В статье рассматривается актуальный вопрос теоретического исследования временной структуры вероятности дефолта, и соответственно связанных с ней параметров, таких как, требование на капитал, ожидаемые потери и т.д. Эта проблема наиболее актуальна для портфелей, содержащих сделки с горизонтом риска более года. Кредитные риски значительно возрастают при увеличении временного горизонта. В Basel II содержатся рекомендации по учету горизонта риска при расчете требования к капиталу. По своей сути поправка представляет собой функцию штрафа за превышение срока в один год, на которую умножается базовая оценка величины требования на капитал на годовом интервале. Однако, процесс получения этой поправки раскрывается не полностью.

В статье предлагается описание метода получения поправки непосредственно на основе открытых данных, публикуемых рейтинговым агентством Moody's, S&P. На их основе удалось получить аналитическое выражение, раскрывающее временную структуру вероятности дефолта. Это, в свою очередь, позволило рассчитать требования на капитал на горизонте времени, превосходящем один год, а также собственную версию вида функции штрафа. Было выявлено, что вид полученной поправки соответствует рекомендациям Базельского комитета. Однако следует отметить, что возможна недооценка риска, для компаний высокого рейтинга, для горизонта риска в 2-3 года.

Статья является переводом статьи, принятой к печати в журнал «Банківська справа», №5, 2009 (г. Киев).

Вероятность дефолта является одним из важнейших показателей кредитного риска, с помощью которого рассчитывают резервы на покрытие убытков от кредитных рисков, цены на кредитные продукты и т.п. Для оценки вероятности дефолта эмитента наряду с актуарными моделями используют подходы, основанные на анализе рыночных цен облигаций. Отметим, что в кризисные времена именно рыночные подходы привлекают все большее внимание практиков. Считается, что рыночная оценка является более точной, чем актуарная, поскольку рынок в каждый момент времени наиболее полно учитывает разнообразную информацию, которая может повлиять на цену.

В статье предложен явный метод оценки условной вероятности дефолта эмитента по котировкам облигаций, имеющих близкие кредитные рейтинги. Метод свободен от каких-либо ограничений относительно вида случайного процесса банкротства.

В статье представлен подход к расчету лимита бланкового кредитования, основанный на модели фирмы Р.Мертона. Подход учитывает влияние размера и срока взятого фирмой кредита на ее финансовое состояние.

Роль системного подхода к оценке кредитных рисков часто недооценивается в российских банках. Задача построения автоматизированной системы управления корпоративными кредитными рисками находится далеко не на первом месте среди приоритетных направлений развития. Во многом это можно объяснить недостаточностью методического и практического опыта в данной области, о развитии которой в нашей стране можно говорить только с начала 1990'х годов. Использование международных подходов и стандартов позволяет вывести кредитный риск-менеджмент на совершенно новый уровень, создать эффективный инструмент, позволяющий реально оценить имеющиеся и принимаемые банком на себя риски.

В работе предложена кредит-скоринговая модель банкротств, основанная на финансовых и экономических показателях, определяемых из месячных отчетов об исполнении бюджета субъектов Российской Федерации и данных Госкомстата. Модель дает формулу для вычисления вероятности банкротства. Модель калибровалась по открытым субъектам, у которых есть долговые рыночные инструменты (облигации) с котировками, отражающими кредитный риск. Далее модель предполагается применять для оценки вероятности банкротства (премии за риск) любых субъектов.

В данной работе предложена функциональная связь спрэда облигаций между доходностью и безрисковой ставкой со спрэдом дефолта. Зависимость статистически подтверждается на данных, полученных из сопоставления средних спрэдов, частот дефолтов и рейтингов для западных компаний. Сделана попытка определения параметров этой зависимости по данным рынка российских еврооблигаций. Указан оптимальный по риск-доходности спрэд.

KMV модель, основанная на мертоновской схеме, вычисления риска дефолта по капитализации и долгам.

В данной работе описывается модель для прогнозирования банкротств. Наряду с обсуждением предлагаемых переменных, в работе поднимается вопрос о функциональных зависимостях. Функциональные соотношения, наиболее часто используемые для моделей прогнозирования банкротств, подразумевают, что, при неизменном спрогнозированном риске, норма замещения двумя переменными третьей является величиной постоянной. Если вклад в риск, зафиксированный одним финансовым соотношением, по мере роста этого соотношения перестанет быть адекватным, то необходимо наложить ограничение. Иначе структура постоянной компенсации может сделать прогнозы чувствительными к случайным внешним факторам. В работе обосновывается функциональная зависимость для логит-модели, допускающая гибкую регулировку уровней компенсации. Эта модель калибруется по регрессии и результаты приводятся в работе.

"Норвежская модель" предсказания риска дефолта по фундаментальным показателям бизнеса компании.

Данный документ является техническим описанием модели количественной оценки кредитов CreditGrades™. Настоящая модель создана в результате практического внедрения структурной модели по оценке кредитных рисков, которая на протяжении ряда лет используется многими игроками кредитного рынка. При разработке модели авторы сделали ряд допущений, соотнеся ее параметры с соответствующими наблюдаемыми характеристиками рынка. Организации, участвующие в проекте, – Deutsche Bank, Goldman Sachs, JPMorgan и RiskMetrics Group, – надеются, что подробная документация по параметрам модели на нашем сайте и примеры результатов ее работы на сайте www.creditgrades.com помогут создать стандарт прозрачности для кредитных рынков.

Это справочный документ по CreditMetrics™. Он предназначен для использования в качестве введения в методологию и математические алгоритмы, используемые при статистической оценке кредитных рисков, а также в качестве подробной документации по аналитическим процедурам, в результате выполнения которых генерируются предоставляемые нами наборы данных. В данном документе рассматриваются: • Принципиальная схема для методологии оценки кредитного риска; • Описание качественных характеристик дебиторских кредитов, их статистическое описание и связанные с ними статистические модели; • Описание типов кредитных рисков, связанных с «рыночно-зависимыми» инструментами и более традиционными корпоративными финансово-кредитными продуктами; • Наборы данных, которые мы регулярно обновляем и бесплатно поставляем на рынок.

Зная распределение потерь по портфелю можно предложить методику определения вкладов в VAR и Shortfall портфеля для каждого заемщика. В рамках модели CreditRisk+ предлагается точная формула для такого определения.

Материалы XII Международной конференция по вычислительной механике и современным программным системам, стр.529-531.

Совершенная модель банковской системы понимается в смысле обеспечения ее устойчивости посредством соблюдения принципа "чем выше риски банка, тем дороже для него деньги". В работе, при наличии полной прозрачности кредитного риска, предлагается метод вычисления регулирующего капитала, обеспечивающего страховани е всех вкладчиков от потерь, связанных с кредитным риском. Нас основе VAR-методологии рассматривается аллокация этого капитаяла по каждому заемщику. Представлены формулы, оценивающие стоимость непредвиденных потерь банка, влияющих на надежность, и распределения ее по заемщикам.

Предложена методика рекомендаций ограничений на параметры кредита, на которого подана заявка. Методика базируется на сопоставлении риск-доходности кредитного продукта и кредитного портфеля. Оптимальные суммы и обеспечение по кредитам, удовлетворяющие ограничениям по капиталу под риском и RAROC, графически представлены в координатах "сумма-обеспечение". Анализ основан на системе расчета вероятностей дефолта заемщиков по фундаментальным показателям и вычислении распределения потерь по портфелю. Методика готова к практическому применению в кредитном риск-менеджменте.

В работе описаны основные элементы методологии оценки риска кредитного портфеля российских заемщиков. Представлены все уровни оценки начиная с количественной оценки кредитоспособности заемщика и заканчивая оценкой рисковых характеристик кредитного портфеля в целом. Популярно описаны основные элементы системы, рассчитывающей кредитный риск практического банковского портфеля.

Краткий обзор методик оценивания кредитного риска.

Предложено несколько кредит-скоринговых моделей банкротств, основанных на финансовых показателях, вычисляемых из бухгалтерской отчетности предприятий. Модели дают формулы для вычисления вероятности дефолта и ориентированы на задачу количественной оценки кредитоспособности закрытых компаний. В основу методологии положена концепция соответствия (в среднем) оценок вероятности банкротств, получаемых по рыночной (структурной) и кредит-скоринговым моделям. Модели калибровались по открытым компаниям, чтобы далее применять их для оценки закрытых.