Zarządzanie ryzykiem: Modele prognozy dynamiki zmian wartości zabezpieczeń kredytów hipotecznych Centrum AMRON – modele dla nieruchomości komercyjnych

Udostępnij Ikona facebook Ikona LinkedIn Ikona twitter

fn.2015.k2.foto.028.a.400xCentrum AMRON - dzięki zasobom międzybankowej bazy danych Związku Banków Polskich - Systemu AMRON oraz wiedzy eksperckiej - podjęło się opracowania modeli spełniających wymogi Rekomendacji J (rekomendacje 11 i 12). Celem podjętych działań jest przede wszystkim dostarczenie sektorowi bankowemu gotowego narzędzia do prognozowania ryzyka zmian wartości zabezpieczeń hipotecznych, jak i zapewnienie zgodności oferowanych modeli z wymogami Rekomendacji J.

Jerzy Ptaszyński
Dyrektor Działu Badan i Analiz Rynku Nieruchomości
Centrum AMRON

Modele służące do prognozowania ryzyka zmiany wartości zabezpieczeń na nieruchomościach są odrębnym i niezależnym narzędziem w stosunku do metod wykorzystywanych w zakresie oceny i monitorowania wartości zabezpieczenia na nieruchomości, jednak mogą znaleźć zastosowanie również w innych obszarach, jak: kreowanie polityki kredytowej, określanie apetytu na ryzyko, testy warunków skrajnych, polityka zarządzania ryzykiem zabezpieczeń, polityka limitów koncentracji, zarządzanie istniejącym portfelem hipotecznym czy strategie windykacyjne.

Do chwili obecnej do projektu modeli prognostycznych Centrum AMRON przystąpiło 6 banków, a uczestnicy projektu otrzymali 4 kwartalne edycje prognoz dla nieruchomości mieszkalnych i 3 edycje prognoz dla nieruchomości komercyjnych. Poniższy tekst zawiera fragmenty będące częścią dokumentacji przygotowanej przez firmę B&D, która była partnerem Centrum AMRON w procesie budowy modeli prognostycznych wartości zabezpieczeń kredytów hipotecznych.

Podstawowe założenia budowy modeli prognostycznych Centrum AMRON

Tak, jak miało to miejsce w przypadku modeli opracowanych przez Centrum AMRON dla lokali mieszkalnych i domów jednorodzinnych, przyjęto następujące założenia budowy modeli oraz następującą interpretację zapisów rekomendacji J:

  • Rekomendacja J dotyczy wszystkich banków, w których udział ekspozycji kredytowych zabezpieczonych hipotecznie we własnych portfelach kredytowych przekracza 10 proc. Rekomendacje 11 i 12 dotyczą banków istotnie zaangażowanych, a więc banków, w których udział portfela ekspozycji kredytowych zabezpieczonych hipotecznie przekracza 2 proc. wartości ekspozycji kredytowych zabezpieczonych hipotecznie dla całego sektora bankowego w Polsce. Wobec znacznej zmienności łącznej wartości ekspozycji kredytowych zabezpieczonych hipotecznie, m.in. ze względu na zmienność kursów walutowych, oznacza to, że obowiązek stosowania modeli prognostycznych oceny prawdopodobieństwa zmian wartości zabezpieczeń kredytów hipotecznych obejmować może każdy bank, którego portfel kredytów zabezpieczonych hipotecznie przekracza wartość 9-10 mld PLN.
  • Model powinien mieć formę matematycznego/ekonometrycznego algorytmu przetwarzania danych.
  • Model powinien powstać w oparciu o odpowiednio długie szeregi czasowe dla danych pochodzących z wiarygodnych źródeł, gwarantujących ciągłość dostępu do danych w przyszłości. W tym, przede wszystkim, w oparciu o dane instytucji państwowych (GUS, NBP) oraz wiarygodną zewnętrzną (międzybankową) bazę danych (AMRON).
  • W celu wygenerowania prognoz modele powinny być oparte o czynniki zewnętrzne, jak dane makroekonomiczne, rynkowe lub/i demograficzne.
  • Modele powinny pozwalać na prognozowanie wartości zabezpieczeń hipotecznych w horyzoncie czasowym minimum 12 miesięcy.

W przypadku nieruchomości komercyjnych poważną barierą budowy szeregów czasowych, a co za tym idzie, modeli prognostycznych, była z jednej strony skala rynku, nieporównanie mniejsza niż w przypadku rynku lokali mieszkalnych czy budynków jednorodzinnych, z drugiej – niejednorodny charakter tego segmentu rynku nieruchomości. Najliczniej reprezentowaną w zbiorze danych grupą nieruchomości komercyjnych były nieruchomości biurowe, handlowe i usługowe (5285 rekordów – 43 proc. obserwacji), nieco mniejszą liczność miały zbiory obserwacji dla nieruchomości przemysłowych (3719 rekordów – 30 proc. obserwacji) oraz magazyny i centra logistyczne (2096 rekordów – 17 proc. obserwacji). Bazą do budowy modeli dla nieruchomości komercyjnych był zasób danych o liczności 14621 rekordów, przy czym dominującymi źródłami informacji był operat szacunkowy oraz wycena zabezpieczenia bankowego. Podobnie, jak w procesie budowy modeli dla nieruchomości mieszkalnych, w oparciu o przeprowadzoną analizę liczności posiadanych danych, a także dostępności i jakości informacji będących potencjalnymi zmiennymi objaśniającymi stwierdzono, że zarówno liczność danych, jak i dostępność wystandaryzowanych informacji, pochodzących z zewnętrznych źródeł gwarantujących ciągłość dostępu w przyszłości (GUS, NBP, rynek kapitałowy), ogranicza przedział czasowy analizy, a co za tym idzie, możliwość budowy szeregów czasowych do roku 2005. Dodatkowym argumentem za przyjęciem tej cezury był fakt zajścia istotnych zmian jakościowych na rynku nieruchomości po wejściu Polski do Unii Europejskiej.

Na potrzeby budowy modeli przygotowano zbiór danych makroekonomicznych i rynkowych, będących kandydatami do wyjaś...

Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:

  • zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
  • wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
  • wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
  • zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na BANK.pl/sklep.

Uwaga:

  • zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
  • wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).

Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:

  • bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI