Кредитный портфель представляет собой совокупность кредитов, выданных различным заемщикам (в нашем случае физическим лицам) в разное время и на разные сроки. Ожидаемо, что некоторые заемщики окажутся в затруднительной ситуации и перестанут платить ежемесячные платежи и, таким образом, они станут с точки зрения банка проблемными клиентами. Перед риск-менеджерами встают задачи оценки кредитных рисков, оценки доходности кредитного портфеля, много других задач.

Один из подходов решения задачи оценки рисков – введение понятия риск класса и затем исследование процессов переходов заемщиков из одного риск класса в другой риск класс. В результате порождаются матрицы переходов, оцениваются частоты переходов из одного риск класса в другой риск класс. Оказывается, что частота переходов зависит от возраста кредита. Далее этот эффект будем называть эффектом созревания. Эта зависимость оказывает сильное влияние на поведение кредитного портфеля, и зачастую более сильное, чем макроэкономические шоки и изменение качества кредитов.

Для описания методов анализа требуется соответствующая терминология. К настоящему времени уже существует устойчивый ряд терминов, хотя этот ряд и не полностью охватывает все интересующие нас процессы поведения кредитных портфелей. Попробуем частично систематизировать международную практику определений и обозначений. Так или иначе, это потребуется для изложения разработанной методологии.

Итак, сформулируем основные определения и введем требуемые обозначения (подробнее с терминологией можно ознакомиться в разделе Словарь).

Винтаж (поколение) – группировка кредитов по заданному признаку, кредиты образующие определенный винтаж обладают уникальными характеристиками качества, досрочного погашения, возобновляемости кредитной линии. Эти характеристики результат группировки. Большинство группировок подразумевает объединение кредитов по региональному принципу, формируются пулы с определенными сроками, на которые выданы кредиты, процентными ставками и временем выдачи.

Риск класс – состояние просрочки (RC, Risk Class), которое зависит от количества дней просрочки по кредиту DPD (Days past due):
RC0 – 0~DPD;
RC1 – 1-30~DPD;
RC2 – 31-60~DPD, и так далее.

В качестве примера рис.1 демонстрирует граф для потребительских кредитов, кредиты с просрочкой 120+~DPD считаются списанными. В этом примере существует два поглощающих состояния: Списания (Charge-off или C/O) и возврат основного долга банку (Pay-Down или P/D).

Рис.1 Цепь Маркова для портфеля потребительских кредитов без реструктуризации.

Количество месяцев в книге – возраст винтажа в месяцах (MOB, month on book).

Дней в просрочке – количество дней в просрочке (DPD, days past due).

Срок кредита – кредиты могут выдаваться на разный срок, таким образом их можно группировать по сроку. Часть портфеля, сгруппированная по одному сроку, будем называть “Тенором” (Tenor, Term). Значительные изменения структуры портфеля по сроку сильно влияют на поведение этого портфеля.

Базисная матрица – матрица частот переходов из одного состояния системы в другое. В соответствии с Марковским процессом, изображенным в виде графа на рисунке. Базисная матрица будет выглядеть следующим образом:

Каждый элемент матрицы есть функция частоты перехода из риск класса i в риск класс j от k, где k – возраст поколения (количество месяцев в книге). Такую функцию мы будем назвать функцией созревания. Переходы кредитов из одного риск класса в другой неоднородны и, в частности, эта неоднородность объясняется эффектом созревания, то есть возраст кредита оказывает влияние на вероятности переходов. При наличии достаточной статистики функции созревания могут быть получены усреднением частот переходов для каждого перехода по всем поколениям, но в общем случае необходимо применять более сложные методы. Специализированные алгоритмы системы Roll Rate Analytic System автоматически вычисляют функции созревания, как для достаточной статистики, так и для слабой статистики.

Следующий шаг моделирования посредством информационно-аналитической системы Roll Rate Analytic System состоит в определении основных компонент риска и их исследования. Посредством генетического алгоритма осуществляется поиск оптимальной модели, исследуются факторы качества поколений кредитов, фактор влияния макроэкономики, другие факторы (подробнее о методах см. раздел Публикации).

Заключительный этап моделирования в системе Roll Rate Analytic System предусматривает создание сценариев развития бизнеса, макроэкономической конъюнктуры.

Широкий спектр отчетов характеризующих поведение кредитного портфеля является итогом исследовательской работы в системе (подробнее об отчетах см. раздел Сервис).

Назад