Главная

Избранные публикации

Direct Calibration of Maturity Adjustment Formula from Average Cumulative Issuer-Weighted Corporate Default Rates, Compared with Basel II Recommendations
Петров Д.А. Помазанов М.В.

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.


Подробно
MaturityAdjustmentCreditRisk.pdf (3684 Kb)
(3684 Kb)

Оценка вероятности дефолта эмитента по котировкам облигаций
Игорь Волошин, директор департамента по управления финансовыми рисками ОАО «Кредитпромбанк», канд. техн. наук, г. Киев, e-mail: IVoloshin@Kreditprombank.com .

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.



Подробно
pd_bonds_voloshyn.pdf (280 Kb)
(280 Kb)

Лимит на бланковый кредит
из книги Волошина И.В. "Оценка банковских рисков: новые подходы" (Издательство: Эльга, Ника-Центр, 2004., 216 с.)

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.


Подробно
chapter6voloshyn.pdf (198 Kb)
(198 Kb)

Кредитный риск-менеджмент как инструмент борьбы с возникновением проблемной задолженности
Петров Д.А. Помазанов М.В.

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.


Подробно
credit_risk_management.pdf (433 Kb)
(433 Kb)

Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям.
Помазанов М.В., Петрук Т.В.

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.


Подробно
pd-models-egar-credit-risk.pdf (555 Kb)
(555 Kb)

Методика выделения спрэда дефолта из спрэда доходности облигаций.
Помазанов М.В.

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.


Подробно
egar-credit-risk-methods.pdf (427 Kb)
(427 Kb)

Modeling Default Risk
Peter J. Crosbie, Jeffrey R. Bohn

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


Подробно
modeling_default_risk.pdf (484 Kb)
(484 Kb)

RiskCalcTM For Private Companies: Moody's Default Model. Rating Methodology.
Eric Falkenstein

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.


Подробно
Moodys_Default_Model.pdf (1649 Kb)
(1649 Kb)

A model of Bancruptcy Perediction
Eivind Bernhardsen

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


Подробно
norgesmod.pdf (502 Kb)
(502 Kb)

CreditGrades™ Technical Document, May 2002.
Christopher C. Finger

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.


Подробно
cgtechdoc.pdf (739 Kb)
(739 Kb)

методика CreditRisk+ в классическом варианте, разработанном аналитиками банка КредитСвисс.




Подробно
creditrisk.pdf (412 Kb)
(412 Kb)

CreditMetrics™ -- Technical Document
Greg M. Gupton, Christopher C. Finger, Mickey Bhatia

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.


Подробно
creditmetrics_techdoc.pdf (1360 Kb)
(1360 Kb)

Вычисление контрибуций в VAR в модели CreditRisk+
Н.Нaaf, D.Tasche

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.


Подробно
crplus.pdf (241 Kb)
(241 Kb)

Модель блуждающих дефолтов для практического расчета кредитного риска портфеля
Помазанов М.В., Гундарь В.В.

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


Подробно
ssm.pdf (110 Kb)
(110 Kb)

Капитал под риском в совершенной модели банковской системы
Помазанов М.В., Гундарь В.В.; «Финансы и Кредит», декабрь 2003, №24, с. 14-17

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.


Подробно
caprisk.pdf (402 Kb)
(402 Kb)

Моделирование нового продукта в кредитном портфеле
Помазанов М.В.; «Финансы и Кредит», март 2004, №6, с.12-18

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.


Подробно
preprint.pdf (557 Kb)
(557 Kb)

Количественный анализ кредитного риска
М. Помазанов; Банковкие Технологии, N 2, 2004

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.


Подробно
egarcreditrisk.pdf (575 Kb)
(575 Kb)

Оценивание кредитного риска: теоретико-вероятностные подходы
С.Н. Волков

Краткий обзор методик оценивания кредитного риска.


Подробно

Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям
Помазанов М.В. , к.ф.-м.н., старший финансовый аналитик, Колоколова О.В.,финансовый аналитик

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.


Подробно
formula_preprint.pdf (989 Kb)
(989 Kb)