• 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
  • Подходы к оценке дефолтности рейтинговых шкал кредитных рейтинговых агентств
  • 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
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

?

Подходы к оценке дефолтности рейтинговых шкал кредитных рейтинговых агентств

Деньги и кредит. 2024. Т. 83. № 4. С. 98–118.
Озеров К. М., Кутенко С. В.

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 качеством объектов на заданном горизонте н а ежедневной основе и тем самым – не только исходное состояние дефолтного объекта, но и его перемещение по категориям кредитного качества до момента дефолта. Мы показываем, что классический когортный метод уступает непрерывному методу как на симулированных данных, так и при анализе реальной статистики миграций кредитных рейтингов российских компаний. Когортный метод завышает вероятность дефолта по всей шкале кредитных рейтингов. Непрерывный метод стабильно превосходит когортный по точности и эффективности начиная со второго года наблюдений и позволяет смягчить проблему ограниченности данных.

Научное направление: Экономика и менеджмент Математика
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: probability of defaultвероятность дефолтаcredit ratingsкредитные рейтингиtransition matrixcredit risk modelsматрица миграциймоделирование кредитного риска
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Принятие решений в социально-экономической, политической и финансовой сферах (2025)
Похожие публикации
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.
2-Elliptic Periodic Orbits near a Nonsimple Homoclinic Tangency in Four-Dimensional Symplectic Maps
Lerman L. M., Turaev D. V., Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 3 P. 349–369
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Bibliometric Analysis by Network Models
Алескеров Ф. Т., Якуба В. И., Khutorskaya O. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Neural-network maps for two-parameter modeling of bistability and codimension-two bifurcations in two-dimensional flow dynamical systems
Купцов П. В., Панюшев А. А., Станкевич Н. В., Chaos 2026 Vol. 36 No. 5 Article 053138
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Bifurcations and Structural Stability of Generic PC-HC Families
Доровский А. А., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 14 мая 2026 г.
The Sobolev space W_2^{1/2}: Simultaneous improvement of functions by a homeomorphism of the circle
Лебедев В. В., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2026 Vol. 563 No. 2 Article 130787
Добавлено: 14 мая 2026 г.
The interplay of objective fat content and subjective fat perception in determining consumer acceptance of bovine milk
Семенова Д. В., Радыгина А. А., Зарипова Ю. О. и др., Nutrition and Food Science 2026 P. 1–13
Добавлено: 14 мая 2026 г.
The Impact of Alternative Data on Default Probability: Analyzing the Italian E-commerce Sector with NLP and Network Structures
Bernhardt B. D., Marciano C., Гуаррачино М. Р., Operations Research Forum 2025 Vol. 6 Article 47
Добавлено: 6 сентября 2025 г.
Parametric methods for precision calibration of scoring models
Mikhail Pomazanov, Berezhnoy A., , in: Procedia Computer Science, Volume 242: 11th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2024).: ScienceDirect, 2024. P. 348–355.
Добавлено: 3 сентября 2024 г.
Определение минимального размера выборки для задачи экстраполяции резервов при наличии корреляции дефолтов
Пеникас Г. И., / Банк России. Серия доклады Банка России "Серия докладов об экономических исследованиях". 2024.
В 2016 г. Банк России разработал два указания о том, как по ограниченной выборке кредитов сделать вывод о достаточном или недостаточном уровне резервов на восстановление по ссудам в портфеле однородных ссуд и о достаточности собственных средств банка. Действующая процедура оценки достаточности резервов предполагает рассмотрение, как правило, части договоров из всего портфеля и перенос (экстраполяцию) оценки резервов с этой части на весь портфель. При этом в действующем подходе при определении минимального размера выборки предполагается отсутствие корреляции дефолтов. Вклад автора ...
Добавлено: 1 июня 2024 г.
Влияние макроэкономики региона на вероятность дефолта при розничном кредитовании. Методический журнал: Риск-менеджмент в кредитной организации
Помазанов М. В., Бережной А. Д., Риск-менеджмент в кредитной организации 2023 № 4(52) С. 6–14
Кредитоспособность заемщиков существенно различается от региона к региону, при этом построить скоринговую модель для каждого региона невозможно. Для калибровки скоринговых моделей с учетом региона необходимо учесть макроэкономиче- ские факторы, оказывающие влияние на вероятность дефолта (PD). Какими могут быть подходы к построению макроэкономи- ческих моделей для получения прогнозов вероятности дефолта в регионах? Как использовать метод ...
Добавлено: 8 февраля 2024 г.
Многомерный статистический анализ, эконометрика и моделирование реаль-ных процессов[Текст]:трудыX-йМеждународнойшколы-семинара/ подред. В.Л. Макарова. Цахкадзор, 2020г. –М.: ЦЭМИРАН, 2020. –160с.
Маракуева М. А., М.: ЦЭМИ РАН, 2020.
освящены вопросы формирования баз данных для моделирования крдитного риска розничного портфеля в банках: источники информации - внутренние и внешние, формрование новых переменных на их основе, нестандартные внешние данные и их внедрение в модели кредитного конвейера ...
Добавлено: 13 ноября 2023 г.
Скоринг в розничном кредитовании: распространенные ошибки и их стоимость
Маракуева М. А., Финансы и бизнес 2021 Т. 17 № 4 С. 3–17
В статье рассмотрены наиболее распространенные в банковской практике ошибки в построении скоринговых моделей оценки кредитного риска физических лиц. Для детального описания выбраны те из них, стоимость которых для банка с точки зрения формирования прибыли от кредитования является наиболее существенной. На примере логистической регрессии показана цена каждой из описываемых ошибок. Предложены решения, внедрение которых позволит избежать ...
Добавлено: 8 апреля 2023 г.
Risk Management Tools to Improve the Efficiency of Lending to Retail Segments
Помазанов М. В., , in: Risk Management, Sustainability and Leadership.: L.: IntechOpen, 2022. Ch. 6.
Добавлено: 16 ноября 2022 г.
Second-order accuracy metrics for scoring models and their practical use
Помазанов М. В., / Series arXiv:2204.07989v1 "Risk Management (q-fin.RM)". 2022.
Добавлено: 26 октября 2022 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.
Statistical analysis of assigning a corporate credit rating considering the sovereign rating in the Russian Federation
Копнова Е. Д., Gracheva A., Journal of Corporate Finance Research 2022 Vol. 16 No. 1 P. 65–82
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, ...
Добавлено: 2 июня 2022 г.
Analyzing Insolvency Drivers and Developing Credit Rating System for Small and Medium-sized Enterprises in Russia
Гришунин С. В., Сулоева С. Б., Ширякина В. А. и др., International Journal of Technology 2021 Vol. 12 No. 7 P. 1479–1487
Добавлено: 21 мая 2022 г.
СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ ТЕСТ ДЛЯ РАССЧИТАННЫХ ЗНАЧЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ДЕФОЛТА, ПОЛУЧЕННЫХ В РЕЗУЛЬТАТЕ ПРИМЕНЕНИЯ РЕЙТИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Помазанов М. В., Финансы и кредит 2021 Т. 27 № 12 С. 2719–2745
Предмет. Валидация состоятельности прогнозов рейтинговых моделей. Цели. Дать разработчикам и валидаторам рейтинговых моделей практичный фундаментальный тест для сопоставительного анализа рассчитанных значений вероятности дефолта, полученных в результате применения моделей, используемых в рейтинговой системе. Методология. Классический интервальный подход проверки статистических гипотез, ориентированный на предметную область калибровки рейтинговых систем. Результаты. В дополнение к общепринятым тестам на соответствие прогнозных вероятностей дефолта объектов ...
Добавлено: 13 января 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.
Dynamic Mapping of Probability of Default and Credit Ratings of Russian Banks
Khromova E., Journal of Corporate Finance Research 2020 Vol. 14 No. 4 P. 31–46
Добавлено: 27 октября 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