Статьи, Журналы
Новые аспекты корреляции дефолтов при оценке кредитного риска
Статьи, Журналы
Новые аспекты корреляции дефолтов при оценке кредитного риска
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. — Библиогр. в конце ст.
Матвеев, А.А., (2026), "Новые аспекты корреляции дефолтов при оценке кредитного риска", Экономика и математические методы, Москва, 2026, N 1. Том 62, С.131-145.
Матвеев А А. Новые аспекты корреляции дефолтов при оценке кредитного риска. Экономика и математические методы. 2026; (N 1. Том 62). С.131-145. DOI:DOI.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В статье приведен анализ чувствительности параметров кредитного риска, в том числе "стоимости под риском" (value-at-risk, VaR), "ожидаемого дефицита" (expected shortfall, ES), диапазона возможных потерь, коэффициентов асимметрии и избыточного куртозиса, к уровню корреляции дефолтов. Согласно полученным результатам, VaR может снижаться при повышении корреляции дефолтов, что подтверждает основные выводы статьи Г. Пеникаса, опровергающие общепринятые представления о монотонной взаимосвязи между указанными показателями. Научная новизна настоящей статьи обусловлена оценкой влияния корреляции дефолтов на типовые кредитные портфели различного качества, полученные на основе адаптации фактических данных ПАО "Совкомбанк". Используется подход "снизу-вверх", учитывающий индивидуальные характеристики заемщиков, включая частоту дефолтов, долю потерь при дефолте и подверженность риску. Таким образом определяются два основных фактора, которые приводят к немонотонной взаимосвязи VaR с корреляцией дефолтов: диапазон возможных потерь и концентрация формы статистического распределения. Их соотношение меняется в зависимости от уровня корреляции и частоты дефолтов: разнонаправленное и преимущественно однонаправленное - для портфелей высокого и низкого кредитного качества соответственно. Также одной из причин немонотонной динамики может быть высокая концентрация требований, при которой дефолт крупного заемщика значительно влияет на показатели портфеля. Все это подчеркивает актуальность задачи совершенствования методов портфельного анализа для обеспечения комплексной оценки кредитного риска.
Ключевые слова
- #банковский сектор
- #банковская деятельность
- #банки
- #кредитные организации
- #кредитование
- #кредитный рынок
- #кредиты
- #кредитная деятельность
- #кредитный портфель
- #кредитные риски
- #оценка риска
- #дефолт
- #корреляция
- #банковское регулирование
- #портфельный анализ
- #var
- #var-модель
- #анализ чувствительности
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
- #анализ данных
- #таблицы
- #графики
-
УДК:336.77
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Куренной, Д. Модель управления кредитным портфелем с учетом влияния макроэкономических факторов / Д. Куренной, М. Кирякин // Риск-менеджмент в кредитной организации. — Москва, 2026 — N 2(62). — С.33-37.
- 2. Мозоль, А. Моделирование кредитного риска заемщиков в системе потребительского кредитования / А. Мозоль, Н. Мосин // Банковский вестник. — Минск, 2026 — N 5. — С.27-39.
- 3. Абанин, Н.В. Стохастическая диагностика уязвимости кредитных моделей / Н. В. Абанин // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 12. — С.168-170.
- 4. Гордейко, С. Три фактора, которые изменили партнерскую работу в ипотечном кредитовании / С. Гордейко // Банковское кредитование. — Москва, 2025 — N 5. — С.24-30.
- 5. Клек, А.В. Влияние климатических рисков на кредитоспособность национальных корпоративных заемщиков / А. В. Клек // Экономическое развитие России. — Москва, 2025 — N 12. — С.323-327.
- 6. Бестаева, Л.И. Специфика расчета кредитного лимита с целью контроля дебиторской задолженности / Л. И. Бестаева, Л. М. Кубатиева // Экономические науки. Научно-информационный журнал. — Москва, 2026 — N 3(256). — С.452-457.
- 7. Арженовский, С.В. Влияние кредитной нагрузки домохозяйств на потребление / С. В. Арженовский // Вопросы экономики. — Москва, 2025 — N 12. — С.97-115.
- 8. 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.
- 9. 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.
- 10. Боровицкий, Ф.И. Влияние суверенного рейтинга на вероятность дефолта корпоративного эмитента / Ф. И. Боровицкий // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 1. — С.231-248.
Отзывы читателей
0