Standard & Poor`s Risk Solutions Консорциумы данных

Standard & Poor’s Risk Solutions
Консорциумы данных
Июнь 2010 г.
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Copyright (c) 2007 Standard & Poor’s, a subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
Содержание
• Деятельность S&P Risk Solutions
• Консорциумы данных: что это такое?
• Почему консорциумы нужны кредиторам?
• Преимущества консорциумов данных
• Что может обеспечить Standard & Poor’s?
– Этап 1: Фаза диагностики
– Этап 2: Создание консорциума по сбору данных
– Этап 3: Процесс создания пула данных о PD (вероятность дефолта),
очистка, агрегирование, тестирование и анализ данных
– Этап 4: Отчетность и результаты работы
– Этап 5: Строительство модели на агрегированных данных
• Опыт Standard & Poor’s по взаимодействию с консорциумами
• Контакты
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
2.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Standard & Poor’s Risk Solutions
• Обзор деятельности:
– Выделяется на фоне конкурентов своим уникальным по
охвату и глубине опытом:
 В Risk Solutions работают кредитные аналитики, специалисты
по банковскому делу, профессионалы в области финансовых
услуг,
математики,
специалисты
по
информационным
технологиям. Их опыт позволяет разрабатывать надежные
рейтинговые методологии, шаблоны и модели, а также
обеспечивать соответствующую подготовку персонала
– Глобальный охват – мы делимся опытом во всех регионах
мира. У нас работает более 100 профессионалов, всегда
готовых помочь нашим клиентам
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
3.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Standard & Poor’s Risk Solutions
• Ключевые сферы компетенции
– Внутренние рейтинговые системы (ВРС)
 Проектирование, оценка, совершенствование и выверка ВРС
 Рейтинги заемщиков и долговых инструментов
 Эталонирование и выверка
– Модели: стандартные и специально разработанные модели для
измерения вероятности дефолта (PD), потерь в случае дефолта
(LGD) или определения рейтингов кредитоспособности заемщиков
– Данные: во всем мире мы используем большое количество
способов сбора данных
– Возврат долгов: сбор, анализ и моделирование данных по PD и
LGD. Standard & Poor’s Risk Solutions является лидером в этой
области
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
4.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Standard & Poor’s Risk Solutions
• База данных и экспертиза по оценке риска для малых и
средних предприятий (SMEs)
─ Анализ кредитных рынков по всему миру
 Построение моделей по оценке кредитования малых и средних
предприятий в Северной Америке, Европе и Японии
 Процессы выдачи займов и предоставление бенчмаркинга в
США
 Сотрудничество со специализированными кредитными бюро в
Европе
 Опыт работы с ведущими банками по кредитованию малых и
средних предприятий (МСП) в Китае
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
5.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Standard & Poor’s Risk Solutions – организационная структура
Аналитические услуги группы Risk Solutions, как и других подразделений
Standard & Poor's, являются абсолютно обособленным видом деятельности,
что важно для обеспечения независимости и объективности каждого
аналитического процесса в структуре Standard & Poor's. Вся внутренняя
информация, полученная Risk Solutions, остается конфиденциальной
Standard & Poor's
Fixed Income & Risk
Management Services
Leveraged
Commentary
& Data
Risk
Solutions
Rating Services
Structured
Finance
Ratings
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
6.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Corp. &
Govt.
Ratings
Консорциумы данных – что это такое?
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
7.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Консорциумы данных – что это такое?
Консорциумы данных – что это такое?
• Консорциум данных — это объединенная база данных группы банков, которые
на конфиденциальной основе договариваются о сборе информации
в
центральный архив, где данные «очищаются», группируются и анализируются
• Данные, как правило, относятся к одному или нескольким классам однородных
активов и могут быть связаны либо с дефолтами, либо с дефолтами и
уровнями возмещения (recovery), либо только с уровнями возмещения
• Организация консорциума для сбора информации о
корпоративных должников (без учета розничного сектора)
дефолтах
только
• Вся внутренняя информация, полученная Standard & Poor’s Risk Solutions о
клиентах
и
деятельности
отдельных
портфелей банков, остается
конфиденциальной
• Итоговая информация, полученная Standard
коллективной основе с банками-участниками
&
Poor's,
согласуется
на
• Данные, собранные
в единую базу, обеспечат большую точность и в
определенных случаях — возможность построения моделей PD и LGD
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
8.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Почему консорциумы нужны кредиторам?
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
9.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Почему консорциумы нужны кредиторам?
• Зачем нужны данные по вероятности дефолта (probability of default
– PD) и потерям в случае дефолта (loss given default – LGD)?
• Необходимость нового подхода к измерению кредитных рисков
– установление цен с учетом рисков, распределение экономического капитала
требуют отдельных PD и LGD
– методы,
основанные
на
внутренних
рейтинговых
рекомендованных Basel II (базовый и повышенный уровни)
• Оба
параметра
важны
непредвиденных убытков
– для определения
неопределенности
уровня
для
капитала
определения
–
резерв
системах,
ожидаемых/
капитала
в
случае
– для распределения капитала – установление цен с учетом риска
управление эффективностью
– для управления кредитными рисками
– многомерность рейтингов
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
10.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
и
Почему консорциумы нужны кредиторам?
• Отдельно взятый банк имеет сравнительно небольшой опыт
работы с определенными активами, отраслями экономики и
видами обеспечения
– часто за год случается всего несколько дефолтов
– урегулирование итоговых убытков может занять много времени
– недостаток данных требует компромиссов; приходится выбирать между
статистической значимостью и глубиной детализации выдаваемых оценок
• Для оперативного получения статистически значимой информации
необходимы больший объем и большая глубина данных
– тогда будет достигнута цель – определение PD и LGD с максимально
возможной точностью
– банкам трудно решить эту задачу в одиночку
– иногда весь банковский сектор не в состоянии дать статистически значимую
информацию по некоторым классам активов, но нужно сделать так, чтобы
это было всем понятно
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
11.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Как PD и LGD могут помочь банкам решить их проблемы
Развитие
бизнеса
Инициация
кредита
Одобрение
кредита
• База данных
по клиентам и
перспективные оценки
• Сравнениебенчмаркинг
• Модель
оценки
• Установление
условных (pro
forma) цен
• Информационная система
управления
ссудами и
кредитами
• Стресс-тест
• Формальная
оценка цен с
учетом PD и
LGD
• Расширение
финансовой
отчетности
• Стресс-тест
(компания и
отрасль)
• Оценка
правильности цен
• Правильный
ли рейтинг у
кредита?
Управление
портфелем
• Стресс-тест
• Анализ
портфеля
• Снижение
риска
• Ожидаемый
убыток
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
12.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Казначейство/
CFO/CEO
• Экономический
капитал
• Секьюритизация
• Управление
регулятивным
капиталом
• Скорректированная на риск
доходность
капитала
• Непредвиденные
убытки
Преимущества консорциумов данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
13.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Заинтересованные стороны:
– Банки (крупные и малые)
– Регулятор
– Кредитное бюро или торговая ассоциация
– Компания, предоставляющая услуги (S&P)
• Определение: Консорциум данных – группа банков, которые
договариваются собирать данные (обычно на конфиденциальной
основе) в центральный архив, где данные будут «очищены»,
объединены и проанализированы
• Данные, как правило, относятся к одному или нескольким классам
активов и могут быть связаны либо с дефолтами, либо с
дефолтами и взысканием долгов или только с взысканием долгов
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
14.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Согласно требованиям Basel II, банки должны перейти от
традиционной оценки кредитования на основе «предполагаемой
потери» к разделению анализа на две составляющие: вероятность
дефолта (PD) и потери в случае дефолта (LGD). Данные, собранные в
единую базу, облегчат эту задачу путем обеспечения большей
точности и – в определенных случаях – возможности построения
количественных моделей
• В результате все банки получат возможность более быстрой агрегации
данных и создания надежной базы «нормализованных статистик». В
достаточно короткое время банки получат статистику по вероятности
их собственных дефолтов в сравнении с отраслью в целом, включая
ряд основных компонентов бенчмаркинга
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
15.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Руководство банка располагает сравнительными
которые помогут сформировать представление о банке
показателями,
• Департамент по развитию бизнеса имеет сравнительные показатели,
позволяющие принимать решения в отношении кредитования и
формировать цены
• Департамент кредитных рисков сможет проанализировать внутренние
оценки кредитоспособности (рейтинги)
• База данных – основа для стресс-тестирования и сценарного анализа
(scenario analysis)
• Определение стратегии и склонности
отраслевом и региональном анализе
к
риску,
основанное
на
• Более точные оценки и аналитические предположения в отношении
неуплаты задолженности по кредитам (CDOs)
• Данные для оценок RAROC-моделей
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
16.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Для более крупных банков:
• Банки, намеревающиеся соответствовать требованиям Basel II повышенного
уровня (Advanced IRB), смогут получить большее количество данных по
взысканию долгов в более короткие сроки
• Консорциум может принять решение по обмену данными с консорциумом другой
страны; данная практика полезна, если банк уже активно задействован или
планирует участвовать на данном рынке
• Малые банки зачастую обладают специфическими региональными
или
отраслевыми данными, и, хотя такие наблюдения немногочисленны, они могут
иметь значение для крупных банков в рамках общей статистики
• При использовании данных, собранных несколькими крупными банками, могут
быть выявлены противоречия использования «неполных» данных – как для
регуляторов, так и для рейтинговых агентств
• Банки получают экспертное заключение о том, как составлять соответствующую
базу данных на основе собственного кредитного опыта
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
17.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Для малых банков:
– Доступ к данным в пределах страны
– Бенчмаркинг-портфолио,
рынке
который
воспроизводит
ситуацию
на
– Ознакомление
с
опытом
в
определенных
отраслях
промышленности, в которых банк в настоящий момент не
участвует, что способствует принятию решений по расширению
бизнеса
– Также применимы некоторые из преимуществ, которыми
располагают крупные банки: например, малый банк в условиях
рынка может быть крупным розничным кредитором, что поможет
ему достичь стандартов Basel II повышенного уровня (Advanced
IRB)
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
18.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Для регулятора:
– Исторический бенчмаркинг (сравнительный анализ на протяжении
ряда лет) – ориентир, используя который, можно оценить работу
каждого банка. Следует отметить, что на этом этапе необходима
правильная интерпретация результатов, так как более высокий
уровень дефолта может быть показателем повышенного аппетита
банка к рискам и поддерживаться соответствующим уровнем
выручки
– Более крупная база точных данных должна привести к улучшению
качества управления рисками
– Успешная организация консорциума укрепляет репутацию
регулятора как органа, способного принимать продуманные,
нацеленные на перспективу решения. Другие регуляторы в данный
момент находятся на стадии рассмотрения проекта консорциума
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
19.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Преимущества консорциумов данных
• Для кредитного бюро и торговых ассоциаций:
– Укрепление положения кредитного бюро/ торговой ассоциации как
ведущих представителей банковской отрасли в стране
– При согласии членов консорциума кредитное бюро/ торговая
ассоциация могут стать нашими партнерами с целью разработки/
применения моделей, созданных на основе собранных данных
– Данный проект
ассоциации
укрепит
инфраструктуру
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
20.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
кредитного
бюро/
Преимущества консорциумов данных
• Преимущества количественной модели вероятности дефолта:
– Точный уровень стандартов для внутренней рейтинговой системы
(ВРС) банка, или
– Ввод в ВРС с аналитическим обоснованием
– Привлечение экспертизы S&P (с расходами,
распределяемыми между членами консорциума)
эффективно
– Эффективный инструмент для анализа сделок структурированного
финансирования (structured transactions)
– Быстрый и эффективный фактор для моделей по оценке стоимости
и распределению капитала
– Инструмент для быстрой оценки потенциальных возможностей
бизнеса, маркетинговых подходов и т.д.
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
21.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Право собственности на собранные данные
• Право собственности на собранные данные сохраняется за банками
• Мы предлагаем построить модель по оценке вероятности дефолта
на основе собранных данных и в то же время не раскрывать их
(числовые обозначения могут быть заменены)
• Богатый опыт по поддержанию конфиденциальности информации –
основа нашего бизнеса
• Распределение согласованных статистических данных не дает
ссылки на определенных клиентов и достаточно агрегировано, что
позволяет «замаскировать»
кредитные портфели конкретных
банков
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
22.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
23.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
• Этап 1: Первоначальная фаза диагностики: потенциальный
объем данных
─ Подробный структурированный вопросник
─ Интервью с руководством
─ Требования безопасности
─ Вопросы и ответы для членов консорциума
• Этап 2: Создание консорциума по сбору данных
─ Соглашение о структуре консорциума и полномочия
─ Соглашение о результатах
• Этап 3: Процесс создания пула данных о PD , очистка,
агрегирование, тестирование и анализ данных
• Этап 4: Отчетность и результаты работы
• Этап 5: Строительство модели на агрегированных данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
24.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
Этап 1: Первоначальная фаза диагностики: потенциальный объем данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
25.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s ? - Этап 1
• Этап 1: Первоначальная фаза диагностики: потенциальный объем
данных
─ Изучить имеющиеся данные и рабочие процессы по каждому банкучлену консорциума и на основании этого установить:
 определения и стандартные признаки дефолта, чрезвычайной ситуации и
возврата долга
 объем существующих наборов данных; к какому временному интервалу эти
наборы данных относятся
 формат и структуру неэлектронной документации
 форму хранения данных – в базах данных, компьютерах, в бумажном виде
 место хранения данных
 предварительную оценку портфеля (чтобы лучше провести сегментацию)
 технологии работы с выданными ссудами, проблемными и дефолтными
кредитами
 структуру наборов
структурой?
данных
–
как
она
соотносится
с
 информационно-технологическое обеспечение банка
─ Это поможет эффективно реализовать идею консорциума
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
26.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
«идеальной»
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
Этап 2: Создание консорциума по сбору данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
27.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Управление
Этап 2: Создание консорциума по сбору данных
– Важно в самом начале установить «правила игры»
– Большое число структур
– Мы поддерживаем две структуры-комитета
 Комитет по управлению принимает стратегические решения,
поскольку не все возможно предугадать на первоначальном этапе
 Комитет по методологии имеет дело с практическими проблемами
– Standard & Poor’s может способствовать в установлении
взаимоотношений комитетов
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
28.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Управление
Организационная схема консорциума
Комитет по
управлению
S&P
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
29.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Комитет по
методологии
S&P
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Управление
Организационная схема консорциума
– Компетенция Комитета по управлению
 прием новых членов
 поддержание связи с банками, не соблюдающими правила
 обмен некоторыми статистическими данными с другими
консорциумами
– Комитет по методологии
 минимальные требования (поля данных и количественные
параметры)
 обсуждение параметров, необходимых для построения
моделей, с экспертами Standard & Poor’s
 Standard & Poor’s делится знаниями и опытом
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
30.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Принципы работы консорциума данных о вероятности дефолта (PD)
•
Для каждого банка, входящего в консорциум, S&P связывает кредитную историю
заемщика, а также другие данные (качественные) о заемщике с историей финансового
состояния этого заемщика
•
Полученный агрегированный набор данных позволяет построить прогнозирующую
модель оценки вероятности невозврата кредита на основе временных рядов данных
финансовой отчетности
•
Данный метод эффективен для сегмента средних и крупных компаний, в котором
вероятность возврата кредита определяется финансовыми результатами и в котором
можно собрать статистически значимое количество случаев
Заемщик
Возврат кредитов
Кредитная история и др.
информация о заемщике
Связь
Заемщик
Финансовые результаты
Истории
Данные финансовой
отчетности
Отрасль
География
Тип компании
Класс активов
Средство платежа
Просрочки
Списания
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
31.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
Этап 3: Процесс создания пула данных о PD , агрегирование, тестирование и
анализ данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
32.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 3
Этап 3: Процесс создания пула данных о PD, очистка,
агрегирование, тестирование и анализ данных
─ Цель – создание агрегированного и надежного набора данных о PD,
необходимого для построения количественных моделей и формирования
статистической базы сравнения
─ Сбор достаточных данных о наблюдаемых случаях (как о дефолтных, так и
о благополучных компаниях)
─ Оптимальный набор данных о PD: сочетание кредитных и финансовых
историй заемщиков
─ Все должно основываться на элементах объективных данных (финансовая
отчетность, балансы, количество просроченных дней и т.д.)
─ Формирование хронологически «глубокого» набора данных (за полный
экономический цикл)
─ Качество данных: все аспекты данных, имеющихся в консорциуме, должны
достаточно точно отражать реальную «кредитную» ситуацию на данном
рынке
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
33.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Данные по PD в сегменте средних компаний, необходимые для разработки
модели: количество данных
• Построение моделей для крупных компаний/ малых и средних предприятий
• Для построения модели с широкими возможностями требуется набор данных по
400 -1500 дефолтным организациям (весь консорциум)
Количество заемщиков
• Наилучший способ достичь целей, стоящих перед консорциумом: исторические
данные по дефолтам (за 3-4 года?) + данные на перспективу и собранные
данные по LGD (так называемый «метод перспективного анализа»)
Интегральная функция распределения благополучных
и дефолтных заемщиков
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
Благополучные
Дефолтные
1
2
3
4
5
6
Год
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
34.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
7
8
Последовательность работы с данными о PD
ИИз
зввл
лееч
чеен
ссии нииеед
в ссттеем дааннн
ыд
мы ны
((зза вы
аеем дааннн ы ууч ыхх и
мщ
изз
н
ы чеет
щии ы
ккии ххссс таа
ии с суудд
сссу
удды
ы))
Отображение
Отображение
Проверка
Проверка
достоверности
достоверности
данных
данных
ыхх
нннны
а
а
дд
йй
ииее ооввоо
н
н
с
е
с
ечче аанн и
ввлле фиинн оосстти
з
з
ИИ изз ф еттнн
и тчче
оот
Сопоставление
Сопоставление
извлеченных
извлеченных
данных,
данных,
проверка
проверка на
на
дублирование
дублирование
т.е.
т.е. создание
создание
«системы»
«системы»
Стандартизация
Стандартизация
Усиление
Усиление
данных
данных
целостности
целостности
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
35.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
данных
данных
Предоставление
Предоставление
информации
информации
Структура данных о вероятности дефолта
Система учета ссуд
Заемщик
Заемщик 11
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 11
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 22
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 33
Финансовая отчетность
из системы расширения
Заемщик
Заемщик 11
Заемщик
Заемщик 22
Заемщик
Заемщик 33
Отрасль
Отрасль
География
География
Вид
Вид компании
компании
Класс
Класс активов
активов
Оплата
Оплата
Просрочки
Просрочки оплаты
оплаты
Заемщик
Заемщик 22
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 11
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 22
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 33
Заемщик
Заемщик 33
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 11
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 22
Отчетность
Отчетность за
за фин.г.
фин.г. 33
Статьи
Статьи балансового
балансового отчета
отчета
Статьи
Статьи отчета
отчета оо прибыли
прибыли
Отчетный
Отчетный период
период (год)
(год)
Качество
Качество аудита
аудита
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
36.
Заключение о
дефолтах по портфелю
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Доля
неплательщиков в
общем количестве
компанийзаемщиков
Финансовые отчеты банка за прошлые периоды – сценарий 1
Финансовая
отчетность
заемщика
Банковские аналитики уже имеют
данные за прошлые
периоды
Отчетность – уже в
формате базы данных
Предусмотренное действие:
извлечение данных в
целях сопоставления и
очистки
База
данных
Таблица данных
отчетности
Многие тысячи отчетов
Сопоставление
Сопоставление
«по
«по имени»
имени»
(“неуточненные»
(“неуточненные» данные)
данные)
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
37.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Система
Система
учета
учета
ссуд
ссуд
Финансовые отчеты банка за прошлые периоды – сценарий 2
Финансовая
отчетность
заемщика
Банковские аналитики
уже имеют данные за
прошлые периоды
Извлеченные
данные о заемщиках
в виде многочисленных
электронных файлов
Предусмотренное действие:
данные извлекаются из
многочисленных накопителей
на жестких дисках и
агрегируются
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
38.
Агрегирование данных
Таблица
Таблица данных
данных
отчетности
отчетности
(“неуточненные»
(“неуточненные» данные
данные))
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Сопоставление
Сопоставление
«по
«по имени»
имени»
Система
Система
учета
учета
ссуд
ссуд
Пример инструментов для очистки данных
Сверка по названию компании
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
39.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Стандартизация данных – отображение плана счетов
Bank-specific Chart of Accounts
Total Assets
Trade
Receivabes
Total Assets
Accounts
Receivable
Subsidiary
Receivables
Other
Receivables
Turnover
Consulting
Income
Revenues
Standard Chart of Accounts
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
40.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Total Net
Worth
Total Equity
Предлагаемая технология проверки корректности данных
Оценка качества данных
Этап 2
Проверка соответствия
данных по заемщикам,
устранение
дублирования
Оценка качества данных
Этап 3
Анализ данных
на уровне портфеля
Комитет по методологии
дает указания
Оценка качества данных
Этап 1
Автоматическая проверка
целостности данных
Комитет по управлению
обеспечивает обратную связь
и руководит работой
Комитет
по управлению
проверки качества
данных и
составление отчетов
Семинары по вопросам
качества данных
проводятся в начале
каждого нового цикла
сбора данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
41.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Технология подтверждения корректности данных – автоматические проверки
No.
Вид
данныхi
Табл данных
Назв правила
Формулировка правила
11
PD
FSData
Проверка
Даты ФО
Финансовая отчетность должна иметь дату
Должно присутствовать указание на качество аудита.
17
PD
FSData
Проверка
КА
19
PD
FSData
Проверка вал
Должны быть указаны валютные единицы
5
PD
FSCompany
Проверка кода
ш/П
Должен быть указан код штата или провинции
6
PD
FSCompany
Проверка кода
страны
Код страны должен быть действительным
76
LGD
LASBorrower
Проверка Ч/Г
Должно быть указано, частная компания или государственная
77
LGD
LASBorrower
78
LGD
LASData
79
LGD
LASData
Проверка
Х/ПФ
Проверка ИН
Ссуды.01
Проверка ИН
Ссуды.02
13
LGD
LGDBorrower
Проверка
ИН заемщика
14
LGD
LGDCollateral
Проверка соответ.
ИН залога
Идентиф. № залога должен быть связан с №№ ссуды и заемщика
91
LGD
LASData
Проверка
ДВ/ДД.05
Дата выдачи < Дата дефолта
LASData
Проверка
ДВ/ДУ.06
Дата выдачи < Дата урегулирования
Проверка
ДВ/ПДП.07
Дата выдачи < Последняя дата платежа
92
LGD
93
LGD
LASData
208
LGD
Возврат долга
Удовл. требований
212
PD
FSData
Должно быть указание, холдинг или фирма-производитель
Должен быть указан
Н идентификационный № ссуды/кредита
Идентификационный № ссуды/кредита должен быть уникальным
Идентификационный № заемщика должен быть везде одним и тем же
- >= 0 (10% exc.)
- сумма (взыскание основной суммы долга)
Проверка
размера компании Совокупные активы < 1% ВВП страны
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
42.
Проверка на наличие
обязательных элементов
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Проверка
соответствия
Логический контроль
Технология подтверждения корректности данных – автоматические проверки
No.
Вид
данных Табл данныхНазвание правила Формулировка правила
26
PD
FSData
Проверка СОА.02
Совокупные оборотные активы > 0
28
PD
FSData
Совокупные внеоборотные активы > 0
32
PD
FSData
Проверка СВА.02
Проверка СА.02
33
PD
FSData
Проверка СА.02
Проверка ТП.01
Совокупные активы > 0
Активы = пассивы + чистый капитал
(+/- 2)
Текущие пассивы:
- сумма отдельных
статей должна соответствовать целому
35
PD
FSData
41
PD
FSData
Совокупный ДСД Совокупный долгосрочный долг > 0
51
PD
FSData
Проверка ОСП
Общая себестоимость продаж > 0
52
PD
FSData
Проверка ОП.01
63
PD
FSData
Проверка ЧП.01
Операционная прибыль > 0
Нетто-продажа <> 0, общая операц.
прибыль<>0, чистая прибыль <> 0
7
PD
FSCompany Проверка ПК
8
PD
FSCompany Проверка ШО
80
LGD
LASData
Проверка даты.01 Дата должна быть правильной
315 LGD
LoanData
Проверка вида
ссуды
18
FSData
Приоритет АО
PD
Почтовый код явл. действительным
Шифр отрасли явл. действительным
и соответствует классификации
Код вида ссуды явл. действительным.
Финансовая отчетность: должный аудит,
10-Q, прогнозы, pro forma, промежуточн.
заключ. аудитора. Приоритет – отчетности,
составленной
.
менеджментом
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
43.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Проверка корректности
данных финансовой
отчетности
Проверка корректности
цифровых данных
Правила приоритета
отчетности
LGD/ данные о возврате долга – кредитные события и важные временные
моменты
Характеристики заемщика
Данные о фин. инструменте
Параметры обеспечения
Данные о поручителе
~ 1 - 5 года
ВК
ВК:
Д – 1:
Д:
Р:
ДП:
Д–1
Д
1-й ДП
2-й ДП
Момент выдачи кредита
За год до дефолта
Дефолт
Разрешение проблемы
Денежный поток
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
44.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
n-й ДП
Р
Структура данных по LGD
• Согласно требованиям Basel II, LGD должны оцениваться на
уровне выдаваемого кредита. Поэтому данные по LGD следует
собирать на уровне заемщика, ссуды, механизмов обеспечения
и денежного потока
Заемщик
Заемщик ABC
ABC
Ссуда
Ссуда №
№ 11
Обеспечение
Обеспечение
ВозвращенВозвращенные
ные средства
средства
Ссуда
Ссуда №
№ 22
ВозвращенВозвращенПоручитель
Поручитель Обеспечение
Обеспечение ные средства
ные средства
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
45.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Поручитель
Поручитель
Схема обработки данных по потерям в случае дефолта (LGD)
ДД
ссии аанннны
сс
ы
((зза ттеемм ее ииз
з
аеем ы
мщ ы уучч
сссс щ
е
уудд ииккии еттаа
ы
и
ы)) и
Отображение
Отображение
Ежегодно
Ежегодно вв Систему
Систему
регистрации
регистрации
вносятся
вносятся данные
данные
оо 30
30 урегулированных
урегулированных
дефолтах
дефолтах
х
иияях
н
н
а
скка
ззыыс оллттаа
в
в
фо
ее оо ддееф
ы
ы
н
е
нн ле
ДДаан ппооссл
Ф
ууччеетФииннаан
тнныы нссоов
ее ддо выыее
оккуум
меен
нттыы
Реестр
Реестр регистрации
регистрации
залога
залога
Ресурсы:
Группа обработки данных:
Проверка
Проверка
достоверности
достоверности
данных
данных
Стандартизация
Стандартизация
данных
данных
Процессы
автоматизированы
Система S&P: данных об убытках +
аналитик банка + специалист S&P по
кредитной информации
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
46.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Агрегирование
Агрегирование
данных
данных
Составление
Составление
отчета
отчета
Аналитики
S&P,
работающие
с
консорциум
ом
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
Этап 4: Отчетность и результаты работы
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
47.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Бенчмаркинг данных по PD и заключения по рэнкингу банка
Абсолютный балл
На основании качества
данных определите
доверительный
интервал,
характеризующий
точность модели
Относительный (для
конкретного банка)
балл
Измерьте качество
данных по конкретному
банку и сравните
результат с показателем,
являющимся эталонным
для консорциума
Точность выявле ния уровня
де фолтов
100%
80%
60%
Распре де ле ние портфе ля
40%
0%
Эталон
Банк №1
Бизне с-правила
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
48.
Пе риод, на который дае тся оце
20%
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Полнота данных (минимальный
стандарт каче ства)
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Ориентиры для бенчмаркинга качества данных по PD и заключения
по рэнкингу банков
Бенчмаркинг качества поступающих данных по PD по всем аспектам
DefaultRate
Default Rate
Subm. Default Distribution
Acct Sys Default Distribution
Total
Wtd
60%
20%
20%
100%
ABC
93%
73%
60%
45.0%
BCD
0%
29%
0%
5.9%
EFG
69%
67%
19%
31.0%
GFH
0%
80%
0%
16.0%
HDD
93%
77%
66%
77.8%
BOS
87%
1%
13%
20.3%
CID
61%
81%
29%
66.3%
CCM
0%
49%
0%
9.8%
XYZ
75%
43%
59%
64.8%
ABD
91%
72%
60%
81.4%
HIB
0%
0%
0%
0.0%
Audit Quality
Audited Statements
Wtd
100%
ABC
28.1%
BCD
51.0%
EFG
40.7%
GFH
17.0%
HDD
41.7%
BOS
22.2%
CID
49.8%
CCM
61.1%
XYZ
29.4%
ABD
29.2%
HIB
59.2%
Distribution
Size Distribution
Industry Distribution
Total
Wtd
70%
30%
100%
ABC
53.2%
56.7%
54.3%
BCD
59.2%
70.6%
62.6%
EFG
62.9%
77.3%
67.2%
GFH
65.2%
75.6%
68.3%
HDD
65.8%
77.3%
69.3%
BOS
67.1%
70.6%
68.2%
CID
53.6%
81.4%
61.9%
CCM
49.9%
60.1%
53.0%
XYZ
65.5%
71.9%
67.4%
ABD
63.7%
74.5%
66.9%
HIB
52.8%
75.0%
59.4%
Data Check
Customer Information
Financial Statment
Accounting System
Total
Wtd
25%
40%
35%
100%
ABC
90.2%
96.3%
99.9%
96.0%
BCD
80.0%
96.3%
0.0%
58.5%
EFG
91.2%
96.5%
45.6%
77.4%
GFH
96.6%
96.5%
74.2%
88.7%
HDD
87.5%
88.6%
69.6%
81.7%
BOS
98.4%
96.4%
67.0%
86.6%
CID
85.8%
89.7%
23.0%
65.4%
CCM
90.1%
97.0%
82.0%
90.0%
XYZ
98.6%
75.9%
60.3%
76.1%
ABD
95.6%
94.0%
95.4%
94.9%
HIB
93.3%
96.9%
0.0%
62.1%
Business Rules
Quality Rate
Outlier Rate
Total
Wtd
50%
50%
100%
ABC
100.0%
85.3%
92.7%
BCD
100.0%
85.5%
92.7%
EFG
100.0%
87.2%
93.6%
GFH
100.0%
87.9%
93.9%
HDD
100.0%
88.7%
94.3%
BOS
100.0%
86.6%
93.3%
CID
100.0%
91.0%
95.5%
CCM
100.0%
94.5%
97.3%
XYZ
100.0%
89.7%
94.8%
ABD
100.0%
88.5%
94.3%
HIB
100.0%
90.7%
95.4%
Historical Reporting
Year Distribution
Nb of Stmts per Cust > 5
Current Rate
Diff < 15 Month
Total
Wtd
30%
30%
15%
25%
100%
ABC
82.5%
55.3%
0.0%
64.3%
57.4%
BCD
69.4%
5.9%
0.0%
0.0%
22.6%
EFG
76.1%
73.4%
0.0%
25.0%
51.1%
GFH
82.0%
68.1%
0.0%
70.4%
62.6%
HDD
86.3%
77.2%
53.3%
89.4%
79.4%
BOS
88.0%
67.7%
0.0%
23.8%
52.7%
CID
83.9%
67.8%
37.5%
75.7%
70.0%
CCM
85.5%
52.4%
0.0%
58.4%
56.0%
XYZ
83.5%
71.1%
77.2%
86.0%
79.5%
ABD
86.9%
74.8%
61.8%
89.0%
80.0%
HIB
84.8%
75.9%
0.0%
0.0%
48.2%
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
49.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Бенчмаркинг данных по PD и заключения по рэнкингу банка
Пример:
Количество представленных банками финансовых отчетов за прошлые
периоды в расчете на одного заемщика
80%
В % ОТ ПОРТФЕЛЯ БАНКА
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1
2
3
4
5
6
7
За сколько лет представлены данные
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
50.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
8
9
10
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Итоговая информация, получаемая в результате бенчмаркинга
данных по PD
– База данных, содержащая агрегированные анонимные данные
консорциума
– Отчет в электронной форме
– Отчет содержит:
 результаты расчета финансовых коэффициентов, средние значения,
медианы, квартили – для различных регионов, отраслей и размеров
бизнеса
 средние значения, медианы, квартили вероятности дефолта – в
разбивке по отраслям, регионам и размерам бизнеса
 сравнительные статистические данные по финансовым показателям
неплательщиков и исправных плательщиков
 результаты корреляционного анализа – обычно на основе данных по
определенной отрасли
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
51.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Примеры итоговой информации по PD
─ Результаты расчета финансовых коэффициентов
Industry
Region
Chemical Production
West Saudi Arabia
Working Capital Ratio
Liquidity
Quick Ratio
Cash Ratio
Receivables Turnover
Asset Turnover
Inventory Turnover
Debt Ratio
Leverage
Debt-To-Equity Ratio
Interest Coverage
Return on Assets
Profitability
Return on Equity
Gross Profit Margin
25th %
0.22
0.15
0.03
0.35
0.84
0.53
0.89
0.20
-0.25
-0.21
-0.33
Defaults
50th %
2.15
0.37
0.09
1.22
2.93
0.81
1.01
0.79
-0.02
0.35
-0.25
75th %
3.37
1.20
0.11
1.65
3.96
2.40
1.58
1.37
1.70
2.60
0.61
Average
1.66
0.97
0.06
0.89
2.14
1.33
0.98
0.66
1.12
0.45
0.22
25th %
0.40
0.27
0.05
0.44
1.05
0.31
0.51
0.12
0.11
0.05
0.12
Non-Defaults
50th %
75th %
3.87
6.07
0.67
2.16
0.16
0.20
1.53
2.06
3.66
4.95
0.47
1.39
0.59
0.92
0.46
0.79
0.21
0.34
0.20
1.51
0.25
0.35
Average
2.99
1.75
0.11
1.11
2.67
0.77
0.57
0.38
0.22
0.26
0.13
Зависимость уровня дефолта от отрасли
Media & Telecom
Media & Telecom
Oil & Gas
Power
Metals & Mining
Oil & Gas Power
Metals & Mining
0.266
0.675
0.433
0.266
0.466
-0.256
0.675
0.466
0.24051473
0.433
-0.256
0.241
* Коэффициент корреляции варьируется от +1 (полная положительная корреляция) до -1 (полная отрицательная корреляция)
Коэффициент корреляции, равный нулю, говорит об отсутствии взаимосвязи между коррелируемыми временными рядами
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
52.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Аналитика и итоговые данные по LGD
─ Типичное распределение возвратов долга
Сред.
значение
В % от
урегулированных сумм
25-й процентиль
75-й
процентиль
Медиана
21
18
15
12
9
6
3
0
20
62
55
18
40
60
90
80
Коэффициент
восстановления
требований,%
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
53.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
100
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 4
Итоговые данные по LGD
• База данных, содержащая агрегированные анонимные данные
консорциума
• Отчеты в электронной форме
• В отчеты войдут:
─ медианные значения «возврат долга/ LGD», квартили для различных
регионов, отраслей и размеров бизнеса
─ медианные значения возврата долга, квартили в разбивке по регионам,
отраслям и размерам бизнеса
─ статистика по EAD (сумма задолженности контрагента в момент дефолта) и
использованию кредитов
─ результаты корреляционных анализов – уровень дефолта относительно
возвращенных сумм
─ статистика по «времени до дефолта» и «времени до выхода из дефолта»
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
54.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s?
Этап 5: Строительство модели на агрегированных данных
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
55.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Что может обеспечить Standard & Poor’s? – Этап 5
• Этап 5: Строительство модели на агрегированных данных
– На основе статистических данных для построения моделей PD
или LGD, основанных на чисто эмпирическом опыте, Standard &
Poor's разрабатывает решения, соединяющие в себе наши
количественные методы и опыт кредитного анализа
– Данные, собранные в процессе централизованного сбора,
значительно облегчат работу как по созданию надежной
статистики, так и по расширению количественных моделей.
Преимуществом для банков
является
быстрая агрегация
данных по дефолту и по восстановлению в случае дефолта, а
также создание комплекса надежной нормированной статистики
– Это значительно повысит оценки кредитного качества, будет
содействовать наилучшей оценке цен по займам и задолженности
по секьюритизации и поможет в более точном распределении
капитала для кредиторов
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
56.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по взаимодействию с консорциумами
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
57.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по работе с консорциумами
• Standard & Poor's Risk Solutions разработал и управляет
многочисленными консорциумaми данных для банков во
всем мире. Они включают в себя:
– Кредитный Консорциум данных в Королевстве Саудовская Аравия
– Глобальный Консорциум данных по проектному финансированию
(дефолты и возврат долгов)
– Европейский консорциум по кредитованию с привлечением
заемного капитала
– Греческий консорциум по финансированию малого и среднего
бизнеса
– Исследование по европейским МСП (SME)
– CreditPro ® и LossStats ® – истории дефолтов и перехода
рейтингов в иные рейтинговые категории с учетом региона,
страны и отрасли
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
58.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по работе с консорциумами
• Кредитный Консорциум данных в Королевстве Саудовская
Аравия
─ Текущий консорциум создан в 2008 г., на сегодняшний день – 12
членов
Первоначально Standard & Poor’s Risk Solutions реализовал проект по
кредитному сбору данных для 11 банков на Ближнем Востоке в 2007 г.
─ В настоящее время SIMAH, Саудовское кредитное бюро, является
клиентом Standard & Poor’s Risk Solutions
─ Целью консорциума является сбор данных по дефолту и возврату
долгов для крупных корпораций и МСП
─ Создание моделей PD
─ Последний статистический отчет был опубликованном в январе 2010 г.
─ Управление по консорциуму собирается на регулярной основе для
обсуждения результатов, методологии и текущих целей
─ Последнее общee собраниe, состоялось в январе 2010 г. в Riyadh
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
59.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по работе с консорциумами
Standard & Poor’s имеет большой опыт управления консорциумами
данных, который неизменно идет на пользу их членам
–
–
•
Глобальный консорциум по проектному финансированию (дефолты и
возврат долгов)

Действующий консорциум, основан в 2001 г., имеет 26 членов (первоначально было 4)

Первоначальной целью консорциума было снижение уровня распределения капитала по
рискам, связанным с проектным финансированием (в соответствии с Basel II)

Ежегодно члены консорциума с помощью Standard & Poor’s представляют данные об
эффективности работы по проектному финансированию
Ежегодно каждый член консорциума получает два исследования:

Общее исследование, содержащее стандартные показатели (для сравнения), выведенные
на основе данных, агрегированных по всему консорциуму

Конфиденциальное исследование, в котором показатели данного банка сравниваются и
сопоставляются с пулом данных, агрегированных по всем членам консорциума
Результатом исследования данных, предоставленных этим консорциумом, стало
понижение требования Basel II в отношении распределения капитала по рискам,
связанным с классом активов «Проектное финансирование»

Члены консорциума регулярно встречаются, чтобы обсудить полученные результаты,
методологию и актуальные задачи
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
60.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по работе с консорциумами
Европейский консорциум по кредитованию с привлечением заемного
капитала
–
Действующий консорциум, основан в 2004 г., имеет 15 членов
–
Основан в целях предоставления эмпирических данных, необходимых для
моделей расчета цен на облигации, обеспеченные долговыми обязательствами
- CDO, а также обоснования рейтингов возвратности средств (recovery ratings)
–
Ежегодно члены консорциума с помощью Standard & Poor’s представляют
данные о возвратности ссуд, выданных с привлечением заемных средств
–
Ежегодно каждый член консорциума получает два исследования:
–

Общее исследование, содержащее стандартные показатели (для сравнения),
выведенные на основе данных, агрегированных по всему консорциуму

Конфиденциальное исследование, в котором показатели данного банка
сравниваются и сопоставляются с пулом данных, агрегированных по всем
членам консорциума
Члены консорциума регулярно встречаются, чтобы обсудить полученные
результаты, методологию и актуальные задачи
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
61.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по работе с консорциумами
Греческий консорциум по финансированию малого и среднего бизнеса
–
Действующий консорциум, основан в 2005 г., имеет 4 члена
–
Основан в целях сбора данных о дефолтах и разработки модели оценки
вероятности дефолта для греческих предприятий малого и среднего бизнеса
(МСП)
–
Члены консорциума ежегодно представляют данные с помощью S&P
–
Первая модель оценки PD, разработанная S&P (Греческая система оценки
кредитных рисков), была выпущена в 2007 г
Исследование по европейским МСП
–
Проект консорциума данных, существовавший в 2002-2004 гг. В нем
участвовало 10 организаций
–
Его целью было понять, как различия в системах защиты прав кредиторов во
Франции, Германии и Великобритании отражаются на уровне возврата долга
–
S&P помогало каждой организации в сборе и представлении данных
–
S&P выпустило отчет, составленный на основе представленных данных
–
Научная статья по результатам этого исследования опубликована в Journal
of Finance в 2007 г. профессором Фрэнксом из Лондонской бизнес-школы
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
62.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Опыт Standard & Poor’s по работе с консорциумами
•
Успех Standard & Poor’s в деле управления различными консорциумами
данных и польза от этой работы для членов консорциума – прямой
результат нашего профессионализма и нашего подхода:
–
Философия управления консорциумом предполагает, что каждый его член
играет значительную роль и что работа консорциума направлена на
удовлетворение потребностей всех его членов
–
Высокий во всех отношениях уровень практической помощи и обслуживания
клиентов

Каждый раз, когда Standard & Poor’s начинает работать с консорциумом, его
специалисты посещают каждого члена консорциума, чтобы помочь его
сотрудникам в работе по сбору данных. При необходимости эта помощь
включает
разработку
автоматизированных
интерфейсов
данных,
позволяющих облегчить работу по сбору данных в каждом банке

Наряду с предоставлением инструментария для сбора данных Standard &
Poor’s обеспечивает каждому банку-участнику большую помощь по сбору
данных и заботится о том, чтобы все возникающие проблемы быстро
решались и устранялись.
Это включает выявление неисправностей,
проведение курсов повышения квалификации и различные модификации,
связанные с изменением информационных систем банка
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
63.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Контакты
Баян Уралбаева
Специалист Отдела развития бизнеса пo управлению кредитными рисками
Тел.:+44 (0) 207 176 3919
Email: bayan_uralbayeva@standardandpoors.com
Майкл Бэкер
Директор, Глава Аналитического отдела S&P Risk Solutions
Тел.:+44 (0) 207 176 3610
Email: michael_baker@standardandpoors.com
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
64.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.
Analytic services and products provided by Standard & Poor’s are the result of separate activities designed to preserve the independence and objectivity
of each analytic process. Standard & Poor’s has established policies and procedures to maintain the confidentiality of non-public information received
CONFIDENTIAL AND PROPRIETARY.
during each analytic process.
65.
Permission to reprint or distribute any content from this presentation requires the written approval of Standard & Poor’s.