Разделы: Информационные технологии
Размещена 10.06.2025. Последняя правка: 09.06.2025.
Просмотров - 145

Разработка программного продукта стресс-тестирования негосударственных пенсионных фондов

Слюсарева Виктория Александровна

Отсутствует

МИРЭА - Российский технологический университет

Студент магистратуры

Огарок Андрей Леонтиевич, кандидат технических наук, доцент, старший научный сотрудник, кафедра №231 информационных процессов и систем МИРЭА – Российский технологический университет Россия, г. Москва

УДК 004.4

Введение

Обеспечение устойчивости негосударственных пенсионных фондов (НПФ) — важнейший элемент системы долгосрочного пенсионного обеспечения, особенно в условиях роста макроэкономической волатильности и демографических рисков. Регулирующие органы уделяют особое внимание оценке устойчивости НПФ, требуя от фондов проведения регулярного стресс-тестирования.

Однако на практике такие процедуры часто реализуются вручную с использованием Excel-моделей, что ограничивает воспроизводимость и усложняет верификацию расчётов. В связи с этим актуальной задачей становится создание прикладного программного продукта, позволяющего автоматизировать процесс стресс-тестирования, повысить точность моделирования и обеспечить аналитическую поддержку принятия решений.

Актуальность

Повышение прозрачности и устойчивости пенсионной системы требует регулярного анализа рисков, которому служит стресс-тестирование. Автоматизация этого процесса даёт возможность снизить ошибки при ручной обработке данных и сократить время расчётов. Внедрение современных информационных технологий и архитектурных решений становится важным направлением для повышения надёжности моделей и соответствия требованиям регулятора.

Цели и задачи

Целью разработка программного продукта стресс-тестирования негосударственных пенсионных фондов, обеспечивающего соответствие нормативным требованиям, достоверность и воспроизводимость расчётов.

Для достижения данной цели были решены следующие задачи:

• изучить нормативные акты Банка России, касающиеся стресс-тестирования;
• сформировать архитектурное решение;
• реализовать модульную структуру, обеспечивающую воспроизводимость и гибкость.

Научная новизна

В отличие от существующих решений (например, Diasoft, ФОРС Development Center), разработанный программный продукт нацелен на полное воспроизведение регуляторной логики стресс-тестирования с возможностью детальной настройки сценариев и прозрачной верификации расчётов. Предложенная архитектура акцентирует внимание на гибкой интеграции с любыми базами данных, что расширяет спектр применимости в инфраструктуре конкретных НПФ. Таким образом, работа дополняет существующие разработки, делая упор на воспроизводимость, адаптивность и аналитическую глубину анализа.

Методологическая основа

Архитектура и логика программного продукта основаны на действующей регуляторной базе, в частности на Указании Банка России от 04.07.2016 № 4060-У «О требованиях к организации системы управления рисками негосударственного пенсионного фонда» (в ред. от 07.11.2023) [1], а также Методических рекомендациях по стресс-тестированию негосударственных пенсионных фондов от 29.12.2023 года [2].

Система моделирования реализует последовательную логику проведения стресс-тестирования, охватывающую ключевые направления финансовых рисков, включая:

• рыночный риск — переоценка активов под воздействием макроэкономических и рыночных шоков [3];
• кредитный риск — изменение вероятности дефолта контрагентов и снижение качества активов [4];
• ликвидный риск — моделирование недостаточности ликвидных средств для покрытия обязательств;
• поведенческий и демографический риск — моделирование оттока участников пенсионных программ с использованием актуарных моделей [5];
• концентрационный риск — определение зависимости фонда от отдельных эмитентов, инструментов или отраслей.

Алгоритмическая цепочка стресс-тестирования включает следующие основные этапы:

1. Импорт и валидация входных данных о структуре активов, обязательств и денежных потоков;
2. Применение сценарных коэффициентов и параметров, как предопределённых, так и загруженных пользователем;
3. Расчёт денежных потоков по всем поддерживаемым классам
   активов [6];
4. Определение величины страховых резервов и расчётных обязательств;
5. Формирование агрегированных балансов по видам деятельности и расчёт дефицита.

Каждый этап реализован в виде отдельного программного модуля, что обеспечивает масштабируемость, воспроизводимость результатов и возможность автоматизированной верификации.

Поддерживаемые классы активов

Расчёт денежных потоков и последующий стресс-анализ реализованы по следующим классам активов: акции, облигации, денежные средства, недвижимость, депозиты и займы, дебиторская и кредиторская задолженность и прочие активы, данные по которым используются в том виде, в котором они загружены пользователем [7].

Каждому классу соответствует специализированный алгоритм расчёта потоков и остаточной стоимости. Расчёт выполняется с учётом заданного сценария, периода и параметров моделирования. Поддерживаются как предопределённые, так и пользовательские сценарии.

Такой подход обеспечивает охват всех категорий активов, представленных в инвестиционных портфелях НПФ, и делает возможным адаптацию расчётов под изменения нормативной базы [1].

Архитектура программного продукта

Программный продукт реализован на языке программирования Python и использует коннектор Spark для интеграции с различными реляционными базами данных [8]. Все вычисления выполняются внутри серверной части приложения, без необходимости привлечения распределённых вычислительных кластеров.

Продукт реализует модульную архитектуру:

• Модуль загрузки данных: поддерживает форматы CSV, Excel, прямое подключение к хранилищам;
• Модуль расчёта потоков: выполняет сценарное моделирование поступлений и погашений;
• Модуль стресс-тестирования: проводит переоценку активов и обязательств в условиях макрошока;
• Модуль экспорта: сохраняет результаты в базу данных и форматы для анализа.

Дополнительно реализована возможность интеграции с внешними средствами визуализации, такими как: Apache Superset, PowerBI , Tableau, Metabase и другими. Также предусмотрена интеграция с инструментами автоматизации процессов, например, Apache Airflow, что позволяет запускать расчёты по расписанию и контролировать их выполнение. Архитектура программного продукта представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 — Архитектура программного продукта с возможностями внешней интеграции

Пользовательские интерфейсы

Взаимодействие с пользователем осуществляется через современный веб-интерфейс, обеспечивающий доступ ко всем ключевым функциям программного продукта. Интерфейс построен на основе адаптивных технологий, с поддержкой кроссбраузерной совместимости и интеграцией с аналитическими платформами.

Основные компоненты пользовательского интерфейса включают:

• главную панель мониторинга, отображающую агрегированную статистику по загруженным фондам, доступным сценариям и статусам стресс-тестов;
• модуль загрузки и редактирования сценариев, включая drag-and-drop загрузку и поддержку пользовательских коэффициентов;
• форму управления параметрами стресс-тестирования, где можно выбрать сценарий, задать количество итераций и параметры моделирования;
• интерфейс сравнения отчётных данных, реализующий верификацию входных данных и выходных результатов по фондам;
• раздел визуализации, в котором реализованы графики, таблицы и диаграммы на основе библиотеки Chart.js.

Для расширенного анализа предусмотрена возможность выгрузки результатов расчёта в формате Excel, а также интеграции с внешними средствами построения дашбордов (например, Apache Superset). Это обеспечивает гибкость представления данных и возможность включения продукта в более широкие аналитические контуры.
Внешний вид пользовательского интерфейса для взимодействия с программным продуктом на примере страницы тестирования сценариев представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 — Интерфейс управления модулем тестирования сценариев

Заключение

Таким образом, разработанное решение позволяет автоматизировать стресс-тестирование НПФ в соответствии с действующими нормативными требованиями, обеспечить сопоставимость результатов между фондами и поддержать аналитические процессы внутри организаций. 

Гибкая модульная архитектура продукта делает его пригодным как для внедрения внутри фондов, так и для консалтинговых организаций, оказывающих услуги по оценке устойчивости пенсионных активов. Возможности интеграции с визуальными и мониторинговыми сервисами расширяют функциональность решения, а соблюдение требований воспроизводимости и верифицируемости расчётов делает его применимым в рамках внутреннего контроля и аудита

1. Банк России. Указание от 04.07.2016 №4060-У (в ред. от 07.11.2023) «О требованиях к организации системы управления рисками НПФ» [Электронный ресурс]. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/86485/4060-U.pdf (дата обращения: 06.01.2025).
2. Банк России. Методические рекомендации по проведению стресс-тестирования деятельности НПФ [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/128978/mr_stress_NPF.pdf (дата обращения: 06.01.2025).
3. Basel Committee on Banking Supervision. Principles for sound stress testing practices and supervision [Электронный ресурс]. URL: https://www.bis.org/publ/bcbs155.pdf (дата обращения: 06.01.2025).
4. European Banking Authority. Guidelines on stress testing [Электронный ресурс]. URL: https://www.eba.europa.eu/sites/default/documents/files/documents/10180/2269446/8c3842e6-8d16-4a15-bc53-03e92cd19616/EBA-GL-2018-04%20Guidelines%20on%20stress%20testing.pdf (дата обращения: 06.03.2025).
5. The Society of Actuaries. Actuarial Aspects of Stress Testing and Scenario Analysis [Электронный ресурс]. URL: https://www.soa.org/globalassets/assets/files/resources/research-report/2018/stress-testing-scenario.pdf (дата обращения: 06.03.2025).
6. Банк России. Концепция развития стресс-тестирования в финансовом секторе [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/118801/concept_stress_test.pdf] (дата обращения: 06.03.2025).
7. OECD. Pension Markets in Focus [Электронный ресурс]. URL: https://www.oecd.org/finance/private-pensions/pensionmarketsinfocus.htm (дата обращения: 06.03.2025).
8. Apache Spark. Spark SQL, JDBC, and Dataset APIs [Электронный ресурс]. URL: https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html (дата обращения: 06.03.2025).

Рецензии:

10.06.2025, 10:37 Огарок Андрей Леонтиевич
Рецензия: Статья "Разработка программного продукта стресс-тестирования негосударственных пенсионных фондов" посвящена решению актуальной инженерной задаче, имеющей важное прикладное значение для обеспечения контроля стабильности финансовых и социальных структур РФ в целом и НПФ в частности. В статье изложены основные направлени выпускной квалификационной работы магистра по разработке программного продукта, реализующего воспроизведение регуляторной логики стресс-тестирования НПФ с обеспечением возможности настройки сценариев и верификации расчётов. Материал статьи изложен технически грамотно, структурирован в соответствии с логической последовательностью этапов проектирования программного обеспечения, обладает научной новизной в части постановки и решения задачи обеспечения возможности стресс-тестирования НПФ. Практическая значимость работы подтверждена результатами внедрения разработанного программного обеспечения в деятельность структур финансового контроля Банка России. Рекомендую опубликовать статью в научном издании sci-article.ru.



Комментарии пользователей:

10.06.2025, 10:43 Огарок Андрей Леонтиевич Отзыв: Виктория Александровна, Ваша статья "Разработка программного продукта стресс-тестирования негосударственных пенсионных фондов" написана технически грамотно и содержит интересные новые результаты практической реализации инженерных решений по созданию программного продукта, обеспечивающего воспроизведение регуляторной логики стресс-тестирования НПФ. Материал статьи представляет интерес как для разработчиков программного обеспечения, так и для специалистов в области финансового контроля. Желаю Вам дальнейших творческих успехов.

Оставить комментарий