Практичный метод оценки непредвиденных потерь кредитного портфеля, аллокации экономического капитала с учетом концентраций и остаточного риска (часть 1)
Помазанов М.В.

Аннотация

В настоящей работе предлагается практичный метод расчета непредвиденных потерь кредитного портфеля (что эквивалентно требованию к экономическому капиталу) для применения во внутренних процедурах оценки достаточности капитала (ВПОДК), а также ранжировки требований к капиталу по единицам риска. Методология опирается на общепризнанные в банковской практике методы оценки экономического капитала в рамках подхода, основанного на внутренних рейтингах, а также на специально гибридизованный метод CreditRisk+.

Содержание

1
Введение

3
Базовая концепция метода CreditRisk+

4
Гибридизация метода CreditRisk+ с однофакторной моделью непредвиденных потерь
Таблица 1. Варианты аргументированного выбора целевого уровня надежности

5
Подготовка консолидированных риск-метрик портфеля

6
Таблица 2. Гауссовские веса и аргументы для построения взвешенного распределения
Рис. 1. Реальный срочный профиль кредитной задолженности и консолидированный для применения CreditRisk+

8
Рис. 2. Типичное частотное распределение уровня потерь после дефолта LGD

9
Формула аллокации капитала на концентрацию

11
Литература

13
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Обоснование формулы взвешивания экспозиций с учетом риск-метрик в индексе концентрации

14
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Обоснование формулы взвешивания экспозиций с учетом риск-метрик в индексе концентрации (продолжение)

15
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Обоснование формулы взвешивания экспозиций с учетом риск-метрик в индексе концентрации (продолжение)

16
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Алгоритм расчета кумулятивного двухмерного распределения Гаусса с одним аргументом

17
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Алгоритм расчета кумулятивного двухмерного распределения Гаусса с одним аргументом (продолжение)

Ключевые слова: кредитный риск, риск кредитной концентрации, диверсификация, кредитный портфель, экономический капитал, однофакторная модель, ВПОДК
Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №2, 2019 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 17.
Кол-во знаков: около 30,977.

1. Антонова Б.Н. Оценка ставки восстановления по российским корпоративным облигациям // Корпоративные финансы. — 2012. — №4(24). — С. 130–143.

2. Исторические данные об уровнях дефолта по рейтинговым категориям применяемых рейтинговых шкал на 01.01.2019. — Подробнее .

3. Карминский А.М., Лозинская А.М., Ожегов Е.М. Методы оценки потерь кредитора при ипотечном жилищном кредитовании // Экономический журнал ВШЭ. — 2016. — Т.20. — №1. — С. 9–51.

4. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). — М.: Наука, 1973.

5. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: уточненные рамочные подходы. — Подробнее .

6. Положение Банка России от 6 августа 2015 г. №483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтин-гов» // Вестник Банка России. — 2015. — №81(1677). — С. 2–57.

7. Помазанов М.В. Адаптация «продвинутого» подхода «Базель II» для управления кредитными рисками в российской банковской системе // Управление финансовыми рисками. — 2009. — №1(17). — С. 48–66.

8. Помазанов М.В. Двухпараметрическая формула срочной структуры вероятности дефолта // Финансы и кредит. — 2018. — Т.24. — №31. — С. 1920–1937.

9. Помазанов М.В. Метод приращений требований к капиталу, реализованный для рисков кредитной концентрации (часть 2) // Управление финансовыми рисками. — 2018. — №3(55). — С. 162–172.

10. Помазанов М.В., Гундарь В.В. Капитал под риском для совершенной модели банковской системы // Финансы и кредит. — 2003. — №24. — С. 14–17.

11. Указание Банка России от 15 апреля 2015 г. №3624-У «О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы». — Подробнее .

12. Фантаццини Д. Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском. — Подробнее .

13. Aguais S. et al. (2007). «Designing and implementing a Basel II compliant PIT–TTC ratings framework». In: The Basel Handbook: a Guide for Financial Practitioners. London: Risk Books.

14. Allen L., Saunders A. (2005). A Survey of Cyclical Effects in Credit Risk Measurement Models. — Подробнее .

15. Araten M., Jacobs M., Varshney P. (2004). «Measuring LGD on commercial loans: an 18-year internal study». RMA Journal, Vol. 86(8), pp. 96–103.

16. CreditMetrics. Technical Document. — Подробнее .

17. CreditRisk+. A Credit Risk Management Framework. — Подробнее .

18. Dermine J., Carvalho C.N. de (2006). «Bank loan losses-given-default: a case study». Journal of Banking and Finance, Vol. 30(4), pp. 1219–1243.

19. Ermolova M.D., Penikas H.I. (2017). «PD-LGD correlation study: evidence from the Russian corporate bond market». Model Assisted Statistics and Applications, Vol. 12(4), pp. 335–358.

20. Felsovalyi A., Hurt L. (1998). «Measuring loss on latin american defaulted bank loans: a 27-year study of 27 countries». Journal of Lending and Credit Risk Management, Vol. 80, pp. 41–46.

21. Frye J., Jacobs M. Jr. (2012). «Credit loss and systematic loss given default». The Journal of Credit Risk, Vol. 8(1), pp. 109–140.

22. Gordy М.B. (2000). «A comparative anatomy of credit risk models». Journal of Banking and Finance, Vol. 24(1–2), pp. 119–149.

23. Gordy М.B., Lutkebohmert E. (2013). «Granularity adjustment for regulatory capital assessment». International Journal of Central Banking, Vol. 9, pp. 33–71.

24. Miu P., Ozdemir B. (2006). «Basel requirement of downturn LGD: modeling and estimating PD & LGD correlations». Journal of Credit Risk, Vol. 2(2), pp. 43–68.

25. Qi M., Yang X. (2009). «Loss given default of high loan-to-value residential mortgages». Journal of Banking and Finance, Vol. 33(5), pp. 788–799.

26. Qi M., Zhao X. (2011). «Comparison of modeling methods for loss given default». Journal of Banking and Finance, Vol. 35(11), pp. 2842–2855.

27. Schuermann T. (2004). What do We Know about Loss Given Default? — Подробнее .

28. Slime B. (2016). «Credit name concentration risk: granularity adjustment approximation». Journal of Financial Risk Management, Vol. 5, pp. 246–263.

29. Vasicek O. (2002). «The distribution of loan portfolio value». Risk Magazine, Vol. 15(12), pp. 160–162.

Помазанов Михаил Вячеславович

Помазанов Михаил Вячеславович
к. ф.-м. н.

Руководитель подразделения валидации блока «Риски» ПАО «Промсвязьбанк».

г. Москва

Автор более 25 научных работ, в том числе двух монографий.

Другие статьи автора 7