Проанализированные факторы тесно взаимосвязаны и обладают кумулятивным эффектом, усиливая друг друга.
Мировое сообщество на протяжении последних лет очень активно ищет подходы к оценке уровня системного риска финансового сектора. Международный валютный фонд предложил методику расчета индекса финансового стресса еще в 2008 г.[15] Этот индекс предлагалось рассчитывать отдельно для развитых и развивающихся стран. Так, при расчете субиндексов для оценки рисков развитых экономик предлагалось учитывать волатильность котировок банковских акций, спрэды между межбанковскими ставками и ставками по казначейским бумагам, спрэды по корпоративным облигациям, доходность и волатильность доходности акций, волатильность валютных курсов. Построение индекса финансового стресса для развивающихся рынков связано с особенностями, вызванными сжатием валютного рынка и исключением спрэдов по корпоративным облигациям, обусловленных недостаточным развитием долгового рынка.
В работе R. Ranciere, A. Tornell и A Vamvakidis (2010)[16] предлагалось оценивать показатель валютных диспропорций, отражающий риски глобальной финансовой системы. Так, A. Jorge, Chan-Lau (2010)[17] ключевое внимание уделяли оценке взаимосвязанности финансовых институтов через такое понятие, как «издержки регулятивного капитала», при этом авторы предлагали конкретные инструменты оценки: модель оценки риска кредитного портфеля, сетевой анализ и CoRisk-анализ[18]. В исследовании N. Gianni, L. Marcella (2010)[19] системные риски подразделялись на реальный системный риск (GDP-at-Risk) и финансовый системный риск (FSaR). Инструментом оценки рисков служила VaR-модель.
К настоящему времени исследователями предложены классификации способов измерения системного риска. В частности, Giglio et al. (2012)[20] предложена классификация, в которой определены пять способов измерения рисков.
1) Специфические способы. В этих моделях рассчитываются индивидуальные оценки системного риска для каждого из банков, с последующей их агрегацией. Примерами таких моделей служат CoVaR (Adrian, Brunnermeier (2011)), SRISK (Brownlees, Engle (2012)) и некоторые другие.
2) Меры сонаправленности (comovements). Эти модели позволяют оценить степень сонаправленности между доходностью акций выбранных банков.
3) Оценка нестабильности финансовых систем. В соответствии с этим подходом предлагается проводить оценку агрегированной нестабильности и волатильности финансовой системы.
4) Оценка ликвидности. Эти модели направлены на то, чтобы связать системное событие и уровень ликвидности на финансовых рынках.
5) Оценки, базирующиеся на использовании спредов CDS.
В работе L. Laeven, L. Ratnovski, H. Tong (2016) предложено в качестве меры системного риска банковского сектора использовать