Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Скачать 451.08 Kb.

Название	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
страница	6/9
Дата публикации	04.03.2016
Размер	451.08 Kb.
Тип	Документы

100-bal.ru > Банк > Документы

1 2 3 4 5 6 7 8 9

§2.2. Учет кредитоспособности заёмщика на основе кредитного рейтинга

Следующий фактор, учитываемый в методике расчета лимитов – это вероятность невозврата выданного кредита, определяемая на основе анализа финансового состояния заемщика, а также зависящая от срока предоставления кредита.

Вероятность наступления дефолта (probability of default) оценивается путем анализа финансового состояния заемщика или рыночной стоимости выпущенных им в обращение облигаций и акций. Прогноз вероятности дефолта и оценка корреляции между дефолтами для составляющих портфеля представляет собой центральную задачу при моделировании кредитного риска.

Методы оценки вероятности дефолта можно разделить на два класса:

Актуарные методы, позволяющие определить объективную оценку вероятности наступления дефолта, основываясь на статистических данных.

Вероятность дефолта контрагента может быть оценена на основе публикуемых кредитных рейтингов, которые, в свою очередь, присваиваются агентствами по результатам анализа финансовой отчетности предприятий. Но следует помнить, что бухгалтерская информация, на основе которой в том числе рассчитываются рейтинги, отражает текущее финансовое состояние контрагента, т.е. выводы на ее основе можно сделать лишь постфактум.

Методы на основе рыночной стоимости производных финансовых инструментов, отражающей ожидания участников рынка относительно возможности дефолта. Рыночная цена определяет риск-нейтральную оценку вероятности дефолта, которая может существенно отличаться от актуарной. Наиболее значимыми среди данного класса методов являются модель Мертона оценки стоимости акционерного капитала и оценка вероятности дефолта на основе рыночных цен облигаций или кредитного спреда.¹

Кроме того, не стоит забывать о моделях кредитного скоринга. С помощью статистических методов (таких, как линейный дискриминантный анализ, регрессионные модели, нейронные сети, классификация деревьями и т.д.) вычисляется индекс кредитоспособности, связанный с вероятностью дефолта. Для прогноза дефолта учитываются финансовые показатели компании с различными весами.

Для целей исследования будут использоваться актуарные оценки вероятностей дефолта. Именно на основе их расчета рейтинговые агентства впоследствии классифицируют предприятия и их долговые обязательства, объединяя их в группы с одним кредитным рейтингом.

В общем виде кредитный рейтинг банка является производной функцией от его собственной финансовой устойчивости; вероятности того, что в случае необходимости он получит поддержку извне; риска того, что он не сможет осуществить платежи в результате действий государственных властей.¹ Еще один фактор, от которого зависит методика присвоения рейтинга — это горизонт рейтингования, то есть период, на который оценивается надежность анализируемого банка. Чем короче горизонт, тем большее внимание уделяется краткосрочным факторам (в большей степени – ликвидности кредитной организации). Чем длиннее горизонт, тем большее внимание уделяется долгосрочным факторам – рыночным позициям, качеству управления и т.д. Для демонстрации этих различий агентства используют шкалы долгосрочных и краткосрочных рейтингов.

Для каждой градации рейтинговой шкалы агентства составляют прогнозные вероятности дефолта на горизонте от 1 до 10 или 20 лет. В упрощенной форме процедуру оценки вероятности дефолта можно представить как рассмотрение того, сколько компаний в пределах одной группы с определенным кредитным рейтингом обанкротилось за текущий год. Доля таких компаний от общего числа предприятий с данным рейтингом и определит вероятность дефолта на будущий год. Для вероятностей дефолта на горизонте n лет соответственно необходимо подсчитать долю компаний, обанкротившихся за последние n лет.¹

Но учитывая различную срочность сделок, риск-менеджерам часто нужно определить вероятности дефолта на временном горизонте меньшем, чем 1 год. Пусть нам известна вероятность дефолта p₁ на одном временном периоде. Дефолт в t-ом периоде будет означать, что во всех предыдущих периодах он не наступил, вероятность чего в каждом периоде составляла q₁=1-p₁. Тогда, пользуясь предположением о том, что наступление дефолта в каждом из периодов – независимое и равновероятное событие, вероятность дефолта p_t на горизонте t лет можно рассчитать по следующей формуле:

p_t= p₁(1-p₁)^t.

Вероятность того, что в течение t лет дефолт не наступил, равна q₁^t.

В условиях обратной задачи, когда необходимо найти вероятность для периода короче, чем по предоставленным нам данным, можно воспользоваться приблизительным расчетом, тогда вероятность отсутствия дефолта на горизонте, равном одному временному периоду, будет выглядеть так:

q₁=

.

Важно заметить, что вероятность дефолта также учитывает другой фактор, определяющий размер лимита: она зависит от величины капитала банка-заемщика, что можно доказать эмпирически, например, с помощью линейной регрессии – регрессионной модели, позволяющей восстановить линейную зависимость между двумя переменными.

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Похожие:

	Программа дисциплины «Сценарный трейдинг» Правительство Российской... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное...
	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное...		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное...
	Правительство Российской Федерации Государственное образовательное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
	Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования		Правительство Российской Федерации Федеральное государственное автономное... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Школьные материалы