Как оптимально сегментировать портфель для расчета моделей PD
Размещено на сайте 13.08.2019
Рассчитывая модели вероятности дефолта (PD), банки сталкиваются с нехваткой данных. Чтобы решить проблему, они объединяют заемщиков из разных отраслей, укрупняют рейтинговые категории (например, объединяют «нотчи» AAA+, AAA и AAA– в единый рейтинг ААА) и т.д. Мы предлагаем методологию, которая позволит оптимально сегментировать кредитный портфель, используя данные банка. Чтобы этого достичь, нужно минимизировать ширину доверительного интервала для оценки ожидаемых кредитных убытков (ОКУ). Методологию можно обобщить для других элементов кредитного риска (например, моделей LGD, EAD).
Виктор ЛАПШИН, НИУ ВШЭ, доцент школы финансов, к.ф.-м.н., FRM
Антон МАРКОВ, КПМГ в России и СНГ, группа по управлению финансовыми рисками, консультант
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
Вероятностное распределение ОКУ в нашем эксперименте полностью зависит от распределения PD.
|
Применяя метод BMCMC, можно построить эмпирическое распределение матриц-генераторов и матриц переходных вероятностей, а как следствие, построить эмпирическое распределение ОКУ, рассчитать точечную оценку ОКУ и доверительный интервал.
|
Результат нашего расчета — сегментация портфеля, минимизирующая ширину доверительного интервала ОКУ, что соответствует максимальной точности прогноза ожидаемых убытков.
|