Автореферат (Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков банков)

На правах рукописи Тотьмянина Ксения Михайловна Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков банков Специальность 08.00.10 — Финансы, денежное обращение и кредит Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук Москва — 2014 Работа выполнена на кафедре банковского дела федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».

Научный руководитель: доктор экономических наук, доктор технических наук, профессор Карминский Александр Маркович Официальные оппоненты: Поморина Марина Александровна доктор экономических наук, доцент, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, профессор кафедры «Банки и банковский менеджмент». Замковой Сергей Валерьевич кандидат экономических наук, ОАО «Всероссийский банк развития регионов», начальник Департамента рисков. Ведущая организация: Российский университет дружбы народов (РУДН) библиотеке и на сайте (Ьй://имя.Ьзе.ги/) университета «Высшая школа.

экономики». Национального исследовательского 2014 г. Автореферат разослан Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, профессор Философова Татьяна Георгиевна Защита состоится 7 октября 2014 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.048.07 при Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» по адресу: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20, ауд. 327-К. С диссертацией можно ознакомиться в ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Кредитование корпоративного сектора представляет собой значительную часть деятельности российского банковского бизнеса.

По состоянию на начало 2014 г. объем кредитования нефинансовых организаций составил порядка 56',4 величины кредитного портфеля и 39',4 величины активов российских банков. Между тем уровень просроченной задолженности корпоративного кредитного портфеля имеет тенденцию к росту. Дальнейший рост доли дефолтов в корпоративных портфелях банков может явиться причиной нестабильности банковского сектора и финансовой системы в целом. В то же время, в результате ограниченности исторических статистических данных, закрытости рынков и наличия институциональных и законодательных барьеров, снижающих предсказательную силу рыночных сигналов, число исследований и моделей оценки вероятности дефолта для российского сектора корпоративного кредитования весьма ограничено.

Использование инструментов, построенных на основе зарубежных данных и рынков, не всегда дает адекватные результаты, так как в этом случае не принимаются во внимание особенности российской институциональной и финансовой среды. Значительная доля кредитования на российском рынке представлена кредитованием компаний строительной отрасли. Кризис 2007-2009 гг. показал, что компании данной отрасли в значительной степени подвержены влиянию макроэкономических шоков, что обуславливает интерес к построению модели . оценки вероятности дефолта именно для предприятий строительной отрасли.

В рамках данной диссертационной работы рассматривается один из подходов к моделированию вероятности дефолта компаний строительной отрасли использование 1оя1~-моделей бинарного выбора на основе данных финансовой отчетности, институциональных характеристик, а также макроэкономических показателей, как инструмента учета эффекта цикличности экономики. Цель исследования. Цель данной работы — разработка модели оценки вероятности дефолта корпоративных заемщиков на примере компаний строительной отрасли с использованием данных финансовой отчетности предприятий, данных о динамике макроэкономических показателей, а также нефинансовых институциональных показателей.

Основные задачи исследования. Для достижения поставленной цели, необходимо решить следующие задачи: ° систематизировать критерии события «дефолт», существующие в отечественной и зарубежной практике; ° представить классификацию, оценить достоинства и недостатки существующих моделей оценки вероятности дефолта; ° систематизировать существующие подходы к определению эффекта процикличности, представить классификацию инструментов снижения данного эффекта при моделировании кредитного риска; ° собрать необходимую статистическую информацию сформировать репрезентативную выборку для построения модели на основе данных по российской экономике; ° выделить риск-доминирующие показатели (финансовые, макроэкономические и институциональные), позволяющие наилучшим образом разделять анализируемые компании с точки зрения признака «дефолт»/«не дефолт»; ° на основе выделенных показателей построить совокупность многофакторных моделей оценки вероятности дефолта компаний строительной отрасли, провести анализ качества полученных моделей и представить их экономическую интерпретацию.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются российские компании, потенциальные заемщики российских банков (на примере компаний строительной отрасли). Предметом исследования является оценка вероятности дефолта корпоративных заемщиков. Теоретическая и информационная база исследования. Научные положения диссертационного исследования базировались на трудах зарубежных (Е. А11тап, %. Веачег, 8..

Меггоп, и др.) и российских (А.М. Карминский, А.А. Пересецкий, М.В. Помазанов и др.) авторов. Обоснованность научных положений и рекомендаций, содержащихся в диссертации, подтверждается соответствием исследования основным положениям теории вероятностного моделирования и финансового риск- менеджмента, а также сопоставимостью полученных результатов с уже существующими исследованиями.

Основой информационной базы исследования являются несколько источников: информационная аналитическая система Р1КА РКО, данные, размещенные на сайтах Банка России, Федеральной службы государственной статистики, Высшего арбитражного суда РФ. Научные методы исследования. В рамках диссертационного исследования использовались такие методы научного анализа, как: обзор, синтез, систематизация, сравнительный анализ и классификация. В практической части применялись методы статистического анализа и эконометрического моделирования. Для целей многофакторного моделирования вероятности дефолта в работе использовалась модель бинарного выбора на основе 1ор1-спецификации. Научная новизна исследования.

По итогам диссертационного исследования были предложены подходы к отбору риск-доминирующих показателей. На основе общедоступных данных о российских компаниях (на примере компаний строительной отрасли) был реализован отбор риск- доминирующих показателей (финансовых, макроэкономических и институциональных) и осуществлено многофакторное моделирование вероятности дефолта с учетом отобранных факторов. Основные научные результаты работы. Наиболее существенными научными результатами, определившими научную новизну диссертационного исследования, являются: 1) На основе обзора основных критериев события «дефолт», используемых в мировой практике, выявлены отличительные черты различных подходов к определению дефолтного события. 2) По результатам сравнительного анализа различных подходов к моделированию вероятности дефолта и уровня кредитного риска предложена классификация существующих моделей оценки вероятности дефолта, проанализированы достоинства и недостатки каждого класса моделей, в том числе с точки зрения степени применимости для российской практики.

3) На основе сравнительного анализа существующих подходов к определению эффекта процикличности были систематизированы основные источники данного эффекта и предложена классификация инструментов снижения эффекта процикличности при моделировании кредитного риска. 4) Проведена комплексная оценка результатов применения различных подходов к определению риск-доминирующих показателей, использование которых позволяет получить статистически более значимые модели в рамках многофакторного анализа.

5) Разработаны многофакторные модели оценки вероятности дефолта на примере российских компаний строительной отрасли, представлена экономическая интерпретация выявленных при моделировании зависимостей. Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическую значимость имеет совокупность методов, предложенных для целей отбора риск-доминирующих показателей, и сравнительный анализ результатов применения данных методов. Дополнительно, теоретическую значимость также имеет предложенная классификация и систематизация основных существующих моделей оценки вероятности дефолта и инструментов снижения эффекта процикличности.

Практическая значимость результатов работы заключается в том, что предложенные подходы к формированию системы риск-доминирующих показателей позволяют получить статистически более значимые многофакторные модели оценки вероятности дефолта российских компаний. Предложенные подходы могут быть использованы в дальнейших работах, посвященных оценке вероятности дефолта, в том числе для компаний различных отраслей и в условиях ограниченности статистической базы исследования, как в коммерческих банках, так и в системе пруденциального надзора. Результаты диссертационного исследования использовались в рамках курса подготовки магистров направления «Банки и банковская деятельность» и при проведении научно-исследовательских семинаров в НИУ ВШЭ. Теоретические и эмпирические результаты, указанные выше и представленные в диссертационной работе, автор выносит на защиту.

Апробация результатов. Основные положения диссертации обсуждались на научных конференциях и семинарах: ° на научно-исследовательском семинаре «Эмпирические исследования банковской деятельности» (сентябрь 2013г., НИУ ВШЭ, г. Москва); ° на международной научной конференции «Современные проблемы глобальной экономики: от торжества идей либерализма к новой "старой" экономической науке» (март 2014г., ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве РФ», г. Москва); ° на ХУ Апрельской международной научной конференции «Модернизация экономики и общества» (апрель 2014г., НИУ ВШЭ, г. Москва).