Построение регрессионных моделей для оценки величины средств под риском (EAD)
Груздев А.В.

Аннотация

В этой статье речь пойдет об оценивании величины средств под риском (Exposure at Default — EAD) в соответствии с требованиями «Базеля II». Автор рассказывает о том, что такое фактор кредитной конверсии (CCF), какие переменные необходимо использовать для моделирования CCF и каким образом информация о CCF может использоваться для модели EAD.

Содержание

Введение;

Обзор методов ;

Метод наименьших квадратов (OLS);

Бинарная и кумулятивная логит-модели (Logit и CLogit);

Рис. 1. Распределение исходных значений CCF;

Рис. 2. Распределение округленных значений CCF (0 и 1);

Настройка параметров и набор данных ;

Таблица 1. Характеристики когорт для EAD по историческим данным;

Результаты ;

Таблица 2. Информационные значения переменных-агрегатов ;

Таблица 3. Оценки параметров и p-значения для прогноза CCF, полученные по данным когорты 2 ;

Таблица 4. Прогнозные значения EAD на основе консервативной и усредненной оценок CCF ;

Таблица 5. Сравнение прогнозных значений EAD на основе оценок CCF с фактическими значениями EAD ;

Выводы;

Ключевые слова: величина средств под риском (EAD), фактор кредитной конверсии (CCF), бимодальное распределение, когорта, регрессионная модель по методу наименьших квадратов, бинарная логит-модель, кумулятивная логит-модель
Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №1, 2014 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 10.
Кол-во знаков: около 16,826.

Груздев Артем Владимирович

Груздев Артем Владимирович

Директор исследовательской компании «Гевисста».

г. Москва

Другие статьи автора 6