Hitelkockázat kezelés

Hitelkockázat kezelés

A bankoknak egyre szigorodó kockázatkezelési szabályoknak kell megfelelniük, és a Basel II-III rendszer minimum tőkekövetelmény számítások jelentős részéhez elengedhetetlen komplex matematikai-statisztikai módszerek használata. Szakértőink több különböző pénzintézetnél támogatták a kockázatkezelési modellek kialakítását és bevezetését, valamint az ott dolgozó szakértők képzését.

Kiknek szól?

Olyan banki szakértőknek, akiknek a feladatköréhez hozzátartozik a kockázatkezelési modellek készítése, de úgy ítélik meg, hogy nem rendelkeznek elég tapasztalattal.

A kurzus tematikája

1. Kockázatkezelési alapok, bevezetés az IBM SPSS Modeler használatába
2. Kockázatkezelési rendszerekben használatos adatok előkészítése, modellezés
3. Kiértékelés, automatizálás, jogszabályok áttekintése

A tanfolyam során tárgyaljuk a scorecardok két fő típusát:

• Igénylési score: új hiteligényléskor felmérjük az ügyfélben, ügyletben rejlő kockázatokat, minősítjük az ügyfelet, majd döntünk a kérelem elfogadásáról, illetve annak feltételeiről.
• Viselkedési score: a futamidő során folyamatosan monitorozzuk az ügyfelek viselkedési szokásait (pl. fizetési késedelem) és meghatározzuk az ügyletek kockázatait. A kockázatokból számítható a várható veszteség, amely meghatározó tényező a céltartalék képzés során.

Áttekintjük az elemzés fő lépéseit:

• Adatminőség felmérése
• Hiányzó és kiugró adatok kezelése
• Adattranszformációk
• Tesztkörnyezet kialakítás
• Modellezési technika kiválasztása, modellek építése
• Modellek összehasonlítása, kiértékelés

Algoritmusok

Bemutatjuk az elemzői gyakorlatban és a szakirodalomban leggyakrabban előforduló modellező algoritmusokat, a banki környezetben széles körben elterjedt regressziós típusú modellektől kezdve a döntési fákon át egészen a neurális hálózatokig.

Értékelés

A kockázatkezelői modellezés talán leginkább specifikus területe a modellek értékelése. A modellek kiértékelésére olyan performancia mutatókat használunk, amelyek nem csak az egyes scorecardok differenciáló képességét mutatják meg, de a különböző scorecardok közötti összehasonlítást is lehetővé teszik. A tanfolyam során megválaszoljuk a következő típusú kérdéseket: Hogyan mérjük a modellek teljesítményét? Hogyan monitorozható a hosszú távú performancia?

Automatizálás

Végezetül kiemelt hangsúlyt fektetünk egy általában méltatlanul elhanyagolt területre: az elkészített megoldásnak a mindennapi üzleti folyamatokba való integrálására és automatizálására, kezdve az adattranszformációktól egészen az automatizált riportolásig és ügyfélbesorolásig.

Jogszabályi követelmények

Mivel a kockázatkezelési típusú adatok köre kifejezetten érzékeny az adatvédelmi elvekre, valamint a pénzintézetek működését, kockázatkezelési rendszereit szigorú előírások szabályozzák, ezért áttekintjük a legfontosabb vonatkozó aktuális jogszabályokat, kormányrendeleteket, MNB ajánlásokat is.

A kurzus végén Ön képes lesz:

• átlátni a scorecard fejlesztés részfeladatait, azok helyes sorrendjét és funkcióit,
• megfelelően előkészíteni az adatokat, felmérni és kezelni a hiányzó és extrém értékeket,
• különböző típusú klasszifikációs modelleket építeni,
• a modellek futtatását automatizálni, monitorozni,
• automatizált kockázatkezelési riportokat generálni,
• a kockázatkezelési folyamatot a törvényi szabályozásnak megfelelően kialakítani,
• az IBM SPSS Modelert önállóan használni.

Időtartam: 3 nap