Стресс-тестирование розничного кредитного портфеля

Под стресс-тестированием кредитного портфеля мы будем понимать расчет потерь по портфелю в случае неблагоприятных макроэкономических сценариев. Таким образом, мы предполагаем, что помимо характеристик, непосредственно присущих заемщикам, таких как социально-демографические и поведенческие показатели, на вероятность дефолта влияют и макроэкономические факторы. На уровне одного заемщика[2] макроэкономические факторы вытесняются более значимыми индивидуальными факторами, в то время как зависимость между дефолтностью и макроэкономикой проявляется на агрегированном уровне (на уровне портфеля или пулов). Поэтому второй подход мы считаем предпочтительным.

В этой статье мы будем заниматься стресс-тестированием розничного портфеля, и для него в большей степени подходит инструментарий статистического анализа макроэкономических факторов[3]. Основная цель анализа — расчет распределения потерь на заданном горизонте, его среднего, дисперсии и квантилей на высоком уровне доверительной вероятности. Значение такого квантиля называется экономическим капиталом и отражает величину потерь, которая не будет превзойдена с заранее заданной большой вероятностью. Показатель экономического капитала также используется в рамках интегрированного управления риском, включая ВПОДК, для расчета RAROC и др.

План разработки модели распределения потерь

План разработки модели распределения потерь может состоять из следующих шагов:

1) построение моделей PD и LGD, которые основываются на индивидуальных характеристиках заемщиков;

2) сбор данных по основным макроэкономическим индикаторам за предшествующие периоды (ежеквартально/ежемесячно);

3) проведение регрессионного анализа между динамикой уровня дефолта по портфелю (по пулам портфеля) и макроэкономическими индикаторами;

4) генерация значений макроэкономических индикаторов на основании симуляций Монте-Карло с учетом их взаимной корреляции, сдвиг расчетных значений PD и LGD согласно полученным регрессиям на предыдущем шаге;

5) симуляция события дефолта и расчет потерь на уровне заемщика;

6) агрегация распределения потерь и расчет экономического капитала.

В данной статье мы будем считать величину LGD постоянной, стресс-тестируя лишь компоненту PD, однако методы расчета чувствительности LGD к макроэкономическим показателям распространяются и на модели LGD.

Модель оценки вероятности дефолта

Начнем с описания модели оценки вероятности дефолта. Модель строилась на выданных кредитах за двухлетний период. Объем выборки составил 320 тыс. кредитных договоров. Целевой переменной выступало событие выхода в просрочку 90+ дней в течение года с даты оценки. Кредитные договоры с просрочкой 0–30 дней были включены в серую зону и в обучении модели не участвовали. Такая целевая переменная была выбрана на основе винтажного анализа. Выборка была разделена на обучающую и валидационную, на 70 и 30% от совокупности соответственно. Скоринговая карта была разработана на основе WOE-преобразования и логистической регрессии.

Фрагмент скоринговой карты представлен в табл. 1.