Информация Статьи Видео Тарифы Для вузов и библиотек  
ИДГ 25 лет



Рубрикатор > Журналы > Управление финансовыми рисками > №2, 2015 > Статья

Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 2)
PD-LGD correlation study: evidence from the Russian corporate bond market (part 2)



Журнал: "Управление финансовыми рисками", #2, 2015 г.
Рубрика: Оценка финансовых показателей   Управление рисками  

Ключевые слова: «Базель II», вероятность дефолта, доля убытка при дефолте, корреляция, взаимосвязь, кредитный риск, экономический капитал



В настоящее время одним из важнейших показателей надежности банка является норматив достаточности капитала, который показывает способность банка покрыть свои убытки по активным операциям, например, в случае если его заемщики не выплатят долги. Для расчета достаточности капитала в рамках моделей внутренних рейтингов используются параметры вероятности дефолта и доли убытка при дефолте. В данной работе впервые оценена значимость связи между этими параметрами для российских компаний.

Содержание статьи.
• Моделирование вероятности дефолта
— Таблица 9. Процесс построения модели PD
• Результаты
— Таблица 11. Характеристика трех видов моделей на обучающей выборке (метод out-of-sample)
— Рис. 1. Формирование итоговой выборки для проверки гипотезы о существовании корреляции между PD и LGD
— Таблица 13. Характеристика трех видов моделей на обучающей выборке
— Рис. 2. Зависимость между PD и LGD
— Таблица 14. Количество наблюдений, используемых для оценки связи PD и LGD
• Оценка взаимосвязи параметров pd и lgd на их наблюдаемых значениях
• Заключение
— Рис. 4. Взаимосвязь между наблюдаемыми значениями PD и LGD в момент дефолта
— Рис. 5. Взаимосвязь между PD и LGD через 30 дней после дефолта
— Рис. 6. Взаимосвязь между PD и LGD через 60 дней после дефолта
— Рис. 7. Взаимосвязь между PD и LGD через 90 дней после дефолта
• Литература
• ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Корреляционная матрица переменных, используемых при построении модели PD
• ПРИЛОЖЕНИЕ 5. Показатели увеличения дисперсии VIF до и после ортогонализации

Предварительный просмотр статьи
Зарегиструйтесь, чтобы
ознакомиться со статьей




Как скачать (303 Kb, 21 стр.)


Ермолова Мария Дмитриевна

Ермолова Мария Дмитриевна
Риск-менеджер управления по внедрению стандартов Базельского комитета дирекции по управлению рисками ОАО «Альфа-Банк», бакалавр экономики, НИУ ВШЭ
Местоположение: г. Москва

Список статей этого автора:

1. Исследование влияния модельного риска на точность оценок величины риск-взвешенных активов, полученных с помощью подхода на основе внутренних рейтингов
Журнал: Управление финансовыми рисками, #1, 2019 г.

2. Биномиальный тест для коррелированных бинарных случайных величин для проверки точности рейтинговой модели
Журнал: Управление финансовыми рисками, #3, 2018 г.

3. Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 2)
Журнал: Управление финансовыми рисками, #2, 2015 г.

4. Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 1)
Журнал: Управление финансовыми рисками, #1, 2015 г.

Пеникас Генрих Иозович

Пеникас Генрих Иозович
Член правления российского отделения Международной ассоциации профессиональных риск-менеджеров (PRMIA), руководитель Комиссии по управлению финансовыми рисками Гильдии финансовых аналитиков и риск-менеджеров (ГИФА)
Местоположение: г. Москва

Список статей этого автора:

1. Исследование влияния модельного риска на точность оценок величины риск-взвешенных активов, полученных с помощью подхода на основе внутренних рейтингов
Журнал: Управление финансовыми рисками, #1, 2019 г.

2. Биномиальный тест для коррелированных бинарных случайных величин для проверки точности рейтинговой модели
Журнал: Управление финансовыми рисками, #3, 2018 г.

3. Проектирование оптимальной системы финансового регулирования рисков на основе опыта регулирования дорожного движения (часть 2)
Журнал: Управление финансовыми рисками, #1, 2017 г.

4. Проектирование оптимальной системы финансового регулирования рисков на основе опыта регулирования дорожного движения (часть 1)
Журнал: Управление финансовыми рисками, #4, 2016 г.

5. Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 2)
Журнал: Управление финансовыми рисками, #2, 2015 г.

6. Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 1)
Журнал: Управление финансовыми рисками, #1, 2015 г.

7. Сравнение технической эффективности системно значимых российских банков на основе финансовой отчетности по российским и международным стандартам
Журнал: Управление финансовыми рисками, #4, 2014 г.

8. Моделирование последствий регулирования российских национальных системно значимых банков
Журнал: Управление финансовыми рисками, #4, 2013 г.

Помогаем другим сайтам повысить посещаемость:
Газпромнефть качество бензина.
Телефон службы поддержки: (495) 103-3110 доб. 555
support /frog/ grebennikov /dot/ ru