Обзор сервиса

Прогнозирование резервов

Рис. Резервы: сравнительный анализ прогноза и факта. Доверительный интервал.

Банки создают собственные системы оценки резервов. Модель резервирования определяется специальными внутренними процедурами и политиками. Подходы банков к оценке резервов могут сильно различаться, поэтому для краткого описания постановки задачи рассмотрим далее один из возможных вариантов.

Нередко для оценки резервов банки разбивают кредитные портфели на сегменты и, затем, для каждого из сегментов ежемесячно определяется общий уровень годовых списаний. Например, для потребительских кредитов, общий уровень годовых списаний (coverage) определяется как отношение общего объема переходов в просрочку 120 DPD в течение периода равному 12 месяцев к общему объему кредитов на начало исследуемого периода. Следующим шагом определяются средние за период (например, средний уровень за 6 месяцев) отношения годовых списаний к начальным объемам (moving average coverage’s). На последнем шаге определяется текущее распределение кредитного портфеля по сегментам, рассчитывается объем резервов.

Задача прогнозирования резервов существенно сложнее описанной модели, так как для качественной оценки будущих резервов требуется спрогнозировать помесячно структуру портфеля по сегментам, а также спрогнозировать будущие уровни годовых списаний. Специализированный функционал информационно-аналитической системы Roll Rate Analytic System позволяет спрогнозировать резервы как для разнообразных бизнес сценариев, макроэкономических сценариев, так и для различных моделей резервирования кредитных портфелей.

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.