Построение внутреннего рейтинга для целей прогнозирования вероятности дефолта российских банков (часть 1)
Кутенко С.В.

Аннотация

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

Содержание

Введение

Предпосылки создания модели внутреннего рейтинга

Актуальность работы

Предпосылки создания моделей

Методология построения модели

Формирование базы данных для построения модели внутреннего рейтинга

Сбор статистической информации по дефолтам кредитных организаций

Рис. 1. Статистика отзывов лицензий по годам

Рис. 2. Статистика отзывов лицензий в разрезе причин: квартальные данные

Рис. 3. Динамика числа кредитных организаций, раскрывающих балансовые показатели на сервере Банка России

Группировка данных и расчет финансовых показателей

Таблица 1. Использованные при расчетах отношения финансовых показателей

Литература

Таблица 2. Использованные при расчетах макроэкономические показатели

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Использованные при расчетах группировки счетов

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Использованные при расчетах финансовые показатели

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Использованные при расчетах отношения финансовых показателей

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Использованные при расчетах показатели и их описательные статистики

Ключевые слова: кредитный риск, вероятность дефолта, риск-менеджмент, внутренние рейтинги, IRB, Базельское соглашение
Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №3, 2014 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 19.
Кол-во знаков: около 11,388.

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