Моделювання очiкуваних кредитних збиткiв

Анотація

У цiй статтi запропоновано метод моделювання ймовiрностi дефолту, описано статистичну оцiнку моделi та представлено модель алгоритму програмної реалiзацiї. Алгоритм автоматично обирає з групи регресiйних моделей, де моделями є як лiнiйна регресiя, так i рiзнi модифiкацiї напiвлогарифмiчних моделей та лаговi моделi для макрофакторiв Xi,t,Xi,t-1, ...,Xi,t-T
Cтатистичний аналiз проводиться за використання коефiцiєнта детермiнацiї R-квадрат, p-value, VIF (variance inflation factor).
Актуальнiсть цiєї теми визначається необхiднiстю дотримання банкiвськими органiзацiями мiжнародних стандартiв, таких як Мiжнароднi стандарти фiнансової звiтностi (МСФЗ 9) та Угода про банкiвський нагляд та капiтал (Базель 3). Цi стандарти визначають вимоги щодо оцiнки кредитного ризику та вимоги до розмiрiв капiталу. Дотримання цих стандартiв є важливим не тiльки для забезпечення стабiльностi та надiйностi фiнансової системи, а й для збереження довiри клiєнтiв та iнвесторiв. Вiдповiднiсть мiжнародним нормам також робить банки конкурентоспроможними на свiтовому ринку та сприяє припливу iнвестицiй та розвитку фiнансового сектору.
МСФЗ 9 може бути iнтерпретований рiзними моделями. В статтi запропоновано пiдхiд щодо вибору вiдповiдної моделi для прогнозування ймовiрностi дефолту. Описана методика вибору моделi дає змогу банкам вибрати оптимальну модель оцiнки прогнозу дефолту в рамках наведеного стандарту. Це сприяє бiльш точнiй та надiйнiй оцiнцi кредитного ризику, вiдповiдно регуляторним вимогам, що забезпечить банки засобами для кращого прогнозування та управлiння фiнансовими ресурсами, а також зменшення ризикiв.
Методологiя вибору моделi економить значну кiлькiсть часу та ресурсiв, оскiльки, пошук оптимальної моделi вiдбувається автоматично. Це дає змогу швидше реагувати на змiни в економiчному середовищi, вдосконалювати стратегiї прийняття рiшення та управляти кредитними ризиками, що має велике значення для фiнансових установ у конкурентному середовищi.
В Українi в цей час триває вiйна, i прогнозування за допомогою чинних методiв стає складним завданням через непередбачуванi стресовi ситуацiї для економiки. У таких умовах стандартнi моделi можуть бути недостатньо адаптованими для врахування пiдвищеного ризику та нестабiльностi. Запропонований пiдхiд допоможе знайти бiльш консервативнi моделi прогнозування, якi можуть бути корисними в умовах нестабiльних перiодiв i вiйни.