sas ifrs 9 quick start service · copyright © sas institute inc. all rights reserved. Кривые...

Copyright © SAS Inst itute Inc. A l l r ights reserved.

SAS IFRS 9 Quick Start ServiceОписание методологических подходов


МСФО 9. Ключевые изменения

МСФО 39 → МСФО 9

Три стадии обесцененияВыделение новой Стадии 2 (под

наблюдением). Описание правил определения стадий обесценения.

Стадии обесценения

Оценка обесценения на основе прогноза

ожидаемых потерь

Разработка моделей PD (12М, LFT), LGD

Модели ECL

Что нового? Что нужно сделать?

Кл

юче

вые

изм

енен

ия


SAS для МСФО 9EMEA

Великобритания 4 Банка

Австрия 1 Банк

Португалия 1 Банк

Швеция 5 Банков (топ 3)

Италия7 Банков + 2 IT –провайдера

сервисов для 30+ банков

Хорватия 1 Топ Банк

Кипр 1 Топ Банк

Турция 1 Топ Банк

Словения 1 Топ Банк

Греция Дочерние структуры Топ Банка

Ирландия 1 Топ Банк

ОАЭ 1 Топ Банк

Южная Африка 1 из топ 5 Банков

Саудовская Аравия 1 Топ Банк

Польша 1 Топ Банк

АЗИЯ

Сингапур 1 Банк (присут. в 70 странах)

Таиланд 1 топ Банк

Малайзия 2 топ Банка

Страны Америки

Канада 4 Банка (3 из топ-5)

Аргентина 1 из топ-6 Банков

Колумбия 2 из топ-5 Банков

Лидер рынка – свыше 40 сделок по всему миру

44

9

5

1

1

2

1

1

1

1

1

11

11

1

1

1

2

1


Контент решения SAS для МСФО 9

Первоочередные задачи• Быстрое внедрение • Организация эффективного взаимодействия

финансов и рисков• Разработка стандартного набора отчетов

Основные параметры решения• Встроенные шаблоны моделей• Предустановленные параметры данных • Шаблоны процессов и отчетных форм • Возможность интеграции со средой разработки и

валидации моделей

Почему SAS?• Быстрый и простой процесс запуска моделей• Простота использования• Передовые технологии• Накопленная отраслевая и технологическая

экспертиза

Ключевые вопросы Модели и аналитика

• Встроенные шаблоны типовых моделей оценки кредитного риска, позволяющие ускорить процесс их внедрения

• Преднастроенные легко корректируемые правила определения стадии обесценения

• Преднастроенная модель расчета ОКУ в зависимости от выбранного сценария

Агрегирование и отчетность

• Преднастроенные шаблоны отчетности по МСФО 9

• Рабочие таблицы для агрегации расчетов ОКУ и консолидации данных на групповой основе

Процесс

• Преднастроенный шаблон процесса расчета ОКУ и подготовки отчетности в соответствии с требованиями МСФО 9

• Наличие дополнительных скриптов, позволяющих гибко подходить к настройке процессов и реализации расчетов

• Визуализация этапов исполнения процесса, позволяющая осуществлять пошаговый мониторинг

SAS для МСФО 9


Подго-товка

данных

– ETL– Проверка

качества– Отчет о

качестве

Активы к оценке

Расчет ECL

– Корректировка моделей PD, LGD

– Применение моделей– Логика модели ECL– Сценарный анализ

– Разработка моделей PD, LGD

– Передача моделей для расчета ECL

Сторонние модели

Разработка моделей

Стадии обесце-нения

– Стадии обесценения

Внутренние источники

Витрина результа-

тов

Модули решения SAS ECL



Stag

eEC

L Fi

nal


ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss

Класси-фикация

– Бизнес-модель

– SPPI– АС/ССОПУ

/ССПСД– Проверка

качества данных


Cla

ss

Возврат к калибровке правил

– Аудиторский «след»

– Анализ результатов

– Сравнение в динамике

– Drill-down

Агрегация, корректиров-

ки, выбор сценария, отчетность

Аудиторские отчеты

SAS IFRS 9QSS

Процесс расчета ожидаемых кредитных убытков


Подго-товка

данных



качестве


Расчет ECL







Стадии обесце-нения



Витрина результа-

тов




– Drill-down

Агрегация, корректиров-

ки, выбор сценария, отчетность





Stag

eEC

L Fi

nal


ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss

Класси-фикация



/ССПСД– Проверка

качества данных


Cla

ss

SAS DI

SAS BRM

SAS MIP

SAS BRM

SAS RFWSAS VA


SAS IFRS 9QSS

Компоненты решения SAS для МСФО 9



Подготовка

данных



качестве


Расчет ECL







Стадии обесцен

ения



Витрина результато

в




– Drill-down

Агрегация, корректировк

и, выбор сценария, отчетность





Stag

eEC

L Fi

nal


ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss

Классификация



/ССПСД


Cla

ss

SAS DI

SAS BRM

SAS MIP

SAS BRM

SAS RFWSAS VA

SAS IFRS 9QSS



Проверка качества данных. Определение стадии обесценения

Обесценение

Стадия 3

Стадия 2

Стадия 1

Активы, по которым кредитный риск

существенно не увеличился с момента

первоначального признания

Существенное ↓ кредитного

качества актива

Активы с объективными признаками

обесценения/в дефолте

EL прогноз на 12 мес. EL прогноз на весь срок жизни актива EL прогноз на весь срок жизни актива

Рост PDобслуживаемые

Под наблюдением

необслуживаемые

Примеры правил отнесения актива ко 2-й стадии:

• 30+ DPD

• Существенное снижение рейтинга

• Отнесение актива к проблемной территории

• Валютная принадлежность

• Иные warning signals

Примеры правил проверки качества данных:

• Контроль пропущенных значений

• Контроль форматов заполнения

• Контроль диапазонов приемлемых значений

SAS IFRS 9QSS



in-memory, HP Risk


данных



качестве


Расчет ECL








ения




в




– Drill-down







Stag

eEC

L Fi

nal


ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




/ССПСД


Cla

ss

SAS DI

SAS BRM

SAS MIP

SAS BRM

SAS RFWSAS VA

SAS IFRS 9QSS



Трансформация подхода к исполнению моделей

Запуск моделей сопровождается необходимостью поддержания бесконечного кода и его доработок:• Техническая спецификация моделей• Подготовка кода для выхода в пром. эксплуатацию • Тестирование регрессий и кода • Поддержание функции контроля качества и проверки выходных

данных по итогам расчетов • Необходимость документирования всех скриптов и пр.

Стандартная процедура запуска моделей Среда исполнения моделей SAS MIP

Описание моделей

Определение компонентов моделей

Макро - факторы Данные по портфелю

Анализ результатов

Контролируемое исполнение моделей, обеспечение аудируемости процесса, ведение логов:• Запуска моделей, проведения сценарного анализа• Структурированный подход к ведению групп моделей

Описание последовательности расчетов и применения моделей

SAS IFRS 9QSS


Кривые вероятности дефолта (PD-curves/винтажные кривые)

Достоинства модели Недостатки модели

• Не требует существенных вычислительных затрат

• Легко интерпретируема

• Один раз оценив, можно быстро применять модель и использовать её для прогнозирования производительности для различных портфелей или сегментов

• Дает верхнеуровневое понимание об уровне рисков, которые можно комбинировать с другими расчетамидля более детального анализа и сравнения портфелей.

• Для оценки субпортфеля, например, требуется новая модель

• Такое понятие как просрочка или возможное будущее снижение качества не используются в модели

• Не хватает способности быстро подстроиться под факторы, которые могут повлиять на характеристики(например, сдвиг продуктового ряда)

• Сложно отделить от модели такие факторы, как изменение в политике андеррайтинга

Описание используемого подхода

• Оценивается поколение ссуд, выданных в каждыйопределенный период. Использует скоринговуюмодель, ставя в соответствие каждому кредиту сразными значениями PD кумулятивную кривую.

• Использует формулу для сдвига кривой PD отпрогнозируемого валового внутреннего продукта(ВВП).

• Рассчитывает вероятности выживания ссуды,денежные потоки (в т.ч., убытки, которыеоснованы на модели LGD), и вычисляетожидаемые убытки как для 12-месячногопериода, так и для всей продолжительностижизни кредита.

SAS IFRS 9QSS


Розничная hazard модель (retail hazard model)


• Предполагается, что ссуда либо «здорова», либо вдефолте в любой последующий момент времени

• Информация о текущем статусе просрочкиигнорируется моделью. В среднем, на уровнепортфелей, модель показывает хорошиерезультаты (недооценивая «плохие» ссуды ипереоценивая «здоровые»).

• Использует дополнительную логарифмическую(log-log) модель, как для модели дефолта, так идля prepayment - модели. Оценка, как правило,устанавливается для каждого месяца

• В качестве LGD используется настроечная таблицакоэффициентов

Начальное состояние

Конечное состояние

«здорова» prepay дефолт

«здорова»Модель не требуется*

cloglog cloglog

*Вероятность того, что ссуда не выйдет в дефолт = 1-(вероятность prepayment + вероятность дефолта)

SAS IFRS 9QSS


Retail Hazard

Розничная hazard модель с ориентиром (retail hazard with landmark)


• Используются розничные hazard модели,зависящие от состояния просрочки ссуды вбазовом/начальном состоянии

• Ссуды группируются и оцениваются по модели,соответствующей ориентиру – бакету просрочки, вкотором они находятся

• Модель не предсказывает будущие просрочкиплатежей, говоря только о том, будет ли ссуда«здорова» или попадет в дефолт в следующиймомент времени

• В качестве LGD используется настроечная таблицакоэффициентов

Начальное состояние


«здорова» prepay дефолт

«здорова»Модель не требуется*

cloglog cloglog

30+ DPDМодель не требуется*

cloglog cloglog


cloglog cloglog


cloglog cloglog


cloglog cloglog

*Вероятность того, что ссуда не выйдет в дефолт = 1-(вероятность prepayment + вероятность дефолта)

SAS IFRS 9QSS


Retail Hazard


• Модель позволяет оценивать каждое возможноеперемещение актива из одного бакетапросрочки в другой, т.е. рассчитываетвероятность перехода в какое-либо состояние накаждый момент времени

• В модели миграций в качестве факторов могутбыть использованы как параметры,характеризующие ссуду, так и макро-переменные. Можно использовать простыемодели, возвращающие средние значения

• История состояний, предшествующихпрогнозируемому, не сохраняется. С помощьюданной структуры можно предсказатьвероятность будущих состояний для ссуды,находящегося в определенном состоянии внастоящем.

• Позволяет оценить на основе данных о текущемположении как просрочка влияет на результат икогда ссуда окажется в каждом из бакетов.

• Потенциальная сложность проведениямоделирования нивелируется SAS посредствомвстроенного инструментария для разработкимоделей данного типа.

Retail Hazard

Базовое состояние


Текущее состояние

30+ DPD 60+ DPD 90+ DPD Prepay Дефолт


logit logit среднее

30+ DPD logit logit logit logit

60+ DPD среднее среднее logit logit logit

90+ DPD logit среднее среднее logit logit

Матрица вероятностей перехода ссуды из базового состояния в конечное

SAS IFRS 9QSS

Марковская цепь состояний


Retail Hazard

Базовое состояние



30+ DPD 60+ DPD 90+ DPD Prepay Дефолт


logit logit среднее

30+ DPD logit logit logit logit

60+ DPD среднее среднее logit logit logit

90+ DPD logit среднее среднее logit logit

Матрица вероятностей перехода ссуды из базового в конечное состояние


• Предполагается, что актив следует/ мигрируетпо определенному пути в рамках матрицы –симуляция

• Путь заканчивается в терминальном состоянии(дефолт или prepay) или при наступлении срокапогашения

• Моделируется случайный переход из одногосостояния в другое в следующий моментвремени (шаг - месяц)

• Модель может обрабатывать зависимыепеременные (использует расчетную величину,связанную с предшествующим поведениемактива – количество месяцев после последнеговыхода на просрочку, например, если ссудавыходила ранее на просрочку, то вероятность еедефолта выше по сравнению со «здоровой»ссудой )

• Потенциальная сложность использованияподхода, основанного на симуляциях МонтеКарло, средствами SAS нивелируется за счетвозможности легкой регулировки состояний.

Модель миграции Монте КарлоSAS IFRS 9QSS


Проведение сценарного анализа

Анализ влияния макро-факторов В качестве сценария задается поведение непосредственно компонентов оценки

риска (PD, LGD, пр.)

Важно подчеркнуть необходимость обоснования учета влияния

макроэкономических условий на фин. Показатели деятельности организации перед

аудитором

Определение поведения риск-

метрик

Моделирование зависимости

потерь от макро -показателей

Разрабатывается модель, учитывающая влияние макро – переменных на

компоненты оценки риска

Сценарии (базовый, оптимистичный, пессимистичный) определяют поведение

макро – показателей.

Проводится оценка влияния макро –факторов (в QSS – ВВП, индекс потребительских

цен, рын. % ставка, территориальная принадлежность, уровень безработицы) на

результат расчета ОКУ

SAS IFRS 9QSS




данных



качестве


Расчет ECL








ения




в




– Drill-down







Stag

eEC

L Fi

nal


ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




ECL

12

ECL

LFT

Cla

ss




/ССПСД


Cla

ss

SAS DI

SAS BRM

SAS MIP

SAS BRM

SAS RFWSAS VA

SAS IFRS 9QSS



Недостатки бизнес-процесса• Отсутствие интеграции рисков и финансов• Неэффективность процессов• Ограниченные контроли

Параметры модуля• Платформа для интеграции подразделений

рисков и финансов• Управление процессом• Консолидация результатов и отчетные формы

Почему SAS?• Гибкие интеграционные возможности• Встроенная функция создания и управления

процессами• Инфраструктурное решение, которое может быть

использовано в дальнейшем для решения множества задач (ВПОДК, стресс-тестирование и пр.)

Ключевые вопросы

Автоматическое заполнение форм отчетности

Централизованное управление процессом

Ручные корректировки

Модуль управления процессоми подготовки отчетности

SAS для МСФО 9


РольФункциональноеподразделение

Описание

АдминистраторТех.

Поддержка

• Обеспечение надлежащей установки и конфигурирования решения• Управление ролями доступа• Периодический запуск системы• Обеспечение доступности данных и систем

Аналитикданных

Тех.поддержка

• Подготовка необходимых для расчета ОКУ данных, а также данных для разработки моделей• Обеспечение интегрируемости данных

Финансовый аналитик

Финансы

• Классификация активов• Проведение корректировок процесса расчета ОКУ• Оценка влияния применения различных моделей и сценариев на фин. показатели • Участие в подготовке отчетности

Кредитный аналитик

УправлениеРисками

• Проведение оценки ожидаемых потерь• Моделирование потоков платежей совместно с подразделением финансов

Разработчик моделей

УправлениеРисками

• Разработка, калибровка и мониторинг моделей, участвующих в расчете ОКУ

Роли в процессе подготовки отчетности по МСФО 9SAS IFRS 9QSS


Исследование результатов расчета. ОтчетностьОбработка данных и наладка процесса расчета ОКУ

Базы данных Risk and

Finance Workbench

Модель данных

МСФО 9

Старт ежемесячного

расчета ECL

Проверка доступности

данных

Подготовка данных

Корректировка данных

по портфелю

Согласование данных

по портфелю

Запуск расчета

ECL

Рассмотрение

результатов расчета

ECL

Корректировка


ECL

Обогащение деталями

и обновление

результатов

Согласование

обновленных


Подтверждение

результатов ECL

Выполнение

анализа

атрибутов

Утверждение


ECL

Подготовка отчетности

Завершение

ежемесячного расчета

ECL

Публикация

результатов

Согласование и

утверждение

Детализация

расчетов

(drill down)

Раскрытие на

сделочном уровне для

внешних нужд

Управление отчетами в

Visual Analytics

Risk and Finance Workbench

Преднастроенный шаблон процесса для МСФО 9


сценариев и правил

определения стадий

обесценения

SAS IFRS 9QSS


Поддерживаются, в том числе:

Рабочий процесс Механизмы согласования и

корректировок Аллокация и агрегация результатов

расчета Группировка шаблонов отчетности Гибкость в отношении построения

отчетности Механизмы аудируемости Возможность подготовки отчетности для

различных юрисдикций

• Анализ кредитного качества

• Анализ обеспечения

• Анализ LTV по продуктам

• Анализ концентрации по

продуктам

• Анализ просрочек

• Винтажный анализ

• Анализ влияния компонентов

на оценку ECL

Анализ кредитного качества

• Изменения ECL

• Классификация активов и

обязательств

• Анализ позиций - финансовые

активы и обязательства

Анализ миграции и классификация

Решение содержит преднастроенные шаблоны для подготовки необходимой в соответствии с требованиями МСФО 9 отчетности

SAS IFRS 9QSS

Формирование отчетности. Шаблоны отчетов


Модели и группы моделей

Скрипты

5

6

Иерархии МСФО 9

Воркшиты и Формулы МСФО 9

Шаблоны отчетов МСФО 9Бизнес правила

Шаблон процесса

Сценарии3

4

7

8

9

Модель входных данных

Шаблон процесса

1

2

SAS IFRS 9QSS

Компоненты сервиса для обеспечения сквозного процесса Подготовки отчетности по МСФО 9


• Исполнение моделей SAS и внешних моделей, разработанных, например, в R, Python. Возможность использования текущих

моделей

• Легкость переключения моделей, свободный запуск ad-hoc - сценариевГибкость среды для аналитики

• Использование технологии расчетов in-memory, обеспечивающий получение результатов в режиме, близком к реальному времениВысокая скорость расчетов

• Координация взаимодействия всех вовлеченных сторон: процессы согласования, доработки и пр. Система оповещений.

Управление процессом

• Запуск моделей в контролируемой среде, воспроизводимость расчетов

• Возможность контроля за прогнозной силой моделей, управление жизненным циклом моделей

Прозрачность и аудируемость

• Вертикальное развитие (на уровень Группы),

• Горизонтальное развитие системы на:

Интегрированное стресс-тестирование Управление капиталом в рамках ВПОДК

Хранение и запуск моделей Базель

Проверку качества данных по BCBS239

Широкая область применения

SAS IFRS 9QSS

Ключевые преимущества решения SAS для МСФО 9

sas.com


Спасибо за внимание!

Мария НаумоваСтарший бизнес консультант Практики управления рисками SAS Russia/[email protected]+79163904411

http://www.sas.com/

mailto:[email protected]

sas ifrs 9 quick start service · copyright © sas institute inc. all rights reserved. Кривые...

Documents