Modelowanie scenariuszowe i stres testy portfela

Szczegółowy przewodnik po modelowaniu scenariuszowym i testach warunków skrajnych portfela kredytowego - zaawansowane metodologie, wymogi regulacyjne CCAR/ICAAP, implementacje techniczne Monte Carlo, Value-at-Risk oraz kompleksowe zarządzanie ryzykiem w warunkach niepewności makroekonomicznej.

1. Wprowadzenie do modelowania scenariuszowego

Modelowanie scenariuszowe jest podstawowym elementem nowoczesnego zarządzania ryzykiem w bankowości, umożliwiającym ilościową ocenę potencjalnych strat w różnych warunkach makroekonomicznych. Ramy testów warunków skrajnych, wymagane przez organy regulacyjne, pozwalają instytucjom finansowym na analizę perspektywiczną i proaktywne planowanie kapitałowe w obliczu systemowych szoków finansowych.

1.1. Definicja i znaczenie

Podstawowe charakterystyki modelowania scenariuszowego:

1.2. Types of scenarios

Rodzaje scenariuszy testowych:

1.3. Objectives of stress testing

Cele testów warunków skrajnych:

2. Regulatory framework

2.1. Basel III requirements

Wymogi Basel III dla stress testing:

2.2. CCAR i DFAST

Comprehensive Capital Analysis and Review:

2.3. European Banking Authority guidelines

Wytyczne EBA dla stress testing:

3. Methodology framework

3.1. Scenario design

Projektowanie scenariuszy:

3.2. Model architecture

Architektura modeli:

3.3. Time horizon considerations

Horyzonty czasowe:

4. Credit risk modeling

4.1. Probability of Default models

Modele prawdopodobieństwa default:

4.2. Loss Given Default estimation

Estymacja Loss Given Default:

4.3. Exposure at Default modeling

Modelowanie Exposure at Default:

5. Market risk stress testing

5.1. Interest rate risk

Ryzyko stopy procentowej:

5.2. Foreign exchange risk

Ryzyko walutowe:

5.3. Credit spread risk

Ryzyko spreadów kredytowych:

6. Operational risk scenarios

6.1. Business disruption scenarios

Scenariusze zakłóceń biznesowych:

6.2. Legal and compliance risk

Ryzyko prawne i zgodności:

6.3. Model risk assessment

Ocena ryzyka modeli:

7. Technical implementation

7.1. Monte Carlo simulation

Symulacja Monte Carlo:

7.2. Copula modeling

Modelowanie kopul:

7.3. High-performance computing

Obliczenia wysokiej wydajności:

8. Data requirements i governance

8.1. Data quality framework

Framework jakości danych:

8.2. Historical data requirements

Wymogi danych historycznych:

8.3. Forward-looking adjustments

Korekty forward-looking:

9. Model validation i backtesting

9.1. Validation framework

Framework walidacji:

9.2. Backtesting methodologies

Metodologie backtestingu:

9.3. Performance metrics

Mierniki wydajności:

10. Concentration risk analysis

10.1. Single name concentration

Koncentracja na pojedynczych nazwach:

10.2. Sector concentration

Koncentracja sektorowa:

10.3. Geographic concentration

Koncentracja geograficzna:

11. Capital impact assessment

11.1. Capital depletion analysis

Analiza wyczerpania kapitału:

11.2. Capital planning

Planowanie kapitału:

11.3. Recovery and resolution

Odzyskiwanie i restrukturyzacja:

12. Future developments i challenges

12.1. Climate risk integration

Integracja ryzyka klimatycznego:

12.2. Machine learning applications

Zastosowania uczenia maszynowego:

12.3. Regulatory evolution

Ewolucja regulacji:

Metadane

Źródła