ПСБ стал стратегическим партнером крупнейшего ежегодного профессионального события в области управления банковскими рисками - Russia Risk Conference 2020, которое проходило 17 и 19 ноября в режиме онлайн.

На конференции участники обсудили готовящиеся со стороны Банка России изменения в рисковом регулировании, влияние COVID-19 на управление рисками и пути выхода из пандемии, а также вопросы стратегического управления рисками.

Спикерами мероприятия стали представители Банка России, отечественных и иностранных кредитных организаций, крупнейших вузов страны, российских и зарубежных компаний сферы риск-менеджмента и др. Со стороны ПСБ в конференции приняли участие руководитель по валидации Михаил Помазанов, начальник отдела контроля операций на финансовых рынках Александр Петровых и управляющий менеджер группы по валидации Татьяна Ерофеева.

Михаил Помазанов дал мастер-класс на тему «Валидация эффективности риск-менеджмента розничного портфеля», где представил новый практический подход к оценке эффективности действующих политик риск-менеджмента и инструментов принятия решений по отбору заемщиков в различных массовых сегментах кредитования. Метод основан на количественной оценке качества одобрения розничных кредитных сделок на основании статистических данных об уровне отказа клиентов, обратившихся в банк, уровне внутреннего дефолта и кредитного риска на рынке в целом. Также он дал рекомендации по отработке типовых причин слабости оценок эффективности политики риск-менеджмента в розничном бизнесе. Так, в случае, если среди одобренных банком клиентов значительная часть оставляет предложение невостребованным или уходит в другую кредитную организацию, а принявшие предложение заемщики оказываются ниже качеством, чем в среднем по одобренным, необходимо сегментировать одобренных клиентов по качеству, предлагая лучшим из них наиболее выгодные условия. В случае отсутствия повышения уровня коммерческой эффективности розничного кредитования следует проводить регулярную валидацию качества решений риск-менеджмента, скоринговых карт, уровней стоп-сигналов и других показателей, а также внедрить для соответствующих подразделений мотивационную систему по повышению эффективности процесса кредитования.

Александр Петровых представил доклад «Построение кривых доходности облигаций на низколиквидных рынках». В выступлении он отметил, что большинство классических и наиболее известных моделей построения кривых доходности облигаций – модели Васичека, Кокса-Ингерсолла-Росса, Халла-Уайта – предполагают наличие полного набора ценовых данных на каждый момент времени. Однако возникают серьезные проблемы, когда они применяются на рынках с редкими или зашумленными данными о торговых сделках, результирующие кривые доходности получаются искаженными или слишком волатильными. Низкая ликвидность характерна и для российского рынка облигаций. Она выражается в нерегулярности сделок по имеющимся в обращении выпускам, а также в нерепрезентативности отдельных значений доходности. Для решения данной проблемы спикер предлагает использовать метод оценки временной структуры доходности облигаций, основанный на динамической модели уравнений пространства состояний с использованием фильтра Калмана. Этот метод позволяет модифицировать классические модели построения кривых доходности таким образом, чтобы получать адекватные оценки кривых, в том числе, в торговые дни с редкими или аномальными данными о торговых сделках.

Татьяна Ерофеева выступила на тему «Практика и специфика количественной валидации моделей оценки кредитных рисков». Она отметила, что основная цель валидации кредитных рисков – аттестация действующей в банке рейтинговой системы и подтверждение точности количественных оценок параметров риска. При этом отличительной особенностью внутренней банковской валидации является необходимость не только протестировать предложенные разработчиком модели, но и предложить альтернативные варианты их построения, повышающие эффективность и точность оценки рисков. В докладе она рассмотрела основные тесты, проводимые в рамках количественной валидации моделей кредитных рисков, показатели, характеризующие качество построенной модели, и на примере показала дискриминационную способность финансовых показателей в различных отраслях. Помимо этого был представлен практический пример и дана интерпретация причин снижения мощности рейтинговой системы в условиях секвестированной выборки банковского портфеля, а также предложены рекомендации относительно подходов к построению и калибровке моделей PD PIT и PD TTC. В рамках выступления также была представлена целевая декомпозиция рейтинговых моделей в зависимости от текущей ситуации в экономике.