Переосмислення моделей кредитного ризику в епоху геополітичної нестабільності

Довгострокові прогнози щодо знецінення та капіталу часто базуються на припущенні, що завтра в цілому буде схоже на вчорашній день. Історичні шокові події, такі як дефолт Росії у 1997 році, фінансова криза 2008 року та нещодавня криза вартості життя, надають корисні орієнтири для моделей прогнозування.

Ці події залишаються актуальними здебільшого тому, що вони трапилися в період тривалої геополітичної стабільності, яка тривала з кінця 1990-х до початку 2020-х років. Коли виникали шоки, вони відбувалися у глобальному середовищі, яке залишалося здебільшого незмінним. Межі системи та операційні припущення залишалися цілісними, що дозволяло розробляти надійні прогностичні моделі.

Це припущення стає дедалі важчим для підтримки. Геополітичне середовище змінюється у спосіб, не бачених з часів закінчення Другої світової війни. Зростаючий ізоляціонізм, конфлікти між державами, фрагментація торгівлі та ослаблення міжнародних інституцій — все це становить системні загрози фінансовій стабільності. В результаті традиційні підходи до економічного прогнозування зазнають все більшого навантаження.

Структурні злами у макроекономічних даних

Економічне прогнозування завжди ставило технічні виклики для фінансових моделістів. Традиційні макроекономічні моделі припускають, що після серйозного спаду ключові показники з часом повертаються до історичної базової лінії, а не до цілком нової рівноваги.

Інакше кажучи, ці моделі розширюють патерни, спостережені у минулому, замість врахування структурної невизначеності щодо майбутнього.

Ризики конфліктів та інші події також є внутрішньо складними для врахування, і важко визначити, як інтегрувати такі події під час побудови моделі та її застосування. Це не “чорні лебеді”, але, як і чорні лебеді, вони погано корелюють із традиційними економічними предикторами ризику.

Крім того, дослідження Банку Англії показують, що з збільшенням масштабу геополітичного шоку виникають серйозні нелінійності у економічній реакції, які традиційні моделі повністю ігнорують.

Регуляторний погляд на геополітичний ризик

Британські регулятори вже не вважають геополітичний ризик периферійною або чисто якісною проблемою. Регуляторна позиція перейшла від пасивного моніторингу до активного контролю.

Ця зміна була очевидною у Стрес-тесті капіталу банків 2025 року (BCST), яке вимагало від банків моделювати сценарій серйозного ризику, викликаного геополітичними порушеннями, що виходять за межі недавнього історичного досвіду.

У сценарії передбачалося швидке розпадання глобальної торгівлі, зокрема:

• Зменшення обсягів глобальної торгівлі на 20%
• Зростання цін на природний газ на 300%
• Зниження ВВП на 5%
• Зниження цін на житло на 28%

Моделювання таких масштабів викликає очевидні труднощі.

Багато компаній використовують Пост-Модельні Коригування (PMAs) для врахування ризиків, які не враховані статистичними моделями. Спокуса полягає у застосуванні додаткових коригувань для врахування геополітичного ризику, який не може бути пояснений базовою моделлю.

Однак, як підкреслено у Регуляторній заяві PRA SS1/23, PMAs мають бути тимчасовими заходами, заснованими на чіткому аналізі причин, а не постійними рішеннями. Постійна необхідність у коригуваннях залишається, але не слід надмірно покладатися на них. Там, де можливо, слід надавати перевагу моделованим результатам.

Уроки моделювання кліматичних ризиків

Хоча геополітична нестабільність є складною проблемою для прогнозистів, фінансовий сектор вже стикався з подібною проблемою раніше.

За останнє десятиліття кліматичний ризик перетворився з широкої концептуальної проблеми у кількісно вимірюваний фінансовий ризик. Однією з причин успіху було поділ кліматичного ризику на дві окремі категорії.

Аналогічний підхід можна застосувати і до геополітичного ризику.

Ризик фізичних подій.
Військові конфлікти можна розглядати подібно до екстремальних погодних явищ. Війни та природні катастрофи руйнують фізичні активи, зменшують заставну вартість і послаблюють здатність позичальників обслуговувати борги.

Ризик переходу.
Глобальна система також зазнає структурних змін. У міру розвитку міжнародного порядку компанії стикаються з ризиками, подібними до тих, що виникають при переході до низьковуглецевої економіки. Це включає переміщення виробничих ланцюгів назад у країни, вищі операційні витрати та потенційний втрата доходів у юрисдикціях, що стають політично ворожими.

Таке подання геополітичного ризику дозволяє застосовувати аналітичні підходи, вже розроблені для моделювання кліматичних ризиків.

До них належать:

• Нелінійні статистичні моделі, наприклад, моделі Маркова з перемиканнями, які дозволяють у межах однієї моделі представляти різні режими стабільності та волатильності.
• Прогнозні сценарії, що поєднують аналіз даних із експертною оцінкою для опису ймовірних майбутніх станів глобальної системи.
• Індексні накладання, що враховують регіональні, секторні або подієві чутливості на рівні позичальника. Ці підходи концептуально схожі на індекси ризику повеней, що використовуються у моделюванні клімату.

Пост-Модельні Коригування ймовірно й надалі відіграватимуть роль, але розширення інструментарію моделювання забезпечує більш надійний спосіб врахування геополітичного ризику.

Останні думки

Зростаюча напруженість у геополітичній сфері створює значні виклики для традиційного макроекономічного прогнозування та моделювання кредитних ризиків. Моделі, побудовані на десятиліттях відносної глобальної стабільності, дедалі більше піддаються структурним зламам у базових даних.

Регулятори тепер очікують від банків здатності аналізувати та оцінювати серйозні макро-фінансові шоки, викликані геополітичними подіями. Для цього компаніям потрібно визнавати обмеження існуючих підходів і впроваджувати нові методи моделювання, подібно до того, як галузь адаптувалася до кліматичних ризиків.