Risk Takers

2021-04-06 06:00:10 ​​MACHINE LEARNING В ПРОГНОЗИРОВАНИИ

Data Science и Machine learning стал неотъемлемой частью инструментов анализа и прогнозирования передовых центральных банков. НБ РК также использует современные методы и прибегает к сбору альтернативных данных с помощью разработанной системы “Галымжан 2.0”. Об этом много говорится в научных работах исследователей, в том числе есть вопросы в международных признанных экзаменах FRM и CFA.

Центральный банк Нидерландов опубликовал исследование, в котором изучил вопрос повышения точности прогнозов с помощью ML. Аналитики вывели индикатор, который рассматривает положительные и отрицательные слова в газетных статьях и используют его для значительного повышения точности краткосрочных оценок экономического роста. Почти всегда присутствующая ошибка прогнозов в краткосрочных прогнозах может быть уменьшена на 10–15% с помощью индикатора настроения. Для анализа настроений отслеживаются более миллиона газетных статей ежедневной финансовой газеты Het Financieele Dagblad с 1985 по 2020 годы. Индикатор позволяет своевременно оценить тренд роста ВВП и имеет корреляцию с ВВП 78%. В качестве примера в исследовании приводится кризис 2008-2009 годов, который был сигнализирован Индикатором в 2007 году. Исследователи также пишу, что коронакризис был своевременно определён опережающим Индикатором.

Для интерпретации динамики Индикатора тексты разделены на четыре основные темы:

• Экономика;
• Политика;
• Бизнес;
• Финансовые рынки.

Более того, Индикатор позволяет оценить, какие сферы общества более подвержены кризису. К примеру, начиная с мата 2020 года, в период распространения пандемии, Индикатор показывал отрицательную тональность во всех четырёх темах. Это значит, что COVID-19 затрагивает все сферы общества. Согласно полученным результатам, COVID-19 явно отличается от состояния Индикатора при наступлении финансового кризиса 2008 года.

Разработанный индикатор станет постоянной составной частью голландской модели прогнозирования роста выпуска в реальном времени. Включение Индикатора настроений приводит к значительному уменьшению ошибки прогноза.

В сети публикуется множество исследований по применению DS и ML в риск-менеджменте. Особенно это касается финансового риск-менеджмента. К примеру, за ходом строительства профинансированных проектов можно наблюдать с помощью космических снимков, а также отслеживать финансовую устойчивость крупной торговой сети с помощью анализа текста и получения оперативной информации с уличных камер. В Казахстане многие рисковики финансового сектора, кроме разработчиков скоринговых моделей, не знают о полезности DS и ML. Они в основном используют методы оценки устойчивости благодаря инструментам, которые широко использовались в прошлом столетии. Сейчас прогресс позволяет значительно увеличить возможности специалистов по анализу рисков и минимизировать потенциальные потери банков. Не стоит сопротивляться прогрессу, ему нужно следовать.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-04-05 06:00:07 ​​СВОДКА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ С 29 МАРТА ПО 4 АПРЕЛЯ

Экономические данные, которые появляются в мире ежедневно имеют особый интерес у экономистов и финансистов. Мы хотим представить важнейшие экономические новости 10 крупнейших экономик мира за прошедшую неделю. События перечислены согласно очередности их публикаций.

1) В марте индекс доверия потребителей США от CB составил 109.7 пунктов при прогнозе 96.9 ( ).
2) В марте индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) Китая составил 51.9 пунктов при прогнозе 51 ( ).
3) В IV квартале ВВП Великобритании (кв/кв) вырос на 1.3% при прогнозе (+)1% ( ).
4) В IV квартале ВВП Великобритании (г/г) сократился на 7.3% при прогнозе (-)7.8% ( ).
5) В феврале количество безработных в Германии сократилось на 8 тысяч при прогнозе (-)13 тысяч ( ).
6) В марте, по предварительным оценкам, индекс потребительских цен (ИПЦ) в еврозоне (г/г) вырос на 1.3% при аналогичном прогнозе ( ).
7) В марте число занятых в несельскохозяйственном секторе США от ADP выросло на 517 тысяч при прогнозе (+)550 тысяч ( ).
8) В феврале индекс незавершенных продаж на рынке недвижимости США (м/м) сократился на 10.6% при прогнозе (-)2.6% ( ).
9) На прошлой неделе запасы сырой нефти в США сократились на 0.876 млн баррелей при прогнозе (+)0.107 млн баррелей ( ).
10) Выступление Президента США Джо Байдена.
11) В IV квартале индекс настроения крупных производителей в Японии от Tankan составил (+)5 при прогнозе (-)15 ( ).
12) В IV квартале индекс настроения крупных непроизводственных компаний в Японии от Tankan составил (-)1 при прогнозе (-)5 ( ).
13) В марте индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) Китая от Caixin составил 50.6 пунктов при прогнозе 51.3 ( ).
14) В марте индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) Германии составил 66.6 пунктов при аналогичном прогнозе ( ).
15) В марте индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) Великобритании составил 58.9 пунктов при прогнозе 57.9 ( ).
16) На прошлой неделе число первичных заявок на получение пособий по безработице в США составило 719 тысяч при прогнозе 680 тысяч ( ).
17) В марте индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) США от ISM составил 64.7 пунктов при прогнозе 61.3 ( ).
18) В марте число занятых в несельскохозяйственном секторе США составило 916 тысяч при прогнозе 647 тысяч ( ).
19) В марте уровень безработицы в США составил 6% при аналогичном прогнозе ( ).

Мы публикуем фактические и прогнозные данные, так как показатели выше ожидаемых рассматриваются как позитивное или бычье направление, а показатели ниже ожидаемых указывают на негативный или медвежий тренд. Позитивные экономические данные в свою очередь благоприятно влияют на обменный курс страны и наоборот.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-04-02 06:00:08 ​​РУБЛЁВАЯ ЛОВУШКА ИЛИ МОНЕТАРНАЯ ДИЛЛЕМА

Вчера на сайте НБРК была опубликована статья с привлекательным названием “Как «рублевая ловушка» привела к дилемме монетарной политики Казахстана”. Автор статьи советник Председателя НБРК Олжас Тулеуов. В статье Олжас в деталях разобрал влияние экономики России и курса рубля на Казахстан.

В статье говорится, что за последние 10 лет увеличилась зависимость от российского импорта. То есть после создания таможенного союза, мы ожидаемо стали увеличить торговые отношения с Россией. Если за период с 2000 по 2009 мы в среднем Казахстан импортировал на сумму $6.6 млрд из России, то за последние 10 лет сумма удвоилась. Это значит, что раньше мы могли отдавать больший приоритет товарам из США, Европы и Китая, а теперь, из-за роста таможенных пошлин, мы вынуждены больше склоняться к российским товарам. Тем более, учитывая, что большая часть роста импорта из РФ пришлась на потребительские товары.

В статье также упоминается, что в период с 2000 по 2009 теоретическое 10% снижение курса RUB/KZT приводило к росту импорта на 2%. После создания таможенного союза чувствительность выросла более чем в три раза и составила 6.5% при аналогичном сценарии. Есть также оговорка, что на самом деле цифры могут быть выше, если брать в учёт серый импорт.

Так, "рублёвая ловушка" стала причиной возникновения сложной дилеммы при реализации денежно-кредитной политики в Казахстане. В частности, если тенге ослабевает к рублю, то это приводит к усилению инфляционного давления в потребительском секторе экономики, а также повышает риски поглощения нашей страной санкционных и других геополитических шоков в отношении России. Если же тенге, наоборот, укрепляется к рублю, то следствием этого становится дальнейший рост казахстанского импорта товаров из России, а также усиление эффекта "рублёвого якоря" на валютном рынке, связанного с нарастанием внутреннего биржевого и розничного спроса на российские рубли.

Как говорится в статье, дилемма монетарной политики, в виде “рублевой ловушки”, снижает её гибкость и адаптивность к внутренним и внешним шокам. При этом невозможно разрешить этот компромисс и выйти из данной ловушки, применяя меры исключительно денежно-кредитной политики. Здесь мы хотим добавить, что для снижения зависимости от рубля, казахстанцам необходимо переориентировать свой спрос. Граждане Казахстана, как потребители товаров, могут перестать закупать произведённые в России продукты и больше ориентироваться на местных производителей.
#ПокупайКазахстанское

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-04-01 06:00:16 ​​ОБЗОР БАНКОВСКОЙ СТАТИСТИКИ ЗА ФЕВРАЛЬ

Вчера на сайте НБРК была опубликована статистика банковского сектора за февраль. За 2 месяца текущего года размер активов вырос на 2.6% и составил 32 трлн тенге. Ссудный портфель составил 48% от размера активов или 15.4 трлн. За данный период банковский портфель сократился на 419 млрд тенге из них 244 млрд снизились в феврале. Также, в феврале сократился объём кредитов с просрочкой. Согласно опубликованной статистике за месяц кредиты с просрочкой уменьшились на 60 млрд и на 26 млрд сократился объём NPL. По итогам февраля NPL составил 6.92%, хотя данные выглядят заниженными. Среди банков самый высокий показатель просрочки (88.3%) и NPL (86.3%) у Capital Bank. Вторым в антирейтинге стал Jysan Bank с 43.5% NPL, которому токсичный портфель достался от Цесны. Тройку анти-лидеров замыкает НБ Пакистана NPL которого составил 22.7%.

Ожидаемые кредитные убытки или провизии по МСФО составили 11.7% от ссудного портфеля, что составило 1.8 трлн. Доходы банков за 2 месяца достигли 194 млрд, что на 29.1% выше значения аналогичного периода прошлого года. 2 банка в текущем году показывают отрицательную доходность. К ним относятся Capital Bank (-723 млн) и НБ Пакистана (-15.4 млн). Лидером по росту доходу стал Халык Банк, который заработал 60.2 млрд. Вторым в списке стал Kaspi Bank 41.1 млрд.

Структура вкладов сбалансирована. Доля вкладов физических лиц составляет 51.3% или 11.3 тлн, в то время как доля юридических лиц 48.3% или 11.8 трлн.

Кроме Capital Bank, все остальные БВУ выполняют пруденциальные нормативы. Банк не выполняет требования по валютной позиции. Некоторые банки незначительно улучшили позиции по достаточности капитала. Так, АТФБанк, который имел самый низкий уровень К1 уверенно приблизился к 19.8%, что позволяет быть выше Сбербанка в списке. Самое низкое значение достаточности капитала у российского банка ВТБ (К1 = 11.6%). Следом за ним находится БанкЦентрКредит с 11.7%.

Сейчас в банковском секторе определённое затишье. БВУ утверждают финансовые отчетности и выплачивают дивиденды акционерам. Многие владельцы банков, игнорируют тот факт, что сейчас период повышенной неопределенности, хотя в прошлом году ситуация была значительно хуже, но дивиденды выплачивались.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-03-31 07:00:37 КОММЕНТАРИИ К СТАТЬЕ ГЛАВЫ АРРФР

Сегодня на Kapital.kz вышла колонка Председателя АРРФР Мадины Абылкасымовой. В своей колонке глава агентства отмечает, что элементы AQR и стресс-тестирования станут постоянными элементами надзорной деятельности. Как пишет Мадина Ерасыловна, в прошлом году при оценке устойчивости банков по методологии SREP особое внимание уделялось качеству ссудного портфеля БВУ. Также ещё раз было упомянуто, что AQR будет проводиться раз в 3-5 лет. Это значит, что AQR может быть проведен в 2022-2024 гг. Учитывая, как медленно раскачиваются БВУ, следующий AQR может быть более консервативным и уже отговорки по недоступности данных и прочим ограничениям приниматься не будут. Кстати, об этом глава АРРФР тоже упомянула.

Цитата:
“В среднесрочной перспективе будут реализованы мероприятия по внедрению целевой модели, которая будет сопровождаться обеспечением достаточного уровня данных, доступных в информационных системах БВУ, а также максимальной автоматизацией и цифровизацией информационных систем Агентства и БВУ.”

Как пишет Мадина Ерасыловна, процесс оценки качества активов полностью перейдёт в цифровой формат, что позволит минимизировать объем трудовых и временных затрат регулятора и банков, необходимых для проведения данного пруденциального упражнения.

Мы рекомендуем банкам начать незамедлительно собирать долгосрочные уровни дефолтов, иметь оцифрованные финансовые показатели заёмщиков и суммы потерь при дефолтах. Манипуляции с выборками, которые могли приниматься при проведении AQR в 2019 году уже будут неактуальными.

Результаты AQR будут входными данными для стресс-тестирования и нужно понимать, что банкам придётся готовиться к гипотетическим рискам, создавая индивидуальные буферы и увеличивая достаточность капитала.

Одним из интересных моментов нам показалось упоминание инструкции по проведению стресс-тестирования. Ранее мы не видели, чтобы регулятор говорил о том, как детально проводить определенные действия. Если регулятор разработает инструкцию для проведения стресс-тестирования и объяснит БВУ как его делать, это станет большим плюсом для АРРФР. При проведении прошлогоднего стресс-теста БВУ не могли понять, как получились оценки регулятора. Мы надеемся, что этот разрыв будет минимизирован.

В данном посте мы постарались разъяснить как понимаем отдельные пункты из колонки для наших коллег из БВУ. Банкиры должны понимать, что подходы надзора меняются и им пора принимать определенные действия для соответствия банковскому регулированию.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-03-31 06:00:13 ​​НЕМНОГО ОБ ОЦЕНКАХ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ МЕТОДАМИ PIT И TTC

Мы несколько лет внимательно изучаем финансовые отчетности финансовых институтов и можем констатировать, что банкиры, в погоне за прибылью, занижают суммы провизий.

Для целей МСФО и управления кредитным риском принято различать оценки вероятности дефолта или ожидаемых убытков на определенный момент времени (PIT) и на протяжении экономического цикла (TTC). В недавней статье Тони Хьюз написал, что в условиях пандемии прогнозы убытков TTC слишком оптимистичны. Мы поддерживаем Тони в данном вопросе и считаем оправданными разговоры о том, что нужно доработать инструмент оценки кредитного риска, чтобы он отражал новую реальность вероятности дефолта.

При расчёте кредитного риска методом PIT делается попытка учесть текущую макроэкономическую динамику. В свою очередь TTC учитывает среднее значение бизнес-цикла и измеряет "природную" кредитоспособность. Это значит, что кредитные оценки TTC не изменятся в разные моменты экономического или бизнес цикла, в то время как оценки PIT могут быть волатильными.

На данный момент мы не знаем, какой метод является более желательным с точки зрения регулятора. Если говорить о процессе провизования, то согласно МСФО 9 требуются оценки методом PIT, но для иных целей могут быть более востребованы ТТС.

Весь прошлый год мы писали о том, что суммы провизий в банковском секторе никак не реагировали на негативные последствия коронавируса. Более того, у некоторых банков наблюдалось сокращение провизий несмотря на локдауны и снижение бизнес активности. Исходя из этого, мы можем предположить, что оценки кредитных рисков шли в разрез с МСФО9 и производились методом ТТС, что является некорректным. Более корректное отражение кредитных оценок, несомненно, снизило бы достаточность капитала и прибыльность банков, что является ключевым демотиватором для руководства финансовых организаций.

Как мы писали ранее, согласно нашим расчётам, волатильность рейтингов Moody’s выросла с 2.99% в 2019 году, до 4% в 2020 году, хотя рейтинговые агентства присваивают оценки на основе метода ТТС. Рост волатильности рейтингов является подтверждением того, что модельные оценки следует откалибровать, хотя на данный момент сложно сказать какое влияние должен иметь эффект COVID-19. История с коронавирусом ещё не является пройденной и отложенный эффект влияния на банковский сектор можно будет ценить в текущем и следующем году. Несмотря на это необходимо уже сейчас увеличить оценки PD и сохранять профессиональный консерватизм.

Тони Хьюз - бывший управляющий директор по экономическим исследованиям и аналитике кредитов в Moody's Analytics.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-03-30 06:00:07 ​​АУДИРОВАННАЯ ОТЧЁТНОСТЬ КАЗАГРОФИНАНС

Продолжаем публиковать комментарии к аудированным отчётностям финансовых институтов. Вчера на сайте фондовой биржи была опубликована отчётность КазАгроФинанс. Аудитором КАФ-а, выпустившим отчетность без оговорок, является BDO.

Показатели за 2020 год:

• Активы 335.1 млрд тенге;
• Обязательства 239.99 млрд тенге;
• Капитал 115.1 млрд тенге;
• Чистая прибыль 9.6 млрд тенге

В отчётности говорится, что руководство своевременно провело оценку возможного влияния пандемии на деятельность Компании и предприняла ряд шагов, которые впоследствии позволили уменьшить степень негативного влияния из-за пандемии COVID-19. Хотя если изучить отчетность за 2019 год, которая была подписана 31 марта 2020 года, руководство только проводило анализ возможного воздействия изменяющихся микро- и макроэкономических условий на финансовое положение и результаты деятельности Компании. Более того, план обеспечения непрерывности деятельности был утвержден только 2.07.2020 года. Мы считаем, что говорить о своевременности слишком оптимистично и данная реакция является запоздалой, а не своевременной.

Согласно примечанию 8, по состоянию на 31 декабря 2020 года валовая балансовая стоимость по кредитам клиентам составляла 43.7 млрд тенге. Из общей суммы кредитов 85.1% или 37.2 млрд тенге относятся к кредитам 3 стадии или к обесцененным кредитам (в том числе с просрочкой более 90 дней). Столь значительная доля неработающего портфеля может сигнализировать о слабом кредитном процессе финансового института.

Резерв под ожидаемые кредитные убытки по кредитам составляет 11.6 млрд тенге. Кредиты 3 стадии покрыты провизиями на 34.6% или на 12.9 млрд. Несмотря на оптимистичные ожидания КАФ вернуть 65.4% или 24 млрд по обесцененным кредитам, мы считаем, что провизий недостаточно. Мы думаем, если увеличить провизии до более реалистичного уровня, финансовый институт не будет иметь положительную чистую прибыль.

Помимо прочего, мы обратили внимание на дебиторскую задолженность по финансовой аренде. Так, в примечании 9 говорится, что валовые инвестиции в финансовую аренду составили 283.3 млрд, 18.1% или 51.3 млрд из которых были отнесены в 3 стадию. Также как и с кредитами, дебиторская задолженность по финансовой аренде 3 стадии покрыта провизиями менее чем на 40%. ОКУ для 3 стадии составили 20 млрд или 39%.

При оценке ожидаемых кредитных убытков на 2021 год КАФ используется следующие допущения и показатели.

Рост ВВП 4.6%:
• Оптимистичный (вес 27%) – 5.5%
• Базовый (вес 64%) – 4.3%
• Пессимистичный (вес 9%) – 3.9%

Уровень безработицы 5.15%:
• Оптимистичный (вес 27%) – 6.1%
• Базовый (вес 73%) – 4.8%
• Пессимистичный (вес 0%) – 4.8%

Уровень инфляции 6%:
• Оптимистичный (вес 9%) – 6.5%
• Базовый (вес 82%) – 6%
• Пессимистичный (вес 9%) – 5.5%

Объём экспорта $54.3 млрд:
• Оптимистичный (вес 18%) – $62.6 млрд
• Базовый (вес 73%) – $53 млрд
• Пессимистичный (вес 9%) – $48.2 млрд

Даже прогнозы правительства РК выглядят менее оптимистично. Так, согласно оценкам министра национальной экономики ВВП в 2021 году может вырасти на 3.1%, хотя КАФ даже при наихудшем сценарии ожидает рост выше. Помимо прочего, нам кажется, что коллеги из КАФ перепутали оптимистичные и пессимистичный сценарии уровня безработицы и инфляции. Напомним, чем выше данные показатели, тем хуже для экономики.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-03-29 06:30:00 ​​АУДИРОВАННАЯ ОТЧЁТНОСТЬ БАНКА ХОУМ КРЕДИТ

На прошлой неделе АО "Хоум Кредит энд Финанс Банк" опубликовал аудированную финансовую отчётность. Аудитором банка является KPMG. Отчётность выпущена без оговорки.

Показатели за 2020 год:

• Активы 393.7 млрд тенге;
• Обязательства 300.6 млрд тенге;
• Капитал 93.1 млрд тенге;
• Чистая прибыль 23.3 млрд тенге.

Помимо вышеописанных показателей, нас в отчетности привлекли некоторые пункты. Например, на 13 странице отчётности говорится, что Хоум Кредит регулируется Национальным Банком РК, хотя, по нашему мнению, он регулируется АРРФР.

В отчётности также говорится, что в течение 2020 года Банк пересмотрел подход к политике списания кредитов, начал применять частичное списание по кредитам, просроченным более чем на 180 дней, и полное списание по кредитам, просроченным более чем на 1080 дней. Это значит, что Банк не продаёт часть неработающих кредитов, а может держать более 3 лет.

На 44 странице говорится, по состоянию на 31 декабря 2019 года сумма минимального резерва составляла 3,227,586 тыс. тенге и далее, в скобках указывается - 31 декабря 2019 года: 2,908,297 тыс. тенге. Возможно, отличие в суммах является следствием ошибки, так как первая сумма МРТ, скорее всего, относилась к 2020 году.

По состоянию на 31 декабря прошлого года, из общей суммы розничных кредитов (306.7 млрд тенге) кредиты 3 стадии составили 23.6 млрд или 7.7%. Данная цифра в значительной степени отличается от официального NPL (2.82%), который публикуется на сайте НБРК. В то же время кредиты 3 стадии покрыты провизиями на 20% от объёма кредитов 3 стадии или на сумму 4.7 млрд. Это значит, что Банк ожидает получить до 80% от кредитов данной категории. По нашему мнению, оценки Банка Хоум Кредит слишком оптимистичны и вероятнее всего, Банк не получит ожидаемую сумму.

У Банка на конец прошлого года имелись депозитные сертификаты, то есть обязательства на сумму 19.5 млрд тенге. Ставка по ним составляла от 14.5 до 16%. Эти сертификаты похожи на обычные депозиты, только ставка у них выше, чем у стандартных депозитов и они не обеспечены гарантией КФГД. Надеемся, что клиенты понимают разницу данных депозитных сертификатов и стандартных депозитов.

В отчёте также указано, что Банк скорректировал макроэкономические показатели в расчётах ожидаемых кредитных убытков. Более того, он ХоумКедит проводит анализ исторических данных, чтобы оценить взаимосвязь между макроэкономическими переменными, кредитным риском и кредитными убытками, но прогнозы в отчёте мы не нашли. Есть только запись о том, что ключевые внешние факторы могут включать такие переменные, как процентные ставки, уровень безработицы, темпы инфляции, темпы роста ВВП, обменные курсы иностранных валют и другие макроэкономические переменные, а также их прогнозы. То есть у Банка нет понимания, что конкретно влияет или нам решили не раскрывать свои “сверхсекретные” выводы. Странно, что аудиторы не раскрывают столь важную информацию, хотя ВВП страны в 2020 году упал на 2.6%, не говоря об ухудшении других макроэкономических показателей.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-03-29 06:00:06 ​​СВОДКА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СОБЫТИЙ С 22 ПО 28 МАРТА

Экономические данные, которые появляются в мире ежедневно имеют особый интерес у экономистов и финансистов. Мы хотим представить важнейшие экономические новости 10 крупнейших экономик мира за прошедшую неделю. События перечислены согласно очередности их публикаций.

1) В марте базовая кредитная ставка Народного банка Китая осталась на прежнем уровне 3.85% ( ).
2) Выступление главы ФРС США г-на Д.Пауэлла.
3) В феврале продажи на вторичном рынке жилья в США составили 6.22 млн при прогнозе 6.5 млн ( ).
4) В январе средний уровень заработной платы (с учетом премий) в Великобритании вырос на 4.8% при прогнозе (+)4.9% ( ).
5) В феврале число заявок на пособие по безработице в Великобритании выросло на 86.6 тысяч ( ).
6) Протокол заседания Copom ЦБ Бразилии.
7) Выступление главы Банка Англии Э.Бейли.
8) В феврале продажи нового жилья в США составили 775 тысяч при прогнозе 875 тысяч ( ).
9) Выступление председателя ЕЦБ К.Лагард.
10) В феврале индекс потребительских цен в Великобритании (г/г) составил 0.4% при прогнозе (+)0.8% ( ).
11) В марте, по предварительным оценкам, индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) Германии составил 66.6 пунктов при прогнозе 60.8 ( ).
12) В марте, по предварительным оценкам, композитный индекс деловой активности (PMI) Великобритании составил 56.6 пунктов при прогнозе 51.1 ( ).
13) В марте, по предварительным оценкам, индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) Великобритании составил 57.9 пунктов при прогнозе 55 ( ).
14) В марте, по предварительным оценкам, индекс деловой активности в секторе услуг Великобритании составил 56.8 пунктов при прогнозе 51 ( ).
15) В феврале базовые заказы на товары длительного пользования в США (м/м) сократились на 0.9% при прогнозе (+)0.6% ( ).
16) На прошлой неделе запасы сырой нефти в США выросли на 1.912 млн баррелей при прогнозе (-)0.272 млн баррелей.
17) Саммит лидеров ЕС.
18) В IV квартале 2020 года ВВП США (кв/кв) вырос на 4.3% при прогнозе (+)4.1% ( ).
19) На прошлой неделе число первичных заявок на получение пособий по безработице в США составило 684 тысячи при прогнозе 730 тысяч ( ).
20) В феврале объём розничных продаж в Великобритании (м/м) вырос на 2.1% при аналогичном прогнозе ( ).
21) В марте индекс делового климата IFO Германии составил 96.6 пунктов при прогнозе 93.2 ( ).

Мы публикуем фактические и прогнозные данные, так как показатели выше ожидаемых рассматриваются как позитивное или бычье направление, а показатели ниже ожидаемых указывают на негативный или медвежий тренд. Позитивные экономические данные в свою очередь благоприятно влияют на обменный курс страны и наоборот.

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать

2021-03-28 15:03:01 ​​КАК ПРОШЁЛ КУРС ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ РИСКОВ

На протяжении двух дней (27-28 марта) мы проводили курс по моделированию рисков в среде программирования R. В нём приняли участие банкиры из нескольких финансовых институтов Казахстана и Узбекистана, аудиторы, консультанты и коллеги из квазигосудартсвенных компаний. Всего участвовало 30 человек. В ходе курса слушатели ознакомились с рядом важных функций необходимых для моделирования.

Первый день был посвящён обработке данных, а именно:

• Загрузка данных в R;
• Загрузка автоматизированных алгоритмов и функций, для различных сфер деятельности (например для анализа рисков или прогнозирования показателей);
• Запрос данных с фондовых бирж;
• Анализ пропусков и их замещение;
• Очистка данных и их фильтрация;
• Построение линейных и нелинейных регрессий;
• Графический и математический анализ мультикорреляций;
• Построение регрессий без учёта выбросов;
• Построение графиков.

Второй день был больше ориентирован на моделирование:

• Построение AR, MA, и ARIMA моделей;
• Анализ выбора моделей - Акайке, Байсовский критерий и др;
• Прогнозирование временных рядов;
• Расчёт параметрического и исторического VaR;
• Расчёт стоимости опционов – Black Sholes;
• Прогнозирование мошенничества кредитных карт:
-Пошаговая регрессия
-Алгоритм случайного леса
-Benford’s Law
• Анализ метрик производительности модели;
• Прогнозирование вероятности дефолта ипотечных заёмщиков.

При моделировании вероятности наступления фрода, был предложен механизм выбора регрессоров и валидации производительности моделей. После завершения блока по моделированию был продемонстрирован инструментарий автоматизации отчётов. Участники смогли самостоятельно сделать автоматизированный отчёт, а также познакомиться с приложениями, которые они могут разрабатывать в среде программирования R.

Мы надеемся, что участники, не откладывая, начнут применять полученные знания и будут продолжать изучать моделирование.

Спасибо большое, всем кто принял участие в семинаре!

P.S.
Мы рады, что слушатели курса поняли, что программировать в R - это несложно!

@RiskTakersKZ Открыть/Комментировать