Сравнение технической эффективности системно значимых российских банков на основе финансовой отчетности по российским и международным стандартам

В статье представлено исследование, посвященное сравнению оценок технической эффективности банков на основе финансовой отчетности, осуществляемой в соответствии с российскими стандартами бухгалтерского учета (РСБУ) и  международными стандартами финансовой отчетности (МСФО). Основной вывод исследования заключается в том, что данные оценки различаются не только абсолютными значениями, но и динамикой во времени, а также рангами, присваиваемыми банкам.

Построение внутреннего рейтинга для целей прогнозирования вероятности дефолта российских банков (часть 2)

В статье рассмотрены основные этапы построения математической модели внутреннего рейтинга на основе открытой информации по российскому банковскому сектору.

Подходы регуляторов к проверке качества моделей количественной оценки риска банков

Предлагаем вниманию читателей интервью главного редактора нашего журнала М.А. Бухтина с Рензо Траверсини, ведущим экспертом компании SAS. Тема беседы  — подходы европейских регуляторов к валидации моделей оценки рисков, используемых банками.

Оценка корпоративного кредитного риска при случайной выручке и случайных активах в рамках развития структурных моделей первого выхода (часть 2)

В статье предложен метод оценки вероятности дефолта и корпоративных кредитных требований, базирующийся на рассмотрении выручки как случайного процесса. Метод позволяет учесть влияние ликвидности активов заемщика и политики менеджмента на возвратность кредитов. Рассмотренная модель принадлежит к классу структурных моделей и анализируется в сравнении с классическими структурными моделями оценки кредитного риска.

Построение внутреннего рейтинга для целей прогнозирования вероятности дефолта российских банков (часть 1)

В статье рассмотрены основные этапы построения математической модели внутреннего рейтинга на основе открытой информации по российскому банковскому сектору.

Модель оценки рисков, основанная на нечеткой логике

В статье представлена модель оценки рисков, при разработке которой использовалась нечеткая логика. Главное преимущество применения нечеткой логики — уменьшение субъективности оценки рисков. Предложенная модель позволяет усовершенствовать данный процесс за счет того, что неопределенность анализируется в каждой его фазе. Модель можно рассматривать как гибкую концептуальную основу для создания эффективной системы регулярной оценки рисков в организации.

Оценка риска банкротства компании

В статье рассмотрены различные подходы к прогнозированию банкротства компаний, практическая применимость таких подходов и используемый в консалтинговой практике автора метод оценки риска банкротства на основе реального признака.

Стресс-тестирование финансового портфеля

В работе рассматривается методология стресс-тестирования финансового портфеля как один из методов управления риском портфеля. Автор излагает общие принципы стресс-тестирования, описывает общие подходы к нему и анализирует один из методов стресс-тестирования, основанный на использовании условного распределения доходности факторов риска. В статье приведены примеры применения стресс-тестирования к простым риск-моделям, перечислены некоторые недостатки метода, предложены направления его совершенствования.

Оценка корпоративного кредитного риска при случайной выручке и случайных активах в рамках развития структурных моделей первого выхода (часть 1)

В статье предложен метод оценки вероятности дефолта и корпоративных кредитных требований, базирующийся на рассмотрении выручки как случайного процесса. Метод позволяет учесть влияние ликвидности активов заемщика и политики менеджмента на возвратность кредитов. Рассмотренная модель принадлежит к классу структурных моделей и анализируется в сравнении с классическими структурными моделями оценки кредитного риска.

Теоретические и практические аспекты построения EAD-моделей

В статье представлены подходы к моделированию EAD с учетом требований соглашения «Базель II». Автор рассматривает методологические вопросы оценки этого параметра риска, а также показывает некоторые практические результаты вычисления фактора кредитной конверсии CCF и итоги валидации оценок EAD.