Информация Статьи Видео Тарифы Для вузов и библиотек  
ИДГ 25 лет



Рубрикатор > Журналы > Управление финансовыми рисками > №3, 2018 > Статья

Биномиальный тест для коррелированных бинарных случайных величин для проверки точности рейтинговой модели
A binomial test for correlated binary random variables to verify the accuracy of the rating model



Журнал: "Управление финансовыми рисками", #3, 2018 г.
Рубрика: Рейтинги и индексы  

Ключевые слова: корреляция активов, корреляция дефолтов, биномиальный тест, вероятность дефолта, валидация



В статье объясняется разница между понятиями «корреляция активов» и «корреляция дефолтов», сравниваются распределения дефолтов при нормально распределенных и бинарных случайных величинах. Авторы показывают неадекватность применения биномиального теста с корреляцией по соглашению «Базель II», т.к. тест не учитывает бимодальность распределения дефолтов, наблюдаемых эмпирически, рассматривают пример проверки точности модели вероятности дефолта корпоративного рынка облигаций России с учетом бимодальности.

Содержание статьи.
• Введение
• Модель бинарного выбора и биномиальный тест
— Рис. 1. Интервалы корреляции по Р. Прентису
• Обзор литературы
— Определение корреляции активов и корреляции дефолтов
— Та блица 1. Корреляция дефолтов DC в зависимости от вероятности дефолта PD и корреляции активов (R)
— Постановка биномиального теста
• Модель дефолтов по Васичеку и на основе бинарного распределения
— Рис. 2. Изменение границ доверительного интервала при увеличении R
— Рис. 3. Результаты биномиальных тестов без учета корреляции и с учетом корреляции при R = 0 (верхние границы 95%-ного доверительного интервала)
— Таблица 2. Сравнение подходов О. Васичека и А. Ланна, С. Дэвиса
— Рис. 4. Алгоритм генерации данных (метод А. Ланна и С. Дэвиса)
— Рис. 5. Алгоритм генерации данных (метод О. Васичека)
— Рис. 7. Уровень частоты дефолтов DR в зависимости от вероятности дефолта PD при корреляции активов R = 10% (метод А. Ланна, С. Дэвиса)
— Рис. 8. Уровень частоты дефолтов DR в зависимости от вероятности дефолта PD при корреляции активов R = 10% (метод О. Васичека)
• Оценка корреляции дефолтов. Пример биномиального теста с учетом корреляции
— Рис. 9. Сравнение фактических и модельных DR
— Рис. 10. Уровень частоты дефолтов российского рынка корпоративных облигаций
• Заключение
— Таблица 6. Сравнение исследований о корреляции активов R
• Литература

Предварительный просмотр статьи
Зарегиструйтесь, чтобы
ознакомиться со статьей




Как скачать (420 Kb, 17 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