XVII Ежегодная Конференция «Управление доходностью и рисками Profit|Risk|2020» состоялась 11 декабря 2020 года в Киеве, Украина.

Целью Конференции было обсуждение влияния кризиса COVID-19 на кредитный цикл, риски и прибыльность банков и финкомпаний в условиях низких процентных ставок и презентация современных инноваций в риск-менеджменте.

Эта конференция традиционно завершает год, собирая банкиров и финансистов для обсуждения стратегических перспектив, связанных с рисками, финансами и технологиями.

Синхронный перевод с/на английский язык!

Для тех, кто не имел возможности принять участие в Конференции, предлагаем заказать ее комплект материалов (вместе с видео!). Для получения информации о содержании материалов и как их можно заказать, пожалуйста, заполните эту Онлайн Форму.

Если у Вас есть вопросы, пожалуйста, отправьте нам письмо на e-mail: office@extra-consulting.net

Место проведения

Программа

Время GMT+2

0830-0900    Регистрация участников

0900-0915    Открытие Конференции
* Владимир Картавцев, директор, Экстра Консалтинг, со-директор, GARP Ukraine
* William Emery III, экс-высший руководитель, Citibank (США)

Насколько мы уверены в фундаментальных основах финансовой системы?

0915-1000    Презентация. Слишком большой, чтобы НЕ упасть?
* Edward Nolan, Руководитель Проекта, Программа Поддержки Кредитование (Косово), экс-менеджер Совета Директоров, Федеральная Резервная Система (США)
 
Часто банкиры, финансисты и регуляторы придерживаются общепринятых концепций, которые кажутся настолько очевидными, чтобы быть ложными или по крайней мере вызвать сомнение. Однако стоит время от времени по-новому взглянуть на них, посмотреть и бросить вызов этим «кирпичикам» нашей финансовой стабильности. Давайте назовем это стресс-тестированием основ финансовой системы. Эдвард Нолан, бывший менеджер Совета управляющих Федеральной резервной системы США, опираясь на свой 50-летний опыт во внедрении политик финансового сектора, банковского надзора и улучшения кредитования в развивающихся странах, поделится своим видением на эти вопросы.

1. Насколько большим является «слишком большой»?
2. «Слишком много риска» это сколько риска?
3. Действительно ли Наблюдательные советы знают, что происходит в их банках?
4. Насколько независимые аудиторы на самом деле независимы?
5. Кто, включая аудиторов, на самом деле понимает МСФО?
6. Должен ли банк быть банком или финансовым супермаркетом?
7. Базель - это помощь препятствие для банков? Для их руководителей? Для кого?
8. Существует ли рынок банковских лицензий?

1000-1030    Кофе брейк

1030-1200    Панельная дискуссия: "Риски и доходность банков и финкомпаний в условиях COVID-19: итоги 2020 и видение на 2021"

1. Готовы ли банки и финкомпании уже точно оценить свои кредитные убытки от кризиса вследствие пандемии COVID-19?
2. Повлияли ли кризисные явления на лимиты рисков, установленные банками и финкомпаниями? Изменились ли подходы к оценке платежеспособности заемщиков (или стали ли подходы более консервативными) в течение 2020 года?
3. Экономисты прогнозируют постепенное восстановление экономики в 2021 году. Приведет ли это к росту аппетита к кредитованию бизнеса и населения?
4. Создает ли общее снижение уровня процентных ставок в экономике новые риски для прибыльности банковского и финансового сектора?
Участники дискуссии:
* Виталий Ваврищук, Директор Департамента финансовой стабильности, НБУ (модератор)
* Наталия Гурина, Заместитель Председателя правления, Главный Риск Менеджер, Райффайзен Банк Аваль
* Лариса Чернышева, Член Правления (по вопросам управления рисками), ПриватБанк
* Виталий Дыдышко,  FRM, Директор по рискам,  Альфа Банк
* Дмитрий Стезя, Директор, MyCredit

Инновации в управлении доходностью и рисками

1200-1300    Презентация. Оценка вероятности дефолта заемщиков - юридических лиц по требованиям НБУ. Как определяются параметры моделей Положения N351 и требования к внутренним положений банков?
* Первин Дадашова, FRM, Начальник управления макропруденциальной политики и исследований, НБУ
1. Подходы к оценке модели вероятности дефолта заемщиков-юридических лиц для Положения N351
a. Какие данные мы используем?
b. Как выбираем финансовые показатели, которые войдут в модели?
c. Какие преобразования происходят с данными и финансовыми показателями?
d.  Как устанавливаются конкретные диапазоны вероятностей дефолта для каждого класса?
2. Требования к внутренним положениям банков по оценке вероятности дефолта заемщиков
a. Что необходимо для согласования положения банка по определению коэффициентов вероятности дефолта?
b. Какие наиболее распространенные подходы используют банки для оценки вероятности дефолта?

1300-1340    Перерыв на ланч

1340-1420    Презентация. Какой доход - а может убыток - приносит ваш скоринг? Модель оценки доходности скоринговых карт и AI моделей
* Дмитрий Колечко, Член Правления, Главный риск Менеджер, VP Bank (Вьетнам)

Наим Сиддики (Naeem Siddiqi), один из современных гуру скоринга, утверждает, что для оптимального использования потенциала розничной клиентской базы нужно от 40 скоринговых моделей на один миллион клиентов.  Задумывались ли вы, сколько зарабатывают для вашей организации скоринг и ваши модели Искусственного Интеллекта (AI)? Отслеживаете ли вы доходность каждой модели? Как вы приоретезируете их разработки? Знаете ли вы, сколько ваших моделей не окупают себя? Какие факторы следует учитывать при оценке доходности модели?

1. Зачем нужна модель оценки доходности скоринговых карт (МОДСК)?
2. Презентация работающей МОДСК.
3. Какие факторы следует учитывать при построении, валидации, внедрении и мониторинга МОДСК.
4. МОДСК через 2 года после внедрения - уроки и перемены.

1420-1500    Презентация. «Подводные камни» кредитной линии: как избежать NPL и иметь прибыльный продукт?
* Евгений Плотица, Главный Операционный директор, Tonik Bank (Сингапур-Филлипины)

Кредитная линия - и для бизнеса, и как револьверная кредитная карта для частных лиц - может быть как высокодоходным продуктом, так и постоянно генерировать для банка убытки. Причиной убытков часто является не кредитоспособность клиента, а ошибки банка при создании самого продукта. Какие это ошибки могут быть, и почему они оказывают столь значительное влияние на прибыльность? Например, популярный атрибут кредитной линии - Grace Period может иметь множество вариантов реализации, но только несколько видов Grace Period позволят банку и зарабатывать на этом продукте, и иметь качественный его портфель. Поскольку в создании продукта участвует не только бизнес, но и риск менеджмент и комплаенс, понимание продукта «от начала до конца» важно для них всех.

1500-1550    Презентация. Бектестирование и сравнения производительности PD моделей: новые подходы в эпоху Big Data
* Viktor Tchistiakov, FRM, Старший риск менеджер, Rabobank International (Нидерланды)

Ранее основной проблемой при бэк-тестирования моделей PD на исторических данных была низкая статистическая мощность тестов из-за небольшого набора данных (выборки). В наши дни, в эпоху Big Data, проявляется новая проблема в статистическом тестировании этих моделей. Учитывая большие наборы данных, практически любое различие становится статистически значимым. Это ограничивает использование статистических тестов для принятия решений. В этом докладе будут представлены несколько подходов для преодоления этого недостатка классического тестирования, которые используются в Rabobank International (Нидерланды).

1550-1630    Презентация. Бизнес модель и методология оценки доходности и рисков влияют на модель данных банка?
* Ирина Романенко, Консультант по Моделям данных и управлению данными, Erste Group (Австрия)

Прозрачность, управляемость и надежность любого финучреждения в глазах инвесторов, регуляторов и вкладчиков напрямую зависит от качества информации и своевременности решений, которые принимают менеджеры на ее основе. Сердцем любой системы информации (хранилища данных и аналитических систем) является модель данных, которая, в свою очередь, отражает бизнес модель организации, а так же позволяет синхронизировать и качественно обрабатывать данные из разных учетных и фронт офисных систем. Именно поэтому все крупные банки мира инвестируют в создание собственных или внедрение промышленных моделей данных. В рамках этого доклада мы рассмотрим влияние бизнес модели, подходов к оценке доходности и рисков на модель данных и сравним два подхода: создавать модель данных самостоятельно или покупать ее у вендора.

1. Оценка доходности с учетом рисков: методология и бизнес модель банка.
2. Влияние бизнес модели на систему информации: источники данных, хранилище данных, расчетные программы, отчеты.
3. Модель данных банка: область детального хранения (концепты, иерархии и связи) и области витрин данных (таблицы фактов и измерений).
4. Создавать самим или покупать у вендора? примеры моделей данных для банков.
5. Обзор проектов в области систем информации в Европе и СНГ.

1630-1700    Кофе-брейк

Оценка влияния кризиса COVID-19 на кредитный цикл от Доктора Эдварда Альтмана, гуру прогнозирования банкротства компаний

1700-1800    Презентация. 50 лет Модели Z-Score: о чем мы узнали и комментарии по COVID-19 и кредитному циклу
* Dr Edward Altman, Почетный Профессор Финансов, Stern School of Business, New York University (США)

Доктор Эдвард Альтман (Edward I. Altman) всемирно известный как разработчик модели прогнозирования банкротства компаний Z-Score. С момента первой ее публикации в 1968 году, эта знаменитая модель до сих пор является стандартом, по которому измеряется большинство других моделей прогнозирования банкротства или дефолта, и она, безусловно, больше других моделей используется практиками рынка и учеными для различных целей.

В своем выступлении на нашей Конференции доктор Эдвард Альтман представит эволюцию семейства моделей прогнозирования банкротства, которые он создал за 50 лет, а также их расширение и разнообразные применения на финансовых рынках и для принятия управленческих решений.

Кроме того, поскольку кризис COVID-19 резко повлияла почти на все аспекты мировой экономики, доктор Эдвард Альтман оценит кредитный климат, связанный с этой неожиданной глобальной каталитической катастрофой, и ее краткосрочное и длительное воздействие.

Согласно c разрешением Доктора Эдварда Альтмана, все участники нашей Конференции получат бесплатно экземпляры двух его статей, на которых базируется его презентация на Конференции (в pdf формате):
* Edward I. Altman, Covid-19 and the credit cycle, Journal of Credit Risk 16(2), 1–28, 2020.
* Edward I. Altman, A fifty-year retrospective on credit risk models, the Altman Z-score family of models and their applications to financial markets and managerial strategies, Journal of Credit Risk 14(4), 1–34, 2018. 

1800-1810     Закрытие Конференции

В Программу Конференции могут быть внесены изменения

Участники

Регистрация