Статьи, Журналы
Методы оценки вероятности дефолта эмитентов корпоративных облигаций и анализ их применимости для современного российского финансового рынка
Статьи, Журналы
Методы оценки вероятности дефолта эмитентов корпоративных облигаций и анализ их применимости для современного российского финансового рынка
Маковецкий, М.Ю. Методы оценки вероятности дефолта эмитентов корпоративных облигаций и анализ их применимости для современного российского финансового рынка / М. Ю. Маковецкий, Н. Н. Першин // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 7. — С.369-373. — Библиогр. в конце ст.
Маковецкий, М.Ю. и Першин, Н.Н., (2026), "Методы оценки вероятности дефолта эмитентов корпоративных облигаций и анализ их применимости для современного российского финансового рынка", Финансовые рынки и банки, Москва, 2026, N 7, С.369-373.
Маковецкий М Ю, Першин Н Н. Методы оценки вероятности дефолта эмитентов корпоративных облигаций и анализ их применимости для современного российского финансового рынка. Финансовые рынки и банки. 2026; (N 7). С.369-373.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В статье раскрываются теоретические и прикладные аспекты оценки вероятности дефолта эмитентов корпоративных облигаций с учетом особенностей современного российского финансового рынка. Актуальность исследования обусловлена возрастающей ролью долгового финансирования для российских компаний, расширением круга инвесторов на рынке облигаций и необходимостью более точной оценки кредитного риска в условиях изменчивой макроэкономической и отраслевой среды. Авторами систематизированы наиболее известные подходы к определению вероятности дефолта, включая модели на основе финансовых коэффициентов, скоринговые и рейтинговые методики, структурные модели, а также методы, использующие рыночные индикаторы и статистические данные о поведении эмитентов. Особое внимание уделено сопоставлению преимуществ и ограничений указанных методов. Показано, что классические модели, разработанные преимущественно на данных развитых рынков, не всегда могут быть напрямую перенесены на российскую практику без адаптации исходных параметров, критериев отбора показателей и интерпретации полученных результатов. Результаты проведенного теоретического анализа могут быть полезны для широкого круга участников российского финансового рынка: институциональных и частных инвесторов, кредитных аналитиков и инвестиционных советников, управляющих компаний и эмитентов облигаций.
-
УДК:336.76(470)
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Карамян, А.А. Российские региональные и муниципальные облигации / А. А. Карамян // Экономика и математические методы. — Москва, 2026 — N 2. Том 62. — С.79-90.
- 2. Михайлова, С.С. Переориентация системного риска российского фондового рынка после 2022 года / Г. В. Песчанских // Проблемы экономики и юридической практики. — Москва, 2026 — N 4. — С.134-141.
- 3. Институты коллективной защиты / Центральный банк Российской Федерации, Департамент корпоративных отношений. — Москва : Банк России, 2026. — 32 с.. — (Доклад для общественных консультаций).
- 4. Лысенок, Н.И. Применение методов кластеризации для формирования оптимального инвестиционного портфеля на российском фондовом рынке / Н. И. Лысенок, Ю. Е. Маркова // Финансовый журнал. — Москва, 2026 — N 4. — С.45-63.
- 5. Речмедина, С.А. Построение портфелей акций с помощью метода DEA на российском фондовом рынке в условиях повышенной волатильности / С. А. Речмедина, А. Ханиев, В. В. Сухих // Вестник Московского университета. Серия 6, Экономика. — Москва, 2025 — N 3. — С.40-62.
- 6. Юань, ипотека, инвестиции физлиц // Вестник НАУФОР. — Москва, 2024 — N 2. — С.46-48.
- 7. Золотарчук, А.В. Показатель Херста как индикатор финансовых пузырей на российском фондовом рынке / А. В. Золотарчук // Финансовый менеджмент. — Москва, 2026 — N 5. — С.218-224.
- 8. Нагорный, П.И. Анализ потенциала российских акций и облигаций как средств сбережения / П. И. Нагорный, А. Н. Курбацкий, С. В. Хизгияев // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 2. — С.155-170.
- 9. Коробов, Н.Д. Адаптивная аллокация активов на российском фондовом рынке на основе режимно-переключательной волатильности, машинного обучения и оптимизации по CVAR / Н. Д. Коробов, Ю. Е. Пичугин, А. М. Ефимов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 7. — С.347-351.
- 10. Питинцев, Р.С. Совершенствование процессного управления инвестиционным портфелем с использованием технологий искусственного интеллекта / Р. С. Питинцев, М. С. Кузьмин // Финансовый бизнес. — Москва, 2026 — N 5. — С.166-170.
Отзывы читателей
0