Mga Modelo ng Pagkawala sa Kredito Pagsuporta sa Pamamahala ng Panganib at Katatagan sa Pananalapi

Sa aking karera na umaabot ng mahigit dalawang dekada sa pamamahala ng panganib sa pananalapi at pagsunod sa regulasyon, kakaunti ang mga larangan na umunlad nang kasing-dinamiko o napatunayan na kasing-kritikal, gaya ng pagbuo at aplikasyon ng mga modelo ng pagkasira ng kredito. Ang mga sopistikadong balangkas na ito ay hindi na lamang mga kinakailangang pang-accounting; sila ay mga pundasyon para sa matibay na pamamahala ng panganib, alokasyon ng kapital at pagtitiyak ng sistematikong katatagan sa pananalapi. Mula sa mga unahan ng pagpapautang hanggang sa mga silid-pulong ng mga pandaigdigang institusyon, ang pag-unawa at pagpapatupad ng mga epektibong modelo ng pagkasira ng kredito ay napakahalaga para sa pag-navigate sa kumplikadong tanawin ng ekonomiya ngayon.

Ang isang modelo ng pagkasira ng kredito ay isang pinansyal na kasangkapan na dinisenyo upang tantiyahin ang mga potensyal na hinaharap na pagkalugi sa isang pinansyal na asset dahil sa pagkabigo ng isang nanghihiram na tuparin ang kanilang mga kontraktwal na obligasyon. Ang pangunahing layunin nito ay upang payagan ang mga institusyong pinansyal na proaktibong kilalanin at maglaan para sa mga inaasahang pagkalugi na ito, sa halip na maghintay hanggang ang isang default ay talagang mangyari. Ang ganitong nakatuon sa hinaharap na diskarte ay lubos na nagpapabuti sa transparency at katatagan sa pinansyal na pag-uulat.

Ang paglipat patungo sa mga modelong ito ay nakakuha ng makabuluhang momentum sa pagpapakilala ng mga pandaigdigang pamantayan sa accounting tulad ng IFRS 9 (International Financial Reporting Standard 9) at CECL (Current Expected Credit Losses) sa Estados Unidos. Hindi tulad ng mga naunang “incurred loss” na mga modelo na kinilala ang mga pagkalugi lamang kapag naganap ang isang kaganapan ng impairment, ang mga bagong balangkas na ito ay nag-uutos ng pagkilala sa Inaasahang Pagkalugi sa Kredito (ECL).

Sa praktika, nangangahulugan ito ng pagsusuri ng panganib sa kredito mula sa sandaling ang isang pinansyal na instrumento ay nilikha. Halimbawa, ang pinagsama-samang pahayag pinansyal ng States of Guernsey Group ay tahasang nagsasaad na sa ilalim ng IFRS 9, “Ang inaasahang pagkalugi sa kredito ay sinusukat sa alinman sa 12-buwang inaasahang pagkalugi sa kredito o panghabambuhay na inaasahang pagkalugi sa kredito” (States of Guernsey Group, Pinagsama-samang Pahayag Pinansyal, Tala 2(h)(ii)). Ang pangunahing pagkakaibang ito ay nagtatakda ng saklaw at laki ng mga probisyon.

Ang pagbuo ng isang komprehensibong modelo ng pagkasira ng kredito ay kinabibilangan ng pagsasama ng iba’t ibang probabilistic at pinansyal na konsepto. Ang aking karanasan ay nagpakita na ang rigor na inilapat sa bawat bahagi ay direktang nauugnay sa kapangyarihan ng prediksyon at pagiging maaasahan ng modelo.

• Probabilidad ng Default (PD) Ito ay nagtataya ng posibilidad na ang isang nangutang ay hindi makakatupad sa kanilang mga obligasyon sa loob ng isang tinukoy na panahon. Karaniwang gumagamit ang mga modelo ng PD ng mga historikal na datos, mga credit score, mga financial ratio at mga kwalitatibong salik. Madalas kong nakikita ang mga institusyon na gumagamit ng mga panloob na rating scale, katulad ng mga ginagamit ng mga ahensya ng rating ng kredito tulad ng Fitch Ratings para sa structured finance, upang magtalaga ng isang PD sa bawat nangutang.

• Pagkawala na Ibinigay ang Default (LGD)

  • Ang LGD ay kumakatawan sa proporsyon ng isang exposure na inaasahang mawawala ng isang institusyon kung sakaling magkaroon ng default, pagkatapos isaalang-alang ang mga pagbawi mula sa collateral o iba pang mga mapagkukunan. Ang pagkalkula ng LGD ay kumplikado, na kinabibilangan ng mga makasaysayang rate ng pagbawi, mga pagtatasa ng collateral at mga gastos sa legal na nauugnay sa resolusyon ng default.

• Pagkakalantad sa Default (EAD) Ang EAD ay ang kabuuang natitirang halaga na maaring ipakita ng isang institusyong pinansyal sa oras na ang isang nangutang ay hindi makabayad. Para sa mga simpleng pautang, maaaring ito ay tuwirang proseso, ngunit para sa mga linya ng kredito o mga pasilidad na umiikot, kinakailangan ang pagtataya ng mga hinaharap na pagkuha.

• Pagsasama ng Impormasyon na Nakatuon sa Hinaharap Isang kritikal na pagkakaiba ng mga kasalukuyang modelo ng impairment ay ang kanilang nakatuon sa hinaharap na kalikasan. Kasama rito ang pagsasama ng mga macroeconomic forecast—tulad ng paglago ng GDP, mga rate ng kawalan ng trabaho at mga paggalaw ng interest rate—sa mga pagtataya ng PD, LGD at EAD. Mula sa aking pananaw, dito nagtatagpo ang sining at agham, dahil ang mga senaryo ng ekonomiya ay dapat na maingat na i-calibrate upang ipakita ang mga potensyal na hinaharap na stress.

Ang IFRS 9 na balangkas, na tinanggap ng mga entidad tulad ng States of Guernsey Group, ay nagtatakda ng tatlong yugto ng pagkasira ng kredito, na nakakaapekto sa kung paano sinusukat ang ECL:

• Yugto 1: 12-buwang ECL Para sa mga pinansyal na asset kung saan walang makabuluhang pagtaas sa panganib sa kredito mula sa paunang pagkilala. Kinilala ng mga institusyon ang isang probisyon para sa inaasahang pagkalugi sa kredito na nagmumula sa mga kaganapan ng default na posible sa loob ng susunod na 12 buwan.

• Yugto 2: Panghabambuhay na ECL (Hindi-Napinsalang Kredito) Para sa mga pinansyal na asset kung saan nagkaroon ng makabuluhang pagtaas sa panganib sa kredito mula sa paunang pagkilala, ngunit hindi pa ito itinuturing na may kapansanan sa kredito. Dito, kinikilala ng mga institusyon ang isang probisyon para sa inaasahang pagkalugi sa kredito sa buong inaasahang buhay ng pinansyal na instrumento.

• Yugto 3: Panghabangbuhay na ECL (May Problema sa Kredito) Para sa mga pinansyal na asset na itinuturing na may kapansanan sa kredito (hal., higit sa 90 araw na overdue o napapailalim sa restructuring, ayon sa tala ng States of Guernsey Group, Tala 2(h)(ii)). Kinilala ng mga institusyon ang isang probisyon para sa inaasahang pagkalugi sa kredito sa buong buhay at ang kita sa interes ay kinakalkula batay sa netong halaga ng pagdadala (brutong halaga ng pagdadala bawas ang allowance para sa kapansanan).

Ang bisa ng anumang modelo ng pagkasira ng kredito ay nakasalalay sa kalidad at pagkakaroon ng datos. Ang komprehensibo at detalyadong historikal na datos tungkol sa mga default, recovery, at mga macroeconomic variable ay hindi maiiwasan. Bilang isang propesyonal sa pananalapi, nasaksihan ko nang personal kung paano ang mga kakulangan sa datos ay maaaring makasira kahit sa pinaka-teoretikal na matibay na mga modelo.

Ang mga institusyong pinansyal ay lalong umaasa sa mga sopistikadong teknolohiya upang pamahalaan ang datos, magsagawa ng kumplikadong kalkulasyon at bumuo ng mga kinakailangang ulat. Ang mga kumpanya tulad ng Moody’s ay nag-aalok ng “Risk and Finance Lending Suite” at “Intelligent Risk Platform” na mga solusyon, na nagbibigay ng kakayahan para sa “pamamahala ng balanse ng sheet at portfolio” at tumutulong sa pag-navigate sa panganib nang may kumpiyansa (Moody’s, Insights). Ang mga platform na ito ay nag-a-automate ng marami sa pagkuha ng datos, pagpapatupad ng modelo at pag-uulat, na mahalaga para sa pamamahala ng malalaki at magkakaibang portfolio.

Ang mga regulator sa buong mundo ay may mahalagang papel sa paghubog at pagpapatupad ng mga pamantayan para sa mga modelo ng pagkasira ng kredito. Ang Division of Banks (DOB) sa Massachusetts, halimbawa, ay nagsisilbing “ang awtoridad sa charter at pangunahing regulator para sa mga tagapagbigay ng serbisyo sa pananalapi,” na may pangunahing misyon na “tumulong sa isang maayos, mapagkumpitensya at madaling ma-access na kapaligiran ng mga serbisyo sa pananalapi” (Mass.gov, Division of Banks). Ang pangangasiwang ito ay natural na umaabot sa kung paano tinatasa at pinaprovide ng mga institusyong pinansyal ang panganib sa kredito.

Isang pangunahing regulasyon na aplikasyon ng mga modelo ng pagkasira ng kredito ay ang stress testing. Ang mga regulator, tulad ng Bank of England, ay nagsasagawa ng regular na “sabay-sabay na stress testing ng sistema ng pagbabangko ng UK upang suportahan ang FPC at ang PRA sa pagtugon sa kanilang mga layunin” (Bank of England, Stress testing the UK banking system, Guidance on the 2025 stress test for participants, inilathala noong Marso 24, 2025). Ang mga pagsusuring ito ay nag-sisimulate ng mga hindi kanais-nais na senaryo ng ekonomiya upang suriin ang katatagan ng mga institusyong pinansyal at ang sapat na buffer ng kanilang kapital sa ilalim ng matinding kondisyon. Ang mga pananaw na nakuha mula sa mga stress test ay madalas na nagbibigay-alam sa mga kinakailangan sa kapital at mga aksyon ng superbisor, na binibigyang-diin ang kritikal na ugnayan sa pagitan ng pagmomodelo ng pagkasira at sistematikong katatagan.

Bukod dito, ang mga regulator ay lalong nakatuon sa mga umuusbong na panganib na maaaring makaapekto sa kalidad ng kredito. Ang Massachusetts Division of Banks, halimbawa, ay binibigyang-diin ang “Mga Mapagkukunan ng Panganib sa Pananalapi at Kaugnay sa Klima” at “Cybersecurity para sa industriya ng mga serbisyong pinansyal” (Mass.gov, Division of Banks). Ipinapakita nito ang lumalaking inaasahan para sa mga modelo ng pagkasira ng kredito na isama ang mga salik tulad ng mga epekto ng pagbabago ng klima (hal., mga pisikal at transisyon na panganib sa pagbabangko, ayon sa nabanggit ng Moody’s Insights) at mga banta sa cyber sa kanilang mga pagsusuri na nakatuon sa hinaharap.

Ang pagpapatupad at pagpapanatili ng mga modelo ng pagkasira ng kredito ay isang masalimuot at patuloy na proseso. Mula sa aking karanasan sa pamumuno ng mga koponan sa pagmomodelo, ang mga praktikal na hamon ay kadalasang kasing mahalaga ng mga teoretikal na kumplikado.

• Pagkakaroon at Kalidad ng Data Isang patuloy na hadlang ang nananatili sa pag-secure ng malinis, pare-parehong makasaysayang datos. Madalas na nakakaranas ang mga institusyong pinansyal ng mga pira-pirasong legacy system, na nangangailangan ng malaking pagsisikap sa pag-aggregate at pag-validate ng datos bago tunay na makapagsimula ang pagbuo ng modelo.

• Kumplikadong Modelo at Pagpapatunay Bagaman konseptwal na tuwid, ang aktwal na mga modelo ay maaaring maging napaka-komplikado, na nangangailangan ng mga advanced na teknikal na estadistika at malawak na mga mapagkukunang computational. Ang iterative na proseso ng pagpapatunay ng modelo, isang kritikal na hakbang na personal kong pinangunahan ng hindi mabilang na beses, ay tinitiyak na ang mga modelo ay matibay, angkop para sa layunin at gumagana ayon sa inaasahan sa ilalim ng iba’t ibang kondisyon ng ekonomiya. Kasama rito ang back-testing, benchmarking laban sa mga kasamahan sa industriya at sensitivity analysis.

• Pagsasama sa mga Proseso ng Negosyo Ang tunay na halaga ng isang impairment model ay natutuklasan kapag ang mga resulta nito ay maayos na naisasama sa mga estratehikong desisyon sa negosyo—mula sa paglikha at pagpepresyo ng pautang hanggang sa pamamahala ng portfolio at pagpaplano ng kapital. Nangangailangan ito ng malapit na pakikipagtulungan sa pagitan ng mga yunit ng panganib, pananalapi, at negosyo, na isinasalin ang mga kumplikadong resulta ng modelo sa mga maaksiyong pananaw.

Ang iteratibong kalikasan ng pag-aayos ng modelo ay napakahalaga rin. Patuloy na nagbabago ang mga kondisyon ng ekonomiya, nagiging available ang bagong data at umuunlad ang mga inaasahan sa regulasyon. Ang isang modelo na perpektong na-calibrate noong nakaraang taon ay maaaring mangailangan ng makabuluhang mga pagsasaayos ngayong taon upang manatiling may kaugnayan at tumpak.

Ang tanawin para sa mga modelo ng pagkasira ng kredito ay patuloy na umuunlad. Maraming pangunahing hamon at mga uso ang humuhubog sa kanilang hinaharap:

• Dinamiko ng Makroekonomikong Kapaligiran Ang mga hindi tiyak na nagmumula sa mga pandaigdigang hidwaan, implasyon, at nagbabagong mga patakaran sa pananalapi ay nagpapahirap sa pagtaya ng mga hinaharap na senaryong pang-ekonomiya kaysa dati. Ang mga modelo ay dapat na nababagay at kayang mabilis na isama ang bagong impormasyon.

• Nagmumulang Panganib Ang tumataas na pokus sa mga salik ng kapaligiran, panlipunan at pamamahala (ESG), kasama ang mga panganib tulad ng pagbabago ng klima at cybersecurity, ay nangangailangan ng pagsasama ng mga bagong mapagkukunan ng datos at mga pamamaraan ng pagmomodelo sa mga umiiral na balangkas. Tulad ng nakikita sa pokus ng Mass.gov at Moody’s sa mga lugar na ito, hindi na ito opsyonal.

• Mga Pagsulong sa Teknolohiya Ang pag-usbong ng artificial intelligence (AI) at machine learning (ML) ay nag-aalok ng parehong mga pagkakataon at hamon. Habang ang mga teknolohiyang ito ay nangangako ng mas sopistikadong kakayahan sa prediksyon, nagdadala rin ito ng mga tanong tungkol sa interpretabilidad ng modelo, bias, at pamamahala.

Ang ebolusyon ng mga modelo ng pagkasira ng kredito ay sumasalamin sa patuloy na pangako ng industriya ng pananalapi sa mas malaking transparency, katatagan, at proaktibong pamamahala ng panganib. Habang tayo’y tumitingin sa hinaharap, ang kakayahang mabilis na iakma ang mga modelong ito sa bagong impormasyon at umuusbong na mga panganib ang magtatakda ng tagumpay ng mga institusyong pinansyal sa pagpapanatili ng isang matatag at mapagkumpitensyang kapaligiran.

Ang mga modelo ng impairment ng kredito ay mga hindi maiiwasang kasangkapan na lumalampas sa simpleng pagsunod, nagsisilbing pundasyon para sa maingat na pamamahala ng pananalapi at katatagan ng sistema. Sa pamamagitan ng kanilang nakatuon na pagsusuri ng Inaasahang Pagkalugi sa Kredito (ECL), na sinusuportahan ng matibay na imprastruktura ng datos at napatunayan sa pamamagitan ng mahigpit na mga proseso tulad ng 2025 Bank Capital Stress Test (Bank of England, inilathala noong Marso 24, 2025), pinapagana ng mga modelong ito ang mga institusyong pinansyal na asahan, sukatin at bawasan ang panganib sa kredito nang epektibo sa isang patuloy na nagbabagong pandaigdigang ekonomiya. Ang kanilang patuloy na pagpapabuti, na nagsasama ng mga pananaw mula sa mga katawan tulad ng Massachusetts Division of Banks (Mass.gov) at gumagamit ng mga advanced na platform tulad ng mga inaalok ng Moody’s (Insights), ay mahalaga para sa pagprotekta sa kalusugan ng pananalapi at pagpapalakas ng tiwala.