Паспорт проекта

Актуальность исследований

Актуальность темы исследования обусловлена возрастающим влиянием макроэкономических факторов на функционирование финансовых систем. Наиболее значимыми факторами являются:

• Ухудшение долговой ситуации ведущих экономик мира – США и Евросоюза;

• Повышенная волатильность и подверженность рынков кризисным явлениям, особенно в развивающихся экономиках;

• Реализация в развивающихся странах положений Базель II, а также внедрение новых требований, выдвигаемых в рамках соглашения Базель III.

Учитывая всевозрастающую роль стабильности финансовой системы на развитие и функционирование суверенных экономик, становится понятным необходимость осуществления мер по раннему предупреждению появления кризисных ситуаций в отдельных финансовых организациях и в банковской системе в целом.

Это обуславливает актуальность проведения соответствующих исследований, ориентированных на анализ причин, классификацию типов и моделирование кредитного риска банковских организаций.

Учитывая усиливающееся влияние вышеизложенных факторов на развитие экономики России в период высокой волатильности и неустойчивости рынка, Банк России, на современном этапе, настойчиво занимается внедрением международных подходов по управлению капиталом и оценке кредитных рисков банков. Значимость проблемы пруденциального надзора существенно возросла в связи с приданием Банку России функции финансового мегарегулятора.

Исходя из этого для Банка России развитие и улучшение моделей оценки кредитного риска и выявление причин банкротства кредитных организаций имеет большое значение для эффективного регулирования деятельности каждой кредитной организации. В свою очередь, использования современных методов моделирования и оценивания, внедрение новых информационных технологий, продуктов и систем также призвано оказать положительное влияние на уровень риск-менеджмента в самих коммерческих банках. Особенно следует выделить важность формирования системы моделей рейтингов в интересах устойчивого функционирования внутренних рейтингов кредитных организаций (IRB – подход), предусмотренных в соглашениях Базель II и Базель III. .

Таким образом, выявление факторов, влияющих на изменение кредитного риска, имеет практическое значение для многих экономических агентов. Во-первых, с помощью прогнозных моделей коммерческие банки смогут более эффективно управлять своей финансовой деятельностью. Во-вторых, эти сведения будут ценны для регулирующих органов, которые контролируют финансовое положение банковских учреждений и заинтересованы в поддержании стабильности финансовой системы в целом.

Все это позволит обосновать значимость и необходимость внедрения и использования в практической деятельности полученных результатов проводимых исследований в рамках данного проекта в условиях текущей нестабильной экономической ситуации в первую очередь в России.

Цель и задачи данного исследования 

Основной целью данного исследования является разработка системы взаимосвязанных моделей по оценке кредитного риска банковских организаций на примере России как представителя развивающихся рынков, а также повышения прогнозной силы за счет использования макроэкономических, финансовых и институциональных факторов.

Для достижения этой цели предполагается решить следующие задачи:

1. Провести анализ академической литературы, касающейся моделирования кредитных рисков: выявить адаптивную структуру системы моделей для управления кредитным риском банка в условиях финансовой нестабильности

2. Осуществить систематизацию ранее используемых индикаторов финансовой устойчивости, учитывающих помимо финансовых, также макроэкономические, рыночные, институциональные и отраслевые факторы.

3. Систематизировать требования Банка России по определению достаточности капитала в соответствии с Базель III

4. Разработать модели оценки кредитных рисков и кредитных рейтингов различных субъектов, в том числе усовершенствовать модели оценивания устойчивости банков и финансовых инструментов (ипотечных заимствований, проектного финансирования и др.).

5. Уточнить гипотезы, исследуемые в данном проекте.

6. Собрать необходимую статистическую информацию и подготовить базу данных для исследования по российским кредитным организациям на основе открытых источников информации, ориентируясь на период 2000 - 2015 годов. Так, например, в ходе исследования могут быть использованы базы данных Bankscope, Thomson Reuters и Bloomberg, а также данные Банка России по дефолтам кредитных организаций и финансовым индикаторам, данные агентства «Мобиле» по финансовым индикаторам коммерческих банков, данные баз GRID и Всемирного банка по макроэкономическим индикаторам. При этом будет проведен анализ лагов в данных различных типов и использована технология формирования объединенных данных по различным финансовым источникам, которая была ранее отработана в ходе проведения предшествующих работ по моделированию рейтингов в департаменте финансов НИУ ВШЭ.

7. Сформировать репрезентативные выборки данных и создать модели для различных субъектов оценивания с учетом дифференциаций банковских организаций по направлениям их деятельности (корпоративное кредитование, розничное кредитование, проектное финансирование и т.д.)

8. Провести модификацию и сравнение альтернативных моделей кредитного риска, банковских рейтингов и вероятности дефолта, проанализировав их достоинства и недостатки, и выявить для каждой из них оптимальные наборы объясняющих переменных.

9. Развить возможность построения моделей вероятности дефолта кредитных организаций на основе моделей их рейтингов.

10. Составить эффективную систему моделей, определив оптимальную совокупность на основе анализа прогнозной силы исследуемых моделей

11. Проанализировать значимость и влияние балансовых индикаторов, макроэкономических и институциональных факторов, на уровень финансовой устойчивости кредитной организации.

12. Разработать предложения по структуре, составу и информационно-аналитической поддержке системы раннего предупреждения для продвижения ее как компоненты риск-менеджмента для финансовых регуляторов.

Описание методик, методов исследования и получения научного результата, включая описание источников информации для проведения данного исследования 

В ходе исследования планируется использовать такие эконометрические методы, как метод бинарного выбора для моделирования вероятности дефолта и метод упорядоченного множественного выбора, для исследования факторов, оказывающих влияние на кредитный рейтинг банковских организаций. В качестве функциональной зависимости будут использованы probit/logit модели, которые будет проверены на наличие мультиколлинеарности, гетероскедастичности и смещенных оценок вследствие упущенных важных переменных. Предполагается опробовать возможности использования панельных моделей бинарного и множественного выбора, а так же методов кластеризации. Все исследуемые модели будут составлены на основе выборки финансовых показателей российских банков, показателей макроэкономической, региональной и институциональной среды. Среди всех рассмотренных индикаторов будут отобраны оптимальные наборы объясняющих переменных по критериям их статистической значимости, а также наличие экономической логики в выявленной зависимости. Полученные модели будут подвержены анализу как внутренней (in the sample fit), так и внешней (out of the sample fit) прогнозной силы, что в том числе позволит определить их эффективность при построении системы моделей оценки кредитных рисков в финансовых организациях.

В результате данного исследования на основе методов системного анализа будет сформирован адаптивный подход к построению системы моделей для управления кредитным риском банка, включающей в себя оценку кредитный рисков, рейтингов и вероятности дефолта банковских организаций. Данный подход будет предполагать использование положений Базельских соглашений, рекомендаций Банка России и опыта построения систем риск-менеджмента в крупных коммерческих банках.

Полученная адаптивная система моделей будет использована на исследуемой базе данных по российским кредитным организациям, составленной на основе открытых источников информации. Данный проект направлен на оценку новейших баз данных за ориентировочный период последних 15 лет. В ходе исследования могут быть использованы базы данных Bankscope, Thomson Reuters и Bloomberg, а также данные Банка России по дефолтам кредитных организаций и финансовым индикаторам, данные агентства «Мобиле» по финансовым индикаторам коммерческих банков, данные баз GRID и Всемирного банка по макроэкономическим индикаторам. При этом будет проведен анализ лагов в данных различных типов и использована технология формирования объединенных данных по различным финансовым источникам, которая была ранее отработана в ходе проведения предшествующих работ по моделированию рейтингов в департаменте финансов НИУ ВШЭ. 

Новизна и перспективность применяемых в работе методов исследования 

В рамках предлагаемой работы планируется создание:

1. Адаптивной системы взаимосвязанных моделей оценивания кредитного риска финансовых институтов и их компонент с использованием современных моделей, преимущественно эконометрических, включая модели бинарного и множественного упорядоченного выбора, в том числе моделей кредитных рейтингов для коммерческих банков и регулятора.

2.Систематизация и модификация методов и моделей для сопоставления рейтинговых шкал, в том числе для включения внешних рейтингов во внутреннюю рейтинговую систему коммерческих банков.

3. Сопоставление рейтингов различных рейтинговых агентств для повышения синергии рейтингового оценивания.