Методический журнал
Риск-менеджмент в кредитной организации

В статье представлен новый метод оценки вклада одного пункта индекса Джини в прибыль кредитного портфеля, апробированный в Банке ГПБ (АО). Методология основывается на линейной регрессии, которая принимает на вход значение Джини и уровень одобрения и возвращает среднюю прибыль на выдачу. Демонстрация работы метода проведена на симулированной выборке и реальных данных Lending Club.

Как понять, у каких заемщиков высока вероятность в ближайшем будущем выйти в просрочку? Рассказываем о кейсе построения в банке модели ранней просрочки в рамках решения бизнес-задачи для процесса Precollection и об оптимизации гиперпараметров через подход к построению модели, при котором гиперпараметры используются как факторы.

Как нескольким организациям обучить модель на совместных данных, не раскрывая их друг другу? Помочь в решении этой задачи могут протоколы конфиденциальных вычислений (Secure Multiparty Computation) — семейство криптографических протоколов, которые распределяют вычисления между несколькими участниками. Рассмотрим пример — как эти алгоритмы были реализованы и протестированы в ходе пилотного проекта.

Базельский комитет по банковскому надзору в рамках реализации ПВР-практик при оценке кредитных потерь и нормативного капитала для определения корреляции активов рекомендует использовать квазификсированные оценки (определяемые по нормативной формуле). Однако с практической точки зрения важно корректно оценивать «истинную» корреляцию активов, не ограничиваясь нормативными рамками. Объясняем несколько практических подходов к нахождению этого «реального» значения корреляции.

Как расширить перечень финансовых гипотез для PD-моделей неочевидными способами? В частности, как скорректировать числители и знаменатели у привычных факторов, чтобы они имели более высокий коэффициент Джини или их было попросту легче считать при тех же метриках качества ранжирования? Какие факторы и показатели могут казаться полезными на первый взгляд, но статистический анализ свидетельствует об обратном?

В статье предложен метод расчета справедливой ставки по депозитам с опциями пополнения и частичного изъятия, основанный на синтезе статистических и финансово-математических методов. Результаты расчета могут использовать как розничный бизнес при выставлении ставок для клиентов, так и казначейство при согласовании трансфертных ставок по таким депозитам. Описанная концепция применялась только на реальных данных.

В статье предлагается базовый метод расчета и аллокации экономического капитала под рыночный риск. Метод относительно прост в технической реализации, но учитывает корреляционные эффекты между подвидами рыночного риска, а также различия в степени ликвидности финансовых инструментов.

Системы поддержки принятия решений (СППР) — ключевой компонент ИТ-ландшафта крупных финансовых организаций, который обеспечивает скорость и точность решений при взаимодействии с клиентами. Но уход западных вендоров поставил банки перед вопросом: как обеспечить переход на импортонезависимые аналоги в приемлемые сроки, в условиях ограниченных ресурсов? В статье — о подходах, позволяющих сократить ресурсоемкость миграции, и требованиях, которые сейчас предъявляет рынок к системам подобного класса.

Казалось бы, многолетний опыт аналитических подразделений и сложные модели должны обеспечивать точные оценки, однако данные говорят об обратном: финансовые эксперты «увидели» реальный уровень инфляции лишь за несколько недель до конца 2024 г. Проблема не в низкой квалификации экспертов, но в ограниченном использовании математических моделей. Протестируем несколько моделей временных рядов — Prophet, Auto-ARIMA, CatBoost и TimeGPT, — чтобы оценить их эффективность в предсказании стремительных и непредсказуемых результатов инфляции