Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Школа финансов ВШЭ
119049 Москва, Покровский бульвар, 11,
офис S629.
Телефоны:
+7 (495) 772-95-90*27447, *27190, *27947 (по общим вопросам Школы финансов)
+7 (495) 621-91-92 (по вопросам Бизнес-образования)
+7 (495) 916-88-08 (Магистерская программа "Корпоративные финансы")
E-mail:
df@hse.ru (по общим вопросам Школы финансов),
finance@hse.ru (по вопросам Бизнес-образования)
ординарный профессор НИУ ВШЭ, доктор экономических наук, заслуженный работник высшей школы РФ
Школа финансов ВШЭ — лидирующий в стране центр компетенций в области корпоративных финансов, оценки стоимости, банковского дела, фондового рынка, управления рисками и страхования, учета и аудита.
Наш университет - первый в России в глобальном рейтинге "QS – World University Rankings by subject" (2022) в предметной области Accounting and Finance, а так же первый среди российских университетов в области Business & Management Studies.
V. S. Vinogradova.
The Journal of the New Economic Association. 2024. Vol. 62. No. 1. P. 171-195.
Hanif W., Teplova T., Rodina V. et al.
Resources Policy. 2023. Vol. 85. No. B.
Dergunov I., Curatola G.
Journal of Economic Behavior and Organization. 2023. Vol. 212. P. 403-421.
Kopyrina O., Stepanova A. N.
Economic Systems. 2023. Vol. 47. No. 2.
Vinogradova V.
Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance. 2023. Vol. 19. No. 2. P. 127-160.
Потапов А. И., Курбангалеев М. З.
Экономический журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 27. № 2. С. 196-219.
Sergei Grishunin, Alesya Bukreeva, Suloeva S. B. et al.
Risks. 2023. Vol. 11. No. 1.
Alyona Astakhova, Sergei Grishunin, Gennadii Pomortsev.
Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 5-16.
Kokoreva M. S., Stepanova A. N., Povkh K.
Foresight and STI Governance. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 18-32.
Макушина Е. Ю., Малофеева Т. Н., Козиорова О. И. и др.
Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2023. № 1. С. 135-163.
Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol. 82. No. 2. P. 106-119.
Emerging Markets Finance and Trade. 2023. Vol. 59. No. 8. P. 2710-2726.
Управление финансовыми рисками. 2023. Т. 73. № 1. С. 18-29.
Fedorova E., Ledyaeva S., Kulikova O. et al.
Risk Analysis. 2023. Vol. 43. No. 10. P. 1975-2003.
Journal of Alternative Investments. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 65-76.
Victoria Dobrynskaya, Dubrovskiy M.
International Finance Review. 2023. Vol. 22. P. 95-111.
На семинаре выступит аспирант ВШЭ, который представит свое исследование в формате предзащиты диссертации.
Программа выступлений на 17 ноября 2020:
Докладчик |
Академическая должность |
Тема диссертации |
Язык доклада |
Научный руководитель |
Элла Павловна Хромова |
Аспирант |
"Синергия предсказательной силы моделей кредитных банковских рисков"("Prediction synergy of banks' credit risk models") |
Английский |
Александр Маркович Карминский, д.э.н., профессор |
Аннотация:
The paper is aimed at comparing the divergence of existing credit risk models and creating a synergic model with superior forecasting power based on a rating model and probability of default model of Russian banks. The paper demonstrates that rating models, if applied alone, tend to overestimate credit risk of a bank, whereas probability of default models give underestimated results. As a result of the assignment of optimal weights and monotonic transformations to these models, the new synergic model of banks’ credit risks with higher forecasting power was obtained. Moreover, the output of the synergic model was calibrated into probability of default using the dynamic historic default frequencies in order to obtain a quantitative measure of credit risk. The construction of a dynamic rating scale also allowed us to develop an investment strategy: the most stable period of Russian banks with the highest ratings is the first two years after the rating assignment, while investing in highly speculative banks, on the contrary, is advisable after two years from the moment of a rating assignment.
Рецензенты:
профессор НИУ ВШЭ, д.э.н.;
зав. лаборатории экспериментальной и поведенческой экономики, PhD in economics;
доцент Школы финансов, PhD in economics;
доцент МИЭФ, PhD in economics.
Khromova_резюме_(rus) (PDF, 941 Кб)
Ссылка на мероприятие:
подключиться к конференции Zoom
https://zoom.us/j/93301771037?pwd=clI4anlZY1JoWTE3UjJNYXhMdlpVdz09
Идентификатор конференции: 933 0177 1037
Код доступа: 280985