Le modèle « Downturn LGD » de Varun Nakra a été conçu pour prédire les pertes potentielles sur les portefeuilles de prêts hypothécaires résidentiels en période de crise économique. Désormais largement adopté par les grandes banques australiennes, il est devenu une référence en matière de gestion des risques financiers. Nous avons discuté avec Nakra des applications de son modèle dans le secteur bancaire et immobilier.
Avec une carrière couvrant plusieurs régions géographiques, notamment les États-Unis, Singapour et l’Australie, Varun Nakra est un expert de premier plan dans le développement de modèles d’apprentissage automatique et statistiques pour la gestion des risques de crédit.
Ses recherches ont joué un rôle déterminant dans le maintien de la stabilité du système bancaire mondial, en mettant l’accent sur une myriade d’autres applications de l’apprentissage automatique et de l’IA. détecter les anomalies en cyberdéfense systèmes, Applications de l’IA pour les zones urbaines planification et plus encore.
La réalisation la plus remarquable de Nakra est son « modèle LGD de ralentissement », qui prédit les pertes de crédit hypothécaire.
Développement et défis techniques
Le principal défi dans le développement du « modèle LGD de ralentissement économique » était le manque de données sur le ralentissement économique.
Avant la pandémie de COVID-19, Varun travaillait en Australie, où le secteur immobilier était solide depuis le krach boursier des années 1990. Sans données historiques suffisantes sur les événements de crise, l’équipe de Varun a été confrontée à un défi technique important.
« Nous avons dû développer un modèle qui pourrait toujours être précis et fiable sans avoir à nous appuyer sur des données directes provenant de crises passées », a déclaré Nakra.
Réputation et contrôle réglementaire
Alors que les prix de l’immobilier à Sydney et à Melbourne augmentent rapidement, les régulateurs ont identifié un risque systémique sur le marché hypothécaire.
Cela nécessitait un modèle prédictif pour garantir que les banques puissent détenir suffisamment de capital et s’auto-assurer contre les pertes potentielles.
Le processus d’approbation a été rigoureux, l’équipe de Nakra ayant reçu et répondu à plus de 100 questions des régulateurs au cours de deux cycles d’évaluation.
« Cet examen approfondi était nécessaire pour prouver la robustesse et la précision du modèle », a expliqué Nakra.
Malgré les défis, le modèle de Nakra a été approuvé par les régulateurs, fournissant un calcul précis du capital devant être conservé en réserve.
Approbation et impact
Actuellement, l’une des principales banques australiennes utilise le modèle Nakra pour la planification des fonds propres réglementaires. Il est également utilisé par les régulateurs pour garantir que les exigences de fonds propres pour les prêts au logement sont suffisantes pour supporter les pertes tout au long du cycle économique.
Avant la mise en œuvre du modèle, les banques étaient tenues de détenir une réserve de capital en utilisant un taux fixe. Plancher LGD de 20 %Avec le modèle de Nakra, cette exigence a été réduite à environ 15 % en moyenne, ce qui a permis à la banque de réaliser une économie de capital moyenne de 5 %, qui a ensuite pu être utilisée à d’autres fins.
Pour Nakra, cette approbation a été une étape importante. Le modèle lui a non seulement valu des notes de performance exceptionnelles et une promotion interne, mais il a également été apprécié par les régulateurs.
Adaptation continue et défis futurs
Le succès du modèle LGD de ralentissement économique a montré la nécessité d’une innovation continue dans le secteur bancaire. Nakra a souligné l’importance de mettre à jour les modèles pour tenir compte de nouveaux risques, tels que la pression post-pandémique due à une inflation et des taux d’intérêt élevés.
« Dans un contexte de taux d’intérêt plus élevés, les paiements augmentent lorsque les prêts arrivent à échéance, ce qui pose des risques importants si une banque détient une grande partie de ces prêts », a expliqué Nakra. « Les modèles doivent être repensés et réétalonnés pour faire face à ces risques en constante évolution, en intégrant de nouveaux scénarios de tests de résistance et des analyses quantitatives. »
Risques liés à l’immobilier commercial
Selon Nakra, l’immobilier commercial est un domaine particulièrement préoccupant pour les banques, notamment dans les grands centres comme New York et Los Angeles.
La pandémie a entraîné une augmentation du nombre de bureaux vacants, ce qui a accru le risque de défaut de paiement des prêts immobiliers. Les régulateurs ont tenu à surveiller ce risque pour éviter qu’il ne devienne systémique.
« Il y a encore beaucoup de bâtiments vides dans des endroits comme Manhattan », a souligné Nakra. « Avec un nombre important de logements vacants, le risque de défaut de paiement est accru, car les propriétaires ont du mal à honorer leurs obligations financières. »
Alors que le secteur bancaire américain est confronté à des risques émergents, Nakra étudie de nouveaux modèles de finance durable, intégrant les risques environnementaux, sociaux et de gouvernance.
« Il n’existe pas encore de méthodologie standard ou de lignes directrices simples pour développer ces modèles », a-t-il déclaré. « Mais c’est là que réside l’avenir. »
Nakra estime que l’intégration de l’IA sera essentielle et inévitable pour le développement et la mise en œuvre de ces modèles innovants.
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