Книги
Minimum sample size definition for the purpose of the loss provisions’ extrapolation under the presence of default correlation
Книги
Minimum sample size definition for the purpose of the loss provisions’ extrapolation under the presence of default correlation
Penikas, H. Minimum sample size definition for the purpose of the loss provisions’ extrapolation under the presence of default correlation / H. Penikas; The Central Bank of the Russian Federation, Research and Forecasting Department. — Moscow : Bank of Russia, may 2024. — 28 p.: il.. — (Working Paper Series; # 128). — References: p. 25-26.
Аннотация
In 2016, the Bank of Russia developed two ordinances to set forth a procedure using a limited sample of loans to conclude whether the level of loss provisions in the portfolio of uniform loans is sufficient or not and whether the bank’s capital is adequate. The existing procedure of reserve sufficiency evaluation previews as a rule considering only a part of the loan portfolio and transfer (extrapolation) of the provision thus assessed for the overall portfolio. Moreover, the acting approach to define the minimum loan sample size assumes the absence of the default correlation. Author’s contribution is the application of the known, though often neglected properties of the distribution of the sum of the correlated Bernoulli events (trials) for the novel task, namely for the provision extrapolation, which did not consider the possibility of the default correlation existence. As a result, we prove that its presence requires larger minimum sample size of loans compared with the instances of its absence. More specifically, we justify how the minimum sample size of loans depends upon the absolute and relative differences in default rates (provision rates, rate of legal violations) within two samples, upon the required significance levels and the levels of statistical power.
Ключевые слова
- #банки
- #банковская деятельность
- #банковский надзор
- #графики
- #издания банка россии
- #корреляция
- #риски кредитные
- #кредитный портфель
- #методы расчетов
- #оценка портфеля
- #оценка риска
- #портфель банка
- #пропорциональное регулирование
- #работы сотрудников
- #регулирование деятельности
- #резервы банковские
- #резервы на возможные потери по ссудам
- #риск дефолта
- #россия
- #таблицы
- #центральный аппарат
-
УДК:336.71
-
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. Пеникас, Г. Определение минимального размера выборки для задачи экстраполяции резервов при наличии корреляции дефолтов / Г. Пеникас. — Москва : Банк России, май 2024. — 29 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 128).
- 2. Penikas, H. Default correlation impact on the loan portfolio credit risk measurement for the "green" finance as an example / H. Penikas. — Moscow : Bank of Russia, december 2023. — 59 p.. — (Working Paper Series. # 121).
- 3. Penikas, H. IRB asset and default correlation: rationale for the macroprudential add-ons to the risk-weights / H. Penikas. — Moscow : Bank of Russia, 2020. — 31 p.. — (Working paper series. 56, july).
- 4. Пеникас, Г. Эффект корреляции дефолтов на оценку кредитного риска портфеля ссуд на примере "зеленого" финансирования / Г. Пеникас. — Москва : Банк России, декабрь 2023. — 60 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 121).
- 5. Шаталова, Е.П. Резервирование по ссудам в банковском риск-менеджменте / Е. П. Шаталова, А. Н. Шаталов. — Москва : КноРус, 2020. — 232 с.. — (Магистратура). — ISBN 978-5-406-07154-0.
- 6. Penikas, H. Model risk for acceptable, but imperfect, discrimination and calibration in Basel PD and LGD models / H. Penikas. — Moscow : Bank of Russia, april 2022. — 16 p.. — (Working Paper Series. # 92).
- 7. Penikas, H. How do investors prefer banks to transit to basel internal models / H. Penikas, A. Skarednova, M. Surkov. — Moscow : Bank of Russia, july 2021. — 22 p.. — (Working Paper Series. № 74).
- 8. Пеникас, Г.И. Теоретическая модель определения макропруденциальных надбавок по валютным кредитам / Г. И. Пеникас // Вопросы экономики. — Москва, 2024 — N 12. — С.69-85.
- 9. Пеникаc, Г.И. Реформа регулирования достаточности капитала исламских банков / Г. И. Пеникаc, В. Ю. Стефаненко // Вопросы экономики. — Москва, 2024 — N 8. — С.89-110.
- 10. Широбокова, М.А. Совершенствование моделей оценки банковских рисков кредитования с применением технологий искусственного интеллекта / Широбокова Маргарита Александровна. — Ижевск :2022. — 19 с.
Отзывы читателей
0