Построение внутреннего рейтинга для целей прогнозирования вероятности дефолта российских банков (часть 2)
Кутенко С.В.

Аннотация

В статье рассмотрены основные этапы построения математической модели внутреннего рейтинга на основе открытой информации по российскому банковскому сектору.

Содержание

Построение модели внутреннего рейтинга

Описание модели

Методология оценки качества модели

Таблица 3. Бинарные признаки отзыва лицензии в разрезе причин

Рис. 4. ROC-кривые идеальной, теоретической и случайной моделей

Построение базовой модели внутреннего рейтинга

Таблица 4. Интервалы показателей AR и AUC для оценки качества моделей

Рис. 5. ROC-кривые для базовой модели с лагом от одного до четырех кварталов

Улучшение модели внутреннего рейтинга

Таблица 5. Мощность базовой модели с различными лагами переменных

Таблица 6. Включенные в модель показатели для учета нелинейности

Решение проблемы несбалансированности данных

Таблица 7. Рассчитанные показатели моделей

Рис. 6. ROC-кривые для моделей m1, m2, m3, m4 и базовой модели

Рис. 7. Дефолтность подвыборки от доли недефолтных наблюдений

Валидация модели, прогноз вне выборки

Таблица 8. Результаты теста на переобучаемость и средние значения объясняющих переменных

Рис. 8. Распределение оценок моделей m4 и m4’

Заключение

Литература

Ключевые слова: кредитный риск, вероятность дефолта, риск-менеджмент, внутренние рейтинги, IRB, Базельское соглашение
Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №4, 2014 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 12.
Кол-во знаков: около 15,530.

1. Бухтин М.А. Понятие ожидаемых и непредвиденных потерь в управлении кредитным риском банка // Деньги и кредит. — 2008. — №5. — С. 19–31.

2. Бухтин М.А. Принципы и подходы формирования методик внутренних кредитных рейтингов для корпоративных клиентов (часть 1) // Управление финансовыми рисками. — 2008. — №3. — С. 182–209.

3. Бухтин М.А. Принципы и подходы формирования методик внутренних кредитных рейтингов для корпоративных клиентов (часть 2) // Управление финансовыми рисками. — 2008. — №4. — С. 272–279. 4. Карминский А.М., Костров А.В., Мурзенков Т.Н. Моделирование вероятности дефолта российских банков с использованием эконометрических методов: препринт. — М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2012. — 64 с.

5. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. М13 Эконометрика. Начальный курс: Учебник. — М.: Дело, 2004. — 576 с.

6. Пересецкий А.А. Модели причин отзыва лицензий российских банков: препринт. — М.: Российская экономическая школа, 2010.

7. Письмо Банка России №192-Т «О методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков» от 29 декабря 2012 г. // Вестник Банка России. — 2013. — №1. — С. 35.

8. Положение Банка России №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» от 26 марта 2004 г. (в редакции от 25 октября 2013 г.) // Вестник Банка России. — 2004. — №28. — С. 44.

9. Помазанов М.В. Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке: методология, практика, рекомендации. Практическое пособие. — М.: Регламент-Медиа, 2010. — 180 с.

10. Практика построения модели логистической регрессии. — Подробнее .

11. Справочная система IBM Knowledge Center. — Подробнее .

12. Тотьмянина К. Обзор моделей вероятности дефолта // Управление финансовыми рисками. — 2011. — №1. — 13 с.

13. Фаррахов И.Т. Внутренние рейтинги: объективная или субъективная оценка вероятности дефолта? // Риск-менеджмент в кредитной организации. — 2011. — №2. — С. 17.

14. Федеральный закон №395-1 «О банках и банковской деятельности» от 2 декабря 1990 г. — Подробнее .

15. Basel Committee on Banking Supervision (2005). Studies on the Validation of Internal Rating Systems. Working Paper, No. 14.

16. Ng A. CS229 Lecture Notes. — Подробнее .

17. Satchell S., Xia W. (2007). Analytic Models of the ROC Curve: Applications to Credit Rating Model Validation. Quantitative Finance Research Centre, Research paper 181.

Кутенко Сергей Викторович

Ведущий аналитик управления рисков ОАО «АМБ Банк».

г. Москва

Работает в сфере оценки рисков с 2008 г.

Другие статьи автора 2