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

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

Аннотация

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

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