Диссертация (1138188), страница 28
Текст из файла (страница 28)
В частности, разработанные методы дистанционного стресстестирования кредитного риска банковского сектора могут использоватьсядля взаимной верификации результатов top-down стресс-тестов, проводимыхБанкомРоссии.Регулярноепроведениедистанционногоанализаустойчивости банков к реализации кредитных рисков может бытьинструментомодновременногораннейидентификациизадействованиямоделейуязвимостейприопережающихусловиииндикаторовповоротных точек бизнес-циклов, разработанных в диссертационномисследовании.Разработанные модели опережающих индикаторов точек входа вмакроэкономический кризис и выхода из него могут быть использованы припроведении контрциклической политики, разработки и имплементации мер,предотвращающих или смягчающих последствия кризисов.Результаты проведенного в диссертационном исследовании анализавклада макро- и микроэкономических факторов в ухудшение качествакредитныхпортфелейроссийскихбанковпозволяютобосноватьнеобходимость контрциклического регулирования российского банковскогосектора.
Были получены доказательства ключевой роли макроэкономическихфакторов в объяснении роста доли просроченных кредитов большинствабанков в период кризиса 2008-2009 гг.160Список литературы1. Банк России (2012). Отчет о развитии банковского сектора ибанковского надзора в 2012 году.2.Белоусов Д. (2014). О сценариях развития на 2014-2017 гг. // Итоги 2013года и прогноз экономического развития на среднесрочную перспективу.ЦМАКП.[Электронныйресурс].–Режимдоступа:http://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Monitoring/2014/2014Forecast.pdf3.Демидов О. (2008). Различные индексы прогнозирования экономическойактивности в России // Квантиль №5 C.
83-102.4.Мамонов М.Е. (2012). Влияние рыночной власти российских банков наих склонность к кредитному риску: результаты панельного анализа //Прикладная эконометрика. №4 (28). С. 85–112.5.Мамонов М.Е., Пестова А.А., Солнцев О.Г. (2012). Оценка системныхэффектов от ужесточения пруденциального регулирования банковскогосектора: результаты стресс-теста // Вопросы экономики, 2012. №8. С. 4–31.6.Моисеев С.Р. (2009). Контрциклическое регулирование: динамическиерезервы и резервный капитал // Банковское дело, №10. С. 12–20.7.Моисеев С.Р. (2010).
Тайны стресс-тестов // Банковское дело, №6.8.Пеникас Г.И., Алескеров Ф.Т., Солодков В.М., Андриевская И.К. (2010).Анализ математических моделей Базель II. Москва: Физматлит. 288 С.9.Пестова А.А. Предсказание поворотных точек бизнес-цикла: помогаютли переменные финансового сектора? // Вопросы экономики, 2013. №7.С. 63–81.10.
Смирнов С. (2001). Система опережающих индикаторов для России //Вопросы экономики №3, 2001.11. Солнцев О.Г., Мамонов М.Е., Пестова А.А. (2010). Стресс-тест:потребуется ли российским банкам новая поддержка государства? //Вопросы экономики, 2010. №4. С. 61–81.16112. Солнцев О.Г., Мамонов М.Е., Пестова А.А., Магомедова З.М., (2011).Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисахи прогноз развития банковского сектора на 2011-2012 гг.
// ЖурналНовой экономической ассоциации. №12. C. 41–76.13. Столбов M.И. (2009). Эволюция монетарных теорий деловых циклов //Вопросы экономики, №7, С. 119-131.14. Стырин К., Потапова В. (2009). Опережающий индикатор ВВП РенКапРЭШ: лучше и раньше. РЭШ, Ренессанс-Капитал.15.
Улюкаев А.В., Трунин П.В. (2008). Применение сигнального подхода кразработке индикаторов – предвестников финансовой нестабильности вРФ // Проблемы прогнозирования, №5.16. Abel A. (1990). Asset Prices under Habit Formation and Catching up with theJoneses // American Economic Review, Vol.
80, No. 2. P. 38—42.17. Aikman D., Alessandri P., Eklund B., Gai P., Kapadia S., Martin E., MoraN., Stern G., Willison M. (2009). Funding liquidity risk in a quantitativemodel of systemic stability. Bank of England Working Paper No 372.18. Alessi L., Detken C. (2011). Quasi real time early warning indicators forcostly asset price boom/bust cycles: a role for global liquidity // EuropeanJournal of Political Economy, Vol. 27, issue I.19.
Altug S. (2009) Business Cycles: Fact, Fallacy and Fantasy. World ScientificPublishing Co. Pte. Ltd.20. Arellano M., Bond S. (1991). Some tests of specification for panel data:Monte Carlo evidence and an application to employment equations // Reviewof Economic Studies № 58, P. 277–297.21. Babecky J., Havranek T., Mateju J., Rusnak M., Smidkova K., Vasicek B.(2012). Banking, debt and currency crises: early warning indicators fordeveloped countries.
ECB Working Paper No 1485, European Central Bank.22. Babihuga R. (2007). Macroeconomic and financial soundness indicators: anempirical investigation. IMF Working Paper 07/115.16223. Basel Committee on Banking Supervision (2009). Principles for sound stresstesting practices and supervision.24. Berger A., DeYoung R. (1997). Problem loans and cost efficiency incommercial banks // Journal of Banking and Finance 21, P.
849–870.25. Berger A.N., Hannan T.H. (1998) The efficiency cost of market power in thebanking industry: a test of the «quiet life» and related hypotheses // TheReview of Economics and Statistics 80(3), P. 454–465.26. Berger A.N., Klapper L.F., Turk-Ariss R. (2008).
Bank competition andfinancial stability. World Bank Policy Research Working Paper No 469627. Bernanke B. (1983). Nonmonetary effects of the financial crisis in thepropagation mechanism of the Great Depression // American EconomicReview 73 (3). P. 257–276.28. Bernanke B., Gertler M., Gilchrist S.
(1999). The financial accelerator in aquantitative business cycle framework. In: J. B. Taylor & M. Woodford (ed.),Handbook of Macroeconomics, edition 1, volume 1, chapter 21, P. 13411393. Elsevier.29. Birchenhall C., Jessen H., Osborn D., Simpson P. (1999). Predicting U.S.Business-Cycle Regimes // Journal of Business & Economic Statistics. Vol.17, No 3.
P. 313–323.30. Blaschke W., Jones M., Majnoni G., Peria S. M. (2001). Stress-testing offinancial systems: an overview of issues, methogologies and FSAPexperiences. IMF Working Paper No 01/88.31. Blundell R., Bond S. (1998). Initial conditions and moment restrictions indynamic panel data models, Journal of Econometrics 87, P. 115 – 143.32. Board of Governors of the Federal Reserve System (2009). The SupervisoryCapital Assessment Program:Design and Implementation. White paper.Washington DC: Board of Governors, April 2009.33. Bofondi M., Ropele T. (2011) Macroeconomic determinants of bad loans:evidence from Italian banks. Questioni di Economia e Finanza (Occasionalpapers) No 89.
March 2011.16334. Borio C., Drehmann M., Tsatsaronis K. (2012). Stress-testing macro stresstesting: does it live up to expectations? BIS Working Paper No 369.35. Boss M. (2002). A Macroeconomic Credit Risk Model for Stress Testing theAustrian Credit Portfolio. Financial Stability Report. № 4. OesterreichischeNationalbank.36. Boudriga, A., Boulila N., Jellouli, S. (2009). Bank specific, business andinstitutional environment determinants of nonperforming loans: Evidencefrom MENA countries. Paper for ERF сonference on «Shocks, Vulnerabilityand Therapy», Cairo, Egypt, November 7-9, 2009.37. Boyd J., de Nicolo G.
(2005). The Theory of Bank Risk Taking andCompetition Revisited // The Journal of Finance. Vol. 60, No. 3 (Jun., 2005),P. 1329-134.38. Brunnermeier M., Eisenbach T., Sannikov Y. (2012). Macroeconomics withfinancial frictions: a Survey. NBER Working Paper No 18102.39.
Bussiere M., Fratzscher M. (2006). Towards a New Early Warning System ofFinancial Crises // Journal of International Money and Finance. Vol. 25. P.953–973.40. Cardarelli R., Elekdag S., Lall S. (2011). Financial Stress and EconomicContractions // Journal of Financial Stability. № 7. P. 78-97.41.
Castro V. (2010). The Duration of Economic Expansions and Recessions:More than Duration Dependence // Journal of Macroeconomics, 32, P. 347–36542. Chin D., Geweke J., Miller P. (2000). Predicting Turning Points. FederalReserve Bank of Minneapolis. Staff Report No. 267.43. Cihak M. (2005). Stress Testing of Banking Systems // Czech Journal ofEconomics and Finance (Finance a uver). Charles University Prague, Facultyof Social Sciences, vol. 55(9-10), P. 418-440.44.
Committee of European Banking Supervisors (2009). Aggregate Outcome ofthe 2010 EU-Wide Stress Test Exercise Coordinated by CEBS in Cooperationwith the ECB, summary report.16445. Conference Board (2000). Business Cycle Indicators Handbook.46. Crouhy M., Galai D., Robert M. (2000). A comparative analysis of currentcredit risk models // Journal of Banking & Finance. No 24. P. 59-117.47. Dash M., Kabra G. (2010). The determinants of non-performing assets inIndian commercial bank: an econometric study // Middle Eastern Finance andEconomics No 7.48. Delis M., Kouretas G. (2011).
Interest rates and bank risk-taking // Journal ofBanking & Finance No 35. P. 840–85549. Demirguc-Kunt A., Detragiache E. (1998). The Determinants of BankingCrises in Developing and Developed Countries // IMF Staff Papers. Vol. 45,No 1 (March).50. Diebolt C. (2009) Business Cycle Theory before Keynes. Working Papers 0911, Association Française de Cliométrie (AFC).51. Drehmann M.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
