• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Statistical analysis of assigning a corporate credit rating considering the sovereign rating in the Russian Federation
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Statistical analysis of assigning a corporate credit rating considering the sovereign rating in the Russian Federation

Journal of Corporate Finance Research. 2022. Vol. 16. No. 1. P. 65–82.
Копнова Е. Д., Gracheva A.

В развивающихся экономиках государственный долг воздействует на национальную экономику через ряд каналов, эффект которых неочевиден, но существенен. Наименее изучена степень и направление влияния суверенного рейтинга на корпоративную кредитоспособность. В русскоязычной научной литературе эта тема представлена лишь единичными работами, которые, в основном, исследуют детерминанты суверенного и корпоративного рейтингов, но связь между рейтингами не рассматривается (см., например, [1-3]).

В данной работе было проведено статистическое исследование влияния микроэкономических детерминант корпоративного кредитного рейтинга с учетом суверенного рейтинга и макроэкономических факторов. В анализе использовались данные 19 нефинансовых компаний ведущих отраслей России за 2014–2018 годы. Показано, что страновой кредитный рейтинг, несмотря на ослабление правила суверенного «потолка» рейтинговыми агентствами Fitch, Moody’s и S&P в 1997г, остается тесно связанным с уровнем кредитного риска российских компаний. Полученные результаты в отношении макроэкономических и идиосинкратических риск–индикаторов указали на специфику формирования кредитных рейтингов компаний России. В частности, в отличие от результатов подобных зарубежных исследований выявлено отрицательное влияние отдельных показателей доходности и ликвидности, а также внешнеэкономической деятельности страны на уровень кредитного рейтинга частного сектора. Установлено, что кредитный рейтинг обладает «короткой памятью» – его текущее значение исторически обусловлено лишь уровнем предыдущего периода.

Исследование имеет практическую значимость для частных и институциональных инвесторов, использующих кредитные рейтинги для формирования представления об уровне риска дефолта корпоративного сектора.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: кредитный рейтингcredit ratingsSovereign CeilingSovereign RiskCorporate RiskRisk TransmissionСуверенный «потолок»Суверенный рискКорпоративный рискТрансмиссия риска
Похожие публикации
ИТ-отрасль в 2025 году: обзор деловых тенденций
Лола И. С., Асосков Д. Г., [б.и.], 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет информационный обзор, характеризующий деловые тенденции, сложившиеся в отрасли информационных технологий (ИТ-отрасль) в 2025 г. Работа базируется на результатах ежегодного специализированного конъюнктурного мониторинга деловой и цифровой активности около 700 организаций, оказывающих информационно-технологические услуги (код по ОКВЭД 2 – 62, 63). Мониторинг проводился АНО ИИЦ «Статистика России» по заказу ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ) в I квартале 2026 года
Лола И. С., Остапкович Г. В., Асосков Д. Г. и др., ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» подготовил информационно-аналитический материал, характеризующий экономические настроения российских предпринимателей и потребителей в I кв. 2026 г. - «Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ)». Информационная база мониторинга содержит накопленную за 1998-2026 гг. категориальную статистику «балансов мнений», базирующуюся на ответах респондентов. Такая «мягкая» качественная статистика ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Developing a financial sustainability Index (FSI) for export-oriented manufacturing firms: A panel-based early warning framework
Кумар В., MSW Management 2026 Vol. 36 No. 1s P. 1746–1753
Добавлено: 19 мая 2026 г.
The crowd is your ace: Playing FMCG’s internationalization game
Текич А., Nguen C. M., Business Horizons 2026 Article In Press, Journal Pre-proof
Fast-moving consumer goods (FMCG) firms face intense pressure to internationalize, yet the traditional playbook—lengthy R&D cycles, costly market research, and standardized campaigns—often struggles to deliver local relevance at speed. This article argues that crowdsourcing—digitally mediated, large-scale consumer participation—can complement established internationalization tools by mobilizing local knowledge and community endorsement to mitigate key aspects of the ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Business Creativity and Circular Economy
Уланов В. Л., Springer, 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
The effect of agglomeration and transport on labour productivity in Saint Petersburg metropolitan area
Семерикова Е. В., Салов А. И., The Journal of the New Economic Association 2026 Vol. 1 No. 70 P. 221–237
В статье оцениваются масштабы внешних эффектов агломерации, которые отражаются на повышении производительности труда, и учитывается прямое и косвенное воздействие транспортных факторов. Для достижения этой цели мы объеди няем данные о средней заработной плате и занятости в регионе с исчерпывающей инфор мацией об общественном транспорте и дорожной сети Санкт- Петербурга, одной из самых густонаселенных агломераций в Европе. Согласно нашим выводам, только ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Impact of the crises on household consumption patterns: An analysis of Russian regions
Войтенков В. А., Emerging Markets Review 2026 No. 101482 P. 1–37
Добавлено: 18 мая 2026 г.
Airport resilience to large-scale events: the case of Pulkovo Airport
Лодягин Б. А., Назарова В. В., Ринкон Эрнандес К. Х., URBAN, PLANNING AND TRANSPORT RESEARCH 2026 Vol. 14 No. 1
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Совершенствование методов оптимизации при многих критериях и адаптации выбора к предпочтениям ЛПР
Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Шидловский И. Г. и др., Транспорт: наука, техника, управление 2026 № 3 С. 3–8
В статье предложен специальный метод модификации процедур многокритериальной оптимизации. Он позволяет расширить набор критериев выбора, чтобы учитывать предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) как раз в моделях транспортного обеспечения работы цепей поставок. Реализуется изменение наклона направляющей для линий уровня критерия выбора в пространстве значений частных критериев (с нацеливанием выбора на утопическую точку). Разработаны и представлены требуемые ...
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Подходы к оценке дефолтности рейтинговых шкал кредитных рейтинговых агентств
Озеров К. М., Кутенко С. В., Деньги и кредит 2024 Т. 83 № 4 С. 98–118
В условиях ограниченного количества данных классический когортный метод к построению матрицы миграций не полностью отражает динамику кредитного качества объектов внутри выборки. Эта проблема усугубляется для объектов более низкого кредитного качества в связи с их меньшей представленностью в выборке. В данной статье исследуется непрерывный подход к формированию матрицы миграций. Непрерывная матрица миграций учитывает переходы между кредитным ...
Добавлено: 20 декабря 2025 г.
Влияние изменений кредитных рейтингов на динамику цен акций
Галанова А. В., Овсяник В. А., Наука и практика. Научно-аналитический журнал РЭУ им. Г.В. Плеханова 2024 Т. 16 № 3(55) С. 37–50
Кредитные рейтинги представляют собой оценку совокупности рисков заемщиков, и в силу самого способа из составления содержат большой объем информации о компаниях, принимаемый во внимание участниками рынка. Влияние выхода новостей об изменении кредитного рейтинга компании на динамику цен ее акций можно проанализировать с помощью методологии событийного анализа. Результаты проведенных расчетов подтверждают статистическую значимость кратковременной положительной реакции ...
Добавлено: 21 декабря 2024 г.
Моделирование риска дефолта российских банков, 2015–2020 гг.
Щепелева М. А., Тусипкалиев К., Столбов М. И., Экономическая наука современной России 2024 № 2(105) С. 101–124
Исследование посвящено моделированию вероятности дефолта российских банков на данных за период 2015–2020 гг. Исследований дефолтов российских банков после 2015 г. сравнительно немного. Наша работа призвана восполнить этот пробел. Цель исследования состоит в выявлении переменных, статистически значимо влияющих на риск дефолта российских банков в условиях относительно стабильного развития российской экономики (2015–2020 гг.) без таких внешних шоков, как COVID‑19 или ...
Добавлено: 5 сентября 2024 г.
Do CEO characteristics matter for corporate risk taking? Evidence from Russia
Conrado Diego G., Marina Zavertiaeva, Félix J. López Iturriaga, Corporate Governance (Bingley) 2023 Vol. 23 No. 5 P. 1019–1045
Добавлено: 6 февраля 2024 г.
Кредитные рейтинговые агентства
Селивановский А. С., Научно-образовательный портал «Большая российская энциклопедия» 2023
Креди́тные ре́йтинговые аге́нтства, организации, осуществляющие деятельность по составлению кредитного рейтинга – мнения о способности рейтингуемого лица исполнять все принятые на себя финансовые обязательства, выраженные с использованием рейтинговой категории. Кредитные рейтинги рассчитываются на основе прошлой и текущей финансовой истории участников рынка, а также на основе оценок размера их собственности и взятых на себя финансовых обязательств (долгов). «Потребителями» подобных оценок ...
Добавлено: 19 марта 2023 г.
Comparative Analysis of the Predictive Power of Machine Learning Models for Forecasting the Credit Ratings of Machine-Building Companies
Гришунин С. В., Егорова А. А., Journal of Corporate Finance Research 2022 Vol. 16 No. 1 P. 99–112
Целью данного исследования является сравнение предсказательной способности различных моделей машинного обучения для воспроизведения кредитных рейтингов Moody’s, присвоенных машиностроительным компаниям. Исследование закрывает целый ряд пробелов в знаниях, обнаруженных в литературе и связанных с выбором объясняющих переменных и формированием выборки данных для моделирования. Решаемая задача является актуальной. Наблюдается растущая потребность в высокоточных, но недорогих моделях воспроизведения кредитных ...
Добавлено: 22 июня 2022 г.
Empirical Modeling of International Banks’ Credit Risk: Assessment and Comparison of Credit Ratings
Карминский А. М., Khromova E., Kudrov R., , in: Eurasian Business and Economics Perspectives. Eurasian Studies in Business and EconomicsVol. 19.: Springer Publishing Company, 2021. Ch. 9 P. 139–161.
Добавлено: 1 ноября 2021 г.
Increase of Banks’ Credit Risk Forecasting Power Using the Set of Credit Ratings and Probability of Default Models
Khromova E., , in: Recent Advances of the Russian Operations Research Society.: Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2020. Ch. 11 P. 177–196.
Добавлено: 31 октября 2021 г.
Aggregation of Rating Systems for Emerging Financial Markets
Гришунин С. В., Дьячкова Н. Ф., Карминский А. М., , in: Risk Assessment and Financial Regulation in Emerging Markets' Banking: Trends and Prospects.: Springer, 2021. Ch. 4 P. 93–119.
В данной статье рассматриваются вопросы агрегирования и сравнения кредитных рейтингов различных экономических агентов для целей управления рисками в коммерческом банке. Эмпирические результаты исследования позволяют повысить оценку кредитных рисков на основе построенной системы агрегирования кредитных рейтингов промышленных компаний и коммерческих банков. Работа также подтверждает взаимосвязь между уровнем присвоенных кредитных рейтингов и различными фазами кредитного цикла. Динамика ...
Добавлено: 30 октября 2021 г.
Право, экономика и управление: актуальные вопросы
Чебоксары: Издательский дом "Среда", 2020.
Раскрыто понятие облигации, рассмотрен порядок привлечения заемных средств через инструмент размещения облигаций, уточнен и дополнен перечень факторов, определяющих кредитный рейтинг АО «Почта России». ...
Добавлено: 26 октября 2021 г.
Aggregation of Rating Systems for Emerging Financial Markets
Карминский А. М., Гришунин С. В., , in: Risk Assessment and Financial Regulation in Emerging Markets' Banking: Trends and Prospects.: Springer, 2021.
Добавлено: 5 октября 2021 г.
Principles of Rating Estimation in Emerging Countries
Карминский А. М., Гришунин С. В., , in: Risk Assessment and Financial Regulation in Emerging Markets' Banking: Trends and Prospects.: Springer, 2021. P. 67–92.
Добавлено: 5 октября 2021 г.
The Review of the Open Challenges in the IRB Loan Portfolio Credit Risk Modeling
Пеникас Г. И., Model Assisted Statistics and Applications 2020 Vol. 15 P. 371–388
В декабре 2017 г. Базельский комитет по банковскому надзору финализировал соглашение Базель III и в декабре 2019 г. опубликовал свод стандартов (Basel Framework). В обоих документах предусмотрена возможность для банков использовать математические модели для оценки кредитного риска. К таким моделям предъявляются количественные и качественные требования для их использования в целях пруденциального регулирования банков. Такое использование ...
Добавлено: 6 января 2021 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору