Электронная библиотека
Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 1)
Ермолова М.Д., Пеникас Г.И.
|
|
||
ВведениеОбзор литературыТаблица 1. Результаты численного эксперимента Moody’s без учета и с учетом корреляции PD и LGD, %Использованные данныеТаблица 2. Распределение дефолтных эмитентов по типуТаблица 4. Статистика дефолтных эмитентов, по которым есть рассчитанные значения LGDТаблица 5. Описательная статистика ставки восстановления в зависимости от типа дефолта по дефолтным компаниям, для которых существуют рассчитанные значения LGDТаблица 3. Описательная статистика доли невыполненных обязательствТаблица 6. Распределение дефолтных и недефолтных компаний в исходной и итоговой выборкеТаблица 7. Разделение выборки на две группы для построения модели и последующей проверки ее способностиЛитератураТаблица 8. Разделение выборки на две группы (2004–2009 и 2010–2012 гг.) для построения модели и последующейПРИЛОЖЕНИЕ 1. Z-скоринговая модель для оценки вероятности дефолтаПРИЛОЖЕНИЕ 2. Эконометрическая модель LGDПРИЛОЖЕНИЕ 3. Расширенный список переменных для построения модели вероятности дефолта |
1. Антонова Е. Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов: Дис. к. э. н. — М., 2013. — 155 с. 2. Дуайер Д., Кораблева И., Джао Дж. Модель RiskCalc v3.1. Russia, методика моделирования. — Подробнее .
3. Письмо Банка России «О методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков» №192-T от 29 декабря 2012 г. — Подробнее .
4. Положение Банка России №395-П «О методике определения величины собственных средств (капитала) кредитных организаций» от 28 декабря 2012 г. — Подробнее .
5. Постановление ФАС Дальневосточного округа №Ф03-5071/2013 от 2 декабря 2013 г. по делу №А73-7131/2010. — Подробнее .
6. Тотьмянина К. Обзор моделей вероятности дефолта // Управление финансовыми рисками. — 2011. — №1,2. 7. Тотьмянина К. Оценка вероятности дефолта промышленных компаний на основе финансовых показателей // Финансовый менедж-мент. — 2011. —11. — С. 59–68.
8. Altman E.I. (1968). «Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy». The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4, pp. 589–609.
9. Araten M., Jacobs M. Jr., Varshney P. (2004). «Measuring LGD on commercial loans: an 18-year internal study». The RMA Journal, May.
10. Bandyopadhyay A. (2006). «Predicting probability of default of Indian corporate bonds: logistic and Z-score model approaches». Journal of Risk Finance, Vol. 7, No. 3, pp. 255–272.
11. Basel Committee on Banking Supervision (2004). International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. BIS, June.
12. Galil K. (2005). The Quality of Corporate Credit Rating: An Empirical Investigation. Discussion Paper No. 05–05, March.
13. Kennon J. (2014). Investing Lesson 3 — Analyzing a Balance Sheet: Negative Working Capital. — Подробнее .
14. Meng Q. et al. Implications of PD-LGD Сorrelation in a Рortfolio Setting. — Подробнее .
15. Miu P., Ozdemir B. (2006). «Basel requirement of downturn LGD: modeling and estimating PD & LGD correlations». Journal of Credit Risk, Vol. 2, No. 2, pp. 43–68.
16. Ohlson J.A. (1980). «Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy». Journal of Accounting Research, Vol. 18, No. 1, pp. 109–131.
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). г. Москва
Ермолова Мария Дмитриевна
Риск-менеджер управления по внедрению стандартов Базельского комитета дирекции по управлению рисками ОАО «Альфа-Банк», бакалавр экономики, НИУ ВШЭ. г. Москва