Обзор сервиса

Оценка кредитных рисков

Рис. Пример воздействия кризиса на кредитную систему: добавочные потери, связанные с реализацией основных рисков при негативном влиянии макроэкономики.

Допустим, что выдача кредитов физическим лицам – основной бизнес Банка. В связи с этим, неизбежно возникают кредитные риски, или риски потерь из-за невыполнения (или неполного выполнения) заемщиками своих обязательств. Чтобы минимизировать потери Банк проводит исследования каналов продаж (с точки зрения их качества), коллективом аналитиков создаются кредитные скоринговые карты (в том числе на базе данных бюро кредитных историй), в итоге одобрение получают заемщики с высоким скоринговым балом (что свидетельствует о низкой вероятности дефолта такого заемщика). Кроме этого Банк систематически контролирует и повышает эффективность коллекторских сборов. Созданы и создаются высокоэффективные математические модели моделирования и оценки рисков. Специалистами банка контролируется такие параметры, как совокупный уровень риска и достаточность капитала. Для расчета этих показателей согласно требованиям Базельского комитета необходимо учитывать непредвиденные потери, которые связаны с кредитными, рыночными и операционными рисками. Несколько раз в год Департамент по управлению рисками проводит стресс-тесты кредитных потерь.

BSC предлагает автоматизированный сервис для расчета кредитных рисков, оценки EL (expected loss) и UL (unexpected loss), сценарный анализ потерь. Оценка кредитного риска также зависит и от горизонта планирования, от структуры кредитного портфеля и многих других факторов, поэтому-то и требуется системный подход, реализованный на базе технологии Roll Rate Analytic System.

Назад

ПУБЛИКАЦИИ

Методы исследования поведения кредитных портфелей, представленные автором, в статье Моделирование поведения кредитных портфелей и стресс-тест частично основаны на так называемом подходе “Dual time dynamics”. В этой работе предлагается использовать упомянутый подход не для декомпозиции скалярных величин, а для декомпозиции матриц. Автор рассматривает кредитный портфель, как процесс, описываемый неоднородной цепью Маркова первого порядка. Посредством такого представления и используя винтажный анализ, а также, основываясь на результатах теоремы о сильной сходимости модифицированных алгоритмов с неподвижной точкой, и осуществляется декомпозиция матриц переходов, что позволяет прогнозировать поведение кредитных портфелей с высокой точностью. Как следствие, появляется возможность высокоточной оценки резервов, получать релевантные оценки для стресс-тестирования.

В статье Теория и практика розничного кредитования автором рассмотрены некоторые прикладные задачи, при решении которых успешно применяются методы, описанные в статье Моделирование поведения кредитных портфелей и стресс-тест.