Информация Статьи Видео Тарифы Для вузов и библиотек  
ИДГ 25 лет



Рубрикатор > Журналы > Управление финансовыми рисками > №1, 2015 > Статья

Исследование взаимосвязи параметров моделей внутренних рейтингов оценки кредитного риска — вероятности дефолта и доли убытка при дефолте (часть 1)
PD-LGD correlation study: evidence from the russian corporate bond market



Журнал: "Управление финансовыми рисками", #1, 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 готовность банка покрыть свои убытки по активным операциям, например, в случае если его заемщики не выплатят долги. Для расчета достаточности капитала в рамках моделей оценки кредитных рисков на основе 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.
• Введение
• Обзор литературы
— Таблица 1. Результаты численного эксперимента Moody’s без учета и с учетом корреляции PD и LGD, %
• Использованные данные
— Таблица 2. Распределение дефолтных эмитентов по типу
— Таблица 4. Статистика дефолтных эмитентов, по которым есть рассчитанные значения LGD
— Таблица 5. Описательная статистика ставки восстановления в зависимости от типа дефолта по дефолтным компаниям, для которых существуют рассчитанные значения LGD
— Таблица 3. Описательная статистика доли невыполненных обязательств
— Таблица 6. Распределение дефолтных и недефолтных компаний в исходной и итоговой выборке
— Таблица 7. Разделение выборки на две группы для построения модели и последующей проверки ее способности
• Литература
— Таблица 8. Разделение выборки на две группы (2004–2009 и 2010–2012 гг.) для построения модели и последующей
• ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Z-скоринговая модель для оценки вероятности дефолта
• ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Эконометрическая модель LGD
• ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Расширенный список переменных для построения модели вероятности дефолта

Предварительный просмотр статьи
Зарегиструйтесь, чтобы
ознакомиться со статьей




Как скачать (265 Kb, 25 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.

Телефон службы поддержки: (495) 103-3110 доб. 555
support /frog/ grebennikov /dot/ ru