Автореферат (1138129)

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла

На правах рукописиМоргунов Алексей ВладимировичМЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТНЫХ РИСКОВИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВСпециальность08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредитАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата экономических наукМосква — 2017Работа выполнена в департаменте финансов факультета экономических наукфедерального государственного автономного образовательного учреждениявысшего образования «Национальный исследовательский университет«Высшая школа экономики»Научный руководитель:Карминский Александр Марковичдоктор экономических наук, доктор техническихнаук, профессорОфициальные оппоненты: Моисеев Сергей Рустамовичдоктор экономических наук, советник первогозаместителяпредседателяЦентральногобанкаРоссийской Федерации (Банка России)Суржко Денис Андреевичкандидат экономических наук, начальник отделаразработки риск-моделей управления кредитныхрисков БанкаВТБ (публичное акционерноеобщество)Ведущая организация:Федеральное государственное образовательноебюджетное учреждение высшего образования«Финансовый университет при ПравительствеРоссийской Федерации»Защита состоится 20 июня 2017 г.

в 16-00 на заседании диссертационного советаД 212.048.07 на базе Национального исследовательского университета «Высшаяшкола экономики» по адресу: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д.20, ауд. К-327.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национальногоисследовательского университета «Высшая школа экономики» и на сайтеhttps://www.hse.ru/sci/diss/201793626.Автореферат разослан «___»____________2017 г.Ученый секретарь диссертационного совета,д.

э. н., профессор2Философова Татьяна ГеоргиевнаI.ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы исследования. Модели оценки вероятностидефолта играют важную роль в системах риск-менеджмента коммерческихбанков, так как позволяют осуществить оценку кредитоспособности дляразличных контрагентов и сделок. Внедрение в практику первого компонентаБазель IIпредполагаетиспользованиедляоценкикредитногорискапродвинутого подхода на основе внутренних рейтинговых моделей (IRBApproach) для оценки кредитного риска.

Это требует разработки отдельныхмоделейдляразличающихсяпоэкономическойсущностииуровнюпринимаемого кредитного риска групп активов. В частности, многиероссийскиебанкииспытываютсложности,связанныесразработкойрейтинговых моделей для сделок проектного финансирования, при которомисточником обслуживания долговых обязательств являются денежные потоки,генерируемые самими проектами.

Специфика этого вида инвестированиясостоит в том, что оценка затрат и доходов осуществляется с учётомраспределения риска между участниками проекта. Сложности при разработкерейтинговых моделей оценки кредитоспособности инвестиционных проектовсвязаны с ограниченным объемом данных и отсутствием достаточнойдефолтнойстатистикипоинвестиционнымпроектам.Помимоэтогоэкономическая суть различных групп инвестиционных проектов можетразличаться, в результате чего для каждой такой группы на кредитоспособностьпроектов могут влиять различные объясняющие переменные, что требуетразработки отдельной модели для каждой группы проектов.Достоинствами проектного финансирования являются: отсутствие прямых финансовых обязательств организаторов, что невлияет на достаточность капитала и рейтинги их основной деятельности; возможность разделить риски, включая политические, и долг, исключитьограничения по другим транзакциям инициатора проекта;3 формирование заинтересованности банков во вхождении в проектныйсиндикат на стадии его формирования; участие кредиторов в экспертизе проекта в ходе его реализации дляоперативного предотвращения возможных убытков.Степень разработанности проблемы.показали,чтосделкипроектногоПроведенные исследованияфинансированияимеютбольшуюдлительность и рассчитаны на более рискованных заемщиков, чем обычныесделки.

Среди исследований в области проектного финансирования выделяютсяработы Кайзера, Лайшрама, Калидини, Гатти и компании Макс Хайт. Приоценкекредитоспособностиинвестиционныхпроектовнаразличныхвременных интервалах используются модели выживаемости, представленные вработах Кокса, Льюиса и Оукса.

Преемственность методологии исследованиясвязана с использованием подходов к оценке вероятности дефолта (применениемоделейбинарногоспецификациях,имножественногокалибровкарейтинговыхвыборавлогит-ипробит-моделей, использованиеK-S-статистики при принятии решения об участии в проекте и прочие),применяемых в предшествующих работах Битюцкого, Лобанова, Рогова,Пересецкого, Карминского, Тотьмяниной.Целью исследования является развитие методов оценки вероятностидефолта инвестиционных проектов. Для достижения цели были поставленыследующие задачи: систематизировать существующие подходы к построению моделейоценки вероятности дефолта по инвестиционным проектам; выявитьпереченьинвестиционныхфакторов,влияющихпроектов, инакредитныерискисформировать выборку данныхпоинвестиционным проектам для эмпирического исследования; разработать эконометрические модели для оценки вероятности дефолтаинвестиционных проектов;4 оценитьустойчивостьипрогнознуюсилу(дискриминационнуюспособность) разработанных моделей; построить подходящую для российских банков рейтинговую мастершкалу, позволяющую на основании годовых вероятностей дефолтаактивовразличныхклассовзаимствованийполучатьвнутренниерейтинги; провести оценку применимости предлагаемых моделей для управлениярисками инвестиционных проектов на наиболее актуальных данных(осуществить валидацию разработанных рейтинговых моделей).Объектом исследования являются российские инвестиционные проекты,по которым доступна публичная информация, а предметом исследования –методы оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов и ихрейтингование.Методами проведения исследования являются методы финансовогоанализа, экономико-статистического моделирования и эконометрическиеметоды.Методологическая база исследования включает в себя рекомендацииБазельских соглашений по реализации подхода кредитного риска на основевнутренних рейтингов (IRB Approach).В качестве информационной базы использовалась база данных Bureauvan Dijk (База данных Руслана).

В данных источниках присутствовала полнаяинформация по 85 отечественным инвестиционным проектам за 2007-2014годы по ряду относительных показателей. Экспертные рейтинги (для моделимножественного выбора) по инвестиционным проектам были определены сучетом негативной информации, имеющейся за время жизни проектов,полученной из различных источников. Использование абсолютных факторовриска (таких, как NPV – чистая текущая стоимость инвестиционного проекта)при моделировании было признано нецелесообразным в связи с их привязкой копределенным этапам экономического цикла и сильным влиянием на такие5риск-факторы показателя инфляции.

Эмпирические результаты получены сиспользованием программного обеспечения MATLAB R2010b.Научная новизна исследования состоит в: развитии подходов и методов моделирования основных компоненткредитного риска; разработке новых рейтинговых подходов для оценки кредитных рисковинвестиционных проектов на основе российской статистики; формировании рейтингового процесса оценки инвестиционных проектовв российских банках; развитииметодовкалибровкимоделейранжированиясучетомэкономического цикла.Основныеполученныенаучныерезультатыисследования,характеризующие научную новизну и выносимые на защиту:1. Систематизация и развитие подходов и методов моделирования основныхкомпонент кредитного риска (PD, LGD, EAD) по инвестиционнымпроектам,формированиесобственнойклассификацииметодовпостроения моделей оценки вероятности дефолта инвестиционныхпроектов (PD) с использованием портфельных (метод бинарного выбора,метод линейной регрессии, метод множественного выбора, методпропорциональных интенсивностей Кокса) и индивидуальных подходов(симуляционные модели) и необходимых условий для их применения вкредитныхорганизациях,атакжеформированиесобственнойклассификации методов оценки и прогнозирование других компоненткредитного риска (LGD и EAD), что соответствует паспорту научнойспециальности 08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит вчасти раздела 10.

«Банки и иные кредитные организации» пункта 10.16.«Система мониторинга и прогнозирования банковских рисков».2. Разработка совокупности подходов к оценке вероятности дефолтаотечественных инвестиционных проектов с использованием методов6бинарногоимножественноговыбора,ранееограниченноиспользовавшихся при разработке таких моделей только в зарубежнойпрактике, на основании сформированной эмпирической выборки поотечественным инвестиционным проектам, что соответствует паспортунаучной специальности 08.00.10 – Финансы, денежное обращение икредит в части раздела 10. «Банки и иные кредитные организации»пункта10.12.российских«Совершенствованиебанков»ипунктасистемыуправления«Система10.16.рискамимониторингаипрогнозирования банковских рисков».3.

Формирование рейтингового процесса для инвестиционных проектов,учитывающего применение разработанной рейтинговой мастер-шкалы,которая может быть применена российскими банками в процессерейтингованияииспользованиемрейтинговыхучитываетосновныерейтинговыхагентств,шкалчтонедостатки,зарубежныхсоответствуетисвязанныесотечественныхпаспортунаучнойспециальности 08.00.10 – Финансы, денежное обращение и кредит вчасти раздела 10.

Характеристики

Тип файла PDF

PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.

Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.

Список файлов диссертации