Статьи, Журналы
Применение модели вероятности дефолта для оценки прогнозируемого кредитного риска
Статьи, Журналы
Применение модели вероятности дефолта для оценки прогнозируемого кредитного риска
Бурова, А.Б. Применение модели вероятности дефолта для оценки прогнозируемого кредитного риска / А. Б. Бурова, Г. И. Пеникас, С. В. Попова // Деньги и кредит. — Электрон. текстовые дан.. — Москва, 2021 — N 3. Том 80. — С.42-72. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Настоящая мера ожидаемого кредитного риска отражает связь финансового положения заемщика с вероятностью дефолта. О финансовом положении заемщика можно судить по коэффициентам, рассчитанным на основе его финансовой отчетности. Мы выявляем статистически значимые связи между выбранными финансовыми коэффициентами и последующими событиями дефолта и разрабатываем модель вероятности дефолта (PD), которая оценивает вероятность для заемщика задержать платежи по кредиту на горизонте в один год. Мы сравниваем построенную модель с альтернативными способами оценки кредитного риска, которые широко используются в литературе, такими как категории качества ссуд (пруденциальные нормы резервирования), присваиваемые банками заемщикам, и кредитные спреды в процентных ставках. Мы приходим к выводу, что наша модель прогнозирует событие дефолта на горизонте в один год точнее, чем пруденциальные нормы резервирования. Мы заключаем, что модель PD пригодна для оценки принятия рисков банками и анализа изменений в составе портфеля с достаточной степенью детализации.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Пеникас, Г.И. Низкодефолтные кредитные портфели в "Базель II" и "Базель III" как частный случай существенно несбалансированных классов в моделях бинарного выбора / Г. И. Пеникас // Деньги и кредит. — Москва, 2020 — N 2. Том 79. — С.101-128.
- 2. Порошина, А.М. Обзор подходов к моделированию кредитного риска на портфельном уровне / А.М. Порошина // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2013 — N3. — 32-43.
- 3. Свинцов, А. Как оценить ожидаемые кредитные убытки по финансовым активам за произвольные периоды / А. Свинцов // МСФО и МСА в кредитной организации. — Москва, 2020 — N 2. — С.52-59.
- 4. Стежкин, А.А. О надзоре за банками, использующими подход внутренних рейтингов к оценке кредитного риска (на примере Банка Англии) / А.А. Стежкин, Ю.А. Шатохина // Деньги и кредит. — 2016 — N9. — 47-53.
- 5. Розанова, Е.Ю. Оценка вероятности дефолта банка. Скоринг: возможности и ограничения / Е.Ю. Розанова, И.Т. Фаррахов // Банковское дело. — 2017 — N10. — С.10-15.
- 6. Муртузалиева, С.Ю. Использование модели CreditGrades для управления кредитным риском / С.Ю. Муртузалиева // Валютное регулирование & валютный контроль. — 2018 — N4. — С.57-66.
- 7. Стежкин, А.А. Инструменты надзорного мониторинга при использовании подхода внутренних рейтингов к оценке кредитного риска / А.А. Стежкин, Ю.А. Шатохина // Банковское дело. — 2015 — N12. — 72-78.
- 8. Лазарян, С.С. Использование алгоритма случайного леса для увеличения точности предсказания дефолта банка / С. С. Лазарян, А. И. Вотинов // Банковское дело. — 2020 — N1. — С.50-54.
- 9. Богданов, Д.В. Вычислительно-эффективная биномиальная модель распределения дефолтов / Д.В. Богданов // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. — 2015 — N4. — 68-73.
- 10. Мануйленко, В.В. Определение экономического капитала по кредитному риску на основе имитационной модели ожидаемых потерь в российских банках / В.В. Мануйленко // Финансы и кредит. — 2013 — N32. — 2-11.
Отзывы читателей
0