Эконометрическое моделирование оценки кредитного риска
Повышение точности оценки кредитного риска, включая его оценку в рамках внутренних рейтинговых моделей как элемент процесса совершенствования системы банковского риск-менеджмента. Анализ основных элементов кредитного риска при ипотечном кредитовании.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 10.08.2018 |
| Размер файла | 30,1 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Обнинский институт атомной энергетики
Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ"
Эконометрическое моделирование оценки кредитного риска
Седых Игорь Николаевич,
Симаков Дмитрий Владимирович,
студент магистратуры отделения социально-экономических наук
Аннотация
Совершенствованию системы банковского риск-менеджмента способствует повышение точности оценки кредитного риска, включая его оценку в рамках внутренних рейтинговых моделей. В данной статье рассматриваются теоретические основы оценки вероятности и величины кредитного риска на основе эконометрических моделей при кредитовании физических лиц. Отмечены современные возможности анализа основных элементов кредитного риска при кредитовании, в том числе при ипотечном кредитовании.
Ключевые слова: ипотека, кредитный дефолт, кредитный риск, кредитование, моделирование
1. Введение
Проблема управления и прогнозирования кредитных рисков в условиях современного неравномерного развития экономики и повышения объемов кредитования выступает ключевым элементом при формировании эффективной системы управления рисками кредитной организации. Среди многообразия форм кредитования физических лиц необходимо отметить особую роль ипотечного жилищного кредитования, являющееся одним из финансовых способов обеспечения граждан жильем. Развитие системы данного кредитования входит в список приоритетных направлений государственной жилищной политики, также согласно "Стратегии развития ипотечного жилищного кредитования в РФ до 2030" [1] ипотечный жилищный кредит должен стать главным механизмом обеспечения населения жилой недвижимостью. По разным оценкам, доля в продажах жилых площадей в новостройках, при применении разных ипотечных схем достигает 70%. Представленная ситуация позволяет сделать вывод о том, что в процессе кредитования населения кредитными организациями, присутствует достаточно высокий спрос на ипотечное кредитование, который вполне вероятно будет продолжать свой рост. Поскольку кредитный риск занимает подавляющую долю совокупных рисков любой кредитной организации, поэтому именно от уровня качества управления и оценки кредитного риска во многом зависит финансовое состояние как конкретной кредитной организации, так и банковской системы государства в целом. Таким образом ключевое место в риск-менеджменте кредитных организаций занимает проблема оценки вероятности дефолта как отрицательного последствия кредитного риска [5].
2. Модели оценки кредитного риска
С внедрением установленных норм согласно Базельским соглашениям в банковскую систему государства, включая их выполнение в "Методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков" [2], у коммерческих банков возникла возможность применять внутренние модели для оценки значения кредитного риска с целью выявления величины капитала, необходимого для покрытия кредитного риска. К ключевым компонентам кредитного риска как правило относятся: вероятность дефолта (Probability of Default, PD), доля потерь при дефолте (Loss Given Default, LGD) и сумма, подверженная риску дефолта (Exposure at Default, EAD).
3. Эконометрические модели вероятности кредитного дефолта
Модели вероятности кредитного дефолта PD в основном основывается на двух теориях: объяснение причин кредитного дефолта (теория платежеспособности и теория опционов. Возникновение данных теорий связано со становлением таких областей экономической науки как: теория потребления, институциональная экономика, теория опционов и теория портфельных инвестиций. В теории платежеспособности главную роль играет соотношение ежемесячного платежа заемщика к объему его ежемесячного дохода, известного в виде соотношения Платеж/Доход. Согласно теории опционов, заемщик делает объявление об ипотечном дефолте, когда финансовые выгоды от данного решения превосходят сопутствующие данному решению экономические издержки. При моделировании вероятности дефолта существенное значение имеет соотношение размера кредита к стоимости залогового обеспечения, известного в виде показателя Кредит/Залог, а также определенные факторы, которые способствуют его изменению, например, цены на рынке недвижимости жилых площадей.
Для моделирования определенной доли потерь при реализации кредитного дефолта при бухгалтерском подходе удельный вес потерь при дефолте рассчитывается как:
(1)
где accounting LGD - бухгалтерская доля потерь при дефолте;
R - взысканная в судебном порядке сумма задолженности;
C - общие издержки по взысканию платежей, появляющиеся в процессе работы с просроченной задолженностью;
EAD - сумма, подверженная риску дефолта, включающая в себя средства, которые были предоставлены заемщику и не погашены им соответственно - текущее остаточное значение долга, включая пени, штрафы и комиссию.
При экономическом подходе применяется метод дисконтированных денежных потоков:
(2)
где workout LGD - удельный вес экономических потерь при дефолте;
PV (R) - приведенная к дате дефолта стоимость взысканной в судебном порядке суммы задолженности;
PV (C) - приведенная к дате дефолта стоимость общих издержек, которые возникли в процессе работы с просроченной задолженностью.
Таким образом, в рамках выше представленных подходов совместно с событием кредитного дефолта необходимо обладать информацией о соответствующей стоимости залогового обеспечения и размера общих экономических издержек, сопряженных с взысканием просроченной задолженности, а также остаточного значения долга EAD. Соответственно, система факторов кредитных рисков в отношении LGD формируется с точки зрения их воздействия на вышеупомянутые элементы LGD. Различные эмпирические работы указывают на воздействие характеристик залогового обеспечения, определенных параметров кредита, включая ипотечный, особенностей судебного процесса по урегулированию просроченной задолженности и остальных макроэкономических условий. В них в целом превалирует применение эконометрических (регрессионных) моделей в классе параметрических, несмотря на присутствие нескольких отличительных особенностей распределения LGD (например, бимодальность и цензурированность).
оценка кредитный риск ипотечное кредитование
4. Заключение
Ключевым элементом российской государственной политики выступает формирование доступного кредитования физических лиц, включая доступное ипотечное кредитование. Ипотека выступает одним из основных механизмов достижения данной цели. Изучение вероятности наступления кредитного риска и его доли на базе эконометрического моделирования выступает ключевым методом минимизации и предупреждения данного риска и успешной реализации кредитной политики, так как моделирование дает возможность избегать необоснованного риска еще на стадии рассмотрения кредитной заявки на предоставление определенного кредита. Таким образом можно отметить, что в условиях высоких финансовых рисков выигрывает тот, кто способен проанализировать, определить риски, а также их минимизировать и предупредить. Это выступает главным залогом успеха коммерческого банка при кредитовании.
Библиографический список
1. Распоряжение Правительства РФ от 19.07.2010 № 1201-р "Об утверждении Стратегии развития ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации до 2030 года".
2. Письмо Банка России от 29.12.2012 № 192-Т "О Методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков".
3. Евсеенков С.А., Гусарова О.М. Моделирование оценки кредитоспособности заемщика с учетом региональных факторов // Международный студенческий научный вестник. - 2015. - № 4-1. - С.132-134.
4. Поздеева В.А., Овчиникова М.С. Оценка кредитоспособности физических лиц на основе современных банковских технологий // Управление инвестициями и инновациями. - 2017. - № 3. - С.85-89.
5. Радионова М.В., Садкова В.В. Моделирование оценки кредитоспособности физических лиц // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2015. - № 8 (80). - 9 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Виды инвестиционного риска. Понятия доходности и риска ценной бумаги. Однофакторная модель рынка капитала. Модель размещения средств с анализом риска убытков Ф. Фабоцци. Практическое применении модели Г. Марковица для оптимизации фондового портфеля.
презентация [109,0 K], добавлен 04.01.2015Соотношение объектов риска и нежелательных событий. Характерные источники и факторы риска. Классификация и характеристика основных видов риска. Особенности возникновения индивидуального, технического, экологического, социального и экономического рисков.
презентация [70,6 K], добавлен 28.05.2013Моделирование приращений цены, процентной ставки, кредитного риска. Хеджирование и динамическое управление капиталом. Определение величины скачков цен. Модели с использованием байесовского подхода (формула пересчета вероятностей). Алгоритм Монте-Карло.
презентация [263,4 K], добавлен 23.06.2015Изучение статистического метода анализа риска. Анализ и оценка уровеня риска деятельности предприятия с помощью графика Лоуренца. Страновой риск – риск изменения текущих или будущих политических или экономических условий в странах. Оценка производства.
контрольная работа [72,3 K], добавлен 10.02.2009Модель оценки долгосрочных активов (Capital Asset Pricing Model, САРМ). Оценка доходности и риска на основе исторических данных. Выбор оптимального портфеля из рискованных активов. Риск и неопределенность денежных потоков. Расчет бета-коэффициента.
презентация [104,1 K], добавлен 30.07.2013Сущность просроченной задолженности. Задачи, принятие необходимых мер работы с проблемной задолженностью. Аналитическое выравнивание по модулям кривых роста. Проверка адекватности и точности моделей. Прогнозирование объема просроченной задолженности.
курсовая работа [412,0 K], добавлен 05.05.2016Анализ возможности применения нейронных сетей в оценке вероятности наступления банкротства предприятия в современных условиях хозяйствования. Проблема рисков в экономике. Финансовые коэффициенты, применяемые в российских методиках оценки банкротства.
курсовая работа [451,6 K], добавлен 14.08.2013Создание бизнес-модели процесса выдачи потребительских кредитов. Организационное обеспечение кредитного процесса. Моделирование и документирование бизнес-процессов в программе BPwin. Построение модели AS IS. Предложение по автоматизации бизнес-процесса.
курсовая работа [401,5 K], добавлен 07.01.2012Анализ традиционных методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. Применение теории нечетких множеств в оценке экономической эффективности и риска инвестиционных проектов.
реферат [109,0 K], добавлен 21.10.2006Решения, связанные с рисками. Снижение риска с помощью статистической теории принятия решений. Применение модели платежной матрицы и различных ее вариантов. Направленность изменений соотношений темпов роста показателей, формирующих динамические модели.
контрольная работа [41,2 K], добавлен 28.03.2013Экономическое обоснование принятия решений в условиях риска. Понятие и формулировки, методы решения проблем. Критерий Гермейера, Гурвица, Байеса-Лапласа. Решение задачи при помощи компьютера: условные, абсолютные, искомые апостериорные вероятности.
курсовая работа [495,2 K], добавлен 09.04.2013Повышение надежности метода оценки клиентов для снижения рисков при выдаче кредита путем определения ключевых параметров, влияющих на принятие решения. Использование банком скоринговых моделей на различных этапах оценки клиентов, алгоритм apriori.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 25.07.2015Математическая модель задачи принятия решения в условиях риска. Нахождение оптимального решения по паре критериев. Построение реализационной структуры задачи принятия решения. Ориентация на математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение.
курсовая работа [79,0 K], добавлен 16.09.2013Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.
курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015Исследование самой совершенной операционной системы для мобильных устройств в мире. Особенности использования математических методов для улучшения работы организации и максимизации прибыли. Применение скоринга для оценки риска и анализа сотрудничества.
курсовая работа [344,1 K], добавлен 04.12.2013Принципы и методы построения линейных, нелинейных моделей спроса, применение эконометрических моделей на практике. Эконометрическое моделирование спроса на автомобили в РФ, проверка значимости коэффициентов, автокорреляции, наличия гетероскедастичности.
дипломная работа [3,9 M], добавлен 30.01.2016Сущность правил Вальда (крайний пессимизм) и Сэвиджа (минимальный риск) при принятии решений в условиях полной неопределенности. Правило максимизации среднего ожидаемого дохода и минимизации среднего риска. Риск как среднее квадратичное отклонение.
презентация [56,1 K], добавлен 01.11.2013- Нечеткая логика. Моделирование оценки показателей проекта, с использованием теории нечетких множеств
Описание лингвистической переменной. Моделирование оценки показателей проекта. Построение функции принадлежности термов, используемых для лингвистической оценки переменной "рост мужчины". Нечеткое моделирование конкурентоспособности кинотеатров.
контрольная работа [281,6 K], добавлен 09.07.2014 Изучение существующих исследований по постановке загадки премии по акциям и способам ее решения. Расчет коэффициента неприятия риска и сравнение его значения для США и России. Построение модели с учетом привычки агента и применение к ней метода GMM.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 08.02.2017Основные проблемы эконометрического моделирования. Показатели, характеризующие степень разброса случайной величины вокруг ее среднего значения. Физический смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности в линейной эконометрической модели.
контрольная работа [18,1 K], добавлен 23.11.2009
