Расчет оптимального количества резервов под ипотечные ссуды

На протяжении всего своего существования банковская система сопровождалась банковскими кризисами. Иногда они происходили из-за схожих причин, а порой из-за совершенно новых. Однако одна закономерность существует совершенно точно – каждый новый кризис все больше влияет на мировую экономику. В попытке предотвратить банковские кризисы был создан международные комитет, который регулирует банковскую деятельность – Базель. Нынешний подход для определения минимальных размеров резервов под активы, способствуют лишь более точному определению уровня кредитного риска актива, чем раньше, что приводит к более точному статичному коэффициенту риска. Однако, несмотря на это, кризисы продолжают появляться, ведь кредитный риск не является постоянным во времени – в кризисный период, даже лучшие из лучших могут испытать непреодолимые трудности. Данная работа рассматривает другой, не принятый международными нормами подход к формированию резервов под активы, когда коэффициенты риска даже для одной группы активов не являются постоянными во времени. Для получения динамичных оценок кредитного риска, я работал с портфелем ипотечных кредитов крупнейших российских банков и разработал модель, которая способна предсказывать уровень просроченной задолженности 90+ дней, считающейся безнадежной, в зависимости от таких макроэкономических показателей, как уровень безработицы, уровень реальной заработной платы и процентной ставки по ипотечным кредитам. По результатам внутревыборочного тестирования, модель не выдает систематических ошибок, а высокий уровень R2 = 0, 7465 позволяет ей предсказывать максимальный уровень просроченных платежей с точностью до 0,1%. Далее, я использую значение 10% VaR уровня просроченной задолженности, чтобы получить уровень кредитного риска для портфеля в любой момент времени, который помогает мне определить минимальный размер резервов, который по моей системе является контрциклическим.