• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Aggregation of Rating Systems for Emerging Financial Markets
  • 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
2 июня 2026 г.
Человеческий капитал перевешивает социальный: исследование факторов трудовой мобильности в России
Образование и здоровье оказываются важнее связей, блата и знакомств для мобильности российских работников на рынке труда. К такому выводу пришли ученые НИУ ВШЭ, проанализировав данные лонгитюдного обследования домохозяйств «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (РМЭЗ НИУ ВШЭ) за 2016–2019 годы. Главный фактор, который влияет на карьерную мобильность россиян, — получение высшего образования и улучшение самооценки здоровья.
1 июня 2026 г.
Ученые ВШЭ объяснили, как эмоции человека влияют на отношение к цифровому государству
Сегодня взаимодействие человека с государством все чаще происходит через цифровые платформы: порталы госуслуг, электронные сервисы, системы на основе искусственного интеллекта и алгоритмы принятия решений. Однако до сих пор такие технологии в основном рассматривались как технические инструменты, эффективность которых оценивают по скорости работы и удобству интерфейсов. Авторы нового исследования предлагают смотреть на цифровое управление шире — как на эмоциональный опыт, который напрямую влияет на доверие граждан к государству.
28 мая 2026 г.
«Мне нравятся самосбывающиеся пророчества»
Андрей Ворчик изучает счастье, читает научпоп-лекции и хочет, чтобы наука занималась в том числе общественными проблемами. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» он рассказал о том, как эмоции влияют на принятие решений, Бермудском треугольнике из ванной, холодильника и кровати и идеальной формуле образования.

 

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

?

Aggregation of Rating Systems for Emerging Financial Markets

Ch. 4. P. 93–119.
Гришунин С. В., Дьячкова Н. Ф., Карминский А. М.

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 на макроэкономическом уровне показывает, что кредитные рейтинги различных экономических агентов изменяются в разных направлениях и не синхронизированы с временной корреляцией кредитных циклов на различных фазах. Основным научным результатом исследования является агрегированный подход к оценке кредитного риска различных экономических агентов и разработка количественных методов оценки взаимосвязи между уровнем кредитных рейтингов и кредитным циклом.

Язык: английский
DOI
Ключевые слова: credit ratingscommercial banksindustrial companiescredit rating agenciescredit gap credit riskcredit cyclesAggregation of rating systems

В книге

Risk Assessment and Financial Regulation in Emerging Markets' Banking: Trends and Prospects
Springer, 2021.
Похожие публикации
Board gender diversity and bank performance during COVID-19: Did women save the day?
Семенова М. В., Loginova Y., Бальсевич А. А., Pacific-Basin Finance Journal 2026 Vol. 97 Article 103118
Добавлено: 22 февраля 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.
Стратегии цифровизации российских промышленных компаний: «якоря стабильности» и ключевые изменения за пятилетку неопределенности и шоков
Ружанская Л. С., Кузык М. Г., Журнал Новой экономической ассоциации 2025 № 2(67) С. 264–272
В работе обсуждаются сдвиги в процессах цифровизации российских производителей, которые произошли под воздействием шоков последних лет. Как меняются стратегии цифровизации в компаниях? Какие факторы цифровизации остаются актуальными? Какие направления в цифровизации задает государство? Эмпирический анализ на основе двух волн опроса, проведенного НИУ ВШЭ, предприятий обрабатывающей промышленности (2018 г. и 2022 г.) показал растущую вовлеченность компаний ...
Добавлено: 30 июня 2025 г.
Central Bank Digital Currencies: Recent Global Developments and Impact on Russian Banks
Пастухов Е. М., , in: Eurasian Business and Economics Perspectives.: Springer, 2024.
В этом исследовании мы стремимся выявить и проанализировать тенденции в развитии цифровых валют центральных банков (ЦВЦБ) во всем мире, уделяя особое внимание развивающимся рынкам, таким как Россия. Мы изучили влияние ЦВЦБ на ликвидность российских коммерческих банков, что обусловлено заметным пробелом в существующих исследованиях по этой теме. Сосредоточение внимания на России оправдано из-за продвинутого статуса ее ...
Добавлено: 30 июня 2025 г.
Improving the Credit Risk Assessment Model using Forecasting and Monte Carlo Methods
Сизых Д. С., Kovalev R., Сизых Н. В., , in: 2024 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD).: IEEE, 2024. P. 1–5.
Усовершенствование модели оценки кредитного риска по Мертону для российского финансового рынка с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло и модели SARIMA для прогнозирования данных. В настоящее время в европейских странах используется множество методов оценки. Однако применение этих методов может приводить к неточным прогнозам. В данной работе адаптированы и усовершенствованы современные методы оценки кредитного риска по Мертону и Васичеку. ...
Добавлено: 15 января 2025 г.
Default Prediction for Auto Repair Services Firms in Russia Using Non-financial Data
Афанасьев В. В., Финансы и бизнес 2024 Vol. 20 No. 3 P. 71–88
Традиционный подход к прогнозированию дефолтов предполагает использование финансовых коэффициентов в качестве объясняющих переменных в моделях классификации. В настоящем исследовании приводятся результаты, свидетельствующие о повышении качества прогнозирования дефолтов в случае включения в модели нефинансовых данных. В исследовании используется выборка из более чем 200 фирм, оказавшихся неплатежеспособными в период 2018–2023 гг., и 10 контрольных выборок (всего более ...
Добавлено: 2 октября 2024 г.
Имитационное моделирование процесса выдачи кредита в региональном коммерческом банке
Раменская А. В., Яркова О. Н., Цифровая экономика 2022 № 2(18) С. 72–81
Для формирования стратегии управления процессом кредитования и кредитным риском аналитикам кредитной организации необходимо иметь инструментарий для моделирования процесса кредитования, позволяющий оценивать не только эффективность процесса кредитования в текущей ситуации, но и риски в условиях меняющейся экономической среды. Цель настоящего ис-следования –разработка и апробация имитационной модели процесса выдачи кредита розничным клиентам банка, позволяющей оценить просроченную задолженность в динамике, осуществить ...
Добавлено: 9 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.
Board Gender Diversity And Bank Performance During Covid-19: Did Women Save The Day?
Yuliana Loginova, Семенова М. В., / Series WP BRP "Financial Economics". 2024. No. 94/FE/2024.
Добавлено: 14 февраля 2024 г.
Demographic characteristics as determinants of retail customers’ credit behavior. Evidence from Russian regions
Архипова Н. Е., Карминский А. М., Procedia Computer Science 2023 Vol. 221 P. 1091–1098
Добавлено: 17 ноября 2023 г.
Исследование взаимосвязи бизнес-моделей банков и стабильности экономического развития
Господарчук Г. Г., Аистов А. В., Сучкова Е. О., Финансы: теория и практика 2023 Т. 27 № 2 С. 108–118
В зависимости от выбранной бизнес-модели банки могут быть как амортизаторами, так и катализаторами кризиса. В связи с этим анализ взаимосвязи бизнес-моделей банков и финансовых циклов становится полезным инструментом диагностики и прогнозирования кризисных явлений. Цель исследования — выявление связи между объемом задолженности банковского сектора и долговой нагрузкой экономики. В исследовании используются эконометрические методы. Результатом исследования являются ...
Добавлено: 14 июня 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.
Default Prediction Model for Emerging Capital Market Service Companies
Афанасьев В. В., Journal of Corporate Finance Research 2023 Vol. 17 No. 1 P. 64–77
Добавлено: 21 мая 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.
When are credit gap estimates reliable?
Дерюгина Е. Б., Пономаренко А. А., Рожкова А. М., Economic Analysis and Policy 2020 Vol. 67 P. 221–238
Добавлено: 28 марта 2023 г.
Incorporating financial development indicators into early warning systems
Пономаренко А. А., Татаринцев С. А., Journal of Economic Asymmetries 2023 Vol. 27 Article e00284
Добавлено: 28 марта 2023 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.
Exploring the Interplay Between Early Warning Systems’ Usefulness and Basel III Regulation
Deryugina E., Maria Guseva, Alexey Ponomarenko, , in: Risk Assessment and Financial Regulation in Emerging Markets' Banking: Trends and Prospects.: Springer, 2021. P. 277–286.
Добавлено: 31 января 2023 г.
Исследование влияния пандемии на стабильность банковского сектора Российской Федерации
Хасянова С. Ю., Вопросы статистики 2022 Т. 29 № 5 С. 96–109
Целью данного исследования является изучение того, как пандемия коронавирусной инфекции Covid-19 повлияла на устойчивость российских банков. Для достижения поставленной цели был проведен экономико-статистический анализ показателей риска и ликвидности банковского сектора России за 2008-20 гг. на основе методологии оценки финансовой устойчивости депозитных учреждений, разработанной Международным валютным фондом. Этапы проведенного анализа включают: определение уровня и динамики показателей устойчивости ...
Добавлено: 24 ноября 2022 г.
Обзор семинара Банка России и РЭШ «Переход к низкоуглеродной экономике: издержки и риски для финансового сектора»
Иванова Н. С., Пеникас Г. И., Попова С. В. и др., Деньги и кредит 2022 Т. 81 № 3 С. 89–106
В начале июля 2022 г. состоялся совместный семинар Банка России и Российской экономической школы «Переход к низкоуглеродной экономике: издержки и риски для финансового сектора». Представленные на семинаре доклады позволяют сделать ряд общих выводов. Во-первых, результаты расчетов в моделях общего равновесия показывают, что экономике России будет сложно избежать потерь благосостояния в условиях глобального (и форсированного) энергоперехода. ...
Добавлено: 13 октября 2022 г.
Crypto Exchanges and Credit Risk: Modeling and Forecasting the Probability of Closure
Dean Fantazzini, Calabrese R., Journal of Risk and Financial Management 2021 Vol. 14 No. 11 Article 516
Добавлено: 31 июля 2022 г.
Crypto-Coins and Credit Risk: Modelling and Forecasting Their Probability of Death
Фантаццини Д., Journal of Risk and Financial Management 2022 Vol. 15 No. 7 Article 304
Добавлено: 28 июля 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.
  • 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