Разработка методики оценки надзорным органом достаточности величины ожидаемых кредитных убытков, рассчитанных коммерческими банками
(Стр. 57-66)

Подробнее об авторах
Богданов Виталий Владимирович главный экономист 2 отдела САР УАРКР
Банк России
Москва, Российская Федерация Гринева Наталья Владимировна кандидат экономических наук, доцент, доцент Департамента анализа данных и машинного обучения
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Москва, Российская Федерация
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
В статье исследуется разработка алгоритма методики оценки достаточности величины ожидаемых кредитных убытков (ОКУ), рассчитанных коммерческими банками, с точки зрения Центрального банка РФ как надзорного органа банковской системы России. Для этого осуществляется моделирование потенциальных потерь для кредитного портфеля физических лиц по ПОС Банка и их сравнение с реально создаваемыми банковскими резервами на возможные потери по ссудам (РВПС). При моделировании ожидаемых кредитных убытков выделяются отдельные независимые компоненты: PD, EAD, LGD-каждый из которых прогнозируется с учетом особенностей показателя и реестра данных, предоставляемых в Банк России от кредитных организаций. В заключении статьи приводятся рекомендации по составлению финального отчета о достаточности резервирования коммерческим банком анализируемого сегмента кредитного портфеля. Целью исследования является разработка алгоритма методики оценки достаточности величины ОКУ, рассчитанных коммерческими банками, с точки зрения Банка России как надзорного органа банковской системы РФ. Для достижения цели в работе решались следующие задачи: 1) Исследованы основные компоненты ОКУ; 2) Проведено математическое моделирование атрибутов кредитного риска с учетом специфики деятельности Банка России; 3) Интерпретированы результаты модели с точки зрения надзорного органа. Материалы и Методы. Для анализа ОКУ была рассмотрена учебная литература и научные публикации, в которых раскрывались теоретические подходы и практические аспекты к построению моделей PD, EAD, LGD, основанные на статистических алгоритмах и методах машинного обучения Выводы: проведено исследование основных компонент ОКУ и их влияния на итоговую величину кредитных потерь; построена модель расчета ОКУ с помощью различных алгоритмов машинного обучения; проведена интерпретация результатов модели ОКУ с точки зрения практического применения в Банке России.
Образец цитирования:
Богданов В.В., Гринева Н.В., (2022), РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ НАДЗОРНЫМ ОРГАНОМ ДОСТАТОЧНОСТИ ВЕЛИЧИНЫ ОЖИДАЕМЫХ КРЕДИТНЫХ УБЫТКОВ, РАССЧИТАННЫХ КОММЕРЧЕСКИМИ БАНКАМИ. Проблемы экономики и юридической практики, 3: 57-66.
Список литературы:
Арис Е. Т. Модели оценки кредитных рисков / Управление кредитным риском-проблемы анализа риска / 2017. -№4. -с. 68-75. -URL: https://www.risk-journal.com/jour/article/viewFile/97/96.
Афанасьев С. Разработка LGD-моделей для розничного кредитования. Часть 1: подготовка данных / Scoring day X-Риск-менеджмент в кредитной организации / 2021/ -№ 3(43). -с. 4-23. -URL: https://www.dvbi.ru/portals/0/DOCUMENTS_SHARE/RISK_MANAGEMENT/Scoring_Day_2021.pdf
S. Landini, M. Uberti, S. Casselina Credit risk migration rates modelling as open systems II: A simulation model and IFRS9-baseline principles / 2019. -№50, c. 175-189. URL: https://ezpro.fa.ru:2603/science/article/pii/S0954349X19301092?via%3Dihub
Рахаев В. А. Развитие методов оценки кредитного риска для формирования резервов на возможные потери по ссудам. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2020; 24(6): 82-91. -URL: https://financetp.fa.ru/jour/article/view/1093/765
Полянский Ю. Проблемы оценки качества моделей ПВР. Современные подходы к валидации моделей LGD / Scoring day X-Риск-менеджмент в кредитной организации / 2021/ -№3(43). -с. 4-23. -URL: https://www.dvbi.ru/portals/0/DOCUMENTS_SHARE/RISK_MANAGEMENT/Scoring_Day_2021.pdf
«Методика определения параметров ожидаемых кредитных убытков» -http://bmcenter.ru/Files/R_OK_Svyaz_OK_FS_Metodika_opredeleniya_parametrov_OKU
Положение Банка России от 6 августа 2015 г. N 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов»
Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение. -URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/350440/
CFA-Метод Монте-Карло -URL: https://fin-accounting.ru/cfa/l1/quantitative/cfa-monte-carlo-simulation
Ключевые слова:
Ожидаемые кредитные убытки (ОКУ), Банк России, Портфель однородных ссуд (ПОС), вероятность дефолта (PD), величина кредитного риска дефолта (EAD), Уровень потерь при дефолте (LGD), Резервы на возможные потери по ссудам (РВПС).