Управление кредитным риском в банке: подход внутренних рейтингов (ПВР)

?

Управление кредитным риском в банке: подход внутренних рейтингов (ПВР)

М. : Юрайт, 2026.

Научный редактор: Пеникас Г. И.

Книга посвящена современным подходам по управлению кредитным риском, которые активно внедряются в практику российских банков и крупнейших промышленных организаций. В курсе подробно описаны этапы построения и валидации как рейтинговой системы, так и построения отдельных моделей вероятности дефолта (PD), уровня потерь при дефолте (LGD), величины кредитного требования, подверженной риску дефолта (EAD). Обсуждаются математические модели, заложенные в регулирование Базель II и Положение № 483-П Банка России, а также дополнения к ним, позволяющие учесть ограничения универсальных теоретических подходов. Соответствует актуальным требованиям федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Специалист по управлению рисками». Курс ориентирован на практиков, риск-менеджеров, но будет также полезен студентам, преподавателям, исследователям, интересующимся вопросами управления кредитным риском.

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: ПВР IRB

Управление кредитным риском в банке: подход внутренних рейтингов (ПВР)

Теоретическая модель определения макропруденциальных надбавок по валютным кредитам

Пеникас Г. И., Вопросы экономики 2024 № 12 С. 69–85

Предложено развитие модели Мертона-Васичека для учета валютных кредитов в портфеле ссуд и определения величины валютных макронадбавок к риск-весам в нормативе достаточности капитала. Показано, как величины надбавок зависят от волатильности обменного курса, и от соотношения валютных активов и пассивов типичных заемщиков в таком портфеле ссуд. Дополнительно обоснована целесообразность аддитивного, а не мультипликативного учета валютного курса в ...

Добавлено: 17 ноября 2024 г.

Unaccounted model risk for Basel IRB models deemed acceptable by conventional validation criteria

Пеникас Г. И., Risk Management 2023 Vol. 25 No. 4 P. 1–30

Добавлено: 27 сентября 2023 г.

Эффект переноса ключевой ставки Банка России на ставки по вкладам в период 2020–2022 гг.

Пеникас Г. И., Деньги и кредит 2022 Т. 81 № 2 С. 20–48

Банк России снижал ключевую ставку для поддержки экономики в 2020–2021 гг. и поднимал ее для противодействия инфляции и последстви- ям санкций в 2021–2022 гг. Для оценки эффекта, оказанного изменениями на ставки по вкладам, в настоящей работе используются уникальные для Рос- сии помесячные данные за два года о предложениях ставок российских бан- ков по вкладам. Около ...

Добавлено: 28 июля 2023 г.

PD-LGD correlation for the banking lending segment: Empirical evidence from Russia

Пеникас Г. И., Model Assisted Statistics and Applications 2022 Vol. 17 No. 1 P. 27–39

Добавлено: 28 июля 2023 г.

How do Investors Prefer for Banks to Transition to Basel Internal Models: Mandatorily or Voluntarily?

Пеникас Г. И., Сурков М. А., Скареднова А. Э., Quarterly Journal of Finance 2023

Добавлено: 28 июля 2023 г.

Факторы ценообразования розничных кредитов в России

Пеникас Г. И., Вопросы экономики 2023 Т. 6 С. 36–61

Впервые рассмотрен уникальный массив данных о предложении ставок по кредитам с февраля по август 2022 г. Обосновано, что такие предложения, содержащие информацию о ставке и дополнительных условиях (срок, сумма и т. д.), чаще дают более крупные банки. Проанализированы слагаемые как кредитного риска ссуды, так и риск-аппетита банка. Показано, что банки, оценивающие кредитный риск для нормативов ...

Добавлено: 9 июня 2023 г.

ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПРЕДЕЛЬНЫХ УРОВНЕЙ ДЕФОЛТА ДЛЯ ПРИЗНАНИЯ ПОДХОДА НА ОСНОВЕ ВНУТРЕННИХ РЕЙТИНГОВ СОМНИТЕЛЬНЫМ ПРИ ОЦЕНКЕ КРЕДИТНОГО РИСКА

Помазанов М. В., Управление финансовыми рисками 2023 Т. 73 № 1 С. 18–29

В статье исследуется стабильность показателей дискриминационной способности рейтинговых моделей (в частности, индекса Джини) в контексте целесообразности использования ПВР в условиях кризиса. Автор рассматривает, как связана частота дефолтов с падением дискриминационной способности моделей, строит макромодель. Показано, что пороговые значения макропараметров, при достижении которых возможен рост частоты дефолтов до предельного уровня, достаточно высоки и не прогнозируются даже в ...

Добавлено: 20 марта 2023 г.

IRB Asset and Default Correlation: Rationale for the Macroprudential Mark-Ups to the IRB Risk-Weights

Пеникас Г. И., Risk Management 2023 Vol. 25 P. 1–27

Добавлено: 9 января 2023 г.

Automation of the Approach to Replicating Data When the Control Group Is Depleted in The Difference-In-Differences Method: Application to IRB Implementation Data Samples

Пеникас Г. И., Скареднова А. Э., Сурков М. А. и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 199 P. 231–237

Добавлено: 21 февраля 2022 г.

Natural Monopoly Regulation Principles' Application to Reduce Systemic Risk in Banking

Пеникас Г. И., Финансы и бизнес 2021 Vol. 17 No. 3 P. 50–61

Добавлено: 13 октября 2021 г.

Stress-testing and credit risk revisited: a shipping sector application

Merika A., Negkakis I., Пеникас Г. И., International Journal of Banking, Accounting and Finance 2021 Vol. 12 No. 4 P. 347–367

Добавлено: 14 сентября 2021 г.

IRB PD Model Accuracy Validation in the Presence of Default Correlation: a Twin Confidence Interval Approach

Борзых Д. А., Пеникас Г. И., Risk Management 2021 Vol. 23 No. 4 P. 282–300

Добавлено: 23 июля 2021 г.

How Do Investors Prefer Banks to Transit to Basel Internal Models: Mandatorily or Voluntarily?

Пеникас Г. И., Skarednova A., Сурков М. А., / Series Доклады об экономических исследованиях "WORKING PAPER SERIES". 2021. No. 74.

Недавно был финализирован свод требований Базельского комитета в виде документа Basel Framework. Он продолжает давать банкам возможность использовать собственную статистику невозвратов и собственные модели для расчета норматива достаточности капитала. В мире более 2 тыс. банков используют такие модели (ПВР). Однако есть страны, в которых нет ни одного такого банка. Для них возникает дилемма: какой формат ...

Добавлено: 17 июля 2021 г.

Why the conservative basel III portfolio credit risk model underestimates losses?

Пеникас Г. И., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 69–78.

Basel II and III allow banks to use own default statistics when estimating regulatory parameters (risk-weights) for the capital adequacy ratio purpose. Bank inputs own risk estimates into the Vasicek model. It yields a distribution of credit losses. Regulator then requires a bank to take 99.9% quantile of such a distribution as a risk-measure (a ...

Добавлено: 18 января 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.