Оценка доли потерь при дефолте корпоративных заемщиков
Систематизация методов и моделей оценки кредитного риска корпоративных заемщиков при дефолте. Построение моделей, сбор и обработка данных, определение выборки. Модель оценки вероятности сценария банкротства/восстановления и расчета уровня потерь.
| Рубрика | Финансы, деньги и налоги |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 18.07.2020 |
| Размер файла | 1,3 M |
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.
В ходе проведения анализа показателей моделей было выявлено, что для предсказания вероятности банкротства/восстановления одно дерево классификации лучше описывает выборку, чем случайный лес, так как случайный лес переобучается на малой выборке, что приводит к неадекватно высоким показателям и отсутствию экономического смыла. Логистическая регрессия дала ожидаемо низкие результаты описания выборки в связи с ее неоднородностью и ненормальностью распределения показателей. Для алгоритма построения дерева классификации производилось обучение на разных глубинах деревьев, а впоследствии выбирался наиболее точный и экономически интуитивный результат.
В качестве модели для доли потерь при дефолте было выбрано дерево регрессии. Использование деревьев регрессии для оценки доли потерь при дефолте российских компаний является новизной проведенного исследования.
Гипотеза об оптимальности использования деревьев для моделирования двух целевых переменных на малых выборках данных, распределения которых отличаются от нормального, подтверждена в рамках данной работы.
По совокупности двух наилучших моделей разработан инструмент по оценке потерь при дефолте для использования в обучающих и практических целей использования. В частности, работники бизнес-подразделений и подразделений андеррайтинга российских банков могут использовать данные результаты для повышения адекватности оценки LGD по собственным дефолтным клиентам (предварительно рекомендуется проведение валидации моделей на дефолтах организаций в которых модель планируется к использованию для соответствующих оценок по причине специфики определения дефолта, используемого в работе) и использовать предложенные в работе алгоритмы для разработки собственных моделей. Дополнительно результаты работы могут использоваться в учебных целях.
В качестве развития работы можно выделить возможность повышения качества работы моделей при осуществлении обогащения данных из дополнительных закрытых источников и добавление новых показателей в модель, таких как, например, обеспечение заемщика по текущим сделкам, кредитная история, наличие/отсутствие негативной информации об учредителях компании и поддержка группы компаний. Дополнительно рекомендуется проведение валидации разработанных моделей и подхода к оценке LGD на более актуальной информации по потерям дефолтных заемщиков.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Тотьмянина К.М. Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков с учетом макроэкономической конъюнктуры. Новые исследования выпуск №1(29), 2014, Корпоративные финансы
2. Симановский, А.Ю. Базельские принципы эффективного банковского надзора, издание второе Деньги и кредит. - 2007. - № 1
3. Алескеров Ф.Т. [и др.]. Анализ математических моделей Базель II М.: ФИЗМАТЛИТ, 2010
4. Астрелина В.В., Бондарчук П.К., Управление ликвидностью в российском коммерческом банке, учеб. пособие для вузов, 2012
5. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. -- М.: Финансы и статистика, 1989
6. Лобанов А.А., Чугунов А.В. Энциклопедия финансового риск-менеджмента - М: Альпина Паблишер, 2003
7. Арис Е.Т. Модели оценки кредитных рисков, глава Управление кредитным риском. Издание: Проблемы анализа риска, том 14, 2017, №4
8. Кулик В.В., Ведяхин А.А. Основы риск-менеджмента 2-е издание М.: АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка», 2017
9. Мюллер А., Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python. М. 2017
10. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.T.. Classification and Regression Trees. Wadsworth, Belmont, California, 1984
11. Шестаков К.М. Деревья классификации и регрессии. Глава 26. URL: http://www.williamspublishing.com/PDF/978-5-8459-1170-4/part.pdf (дата обращения 20.04.2020)
12. СПАРК-Интерфакс. URL: http://www.spark-interfax.ru/(дата обращения 25.05.2020)
13. Дыбаль С.В., Дыбаль М.А. Финансовый анализ теория и практика 4-е изд. перераб. и доп., 2019, М:КНОРУС
14. Закон РФ "О налоговых органах Российской Федерации" от 21.03.1991 № 943-1 (последняя редакция)
15. Помазанов, М.В. Разработка формулы вероятности банкротства компаний на базе показателей бухгалтерской отчетности. О.В. Колоколова // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. - 2004. - №6.
16. Пугачев, В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Результаты работы прототипа расчетного файла
ЗАДАНИЕ
на выпускную квалификационную работу
студенту Макаровой Анастасии Романовне
Образовательной программы «01.03.04 Прикладная математика»
Содержание работы
Проанализировать существующие подходы и методы построения моделей управления кредитными рисками и систематизировать их
Сформировать выборку данных по компаниям строительной отрасли для последующего построения моделей
Разработать математическую модель для классификации заемщиков по сценариям пост-дефолтного состояния
Разработать математическую модель для оценки доли потерь при дефолте для корпоративных заемщиков
Предоставить прототип файла для автоматического расчета доли потерь при дефолте
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Теоретические аспекты прогнозирования банкротства. Анализ финансового состояния компаний с целью оценки вероятности их возможного банкротства. Построение моделей и эмпирических исследований, способных предсказать банкротство крупных российских компаний.
курсовая работа [112,7 K], добавлен 23.07.2016Определение термина "банкротство", факторы его возникновения: кризисное состояние реального сектора, институциональные решения и др. Описание ступеней неплатежеспособности. Классификация моделей банкротств корпораций. Logit- модель оценки банкротства.
дипломная работа [777,5 K], добавлен 10.07.2017Прогнозирование финансовой устойчивости предприятий-заемщиков. Банковские кредитные риски: их природа и взаимосвязь с неопределенностью финансовой устойчивости заемщика. Методы определения кредитоспособности предприятий - заемщиков коммерческого банка.
курсовая работа [96,2 K], добавлен 22.02.2012Характеристика модели оценки капитальных активов (САРМ). Риск и доходность в модели, проблемы и перспективы ее применения в российской практике. Применение альтернативных моделей оценки капитальных активов. Анализ моделей Марковитца и выровненной цены.
курсовая работа [782,0 K], добавлен 04.03.2014Причины несостоятельности предприятий и план финансового оздоровления. Оценка экономической эффективности арбитражных управляющих. Двухфакторная и четырехфакторная модель, модель Э. Альтмана и модель R-счета для оценки вероятности угрозы банкротства.
курсовая работа [43,8 K], добавлен 13.05.2011Порядок возбуждения дела о банкротстве, его объективные и субъективные причины. Процедуры банкротства по действующему законодательству, их эффективность. Методики оценки риска банкротства: Z-модель Альтмана, 5-факторная модель У. Бивера, модель Таффлера.
контрольная работа [187,4 K], добавлен 11.12.2014Сущность и виды опционов. Методики расчета стоимости опциона. Биноминальная модель оценки опциона. Модель Блека-Шоулза. Виды и классификация инвестиций. Применение опционов для анализа эффективности инвестиций. Причины популярности рынка опционов.
курсовая работа [399,0 K], добавлен 23.03.2011Критерии оценки кредитоспособности заемщика банком. Понятие, цели и задачи оценки кредитоспособности банком. Подходы и методы оценки кредитоспособности заемщиков. Анализ оценки кредитоспособности ООО "Вагон-Комплект". Краткая характеристика предприятия.
дипломная работа [184,2 K], добавлен 09.05.2009Теоретические аспекты оценки кредитоспособности предприятия-заемщика. Взаимоотношения банка с клиентами. Понятие и критерии кредитоспособности клиента. Методика оценки кредитоспособности заемщика, используемая банками экономически развитых стран.
дипломная работа [142,5 K], добавлен 07.12.2008Определение валютного риска (возможности курсовых потерь), который представляет собой неизбежность появления денежных потерь из-за колебаний курсов валют. Отличительные черты операционного, трансляционного и экономического риска. Методы управления ими.
курсовая работа [36,0 K], добавлен 09.01.2011Понятие кредитного портфеля, основные этапы управления им. Критерии оценки качества ссуд, группы кредитов. Система коэффициентов, характеризующих качество кредитного портфеля. Инструменты минимизации кредитного риска, направления по его совершенствованию.
контрольная работа [25,1 K], добавлен 27.06.2010Виды рисков, их причины, методы подсчета и анализа. Профилактика и нейтрализация финансовых рисков, методы и показатели их оценки. Практическое применения оценки риска на примере данных баланса предприятия ОАО "Магнитогорский металлургический комбинат".
курсовая работа [164,7 K], добавлен 21.05.2013Банкротство как прекращение функционирования фирмы по причине несоответствия предъявленным требованиям. Рассмотрение основных способов оценки потенциального банкротства организации. Общая характеристика ключевых моделей по оценке угрозы банкротств.
контрольная работа [221,7 K], добавлен 06.08.2014Перечень данных, необходимых для оценки компании. Сбор и обработка информации. Использование финансовой отчетности компании, корректировки показателей. Правила и процедуры выбора варианта ННЭИ, реализация принципа при оценке консалтинговой компании.
реферат [44,8 K], добавлен 29.10.2013Теоретические основы и законодательно-нормативное регулирование отношений несостоятельности и банкротства. Сущность, виды и причины, методы оценки и прогнозирования вероятности банкротства, план финансового оздоровления и укрепления платежеспособности.
дипломная работа [527,4 K], добавлен 22.08.2011Виды рисков банкротства, их расчет как инструмент инвестиционной политики предприятия. Модели прогнозирования банкротства на основе оценки финансового состояния предприятия. Анализ риска банкротства на примере ОАО "ЛУКОЙЛ", рекомендации по его снижению.
курсовая работа [91,3 K], добавлен 24.01.2012Раскрытие сущности и определение назначения оценки финансового состояния предприятия. Оценка вероятности несостоятельности предприятия ООО "Независимая экспертно – оценочная организация "Эксперт"". Факторы риска и пути предотвращения банкротства фирмы.
дипломная работа [8,9 M], добавлен 03.04.2019Цели создания корпорации. Особенности корпоративных финансов - политика, стратегия и тактика. Особенности управления корпоративными финансами: определение целей финансирования; планирование и прогнозирование; регистрация данных; контроль и анализ.
реферат [27,9 K], добавлен 15.02.2008Государственное регулирование вопросов экономической несостоятельности субъектов хозяйствования в РБ. Анализ общего финансового состояния и структуры баланса предприятия. Оценка риска его банкротства с помощью многофакторных регрессионных моделей.
курсовая работа [381,3 K], добавлен 27.03.2014Понятие оценки инвестиционных проектов и критериев оценки. Понятие внутренней нормы прибыли проекта, метод расчета проекта. Оценка надежности полученных методов расчета внутренней нормы прибыли данных. Область применения и трудности IRR-метода.
контрольная работа [61,0 K], добавлен 27.05.2008
