תרגילי אימון מודל סיכון: כיצד לתכנן מעבדות מבחני לחץ המלמדות אנליסטים לאתגר הנחות

מודל סיכון אשראי התנהג היטב במשך שלוש שנים. מבחן ה-back-test שלו נקי, התפוקות שלו נמצאות בנוחות בתוך הסבילות והעסק סומך עליו. במעבדת הדרכה, אנליסט משנה הנחת קלט מאושרת אחת, שיעור ההתאוששות הצפוי על סוג של הלוואות, לערך פחות נוח. התפוקה הראשית בקושי זזה. שני מקטעים זזים הרבה. האנליסט צריך להחליט מה המשמעות של זה, מה לומר לבעל המודל ולמה אין להשתמש במודל.

זהו תרחיש המחשה, לא מקרה מתועד של לקוח. הוא מראה את המיומנות שתרגילי הדרכת סיכוני מודל צריכים לבנות: בדיקת הנחות, הסברת מגבלות והצדקת החלטה כאשר מודל נראה יציב. מדריך זה מיועד לראשי הדרכת סיכונים ולראשי תאימות וסיכוני מודל שבבעלותם התשובות. הוא מכסה רק את תכנון ההדרכה. תרגיל הדרכה אינו מאמת מודל פיננסי פעיל, ומומחה סיכוני מודל צריך לסקור כל מקרה לפני השימוש.

מהם תרגילי אימון סיכוני מודל?

תרגילי אימון לסיכוני מודל הם משימות תרגול מובנות שבהן אנליסטים חוקרים מודל, בדרך כלל מודל פשוט או סינתטי, על ידי שינוי הנחות ותשומות, לאחר מכן מפרשים מה קורה ומסבירים את גבולות התמיכה שהמודל יכול להשיג. מעבדת מבחני מאמץ היא הצורה המעשית של מודל זה: מודל בטוח, סט של שינויים מאושרים ודרישה להצדיק מסקנות.

עובדות מהירות

1. תאר את בעיית הביצועים

התחילו בהחלטה. מה על אנליסט לעשות כאשר מודל נראה בסדר? כתבו זאת כמשפט אחד המונחה על ידי פועל: "שנו הנחה מאושרת, התבוננו במה שמתקדם, הסבירו את המגבלה שזה חושף וציינו למה יש להשתמש במודל ולא למה לא."

המפקחים מכנים את המיומנות הזו. הפדרל ריזרב של ארה"ב ומשרד מבקר המטבע הנפיקו SR 11-7, הנחיות פיקוחיות בנושא ניהול סיכוני מודל, ב-4 באפריל 2011. הוא מתאר את סיכון המודל כפוטנציאל לתוצאות שליליות מהחלטות המבוססות על תוצאות מודל שגויות או נטולות שימוש, והוא מכנה "אתגר יעיל" עיקרון מנחה: ניתוח ביקורתי על ידי גורמים אובייקטיביים ובעלי ידע שיכולים לזהות מגבלות והנחות של המודל וליצור שינויים מתאימים. זוהי הנחיה אמריקאית, לא כלל לכל תחום שיפוט, לכן בדקו את הדרישות החלות עליכם. זהו תיאור מדויק של הביצועים שההכשרה צריכה לבנות.

2. אבחון פערים בלמידה ובהקשר

השווה את דרישות התפקיד עם מה שמקובל ומעריך בהכשרה הנוכחית שלך.

1. במה עוסקים אנליסטים כיום? אם ההדרכה היא הרצאה על ניהול מודלים בתוספת רשימת תיעוד, הם למדו את אוצר המילים. הם לא התאמנו בשבירת מודל בכוונה.
2. מהי הדרישה הקוגניטיבית? בטקסונומיה המתוקנת של בלום, ביצוע בדיקה הוא יישום, פירוש הסיבות לכשל המודל הוא ניתוח, שיפוט האם המודל מתאים לשימוש הוא הערכה, ותכנון מבחן מאמץ חדש הוא יצירה. המדריך שלנו ל... התאמת פעילויות למידה לטקסונומיה של בלום מסביר כיצד לקרוא את הדרישות הללו.
3. האם משהו מלבד מיומנות עומד בדרך? בדקו תחילה את כוח האדם, הכלים והנהלים. אם לאנליסטים אין זמן לערער, ​​אין להם גישה להנחות המודל או אין להם דרך להעלות מגבלה, מעבדה לא תשנה את מה שקורה ביום שני.
4. האם אתגר יתקבל בברכה? אם אתגר מודל פירושו ביקורת על בעליו, אנשים ישתקו. הסכימו על אופן קבלת האתגר לפני שאתם מתאמנים לקראתו.

3. תכננו הכנה ותרגול מכוונים

תנו לכל שלב את התפקיד שלו.

הכנה: בדקו את הדרישות המוקדמות. אבחון קצר בקצב עצמי על מטרת המודל, הקלטים העיקריים שלו והרעיונות הסטטיסטיים הנדרשים למעבדה. בדיקת זיכרון כזו מאשרת רק את הדרישות המוקדמות. אין לדווח עליה ככישור.

תרגול: יצירת מודלים של מעבדות בדיקות מאמץ. בנו מודל קטן ובטוח, או השתמשו במודל סינתטי מאושר, ותנו ללומדים תפריט של שינויים מאושרים. שלושה תרגילים בסדר עולה של דרישה:

• לשנות הנחה אחת. הלומד מזיז קלט אחד שאושר ורושם אילו פלטים זזים, בכמה ואילו לא.
• מצא את הקטע שהוא שובר. הלומד מסתכל מתחת למספר הכותרת ומוצא היכן המודל הכי פחות יציב, ואז מציין למה לא היה משתמש בו.
• תכננו את המבחן הבא. הלומד מציע מבחן מאמץ נוסף, אומר איזו תוצאה תשנה את דעתו ומה יעלה להפעיל אותו.

משוב הקשור להחלטות. "דיווחת על שינוי הכותרת ולא בדקת את שני הקטעים שהשתנו הכי הרבה" שימושי יותר מציון. ציין את ההחלטה, את הראיות שבהן השתמשת או שהוחמצו ואת הקריטריון שאושר.

קלט חי של מדריך או סקירה אסינכרונית? קלט בזמן אמת מוסיף את הערך הרב ביותר כאשר מומחה סיכוני מודל מסביר מדוע מגבלה מסוימת חשובה, או מדוע בדיקה הייתה חלשה. סקירה אסינכרונית מספיקה עבור המושגים, לבדיקת תוצאות הבדיקה מול מפתח ולצורך הצהרות מגבלות בכתב שמומחה יכול לקרוא מאוחר יותר. שילוב נפוץ הוא הכנה בקצב עצמי, מעבדה בהנחיית צוות, ולאחר מכן אתגר בפיקוח של מודל אמיתי על ידי עמית מנוסה יותר.

4. עבדו על דוגמה מציאותית

לדוגמה. מומחה סיכוני מודל צריך לאמת את המקרה ואת קריטריוני התשובה לפני השימוש.

המקרה. מודל הפסדי הלוואות פשוט משתמש בשיעור התאוששות צפוי של 60 אחוז. בדיקות לאחור הן נקיות. שיעור הלחץ שאושר משנה את השיעור ל-40 אחוז עבור הלוואות לא מובטחות. אומדן הפסדי התיק עולה ב-4 אחוזים בסך הכל. שני מגזרים, שניהם עסקים קטנים לא מובטחים, עולים ביותר מ-30 אחוז.

המשימה. הלומד מציין מה מראה המבחן, מסביר את המגבלה וממליץ על החלטה.

ניסיון ראשון. "השינוי הכולל הוא רק 4 אחוזים, כך שהמודל עמיד בפני הנחה זו."

משוב וניסיון חוזר. המנחה שואל אילו מקטעים זזו הכי הרבה, מה גודלם בתיק העבודות ומה הנתון הכולל מסתיר. בניסיון החוזר שואלים את הפרשנות, המגבלה וההמלצה.

ניסיון חזק יותר. "הנתון הראשי לא זז כמעט משום שהפלחים המושפעים מהווים חלק קטן מהתיק. בתוכם, האומדן עולה ביותר מ-30 אחוז, כך שהמודל רגיש מאוד להנחת ההתאוששות עבור הלוואות לא מובטחות לעסקים קטנים. לא הייתי מסתמך על הנתון היחיד של 60 אחוז עבור פלחים אלה. הייתי ממליץ על הנחות התאוששות ברמת הפלח וטווח רגישות מתועד, ואני אגיד לבעל המודל שבדקתי רק קלט אחד. לא בדקתי קורלציה או איכות נתונים."

מדוע כל תגובה ניתנת להגנה או אינה שלמה. יש לשפוט כל אחד לפי הקריטריונים שאושרו, ולא לפי העדפת המנחה. הניסיון הראשון קורא את הסכום המצטבר ועוצר. הניסיון החזק יותר מוצא היכן המודל רגיש, מציין מגבלה הקשורה לשימוש, ממליץ על פעולה מוגבלת ואומר מה נותר לא נבדק. הוא אינו טוען שהמודל שגוי.

5. הערכת יכולות והעברת תוכנית

עדות ליכולת היא תגובה למקרה מודל חדש שהלומד לא ראה. תנו ציון קצר בין 0 ל-2 לכל קריטריון, כפי שיוגדר עם המומחה שלכם. המדריך שלנו ל הערכת שיקול דעת ופתרון בעיות באימון מכסה עוגנים וכיול מעריכים.

עוגנים: 0 פירושו חסר או לא נתמך, 1 פירושו חלקי עם השמטות רלוונטיות, ו-2 פירושו שלם ומוצדק על פי קריטריונים מוסכמים. הגדירו שגיאות קריטיות בנפרד, לדוגמה הצגת תוצאת מבחן מאמץ כאימות של מודל חי, כך שציון כולל טוב לא יוכל להסתיר אחת כזו. רובריקה זו היא נקודת התחלה מוצעת, לא סטנדרט מוכנות מאומת.

מעקב אחר מקום העבודה. לאחר פרק זמן מתאים, תנו מקרה מודל חדש או סקרו אתגר בפיקוח על מודל חי, והשוו אותו למצב הבסיסי באותם שני מדדים: איכות מבחני המאמץ ופרשנות הכשל. הגדירו את האוכלוסייה, המכנה והתזמון מראש, ותעדו אילו מקרים אנשים ראו באימון כדי שתוכלו להבחין בין זיכרון להעברה.

אילו ראיות יוכיחו שהאימון עבד?

חפשו אנליסטים אשר, על מודל שלא ראו, משנים הנחה בכוונה, מסתכלים מתחת לכותרת, מציינים מגבלה הקשורה לשימוש ואומרים מה לא בדקו. הוסיפו מה שמראה סקירה של הערות האתגר שלהם: מגבלות ספציפיות ולא אזהרות כלליות.

יש להיזהר עם תוצאות כגון מספר הממצאים שהועלו. מלאי מודלים חדש, בחינה רגולטורית או שינוי במי שסוקר את העבודה עלולים להזיז אותם באותה תקופה. ממצאים רבים יותר עלולים להוביל לאתגר חד יותר או לסף שינוי, לכן יש לבדוק לפני מתן קרדיט להכשרה.

היכן שהעברת מידע אינטראקטיבית עוזרת

פורמטים אינטראקטיביים עוזרים, שבהם כולם צריכים להתחייב לתחזית לפני שהקבוצה רואה את התוצאה. בפגישה חיה, מנחה יכול לתאר שינוי, לבקש מכל אנליסט לחזות אילו תוצאות ישתנו ולאחר מכן לחשוף את התוצאה, מה שחושף עד כמה האינטואיציה והמודל שונים. ניתן להריץ את אותם מקרים בקצב אישי כהכנה. AhaSlides תומך בלמידה אינטראקטיבית ובמעבר בין למידה בזמן אמת ללמידה בקצב אישי. בדוק כל פונקציית כתיבה, משוב או דיווח שאתה מתכנן להסתמך עליה מול זרימת העבודה שלך. התייחס לסימולטורים, מציאות מדומה, בינה מלאכותית ואינטגרציות מערכות כחיצוניים או לא מאושרים עד שתראה אותם פועלים. מעבדה על מודל בטוח היא תרגול, לא תחליף לאימות של מודל בזמן אמת.

מה אימון לא יתקן

• ממשל חלש. אם אף אחד לא אחראי על המעקב אחר אתגר, הממצאים יפוגגו. הסכימו תחילה על הבעלים.
• אין זמן לאתגר. אנשים שנמדדים על פי תפוקה לא יבצעו בדיקות נוספות.
• דגמים סגורים. אם אנליסטים לא יכולים לראות את ההנחות, הם לא יכולים לבחון אותן.
• מגבלות הראיות. ציון על קבוצת מקרים אינו מתאר כל אתגר שאנליסט יעלה, ושום תרגיל אימון לא מאמת מודל פיננסי פעיל.

ציינו את אלה מראש לספונסרים וסכמו מי מתקן כל אחד מהם.

שאלות נפוצות

מהם תרגילי אימון סיכוני מודל?

משימות תרגול בהן אנליסטים משנים הנחות במודל בטוח, מפרשים מה זז ומסבירים את מגבלות המודל ואת השימושים המתאימים.

האם מעבדת הדרכה יכולה לאמת מודל חי?

לא. המעבדה מלמדת שיטה על מודל בטוח או סינתטי. אימות של מודל חי פועל בהתאם לממשל שלך ולהנחיות הרלוונטיות.

האם אנליסטים צריכים לכתוב קוד כדי להפעיל את המעבדות האלה?

לא בהכרח. מספיק מודל גיליון אלקטרוני או כלי מאושר עם תפריט של שינויי מתח. המיומנות הנלמדת היא פרשנות, לא תכנות.

כיצד ניתן להעריך כישורי אתגר בצורה הוגנת?

השתמשו במקרה חדש, רובריקה קצרה ועוגנים מוסכמים, ותנו למומחה סיכוני מודל לכייל את הניקוד.

איפה להתחיל

בקשו ממומחה סיכוני מודל מודל אחד קטן ובטוח ושלושה שינויים מאושרים בהנחות. נסחו את הרובריקה של שלושת הקריטריונים, הפעילו את תרגיל "שנו הנחה אחת" עם צוות אחד, ולאחר מכן תנו ניקוד למקרה חדש לפני שאתם מפרסמים אותו.

כדי לראות כיצד מעבדה של ניבוי ואז גילוי כמו זו יכולה לפעול בשידור חי ולשימוש חוזר בקצב אישי לאחר מכן, חקור AhaSlides.