Статьи, Журналы
Стохастическая диагностика уязвимости кредитных моделей
Статьи, Журналы
Стохастическая диагностика уязвимости кредитных моделей
Абанин, Н.В. Стохастическая диагностика уязвимости кредитных моделей : разработка VRF-фреймворка для оценки супераддитивности рисков / Н. В. Абанин // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 12. — С.168-170. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Целью исследования является разработка методологического подхода к количественной оценке эффекта взаимодействия (супераддитивности) между макроэкономическим и модельным рисками при стресс-тестировании кредитных портфелей. Методологическую основу работы составили метод имитационного моделирования Монте-Карло, байесовский подход к оценке параметров и сценарный анализ. Процесс генерации данных базируется на асимптотической однофакторной модели риска (ASRF) Васичека. В результате вычислительного эксперимента доказано, что стандартные аддитивные методы агрегации рисков систематически недооценивают итоговую вероятность дефолта в стрессовых условиях. На основе разработанного авторского VRF-фреймворка выявлена нелинейная компонента риска, составившая 37,4% от общего прироста вероятности дефолта в сценарии с уровнем надежности 99,9%. Для модельного портфеля объемом 10 млрд руб. обнаружен скрытый дефицит экономического капитала в размере 168,3 млн руб. Сделан вывод о том, что предложенный фреймворк позволяет устранить методический разрыв в требованиях Положений Банка России № 716-П и № 483-П, обеспечивая корректный расчет надбавок за консерватизм. Также выявлен феномен "Ловушки рентабельности" для продуктов со средней маржинальностью.
Ключевые слова
- #финансовый сектор
- #кредитование
- #кредитный рынок
- #кредитная деятельность
- #прогнозирование
- #моделирование
- #кредитный портфель
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
- #эконометрический анализ
- #эконометрическое моделирование
- #стохастические модели
- #стохастический анализ
- #макроэкономическое моделирование
- #кредитные риски
- #диагностика рисков
- #оценка риска
- #уязвимости
- #фреймворк
- #базель 3
- #вподк
- #достаточность капитала
- #стресс-тестирование
- #модель монте-карло
- #байесовские методы
- #вероятность дефолта
- #анализ данных
- #таблицы
- #графики
-
УДК:336.77
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Матвеев, А.А. Новые аспекты корреляции дефолтов при оценке кредитного риска / А. А. Матвеев // Экономика и математические методы. — Москва, 2026 — N 1. Том 62. — С.131-145.
- 2. Клек, А.В. Влияние климатических рисков на кредитоспособность национальных корпоративных заемщиков / А. В. Клек // Экономическое развитие России. — Москва, 2025 — N 12. — С.323-327.
- 3. Арженовский, С.В. Влияние кредитной нагрузки домохозяйств на потребление / С. В. Арженовский // Вопросы экономики. — Москва, 2025 — N 12. — С.97-115.
- 4. Гордейко, С. Три фактора, которые изменили партнерскую работу в ипотечном кредитовании / С. Гордейко // Банковское кредитование. — Москва, 2025 — N 5. — С.24-30.
- 5. Боровицкий, Ф.И. Влияние суверенного рейтинга на вероятность дефолта корпоративного эмитента / Ф. И. Боровицкий // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 1. — С.231-248.
- 6. Breeden, J. Reinventing Retail Lending Analytics / J. Breeden. — London : Risk Books, 2014. — 433 p.. — ISBN 978-1-906348-38-0.
- 7. Bluhm, C. Introduction to Credit Risk Modeling / C. Bluhm, L. Overbeck, C. Wagner. — 2nd. Ed.. — Boca Raton : CRC Press, 2010. — 364 p.. — (Chapman & Hall).
- 8. Чувилкин, Д.А. Тенденции развития рынка ипотечного кредитования / Д. А. Чувилкин // Финансовая экономика. — Москва, 2025 — N 9. — С.181-184.
- 9. Захаров, А.А. Трансфертное ценообразование для опционов досрочного погашения, встроенных в кредитные договоры / А. А. Захаров // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 11. — С.238-245.
- 10. Воробьев, К.С. Группировка банков по степени подверженности кредитному риску методом кластеризации данных / К. С. Воробьев, А. В. Гиринский // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 8. — С.457-462.
Отзывы читателей
0