02—3 июня
Очный семинар
/Вебинар
Описание
В ходе семинара Вы:
· изучите основные экономико-статистические модели оценки кредитного риска, применяемые в целях оптимизации процедур предоставления кредитов, работы с проблемными активами, предотвращения кредитного мошенничества, выборочной проверки корректности размера сформированных резервов, а также для расчета достаточности регулятивного капитала (ПВР), экономического капитала, резервов (в рамках подхода МСФО-9);
· ознакомитесь с современными практическими особенностями организации внутрибанковских рейтинговых систем, процедур их разработки, тестирования, валидации, внедрения и применения в соответствии с актуальными нормативными требованиями Банка России, определенными в Положении №483-П и Указании Банка России №3752-У (с последними и планируемыми изменениями) с учетом актуальных передовых практик БКБН, Европейского ЦБ и банковского надзора (CRR 575, CRD IV, RTS, TRIM и другие);
· получите практические рекомендации по эффективному осуществлению внутрибанковской валидации методик и моделей оценки кредитного риска, применяемых для оценки нормативов достаточности, а также советы, полезные для успешного прохождения регуляторной валидации ЦБ РФ;
· узнаете типичные недостатки и ошибки, выявляемые в практике валидаций, возможные пути и методы их заблаговременного предупреждения;
· узнаете методологические подходы и рекомендации ЦБ по классификации и сегментации кредитных требований корпоративного, МСБ- и розничного портфелей в целях построения моделей оценки кредитного риска.
Семинар предназначен для:
· топ-менеджеров банка, курирующих риск-менеджмент, финансы, внутренний аудит/ контроль, аналитические подразделения BI, IT и др. направлений;
· руководителей и участников стратегических проектов банка по внедрению и совершенствованию ПВР или МСФО‑9;
· разработчиков и валидаторов моделей оценки рисков;
· руководителей и специалистов подразделений риск-менеджмента, андеррайтинга, внутреннего контроля/ аудита, IT- и BI-аналитики, финансово-аналитических, плановых, безопасности, по работе проблемными активами.
ПРОГРАММА
Обновлена в январе 2023г.
1. Общие методологические вопросы моделирования рисков в банковском бизнесе.
· базовые понятия банковского риск-менеджмента и моделирования;
· допущения, сфера применения и ограничения модели;
· ключевые свойства рейтинговых моделей (дискриминационная сила, прогностическая точность, стабильность, устойчивость, чувствительность, сходимость и др.);
· организация в банке процессов построения и валидации моделей, рекомендуемая структура подчиненности соответствующих подразделений банка.
2. Статистические основы экономико-математического моделирования.
· основные меры рисков: волатильность, коэффициент вариации, стоимость риска (VaR), ожидаемые потери (Expected Shortfall) и др.;
· ожидаемые и неожиданные кредитные потери (ECL, UCL);
· 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.;
· подход на основе внутренних рейтингов (ПВР, IRB) согласно Положению Банка России № 483-П как основа дальнейшего развития моделирования кредитного риска;
· 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;
· точечные и интервальные оценки кредитного риска;
· тестирование ключевых свойств портфелей в целях выборочного оценивания;
· применение выборочного оценивания в практике банковского аудита и банковского надзора (на примере актуального проекта Указания ЦБ РФ).
4. Эконометрические модели.
· шкалы измерений, применяемые при моделировании;
· линейные и нелинейные регрессионные модели, основные инструменты их автоматизированного построения;
· 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, наиболее применяемые методы построения скоринговых моделей (логит-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/III+, моделей оценки ожидаемых потерь на покрытие кредитного риска в рамках МСФО-9);
· отбор значимых факторов модели, определение формы их учёта;
· ключевые характеристики качества скоринговых моделей;
· стресс-тестирование скоринговых моделей;
· факторный анализ: t-статистика Стьюдента, корреляционная матрица, Weight-of-Evidence (WOE), Information Value (IV) и др.;
· определение оптимального уровня отсечения скоринговой модели (Cut off).
6. Модели Базель II/III+
· методология оценки PD, LGD (Long Run, In Default), EAD;
· ключевые критерии факторов риска (дефолт заёмщика, экономические убытки и др.);
· ключевые тесты и показатели, применяемые для оценки ключевых характеристик 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 (MAE), индекс стабильности популяции (PSI), тест Хи-квадрат, индекс Херфиндаля-Хиршмана (HHI) и др.;
· цели, задачи и возможные пути осуществления стресс-тестирования моделей ПВР;
· разработка ядра и калибровка модели, подходы к их осуществлению и оценке качества;
· суть и цель рейтингования клиентов (кредитных требований); структура, состав и возможные подходы к организации банковских рейтинговых систем;
· современные острые вопросы методологии IRB, советы по их решению;
· качественные и количественные требования ЦБ РФ к IRB-моделям: особенности и практические рекомендации по моделированию и организации процедуры валидации.
7. Модели оценки ожидаемых потерь по методологии МСФО‑9:
· покрытие ожидаемых потерь резервами;
· общая схема расчета; понятие стадии; критерии стадий; переходы между стадиями;
· сравнение подходов к моделированию в рамках ПВР и МСФО‑9;
· матрицы переходных вероятностей (по бакетам просрочки и грейдам, с возвращением и без возвращения), их виды и свойства;
· PD на горизонте 1 мес., 1 год и до прогнозного конца жизни КТ;
· модель биномиального развития;
· кумулятивная PD, маржинальная PD;
· учет прогнозов изменений состояния и условий функционирования кредитного портфеля.
Очный семинар
28990 руб.Вебинар
28990 руб.Специалист
БНП Париба Банк АОРиск-менеджер
ВозрождениеВедущий эксперт СРМ
ПАО "Банк Уралсиб"Главный специалист
Банк СГБРуководитель направления
ПАО Сбербанк
Предложить тему семинара
|
Не хватает прав доступа к веб-форме. |