Ежегодная процедура стресс-тестирования, проводимая Федрезервом, носит название Comprehensive Capital Analysis and Review (CCAR). В рамках этого стресс-теста ведущие банковские холдинги предоставляют в Федрезерв план, оценивающий финансовую устойчивость банка в случае стрессового события. В качестве входных данных используется прогноз 16 локальных и 16 глобальных макроэкономических переменных для трёх макроэкономических сценариев: базовый (консенсус-прогноз), сценарий рецессии средней тяжести (США, еврозона, Британия и Япония) и сценарий глобальной рецессии. Каждый банковский холдинг обязан также разработать два внутренних сценария: базовый и сценарий глобальной рецессии. Сценарии представляют собой поквартальные значения макроэкономических переменных на 9 кварталов.
Каждый банковский холдинг обязан спрогнозировать множество микроэкономических показателей, используя подходящие методы моделирования, и заполнить специальные формы. Эти данные используются для расчёта регуляторного капитала для различных сценариев и оценки достаточности регуляторного капитала при помощи метода «снизу вверх». Схема вычислений основных параметров представлена ниже [источник: federalreserve.gov].
Специалисты компании Econophysica участвовали в валидации большого количества моделей CCAR. В качестве примера рассмотрим модель, которая прогнозирует непроцентные расходы отдела глобальных рынков. Они являются частью общих непроцентных расходов, используемых для расчета выручки до начисления резервов. Разработчики модели определили две основных статьи расходов отдела глобальных рынков:
- зарплата и бонусы;
- комиссионные расходы за сделки, выполняемые от имени клиентов (брокерские комиссии, комиссии биржи, комиссии за клиринг, комиссии за обмен валюты).
Число сотрудников прогнозируется с помощью модели линейной регрессии. В качестве независимых переменных используются следующие:
- приращение выручки;
- приращение цены акции банка.
Для прогнозирования величины брокерских комиссий модель использует прогнозы объемов сделок различных финансовых инструментов, которые также предоставляются другими моделями. Разработчики предположили, что соотношение между расходами и торговыми объёмами будет постоянно в течение ближайших девяти кварталов. Используя это соотношение и прогноз торговых объёмов, модель вычисляет прогноз комиссионных расходов.
Econophysica проверила правильность данных предположений. В результате были сделаны следующие выводы:
- Регрессионная модель удовлетворяет всем необходимым требованиям (нормальность, стационарность, гомоскедастичность и отсутствие автокорреляции остаточных членов, линейность, значимость и стабильность регрессионных коэффициентов). Однако удалось подобрать альтернативную регрессионную модель, которая точнее подходит для прогнозирования изменения численности сотрудников. Econophysica попросила разработчиков моделей дополнить обоснование выбора зависимых переменных.
- В некоторых случаях исторические данные по комиссионным расходам были отрицательны. Валидация совместно с разработчиками пришла к выводу, что это искажение вызвано особенностями распределения расходов по подразделениям отдела глобальных рынков. Валидация рекомендовала организовать дополнительный мониторинг с целью предотвратить влияние отрицательных значений комиссионных расходов на прогнозные значения.
- Соотношение между комиссионными расходами и торговыми объемами уменьшается со временем. Валидация потребовала от разработчиков объяснить эту тенденцию и доказать, что в будущем она не может развернуться, ибо в этом случае прогноз комиссионных расходов будет меньше, чем их фактические значения.