SAS Slovakia Newsletter / Tipy a triky

Monitoring modelov

Banky, ktoré chcú efektívnejšie využívať svoj kapitál, optimalizujú jeho potrebu na krytie rizík. Regulačný rámec v tejto oblasti tvoria Bazilejské dohovory o kapitále bánk. Najbežnejšie a v súčte najväčšie riziko pre banky je, že ich dlžníci nesplatia svoj dlh včas a v dohodnutých podmienkach. Toto riziko, nazývané, kreditné riziko, banky kvantifikujú. Čím presnejšie sa im to darí, tým si môžu byť nielen istejšie v svojom podnikaní a zároveň presnejšie vedia koľko vlastného kapitálu musia podľa dohovorov rezervovať na krytie rizika.

Vzhľadom na množstvo dlžníkov sa obyčajne nemôžu banky venovať kreditnému riziku každého jej malého klienta-dlžníka jednotlivo. Môžu preto vytvárať skupiny klientov alebo kontraktov s podobnými rizikovými charakteristikami, napríklad vek a zamestanie klienta, typ produktu – hypotéka, kreditná karta a podobne. Každej takejto skupine/ poolu, banka priradí číselne vyjadrenie rizikových faktorov skupiny. Medzi najdôležitejšie rizikové faktory, o ktorých hovoria aj dohovory, patria pravdepodobnosť defaultu, čiže nesplácania, a strata v prípade defaultu. Pre tieto faktory sa vžilo označenie PD (probability of default) a LGD (loss given default).

Banky, ktoré zašli pri výpočte kreditného rizika najďalej, používajú na výpočet PD a LGD poolov malých klientov modely. Fungovanie takého modelu si môžeme predstaviť ako procedúru podobnú skórovaniu klienta pri žiadosti o hypotéku. Na základe údajov o klientovi, jeho kontrakte, ale napríklad aj histórii splátok, či nesplácania, model určí odhady, t.j. čísla pre PD a LGD. Banka príde k takému modelu obyčajne tak, že analyzuje klientov a ich kontrakty z minulosti a očakáva podobnú situáciu aj v budúcnosti. Dáta z minulosti, ktoré banka použila pri vývoji modelu, sa nazývajú modelovacie dáta. Aktuálne dáta, ktoré banka použiva pri odhade, sa nazývajú skórovacie dáta.

Ako súvisia modelom vypočítané odhady s PD a LGD pre pooly kontraktov? V zásade dvojako. Pre PD a LGD poolu môže banka použiť priemer odhadovaných hodnôt kontraktov z poolu. Modelom vypočítané hodnoty sa však môžu použiť aj ako kritérium pre zaradenie kontraktov do poolu.

Dohovory určujú, koľko vlastného kapitálu musí banka rezervovať pre pokrytie rizík. V prípade kreditných rizík, príslušné formuly obsahujú priamo PD a LGD. Klientela jednotlivých bánk ako aj údaje o nej sú natoľko rozdielne, že nie je možné použiť spoločný model pre všetky banky. Aby banky mohli použiť model pre výpočty podľa dohovorov, musia presvedčiť dohliadajúci orgán, u nás Národnú banku Slovenska, že ich modely sú dostatočne dobré. Táto procedúra, známa ako validácia modelu, vyžaduje značné úsilie zo strany bánk. Zlé rozhodnutia banky v tejto oblasti môžu na dlhé obdobia paralyzovať činnosť príslušných oddelení, nehovoriac  o tom, že banke sa nemusí podariť regulátora, NBS, presvedčiť.

Credit Scoring solution, aplikácia od SASu, môže bankám pomôcť. Jedna jej časť, Model Monitoring, robí to, čo má v názve. Monitoruje modely, či sa nemýlia vo svojich odhadoch, či východiská platné pri tvorbe modelu z modelovacích dát zostavajú v platnosti aj pri skórovacích dátach.

Aplikácia pripravuje sadu reportov dostupných cez web.
Tieto obsahujú štatistické ukazovatele rozdelené do štyroch oblastí:

  • stabilita modelu: je rozdelenie skóre (odhadov pre PD a LGD) podobné rozdeleniu v modelovacích dátach? Nakoľko je model závislý na zmenách vnútorného (zmeny v produktoch banky, marketingova stratégia) a vonkajšieho prostredia (konkurencia, úrokové miery)?
  • výkonnosť modelu: majú dobrí klienti vysoké skóre? Majú zlí klienti nízke skóre? Ako dobre model oddeľuje dobrých klientov od zlých? Ktoré premenné modelu (charakteristiky klientov a kontraktov) dobre oddeľujú zlých klientov od dobrých? Ktore premenné zle oddeľujú?
  • kalibrácia modelu: nakoľko sa odhadnuté PD alebo LGD zhoduje so skutočným PD a LGD pre pooly? Sú rozdiely významné?
  • ďalšie reporty

Dohovory ponechávajú validáciu bankových modelov v kompetencii národných regulátorov. Davajú však odporúčania vo forme dokumentu známeho ako Working Paper 14. Model monitoring pokytuje prehľadné reporty so všetkými štatistickými ukazovateľmi z dokumentu.

Monitoring modelov

Na obrázku sa nachádza ukážka súhrnného report pre model kreditných kariet. Kliknutím na farebnú guľôčku alebo ikonku report sa otvorí detail. Jeho ukážka je na ďalšom obrázku.

Monitoring modelov

Ak si chce používateľ pripomenúť definíciu ukazovateľa na otvorenom detaile, môže kliknúť na ikonku Help a uvidí popis podobný tomu na ukážke.

Monitoring modelov

S akými praktickými otázkami sa môže banka stretnúť pri nasadení Model monitoringu od SASu? Aplikácia je extrémne závislá na dobre pripravených dátach. Nie je ich málo:

  • informácie o modeloch – skórovacia funkcia, metadáta o monitorovaných premenných modelu , ďalšie metadáta modelov, ako napríklad typ monitorovaného produktu, typ modelu PD/LGD, cutoff hranice a pod.
  • modelovacie a skórovacie dáta vo forme ABT (analytic base table) datasetoch o kontraktoch/klientoch
  • statické dáta o klientoch a kontraktoch
  • údaje o defaultoch
  • metadáta definujúce pooly pre modely

Prirodzene, banky príslušné údaje majú vo svojich štruktúrach. Transformácia týchto vstupných údajov pre datamarty reportov je asi najväčšou výzvou pri implementácii.

Na druhej strane, zodpovednej príprave dát sa neda vyhnúť v žiadnom riešení. Dôležité je, že vypočítané údaje sú k dispozícii nielen vo forme reportov, ale aj vo forme dát prístupných na ďalšie skúmanie a experimentovanie. To isté sa týka aj akýchkoľvek medzivýsledkov k výpočtom. Inými slovami, banka a najmä regulátor môže výpočty overiť v ktorejkoľvek ich fáze podľa pripravenej schémy výpočtu.

Eduard Grešák, SAS Consultant