Всего пять переменных дают хороший результат: об оценочных моделях и риск-менеджменте кредитных портфелей

Оценка потенциала долговых портфелей — один из важнейших этапов в работе с проблемной задолженностью. О применении различных моделей скоринга и управлении рисками на конференции «Аналитика и финансы долговых портфелей 2.0» рассказал Дмитрий Ильин, директор по рискам ООО ПКО «АСВ». Редакция «Рынка взыскания» публикует краткую версию его выступления.

Тезис: диверсификация портфеля — необходимый этап в покупке проблемной задолженности.

«Один из ключевых принципов риск-менеджмента — это диверсификация. Для того чтобы следовать этому принципу, для оценки долговых портфелей мы применяем две инвестиционных модели. Одна модель проще, она имеет видимые характеристики и набор коэффициентов, который корректирует решение модели. Эта модель легко интерпретируемая аналитиком и таргетирует более широкий спектр переменных, которые мы получаем в реестре на покупку.

Вторая инвестиционная модель математическая. Все результирующие факторы, важные переменные, влияющие на итоговые прогнозы, зашиты в некую формулу, которая, собственно, и дает прогноз взыскания. С этой моделью сложнее работать, поскольку она требует навыков и математического бэкграунда у аналитика, чтобы не только получить результат, но еще и управлять этой моделью. Однако, она дает чуть более точный прогноз. 

Почему две, раз более точный прогноз у одной? Есть специфические реестры, в которых есть пограничные значения переменных. Например, очень длительная просрочка или очень высокая сумма долга. Эти переменные математическая модель обрабатывает плохо. На таких пограничных оценках/значениях качество прогноза падает. В этом случае первая модель приходит на выручку. Они компенсируют, дополняют друг друга для того, чтобы мы могли принять более взвешенное решение при покупке». 

Тезис: для получения оптимального результата нужно складывать прогнозы по сборам с затратами.

«<...> Каждому сегменту необходимо правильно подбирать стратегию сбора. Разные стратегии предполагают разные наборы действий и отличающуюся стоимость. Складывая прогнозы с затратами, мы получаем то, что можно назвать экономической привлекательностью или инвестиционной целесообразностью.

Параметры, которые мы выводим и обязательно принимаем во внимание сейчас у вас на экране. Наверное, если говорить про какой-то один параметр, то это внутренняя норма доходности, которую мы таргетируем при покупке и на которую больше обращаем внимание. 

Чуть подробнее о том, что мы ещё обязательно смотрим. Это справочная сопроводительная информация для принятия решения. Левый верхний график — это горизонт выхода на точку безубыточности. Эта точка находится там, где красная линия врезается в зеленые столбики. Справа — это прогноз сборов для того, чтобы мы могли видеть динамику. При принятии решения о покупке иногда важно понять, в какой финансовый период войдут платежи от нашего ожидаемого портфеля». 

Тезис: небольшое число переменных дает качественный результат.

«<…> Важный фактор — мы используем всего пять переменных. Кажется, что это мало, но вариативность реестров и данных, которые нам вместе с этими реестрами присылают — она огромная. Мы получаем от десятков переменных до единиц, которые по пальцам одной руки можно пересчитать. У нас есть пять переменных для того, чтобы мы всегда могли принять решение и проскорить портфель. 

В нашем понимании — это важный параметр. При этом модель практически никак не деградирует из-за того, что там пять переменных, а не, скажем, двадцать пять. Важно, что модель для исполнительного производства состоит всего из трех переменных, и она работает». 

Тезис: собственная модель лучше сторонних разработок с непонятной эффективностью.

«<...>Мы разработали наши модели сами, а потом решили, что надо проверить себя. И купили стороннюю модель. Естественно, нам сказали, что все будет хорошо, 150 переменных добавим — просто это будет черный ящик, не вдавайтесь в подробности, мы все решим. На тестовом портфеле эта модель по прогнозной силе обогнала нашу внутреннюю модель.

Мы обрадовались, стали этот черный ящик применять, и он тут же поплыл. Нет в черном ящике, которым мы не управляем и не понимаем, не может быть надежности, которая нужна бизнесу. Не рекомендуется, коллеги, обращаться к компаниям, у которых нет подтвержденной истории какого-то трек-рекорда не просто в разработке модели, но по подтвержденному эффекту от этих моделей».

Резюме от эксперта: оценочные модели позволяют сформировать ожидания по риску и доходности. Понимая целевой риск аппетит и существующий профиль риска, нужно формировать приоритеты для цессий/агентской схемы для достижения требуемого качественного и количественного состава портфеля.