Моделирование факторов ожидаемых кредитных потерь в рамках МСФО (IFRS) 9: от теории к практике
Размещено на сайте 12.11.2018
В статье на основании проектного опыта по автоматизации требований МСФО (IFRS) 9 рассмотрены практические подходы к расчету резервов на покрытие ожидаемых кредитных убытков (ECL) с акцентом на моделирование ключевых индикаторов риска, таких как вероятность дефолта (PD) заемщиков, уровень потерь в случае дефолта (LGD), объем активов под риском (EAD). Кроме того, описаны направления оптимизации оценок ECL для уточнения объема необходимых резервов и снижения давления на показатели достаточности капитала банка.
Алексей АНТОНОВ, компания «Неофлекс», директор практики «Технологии финансовых рынков и управления рисками», к.э.н.
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
В рамках нового стандарта значительно повышается роль количественных моделей и, как следствие, оценочных профессиональных суждений, неизбежно лежащих в их основе.
|
В контексте МСФО (IFRS) 9 возможные подходы к моделированию вероятности дефолта можно разделить на две большие группы: это модели коллективного и индивидуального анализа.
|
Распределение Вейбулла–Парето позволяет смоделировать всплеск возможных дефолтов в начальные периоды времени с пиком в заданной точке и последующим уменьшением вероятности дефолта по мере приближения контракта к дате его погашения.
|
Выбор трех сценариев (базового, оптимистичного и пессимистичного) позволяет, с одной стороны, выполнять обязательные требования, а с другой — сохранять сложность моделей макроэкономического прогнозирования на приемлемом уровне.
|
Наиболее часто для макроэкономической поправки используются такие показатели, как динамика ВВП или личного располагаемого дохода (для корпоративного и розничного сегментов соответственно), динамика уровня безработицы, ключевых процентных ставок, а также динамика цен на нефть и другие ключевые товары.
|
Серьезными преимуществами модели Мертона–Васичека являются ее простота и минимальный набор требований к исходным данным. Именно это и обусловливает тот факт, что, по нашим наблюдениям, данный метод наиболее часто используется в проектах автоматизации расчета ECL.
|
