+7 495 234-57-99

Моделирование кредитного риска

15—16 Сентября

Очный семинар

Описание

·      познакомиться с широким набором моделей, позволяющих оптимизировать современный банковский бизнес;

·      в доступной форме овладеть методами построения таких моделей;

·      научиться самостоятельно формализовывать и успешно решать задачи планирования и прогнозирования ряда финансово-экономических показателей и KPI;

·      эффективно использовать мощный инструментарий обычных электронных таблиц Microsoft Excel в целях рассматриваемых задач моделирования.

Семинар предназначен для:

Ø топ-менеджеров банка, курирующих риск-менеджмент, финансы, внутренний аудит, внутренний контроль, аналитику IT и другие аналитические направления;

Ø руководителей и участников стратегических проектов банка по внедрению IRB-подхода Базель II или методологии МСФО‑9, контролю резервов по ПОС на соответствие требованиям Положения ЦБ РФ № 254‑П с применением методики экстраполяции;

Ø руководителей и специалистов подразделений:

·      риск-менеджмента (в т.ч. андеррайтинга, расчета капитала и резервов и др.);

·      внутреннего контроля и аудита;

·      IT- и BI-аналитики;

·      финансово-аналитических, плановых;

·      безопасности;

·      по работе проблемными активами.

Ø профессорско-преподавательского состава, бизнес-тренеров (повышение квалификации).

 


 

Программа семинара

 

1.    Общие методологические вопросы моделирования рисков в банковском бизнесе

·      базовые понятия банковского риск-менеджмента и моделирования;

·      допущения, сфера применения и ограничения модели;

·      свойства моделей (дискриминационная сила, прогностическая точность, стабильность, устойчивость, чувствительность, сходимость и др.);

·      организация в банке процессов построения, верификации и валидации моделей.

2.    Общие экономико-статистические аспекты

·      статистические основы риск-менеджмента и экономико-математического моделирования;

·      основные меры рисков: дисперсия (D), волатильность (s), стоимость риска (VaR), ожидаемые потери Expected Shortfall (ES) и др.;

·      ожидаемые потери (Expected Losses, EL) и непредвиденные потери (Unexpected Losses, UL);

·      компоненты кредитного риска и параметры их оценки: вероятность дефолта (PD), доля убытков в случае дефолта (LGD), сумма под риском в случае дефолта (EAD), эффективный срок до погашения (M), уровень надежности (g) и др.;

·      оценка кредитного риска для расчета капитала банка в рамках подхода на основе внутренних рейтингов (ПВР, IRB). Положение ЦБ РФ № 483-П как российский вариант Базель II;

·      оценка экономического капитала в рамках ВПОДК;

·      оценка резервов на покрытие кредитного риска в рамках методологии МСФО-9.

3.    Модели выборочной оценки

·      ключевые понятия экономической статистики (генеральная совокупность, выборка, однородность, репрезентативность и др.);

·      ключевые условия обеспечения репрезентативности выборки; способы выборочного отбора; необходимый объем выборки; критерии однородности; обработка особенных значений;

·      оценивание параметров кредитного риска по выборке;

·      интервальное оценивание кредитного риска;

·      тестирование ключевых свойств портфелей в целях выборочного оценивания; 

·      применение выборочных оценок в практике банковского аудита и банковского надзора на примере актуального проекта Указания ЦБ РФ «О порядке проверки корректности формирования резервов по портфелям однородных ссуд методом экстраполяции».

4.    Эконометрические модели

·      системы и шкалы измерений;

·      линейные и нелинейные регрессионные модели, методы их автоматизированного построения с использованием MS Excel;

·      свойства регрессионных моделей и их компонентов;

·      методы учёта качественных факторов в регрессионных моделях (фиктивные переменные);

·      практические вопросы построения моделей (мультиколлинеарность, гетероскедастичность, методы оптимизации моделей);

·      временные ряды: основные компоненты, виды и способы исследований;

·      сглаживание колебаний (метод простых средних, метод взвешенных скользящих средних, экспоненциальное сглаживание);

·      практические проблемы при построении моделей временных рядов и их устранение;

·      модели временных рядов, цели и методы их построения: AR(p), MA(q) и др.;

5.    Модели принятия решений. Скоринги

·      суть, назначение и классификация скорингов, основные методы построения скоринговых моделей (лог-регрессия, деревья решений);

·      современные модели оценки кредитного риска (Application Scoring, Behevioral Scoring, Collection Scoring, Fraud Scoring, оценка кредитного риска для расчета экономического капитала в рамках ВПОДК, оценка кредитного риска для расчета регуляторного капитала в рамках Базель II, моделей оценки ожидаемых потерь на покрытие кредитного риска в рамках МСФО-9);

·      отбор значимых факторов модели, определение формы их учёта;

·      показатели качества скорингов;

·      факторный анализ: t-статистика Стьюдента, корреляционная матрица, Weight-of-Evidence (WOE), Information Value (IV) и др.;

·      определение уровня отсечения скоринговой модели (Cut off);

 

6.    Модели Базель II

·      схемы моделей PD, LGD, EAD;

·      ключевые критерии факторов (дефолт заёмщика, экономические убытки и др.);

·      ключевые тесты и показатели, применяемые для оценки качества моделей PD, LGD и EAD: кривая профиля достоверности (CAP), коэффициент точности Gini (Accuracy Ratio, AR, Gini), кривая ROC (Receiver Operating Characteristic), площадь под ROC (AUROC), тест Колмогорова-Смирнова (KS-тест), коэффициент покрытия убытков (Loss Capture Ratio, LCR, PowerStat), кумулятивный коэффициент точности (Cumulative LGD Accuracy Ratio, CLAR), коэффициент ранговой корреляции Спирмена, показатель дефицита убытков (Loss Shortfall), стандартное абсолютное отклонение (MAD), индекс стабильности популяции (PSI), тест Хи-квадрат, индекс Херфиндаля-Хиршмана (HI) и др.;

·      калибровка модели, ее суть и подходы к осуществлению, оценка качества калибровки;

·      смысл и цель рейтингования клиентов;

·      структуры рейтинговых систем банка (измерения, шкалы, компоненты);

·      отличия подходов к организации рейтинговых систем в рамках IRB;

·      качественные и количественные требования ЦБ РФ к IRB-моделям банка: особенности и практические рекомендации по моделированию и организации процедуры валидации.

7.    Прогнозирование ожидаемых потерь в целях оценки резервов по методологии МСФО‑9

·      подходы к моделированию;

·      матрицы переходных вероятностей и их свойства;

·      ключевые особенности моделей МСФО‑9;

·      учет изменений кредитного портфеля в моделировании;

·      сравнение с IRB-подходом и с прогнозированием экономического капитала.

Очный семинар

29990 руб.
 
Не нашли интересующую тему семинара? Предложите свою!