Семинар НУГ "Формирование системы моделей для управления кредитным риском банка в условиях финансовой нестабильности"

27 апреля 2016 г. состоялся семинар НУГ под руководством А.М. Карминского и П.К. Бондарчука. На семинаре были подведены итоги первого этапа НУГ и агрегирована выборка данных, собранная Хромовой Э., Анохиной М., Козырем И. и Чичикановым Н. Также был представлена статья Хромовой Э. в англоязычном варианте по выступлению на международной конференции The Forth International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2016), которая пройдёт 16-18 августа в Корее.

С целью дальнейшего построения системы взаимосвязанных моделей по оценке кредитного рисква банковских организаций участниками НУГ была сформирована репрезентативная выборка данных по мировым данным за период с 1996 по 2015 год. Собранные базы данных в дальнейшем  будут агрегированы в единус систему, которая будет использована для построения моделей. Со структурой сформированных выборок данных можно ознакомиться ниже.

 Структура данных для построения системы взаимосвязанных моделей по оценке кредитного риска банков (PDF, 312 Кб)

Также был представлен доклад Хромовой Э. по моделированию банковских кредитных рейтингов, который в августе будет представлен на международной конференции ITQM. Целью данной работы является создание надежной модели, базирующейся на общедоступной информации, для её дальнейшего практического использования заинтересованными агентами, регулирующими органами банковской системы и самими банками, в целях оценки внутренней эффективности. Работа проделана на основе базы данных BankScope, содержащей информацию о мировых банках за период с 1996 по 2011 год. По результатам работы были сделаны следующие выводы. При использовании макропеременных, таких как инфляция, торговый баланс и уровень ВВП на душу населения, увеличилась прогнозная сила модели. Фиктивная переменная на принадлежность к развивающимся странам имела значимое влияние на

рейтинг банка, что подтвердило гипотезу о региональной значимости. До/после кризисная принадлежность рейтинговой оценки также оказалась значимой. Это опровергло гипотезу о том, что рейтинговые агентства не меняют свои оценки рейтинга при переходе экономики на другую стадию бизнес цикла. На основании полученных регрессий и соответствующих фиктивных переменных был сделан вывод о том, что рейтинговое агентство Standard&Poor’s оказалось наиболее консервативным, в то время как Moody’s, наоборот, присваивает более высокие оценки относительно агентства Fitch. Это также было подтверждено при проверке внутренней и внешней прогнозной силы модели. Полученная модель может иметь практическое применение, так как прогноз рейтинговой градации привёл к 31% безошибочных результатов и более 70% предсказаний имело отклонение не более чем на одну рейтинговую градацию. В то время как по классовой спецификации модели эти показатели составили 62% и 95%, соответственно.

 Extended modeling of credit ratings of international banks (Khromova E.) (PPTX, 2.03 Мб)