiile normale de activitate). PD medii sunt estimate de

către bănci. În scopul calculării pierderilor aşteptate condiţionale, PD medii estimate de bancă se

transformă în PD condiţionale prin utilizarea de anumite funcţii care se vor descrie mai jos. PD

condiţionale reflectă frecvenţa incapacităţii de plată potrivit valorii conservative a factorului riscului

sistematic respectiv. Pentru toate instrumentele din portofoliu este aplicată aceeaşi valoare a riscului

sistematic. În cadrul modelului ASRF nu sunt considerate aspecte ce ţin de diversificarea sau

concentrarea unui portofoliu.

În Basel II nu sunt utilizate formule explicite de transformare LGD medii care se aşteaptă în cazul

desfăşurării activităţii obişnuite în LGD condiţional care reflectă valoarea conservativă a factorului

de risc. Ca urmare, băncile sunt obligate să aplice LGD ce reflectă criza economică, când mărimea

pierderilor este mai mare decât în cazul ciclului economic obişnuit.

Pierderile condiţionale aşteptate aferente unei expuneri sunt calculate ca produsul PD condiţional şi

LGD de criză.

Conform modelului ASRF, suma mijloacelor băneşti (capitalul şi provizioanele), pe care banca

trebuie să le aloce pentru acoperirea sumei pierderilor aşteptate şi neaşteptate, este egală cu

pierderile condiţionale aşteptate ale expunerii respective. Prin adunarea sumei mijloacelor băneşti

sus-menţionate, aferente tuturor expunerilor, obţinem suma mijloacelor băneşti egală cu VaR al

portofoliului în întregime.

56/124

Funcţiile utilizate pentru estimarea PD condiţionale în baza PD medii sunt obţinute în urma

adaptării modelului portofoliului de credit lui Merton publicat în anul 1974.

Conform modelului Merton, debitorii devin insolvabili în cazul în care nu sunt în stare să respecte

toate obligaţiunile lor într-un anumit interval de timp (un an) din cauza că valoarea activelor lor este

mai mică decât suma obligaţiunilor. Merton a modelat valoarea activelor debitorului ca variabilă

care poate să se modifice în timp în conformitate cu distribuţia normală.

Figura 2.3.3.3. Modelul de insolvabilitate Merton

Sursa: adaptată de autor în baza sursei [59] În baza valorii actuale a capitalului şi obligaţiunilor companiei, este posibil a estima valoarea ei

aşteptată şi probabilitatea insolvabilităţii. Graficul demonstrează evoluţia valorii companiei.

Compania devine insolvabilă în cazul când această valoare scade mai jos de nivelul obligaţiunilor.

Vasicek [72] a demonstrat că în anumite condiţii modelul Merton poate fi aplicat şi în cadrul unor

modele ale portofoliului de credite ASRF.

În baza lucrărilor lui Merton şi Vasicek, Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel a luat

decizia să accepte presupunerea distribuţiei normale a factorilor de risc sistematic şi cel specific

expunerilor particulare.

Nivelul incapacităţii de plată aferentă condiţiilor medii se determină prin aplicarea modelului

Merton inversat. De aceea că în modelul lui Merton pragul incapacităţii de plată şi probabilitatea

incapacităţii de plată sunt legate prin repartiţia normală, pragul incapacităţii de plată poate fi estimat

de la probabilitatea incapacităţii de plată prin aplicarea funcţiei distribuţiei inverse normale la

57/124

probabilitatea medie a incapacităţii de plată. Scopul este de a obţine parametrul de intrare a

modelului de la indicatorul rezultativ deja cunoscut.

La fel putem să obţinem valoarea conservativă a factorului de risc sistematic prin aplicarea funcţiei

distribuţiei inverse normale la nivelul de confidenţialitate prestabilit. Suma pragului incapacităţii de

plată şi a valorii conservative a factorului sistematic, ponderate la corelaţie, produce pragul

incapacităţii de plată condiţional.

Incapacitatea de plată condiţională este utilizată ca parametru de intrare pentru modelul Merton

original în scopul obţinerii probabilităţii incapacităţii de plată condiţionale.

Totodată, abordarea nouă a Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel prevede efectuarea

stress-testing-urilor aferente riscului de credit în scopul confirmării acestor calcule. Stress-testing-ul

trebuie să includă identificarea modificărilor posibile ale condiţiilor economice, care pot avea

impactul negativ asupra expunerilor creditare ale băncii, precum şi estimarea rezistenţei băncii

contra acestor modificări. În urma stress-testing-ului, băncile trebuie să asigure că ele deţin capitalul

suficient pentru a respecta primul pilon al cerinţelor faţă de capital. Rezultatele stress-testing-ului

creditar reprezintă partea componentă a standardelor minime ale abordării IRB.

În cadrul modelului ASRF utilizat de Basel II, suma UL şi EL pentru o expunere este egală cu

produsul probabilităţii incapacităţii de plată condiţionale (conditional PD) şi ponderii conservative a

pierderilor în cazul incapacităţii de plată (“downturn” LGD). Probabilitatea incapacităţii de plată

condiţională se estimează cu ajutorul funcţiilor speciale care depind de probabilitatea medie a

incapacităţii de plată aferentă expunerii. Ponderea pierderilor în cazul incapacităţii de plată (LGD),

utilizat pentru calcularea pierderilor aşteptate condiţionale aferente expunerii, trebuie să reflecte

scenariile negative ale dezvoltării economiei. Se aşteaptă că în condiţiile unei crize economice

pierderile aferente creditelor falimentare vor fi mai mari, comparativ cu condiţiile situaţiei

economice normale (de exemplu, costul gajului poate să se reducă). Indicatorii medii ai pierderilor

calculate pentru perioadele de timp îndelungate pot să subestimeze ratele pierderilor în condiţiile

crizelor economice şi necesită ajustarea în scopul reflectării condiţiilor economice negative.

58/124

Comitetul Basel acceptă două abordări pentru estimarea ponderii pierderilor în cazul incapacităţii de

plată în condiţiile crizei economice. Prima abordare prevede aplicarea funcţiilor similare cu cele

utilizate pentru PD, care extrapolează LGD în condiţiile de criză de la LGD medii calculate de

bănci. Conform celeilalte abordări, băncile pot estima LGD în condiţiile de criză în baza estimărilor

sale interne ale LGD în condiţiile de criză. Funcţia care transformă LGD medii în cele de criză

poate să depindă de mai mulţi factori diferiţi, inclusiv starea generală a economiei, mărimea LGD

medii, categoria expunerii şi tipul gajului care acoperă expunerea. Comitetul Basel consideră că

luând în considerare evoluţia practicii bancare în domeniul calculării LGD, nu este raţional de

utilizat doar o singură funcţie pentru estimarea LGD. Băncile care aplică abordarea IRB avansată

sunt obligate să estimeze propriile LGD de criză, care reflectă tendinţa LGD în cazul crizei

economice. Organele de supraveghere vor continua monitorizarea şi susţinerea dezvoltării

abordărilor respective de calculare a LGD de criză.

LGD de criză se întâlneşte de două ori în formulele cerinţelor faţă de capital. LGD de criză este

înmulţit cu PD condiţional în scopul obţinerii estimării pierderilor aşteptate condiţionale aferente

expunerii. La fel este înmulţit cu PD medii în scopul obţinerii estimării pierderilor aşteptate aferente

expunerii.

Cum a fost menţionat mai sus, băncile intenţionează să acopere pierderile aşteptate prin crearea

provizioanelor, deoarece ele reprezintă componentul afacerii de creditare. Pierderile neaşteptate

reprezintă pierderile potenţiale mari, care au loc relativ rar. În conformitate cu această abordare,

capitalul este necesar doar pentru absorbirea pierderilor neaşteptate.

Totodată, organele de supraveghere urmează să asigure că băncile au format provizioane în mărime

suficientă pentru acoperirea pierderilor aşteptate. Până la al treilea document consultativ (Third

Consultative Paper of the Basel Committee), băncile au fost obligate să includă pierderile aşteptate

în mărimea activelor ponderate la risc.

În final, a fost decis să se aplice abordarea UL (pierderile neaşteptate) în conformitate cu care

băncile urmează să aloce capital doar pentru acoperirea pierderilor neaşteptate. Deci, în scopul

59/124

menţinerii nivelului prudent al tuturor fondurilor, băncile urmează să demonstreze că ele formează

provizioane în mărimea adecvată pierderilor aşteptate.

Deoarece modelul ASRF estimează suma capitalului în mărimea întregului VaR, pierderile aşteptate

urmează să fie excluse din cerinţele faţă de capital. În cadrul abordărilor propuse de Basel II,

aceasta se efectuează prin calcularea pierderilor aşteptate ca produsul probabilităţii incapacităţii de

plată medie estimată de bancă şi proporţiei pierderilor în cazul incapacităţii de plată în situaţia de

criză aferentă expunerii. Este necesar de remarcat că aceasta duce la mărimea pierderilor aşteptate

mai mare decât cea aferentă pierderilor aşteptate statistice din cauza că proporţia pierderilor în

situaţia de criză este mai mare decât cea medie. Excluderea pierderilor aşteptate din pierderile

aşteptate condiţionale aferente duce la formarea cerinţelor faţă de capital doar pentru pierderile

neaşteptate.

În calcularea pierderilor aşteptate pentru credite performante, Comitetul a decis să aplice LGD de

criză. În cazul creditelor neperformante, aceasta duce la mărimea zero a cerinţelor faţă de capital.

Pentru activele în stare de faliment, în formulele de calculare a cerinţelor faţă de capital atât

expresia N, cât şi PD sunt egale cu 1, ca urmare diferenţa în paranteze este egală cu zero. În acelaşi

moment, alocarea capitalului pentru active în stare de faliment este raţională în scopul acoperirii

incertitudinii sistemice privind ratele de recuperare aferente acestei expuneri. De aceea Comitetul a

stabilit că pentru active în stare de faliment este necesară estimarea separată a EL şi LGD.

În particular, băncile sunt obligate să utilizeze estimarea cea mai bună a pierderilor aşteptate, care

preponderent va fi mi mică decât proporţia pierderilor în situaţia de criză. Diferenţa între LGD în

situaţia de criză şi estimarea cea mai bună a pierderilor aşteptate reprezintă cerinţele faţă de capital

pentru active în stare de faliment.

Factorul unic al riscului sistematic în modelul ASRF poate fi interpretat ca mijloc de reflectare a

situaţiei economiei globale. Gradul de expunere a debitorului la riscul sistematic se estimează prin

corelarea activelor. Corelarea activelor demonstrează cum valoarea activelor (suma tuturor activelor

firmei) ale unui debitor depinde de valoarea activelor celuilalt debitor. La fel, corelaţia poate fi

descrisă ca dependenţa valorii activelor unui debitor de starea generală a economiei – toţi debitorii

60/124

sunt legaţi unul cu altul printr-un factor de risc unic. În final, anume această corelaţie a activelor

determină forma formulelor de calculare a cerinţelor faţă de capital. Ele depind de tipul activelor,

deoarece diferiţi debitori şi/sau tipuri de active demonstrează diversă dependenţă faţă de situaţia

economică generală.

Corelaţia diferită a activelor poate fi demonstrată grafic, unde sunt prezentate variante ale

pierderilor aferente ale ambelor portofolii diferite cu aceleaşi pierderi aşteptate.

Figura 2.3.3.4. Dinamica pierderilor efective pentru portofoliile cu aceeaşi pierdere aşteptată

Sursa: adaptată de autor în baza sursei [26]

Mărimea pierderilor aferente liniei punctate este determinată de variaţia mare cauzată de corelaţia

mare dintre expunerile individuale ale portofoliului şi factorul riscului sistematic al modelului

ASRF.

Aceasta poate fi interpretat ca portofoliul în care interacţiunea dintre debitori este mare şi unde

insolvabilitatea debitorilor este strâns legată de starea generală a economiei. Ca exemplu de un

asemenea portofoliu poate servi portofoliul creditelor clienţilor corporativi, deoarece experienţa

demonstrează că situaţia financiară a companiilor mari este legată, în mai mare măsură, de starea

generală a economiei.

Mărimea pierderilor aferente liniei neîntrerupte demonstrează variaţia joasă depinzând puţin de

factorul sistematic. Corelaţia joasă survine în portofoliul creditelor retail. Corelaţia joasă reflectă

faptul că insolvabilitatea clienţilor retail este ocazională şi mai puţin depinde de ciclul economic,

comparativ cu insolvabilitatea corporativă. Aceşti debitori nu sunt legate puternic unul de altul.

61/124

Astfel curba pierderilor nu se abate foarte mult de la nivelul pierderilor aşteptate – curba depinde

relativ puţin de starea economiei, în comparaţie cu cea a clienţilor corporativi.

Corelaţia activelor este reflectată în formulele Basel II privind calcularea cerinţelor faţă de capital.

Portofoliul de credite conţine mai multe instrumente cu maturitatea diferită. Atât intuiţia, cât şi

practica demonstrează că creditele pe termen lung sunt mai riscante decât cele pe termen scurt.

Rezultă că cerinţele faţă de capital trebuie să crească în funcţie de maturitate. Ajustarea la

maturitate poate fi interpretată ca anticiparea cerinţelor faţă de capital adiţionale din cauza

diminuării rating-ului clientului. Diminuarea rating-ului este mai probabilă în cazul creditelor pe

termen lung şi ca urmare cerinţele faţă de capital anticipate vor fi mai mari decât în cazul creditelor

pe termen scurt.

Ajustarea la maturitate, din punct de vedere economic, poate fi explicată ca o consecinţă a evaluării

de piaţă a creditului. Creditele cu PD mai mare au valoarea de piaţă actualizată mai scăzută decât

creditele cu PD relativ mai mic şi cu aceeaşi valoare nominală. În cazul dat, investitorii ţin cont de

pierderile aşteptate, la fel şi cu coeficienţii de discontare diferiţi ajustaţi la risc.

Efectul maturităţii se bazează pe potenţialul diminuării rating-ului clientului şi diminuarea valorii de

piaţă a creditului.

Efectele maturităţii sunt mai puternice în cazul PD relativ mici, deoarece debitorii respectivi au un

potenţial mai mare în ceea ce ţine de diminuarea rating-ului decât debitorii cu PD deja mare.

Luând în considerare cele expuse, metodele de ajustare la maturitate propuse de Comitetul Basel

reprezintă funcţia atât de la maturitate, cât şi de la PD, şi pentru PD relativ mai mici ajustarea este

relativ mai mare.

Forma de ajustare la maturitate propusă de Basel se bazează pe aplicarea unui model privind riscul

de credit asemănător cu KMV Portfolio Manager. Modelul dat consideră aceeaşi solvabilitate a

băncii şi aceleaşi corelaţii între active, precum şi modelul ASRF utilizat de Basel. Mai mult ca atât,

prima pentru risc a fost utilizată în scopul obţinerii structurii de timp a PD (probabilitatea şi

mărimea modificării PD). Această structură de timp descrie probabilitatea migrării debitorului dintr-

un rating într-un alt rating o anumită perioadă de timp. Aşadar, ea este necesară pentru modelarea

62/124

migrării debitorului şi pentru obţinerea ajustării la maturitate. Rezultatul modelului riscului de

credit KMV Portfolio Manager este demonstrat în forma tabelară care indică VaR aferent unor

rating-uri şi maturităţii.

Tabelul 2.3.3.1. VaR aferent anumitelor rating-uri şi maturităţi

Maturitate Gradul de PD Anul 1 Anul 2 Anul 3 Anul 4 Anul 5 1 VaR (1,1) VaR (1,2) VaR (1,3) VaR (1,4) VaR (1,5) 2 VaR (2,1) VaR (2,2) VaR (2,3) VaR (2,4) VaR (2,5) 3 VaR (3,1) VaR (3,2) VaR (3,3) VaR (3,4) VaR (3,5) ... VaR (...,1) VaR (...,2) VaR (...,3) VaR (...,4) VaR (...,5)

Sursa: adaptat de autor în baza sursei [26]

Cu cât maturitatea este mai îndelungată, cu atât mai mare va fi VaR.

Ajustarea la maturitate reprezintă raportul fiecărui VaR demonstrat în tabel la VaR cu maturitatea

standard, care a fost stabilită – 2,5 ani pentru fiecare rating. Maturitatea standard a fost selectată

drept presupunere constantă în cadrul abordării IRB fundamentale.

În scopul obţinerii funcţiei de ajustare la maturitate, tabelul cu valorile VaR raportate la cele cu

maturitatea standard a fost înlocuit cu modelul statistic de regresiune. Funcţia de regresiune a fost

selectată după următoarele principii:

• ajustările sunt lineare şi crescătoare în funcţie de maturitate;

• înclinaţia funcţie de ajustare faţă de maturitate se diminuează concomitent cu creşterea PD;

• pentru maturitatea de 1 an, funcţia obţine valoarea 1 şi astfel cerinţele faţă de capital coincid

cu cele care se obţin în urma aplicării modelului ASRF al Basel II.

Ajustarea la maturitate este introdusă în formulele de calculare a cerinţelor faţă de capital.

Funcţia de regresiune pentru ajustarea la maturitate utilizată în al treilea document consultativ (the

Third Consultative Paper) diferă de cea publicată în anul 2004. Aceasta este cauzată de faptul că

valorile VaR generate de modelul KMV Portfolio Manager se referă la suma totală a VaR (inclusiv

la pierderile aşteptate). În cadrul abordării noi, estimările respective reprezintă diferenţa dintre VaR

63/124

şi EL. În consecinţă, raportul dintre VaR ajustate la maturitate şi VaR cu maturitatea standard

(2,5 ani) s-a modificat, ceea ce a determinat modificarea formulelor aferente de ajustare la

maturitate.

În cadrul abordării noi propuse de Basel II, cerinţele faţă de capital sunt privite ca o anumită

pondere de la expunere. În scopul estimării activelor ponderate la risc, ele urmează a fi multiplicate

cu EAD şi 12,5 (factorul care stabileşte nivelul minim al suficienţei capitalului 8%).

Risk weighted assets = 12,5 * K * EAD

Modelul de estimare a cerinţelor faţă de capital, propus de Basel II, prevede doi parametri-cheie,

care urmează a fi stabiliţi de organele de supraveghere: nivelul de confidenţialitate şi corelaţia

activelor care determină nivelul de interdependenţă a debitorilor cu starea generală a economiei.

Nivelul de confidenţialitate stabilit e de 99,9%, ceea ce înseamnă că instituţia financiară poate

aştepta înregistrarea pierderilor în mărime ce depăşeşte suma capitalului de gradul 1 şi gradul 2 în

medie o dată în o mie de ani. Mărimea sporită a nivelului de confidenţialitate pe lângă toate este

menită să compenseze erorile care pot să apară în estimarea de către bancă a PD, LGD şi EAD,

precum şi alte erori.

Nivelul de confidenţialitate este inclus în formulele de calculare a cerinţelor faţă de capital şi este

destinat să asigure o valoare conservativă a factorului de risc.

Corelaţia activelor stabilită de organele de supraveghere în cadrul Basel II pentru calcularea

cerinţelor faţă de capital ale expunerilor aferente corporaţiilor, băncilor şi ţărilor a fost obţinută în

baza analizelor datelor din ţările G10. Unele dintre organele de supraveghere din ţările G10 au

elaborat sistemele de rating proprii. Datele obţinute în baza acestor sisteme au fost utilizate la

determinarea ratelor de insolvabilitate, precum şi a corelaţiilor dintre debitori. Analiza rezultatelor

obţinute a demonstrat următoarele:

• Concomitent cu creşterea PD, s-a înregistrat diminuarea corelaţiei activelor. Acest efect se

explică prin faptul că cu cât PD este mai mare, cu atât mai mari sunt trăsăturile individuale

ale riscului debitorului. Riscul incapacităţii de plată depinde mai puţin de starea generală a

economiei şi mai mult de factorii particulari de risc.

64/124

• Corelaţia activelor creşte concomitent cu extinderea companiilor. Acest efect poate fi

explicat prin faptul că cu cât compania este mai mare, cu atât ea depinde mai mult de starea

generală a economiei. Companiile mai mici au mai mare probabilitate că vor falimenta din

cauza factorilor particulari.

Funcţiile de corelaţie a activelor reflectă ambele evenimente.

Funcţia de corelaţie a activelor este limitată de valorile 12% şi 24% – pentru valoare foarte mare, şi

foarte mică a PD (100% şi 0% respectiv). Raportul dintre valorile sus-menţionate extreme este

modelat în baza funcţiei exponenţiale. Funcţia exponenţială se diminuează relativ repede, iar pasul

ei se determină de k-factor care pentru expunerile corporative are valoarea 50. Nivelul minim şi

maxim pentru corelaţie, precum şi forma funcţiei care se diminuează exponenţial, corespund

rezultatelor obţinute de organele de supraveghere din ţările G10.

Funcţia corelaţiei activelor (fără ajustare la mărimea companiilor) are forma următoare.

Figura 2.3.3.5. Funcţia corelaţiei activelor pentru corporaţii (fără ajustare la mărimea

companiilor)

Sursa: adaptată de autor în baza sursei [26]

65/124

În continuare, funcţia de corelaţie a activelor este ajustată la mărimea companiei care se estimează

prin cifra anuală de afacere (volumul vânzărilor). Ajustarea lineară prin aplicarea formulei

0,04 × (1 - (S - 5)/45) se referă la debitorii cu vânzările anuale între €5 mil. şi €50 mil.

Pentru debitorii cu cifra de afacere anuală peste €50 mil., mărimea ajustării devine zero, iar funcţia

de corelaţie devine identică cu cea demonstrată mai sus. Pentru debitorii cu cifra de afacere anuală

până la €5 mil., mărimea ajustării devine egală cu 0,04, ceea ce corespunde intervalului de

modificare a corelaţiei între 20% (calitatea creditului cea mai bună) şi 8% (calitatea cea mai joasă a

creditului). Aceasta poate fi demonstrat grafic ca mişcarea paralelă a curbei cu 4 p.p.

Funcţia de corelaţie a activelor pentru expunerile aferente băncilor şi ţărilor sunt aceleaşi ca şi

pentru corporaţii, doar fără aplicarea ajustării la mărime.

Funcţiile de calculare a cerinţelor faţă de capital pentru expunerile de retail diferă de cele

corporative prin:

• Alte presupuneri ce ţin de corelarea activelor.

• Lipsa ajustării la maturitate.

Corelarea activelor care determină forma curbelor retail a fost obţinută în baza datelor înregistrate

în băncile internaţionale şi informaţiei privind pierderile respective din ţările G10. Datele privind

capitalul economic al băncilor au fost considerate ca rezultatul aplicării formulelor propuse de

Basel II cu introducerea valorilor PD şi LGD respective. După aceasta, au fost determinate

corelaţiile activelor care trebuiau să apară la obţinerea cerinţelor faţă de capital efectiv înregistrate.

Evident că mărimea corelaţiei activelor nu a coincis exact cu valorile obţinute de fiecare bancă,

totodată, în medie ele au fost satisfăcătoare.

În baza informaţiei deţinute de organele de supraveghere, privind pierderile înregistrate, au fost

calculate pierderile aşteptate şi volatilitatea pierderilor anuale.

Pierderile aşteptate au fost divizate în PD şi LGD prin utilizarea estimărilor LGD efectuate în baza

datelor deţinute de organele de supraveghere.

După aceasta, valorile obţinute ale PD, LGD, volatilitatea au fost considerate ca parametrii

funcţiilor propuse de Basel II în temeiul cărora au fost estimate corelaţiile activelor.

Ambele analize au demonstrat o diferenţă semnificativă a corelaţiei activelor pentru diferite clase de

active. Drept rezultat au fost stabilite trei curbe care s-au caracterizat prin diverse corelaţii ale

activelor:

66/124

• Expunerile asigurate cu ipoteca rezidenţială (corelaţia relativ înaltă şi constantă).

• Expunerile retail de tip revolver (corelaţia relativ joasă şi constantă).

• Alte expuneri de tip retail (corelaţia asemănătoare cu cea pentru expunerile corporative).

Funcţia de corelaţie a activelor pentru alte expuneri de tip retail diferă de cea pentru expuneri

corporative prin:

• Nivelul minim şi cel maxim constituie 3% şi 16%.

• Corelaţia diminuează mai lent, deoarece k-factor are valoarea 35.

Ambele analize (în baza capitalului economic al băncilor şi în baza informaţiei privind pierderile de

la organele de supraveghere) implicit au acoperit şi efectul maturităţii. Ca urmare, corelaţiile

activelor obţinute, la fel implicit, acoperă efectul maturităţii. În condiţiile insuficienţei de informaţie

privind debitorii de tip retail (asemănător cu utilizarea primei de risc pentru obţinerea structurii de

timp a PD pentru expuneri corporative), identificarea explicită a efectului maturităţii este extrem de

dificilă.

Ca rezultat efectul maturităţii a fost considerat drept factorul implicit al corelaţiei activelor şi

ajustarea explicită la maturitate nu este necesară pentru cerinţele faţă de capital în expunerile de tip

retail.

Aceasta explică faptul de ce corelaţia pentru expunerile asigurate de ipoteca rezidenţială este relativ

mare. Ea reflectă maturitatea îndelungată a acestor expuneri.

* * *

Generalizând cele menţionate în capitolul dat, accentuăm că, la momentul actual, abordările

practice privind managementul riscurilor aplicate de băncile comerciale, atât din Republica

Moldova, cât şi din alte ţări, sunt în mare măsură fundamentate pe cerinţele organelor de

supraveghere.

67/124

Metodele de administrare a riscurilor propuse de BNM se reduc la respectarea unui set de normative

în domeniile creditării, lichidităţii, poziţiei valutare deschise, sistemului de luare a deciziilor,

mărimii capitalului, precum şi listei operaţiunilor sancţionate şi procedurilor aferente.

Scopul principal al recomandărilor Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel în domeniul

managementului riscului este de a corela mai pronunţat cerinţele faţă de capital cu riscurile asumate

de bănci.

Recomandările atât ale Băncii Naţionale a Moldovei, precum şi ale Comitetului de Supraveghere

Bancară de la Basel privind managementul riscurilor bancare, în mare măsură, sunt condiţionate de

necesităţile organelor de supraveghere şi se bazează pe experienţa lor vastă în domeniul

reglementării activităţii bancare.

Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel a evidenţiat trei tipuri de riscuri şi a propus mai

multe metode pentru a le gestiona. Aceste metode au diferite cerinţe faţă de informaţia iniţială, ce

diferă după complexitate şi eficienţă şi, ca urmare, diferă după costurile suportate de bănci.

Totodată, chiar şi aplicarea metodelor cele mai simple va necesita anumite investiţii atât în resurse

umane, cât şi în tehnologiile informaţionale. Sumele aferente sunt enorme şi pentru unele bănci

ating miliarde de USD.

Propunerile Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel, în privinţa riscului de credit, sunt

bazate pe modelul de insolvabilitate Merton, modelul de stabilire a preţurilor opţiunilor lui Black şi

Scholes şi conceptul VaR.

Basel II este intenţionat să promoveze o abordare mai prudentă în privinţa capitalului, care

încurajează băncile să identifice riscurile la care ele se expun atât în prezent, cât şi în viitor, precum

şi să dezvolte abilităţile lor de a le gestiona. Trăsătura specifică a Basel II este flexibilitatea lui şi

posibilităţile de dezvoltare a sistemului de administrare a riscurilor concomitent cu căpătarea

experienţei noi în domeniul respectiv.

Cu toate că noţiunile riscul de credit, riscul de piaţă şi riscul operaţional au devenit mai complexe

şi Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel conştientizează existenţa corelaţiilor reciproce

dintre ele, deocamdată este prea devreme să vorbim despre managementul riscurilor bancare

complet integrat. Noi considerăm că este necesară o paradigmă nouă (o abordare metodologică,

model) în cadrul căreia va fi posibil a formula şi rezolva problema creării unui management de

riscuri integrat.

Prima aproximaţie către modelul dat este întreprinsă în capitolul următor.

68/124

Managementul riscurilor într-o bancă comercială modernă poate fi efectuat doar în cadrul unui

sistem informaţional dezvoltat prin aplicarea unor tehnologii informaţionale avansate (de ex.,

OLAP, Data Mining), care presupun centralizarea întregii informaţii bancare în depozite de date.

Anume aprovizionarea insuficientă cu tehnologii informaţionale atât din punctul de vedere al

existenţei concepţiilor avansate de administrare a cunoştinţelor şi informaţiei, susţinute de soluţiile

automatizate corespunzătoare, precum şi de mijloacele tehnice, cât şi din punctul de vedere al

existenţei volumului suficient de date statistice şi canalelor obţinerii acestora, reprezintă

impedimentul cel mai mare în calea implementării Acordului Basel II în băncile autohtone.

69/124

Capitolul 3. MODELUL ACTIVITĂŢII BANCARE ŞI RISCURILE AFERENTE

3.1. Condiţiile de identificare a riscurilor bancare

În conformitate cu abordarea model, riscul reprezintă partea componentă a modelelor cognitive.

Ca urmare, identificarea şi analiza riscurilor activităţii bancare, precum şi a riscurilor inerente altor

domenii de activitate, trebuie să se înceapă cu modelarea ei.

De alegerea modelului depinde:

• Traiectoria aşteptată de dezvoltare a activităţii bancare (în cadrul abordării model, se poate de

utilizat noţiunea concluziile modelului).

• Abaterea de la traiectoria aşteptată (riscul modelului).

Din mulţimea modelelor, prin care poate fi descrisă activitatea bancară, este necesar a le selecta

doar acele, care respectă următoarele cerinţe:

1. Permit nu doar descrierea trecutului, ci şi prognozarea viitorului. Modelul trebuie să prezinte, în

mod explicit, scopul activităţii bancare. Aceasta este condiţia principială în alegerea modelului,

care permite identificarea riscurilor. De exemplu, bilanţul contabil, care este menit să reflecte

starea actuală a băncii, nu poate asigura identificarea cuvenită a riscurilor activităţii bancare,

deoarece nu permite prognozarea rezultatului viitor. Modelele statice iniţial nu sunt prevăzute

pentru prognozarea traiectoriei de dezvoltare a evenimentelor, totodată, ele pot fi utilizate ca

parte componentă a modelelor dinamice.

2. Sunt relativ simple. La fel cum şi la rezolvarea problemelor fizice se încearcă alegerea

sistemelor de coordonate, în cadrul cărora descrierea proceselor are forma cea mai simplă.

Efectuând modelarea activităţii bancare, trebuie să procedăm în mod analog. Simplitatea

presupune vizibilitatea modelului, claritatea, accesibilitatea presupunerilor. Cu cât modelul va fi

intuitiv mai clar, cu atât el va fi mai eficient, deoarece utilizatorii finali ai modelului sunt

oamenii. Şi eficienţa aplicării modelului depinde de măsura în care ei îl înţeleg.

3. Modelul trebuie să aibă cât mai puţine grade de libertate. După descrierea fluxurilor mijloacelor

băneşti aferente activităţii bancare şi pronosticului lor, este necesar să se introducă anumite

restricţii (de exemplu, restricţiile privind cererea şi oferta).

4. Modelul trebuie să reflecte, în mod explicit, factorii de bază care influenţează activitatea

bancară şi legăturile dintre ei. Managementul conştient al procesului este imposibil fără

pârghiile de influenţă (factorii ce influenţează procesul).

70/124

5. Modelul trebuie să fie suficient de complex (detaliat), în scopul cuprinderii tuturor nuanţelor şi

trăsăturilor specifice ale activităţii bancare şi asigurării nivelului suficient de veridicitate a

pronosticurilor. Cu toate că nu există o definiţie universală a activităţii bancare acceptată de toţi,

pe parcursul existenţei ei îndelungate au fost elaborate anumite standarde percepute de

majoritatea agenţilor economici. În cadrul acestei lucrări, prin activitatea bancară înţelegem

atragerea resurselor şi plasarea lor, precum şi prestarea serviciilor mediatoare privind transferul

mijloacelor băneşti şi schimbul valutar. Modelul activităţii bancare trebuie să le includă pe

toate.

Concomitent cu lărgirea spectrului activităţilor bancare, creşte complexitatea ei şi, respectiv,

riscurile inerente. În scopul identificării lor în conformitate cu abordarea model, este necesar a

identifica procesele care decurg în bancă şi a le prezenta în formă de modele respective explicite.

3.2. Business-planul – modelul activităţii utilizat de conducerea băncii

Planul de afacere reflectă toate mijloacele/factorii (variabile ale modelului business-ului) şi modul

prin care conducerea băncii intenţionează să atingă scopurile ce stau în faţa ei. Cu alte cuvinte, el

descrie procesul prin care conducerea băncii va asigura atingerea scopurilor sale. Gradul de

detaliere şi, respectiv, exactitatea descrierii procesului, ca urmare, şi veridicitatea rezultatului

aşteptat pot varia în dependenţă de bancă. În calitate de exemplu se propune următorul concept al

modelului activităţii bancare, care, cu anumite varietăţi, se aplică în sistemul bancar autohton

contemporan.

Modelul bancar trebuie să descrie următoarele domenii:

1) creditarea;

2) acceptarea depozitelor;

3) serviciile de decontare;

4) operaţiunile speculative.

După părerea noastră, dintre toate modelele, cel mai simplu şi mai util pentru prognozarea activităţii

bancare şi, respectiv, pentru identificarea riscurilor activităţii bancare, este business-planul. Anume

business-planul permite acţionarilor şi conducerii băncii să estimeze starea lui actuală, să formuleze

starea dorită a băncii şi să determine modul atingerii stării dorite, precum şi să urmărească progresul

procesului dat. Utilizând terminologia abordării model, noi stabilim situaţia iniţială şi cea finală a

sistemului, traiectoria dezvoltării lui, abaterea de la care şi reprezintă riscul global al procesului

bancar.

71/124

Business-planul unei bănci comerciale moderne din Moldova conceptual trebuie să prezinte un

sistem compus din următoarele trei tabele în raport de interacţiune:

1. Bilanţul contabil.

2. Pronosticul rezultatului financiar.

3. Pronosticul mişcării capitalului propriu.

Figura 3.2.1. Elementele business-planului băncii

Sursa: elaborată de autor Relaţia de reciprocitate a elementelor sus-menţionate a business-planului este evidentă. Mărimea şi

structura activelor şi pasivelor băncii, în contextul condiţiilor regulatoare şi de piaţă existente

(mărimea ratelor dobânzii şi a comisioanelor, dinamica cursului de schimb valutar, cerinţele

organelor de supraveghere privind mărimea rezervelor obligatorii, poziţiilor deschise, lichidităţii,

capitalului băncii ş.a.), determină rezultatul financiar al băncii, care, la rândul său, influenţează

mărimea capitalului propriu al băncii. Modificarea capitalului propriu al băncii duce la modificarea

structurii activelor şi pasivelor băncii şi, în final, la modificarea bilanţului său contabil. Cercul se

încheie.

Gradul de detaliere a componentelor business-planului poate varia în funcţie de bancă, reflectând

specificul activităţii lui. Totodată, este posibil a evidenţia structura generalizatoare, care corespunde

principiilor contabilităţii bancare acceptate în Republica Moldova (vezi anexele 1-3).

În procesul de determinare a scenariului în dezvoltarea băncii pe calea dorită este necesar a lua în

considerare un set de limitări, generate de condiţiile de piaţă, organele de supraveghere, precum şi

de doleanţele acţionarilor. O variantă a limitărilor sus-menţionate este indicată în anexa 4.

Toate tabelele sunt legate reciproc în mod dinamic, în conformitate cu principiile demonstrate pe

figura 3.2.1. Modificând anumiţi parametri ai business-planului, este posibil a modela diferite

Condiţiile de piaţă şi cerinţele organelor de

supraveghere

Bilanţul contabil

Rezultatul financiar

Capitalul propriu

72/124

scenarii de dezvoltare a afacerii băncii. De exemplu, se poate presupune majorarea ratei medii

dobânzii la resursele atrase cu 10% şi concomitent creşterea cererii la credite cu 15%. Datorită

faptului existenţei legăturilor dinamice dintre indicatori, modelul calculează valoarea nouă a

veniturilor şi cheltuielilor băncii, indicatorii lichidităţii, rentabilităţii şi alte limite. Factorii faţă de

care rezultatul aşteptat şi dorit al băncii va fi cel mai sensibil vor atrage atenţie sporită din partea

conducerii băncii, fiind just consideraţi ca generatori principali de risc.

Ce reprezintă business-planul din punctul de vedere al utilizatorului final – conducerea şi acţionarii

băncii?

Figura 3.2.2. Modelul business-planului

Sursa: elaborată de autor Din punctul de vedere al conducerii băncii, modelul dat al business-planului reprezintă un

instrument, care permite conturarea traiectoriei dorite de dezvoltare a băncii, abaterea de la care se

consideră drept risc. Ce poate cauza o asemenea abatere a rezultatelor efective de la cele aşteptate?

Desenul ne demonstrează doi factori: calitatea (plenitudinea, exactitatea, veridicitatea) modelului

băncii însăşi şi calitatea informaţiei de intrare. Ele reprezintă sursa riscului. În principiu, parametrii

de intrare, la fel, reprezintă nişte modele, dar ele sunt externe faţă de bancă şi ca urmare pot fi

considerate separat.

Pentru înţelegerea mai bună a naturii riscurilor bancare, este necesar să se examineze legătura dintre

aceste surse de risc. De exemplu, între cerinţele faţă de parametrii de intrare şi modelul business-

ului există o anumită legătură. Cu cât modelul este mai simplu, cu atât el este mai exigent faţă de

calitatea informaţiei de intrare. Concomitent cu complicarea modelului băncii (în cazul nostru

business-planul), el preia o parte din funcţiile aferente prelucrării iniţiale a informaţiei. Aceasta

duce la diminuarea cerinţelor faţă de informaţia iniţială. În cazuri extreme noi trecem de la

utilizarea estimărilor de tip expert la aplicarea datelor statistice slab prelucrate.

Modelul băncii – business-planul

Parametrii de intrare – factorii modelului băncii

Rezultatele aşteptate

Rezultatele efective

Riscuri

73/124

În practică aceasta se reflectă în detalierea unor posturi bilanţiere (inclusiv calculul mai exact al

bilanţului mediu anual), pronosticului rezultatului financiar şi pronosticului mişcărilor capitalului

propriu al băncii, stabilirii unor relaţii mai fine între ele, precum şi divizării perioadelor de raportare

în intervale mai mici (trimestru, lună, săptămână).

Actualmente, în opinia noastră, algoritmul optim de construire a business-planului este următorul:

1. Pronosticul mărimii activelor şi pasivelor la finele fiecărei luni.

2. Calculul mărimii medii lunare a activelor şi pasivelor.

3. Estimarea rezultatului financiar aşteptat.

4. Estimarea mărimii capitalului propriu la începutul următoarei perioade de raportare.

Rezultatele obţinute pot fi agregate la nivelul trimestrului şi anului, asigurând transparenţa business-

planului şi posibilitatea urmăririi lui periodice.

Dacă vom considera business-planul în cadrul conceptului neoraţionalismului, activitatea bancară

va fi prezentată ca mişcarea într-un spaţiu n-dimensional al unui punct, care reflectă starea efectivă

sau dorită a băncii. În cazul dat, sistemul de coordonate ale acestui spaţiu reprezintă posturile

componentelor sus-menţionate ale business-planului. Cu alte cuvinte, coordonatele sunt prezentate

de diferite conturi bancare, soldurile cărora se modică permanent în conformitate cu anumite reguli.

Dacă fiecare postură a bilanţului reprezintă sisteme de coordonate, atunci bilanţul poate fi

considerat ca un punct într-un moment de timp.

Business-planul ca modelul afacerii se caracterizează prin următoarele trăsături:

1. Sistemul de coordonate, în care există business-planul, este complex şi neordinar. De

exemplu, bilanţul băncii conţine atât partea activă, cât şi partea pasivă, mărimile totale ale

cărora trebuie să coincidă. Elaboratorul modelului trebuie să ia decizia privind considerarea

ambelor părţi ale bilanţului – ca sistemul de coordonate sau divizarea lui în două

componente – două sisteme de coordonate reciproc legate. Din punct de vedere

metodologic, răspunsul nu este evident. O asemenea problemă observăm în mecanică, când

se pune problema de a descrie mişcarea acrobatului pe calul care aleargă pe scena rotundă a

circului.

2. Orice tranzacţie bancară modifică starea băncii. Aceasta corespunde deplasării punctului

(care caracterizează starea băncii) într-un sistem de coordonate. În acelaşi timp, punctul

poate să se deplaseze doar în limitele prestabilite (o parte din care este descrisă mai sus).

74/124

3. Cuantumul mişcării modelului afacerii este o singură tranzacţie. Mişcarea are loc cu

impulsuri, ci nu lent. Punctul sare dintr-o stare în alta. Totodată, are loc modificarea

concomitentă a mai multor (cel puţin doi) parametri (debitul unui cont şi creditul celuilalt).

3.3. Modelul general dinamic al proceselor bancare şi riscurile aferente

După cum a fost demonstrat mai sus, riscul activităţii bancare se determină atât de calitatea

modelului de afacere, cât şi de calitatea informaţiei de intrare.

Modelul cel mai tradiţional pentru sistemul bancar contemporan al Moldovei este business-planul.

În modelul dat, din exterior se introduc anumiţi parametri. La momentul actual, ele deseori se

stabilesc în mod expert şi au o influenţă decisivă pentru raportul dintre rezultatul final aşteptat şi

efectiv şi, ca urmare, reprezintă surse importante de risc.

Pentru conturarea problemei în identificarea riscurilor bancare, este necesar să ne ridicăm la un

nivel mai înalt decât cel al business-planului şi să poziţionăm activitatea bancară în cadrul unui

model mai global. Aceasta ne va permite să determinăm rolul business-planului în procesul de

administrare a riscurilor şi să formulăm definiţiile riscurilor bancare de bază.

Deoarece activitatea bancară este legată, în primul rând, de mişcarea fluxurilor băneşti, pare

raţională următoarea abordare: de modelat activitatea bancară în funcţie de mişcarea mijloacelor

băneşti. Ca urmare, este necesar de construit un astfel de model, care, pe de o parte, va reflecta

fiecare subactivitate ca un flux de mijloace băneşti, iar pe de altă parte, le va integra în cadrul unui

macromodel de mişcare a mijloacelor băneşti.

În final, activitatea bancară reprezintă mişcarea mijloacelor băneşti între bancă şi clienţii săi, în

numerar şi fără numerar, în corespundere cu anumite reguli. În forma simplificată, aceasta poate fi

demonstrat în modul următor.

Figura 3.3.1. Modelul dinamic simplu (bifactorial) al procesului bancar

Sursa: elaborată de autor

Banca

Clienţi

Flux de intrare

Flux de ieşire

75/124

Deoarece factorii care influenţează fluxurile de ieşire şi de intrare a mijloacelor băneşti nu sunt

demonstraţi în mod explicit, prognozarea dinamicii lor în viitor poate fi efectuată doar în baza

tendinţelor statistice, acceptând ipoteza menţinerii trendului. Această ipoteză nu se confirmă de

realitate, de aceea, cu toate că modelul este dinamic şi simplu, el nu este suficient de detaliat.

Modelul este prea aproximativ în scopul de prognozare, iar relaţiile bancă–clienţi necesită detaliere.

Figura 3.3.2. Modelul procesului bancar cu 6 factori

Sursa: elaborată de autor

La acest nivel de detaliere, noi demonstrăm, în mod explicit, patru subprocese, din care se compune

activitatea bancară. Pătratul din mijlocul desenului înseamnă modelul băncii – business-planul, în

care se introduc parametrii, ce caracterizează patru subprocese enumerate mai sus.

Procesul de decontare

Procesul comercial

Banca

Procesul creditar

Clienţi-plătitori

Clienţi-beneficiari

Clienţi-creditori

Clienţi-debitori

Parteneri comerciali

Procesul depozitar

Riscul ratei dobânzii

Riscul de piaţă (inclusiv valutar) Riscul lichidităţii Riscul reputaţiei

Riscul operaţional

76/124

Tabelul 3.3.1. Riscurile subproceselor bancare

Nivelul de control din partea băncii Nr. crt

Denumirea subprocesului Descrierea Jos (factor extern) Înalt (factor intern)

1 Procesul depozitar Sistemul: bancă–clienţi creditori

Riscul de depozitare

2 Procesul creditar Sistemul: bancă–clienţi debitori

Riscul de creditare

3 Procesul de decontare

Sistemul: clienţi plătitori–bancă–clienţi beneficiari –

4 Procesul comercial Sistemul: bancă–parteneri comerciali Riscul de piaţă

Riscul operaţional

Metode de control Prognozare Programare (crearea algoritmului)

Sursa: elaborat de autor

Fiecare dintre aceste subprocese, la rândul lor, se caracterizează printr-o traiectorie de dezvoltare şi,

ca urmare, prin riscul propriu – abaterea rezultatului efectiv de la traiectoria aşteptată cu o mărime

mai mare decât pragul prestabilit din cauza influenţei diferiţilor factori interni şi externi. Riscurile

cauzate de factorii externi, de regulă, obţin denumirile asemănătoare cu cele ale proceselor

respective. Riscurile cauzate de factorii interni, de obicei, se atribuie la categoria celor operaţionale.

Analiza tabelului 3.3.1 ne permite să descoperim o trăsătură specifică a activităţii bancare.

Concomitent cu o parte din procese care sunt complet controlate de bancă (de ex., procesul de

decontare), există şi celelalte care sunt controlate doar parţial (de ex., procesul de creditare). În

primul caz, factorii de bază care influenţează procesul, precum şi neadmiterea blocajelor în el (de

ex., deservirea de casă a clienţilor) se referă la competenţa şi responsabilitatea exclusivă a băncii,

iar noi vorbim despre riscul operaţional. Prin riscul operaţional al activităţii bancare în cadrul

abordării model se subînţelege apariţia blocajelor în anumite procese din cauza factorilor de bază,

care sunt controlaţi de bancă (factorii interni).

În al doilea caz, o mare parte a factorilor de bază ai procesului se află în afara competenţei băncii

(factori externi), de aceea noi vorbim despre faptul că pe lângă riscul operaţional banca este expusă

la riscul de depozitare, riscul de creditare, riscul de piaţă.

Divizarea factorilor interni şi externi în procesul identificării riscurilor bancare este raţională din

cauza specificului metodelor aplicate pentru controlul lor. Dacă în privinţa factorilor externi

instrumentul de control de bază este pronosticul (utilizarea diferitelor modele de prognozare), în

privinţa factorilor interni instrumentul de control de bază este programarea – crearea algoritmului

de acţiuni.

77/124

Probleme asemănătoare privind necesitatea controlării factorilor interni apar şi în alte domenii de

activitate umană, de ex., producerea (lucrul în baza rulantă), iar metodele elaborate în scopul

rezolvării lor pot fi aplicabile într-un mod sau altul în activitatea bancară.

Analiza figurii 3.3.2 ne permite să descoperim o altă trăsătură specifică a activităţii bancare.

Combinaţia mai multor procese legate reciproc naşte o calitate nouă, care se caracterizează prin

riscuri particulare. Un asemenea fenomen îl observăm în inginerie, când fiecare agregat în parte este

funcţionabil, dar maşina nu lucrează din cauza dereglării.

Riscul ratei dobânzii ţine şi de mărimea fluxului (grosimea săgeţilor) în cadrul proceselor de

depozitare şi creditare. Nivelul de detaliere în figura 3.3.2 este totuşi insuficient pentru modelarea

riscului ratei dobânzii. Este necesar ca fiecare flux în procesele sus-menţionate să se divizeze în

două componente: fluxul sumei de bază şi fluxul dobânzii. Banca trebuie să asigure pentru o

perioadă îndelungată ca fluxurile de intrare aferente dobânzii să le depăşească pe cele de ieşire. În

cazul dat, pot fi aplicate două abordări.

Mijloacele băneşti (demonstrate prin săgeţi) fiind separate în timp şi pe valute pot demonstra riscul

lichidităţii – blocarea fluxului normal al mijloacelor băneşti în general sau pentru anumite valute.

Necorespunderea proceselor de creditare şi depozitare în anumite valute (valuta depozitelor atrase

diferă de valuta creditelor acordate) poate cauza necesitatea efectuării operaţiunilor de corectare,

care expun banca la riscul de piaţă (pierderile din cauza reevaluării valutei).

Riscul reputaţiei – efectul de rezistenţă a mediului înconjurător. Riscul în cauză se află în afara

modelului şi poate fi tratat în mod analog celui de tratare a rezistenţei conductoarelor în fizica

electrică.

Selectând condiţional din modelul de bază submodele (conturile de procese), este posibil de

construit condiţional întreaga activitate bancară.

Cu toate că procesul de decontare sporeşte soldul mijloacelor băneşti ale băncii (numerar şi fără

numerar) în dependenţă de viteza de plată, dacă presupunem că ea are loc în aceeaşi zi, efectul

asupra mărimii mijloacelor băneşti tinde spre zero.

Dacă vom considera procesele de depozitare şi creditare separat, ele pot fi prezentate grafic în felul

următor:

78/124

Figura 3.3.3. Corelaţia proceselor de depozitare şi creditare

Sursa: elaborată de autor

− Credite + Bani = Active = Depozite + Banii proprii.

− Credite + Bani împrumutaţi = Depozite.

− Banii împrumutaţi + Banii proprii = Banii.

Dacă BI = 0, excesul de lichiditate se formează doar din contul mijloacelor proprii.

Dacă BI < 0, creditele sunt acordate din contul mijloacelor proprii.

Banca lucrează cu cuantume la fel cum cu fotonii se absoarbe sau se emite energia luminii. Funcţia

fotonului este îndeplinită de tranzacţiile bancare, care mişcă sistemul dintr-o stare în alta. Direcţia

de mişcare a fiecărui cuantum coincide cu indicaţiile săgeţilor din figura 3.3.3.

Putem considera că banca suportă criza în cazul blocării procesului depozitar.

Orice factor al modelului procesului bancar poate fi considerat un subproces (sau o parte) al unui

proces global în activitatea bancară. Aceasta permite în conformitate cu abordarea model în cadrul

examinării activităţii bancare a introduce atât noţiunile riscul global şi mărimea riscului global, cât

şi riscul unui subproces particular (de ex., riscul de credit), modelând-o după cum a fost

demonstrat mai sus pentru riscul economic.

Modelul procesului bancar cu 6 factori ne permite să identificăm riscurile bancare de bază şi să le

integrăm în procesul de planificare a afacerii, care stabileşte, în mod explicit, scopul procesului

bancar.

С (credite)

BÎ (bani împurumutaţi)

BP (bani proprii)

D (depozite)

Active Depozite

Capital de lucru propriu

79/124

În prezent, succesul administrării afacerii bancare depinde de dezvoltarea instrumentelor de

prognozare, care sunt chemate să asigure modelul business-planului cu informaţia calitativă şi

adecvată.

Prognozarea unor elemente ale modelului global al procesului bancar reprezintă o problemă tehnică

relativ simplă. De exemplu, procesul de decontare şi o parte a procesului depozitar iniţial sunt

suficient determinate şi calculabile, cu un grad acceptabil de precizie în baza informaţiei iniţiale.

Astfel, acceptând depozite noi, de obicei, cu un grad suficient de precizie, putem să prognozăm

când vor fi achitate.

Prognozarea altor elemente ale procesului bancar global, dimpotrivă, este extrem de dificilă şi se

efectuează prin aplicarea metodelor de tip expert şi statistico-matematice. De exemplu, partea

procesului depozitar, care ţine de atragerea mijloacelor băneşti şi o parte a procesului creditar, care

ţine de rambursarea sumelor împrumutate, pot fi descrise cu metodele sus-menţionate.

O parte a procesului creditar care ţine de acordarea de credite, într-o anumită măsură, este

controlabilă de bancă, dar consecinţele deciziilor luate în această etapă nu sunt predeterminate.

Ca urmare, problema administrării riscurilor, care este tratată în prezenta lucrare, este relativ

complexă, iar rezolvarea ei ţine de dezvoltarea modelului activităţii bancare.

În cadrul tezei se va examina mai detaliat direcţia de dezvoltare a modelului vizat în vederea

prognozării unor compartimente ale procesului de creditare.

3.4. Modelul scoring-ului liniar

În activitatea multor organizaţii, în special a celor financiare, deseori apare problema luării unei

decizii privind acceptarea sau respingerea unei afaceri, de exemplu, acordarea creditului unui

anumit client. Conform abordării clasice, în asemenea situaţii se face o analiză economică detaliată

a debitorului potenţial în scopul estimării solvabilităţii lui viitoare. Această abordare este destul de

costisitoare, deoarece consumă mult timp şi necesită un personal calificat. Totodată, implicarea

factorului uman în procesul examinării situaţiei economice a clientului măreşte riscurile

operaţionale ale organizaţiei financiare.

În scopul argumentării deciziilor privind acordarea creditelor şi diminuării cheltuielilor aferente,

poate fi utilizată o procedură formalizată – scoring. La momentul actual, sunt elaborate mai multe

modele sofisticate de scoring, care se bazează pe diferite metode de clasificare, regresiune, căutare

de reguli asociative, clusterizare etc., cunoscute în literatura specializată cu denumirea „Data

Mining” [79].

80/124

În acelaşi timp, în practica contemporană, deseori sunt utilizate nişte modele de scoring simple –

anchete cu variante de răspuns, asociate cu anumite puncte.

Tabelul 3.4.1. Ancheta-scoring

Întrebare (indicatori financiari)

Variante de răspuns / puncte aferente Punctajul total

A B C Indicatorul 1 2 1 0

D E F Indicatorul 2 5 2 1

G H I Indicatorul 3 4 3 0

În total Σ Sursa: elaborat de autor

Pentru fiecare răspuns, debitorul potenţial acumulează puncte şi dacă punctajul total depăşeşte o

anumită limită, atunci decizia privind acordarea creditului este pozitivă, în caz contrar – negativă. În

faţa anchetelor în cauză se pune o singură sarcină – de a separa cât mai corect (cu greşeli minime)

pe baza unui set de criterii prestabilite debitorii potenţial insolvabili de cei solvabili. Pentru

rezolvarea acestei probleme, poate fi utilizat modelul de scoring liniar.

În scopul descrierii modelului de scoring liniar, este necesar a introduce nişte noţiuni şi a face

următoarele presupuneri:

Firma F (debitorul potenţial) se caracterizează prin trei indicatori financiari X, Y şi Z, care formează

un spaţiu 3-dimensional2 (R3). Ca urmare F(XF,YF,ZF) – indicatorii financiari ai firmei F, care

reprezintă un punct al spaţiului R3.

În continuare, se vor utiliza următoarele notaţii:

π – planul de scoring dispus să separe spaţiul R3 în două semispaţii (una cu firme „bune” şi a doua,

respectiv, cu cele „rele”);

n (A,B,C) – vectorul perpendicular pe planul π (vectorul normal);

a – dreapta cu proprietăţile: a ll n (a este paralelă la n ), respectiv a⊥π (a este perpendiculară la π).

Ecuaţia parametrică a dreptei a paralelă la vectorul n , ce trece prin punctul F(XF,YF,ZF), este:

tC

ZZBYY

AXX FFF =

−=

−=

− (1)

2 Rezultatele obţinute pentru spaţiul 3-dimensional pot fi extinse pentru orice spaţiu n-dimensional.

81/124

Din (1) rezultă:

⎪⎩

⎪⎨

⎧

+=+=+=

CtZZBtYYAtXX

F

F

F

(2)

Fie P(XP,YP,ZP) = a∩π, cu alte cuvinte, P reprezintă proiecţia lui F pe π. Ecuaţia planului π este:

π : A(X-XP) + B(Y-YP) + C(Z-ZP) = 0 sau

AX + BY + CZ = AXP + BYP + CZP (3)

Notăm (AXP + BYP + CZP) prin -D. Vom accepta presupunerea că mărimea D este constantă,

deoarece ecuaţia planului nu poate fi influenţată de variabila ce se utilizează pentru localizarea unui

punct din plan. Din (2) şi (3) avem:

A(XF + At) + B(YF + Bt) + C(ZF + Ct) = -D ⇒ AXF + BYF + CZF + t(A2 + B2 + C2) = -D

222 CBACZBYAXD

t FFF

+++++

−= (4)

În continuare, se va calcula distanţa de la punctul F la proiecţia sa P:

( ) ( ) ( )222PFPFPF ZZYYXXd −+−+−= (5)

Luând în considerare că XP = XF + At; YP = YF + Bt; ZP = ZF + Ct , simplificăm formula de mai

sus:

222 CBAtd ++= (6)

Deoarece ca date iniţiale dispunem doar de valoarea indicatorilor financiari, mărimile A, B, C, D se

vor stabili prin soluţionarea unei probleme de optimizare cu următoarea formă:

0~1

→∑=

n

iid (7)

unde:

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

<>><

=

0,0,0

0,0,0

~

tşireaesteifirmadtşireaesteifirma

tşibunaesteifirmadtşibunaesteifirma

d

i

ii – mărimea abaterii negative de la planul π al firmei i (8)

82/124

mărimea abaterii negative – distanţa de la un punct la proiecţia sa pe plan, în cazul când punctul ar

fi trebuit să aibă o poziţie superioară planului, dar s-a situat la un nivel mai inferior şi viceversa;

n – numărul firmelor analizate.

Scoring-ul pentru firma F se va calcula în modul următor:

SF = d * (-1) * sign(t) (9)

unde:

sign(t) – semnul variabilei t.

Utilizând relaţiile stabilite în (6) şi (9), vom simplifica ecuaţia de mai sus a scoring-ului.

Vom înlocui ecuaţia din (9) cu relaţiile din (4) şi (6):

)sign( (-1)222222 tCBA

CBACZBYAXDS FFF

F ⋅⋅++⋅++

+++−= (10)

Vom stabili următoarea relaţie:

sign(t) = sign(-(D + AXF + BYF + CZF)) ⇒

⇒ (-1) * sign(t) = sign(D + AXF + BYF + CZF) (11)

Deoarece modulul din formula din (10) nu influenţează semnul scoring-ului, utilizând legitatea din

(11), obţinem:

222222 CBA

CBACZBYAXD

S FFFF ++⋅

+++++

= ⇒

⇒ 222222222222 CBA

DZCBA

CYCBA

BXCBA

AS FFFF++

+++

+++

+++

= (12)

Semnul scoring-ului obţinut relevă calitatea de debitor al firmei, astfel, dacă SF >0, atunci firma este

„bună”, iar dacă SF <0, atunci firma este „rea”. Mărimea scoring-ului reflectă cât este de pronunţat

caracterul „bun” sau „rău” al firmei, astfel, cu cât SF este mai departe de 0, cu atât mai certă este

clasificarea firmei în funcţie de semnul scoring-ului.

Din punctul de vedere al matematicii (geometriei), mărimea scoring-ului reflectă distanţa dintre

punctul spaţiului n-dimensional (care se asociază cu o anumită companie) şi planul de scoring, care

separă firmele „bune” de cele „rele”.

83/124

Calculul scoring-ului pentru firma SF (12) reprezintă o funcţie liniară de la indicatorii ei financiari

XF, YF, ZF, (argumente sau variabile independente), unde coeficienţii: 222 CBA

A++

,

222 CBAB

++,

222 CBAC

++,

222 CBAD

++ sunt constante determinate în procesul rezolvării

problemei de optimizare (7).

În urma celor expuse mai sus, se pot trage următoarele concluzii:

1. Pentru elaborarea unei anchete-scoring adecvate situaţiei reale a organizaţiei (de ex., segmentul

de piaţă pe care activează organizaţia în cauză), este necesară o bază de date (de ex., valorile

indicatorilor financiari) privind clienţii ei.

2. Utilizarea modelului de scoring liniar în scopul ajustării anchetei-scoring în baza datelor privind

clienţii „buni” şi „răi” se confruntă cu următoarele probleme majore:

a. În caz că factorii (datele privind clienţii) obţin valorile categoriale (de ex., forma

organizaţională a firmei), ele trebuie să fie transformate în valori numerice, ceea ce în

practică poate prezenta o anumită dificultate.

b. Factorii (de ex., indicatorii financiari ai firmelor) trebuie să aibă o capacitate de

prognozare a solvabilităţii debitorului potenţial, să coreleze cu ea. Cu alte cuvinte, spaţiul

n-dimensional al firmelor trebuie să fie divizibil în două semispaţii – clienţi „buni” şi „răi”.

Aceasta necesită selectarea unei combinaţii optime a factorilor.

c. Ajustarea anchetei-scoring prin aplicarea modalităţii de optimizare descrisă în formulele

(7) şi (8), în unele cazuri, poate să nu ducă la rezultate satisfăcătoare. În asemenea situaţii,

este necesar de reexaminat trăsăturile specifice ale factorilor utilizaţi în calcul, de precizat

scopul anchetei în cauză, de reformulat problema de optimizare şi/sau de modificat

restricţiile aplicate la model.

3. Utilizarea modelului de scoring liniar în scopul ajustării anchetei-scoring în baza datelor privind

clienţii „buni” şi „răi” are următoarele avantaje majore:

a. Calculul scoring-ului se efectuează în baza unei funcţii liniare simple, care se înţelege

intuitiv, uşor se interpretează şi uşor se aplică în practică.

b. Ancheta-scoring poate fi periodic ajustată (învăţată) în scopul cuprinderii ultimelor

modificări în activitatea organizaţiei.

84/124

c. Modelul scoring liniar, descris în prezenta lucrare, nu necesită aplicarea unui soft

specializat sofisticat şi poate fi realizat în Excel, ceea ce măreşte considerabil domeniile lui

de aplicare practică.

Examinarea modelului scoring-ului liniar ne permite să dezvăluim sensul matematic şi economic al

modelelor scoring în general şi să trecem la examinarea principiilor creării sistemelor de scoring

pentru administrarea riscurilor aferente creditării de tip retail.

3.5. Sisteme de scoring – tehnologia administrării riscurilor creditării de tip retail

Problema managementului riscurilor este complexă. În cadrul acestei lucrări, se va examina doar o

parte din ea – procesul de creditare a clienţilor mici (creditarea retail). Această parte a riscului de

credit poate fi descrisă suficient de bine prin aplicarea modelelor de scoring, baza teoretică a cărora

a fost demonstrată pe exemplul modelului de scoring liniar.

Implementarea sistemelor de scoring este menită să asigure trecerea băncilor comerciale la

tehnologia prelucrării cererilor de credit şi gestionarea dosarelor de credit în cadrul unui sistem

informaţional-analitic unic. În final, băncile trebuie să obţină o soluţie soft integrată pentru

persoanele fizice şi juridice cu funcţionalul, care poate fi grupat în modul următor:

1. Prelucrarea iniţială a cererilor de credit – schemele de bază ale fluxului de documentaţie

(consecutivitatea trecerii anchetelor/informaţiei prin locurile de muncă ale persoanelor implicate

în luarea deciziei privind acordarea creditelor) pentru persoanele fizice şi juridice.

2. Scoring de credit – sistemul de construire a (modelelor) hărţilor scoring, care se efectuează în

baza informaţiei privind debitorii şi istoria luării deciziilor aferente (ambele fiind stocate în

Depozitul de Date) prin aplicarea tehnologiei Data Miner.

3. Generatorul istoriilor creditare fictive – un funcţional adăugător, care formează un set de

exemple cu diferite portrete ale debitorilor.

4. Raportarea privind sistemul de scoring – sistemul de creare a rapoartelor analitice, care lucrează

în baza informaţiei privind debitorii şi istoria luării deciziilor aferente (ambele fiind stocate în

Depozitul de Date).

5. Interfaţa conectării la agenţiile de rating externe – un funcţional nou, care este menit să asigure

legătura băncii cu datele, care sunt acumulate şi stocate de către alţi membri ai sistemului

financiar al ţării (băncile comerciale, magazinele, companiile de telecomunicaţii, companiile

comunale, biroul de credit etc.).

85/124

Scopul final este integrarea proceselor de prelucrare iniţială a cererilor de credit, luarea deciziilor,

introducerea şi gestionarea dosarelor de credit în cadrul unui business-proces unic şi inseparabil.

Este evident că soluţia soft menţionată mai sus trebuie să fie însoţită de documentaţia tehnică

detaliată cu descrierea locurilor de muncă ale persoanelor implicate în acordarea creditelor.

3.5.1. Prelucrarea cererilor de acordare a creditelor

Prelucrarea iniţială a cererilor de credit reprezintă locul de muncă automatizat al operatorului care

introduce cererile şi persoanele care participă la luarea deciziilor privind acordarea creditului sau

atribuirea clientului unui rating de credit intern.

Pentru prelucrarea iniţială a cererilor de credit, sunt înaintate, de obicei, următoarele cerinţe

funcţionale de ordin general:

• Centralizarea tuturor operaţiunilor (evidenţa şi prelucrarea cererilor de credit în cadrul unei

baze de clienţi unice).

• Ajustabilitatea fluxului de documente în cadrul business-procesului de acordare a creditelor.

• Flexibilitatea parametrilor care sunt utilizaţi în cererile de credit.

• Extinderea uşoară a sistemului şi multiplicarea locurilor de muncă.

• Eliminarea necesităţii instalării unui soft nou (este recomandată efectuarea tuturor

operaţiunilor în cadrul navigatorilor standard)

• Protocolarea tuturor operaţiunilor aferente introducerii şi modificării datelor în sistem.

• Gestionarea accesului la sistemul de scoring în baza rolurilor.

Participanţii procesului de prelucrare iniţială a cererilor de credit depind de tipul debitorului:

1. Persoane particulare (persoane fizice care solicită creditul de consum).

2. Întreprinderi mici şi mijlocii (pentru care nu se menţine rating-ul de credit intern).

3. Întreprinderi mari (pentru care se menţine rating-ul de credit intern).

În cadrul procesului de creditare a persoanelor particulare se recomandă participarea a trei categorii

de lucrători:

• Operatorul – lucrătorul băncii sau punctului de vânzări, care introduce datele din ancheta

clientului într-o formă standard. Ca variantă este posibilă introducerea datelor de către însuşi

debitorul (de ex., în cazul înaintării cererilor prin Internet).

86/124

• Expertul creditar – lucrătorul băncii, care efectuează verificarea clientului în baza datelor

privind numerele de documente, locul de înregistrare şi locul de muncă etc., precum şi în

baza datelor privind istoria creditară a clientului din lista neagră a băncii şi biroul de credit

extern. El lansează calculul scorului, analizează portretul social al clientului, nivelul

veniturilor, starea familială, educaţia etc. şi înaintează propunerile privind acordare

creditului, suma şi termenul de acordare.

• Persoana împuternicită – lucrătorul băncii, care analizează portretul social al debitorului:

nivelul veniturilor, starea familială, educaţia ş.a., precum şi rezultatul modelului scoring şi

datele privind istoria creditară şi, în final, aprobă decizia privind acordarea creditului, suma

şi termenul de acordare.

Fluxul de documente aferent acordării creditelor de consum poate fi prezentat în forma următoare

(vezi figura 3.5.1.1).

Figura 3.5.1.1. Fluxul de documente aferent acordării creditelor de consum

Varianta 1 (de bază)

Sursa: elaborată de autor

unde:

Pasul 1. Înregistrarea cererilor de credit în punctele de prezenţă ale băncii: filială, agenţie,

reprezentanţă, puncte comerciale etc., unde poate fi organizat locul de muncă pentru acceptarea

cererilor de credit. Factorul-cheie al acestui pas este timpul. Este necesară automatizarea lui

maximă în scopul evitării introducerii manuale excesive a informaţiei. Aceasta va prezenta un

avantaj competitiv major al băncii. După înregistrarea anchetei, ea se autorizează de operator şi se

înregistrează în baza de date.

Pasul 1 Introducerea datelor despre

debitor Operatorul

Ancheta de scoring

Pasul 2 Verificarea datelor

Expertul creditar

Acceptarea anchetei de scoring

Pasul 3 Estimarea automată a

riscului Expertul creditar

Scoring-ul

Pasul 4 Acceptarea acordării

creditului Persoana împuternicită

Acceptarea

Pasul 5 Iniţierea procesului de acordare a creditului

Expertul creditar Contractul de credit etc.

87/124

Pasul 2. Verificarea clientului în baza datelor privind istoria lui creditară, inclusiv din lista neagră a

băncii şi biroul de credit extern. Se analizează corespunderea parametrilor clientului cerinţelor

băncii aferente unor produse.

Pasul 3. Cererea se înregistrează în baza de date şi se compară cu harta scoring, obţinută din

funcţionalul „Scoring creditar” (care se va examina mai jos). Scorul obţinut al cererii se compară cu

pragul minim al hărţii scoring şi se înaintează propunerea privind posibilitatea acordării sau

respingerii creditului clientului respectiv.

Pasul 4. Aprobarea deciziei privind acordarea creditului în baza rezultatului modelului scoring şi

informaţiei privind istoria creditară a clientului.

Pasul 5. Pentru cererile de credit aprobate, expertul creditar iniţiază procesul acordării nemijlocite a

creditului.

Băncile cu sisteme de scoring mai avansate pot realiza o schemă de lucru mai flexibilă cu clienţii,

care transferă responsabilitatea mai mare privind acordarea creditului la sistemul de scoring.

Figura 3.5.1.2. Fluxul de documente aferent acordării creditelor de consum

Varianta 2 (tehnologia acordării accelerate a creditului)

Sursa: elaborată de autor

unde:

Coeficientul de încredere – un parametru numeric ce caracterizează gradul de încredere în modelul

de scoring. Anchetele care respectă criteriul dat nu sunt transmise persoanei împuternicite spre

aprobare. Coeficientul de încredere poate fi calculat în baza următorilor doi indicatori:

Nu

Da

Pasul 1 Introducerea datelor despre

debitor Operatorul

Ancheta de scoring

Pasul 2 Verificarea datelor

Expertul creditar

Acceptarea anchetei de scoring

Pasul 3 Estimarea automată a

riscului Expertul creditar

Scoring-ul

Pasul 4 Acceptarea acordării

creditului Persoana împuternicită

Acceptarea

Pasul 5 Iniţierea procesului de acordare a creditului

Expertul creditar Contractul de credit etc.

Coeficient de încredere înalt

Modelul afirmativ de

scoring

Da

88/124

• Susţinere – numărul total al exemplelor clasificate în conformitate cu o anumită regulă.

• Veracitate – numărul exemplelor clasificate corect în conformitate cu regula dată.

Tabelul 3.5.1.1. Exemplul susţinerii şi veracităţii regulii

Veracitate Susţinere Numărul regulilor Înaltă 2 Medie 10 Joasă 20

Înaltă

În total 32 Medie 2 Joasă 2

Medie

În total 4 Medie 2 Joasă 1

Joasă

În total 3 În total 39

În cadrul procesului de acordare a creditelor persoanelor juridice fără rating intern, se recomandă

participarea următorilor lucrători ai băncii:

• Operatorul. Lucrătorul băncii care efectuează verificarea şi introducerea datelor iniţiale din

cererea clientului într-o formă standard.

• Expertul creditar. Lucrătorul băncii care efectuează verificarea datelor iniţiale din cererea

clientului, introduse de operator, estimează necesitatea de a continua colectarea informaţiei

privind clientul în baza scorului prealabil, introduce indicatorii financiari şi nefinanciari în

sistem, lansează calculul scorului, înaintează propunerile sale privind eliberarea creditului,

introduce condiţiile iniţiale de acordare a creditului, iniţiază şi efectuează acordarea

creditului în cazul aprobării lui de organele competente.

• Persoana împuternicită. Lucrătorul băncii care analizează rezultatul modelului scoring,

istoria creditară şi altă informaţie relevantă privind clientul şi aprobă acordarea sau

respingerea creditului, precum şi condiţiile aferente în limita competenţei sale.

• Comitetul de credit. Analizează rezultatul modelului scoring, istoria creditară a clientului şi

altă informaţie relevantă şi adoptă decizia privind acordarea creditului şi condiţiile aferente.

Fluxul de documente al procesului acordării creditelor pentru întreprinderi mici şi mijlocii, pentru

care nu se menţine rating-ul intern, poate fi prezentat în felul următor (vezi figura 3.5.1.3).

89/124

Figura 3.5.1.3. Fluxul de documente aferent acordării creditelor întreprinderilor mici şi mijlocii

Sursa: elaborată de autor Pasul 1. Înregistrarea cererilor de credit în punctele de prezenţă ale băncii: filială, agenţie,

reprezentanţă, puncte comerciale etc., unde poate fi organizat locul de muncă pentru acceptarea

cererilor de credit. Dacă cererea se completează automat în baza informaţiei disponibile din baza de

date a băncii, se verifică corectitudinea şi actualitatea ei. În caz de necesitate, se introduc

modificări.

Pasul 2. Verificarea clientului în baza datelor privind istoria lui creditară, inclusiv din lista neagră a

băncii şi birou de credit extern. Se analizează corespunderea parametrilor clientului cerinţelor băncii

aferente anumitelor produse. Se efectuează calculul scorului prealabil în scopul stabilirii necesităţii

de a continua acumularea informaţiei privind clientul. Introducerea informaţiei adăugătoare

(financiară şi nefinanciară) în scopul aplicării modelului scoring.

Pasul 3. Cererea se compară cu harta scoring, obţinută din funcţionalul „Scoring creditar”. Scorul

obţinut al cererii se compară cu pragul minim al hărţii scoring şi se înaintează propunerea privind

posibilitatea acordării sau respingerii creditului clientului respectiv.

Pasul 4. În baza scorului obţinut şi altor informaţii relevante, expertul creditar înaintează

propunerea sa privind acordarea creditului şi condiţiile aferente. Propunerea se trimite persoanei

împuternicite spre aprobare.

Pasul 5. Aprobarea acordării creditului şi condiţiilor aferente (cu posibilitatea modificării

condiţiilor) în baza scorului obţinut, informaţiei privind istoria creditară a clientului ş.a. Decizia se

Pasul 1 Verificarea şi introducerea datelor preliminare privind

cererea de credit Operatorul

Ancheta de scoring

Pasul 2 Verificarea şi corectarea datelor

preliminare, introducerea celorlalte date

Expertul creditar Ancheta de scoring

Pasul 3 Estimarea automată a riscului

Expertul creditar

Scoring-ul

Pasul 4 Recomandarea privind acordarea creditului, introducerea propunerii

privind condiţiile de creditare Expertul creditar

Recomandarea şi scoring-ul, dosarul creditar

Pasul 7 Iniţierea procesului şi acordarea creditului

Expertul creditar

Contractul de credit etc.

Pasul 5 Acceptarea recomandării

expertului creditar

Persoana împuternicită Acceptarea

Pasul 6 Decizia privind acordarea

creditului (în baza scoring-ului şi altor documente) şi a condiţiilor

de creditare Comitetul de credit

Decizia Comitetului de creditare

Competenţa persoanei

împuternicite?

Da

Nu

90/124

transmite spre executare expertului creditar în cazul suficienţei competenţei persoanei împuternicite

sau spre examinare la comitetul de credit în caz contrar.

Pasul 6. Aprobarea deciziei privind acordarea creditului şi condiţiilor aferente (cu posibilitatea

modificării condiţiilor) în baza scorului obţinut, informaţiei privind istoria creditară a clientului ş.a.

Pasul 7. Iniţierea procesului de eliberare a creditului pentru dosare cu decizia pozitivă aprobată de

către expertul creditar.

În procesul acordării creditelor pentru persoane juridice cărora li se menţine rating-ul de credit, se

recomandă participarea următoarelor categorii de lucrători:

• Operatorul. Lucrătorul băncii care efectuează verificarea şi introducerea datelor iniţiale din

cererea clientului într-o formă standard.

• Analistul financiar. Lucrătorul băncii care efectuează verificarea clientului şi înaintează

propunerea privind atribuirea rating-ului intern.

• Persoana împuternicită. Lucrătorul băncii care analizează solvabilitatea clientului şi expune

părerea sa privind corectitudinea rating-ului de creditare propus.

• Organul executiv. El analizează solvabilitatea clientului şi aprobă atribuirea rating-ului de

creditare.

Fluxul de documente în cadrul procesului de acordare a creditului pentru întreprinderile cu rating de

creditare poate fi prezentat în felul următor (vezi figura 3.5.1.4).

Figura 3.5.1.4. Fluxul de documente aferent acordării creditelor întreprinderilor cu rating de

creditare

Sursa: elaborată de autor

Pasul 1 Verificarea şi introducerea

datelor despre debitor Operatorul

Lista de monitorizare, ancheta de scoring, rapoartele financiare, altă informaţie

Pasul 2 Verificarea şi corectarea

datelor Analistul financiar

Acceptarea anchetei de scoring, rapoartelor financiare, alte informaţii tipice

Pasul 3 Estimarea automată a riscului cu corectarea

ulterioară Analistul financiar

Scorul, rating-ul calculat, rating-ul iniţial, istoria de creditare, rating-ul corectat, Raportul privind atribuirea rating-ului intern

Pasul 4 Autorizarea raportului

privind atribuirea rating-ului intern

Persoanele împuternicite Raportul autorizat privind atribuirea rating-ului intern

Pasul 5 Aprobarea rating-ului intern

atribuit Organul executiv

Rating-ul intern aprobat

Pasul 6 Monitorizarea rating-ului

intern atribuit Analistul financiar

Lista de monitorizare

91/124

În privinţa rating-urilor de credit, luând în considerare specificul lor (spre deosebire de estimarea

riscului de credit în cadrul sistemelor de scoring şi prin aplicarea abordărilor tradiţionale de luare a

deciziilor în cadrul comitetelor de credit care se efectuează o dată, menţinerea rating-ului este un

proces continuu) este foarte important de implementat sisteme automatizate de monitorizare şi

urmărire operativă a solvabilităţii clientului. Modificarea statutului rating-ului trebuie să fie corelată

cu modificarea istoriei lui creditare, expirarea termenului de valabilitate a rating-ului, modificarea

situaţiei macro- şi mezoeconomice, sau survenirea altei informaţii privind modificarea stării

financiare a debitorului. În ziua de azi, pentru băncile comerciale, este importantă păstrarea istoriei

de atribuire a rating-urilor interne.

3.5.2. Cerinţe funcţionale faţă de sistemul scoring-ului creditar

Sistemul de scoring – soluţia automatizată, care refuză acordarea creditului unui număr cât mai mic

de clienţi solvabili şi concomitent refuză acordarea creditului unui număr cât mai mare de clienţi

potenţial insolvabili, bazându-se pe informaţia din cererea clientului şi altă informaţie disponibilă.

Scopul-ţintă al funcţionalului sistemului de scoring este calculul mărimii maxime a creditului, care

poate fi acordată clientului rezultând din datele lui din anchetă şi din altă informaţie disponibilă.

Modelele scoring, din punct de vedere funcţional, reprezintă „filtre” scopul cărora este de a separa

clienţii solvabili de cei insolvabili. Şi ca orice filtru, ele se caracterizează prin doi indicatori – părţi

componente ale relaţiei antagoniste „profit–risc”:

• Capacitatea de prelucrare a fluxului de cereri de creditare (determină productivitatea „filtrului”

şi costul utilizării lui – „profit”).

• Calitatea de prognozare a solvabilităţii debitorilor potenţiali (determină nivelul riscului aşteptat

şi neaşteptat asumat de bancă).

Figura 3.5.2.1. Schema funcţionării scoring-ului

Sursa: elaborată de autor

Flux de clienţi Scoring

Clienţi respinşi

Clienţi acceptaţi

Straturi de clienţi aranjate ascendent după probabilitatea incapacităţii lor de

plată

92/124

Sistemele de scoring utilizate în bănci trebuie să fie analizate prin prisma acestor doi indicatori,

considerând atât domeniile de activitate unde aceste sisteme pot şi trebuie să fie utilizate, cât şi

domeniile de activitate unde ele sunt efectiv utilizate.

Caracteristica sistemelor de scoring efectiv utilizate prin prisma relaţiei „profit–risc” (evaluarea

calităţii modelelor scoring):

1. Capacitatea de prelucrare a fluxului de cereri de creditare a modelului scoring:

• Fluxul de cereri de creditare care poate fi deservit de modelul scoring şi timpul necesar

aplicării modelului scoring, care este determinat de: numărul de întrebări din ancheta-

scoring, timpul mediu de completare a unei anchete-scoring, timpul mediu necesar

prelucrării anchetei-scoring şi estimării scoring-ului clientului, tehnologia utilizată

(numărul etapelor, persoanelor implicate etc.).

• Exigenţa modelului scoring care exprimă gradul de acceptare/respingere a clienţilor

(ponderea clienţilor respinşi în fluxul total al cererilor de creditare).

2. Calitatea de prognozare a solvabilităţii debitorilor potenţiali:

• Eroarea de selectare a modelului scoring care exprimă gradul de corespundere realităţii a

separării de către model a clienţilor „răi” de cei „buni” (ponderea clienţilor cu istoria

creditară negativă, în total clienţi acceptaţi).

• Eroarea de clasificare a modelului scoring care exprimă gradul de corelaţie a mărimii

scorului obţinut cu probabilitatea înregistrării unei istorii creditare bune (cu cât clasa de

scoring este mai înaltă (mai bună), cu atât ponderea clienţilor „răi” efectiv înregistraţi pe

parcursul unei anumite perioade de timp trebuie să fie mai mică).

• Capacitatea de ajustare a modelelor scoring.

Aplicarea modelelor scoring în prezent permite rezolvarea următoarelor probleme ce ţin de

managementul riscului de credit:

1. Determinarea clienţilor potenţiali (etapa până la apelare la bancă).

2. Determinarea clienţilor acceptabili (etapa înaintării cererii de credit).

3. Determinarea comportării posibile a clienţilor existenţi (etapa postcreditare).

Elaborând soluţia automatizată respectivă, băncile comerciale contemporane trebuie să ţină cont de

următoarele cerinţe:

93/124

• Flexibilitatea componenţei datelor utilizate în ancheta clientului care solicită acordarea

creditului.

• Delimitarea accesului la vizualizarea, introducerea şi modificarea datelor.

• Autorizarea modificării hărţilor scoring.

Metodologia construirii modelelor scoring poate fi prezentată în felul următor (vezi figura 3.5.2.2).

Figura 3.5.2.2. Metodologia construirii modelelor scoring

Sursa: elaborată de autor

Pasul 1. Crearea anchetei, inclusiv a formei modificate a tabelului de risc şi anchetei scoring.

Pasul 1 Cerinţe faţă de modelul de

scoring (inclusiv a criteriilor „bad” şi

„good” ale clienţilor) Managerul pe riscuri,

Managerul pe produse Proiectul tabelului de risc şi al anchetei de scoring

Pasul 2 Integrarea anchetei de scoring

modificată în arhiva de date Specialistul TI,

Managerul pe riscuri Interfaţa de introducere a anchetei de scoring

Pasul 3 Colectarea şi pregătirea datelor

extrase din arhivă Managerul pe riscuri,

Specialistul TI Tabelul de risc cu selectarea iniţială a datelor

Pasul 4 Generarea istoriilor de creditare

Managerul pe riscuri, Managerul pe produse

Tabelul de risc cu istoriile de creditare generate

Pasul 5 Prelucrarea şi verificarea datelor

Managerul pe riscuri Tabelul de risc cu datele complete

Pasul 6 Analiza descriptivă,

gruparea şi vizualizarea datelor din anchetă

Managerul pe riscuri Tabelele analitice preliminare (OLAP)

Pasul 7 Stabilirea/corectarea valorilor

extreme pentru clienţii calificaţi ca „bad” şi „good”

Managerul pe riscuri, Managerul pe produse

Tabelul de risc cu atributul integru calculat

Pasul 8 Identificarea indicatorilor de

prognozare (trierea criteriilor)

Managerul pe riscuri Graficul / tabelul cu valoarea indicatorilor de prognozare

Pasul 9 Elaborarea, corectarea modelului

de scoring. Configurarea algoritmilor. Managerul pe riscuri

Proiectul hărţii de scoring

Pasul 11 Înlăturarea contradicţiilor şi

conformarea modelului Managerul pe riscuri,

Managerul pe produse Harta de scoring, Nivelul de cut off

Pasul 10 Estimarea calităţii hărţilor de

scoring Managerul pe riscuri

Matricea de clasificare, Lift and gains charts, indicatorii statistici

Pasul 12 Aprobarea modelului de scoring

Departamentul Administrare Riscuri, Departamentul

Comercial Harta de scoring se transmite în modulul de prelucrare precreditară a cererilor

Pasul 13 Analiza periodică a modelului de scoring aprobat şi monitorizarea

calităţi lui Departamentul Administrare

Riscuri Harta de scoring actualizată în modulul de prelucrare precreditară a cererilor

94/124

Pasul 2. Integrarea anchetei-scoring cu Depozitul de Date (care asigură stocarea datelor noi şi a

informaţiei statistice).

Pasul 3. Colectarea datelor în volume necesare (inclusiv prelucrarea iniţială a datelor: selectarea

exemplelor, selectarea aleatoare, generarea câmpurilor calculabile noi, prelucrarea valorilor absente,

unirea, înlocuirea valorilor, divizarea datelor etc.).

Pasul 4. Generarea istoriilor de creditare.

Pasul 5. Curăţirea şi verificarea datelor (excluderea valorilor extreme şi absente).

Pasul 6. Analiza descriptivă, gruparea şi vizualizarea datelor din anchete.

Pasul 7. Stabilirea criteriilor „bun” şi „rău” pentru clienţi (stabilirea limitelor aferente). Criteriul

clientul bun/rău se determină în corespundere cu politica de creditare acceptată de bancă. La această

etapă este necesar de formulat noţiunea calitatea istoriei creditare în cadrul modelului de scoring.

Pasul 8. Identificarea predictorilor – procedura automatizată în urma căreia se stabileşte lista

parametrilor-cheie care permit clasificarea corectă a clienţilor (de ex., prin cernerea datelor cu

aplicarea mai multor etape ale algoritmului C&RT se determină câmpurile, care cel mai mult sunt

necesare pentru clasificarea clienţilor). Rezultatul identificării predictorilor poate fi demonstrat

grafic.

Pasul 9. Aplicarea diferitelor metode de construire a modelelor scoring, care permit clasificarea

mulţimii iniţiale de clienţi în două părţi.

− Regresiunea logistică.

− Regresiunea multiplă.

− Arborii decizionali.

− Metoda vecinilor cei mai apropiaţi.

− Procedurile lui Bayes.

− SVM.

Pasul 10. Estimarea calităţii modelelor scoring (prin aplicarea modelului în baza datelor de test şi

obţinerea matricei de clasificare), analiza comparativă a modelelor, monitorizarea şi îmbunătăţirea

calităţii (Lift Chart, Gain Chart). Pentru estimarea calităţii modelelor scoring, se aplică indicatorii

statistici p-value, χ2, R-2 şi alte metode de verificare a ipotezelor statistice.

95/124

Matricea de clasificare compară clasificările care au avut loc efectiv cu cele prognozate de model

(66,30% = 61/(61+31); 62,87% = 149/(88+149); 63,82% = (61+149)/(149+180)).

Tabelul 3.5.2.1. Matricea de clasificare

Prognozat „rău” Prognozat „bun” Prognoze corecte, %

Observat „rău” 61 31 66,30

Observat „bun” 88 149 62,87

În total 149 180 63,82

Scopul de bază – diminuarea ponderii debitorilor „răi”, care au fost prognozaţi ca „buni” (abordarea

conservativă care duce la diminuarea pierderilor).

Lift Chart – demonstrează avantajul modelelor de prognozare, comparativ cu neutilizarea modelelor

în genere. Axa verticală demonstrează raportul pronosticurilor corecte (de ex., numărul clienţilor

„răi” prognozaţi corect) la numărul pronosticurilor respective în cazul repartizării uniforme a

clienţilor „răi” într-o mulţime aranjată în funcţie de scor. De exemplu, din 10% de debitori cu scorul

cel mai mic (50 de persoane), pornind de la ponderea medie a debitorilor „răi” (20%), 10 persoane

(50*20%) trebuie să fie „răi”. Efectiv în această selecţie au fost 20 debitori „răi” (de două ori mai

mult 20/10).

Figura 3.5.2.3. Lift Chart

96/124

Gain Chart (harta câştigurilor) – asigură vizualizarea informaţiei totalizatoare aferente unei sau mai

multor modele statistice. Gain chart demonstrează vizual câştigul în urma utilizării în scopul

prognozării a modelelor statistice, comparativ cu neutilizarea lor în genere. Datele iniţiale sunt

aranjate în funcţie de creşterea scorului şi se compară ponderea debitorilor „răi” în primele 10% ale

debitorilor cu scorul minim, pe urmă 20% etc. Informaţia poate fi prezentată în formă grafică (vezi

figura 3.5.2.4).

Figura 3.5.2.4. Gain Chart

În baza Lift Chart şi Gain Chart se alege modelul cel mai bun.

Informaţia similară privind analiza de scoring poate fi prezentată şi în formă tabelară (vezi tabelul

3.5.2.2).

Tabelul 3.5.2.2. Estimarea calităţii modelelor scoring

Scorul Numărul Numărul cumulativ

Numărul celor

„buni”

Numărul cumulativ

al celor „buni”

Numărul celor „răi”

Numărul cumulativ

al celor „răi”

Ponderea marginală

a celor „răi”

Ponderea cumulativă

a celor „răi”

Gradul de confirmare

1 2 3=Σ2 4 5=Σ4 6 7=Σ6 8=6/2 9=7/3 10=3/Σ2 273-279 842 842 840 840 2 2 0,24 0,24 1,81 267-273 511 1353 510 1350 1 3 0,2 0,22 2,91 262-267 574 1927 570 1920 4 7 0,7 0,36 4,14 256-262 2087 4014 2070 3990 17 24 0,81 0,6 8,63 250-256 1756 5770 1740 5730 16 40 0,91 0,69 12,41 245-250 2338 8108 2310 8040 28 68 1,2 0,84 17,44

97/124

239-245 2917 11025 2880 10920 37 105 1,27 0,95 23,71 233-239 3774 14799 3720 14640 54 159 1,43 1,07 31,83 228-233 2766 17565 2700 17340 66 225 2,39 1,28 37,77 222-228 3366 20931 3300 20640 66 291 1,96 1,39 45,01 216-222 4492 25423 4380 25020 112 403 2,49 1,59 54,67 211-216 4210 29633 4080 29100 130 533 3,09 1,8 63,73 205-211 3455 33088 3360 32460 95 628 2,75 1,9 71,16 199-205 4419 37507 4260 36720 159 787 3,6 2,1 80,66 194-100 1549 39056 1440 38160 109 896 7,04 2,29 83,99 188-194 2006 41062 1890 40050 116 1012 5,78 2,46 88,31

Sunt posibile şi alte forme de prezentare a dependenţei probabilităţii incapacităţii de plată de la

scorul obţinut.

Pasul 11. Stabilirea pragului de tăiere – cut off (corectarea lui depinde de politica de creditare a

băncii).

Pasul 12. Aprobarea modelului scoring pentru prognozare şi exploatare ulterioară.

Pasul 13. Învăţarea periodică a modelului scoring aprobat şi monitorizarea calităţii sale.

Periodicitatea învăţării poate varia reieşind din doleanţele băncii. Estimarea refuzurilor – procesul

prin care se identifică comportarea clienţilor cărora le-a fost respinsă acordarea creditului. Aceasta

se face în scopul analizei tuturor clienţilor potenţiali, însă nu doar a celor clienţi, cărora le-a fost

acordat creditul. În scopul realizării acestui funcţional, este necesară crearea bazei de date a

cererilor respinse.

Tabelul de risc – mulţimea aranjată a caracteristicilor, care în conformitate cu statistica sunt

predictori pentru separarea clienţilor în cei „buni” şi „răi”. Tabelul de risc reprezintă informaţia

utilizată de modelul scoring, iar ancheta-scoring – informaţia introdusă în sistem de operator.

Tabelul 3.5.2.3. Tabelul de risc

Denumirea caracteristicii Atributul Rating-ul

marginal Vârsta Până la 23 63 Vârsta 23-25 76 Vârsta 25-28 79 Vârsta 28-34 85 Vârsta 34-46 94 Vârsta 46-51 103 Vârsta Mai mult de 51 105 Statutul “E”, “I”, “U” 79

unde:

98/124

Caracteristica – elementul de date (de ex., vârsta, raportul sumei creditului la venituri etc.) incluse

în tabel.

Atributul – valorile ce stau la baza caracteristicilor.

Rating-ul total al clientului – suma rating-urilor tuturor atributelor incluse în tabel.

Lista caracteristicilor (predictorilor) pentru scoring-ul persoanelor fizice:

1. Informaţia personală de bază: vârsta, sex, cetăţenie, telefon etc.

2. Informaţia de familie: starea familială, numărul de persoane întreţinute etc.

3. Informaţia privind locul de trai: durata locului de trăi pe adresa respectivă, tipul de imobil

etc.

4. Informaţia privind activitatea: domeniul de activitate, experienţa de lucru.

5. Statutul financiar: obiectele de valoare, istoria creditară generală, istoria creditară în bancă,

bilanţul contului curent etc.

6. Informaţia privind garanţiile: mărimea economiilor, acţiunile, obligaţiunile, cauţiuni etc.

7. Altă informaţie: scopul creditului, suma creditului.

Hărţile scoring cu numărul prea mic de parametri (predictori), de obicei, nu rezistă exploatării

practice, deoarece ele sunt instabile în cazul modificărilor minore în portofoliul selectat. Este

necesar de inclus caracteristicile, care reflectă numărul cât mai mare al tipurilor de informaţii

independente.

În scopul formării unei combinaţii optime de caracteristici luate în considerare, pot fi utilizate:

Corelaţia dintre caracteristici.

Puterea statistică a hărţii scoring.

Interpretabilitatea setului de caracteristici selectate.

Mijloacele de modelare aplicate.

Acceptabilitatea metodologiei, corespunderea cerinţelor înaintate.

Lista caracteristicilor (predictorilor) pentru scoring-ul persoanelor juridice:

1. Informaţia generală (Ancheta-scoring).

2. Bilanţul contabil.

3. Raportul privind profitul şi pierderile.

99/124

4. Anexele la bilanţul contabil.

5. Descifrarea datoriilor debitoare şi creditoare.

6. Rulajul aferent achitării datoriilor de debit şi de credit pentru ultimele 6 luni.

7. Informaţia privind rulajul la conturile de decontare şi de credit ale clientului şi raportul lor

faţă de suma creditului.

În baza acestei informaţii, este necesar a elabora un sistem de indicatori financiari care reflectă

solvabilitatea clientului.

În scopul majorării calităţii modelelor scoring în depozitul de date al băncii, trebuie să fie acumulată

informaţia statistică privind indicatorii macroeconomici, nivelul de trai în regiune, nivelul salariului

mediu, coşul minim de consum.

3.5.3. Raportarea aferentă sistemului de scoring

Raportarea aferentă sistemului de scoring – soluţia automatizată care generează rapoarte necesare

pentru estimarea calităţii funcţionării modelelor scoring şi produselor creditare.

Între utilizatorii sistemului de raportare sus-menţionată, se pot identifica următoarele trei categorii:

1. Risc manager – identifică clienţii „buni” care poartă riscul minor pentru acordarea

serviciilor privilegiate şi clienţii „răi” care demonstrează comportare negativă (neachitări,

escrocherie) pentru luarea măsurilor de minimizare a pierderilor potenţiale şi compensare a

celor efective. Acest rol se realizează prin construirea modelelor scoring calitative (ceea ce

presupune personal calificat şi instrumente avansate) cu sprijinul din partea managerilor care

coordonează anumite produse bancare.

2. Specialiştii TI – asigură integrarea modelelor scoring cu depozitul de date şi sistemele

automatizate bancare.

3. Persoanele împuternicite – lucrătorii băncii împuterniciţi să aprobe modelele scoring

noi/actualizate.

4. Managerii care coordonează anumite produse bancare – lucrătorii băncii, care sunt

responsabili pentru promovarea anumitelor produse bancare şi utilizează rapoarte analitice

în scopul elaborării şi argumentării metodelor aplicate pentru anumite segmente de piaţă.

Este recomandată divizarea rapoartelor aferente sistemelor de scoring în următoarele categorii:

1. Rapoartele privind statistica aplicării hărţilor scoring şi produselor creditare.

100/124

2. Monitorizarea relevanţei hărţilor-scoring.

Este necesară utilizarea rapoartelor periodice de tipul „stabilitatea sistemului” (capacitatea de

descriere pe lângă eşantionul de testare şi celelalte eşantioane) sau „stabilitatea numărului de

clienţi” (permit estimarea eficacităţii aplicării modelelor scoring evaluând numărul actual de

clienţi). Aceste rapoarte demonstrează eficacitatea, bazându-se doar pe caracteristicile utilizate în

modelul scoring (cu cât rezultatele utilizării modelului avea să se deosebească de cele efective dacă

noi le-am actualiza).

3. Structura creditelor problematice.

De obicei, băncile construiesc rapoarte de tip OLAP (la dată şi pentru anumită perioadă) privind

structura creditelor problematice în funcţie de produse, canale, sume şi termene de acordare, suma

scorului etc.

4. Suma/structura creditelor acceptate manual sau automat.

5. Raportul numărului creditelor solicitate de clienţi şi efectiv acceptate.

6. Dinamica de creditare.

Tabelul 3.5.3.1. Dinamica de creditare

Anul 2007 În total

Data anchetării

Punct de vânzare

Nr. cererilor Nr. acordate Nr. cererilor Nr. acordate

Punctul 1 208 168 208 168 15 ianuarie În total 208 168 208 168

Punctul 1 24 8 24 8 Punctul 2 600 320 600 320 Punctul 3 16 8 16 8

16 ianuarie

În total 640 336 640 336 În total 848 504 848 504

7. Analiza trecerii cererii de credit prin subdiviziunile băncii.

8. Analiza duratei de examinare a cererilor.

Tabelul 3.5.3.2. Analiza duratei de examinare a cererilor

Anul 2007 Durata de examinare 15 ianuarie (în%) 16 ianuarie (în%)

15-30 min. 20 25 30-45 min. 30 35 45-60 min. 25 10 60-90 min. 20 15 90-120 min. 5 15

101/124

9. Repartizarea cererilor pe parcursul zilei/săptămânii.

Tabelul 3.5.3.3. Repartizarea cererilor pe parcursul zilei

Perioada zilei, ora Ponderea cererilor (în%) Până la 1200 15

1200-1600 65 1600-1900 20

10. Cauze de respingere a cererilor de credit.

Tabelul 3.5.3.4. Cauze de respingere a cererilor de credit

Cauza Ponderea cererilor (în%) Creditul a fost acordat 65

Refuzul modelului scoring 20 Refuzul persoanelor împuternicite 15

11. Portretul social al clienţilor băncii

Tabelul 3.5.3.5. Portretul social al clienţilor băncii

Venitul lunar al clientului Ponderea cererilor (în%) Până la 2 000 MDL 5 2 000-4 000 MDL 20 4 000-8 000 MDL 40 8 000-16 000 MDL 20 Peste 16 000 MDL 15

Este posibilă divizarea clienţilor în funcţie de sex, vârstă, statutul social, educaţie etc.

12. Analiza retrospectivă a rambursării creditelor (restanţa medie)

Tabelul 3.5.3.6. Analiza retrospectivă a rambursării creditelor

Luna Restanţa medie, zile Ianuarie 8,3

Februarie 10,1 Martie 11,5 Aprilie 9,5

Mai 10,0

3.5.4. Generatorul istoriilor de creditare fictive

Generatorul istoriilor de creditare fictive – soluţie automatizată, care generează istoriile creditare

virtuale în baza algoritmelor statistico-matematice speciale rezultând din repartiţiile prestabilite ale

valorilor aleatoare. În funcţie de repartiţie pot servi atât datele statistice aferente ţării, cât şi

aprecierile de tip expert privind tipul clienţilor în rândurile cărora produsul respectiv al băncii va

avea succes.

102/124

Istoria creditară fictivă este necesară în cazul când istoria creditară reală nu există sau este prea

mică. Această situaţie apare în cazuri când banca deschide un program de creditare nou cu condiţiile

care diferă semnificativ de cele existente (suma creditului, cerinţele faţă de garanţie etc.). În cazul

dat, pot să apară sau să dispară o parte din parametrii de intrare şi modelul construit anterior poate

să nu facă faţă cerinţelor noi.

În scopul generării istoriilor creditare, se aplică structura anchetei clientului. În final, generatorul

formează un tabel cu coloanele compuse din datele de intrare ale anchetei scoring, care influenţează

decizia de acordare a creditelor. Ipoteza privind influenţa anumiţilor factori se introduce de experţii

băncii.

Tabelul 3.5.4.1. Ipoteze privind influenţa anumiţilor factori

Nr. crt Suma

creditului

Venitul Vârsta Sexul Statutul Starea

familială

Decizia

1 8 000 6 000 25 M Student Da

2 6 000 5 000 32 F Lucrează Da

3 3 000 2 000 65 F Pensionar Da

4 15 000 7 000 24 F Lucrează Nu

5 6 000 7 000 45 M Lucrează Da

6 8 000 5 000 32 M Lucrează Da

7 6 000 3 000 15 F Elev Nu

8 4 000 6 000 46 M Lucrează Nu

…

1000 10 000 8 000 32 M Lucrează Da

După generarea istoriei creditare fictive experţii băncii completează coloana „Decizia”. Numărul de

cazuri necesar a fi examinat de experţii băncii trebuie să fie în medie 500-1 000.

Cu timpul, concomitent cu apariţia istoriei creditare reale aferente creditelor acordate, modelul

scoring se va actualiza şi subiectivitatea lui se va diminua.

Aplicarea sistemelor de scoring în practica bancară va genera următoarele beneficii:

• Reducerea timpului necesar pentru deservirea clienţilor băncii care solicită credite şi asigurarea

luării deciziilor operative şi bine argumentate, ceea ce permite majorarea volumului serviciilor

acordate şi creşterea profitabilităţii băncii.

103/124

• Reducerea numărului persoanelor implicate în acordarea creditelor şi majorarea cerinţelor faţă

de profesionalismul lor.

• Reducerea cheltuielilor operaţionale aferente acordării creditelor şi creşterea productivităţii

muncii, ceea ce creează rezerve pentru majorarea salariilor lucrătorilor de calificare înaltă

implicaţi în procesul de creditare.

***

Generalizând cele menţionate în capitolul dat, accentuăm că de selectarea modelului depinde

traiectoria aşteptată de dezvoltare a activităţii bancare şi abaterea de la traiectoria aşteptată – riscul

la care este expusă banca comercială.

Business-planul alcătuit din trei componente reciproc legate (bilanţul contabil, pronosticul

rezultatului financiar, pronosticul mişcării capitalului propriu) este modelul activităţii utilizat de

conducerea băncii şi trebuie să descrie următoarele domenii: creditare, acceptarea depozitelor,

servicii de decontare, operaţiuni speculative.

Business-planul reprezintă un instrument, care permite conturarea traiectoriei dorite de dezvoltare a

băncii, abaterea de la care se consideră drept risc. Doi factori pot cauza această abatere a

rezultatelor efective de la cele aşteptate: calitatea (plenitudinea, exactitatea, veridicitatea) modelului

băncii însuşi şi calitatea informaţiei de intrare.

Explicarea cauzală a riscurilor modelului se află în afara modelului însuşi şi poate fi efectuată doar

prin construirea unui model mai universal (de gradul II), care cuprinde spaţiul de aplicabilitate a

primului model. În scopul identificării şi explicării cauzale a riscurilor bancare (riscul de creditare,

riscul de depozitare, riscul de piaţă, riscul operaţional, riscul ratei dobânzii, riscul lichidităţii, riscul

reputaţiei ş.a., precum şi riscul global al băncii), se propune utilizarea modelului general dinamic al

proceselor bancare cu şase factori. În funcţie de nivelul de control din partea băncii a factorilor de

risc, se propune divizarea metodelor de administrare a riscurilor în cele bazate pe prognozare

(factori externi) şi cele bazate pe programare, creare a algoritmului (factori interni).

În scopul administrării riscurilor creditării de tip retail, se propune crearea sistemelor de scoring,

care din punct de vedere funcţional reprezintă „filtre”, scopul cărora este de a separa clienţii

solvabili de cei insolvabili, şi ca orice filtru, ele se caracterizează prin doi indicatori – părţi

componente ale relaţiei antagoniste „profit–risc”: capacitatea de prelucrare a fluxului de cereri de

creditare şi calitatea de prognozare a solvabilităţii debitorilor potenţiali. Din punctul de vedere al

matematicii (geometriei), mărimea scoring-ului liniar reflectă distanţa dintre punctul spaţiului

104/124

n-dimensional (care se asociază cu un anumit debitor) şi planul de scoring, care separă debitorii

„buni” de cei „răi”.

În scopul administrării riscurilor creditării de tip retail în conformitate cu recomandările propuse în

prezenta teză, sunt necesare dezvoltarea tehnologiilor informaţionale şi integrarea proceselor de

prelucrare iniţială a cererilor de credit, luarea deciziilor, introducerea şi gestionarea dosarelor de

credit în cadrul unui business-proces unic şi inseparabil.

În perioada actuală, pentru anumite bănci şi organizaţii financiare, problema perfecţionării

sistemului de management al riscurilor de credit pe piaţa retail devine vitală, deoarece mulţi s-au

stabilit pe această piaţă, dar vor supravieţui doar acei care vor construi sisteme dintre cele mai

performante de gestionare a riscurilor aferente acestui segment al procesului de creditare.

105/124

SINTEZA REZULTATELOR CERCETĂRII

În cadrul prezentei investigaţii ştiinţifice, au fost realizate:

• cercetarea şi sistematizarea definiţiilor contemporane ale noţiunii risc, aplicate în diferite

domenii de activitate umană;

• propunerea unei viziuni noi asupra conceptului risc şi argumentarea naturii sale de model;

• definitivarea noţiunilor universale risc şi managementul riscului, precum şi interpretarea

sensului economic al noţiunilor risc şi risc global;

• propunerea abordărilor teoretice (inclusiv a definiţiilor noţiunilor fundamentale) în baza

cărora este posibilă cercetarea interdisciplinară a fenomenului riscului;

• argumentarea unei viziuni noi privind managementul riscurilor;

• cercetarea abordărilor practice privind managementul riscurilor aplicate de băncile

comerciale atât din Republica Moldova, cât şi din străinătate;

• analiza şi sistematizarea recomandărilor şi cerinţelor Băncii Naţionale a Moldovei şi ale

Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel în domeniul managementului riscurilor (în

special al riscului de credit);

• demonstrarea posibilităţii în aplicarea abordării model în scopul implementării

managementului riscului global al băncii în cadrul perfecţionării sistemului de planificare a

afacerii;

• propunerea modelului dinamic al procesului bancar care permite identificarea, descrierea şi

explicarea cauzală a riscurilor bancare de bază aferente următoarelor componente

structurale: submodelele proceselor de creditare, de depozitare, de decontare şi comercial;

• analiza şi interpretarea riscurilor aferente modelului activităţii bancare în întregime (riscul

de lichiditate, valutar, al ratei dobânzii şi operaţional), riscurilor mediului înconjurător

(factorii ce stau în afara modelului – reputaţia, strategia, riscuri nonsistemice etc.), precum şi

riscurilor submodelelor (riscul de creditare şi de piaţă);

• argumentarea divizării metodelor de administrare a riscurilor în cele bazate pe prognozare

(factori externi) şi cele bazate pe programare, creare a algoritmului (factori interni);

• dezvoltarea metodologiei de administrare a riscurilor aferente creditării de tip retail;

• interpretarea fizică, logică şi matematică a modelelor de scoring aplicate în cadrul sistemelor

de administrare a riscului de credit.

106/124

CONCLUZII ŞI RECOMANDĂRI

Cercetarea temei propuse, conform obiectivului şi scopurilor stipulate, a determinat formularea

concluziilor şi recomandărilor prezentate în continuare.

Concluzii:

1. În urma cercetărilor efectuate, s-a constatat că spectrul domeniilor de activitate umană care

utilizează noţiunea risc este foarte larg, iar lipsa unei abordări fundamentale unice privind

fenomenul riscului generează confuzii şi neînţelegeri nu numai în cadrul cercetărilor

interdisciplinare comune, dar chiar şi la nivelul disciplinelor particulare. Utilizând în explicaţia

riscului aceiaşi termeni, deseori se înţeleg esenţe şi lucruri diferite.

2. Tratarea contemporană a riscului cuprinde doar natura lui statistică şi, practic, nu descoperă

sursa adevărată a riscului (geneza lui). Ca urmare, riscul apare drept un factor totalmente extern

(exogen) faţă de obiectul şi subiectul cercetării.

3. Riscul este partea opusă a modelelor cognitive ale proceselor utilizate de oameni, şi nu există în

afara acestor modele (nu are nici un sens practic) care, la rândul său, sunt create conform

anumitelor legi. Riscul nu este inventat de oameni, deoarece este asociat cu modele care reflectă

realitatea. În acelaşi timp, riscul nu reprezintă un fenomen independent care există de sine

stătător doar în cadrul unui model de proces (chiar dacă acest model nu este expus formal).

Natura nu ştie de riscuri, ele există doar în lumea umană.

4. Scopul administrării riscului este asigurarea nivelului suficient de stabilitate a proceselor, ceea

ce presupune un ansamblu de măsuri începând cu modelarea/remodelarea procesului în cauză şi

finalizând cu lărgirea spaţiului său de aplicabilitate.

5. Explicarea cauzală a riscurilor modelului se află în afara modelului însuşi şi poate fi efectuată

doar prin construirea unui model mai universal (de gradul II), care cuprinde spaţiul de

aplicabilitate a primului model.

6. La momentul actual, abordările practice privind managementul riscurilor aplicate de băncile

comerciale atât din Republica Moldova, cât şi din străinătate sunt, în mare măsură, bazate pe

cerinţele organelor de supraveghere.

7. Metodele de administrare a riscurilor propuse de BNM se reduc la respectarea unui set de

normative în domeniul creditării, lichidităţii, poziţiei valutare deschise, sistemului de luare a

deciziilor, mărimii capitalului, precum şi a listei operaţiunilor sancţionate şi procedurilor

aferente.

107/124

8. Scopul principal al recomandărilor Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel în

domeniul managementului riscului este de a corela mai pronunţat cerinţele faţă de capital cu

riscurile asumate de bănci.

9. Recomandările atât ale Băncii Naţionale a Moldovei, precum şi ale Comitetului de

Supraveghere Bancară de la Basel privind managementul riscurilor bancare, în mare măsură,

sunt condiţionate de necesităţile organelor de supraveghere şi se bazează pe experienţa lor vastă

în domeniul reglementării activităţii bancare.

10. Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel a evidenţiat trei tipuri de riscuri şi a propus mai

multe metode pentru a le gestiona. Aceste metode au diferite cerinţe faţă de informaţia iniţială,

ce diferă după complexitate şi eficienţă şi ca urmare diferă după costurile suportate de bănci.

Totodată, chiar şi aplicarea metodelor celor mai simple va necesita anumite investiţii atât în

resurse umane, cât şi în tehnologiile informaţionale. Sumele aferente sunt enorme şi pentru

unele bănci ating miliarde de USD.

11. Propunerile Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel în privinţa riscului de credit sunt

bazate pe modelul de insolvabilitate Merton, modelul de stabilire a preţurilor opţiunilor lui

Black şi Scholes şi conceptul VaR.

12. Basel II este intenţionat să promoveze o abordare mai prudentă în privinţa capitalului, care

încurajează băncile să identifice riscurile la care ele se expun atât în momentul actual, cât şi în

viitor, precum şi să dezvolte abilităţile lor de a le gestiona. Trăsătura specifică a Acordului

Basel II este flexibilitatea sa şi posibilităţile de dezvoltare a sistemului de administrare a

riscurilor concomitent cu căpătarea experienţei noi în domeniul respectiv.

13. Cu toate că noţiunile riscul de credit, riscul de piaţă şi riscul operaţional în Acordul Basel II au

devenit mai complexe şi Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel conştientizează

existenţa corelaţiilor reciproce dintre ele, deocamdată este devreme de vorbit despre

managementul riscurilor bancare complet integrat. Noi considerăm că este necesară o paradigmă

nouă (o abordare metodologică, model) în cadrul căreia va fi posibil de formulat şi de rezolvat

problema creării unui management de riscuri bancare integrat.

14. Alegerea modelului procesului bancar determină traiectoria aşteptată de dezvoltare a activităţii

bancare şi abaterea de la traiectoria aşteptată – riscul la care este expusă banca comercială.

15. Business-planul reprezintă un instrument care permite conturarea traiectoriei dorite de

dezvoltare a băncii, abaterea de la care se consideră risc. Doi factori pot cauza această abatere a

rezultatelor efective de la cele aşteptate: calitatea (plenitudinea, exactitatea, veridicitatea)

modelului băncii însăşi şi calitatea informaţiei de intrare.

108/124

Recomandări:

1. Ca bază teoretică în cercetarea genezei riscului şi definirii noţiunilor universale risc şi

managementul riscului se propune abordarea model, elaborată în cadrul conceptului filozofic al

neoraţionalismului şi constructivismului radical.

2. Riscul economic există doar în cadrul anumitelor modele de procese economice şi este partea

lor componentă imprescriptibilă. Pentru explicarea cauzală a riscului, se propune construirea

modelelor de gradul doi, care le cuprind pe cele iniţiale drept cazuri particulare. Ca urmare,

cercetarea riscului economic se începe de la cercetarea modelelor în cauză.

3. În scopul identificării şi explicării cauzale a riscurilor bancare (riscul de creditare, riscul de

depozitare, riscul de piaţă, riscul operaţional, riscul ratei dobânzii, riscul lichidităţii, riscul

reputaţiei ş.a., precum şi riscul global al băncii), se propune utilizarea modelului general

dinamic al proceselor bancare cu şase factori.

4. Interpretarea conceptului VaR în cadrul abordării model permite calcularea atât a riscului unor

subprocese economice, cât şi a riscului global al unui proces economic întegru. Anume în acest

sens, noţiunea de risc trebuie să fie utilizată cu referinţă la problemele economice.

5. Băncile comerciale urmează să dezvolte sistemele interne proprii de administrare a riscurilor

care reflectă nu numai interesele organelor de supraveghere, dar şi cele proprii.

6. Business-planul compus din trei componente reciproc legate (bilanţul contabil, pronosticul

rezultatului financiar, pronosticul mişcării capitalului propriu) este modelul activităţii utilizat de

conducerea băncii şi trebuie să descrie următoarele domenii: creditare, acceptarea depozitelor,

servicii de decontare, operaţiuni speculative.

7. În funcţie de nivelul de control din partea băncii a factorilor de risc, se propune divizarea

metodelor de administrare a riscurilor în cele bazate pe prognozare (factori externi) şi cele

bazate pe programare, creare a algoritmului (factori interni).

8. În scopul administrării riscurilor creditării de tip retail, se propune crearea sistemelor de scoring.

9. În scopul administrării riscurilor creditării de tip retail în conformitate cu recomandările expuse

în prezenta teză, este necesară dezvoltarea tehnologiilor informaţionale şi integrarea proceselor

de prelucrare iniţială a cererilor de credit, de luare a deciziilor, introducere şi gestionare a

dosarelor de credit în cadrul unui business-proces unic şi inseparabil. Aplicarea unor tehnologii

informaţionale avansate (de ex., OLAP, Data Mining) presupune centralizarea întregii

informaţii bancare în depozite de date unice.

109/124

BIBLIOGRAFIE

Legi, acte normative, raportări oficiale:

1. Legea RM cu privire la Banca Naţională a Moldovei nr.548-XIII din 21.07.1995 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.56-57/624 din 12.10.1995.

2. Legea RM instituţiilor financiare nr.550-XIII din 21.07.1995 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.1/2 din 01.01.1996.

3. Legea RM cu privire la piaţa valorilor mobiliare nr.199-XIV din 18.11.1998 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.27-28/123 din 23.03.1999.

4. Legea RM cu privire la activitatea de evaluare nr.989-XV din 18.04.2002 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.102/773 din 16.07.2002.

5. Legea RM cu privire la gaj nr. 449-XV din 30.07.2001 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr. 20/863 din 02.10.2001.

6. Regulamentul BNM cu privire la activitatea de creditare a băncilor care operează în Republica Moldova nr.153 din 25.12.1997 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.8/24 din 30.01.1998.

7. Regulamentul BNM cu privire la clasificarea activelor şi angajamentelor condiţionale şi formarea reducerilor pentru pierderi la active şi provizioanelor pentru pierderi la angajamente condiţionale, nr.224 din 30.08.2007 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.149-152/560 din 21.09.2007.

8. Regulamentul BNM cu privire la expunerile “mari” nr.3/09 din 15.12.1995 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.70/31 din 14.12.1995.

9. Regulamentul BNM cu privire la creditele expirate nr.130 din 15.05.1998 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.87-89/174 din 24.09.1998.

10. Regulamentul BNM cu privire la deţinerea cotei substanţiale în capitalul băncii nr.42/09-01 din 29.11.1996 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.80/104 din 12.12.1996.

11. Regulamentul BNM cu privire la deţinerea de către bănci a cotelor în capitalul unităţilor economice nr.81 din 09.04.1998 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.49/151 din 28.05.1998.

12. Regulamentul BNM cu privire la dezvăluirea de către băncile autorizate din RM a informaţiei despre activitatea lor financiară nr.392 din 21.12.2000 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.163-165/446 din 29.12.2000.

13. Regulamentul BNM cu privire la dirijarea riscului ratei dobânzii nr.249 din 22.09.1999 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.109-111/192 din 07.10.1999.

14. Regulamentul BNM cu privire la folosirea facilitatea de lombard nr.4/08 din 18.10.1995 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.5-6/1 din 25.01.1996.

15. Regulamentul BNM cu privire la lichiditatea băncii din 08.08.1997 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.64-65/105 din 02.10.1997.

16. Regulamentul BNM cu privire la modul de efectuare de către BNM a operaţiunilor de depozit în lei moldoveneşti cu băncile autorizate din 28.12.2000 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.16-18/65 din 15.02.2001.

110/124

17. Regulamentul BNM cu privire la regimul rezervelor obligatorii nr.85 din 15.04.2004 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.67-72/168 din 30.04.2004.

18. Regulamentul BNM cu privire la operaţiunile pe piaţă deschisă ale BNM nr.57 din 11.09.1997 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.62/103 din 18.09.1997.

19. Regulamentul BNM cu privire la poziţia valutară deschisă a băncii nr.126 din 28.11.1997 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.112-114/198 din 14.10.1999.

20. Regulamentul BNM cu privire la reglementarea valutară pe teritoriul RM din 13.01.1994 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.54-55/161 din 18.06.1998.

21. Regulamentul BNM cu privire la suficienţa capitalului ponderat la risc nr.269 din 17.10.2001 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.130/310 din 26.10.2001.

22. Instrucţiunea BNM privind ordinea de acordare a creditelor în valută străină nr.8-1001 din 02.02.1996 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.11-12/14 din 22.02.1996.

23. Instrucţiunea BNM cu privire la modul de întocmire şi prezentare de către bănci a rapoartelor financiare din 08.08.1997 // Monitorul Oficial al Republicii Moldova, nr.64-65/103 din 02.10.1997

24. Basel Committee on Banking Supervision. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework. Comprehensive Version. June 2006.

25. Bank for International Settlements, Monetary and Economic Department. Detailed tables on provisional locational and consolidated banking statistics at end-September 2007. Basel, Switzerland. January 2008.

26. Bank for International Settlements, Monetary and Economic Department. An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions. Basel, Switzerland. July 2005.

Monografii, manuale:

27. Borş I. Relaţii valutar–financiare internaţionale. – Chişinău: Editura Arc, 1999. – 199p.

28. Botnari N., Cobzari L. Creditarea bancară şi creşterea economică // Analele Academiei de Studii Economice din Moldova: 2000. Vol.III. – P. 214-217.

29. Brezeanu P., Novac L. Metode practice de analiză a riscului // Finanţe, bănci, asigurări. –Martie 2005. – Nr. 3. – P.61-64.

30. Caragaciu A. Instrumentariu de analiză a proceselor financiare. – Chişinău: Prut Internaţional, 2001. – 112p.

31. Caragaciu A., Iliadi G. Problemele metodologice ale analizei mecanismului financiar în economia de tranziţie. – Chişinău: Editura ASEM, 1996. – 252 p.

32. Chirică S. Mecanismele sistemelor economice. – Chişinău: Editura ASEM, 2004.

33. Cobzari L. Restructurarea financiară şi tendinţele ei în condiţiile actuale. – Chişinău: Complexul editorial-poligrafic al ASEM, 1999.

34. Dimitrov L. Problemele şi Factori de gestiune a riscurilor în managementul bancar. Academia de Studii Economice din Moldova, teza de doctor în ştiinţe economice. – Chişinău, 2004.

35. Enicov I. Teoria şi practica riscului în banca comercială. Universitatea de Stat din Moldova, teză de doctor habilitat în economie. – Chişinău, 2007.

111/124

36. Greuning H., Bratanovich S.B. Analiza şi Managementul Riscului Bancar: Evaluarea guvernantei corporatiste şi a riscului financiar. – Bucureşti: Casa de Editură Irecson, 2003.

37. Hancu R. Economia informaţională: aspecte manageriale şi investiţionale. – Chişinău, 2002.

38. Hrişcev E.I. Managementul firmei. – Chişinău, 1998. –398 p.

39. Iuga I. Riscul în activitatea de creditare bancară // Finanţe, bănci, asigurări. – Septembrie 2005 – Nr. 9. – P.51-53.

40. Lăzărescu S. Acoperirea la riscul de rată a dobânzii // Finanţe, bănci, asigurări. – August 2005. – Nr. 8. – P.58-59.

41. Lăzărescu S., Bunea D. Benchmark-ul şi riscurile bancare // Finanţe, bănci, asigurări. – Septembrie 2004. – Nr. 9. – P.57-58.

42. Mirela Gheorghe. Analiza riscului într-un mediu informatizat // Finanţe, bănci, asigurări. – Septembrie 2004. – Nr. 9. – P.46-47.

43. Nanu R. Băncile din Europa Centrală şi de Est în faţa noilor exigenţe impuse de Basel II // Finanţe, bănci, asigurări. – Septembrie 2005. – Nr. 9. – P.54-63.

44. Purcaru I. Consideraţii metodologice privind operaţiuni de creditare de maximă diversitate şi nivel de risc dat // Finanţe, bănci, asigurări. – Septembrie 2005. – Nr. 9. – P.28-38.

45. Sarbu I. Riscurile întreprinzătorului în relaţiile economiei de piaţă a Republicii Moldova //Tribuna economică. – 1996. – Nr. 50.

46. Secrieru A. Sistemele financiare şi stimularea proceselor de obţinere a valorii. – Chişinău: S.N. (Tipografia Elena-VI.). – 2005. – P.176.

47. Stoica M. Managementul bancar. – Bucureşti: Ed. Economică, 2000. – 224 p.

48. Tomozei V., Enicov I., Oboroc I. Riscuri şi instrumente financiare de acoperire. – Chişinău: Evrica, 2002 (Tipogr. AŞM a Rep. Moldova). – 264 p. – Seria Finanţe şi contabilitate.

49. Turcu I. Operaţiuni şi contracte bancare. Introducere în teoria şi practica dreptului bancar. – Bucureşti: Lumina Lex, 1997. – 480 p.

50. Baltensperger E. Alternative Approaches to the Theory of the Banking Firm. // Journal of Monetary Economics. – 1980 (January). – P.1-37.

51. Bessis J. Risk Management in Banking. 2nd ed. – Great Britain, Padstow, 2002. – P. 792.

52. Bugera V., Konno H., Stanislav Uryasev. Credit Cards Scoring with Quadratic Utility Functions // Journal of multi-criteria decision analysis. – 2002. – Nr. 11. – P.197–211.

53. CreditMetrics™– Technical Document. J.P. Morgan. – New York, April 2, 1997.

54. Decamps J., Rochet J., Roger B. The Three Pillars of Basel II: Optimizing the Mix in a Continuous-time Model. – April 12, 2002.

55. Edgeworth F. The Mathematical Theory of Banking // Journal of the Poval Statistical Society. – 1988 (March). – Nr. 11. – P.113-127.

56. Emmer S., Tasche D. Calculating credit risk capital charges with the one-factor model. – September 15, 2003.

112/124

57. Gordy, M.B. A risk-factor model foundation for ratings-based bank capital rules // Journal of Financial Intermediation. – 2003. – Nr. 12. – P.199-232.

58. Greuning H., Bratanovich S.B. (1999). Analyzing Banking Risk. A framework for Assessing Corporate Governance and Financial Risk Management. The World Bank, Washington, D.C.

59. Jorion P. Financial Risk Manager Handbook. Second Edition. – John Wiley & Sons, Inc., 2003.

60. Koopman S., Bos C. Time series models with a common stochastic variance for analysing economic time series // Department of Econometrics, Free University Amsterdam and Tinbergen Institute Amsterdam, October 25, 2002.

61. Markowitz H. Portfolio selection // The Journal of Finance. –1952 (March). – Vol. VII. – No.1.

62. Michel C., Dan G., Robert M. A comparative analysis of current credit risk models // Journal of Banking & Finance. – 2000. – Nr. 24. – P. 59-117.

63. Murphy N. Costs of Banking Activities: Interactions Between Risk and Operating Costs: A comment // Journal of Money, Credit and Banking. – 1972 (August). – P.614-615.

64. Navneet Arora, Jerey R. Bohn, Fanlin Zhu. Reduced Form vs. Structural Models of Credit Risk: A Case Study of Three Models. Moody's KMV. – February 17, 2005.

65. Poulter S. Monte Carlo Simulation in Environmental Risk Assessment —Science, Policy And Legal Issues // Risk: Health, Safety & Environment 7 (Winter 1998). – P. 7-26

66. Ramaswamy S. Managing Credit Risk in Corporate Bond Portfolios. A Practitioner’s Guide. John Wiley & Sons, Inc., 2004.

67. Sealey C.W. Deposit Rate-Setting, Risk Aversion, and the Theory of Depository Financial Intermediates // Journal of Finance. – 1980 (December). – P.1139-1154.

68. Sharpe W.A. Simplified model for portfolio analysis. – New-York: Management Science, 1963. – P. 362.

69. Sreedhar T Bharath, Tyler Shumway. Forecasting Default with the KMV-Merton Model. – University of Michigan, December 17, 2004.

70. Taleb N. Dynamic Hedging. – John Wiley, 1997.

71. The Professional Risk Managers’ Handbook. A Comprehensive Guide to Current Theory and Best Practices. Edited by Carol Alexander and Elizabeth Sheedy. 2004 © The Professional Risk Managers’ International Association.

72. Vasicek O. Loan portfolio value. // RISK. – December 2002. – P.160-162.

73. Агапова Т.А., Серегина С.Ф. Макроэкономика (учебник под общей редакцией Сидоровича А.В.). – Москва: Издательство «ДИС», 1997.

74. Алымов В., Тарасова Н. Техногенный риск. Анализ и оценка. – Москва: Академкнига, 2006.

75. Антонов А.В., Поманский А.Б. Рационирование кредитов и алгоритм эффективности распределения заемных средств. // Экономика и математические методы. – 1994. – Т. 30. – В. 1.

76. Банковское дело (справочное пособие) / Под редакцией Бабичевой. – Москва: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 1992.

113/124

77. Банковское дело / Под редакцией О.И. Лаврушина – Москва: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 1992.

78. Банковское дело: Стратегическое руководство / Под редакцией В. Платонова. – Москва: КонсалтБанкир, 1998. – 432 с.

79. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. Учебное пособие. – Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.

80. Бартон Т., Шенкир У., Уокер П. Комплексный подход к риск-менеджменту: стоит ли этим заниматься (пер. с англ.: Making enterprise risk management pay off). – Москва: Издательский дом “Вильямс”, 2003. – 208с.

81. Бек У. От индустриального общества к обществу риска / Пер. А.Д. Ковалева // THESIS. – 1994. – № 5. – С. 161-168.

82. Белаш Г. SAS Risk Management помогает финансовым структурам // Компьютер-ИНФО. – 4 октября 2002. – № 29 (298).

83. Бернстайн П. Против богов. Укрощение риска (пер. с англ.: Against the Gods. The Remarkable Story of Risk). – Москва: Олимп-Бизнес, 2001. – 400 с.

84. Бернштам М.С., Гуриев Н.Н., Петров А.А., Поспелов И.Г. Механизм стимулирования экономического роста посредством восстановления сбережений населения. // Экономика и математические методы. – 1996. – Т.32. – В. 3.

85. Браила А.М., Гамецкий A.Ф., Соломон Д.И. Математическое моделирование экономических процессов (лабораторный практикум для экономических специальностей). – Кишинэу: Центр прикладной математики и информатики. – 1997.

86. Братко А.Г. Банковские операции и сделки: различия и взаимосвязь // Бизнес и банки. – Июль 2005. – №29(765) – С.1-2.

87. Валейко В. Банки и рынок. Книга 2. – Кишинэу, 1996. – 120 с.

88. Валейко В. Основы организации банковского кредитования в Республике Молдова. – Кишинэу: ULIM, 1999. – 17c.

89. Воин А. Неорационализм. – Киев, 1992.

90. Гамецкий A.Ф., Соломон Д.И., Браила А.М. Лабораторный практикум по курсу: «Исследование операций» (для экономических специальностей). – Кишинэу: Еврика, 1997.

91. Гамецкий А.Ф., Соломон Д.И. Математическое моделирование макро-экономических процессов. – Кишинэу: Еврика, 1997. – 313 с.

92. Гамецкий А.Ф., Соломон Д.И. Математическое моделирование микро-экономических процессов. – Кишинэу: Штиинца, 1996. – 280 с.

93. Гамза В. Методические основы системной классификации банковских рисков // Банковское дело. – 2001. – №7. – С.11-16.

94. Гидденс Э. Судьба, риск и безопасность / Пер. С.П. Баньковской // THESIS. – 1994. – № 5. – С. 119.

95. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: Учебник. Изд. 6-е, перераб. и доп. – Москва: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1988. – 448 с.

114/124

96. Гришаев В.В. Риск и общество. (Дискуссия о понятии риска). – Москва, 2002.

97. Дериг Х. Универсальный банк – банк будущего. Финансовая стратегия на рубеже века / Перевод с немецкого Л. Консебовской; редакция А. Бельчук. – Москва: Международные Отношения, 1999. – 384 с.

98. Егорова Н.Е., Смулов А.М. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка) // Аудит и финансовый анализ. – 1998. – №2.

99. Ермолаева Н.С. Из отечественной истории математической биологии. К 70-летию механико-математического факультета МГУ.

100. Ефимова Л.Г. Банковское право. – Москва: БЕК, 1994.

101. Замбицкий Д.К., Бузурнюк С.Н. Введение в теорию вероятностей. – Кишинэу: Еврика, 1996. – 104 с.

102. Замбицкий Д.К., Замбицкий М.К. Линейная алгебра и линейное программирование. – Кишинэу: Еврика, 1997.

103. Зименкова Т.В. Никлас Луман глазами коллег // Журнал социологии и социальной антропологии. – 1999. – Т. II. – В.1.

104. Золкин А.Ю. Методы статистического анализа финансовых рисков банка. Российская экономическая академия им. Г.В. Плеханова, диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. – Москва, 2006.

105. Зубков В.И. Социологическая теория риска. – Москва: РУДН. – 2003. – С. 71-96.

106. Иванов А.М., Иванова Н.С., Перевозчиков А.Г. Оценка стоимости пакетных инвестиций и долевых интересов // Аудит и финансовый анализ. – 2000. – №3. – С.138-159.

107. Иода Е.В., Мешкова Л.Л., Болотина Е.Н. Классификация банковских рисков и их оптимизация / Под общ. ред. проф. Е.В. Иода. 2-е изд., испр., перераб. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. – 120 с.

108. Кезин А.В. Радикальный конструктивизм: познание в «пещере» // Вестник Московского университета. – Серия 7. Философия. – 2004. – №4. – С. 3-24.

109. Коган И.В. Моделирование процессов управления рыночными структурами в условиях переходного периода (на примере коммерческих банков). Автореферат диссерт. на соискание уч. степени канд. эконом. наук. – Москва: ЦЭМИ РАН, 1994.

110. Копылов Сергей. Оценка риска операций обратного РЕПО. // Рынок ценных бумаг. – 2005. – № 23-24 (302-303). – С. 91-94.

111. Кудрявцева М. Г. Оценка ценового риска на основе индивидуальных стратегий. Российская Академия Предпринимательства, диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук. – Москва, 2004.

112. Кузнецов Н.А. Управление активами и пассивами коммерческого банка. Учебное пособие подготовлено кафедрой управления финансовыми рисками Государственной Академии управления имени Серго Орджоникидзе. – Москва, 1998.

113. Лобанов А., Чугунов А. Тенденции развития риск-менеджмента: мировой опыт. – Москва: Рынок ценных бумаг. – 1999. – №18 (153). – С. 59-65.

115/124

114. Луман Н. Понятие общества. Проблемы теоретической социологии / Под. ред. А.О. Бороноева. – Санкт-Петербург, 1994. – С. 25-42.

115. Луман Н. Понятие риска / Пер. А.Ф. Филиппова // THESIS. – 1994. – №5. – С.135-160.

116. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке. – Москва: Перспектива, 1996.

117. Меньшиков И.С., Шелагин Д.А. Рыночные риски: модели и методы. – Вычислительный центр РАН, 2000 г.

118. Недосекин А.О. Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний. Санкт-Петербургский Государственный Университет Экономики и Финансов, диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. – Санкт-Петербург, 2003.

119. Озирченко Д. Некоторые понятия системной теории Никласа Лумана.

120. Ольхова Р.Г. Операционные риски: проблемы оценки и управления // Бизнес и банки. – Август 2005. – №30(766). – С.1-9.

121. Пассмор Д. Современные философы / Перевод с англ. Л.Б. Макеевой. – Москва: Идея-Пресс, 2002. – 192 с.

122. Пирошки М. Базель-2 для управляющих банками: основные характеристики и последствия внедрения для Центральной и Восточной Европы // Банковское дело. – 2006. – №3. – С.8-17.

123. Поморина М. Управление рисками как составляющая часть процесса управления активами и пассивами // Банковское дело. – 1998. – №3. – С.12-18.

124. Порох А., Компания SAS. Банковские технологии в области управления рисками // Банковские Технологии. – 2002. – №3 (77).

125. Предтеченский А.Н. Вопросы сущности кредитного риска // Бизнес и банки. – Март 2005. – №9(745). – С.3-8.

126. Садвакасов К. Коммерческие банки. Управленческий анализ деятельности планирование и контроль. – Москва: Ось-89, 1998.

127. Севрук В.Т. Дополнительные рейтинги – инструмент оценки внутренних рисков финансовых институтов // Банковское дело. – 2006. – №2. – С.29-34.

128. Седин А. Риск-менеджмент в банке // Банковское дело в Москве. – 1999. – №12(60).

129. Синки Дж. Ф. Управление финансами в коммерческих банках. – Москва: Catallaxy, 1994.

130. Соловьев В.И. Финансы предприятий и домашних хозяйств: Учебное пособие. – Москва, 2006. – 157 с.

131. Солоу Р. Экономическая теория ресурсов или ресурсы экономической теории. Источник: Вехи экономической мысли. Теория потребительского поведения и спроса. Т.3 / Под ред. В.М.Гальперина. – Санкт-Петербург: Экономическая школа, 1999.

116/124

132. Суйтер А. Новое из Базеля II – эффект двойного дефолта // Бизнес и банки. – Июль 2005. – №29(765). – С.3.

133. Супрунович Е.Б. Риск-практикум. Основы управления рисками // Клуб банковских аналитиков.

134. Супрунович Е.Б. Риск-практикум. Управление кредитным риском // Клуб банковских аналитиков.

135. Супрунович Е.Б., Киселева И.А. Риск-практикум. Управление рыночным риском // Клуб банковских аналитиков.

136. Тайлер У., Шнайдер К. Эффективное управление рисками банковского портфеля // Бизнес и банки. – Декабрь 2004. – №50(736) – С.7-8.

137. Талеб Н. Одураченные случайностью. Скрытая роль Шанса на Рынках и в Жизни. – Москва: Интернет-трейдинг. – 248 с.

138. Тягнибедина О.С. Понятие вероятности и вероятностные методы исследования. Философия науки. – Луганский национальный педагогический университет имени Тараса Шевченко.

139. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. – Москва, 1993.

140. Филиппов А.Ф. "Общество риска" как политический трактат по фундаментальной социологии.

141. Фоллесдаль Д. Введение в феноменологию для философов-аналитиков.

142. Черкашенко В., Федотов Ф. Экономика, кредитный бум и устойчивость банковской системы // Банковское дело. – 2006. – №2. – С.50-57.

143. Черкашенко В.Н. Этот «загадочный скоринг» // Банковское дело. – 2006. – №3. – С.42-48.

144. Черняк А.З. Проблема оснований знания и феноменологическая очевидность. – 1998. – 144 с.

145. Шеремет А.Д., Щербакова Г.Н. Финансовый анализ в коммерческом банке. – Москва: Финансы и статистика, 2000.

146. Шмитт К. Понятие политического // Вопросы социологии. – 1992. – № 1.

147. Шумейкер П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты и пределы возможностей / Пер. А.В.Белянина // THESIS. – 1994. – №5. – С. 29-80.

148. Экономика: Учебник по курсу «Экономическая теория» / Под ред. доц. А.С. Булатова. 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: Издательство БЕК, 1997. – 816 с.

149. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. – Москва: Альпина Паблишер, 2003. – 786 с.

150. Яндиев М.И. Финансовые рынки и корпоративные финансы: Учебно-методическое пособие. – Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2007.

Adrese Internet

151. Materiale de la pagina web oficială a Băncii Naţionale a Moldovei: http:// www.bnm.org

117/124

152. Materiale de la pagina web oficială a Băncii de Reglementare Internaţională: http://www.bis.org.

153. Materiale din enciclopedie «Wikipedia»: http://ru.wikipedia.org.

154. Dicţionar explicativ român: http://www.dexonline

155. Dicţionar explicativ rus: http://www.megabook.ru

156. Global Association of Risk Professionals: http://www.garp.com/

157. Risk Theory Society: http://www.aria.org/rts/

158. Risk Publications.com: http://www.riskpublications.com/

159. Risk Management Association (RMA): http://www.rmahq.org/

160. Risk Management Digest: http://www.riskmanagementdigest.com/

161. The Journal of Risk: http://www/thejournalofrisk.com/

Lista selectivă a lucrărilor publicate la tema tezei

162. Enicov Igor, Bunescu Gheorghe. Managementul riscurilor în băncile comerciale contemporane // Analele ştiinţifice ale Universităţii de Stat din Moldova. Seria „Ştiinţe socioumanistice”. Volumul II. – Chişinău: CEP USM, 2004. – P. 264-267. ISSN 1811-2668.

163. Bunescu Gheorghe. Adaptarea mecanismelor financiar-bancare la cerinţele globalizării // Simpozionul internaţional „Integrarea europeană şi competitivitatea economică”. – Chişinău, 23-24 septembrie 2004. Volumul III. Editura ASEM, 2004. – P. 183-186. ISBN 9975-75-266-7.

164. Bunescu Gheorghe. Estimarea riscului ratei dobânzii pentru băncile comerciale // Analele ştiinţifice ale Universităţii de Stat din Moldova. Seria „Ştiinţe socioumanistice”. Volumul II. – Chişinău: CEP USM, 2005. – P. 377-380. ISSN 1811-2668.

165. Bunescu Gheorghe. Geneza riscului // Simpozionul ştiinţific internaţional „Cercetarea ştiinţifică – o competiţie permanentă”. – Tîrgu Mureş, 27 octombrie 2006. Editura „Dimitrie Cantemir”, 2007. – P. 199-208. ISBN (10) 973-8042-75-5, ISBN (13) 978-973-8042-75-9.

166. Бунеску Георгий. Модель линейного скоринга // Управление финансовыми рисками. – Москва. – Апрель 2007. – №1(09). – С.64-68.

167. Бунеску Георгий. Генезис риска // Управление финансовыми рисками. – Москва. – Июнь 2007. – №2(10). – С.86-95.

168. Bunescu Gheorghe. Abordarea simplificată faţă de estimarea riscului de creditare în activitatea bancară // Studia universitatis. Seria „Ştiinţe exacte şi economice”. – Chişinău: CEP USM, 2008, Nr.3(13).

169. Bunescu Gheorghe. Modelul scoring-ului liniar // Studia universitatis. Seria „Ştiinţe exacte şi economice”. – Chişinău: CEP USM, 2008, Nr.3(13).

118/124

ANEXE…

Anexa 1

Bilanţul contabil pentru anul 2007, mil. lei

31.12.2006 (efectiv)

31.12.2007 (pronostic) Creştere

mil. lei structura,% mil. lei structu

ra,% % mil. lei

Active Mijloace băneşti în numerar 15,0 2,77% 15,0 2,13% 0,00% 0,0 Mijloace băneşti datorate de bănci 37,0 6,83% 58,0 8,23% 56,76% 21,0 Mijloace băneşti datorate de BNM 31,0 5,72% 44,0 6,24% 41,94% 13,0 Hârtii de valoare 56,3 10,39% 106,5 15,11% 89,23% 50,2 Credite în total 364,5 67,25% 440,0 62,41% 20,72% 75,5 Reduceri pentru pierderi la credite -21,9 -4,03% -26,5 -3,76% 21,35% -4,7 Credite net 342,6 63,21% 413,5 58,65% 20,68% 70,9 Mijloace fixe net 47,1 8,69% 51,0 7,23% 8,28% 3,9 Dobânda sporită ce urmează să fie primită 1,5 0,28% 2,0 0,28% 33,33% 0,5 Alte active 11,5 2,12% 15,0 2,13% 30,43% 3,5 Total active 542,0 100,00% 705,0 100,00% 30,07% 163,0 Pasive Obligaţiuni Depozite în total 290,1 53,52% 397,6 56,40% 37,06% 107,5

Depozite fără dobândă 103,4 19,08% 132,0 18,72% 27,67% 28,6 ale persoanelor fizice 15,0 2,77% 16,0 2,27% 6,67% 1,0 ale persoanelor juridice 87,9 16,22% 115,0 16,31% 30,85% 27,1 ale băncilor 0,5 0,09% 1,0 0,14% 100,00% 0,5

Depozite cu dobândă, inclusiv 186,7 34,45% 265,6 37,67% 42,26% 78,9

ale persoanelor fizice 152,0 28,04% 210,0 29,79% 38,16% 58,0 ale persoanelor juridice 34,2 6,31% 55,0 7,80% 60,82% 20,8 ale băncilor 0,5 0,09% 0,6 0,09% 20,00% 0,1

Alte împrumuturi 101,0 18,63% 135,9 19,27% 34,51% 34,9 Alte obligaţiuni 10,0 1,85% 10,0 1,42% 0,00% 0,0 Total obligaţiuni 401,1 74,00% 543,5 77,09% 35,50% 142,4 Capital acţionar 140,9 26,00% 161,5 22,91% 14,64% 20,6 Total pasive 542,0 100,00% 705,0 100,00% 30,07% 163,0

Sursa: elaborat de autor (datele sunt convenţionale)

119/124

Anexa 2

Raportul de profit şi pierderi pentru anul 2007, mii lei

Rata medie anuala

Rata la finele anului

Volumul, mii lei

Venituri aferente dobânzilor 12,9% 12,2% 72 534,3 Venituri aferente dobânzilor la mijloace băneşti datorate de bănci 3,7% 3,6% 2 749,8 Venituri aferente dobânzilor la HV 12,9% 11,7% 10 289,1 Venituri aferente dobânzilor si comisioane la credite 15,0% 14,4% 59 495,5 Cheltuieli aferente dobânzilor 8,8% 9,0% 29 751,2 Cheltuieli aferente dobânzilor la depozite ale persoanelor fizice 10,8% 10,7% 19 540,1 Cheltuieli aferente dobânzilor la depozite ale persoanelor juridice 9,7% 9,9% 4 333,6 Cheltuielile aferente dobânzilor la depozitele băncilor 8,5% 8,7% 47,0 Cheltuieli aferente dobânzilor la alte împrumuturi 5,2% 5,8% 5 830,4 Venitul net aferent dobânzilor 42 783,2 Minus: Defalcări pentru reduceri pentru pierderi la credite -4 667,9 Venitul net aferent dobânzilor după reduceri pentru pierderi la credite 38 115,3 Venituri neaferente dobânzilor 30 946,0 Venituri la hârtii de valoare 100,0 Venituri de la operaţiuni cu valuta străină 16 000,0 Venituri de la comisioane 14 000,0 Alte venituri neaferente dobânzilor 846,0 Cheltuieli neaferente dobânzilor 38 360,0 Venitul net până la impozitare 30 701,3 Impozitul pe venit 4 072,5 Venitul net după impozitare 26 628,9

Sursa: elaborat de autor (datele sunt convenţionale)

120/124

Anexa 3

Capital acţionar consolidat pentru anul 2007, mii lei

31.12.2006 31.12.2007 (pronostic)

Acţiuni (capital social) 71 159 71 159 Acţiuni ordinare plasate 71 159 71 159 Acţiuni preferenţiale plasate 0 0 Minus: Acţiuni de tezaur 0 0

Rezerve şi capital de alt fel 69 753 90 382 Surplus de capital Profit nedistribuit 59 079 79 708

Profit nedistribuit (anii precedenţi) 42 416 59 079 Profit nedistribuit (anul curent) 22 000 26 629 Dividende plătite în anul curent -5 337 -6 000 Alte micşorări ale profitului nedistribuit 0

Capital de rezervă 10 674 10 674 Alte rezerve

Capital secundar Rezerve privind reevaluarea mijloacelor fixe

Capital acţionar total 140 912 161 540 Sursa: elaborat de autor (datele sunt convenţionale)

Anexa 4

Limite stabilite pentru atingerea business-planului pentru anul 2007

31.12.2006 31.12.2007 Normativ Raportul portofoliului creditar la active 67,2% 62,4% 60-65%Ponderea fondului de risc în portofoliul de credit -6,0% -6,0% Active lichide / active total 25,6% 31,7% Rezerve obligatorii la mijloacele atrase în contul "LORO" la BNM 10,7% 11,1% >10%Rezerve obligatorii la mijloacele atrase în numerar 5,2% 3,8% >2%Cheltuieli / venituri 62,0% 65,8% <70%Cheltuieli pentru marketing /veniturile băncii <5%Raportul între venituri neaferente dobânzii şi cheltuieli neaferente dobânzii 84,2% 80,7% 90,0%Lichiditatea 25,5% 29,1% >20%Marja netă a dobânzii 9,0% 7,6% >7%ROA 4,5% 4,3% >4%ROE 16,5% 17,6% >15%Cota băncii în sistem:

La active La credite La reduceri pentru pierderi la credite La HV

Sursa: elaborat de autor (datele sunt convenţionale)

121/124

ADNOTARE

la teza de doctor în economie cu tema: „Managementul riscurilor în băncile comerciale”

Obiectivul de bază al cercetării este dezvăluirea naturii (genezei) riscului, surselor sale de provenienţă, şi argumentarea în legătură cu aceasta a necesităţii aplicării unor abordări noi în vederea managementului riscurilor bancare, deoarece numai înţelegerea surselor de provenienţă, a cauzelor de apariţie a unui eveniment ne permite să-l influenţăm.

Cu toate că noţiunea risc apare la intersecţia mai multor domenii ştiinţifice, în focusul acestei teze de doctor sunt riscurile bancare, problema managementului cărora a devenit extrem de actuală.

În cadrul lucrării este demonstrată, bazându-ne pe conceptul filozofic al neoraţionalismului şi constructivismului radical, natura de model a riscului. Riscul este partea opusă a modelelor cognitive utilizate de oameni, care sunt create conform anumitelor legi.

A fost propusă definiţia universală a noţiunilor risc şi managementul riscului, elaborate în cadrul abordării model şi aplicabile în toate domeniile de activitate umană. Este formulată noţiunea risc în domeniul economic şi pregătit fundamentul teoretic pentru examinarea problemei managementului riscurilor în băncile comerciale.

Este efectuată sistematizarea experienţei administrării riscurilor în cadrul recomandărilor Băncii Naţionale a Moldovei (la nivel local) şi în cadrul recomandărilor Comitetului de Supraveghere Bancară de la Basel (la nivel mondial).

Este propus un model al activităţii bancare, care permite, în primul rând, conturarea obiectului de cercetare (activitatea bancară), în al doilea rând, formularea şi interpretarea noţiunii riscurilor bancare şi, în al treilea rând, identificarea posibilelor direcţii de dezvoltare a managementului riscurilor bancare.

Este demonstrat că administrarea riscurilor bancare la nivelul organizaţiei, în general (managementul global al riscurilor), trebuie să se înceapă de la planificarea afacerii, business-planul fiind modelul de bază al activităţii bancare. În scopul identificării riscurilor bancare în conformitate cu abordarea model este propus un model mai global – modelul de gradul doi, pentru care business-planul băncii este doar un caz particular. Este descrisă detaliat o componentă a acestui model care ţine de riscul de creditare – model de scoring, precum şi cerinţele privind tehnologiile informaţionale aferente.

Importanţa teoretică şi valoarea aplicativă a tezei rezultă din propunerile privind abordarea noţiunilor de risc şi managementul riscului, propunerile privind identificarea, descrierea şi interpretarea riscurilor bancare de bază, precum şi din propunerile privind utilizarea modelului scoring în cadrul creditării de tip retail.

Concluziile principale ale cercetării efectuate la temă şi recomandările înaintate ar putea contribui, în opinia noastră, la perceperea corectă a fenomenului riscului, la stimularea cercetărilor interdisciplinare aferente, precum şi la perfecţionarea sistemului managementului riscurilor în băncile comerciale.

Rezultatele cercetării pot fi utilizate de către băncile comerciale şi companiile de consulting în scopul perfecţionării managementului riscului (în special al riscurilor creditării retail), de cercetătorii în domeniul riscurilor, precum şi de instituţiile de învăţământ în cadrul mai multor discipline ştiinţifice care examinează procese şi prognozează viitorul.

122/124

ANNOTATION

to the doctorate paper in economy on: “Risk management in the commercial banks”

The main research objective is the disclosure of risk’s nature (its genesis), and following explanation of new risk management approaches necessity application in banking. Only understanding of phenomenon nature and its cause allows us to manage it.

Although the notion of risk appears at crossing of many scientific domains, the given doctorate paper is focusing on banking risks. Their management problem is becoming extremely important.

In current work the model nature of the risk is demonstrated, basing on the philosophical concepts of neorationalism and radical constructivism. Risk is the reverse side of the cognitive models, used by people, which follow specific laws in its modeling.

This doctorate paper proposes a universal risk and risk management definitions, elaborated in accordance with model approach and applicable in all human activities. The definition of risk in economy is determined as well and theoretical grounds for risk management problem examination in banking were laid, too.

Besides, the systematization of risk management experience was carried out within the bounds of both the National Bank of Moldova recommendations (local level) and the Basel Committee on Banking Supervision recommendations (global level).

There was proposed a bank’s activity model, that allows, firstly, to outline the research object (i.e. banking activity), secondly, to give definitions and interpretations of banking risks and, thirdly, to identify new possible risk management development directions in banking.

It is proved that risk management in banking on organizational level (global risk management) should be started with business-planning that is the basic banking activity model. In order to identify banking risks in accordance with model approach there was proposed a more global model – second level model, for which bank’s business-plan is just a particular case. The fragment of this model regarding credit risk was described more detailed – i.e. scoring model, along with corresponding informational technologies’ requirements.

The scientific and practical value of the present thesis is determined by the conclusions and recommendations concerning the approach to risk and risk management definitions; identification, description and interpretation of basic banking risks, as well as recommendations regarding scoring models application for retail crediting.

The basic conclusions and recommendations of the research can contribute, in our opinion, to the correct risk phenomena comprehension, corresponding research stimulation along with banks’ risk management system perfection.

The results of this research may be used by the commercial banks and consulting companies for the purpose of improving the risk management (especially retail crediting risks), by theoreticians who study problems of the banking risk management and also by educational institutions within the frameworks of scientific disciplines that study phenomenon nature and make its forecasts.

123/124

АННОТАЦИЯ к диссертации на соискание учёной степени доктора экономических наук на тему: «Риск

менеджмент в коммерческих банках » Главной целью данного исследования является раскрытие природы (источника происхождения) риска и последующее обоснование необходимости применения новых подходов к управлению банковскими рисками. Только понимание природы, причин возникновения того или иного явления позволяет управлять им. Несмотря на то, что понятие риск возникает на пересечении многих научных дисциплин, данная докторская диссертация сфокусирована на банковских рисках, проблема управления которыми стала особенно актуальной. В рамках работы доказывается, основываясь на философской концепции неорационализма и радикального конструктивизма, модельная природа риска. Риск является оборотной стороной используемых людьми когнитивных моделей, построение которых подчинено определенным законам. Предлагается универсальное определение понятий риск и управление риском, разработанные в рамках модельного подхода и применимые во всех сферах человеческой деятельности. Сформулировано понятие риск в экономической сфере и заложен теоретический фундамент для изучения проблемы управления рисками в коммерческих банках. Осуществлена систематизация опыта в области управления рисками в рамках рекомендаций БНМ (местный уровень) и Базельского Комитета (международный уровень). Предлагается модель банковской деятельности, которая позволяет, во-первых, очертить объект исследования (банковскую деятельность), во-вторых, сформулировать и интерпретировать понятия банковских рисков и, в-третьих, идентифицировать возможные направления развития риск менеджмента в банках. Доказывается, что управление рисками в банках на глобальном уровне должно начинаться с бизнес-планирования, которое является основной моделью банковской деятельности. В целях идентификации банковских рисков в соответствии с модельным подходом, предлагается более универсальная модель второго порядка, для которой бизнес-план банка является лишь частным случаем. Более детально описан фрагмент данной модели, касающийся кредитного риска – скоринговая модель, а так же требования к соответствующим информационным технологиям. Теоретическая ценность и практическая значимость диссертации заключены в предложениях, касающихся похода к определению понятия риск и риск менеджмент, идентификации, описания и интерпретации основных банковских рисков, а так же предложениях по использованию скоринговых моделей в рамках выдачи стандартных кредитных продуктов. Основные выводы исследования и выдвинутые рекомендации могут, по нашему мнению, способствовать правильному пониманию феномена риска, стимулированию соответствующих междисциплинарных исследований, а также совершенствованию системы управления рисками в коммерческих банках. Результаты исследования могут быть использованы коммерческими банками и консалтинговыми компаниями в целях совершенствования управления рисками (в частности розничного кредитования), исследователями в области рисков а также учебными заведениями в рамках научных дисциплин, которые изучают процессы и прогнозируют будущее.

124/124

CUVINTE-CHEIE

ROMÂNÃRisc, managementul riscului, geneza riscului, model, modelul de gradul doi, proces,

probabilitate, VaR, neoraţionalism, constructivismul radical, Basel II, bancă comercială, risc

bancar, riscul subprocesului, riscul global, business-plan, modelul procesului bancar, risc de

credit, risc de piaţă, risc operaţional, risc de lichiditate, riscul ratei dobânzii, risc reputaţional,

model scoring.

РУССКИЙ

Риск, риск менеджмент, происхождение риска, модель, модель второго уровня, процесс,

вероятность, неорационализм, радикальный конструктивизм, Базель 2, коммерческий

банк, банковский риск, риск процесса, глобальный риск, бизнес-план, модель банковского

процесса, кредитный риск, рыночный риск, операционный риск, риск ликвидности, риск

процентной ставки, риск репутации, скоринговая модель.

ENGLISH

Risk, risk management, risk’s genesis, model, second level model, process, probability,

neorationalism, radical constructivism, Basel II, commercial bank, banking risk, process risk,

global risk, business-plan, banking process model, credit risk, market risk, operational risk,

liquidity risk, interest rate risk, risk of reputation, scoring model.

LISTA ABREVIERILOR AMA – abordare avansată (Advanced Measurement Approaches) BC – bancă comercială BIS – Bank for International Settlements BNM – Banca Naţională a Moldovei CL – credite neperformante (Credit Loss) CNT – Capital Normativ Total CSBB – Comitetul de Supraveghere Bancară de la Basel EAD – expunerea la risc în momentul neachitării (Exposure at Default) IT – tehnologii informaţionale LGD – proporţia pierderilor în cazul neachitării (Loss Given Default) PD – probabilitatea neachitării (Probability of Default) RWA – active ponderate la risc VaR – Value at Risk FMI – Fondul Monetar Internaţional BM – Banca Mondială