Оценка корпоративного кредитного риска при случайной выручке и случайных активах в рамках развития структурных моделей первого выхода (часть 1)

Панов Дмитрий Владимирович

Введение;

Модели деятельности предприятия и событий дефолта;

Рис. 1. Эволюция случайного процесса R(t) и условия его остановки;

Вероятности событий дефолта;

Рис. 2. Зависимость вероятности возврата P от t* для прибыльного заемщика при отрицательных собственных оборотных средствах;

Рис. 3. Зависимость вероятности возврата P от t* для прибыльного заемщика при положительных собственных оборотных средствах;

Рис. 4. Зависимость вероятности возврата P от t* для убыточного заемщика при отрицательных собственных оборотных средствах;

Рис. 5. Зависимость вероятности возврата P от t* для убыточного заемщика при положительных собственных оборотных средствах;

Рис. 6. Зависимость вероятности возврата P от t* для заемщика с отрицательной валовой рентабельностью при положительных собственных оборотных средствах;

Нефинансовый сектор Кредитные риски

Система риск-менеджмента Оценка рисков

Банковские риски Риск дефолта

Ключевые слова: структурные модели оценки кредитного риска, первый выход случайного процесса на границу, выручка как случайный процесс, условия дефолта по кредитному требованию, вероятность дефолта, оценка кредитного требования

Аннотация

В статье предложен метод оценки вероятности дефолта и корпоративных кредитных требований, базирующийся на рассмотрении выручки как случайного процесса. Метод позволяет учесть влияние ликвидности активов заемщика и политики менеджмента на возвратность кредитов. Рассмотренная модель принадлежит к классу структурных моделей и анализируется в сравнении с классическими структурными моделями оценки кредитного риска.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №2, 2014 (© Издательский дом Гребенников)

Объем в страницах: 16

Кол-во знаков: около 26,033

Библиографическая ссылка: печать / интернет

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Панов Д.В. Об одной модели обесценения корпоративных ссуд // Управление финансовыми рисками. — 2012. — №3. — C. 162–173.

2. Полянин А.Д. Справочник по линейным уравнениям математической физики. — М.: Физматлит, 2001.

3. Тотьмянина К.М. Обзор моделей вероятности дефолта // Управление финансовыми рисками. — 2011. — №1. — C. 12–24.

4. Ширяев А.Н. О мартингальных методах в задачах о пересечении границ броуновским движением. — М.: МИАН, 2007.

5. Bielecki T.R., Jeanblank M., Rutkowski M. (2009). Credit Risk Modelling. CSFI Lecture Notes Series 2. Osaka: Osaka University Press.

6. Black F., Cox J. (1976). «Valuing Corporate Securities: some effects of bond identiture provisions». The Journal of Finance, Vol. 31, No. 2, pp. 351–367.

7. Black F., Scholes M. (1973). «Pricing of options and corporate liabilities». Journal of Political Economy, Vol. 81, Nо. 3, рр. 637–654.

8. Fayed H.A., Atiya A.F. (2014). «An evaluation o f the integral of the product of the error function and the normal probability density with application to the bivariate normal integral». Mathematics of Computation, Vol. 83, pp. 235–250.

9. Merton R. (1974). «On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates». The Journal of Finance, Vol. 3, pp. 449–470.

10. Navneet A., Bohn J.R., Zhu F. (2005). Reduced Form vs. Structural Models of Credit Risk: a Case Study of Three Models. Moody’s KMV Company.

Панов Дмитрий Владимирович

Начальник управления рисков ОАО «ЧЕЛИНДБАНК».

г. Челябинск

Другие статьи автора 3

Электронная библиотека