Наталья Коваль: У каждого банка должен быть целый арсенал математических моделей

Сегодня DataReview беседует с Натальей Коваль — директором отделения Commerzbank в Германии, финансовым экспертом и профессиональным риск-менеджером. Она ответит нам на вопросы вопросы: почему риск-менеджмент жизненно важен для банков, и какие методы анализа данных сегодня применяются в банковской сфере?

Наталья, Вы прошли путь от студента КПИ до директора в немецком Commerzbank. Как удалось достичь таких вершин? Почему выбрали именно банковскую сферу?

— Я последовала определенной моде, существовавшей в то время. Я закончила Киевский политехнический институт по специальности «Прикладная математика». Мои родители были научными работниками — отец профессор математики и информатики, брат получил докторскую степень, учился в МИФИ (Национальный исследовательский ядерный университет, расположенный в Москве— ред.). То есть у нас в семье уже был определенный бэкграунд, обстановка, которая располагала к выбору специальности, к определенному отношению к работе и учебе, к честолюбию.

По окончании КПИ я попала на практику в Германию, и дальше развитие карьеры шло более-менее логичным путем. Я поступила в аспирантуру, у меня был интерес к такой науке, как теория вероятностей, которая, как ни странно, находит широкое применение в банковской сфере. Большую роль сыграл и выбор темы диссертации…

К тому же, чтобы человеку выжить за границей, ему нужно как-то выделяться из общей массы, иметь свои «силовые точки». Вот этот естественный отбор, эта конкуренция создали определенные условия для продвижения вперед.

— А как звучала тема Вашей диссертации?

На тот момент я уже осознавала, что оставаться в науке не хочу. Диссертация была посвящена теории случайных процессов и ее применению на финансовых рынках. Я исследовала производные ценные бумаги, их математическое моделирование.

— Где Вы работали перед тем, как попали в Commerzbank?

На протяжение полутора лет я работала в небольшой консалтинговой компании — такие на Западе называют family office. Там тоже применялось математическое моделирование, но все же это был немного другой опыт, не столь интересный.

Мы занимались тем, что называется asset liability management (управление активами и пассивами, — ред.): консультировали достаточно большие компании, рекомендовали им ценные бумаги, в которые нужно вкладывать деньги.

Эта работа была некой переходной ступенью между написанием диссертации и тем моментом, когда я попала в Commerzbank.

— Ваша деятельность в Commerzbank непосредственно связана с риск-менеджментом. Расскажите о специфике своей работы. Почему риск-менеджмент жизненно важен для банка?

— Сейчас я занимаюсь тем, что называется front office risk management. У банка существует множество рисков, например риск ликвидности. Банкротство Lehman Brothers — классический его пример.

Также существуют риски, связанные со стоимостью производных ценных бумаг — так называемые market risks; риски банкротства контрагентов: если наш контрагент становится банкротом, мы должны выйти на рынок и возместить утраченные позиции. Для этого банк учитывает определенный резерв — credit evaluation adjustment, который просчитывает риск дефолта контрагентов. Западные банки обязаны показывать эту цифру и хеджировать риски. Мне также известно, что эту величину высчитывают крупные банки в Москве.

— Можно ли рассматривать такую деятельность с точки зрения анализа данных?

— Да, здесь присутствуют элементы математического моделирования — у каждого банка должен быть арсенал математических моделей, описывающих риски, стохастику поведения ценных бумаг и просчитывающих все резервы. Речь идет об автоматизированных процессах — каждую ночь весь портфель Commerzbank подвергается обработке. Понятно, что это сложный технический процесс — объем данных очень велик.

— Какие современные методики анализа данных внедряются в банковской сфере?

— Методы и технологии далеко не новые. Это та же самая постановка задач — все, что мы учим в курсе высшей математики. Просто постановка задач представлена в банковской формулировке.

— Как Вы считаете, каким набором качеств и навыков должен обладать хороший риск-менеджер, помимо, скажем, математической подготовки?

— В первую очередь, крепкими нервами — впадать в истерику никогда нельзя. Нужно уметь держать удар. Необходима и определенная степень упорства, честолюбия. Также хорошее качество — дотошность, желание копаться в цифрах, проводить причинно-следственный анализ.

Не менее важен в банковской деятельности общий интерес к тому, что происходит в экономике. Каждый день мы смотрим наш рейтинг в Bloomberg, следим за процентными ставками и за тем, куда движется рынок.

— Можете привести реальный пример, когда ошибка риск-менеджера привела банк к финансовым потерям, а правильные действия — к большим прибылям.

— За реальным примером далеко ходить не надо. Это возникновение финансового кризиса 2007-2009 годов, когда провалился Lehman Brothers. Я в свое время работала в Drezdner Bank — он исчез с лица Земли, его поглотили. Это была ошибка, в том числе, и риск-менеджеров, которые не следили за определенной концентрацией рисков, связанных с дефолтом контрагентов, использовали неправильные математические модели. Было доказано, что моделирование ценных бумаг в тот момент происходило по устаревшей технологии, неверно производился расчет корреляций. Неудивительно, что дефолты шли один за одним. Неправильное математическое моделирование ведет к очень жестким последствиям в банковской деятельности. Поэтому для крупных банков иметь современную модельную базу жизненно важно.

— А как насчет положительного примера?

— В принципе большого позитивного примера я вам привести не могу. Это каждодневная деятельность риск-менеджеров— если мы не будем высчитывать резервы, постоянно следить за рынком, то в случае дефолта у банка возникнут большие проблемы. Вот, например, к ситуации с Россией Commerzbank был подготовлен очень хорошо: нельзя сказать, что мы сильно пострадаем от введения санкций. Еще в ноябре прошлого года, когда обострилась ситуация в Украине, мы резко сократили количество сделок и сделали все, чтобы застраховаться от негативных последствий.

Сегодня анализ данных — процесс автоматизированный, особенно на Западе. Как думаете, смогут ли компьютеры полностью заменить риск-менеджеров и финансовых аналитиков?

— Однозначно, нет. Банковскую деятельность нельзя сравнить с заводом, где новый станок проработает 20 лет. Можно сильно облегчить жизнь с помощью автоматизированной системы, грубо говоря уходя от Excel, но заменить человека невозможно — слишком нестабильная среда, слишком много внешних факторов: политическая и экономическая ситуация, меняющиеся требования регулирующих органов. Все это не дает возможность ввести 100-процентную автоматизацию.

Но, с другой стороны, деятельность риск-менеджеров уже сильно автоматизирована — иначе было бы не возможно обрабатывать риски даже средней руки банка.

Что Вы порекомендуете почитать людям, которые хотят стать аналитиками в банковской и других сферах?

— Есть хорошие журналы — Risk Management, Financial and Quantitative Analysis, Finance and Stochastic. Также сегодня проходит масса обучающих курсов и конференций— в Москве, Франкфурте, Лондоне. Главное — желание учиться.

Лариса Шурига, DataReview 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =