Началом оценки финансовых рисков по индикаторам является этап обнаружения, когда осуществляется необходимая активизация структур риск-менеджмента и ориентация их на работу с конкретным риском или рисками. Чем раньше начнется этот этап, тем шире будут возможности его методов и эффективнее действия менеджмента [4].

Индикаторы рисков представляют собой сигналы раннего оповещения о потенциальной негативной ситуации, практически не требуют организационных усилий и финансовых затрат по их обнаружению, идентификации и включению в оперативные циклы риск-менеджмента. Основная задача индикаторов - дать информацию об инициировании и активизации нестабильных агрессивных факторов окружающей среды; область действия и спектр может быть очень широк, они должны играть важную роль при формировании законченного комплекса банковского риск-менеджмента. Несомненно, использование индикаторов в качестве информационных инструментов риск-менеджмента предполагает их группировку, классификацию и ранжирование.

Наиболее интересными для рассмотрения возможностей применения индикаторов при оценке рисков представляются бизнес-структуры, население (физические лица) и банки.

В специализированной литературе имеется множество разработок и предложений по оценке индикаторов рисков. В качестве примера для проведения расчетов банковских рисков при работе с вышеперечисленными клиентами далее используются индикаторы рисков из работы Ю.Ю. Русанова [4]. В этой работе показаны индикаторы рисков в различных областях и различных степеней опасности. Рассмотрены кредитные, депозитные, инвестиционные, процентные, рыночные риски и риск ликвидности, а также общие риски, имеющие техногенное, природное, криминальное и социальное происхождение.

Индикаторы банковских рисков играют в банковском риск-менеджменте особую роль, так как имеют широкий спектр применения. Банки могут использовать их как по отношению к своим клиентам, так и в качестве информационных инструментов внутреннего контроля и аудита. Кроме того, указанные индикаторы могут применять органы надзора, клиенты, партнеры банков и др.

Рассмотрим теперь возможность количественной оценки финансовых рисков по их индикаторам.

В качестве математического аппарата для решения этой задачи возьмем теорему Байеса. В общем случае эта теорема используется следующим образом. Предположим, в нашем распоряжении есть несколько несовместимых гипотез Н1, H2, ., Нn для объяснения некоторого явления, причем хотя бы одна из этих гипотез должна объяснять указанное явление. Гипотеза проверяется при помощи эксперимента. Перед его началом может быть очень трудно определить априорные вероятности данных гипотез. Экспериментатор приписывает гипотезам вероятности, пропорциональные степени их правдоподобия для него лично. Целью эксперимента является разумная коррекция этих доопытных вероятностей, результатом опыта - замена доопытных вероятностей послеопытными.

Таким образом, на основе опыта аккумулируются наши отношения к различным гипотезам, при этом ослабляется степень доверия к одним и усиливается вера в другие. И чем больше накапливается оснований для изменения степени доверия к различным гипотезам, тем меньше остается произвола в выборе какой-либо гипотезы.

Допустим, мы оцениваем тот или иной риск. Это значит, что мы должны определить вероятность какого-то негативного события. Обозначим его через Q. Для события Q имеется n индикаторов, которые обозначим через Нi (i = 1, ., n). По сути, эти индикаторы являются гипотезами для события Q. Степень опасности каждого индикатора (гипотезы) оценивается как "очень высокая", "высокая", "средняя", "низкая", "случайная".

Переходя к условным вероятностям и обозначениям Байеса, запишем очевидные соотношения:

Р(Нi) - вероятность (опасность) i-го индикатора (гипотезы);

P(Q/Hi) - вероятность события Q при условии реализации i-го индикатора (гипотезы);

Р(Нi * Q) = Р(Нi)Р(Q/Hi) - вероятность пересечения i-го индикатора (гипотезы) и события Q, где знак * -логическое "И";

P(Hi/Q) = Р(Нi * Q)/P(Q) - вероятность i-го индикатора (гипотезы) при условии реализации события Q;

P(Q) = (SUM)P(Hi * Q) - вероятность события Q, где (SUM) - программное обозначение суммы, при i = 1, ., n.

Таким образом, даны теоретические выражения для количественной оценки вероятности события Q, представляющего в данной работе событие негативного характера, или дефолт клиента. Например, для кредитного риска это событие отказа заемщика от выплат по кредиту и др.