Управление рисками – один из фундаментальных стратегических приоритетов любой успешной компании. Продукт поможет кредитным организациям упростить ряд сложных задач систем риск-менеджмента, повысить качество управления рисками, включая точность оценок и скорость принятия решений, сократить издержки, в том числе связанные с созданием и поддержкой баз данных, необходимых для разработки и валидации собственных моделей.
Новый инструмент автоматизации управления рисками, «Модель определения наиболее вероятного уровня рейтинга и оценки вероятности дефолта кредитных организаций», позволяет оценить вероятность дефолта банка на горизонте одного года, двух и трех лет.
Предлагаемая модель имеет широкий диапазон применения в области оценки рисков для банковского сектора и может быть использована для целей:
- установления лимитов кредитного риска на контрагентов банковского сектора;
- определения уровня резервирования требований к кредитным организациям в соответствии с IFRS 9;
- установления дисконтов к инструментам эмитентов банковского сектора, выступающих обеспечением по сделкам обратного РЕПО и иным операциям;
- оценки рисков участников сделок структурированного финансирования: оригинатора, сервисного агента, банка счета и банка резервного фонда;
- принятия иных инвестиционных решений, предполагающих концентрацию кредитного риска на кредитных организациях;
- оценки наиболее вероятного уровня рейтинга банка в соответствии с методологией рейтингового агентства «Эксперт РА» на основе публичных данных.
В основе модели лежит универсальный алгоритм классификации Random Forest Classifier, или «случайный лес», являющийся одним из наиболее эффективных на сегодняшний день. По результатам валидации дискриминирующая способность модели соответствует высокому уровню по стандартам Basel-II.
Модель машинного обучения построена на основе массива исторических данных о присвоенных кредитным рейтинговым агентством «Эксперт РА» рейтингах и частоте дефолтов в их разрезе.
Статистика по рейтингам агентства «Эксперт РА» является наиболее объемной на российском рынке и аккумулируется с 2002 года. Ее масштаб и исторический горизонт позволили сформировать выборку из более чем 5 000 наблюдений, включая порядка 200 дефолтов на однолетнем временном горизонте, около 400 – на двухлетнем и свыше 500 – на трехлетнем.