Диссертация (Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков банков)

Национальный исследовательский университет«Высшая школа экономики»На правах рукописиТотьмянина Ксения МихайловнаМоделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиковбанковСпециальность: 08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредитДиссертация на соискание ученой степени кандидатаэкономических наукНаучный руководитель:доктор экономических наук,доктор технических наук,профессорА.М. КарминскийМосква – 2014СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫВВЕДЕНИЕ .................................................................................................................. 3ГЛАВА 1.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА КОРПОРАТИВНЫХ ЗАЕМЩИКОВ ................... 111.1 Понятие «дефолт» и критерии его идентификации ..................................... 111.2 Классификация и сравнительный анализ моделей оценкивероятности дефолта .................................................................................................

161.3 Учет эффекта процикличности при моделировании кредитногориска ........................................................................................................................... 41ГЛАВА 2 ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ РИСК ЗНАЧИМЫХПОКАЗАТЕЛЕЙ ........................................................................................................ 582.1 Систематизация показателей деятельности потенциальнозначимых с точки зрения оценки уровня кредитного риска ................................

582.2 Структура и основные характеристики российского банковскогосектора кредитования корпоративных заемщиков ................................................ 702.3 Структурирование выборки для целей эмпирическогоисследования на базе данных по российским компаниям ....................................

75ГЛАВА 3 ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА КОРПОРАТИВНЫХЗАЕМЩИКОВ ........................................................................................................... 853.1 Моделирование вероятности дефолта: однофакторный имногофакторный анализ ........................................................................................... 853.2 Сравнительный анализ и оценка качества итоговых моделей ................. 1093.3 Экономический анализ и интерпретация итоговых моделей ................... 113ЗАКЛЮЧЕНИЕ ....................................................................................................... 118ПРИЛОЖЕНИЕ 1 ....................................................................................................

121БИБЛИОГРАФИЯ ................................................................................................... 1232ВВЕДЕНИЕАктуальностьтемыисследования.Кредитованиекорпоративного сектора представляет собой значительную частьдеятельности российского банковского бизнеса. По состоянию наначало 2014 г. объем кредитования нефинансовых организацийсоставил порядка56% величины кредитного портфеляи 39%величины активов российских банков [Обзор Банка России, 2013].Между тем уровень просроченной задолженности корпоративногокредитного портфеля имеет тенденцию к росту.

Дальнейший ростдоли дефолтов в корпоративных портфелях банков может явитьсяпричиной нестабильности банковского сектора и финансовой системыв целом.В то же время, в результате ограниченности историческихстатистическихданных,институциональныхизакрытостизаконодательныхрынковбарьеров,иналичияснижающихпредсказательную силу рыночных сигналов, число исследований имоделей оценки вероятности дефолта для российского секторакорпоративного кредитования весьма ограничено. Использованиеинструментов, построенных на основе зарубежных данных и рынков,не всегда дает адекватные результаты, так как в этом случае непринимаютсявовниманиеособенностироссийскойинституциональной и финансовой среды.Значительнаядолякредитованиянароссийскомрынкепредставлена кредитованием компаний строительной отрасли. В то жевремя, кризис 2007-2009 гг.

показал, что компании строительнойотрасли в значительной степени подвержены системным рискам ивлиянию макроэкономических шоков, что обуславливает интерес кпостроению модели оценки вероятности дефолта именно для3предприятий данного сектора. В рамках данной диссертационнойработы рассматривается один из подходов квероятностидефолтакомпаниймоделированиюстроительнойотрасли–использование logit-моделей бинарного выбора на основе данныхфинансовой отчетности, институциональных характеристик, а такжемакроэкономических показателей, как инструмента учета эффектацикличности экономики.Цель исследования.

Цель данной работы – разработка моделиоценки вероятности дефолта корпоративных заемщиков, на примерекомпаний строительной отрасли с использованием общедоступныхданных на основе финансовой отчетности предприятий, данных одинамике макроэкономических показателей, а также нефинансовыхинституциональных показателей.Основныезадачиисследования.Длядостиженияпоставленной цели, необходимо решить следующие задачи:систематизировать основные критерии события дефолт,существующие в отечественной и зарубежной практике;представить классификацию, оценить достоинства инедостатки существующих моделей оценки вероятности дефолта;систематизироватьсуществующиеподходыкопределению эффекта процикличности, представить классификациюинструментов сниженияданногоэффекта примоделированиикредитного риска;собрать необходимую статистическую информациюисформировать репрезентативную выборку для построения модели наоснове данных по российской экономике;выделитьнаиболеериск-доминирующиепоказатели(финансовые, макроэкономические и институциональные показатели),4позволяющиенаилучшимобразомразделятьанализируемыекомпании с точки зрения признака дефолт/не дефолт;наосновевыделенныхпоказателейпостроитьсовокупность многофакторных моделей оценки вероятности дефолтакомпанийстроительнойотрасли,провестианализкачестваполученных моделей и представить экономическую интерпретацию.Объект и предмет исследования.

Объектом исследованияявляются российские компании (на примере компаний строительнойотрасли).Предметомисследованияявляетсяметодыоценкивероятности дефолта данных компаний.Теоретическаяиинформационнаябазаисследования.Научные положения диссертационного исследования базировались натрудах зарубежных (E. Altman, W. Beaver, R. Merton, и др.) ироссийских (А.М. Карминский, А.А. Пересецкий, М.В. Помозанов идр.) авторов. Обоснованность научных положений и рекомендаций,содержащихсяисследованиявдиссертации,основныммоделированияиподтверждаетсяположениямфинансовоготеориисоответствиемвероятностногориск-менеджмента,атакжесопоставимостью полученных результатов с уже существующимиисследованиями.Основойинформационнойбазыисследованияпослужилинесколько источников: информационная аналитическая система FIRAPRO, данные размещенные на сайтах: Банка России, Федеральнойслужбы государственной статистики, Высшего арбитражного судаРФ, Международного валютного фонда, Банка международныхрасчетов.Научные методы исследования.

В рамках диссертационногоисследования использовались такие методы научного анализа какобзор,синтез,систематизация,5сравнительныйанализиклассификация, в практическойчастииспользовались методыстатистического анализа и эконометрического моделирования. Дляцелей многофакторного моделирования вероятности дефолта в работеиспользовалась модель бинарного выбора на основе спецификации потипу logit-модели.Научная новизна исследования. По итогам диссертационногоисследования были предложены подходы к отбору наиболее рискдоминирующих показателей. С учетом применения данных подходовна основе общедоступных данных о российских компаниях (напримере компаний строительной отрасли) был осуществлен отборнаиболеериск-доминирующихмакроэкономическихипоказателейинституциональных)многофакторное моделирование(финансовых,иосуществленовероятности дефолта с учетомотобранных факторов.Основныенаучныерезультатыработы.Наиболеесущественными научными результатами, в том числе определившиминаучную новизну диссертационного исследования, являются:1)Обзориспользуемыхосновныхкритериевсобытия«дефолт»,в мировой практике, в результате которого былисистематизированыипроанализированыотличительныечертыразличных подходов к определению дефолтного события.2)Сравнительныйанализподходовкмоделированиювероятности дефолта и уровня кредитного риска, по результатамкоторого была предложена классификация существующих моделейоценки вероятности дефолта, проанализированы достоинства инедостатки каждого класса моделей, в том числе с точки зрениястепени применимости для российской практики.3)Сравнительный анализ подходов к определению эффектапроцикличности, в результате которого были систематизированы6основные источники данного эффекта и предложена классификацияинструментов снижения эффекта процикличности при моделированиикредитного риска.4)кРазработка и сравнительный анализ различных подходовопределениюнаиболеериск-доминирующихпоказателей,применение которых позволяет получить более значимые модели врамках многофакторного анализа.5)Разработка многофакторных моделей оценки вероятностидефолта на примере российских компаний строительной отрасли ипредставлениеэкономическойинтерпретациивыявленныхпримоделировании зависимостей.Теоретическая и практическая значимость исследования.Теоретическуюзначимостьимеетсовокупностьметодов,предложенных для целей отбора риск-доминирующих показателей исравнительный анализ результатов применения данных методов.Дополнительно,предложеннаятеоретическуюзначимостьклассификацияитакжесистематизацияимеетосновныхсуществующих моделей оценки вероятности дефолта и инструментовснижения эффекта процикличности.Практическая значимость результатов работы заключается втом, что предложенные подходы к отбору и формированию системыриск-доминирующих показателей позволяют получить статистическиболее значимые многофакторные модели оценки вероятности дефолтароссийских компаний (на примере компаний строительной отрасли).Предложенные подходы могут быть использованы в дальнейшихработах, посвящённых оценке вероятности дефолта, в том числе длякомпаний различных отраслей и в условиях ограниченностистатистической базы исследования, как в коммерческих банках, так ив системе пруденциального мониторинга.7Результаты диссертационного исследования использовались врамках курса подготовки магистров направления «Банки и банковскаядеятельность»иприпроведениинаучно-исследовательскихсеминаров в НИУ ВШЭ.Теоретические и эмпирические результаты, указанные выше ипредставленные в диссертационной работе, автор выносит на защиту.Апробация результатов.