• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Препринт

Probability of Default (PD) Model to Estimate Ex-ante Credit Risk

Bank of Russia Working Paper Series. Серия докладов об экономических исследованиях. Банк России, 2020. No. 66.
Burova A., Penikas H. I., Popova S.
В данной работе мы попытались построить модель, которая оценивает вероятность дефолта заемщика, и на основе этих оценок проанализировали прогнозируемый кредитный риск. Настоящая мера прогнозируемого кредитного риска отражает связь между финансовым положением заемщиков и вероятностью дефолта. А для понимания финансового состояния заемщика можно, в свою очередь, использовать рассчитанные на данных финансовой отчетности различные коэффициенты. Мы обнаружили статистически значимые связи между некоторым набором финансовых коэффициентов и последующими событиями дефолта. Чтобы оценить вероятность дефолта заемщика по его обязательствам, мы моделируем вероятность дефолта на горизонте один год. Для проверки устойчивости результатов и прогнозной силы нашей модели мы сравниваем построенную модель с альтернативными мерами оценки кредитного риска, которые широко используются в литературе, посвященной исследованию принятия банковских рисков. К этим мерами относятся: метка качества кредита и кредитный спред по процентной ставке. Мы сравнили полученные результаты из PD-модели с результатами альтернативных метрик. В итоге мы обнаружили, что PD-модель более точно прогнозирует событие дефолта на горизонте один год. Разработанная нами мера прогнозируемого кредитного риска практически применима для оценки поведения банков по принятию рисков и анализа изменений компонент в кредитном портфеле на достаточном уровне детализации. С практической точки зрения данная модель может быть использована для оценки прогнозного кредитного риска на основе микроданных кредитного регистра.