?
Оценка вероятностей дефолта российских банков: эмпирический анализ
Финансовый бизнес. 2011. № 3. С. 9-16.
Смирнов С. Н.
В статье предлагается оригинальная эконометрическая модель вероятности дефолта, основанная на финансовых показателях российских банков. Дискретизация непрерывных объясняющих переменных позволяет более полно отразить нелинейные эффекты, приводящие к дефолту. Модель демонстрирует лучшие результаты, чем модель дерева регрессии или байесовская сеть, оцененные на той же выборке. Эконометрические оценки вероятности дефолта не противоречат средним частотам дефолтов, соответствующим независимым кредитным рейтингам, и риск-нейтральным оценкам вероятности дефолта, полученным из кредитных спрэдов в рамках модели сокращенной формы.
Карминский А. М., Лозинская А. М., Ожегов Е. М., Экономический журнал Высшей школы экономики 2016 Т. 20 № 1 С. 9-51
В статье анализируются вопросы оценки основных компонентов кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании с основным упором на доле потерь в случае дефолта. Авторами разработан метод для оценки доли потерь в случае ипотечного дефолта с использованием эконометрической модели вероятности ипотечного дефолта, аппроксимации стоимости залогового обеспечения и остаточной суммы долга на исследуемом временном горизонте, который ранее не ...
Добавлено: 8 февраля 2016 г.
Помазанов М. В., М. : Юрайт, 2020
Книга посвящена современным подходам по управлению кредитным риском, которые активно внедряются в практику российских банков и крупнейших промышленных организаций. В пособии 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 ...
Добавлено: 1 мая 2020 г.
Ермолова М. Д., Пеникас Г. И., Model Assisted Statistics and Applications 2017 Vol. 12 No. 4 P. 335-358
The capital adequacy ratio is one of the important regulatory requirement for banks, which indicates its willingness to cover losses in the event of borrowers’ defaults. The Probability of Default (PD) and Loss Given Default (LGD) are two core parameters of the internal risk rating models used to calculate regulatory capital under the assumption that ...
Добавлено: 13 декабря 2017 г.
Лозинская А. М., Управление финансовыми рисками 2014 Т. 4 № 40 С. 276-284
Статья посвящена подходам, используемым для объяснения причин ипотечного дефолта, предотвращение которого является одной из ключевых задач рискменеджмента кредитной организации. Автор рассматривает преимущества и недостатки эконометрических моделей вероятности дефолта, которые применяются при ипотечном жилищном кредитовании, и показывает, что построение таких моделей помимо прочего требует прогнозирования доходов заемщика, залоговой стоимости жилья и макроэкономической ситуации. ...
Добавлено: 8 декабря 2014 г.
Пеникас Г. И., Model Assisted Statistics and Applications 2020 Vol. 15 P. 81-98
В декабре 2019 г. Базельский комитет опубликовал свод стандартов (consolidated Basel Framework). В данном своде унаследовал подход внутренних рейтингов (ПВР) из Базель II практически без изменений. Отсутствие принципиальных изменений методологии неожиданно, поскольку значимые недостатки ПВР остаются неразрешенными. Поэтому цель работы в том, чтобы критически проанализировать уже известные недостатки ПВР и обратить внимание на новые ранее ...
Добавлено: 1 мая 2020 г.
Карминский А. М., Рыбалка А. И., Журнал Новой экономической ассоциации 2018 Т. 38 № 2 С. 76-103
Во второй половине 2000-х годов наметилось снижение высокой концентрации собственности в российской обрабатывающей промышленности. Структурные сдвиги в корпоративном управлении не могут не влиять на финансовую устойчивость компаний. В данной работе с использованием логистической регрессии исследуется влияние факторов корпоративного управления и отраслевых ожиданий на образование «дыр» в капитале ( отрицательная разница между совокупными активами и совокупными обязательствами) ...
Добавлено: 17 октября 2017 г.
Романюк К. А., Ичкитидзе Ю. Р., , in : Intelligent Computing: Proceedings of the 2020 Computing Conference, Volume 1. Advances in Intelligent Systems and Computing. Vol. 1228.: Springer, 2020. P. 281-286.
Добавлено: 28 ноября 2020 г.
Помазанов М. В., Финансы и кредит 2020 Т. 26 № 11 С. 2567-2593
Предмет. Концепция мотивации эффективного управления кредитными рисками.
Цели. Предложить банкам справедливый алгоритм мотивации риск-менеджмента и кредитного менеджмента (бизнеса).
Методология. Построение «игровых» правил, дискриминационный анализ, ошибки I, II рода, моделирование кривой Лоренца, статистический анализ, экономическое моделирование.
Результаты. Предложен механизм оценки качества решений риск-менеджмента в противовес (или подтверждение) решений кредитного бизнеса при одобрении сделок. Разработан механизм, отслеживающий улучшение или ухудшение индикатора динамики частот убытков ...
Добавлено: 16 декабря 2020 г.
Карминский А. М., Хон О. Д., Вестник МГИМО Университета 2018 № 1(58) С. 169-185
Региональный сегмент банковской системы России отличается высоким уровнем конкуренции с федеральными банками, существенными ограничениями при фор- мировании ресурсной базы, ужесточением требований регулятора и динамичным развитием финансовых технологий. Сокращение количества региональных бан- ков негативно отражается на деятельности малого и среднего бизнеса и, следова- тельно, развитии конкуренции в экономике. В то же время практика показывает, что такие ...
Добавлено: 13 марта 2018 г.
Романюк К. А., Ичкитидзе Ю. Р., Advances in Intelligent Systems and Computing 2020 No. 28 P. 281-286
Добавлено: 31 октября 2020 г.
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.
Рыбалка А. И., Корпоративные финансы 2017 Т. 11 № 3 С. 79-99
В данной работе оценка вероятности дефолта крупных строительных компаний России осуществлялась на основе классического для этих целей метода – логистической регрессии. Главный вопрос исследования – улучшит ли прогнозную силу модели включение факторов корпоративного построения и последующая регуляризация модели (Lasso и Ridge). В качестве зависимой переменной нами было опробовано четыре определения дефолта и проведено их сравнение. ...
Добавлено: 17 октября 2017 г.
Помазанов М. В., М. : Юрайт, 2016
Книга посвящена современным подходам по управлению кредитным риском, которые активно внедряются в практику российских банков и крупнейших промыш- ленных организаций. В пособии 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 ...
Добавлено: 17 октября 2016 г.
Лапшин В. А., Курбангалеев М. З., / Высшая школа экономики. Series FE "Financial Economics". 2012. No. 13/FE/2012.
Добавлено: 18 марта 2013 г.
Марковская Е. И., Канаева (Васильева) А. С., Экономическая политика 2016 Т. 11 № 5 С. 140-161
Современный рынок межбанковского кредитования в России подвержен сильным изменениям из-за нестабильной внутренней экономической и внешней политической ситуации в стране. Количество сделок по межбанковским кредитам и число участников данного рынка уменьшается из-за внутренней политики Центрального Банка по сокращению неэффективных кредитных организаций. Происходит сужение рынка межбанковского кредитования, так как контрагенты не уверены друг в друге и возникает ...
Добавлено: 18 ноября 2016 г.
Жевага А. А., Карминский А. М., Кузнецов И. В. и др., Управление финансовыми рисками 2016 № 1 (45) С. 12-28
В данной статье систематизируются модели и методы, широко используемые на практике для оценки вероятности дефолта корпоративных клиентов. Отдельно раскрываются основные принципы построения моделей, анализируются их достоинства и недостатки. Авторы представляют читателям прототип модели для оценки вероятности дефолта российских промышленных компаний на основании данных финансовой отчетности, предлагают экономическую интерпретацию построенной модели и оценивают точность прогноза. ...
Добавлено: 6 июня 2016 г.
Куга Я. Т., Мухина Е. А., / EERC. Series "Labor markets and social policy". 2016. No. 16/01E.
Добавлено: 20 октября 2017 г.
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.
Ханьков И. О., Пеникас Г. И., / University of Pavia. Series DEM "Department of Economics and Management Working Paper Series". 2015. No. 113.
Добавлено: 11 января 2016 г.
Хасянова С. Ю., Едронова В. Н., Финансы и кредит 2002 № 5 С. 3-6
В статье анализируются этапы кредитования в практике российских банков, их особенности и значение в кредитном процессе. Основное внимание вопросам экспертизы кредитных заявок. Исследуются проблемы кредитного анализа в банках, в том числе мониторинг кредитов, управление кредитным риском и проблемными ссудами. ...
Добавлено: 23 ноября 2012 г.
Пеникас Г. И., Деньги и кредит 2020 Т. 79 № 2 С. 101-128
В современном мире модели бинарного выбора можно встретить во многих сферах деятельности. При этом для всех сфер проблему вызывает ситуация, когда доля одного из классов мала в выборке данных. Когда эта доля существенно мала, то в финансах такой класс называют низкодефолтным. Целью статьи является рассмотрение определений такого портфеля и подходов по построению на нем моделей ...
Добавлено: 29 июня 2020 г.
Борщева С. В., Банковские услуги 2011 № 8 С. 22-31
Данная работа представляет собой эмпирическое исследование динамики показателей официальной бухгалтерской отчетности организаций заемщиков в зависимости от общих изменений кредитной политики банков, реагирующих на состояние макроэкономической среды. Выявляется степень и направленность влияния сложившейся практики управления кредитными рисками на текущую и будущую кредитоспособность и финансовую устойчивость заемщиков, что является залогом построения успешного кредитного бизнеса на следующие периоды. ...
Добавлено: 14 декабря 2012 г.
Сучкова Е. О., Шушунина Н. А., Финансы и бизнес 2014 № 3 С. 22-31
Кризис 2007-2009 годов показал, что оценка кредитного риска является важной задачей для всего финансового сектора. Эта статья представляет рейтинговую методологию оценки кредитоспособности предприятий российской черной металлургии, основанной на принципах, используемых независимыми рейтинговыми агентствами. Модель определяет, какие количественные и качественные характеристики влияют на конечную оценку финансового положения. Методология включает три группы факторов: бизнес-профайл, отраслевые переменные и ...
Добавлено: 11 сентября 2014 г.
Карминский А. М., Сосюрко В. В., Журнал Новой экономической ассоциации 2011 № 12 С. 102-123
В работе проведены сравнительные исследования по кредитным рейтингам ведущих международных и российских рейтинговых агентств. Проанализированы подходы и возможности сравнения шкал агентств. Предложен метод и описан критерий для сравнения рейтинговых шкал, обозначены возможности использования стандартных эконометрических моделей. Рассмотрена динамика развития рейтингового бизнеса в России, проблемы и перспективы формирования единого рейтингового пространства. Проведен детальный сравнительный анализ рейтинговых ...
Добавлено: 27 сентября 2012 г.