Автореферат (1138319), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

При этом X 1 и X 2 являются случайными независимымивеличинами. Для того чтобы связать частные распределения двух случайныхвеличин и построить общее одномерное распределение для оценки рискаостаточной стоимости в дальнейшем, в работе была использована модель«копула».

Модель «копула» является строго возрастающей функцией покаждой переменной X 1 и X 2 и определена на множестве A B , A  0;1 иB  0;1, с областью определения 0;12 и с областью значений 0;1 . Такимобразом, модель «копула» преобразует точку квадрата в точку на отрезке 0;1числовой прямой.Совместное распределение задается индивидуальными вероятностямиреализации X 1 и X 2 по отдельности и функцией совместной вероятности,илиплотностью,взаимозависимости.модели«копула»,Припостроенииопределяющейстепеньиндивидуальныхихчастныхраспределений используется двумерная система координат, по осям которойотложены вероятность и исход случайной величины. В свою очередь, модель«копула» задается в трехмерной системе координат, в качестве осей которойвыступают совместная и индивидуальные вероятности реализации X 1 и X 2 .При этом модель «копула» определяет характер разброса точек на плоскостииндивидуальных вероятностей.Для целей стресс-тестирования была использована экстремальнаяархимедова модель «копула» Гумбеля, хорошо учитывающая возможныеэкстремальные колебания, характерные для кризисных периодов.

Модельявляется статической. Ее характерная особенность состоит в большойвероятностной нагрузке на верхние (правые) хвосты распределения, чтоприводиткформированиюдостаточноконсервативных(высоких)требований к капиталу. Модель «копула» Гумбеля задается следующей-13-формулойC (u, v)  exp   ln u    ln v 1,гдеиuv–функциираспределения вероятностей X 1 и X 2 ,  - параметр модели «копула».Параметр модели «копула» был оценен полупараметрическимспособом, с помощью метода ранговой корреляции Кенделла. Такимобразом, оценка  была произведена в два этапа – на первом этапе быливзяты эмпирические распределения, на втором – была произведенапараметрическая оценка модели «копула».Оценка риска остаточной стоимости была выполнена в программнойсреде Mathcad для сделок секьюритизации активов оперативного лизингаавтомобилей VCL12 и VCL13, осуществленных кептивной лизинговойкомпанией Volkswagen Leasing GmbH и в совокупности включающих 79 574лизинговых контрактов.Ранговая корреляция Кенделла для u и v составила 0,502 и 0,482,соответственно.

Эти значения можно интерпретировать таким образом, чтоесли случайная величина X 1 отклонится от своего среднего значения, то свероятностью 50,2% и 48,2%, соответственно, случайная величина X 2отклонится от своего среднего значения в ту же сторону. На основераспределений u, v и параметра  было построено совместное распределениеC (u, v) .Посколькуприиспользованиивнутреннихмоделейдоктринапредписывает формировать требования к капиталу на уровне потенциальныхубытковсекьюритизированногопулаврезультатепредполагаемогомгновенного шока, эквивалентного 99-му перцентилю одностороннегоинтервала уверенности, в работе был оценен 99-ый перцентиль совместногораспределения C (u, v) . Таким образом, для секьюритизированных пуловVCL12 и VCL13 требования к капиталу, сформированные в рамкахпредложенной модели, могут достигать до 5,7% и 6,1%, соответственно, посравнению с 8%, предусмотренными методикой доктрины.-14-Снижение требований к капиталу секьюритизированных активовлизинговой компании при сохранении надежности эмитированных ценныхбумаг позволяет лизингодателю сформировать дополнительную ликвидностьдля расширения его инвестиционной деятельности и направить средства нареализацию новых лизинговых проектов.

В результате, у лизингодателяувеличиваются рамки доступа к финансовым ресурсам, улучшаются условияи стоимость фондирования, повышаются конкурентные преимущества вработе с лизингополучателями.Второй круг проблем обусловлен проблемой создания инструментария,позволяющегоэффективноуправлятьуровнемкредитногориска,передаваемого инвесторам при секьюритизации лизинговых активов. Дляэтого были проанализированы природа риска остаточной стоимости иэмпирические исследования, показывающие, от каких факторов зависят ценына вторичном рынке легковых автомобилей, на основе данного анализа быларазработана авторская модель, показывающая, какие факторы определяютразмер риска остаточной стоимости ценных бумаг, обеспеченных активамилизинга автомобилей.В диссертации выявлено, что размер риска остаточной стоимостизависит от ставки возврата и ставки реализации остаточных стоимостей,которые, в свою очередь, зависят от качества прогнозов остаточныхстоимостей и от цен на вторичном рынке предметов лизинга. Прогнозысоставляются лизингодателями на основе исторической информации ореализацииостаточныхстоимостей,поведениикривыхамортизациипредмета лизинга и его аналогов, а также экспертизы третьих сторон.Подходы к прогнозированию остаточных стоимостей могут отличаться взависимости от типа лизинговой компании.Былорассмотреновлияниеобщеэкономических,специальныхиспецифических факторов при ценообразовании легковых автомобилей.Анализ общеэкономических факторов показал, что стоимость подержанныхавтомобилей чувствительна к изменению макроэкономических показателей,-15-курсоввалют,доступностипроцентныхкредитныхставок,уровняпрограммдляпотребительскогопокупателейдолга,подержанныхавтомобилей, уверенности населения в завтрашнем дне, общего уровняинфляции.

К изменению спроса на подержанные автомобили могут такжепривести повышение цен на энергоносители, изменение демографическогосостава населения, изменение законодательства или налоговой нагрузки наиспользование подержанных автомобилей, введение регулятором новыхстандартов и норм по производству автомобилей. Стоимость подержанныхавтомобилей коррелирует с такими специальными факторами, как уровеньценнановыеавтомобили,рейтингпроизводителей,прекращениепроизводства и отзывы автомобилей.Далее, на основе тестирования эмпирических данных проанализировано,какие факторы влияют на цены на вторичном рынке легковых автомобилей.Так, в работе систематизированы результаты существующих исследований,устанавливающихспомощьюэконометрическогоинструментарияматематическую зависимость между ценами подержанных автомобилей и ихдетерминантами для рынков различных стран.Все исследования можно разделить на четыре группы.

К первой группеотносятся исследования, согласно которым автомобиль рассматривается какнабор различных характеристик, и его рыночная стоимость складывается изрыночной стоимости данных характеристик. Вторая группа исследованийпосвящена изучению зависимости цен подержанных автомобилей ототдельныхфакторов.объясняющимТретьяколебанияценгруппанапредставленавторичномрынкеисследованием,автомобилейвзависимости от общего состояния экономики, состояния рынков новых иподержанных автомобилей, состояния конкретного автомобиля. К четвертойгруппеотноситсяисследование,показывающееразличиеподходовкептивных и независимых лизинговых компаний к определению остаточнойстоимости для финансового лизинга в зависимости от различных факторов.-16-Вместе с тем, если изучению того, как различные факторы влияют науровень цен на вторичном рынке автомобилей, посвящен целый рядэмпирических исследований, то вопрос о том, как они влияют на рискостаточнойстоимостисекьюритизированногопулаактивовлизингаавтомобилей, изучен не был.Проведенный анализ выполнен для американского рынка ценных бумаг,обеспеченных активами лизинга автомобилей, как для одного из наиболееразвитых и значимых рынков секьюритизации лизинговых активов.Исследование было проведено в программе Microsoft Excel на базепоквартальных данных за 2000 – 2008 года (36 наблюдений).Для расчета риска остаточной стоимости пула лизинговых активов(объясняемой переменной) была разработана и использована в исследованииследующая формула: RVR  (RVF - MV  1)  RR , где RVF – прогноз лизинговойкомпании в отношении остаточной стоимости предметов лизинга, MV –реализованная остаточная стоимость предметов лизинга, RR – ставкавозврата.В качестве объясняющих переменных выступили: доля стоимостиреализованных новых автомобилей в общей стоимости реализованныхавтомобилей (NASinAS), темп роста сбережений в экономике (Sg), личныйрасполагаемый доход на душу населения (DPI per capita), отношениебанковской процентной ставки по автокредиту к банковской процентнойставке по потребительскому кредиту (IRA / IRcons), темп роста частныхинвестиций бизнеса в автомобили (AIg), доля расходов потребителей напокупку новых автомобилей в общих расходах на покупку автомобилей(NACEinACE).В работе была разработана статическая эконометрическая модель,которая имеет логарифмическую форму и показывает эластичность рискаостаточной стоимости по указанным факторам.

Она имеет следующий вид:LN ( RVR )  -11,8337  1,0839 * LN(NASinAS ) - 0,4062 * LN(Sg )  0,9662 * LN(DPI _ per _ capita ) (4,59)(-6,46)(5,59)-17- 0,6700 * LN(IRA / IRcons )  0,3403 * LN( AIg ) - 0,6765 * LN(NACEinACE )  (6,18)(4,17)(-3,46)R2  92% , Fнабл  53,14Тестирование предложенной модели подтвердило ее адекватность:отсутствиемультиколлинеарностирегрессоров,отсутствиегетероскедастичности (выполнены тесты Парка, Спирмена и ГолдфелдаКвандта) и автокорреляции в остатках модели (в соответствии с критериемДарбина-Уотсона).Коэффициент при каждом факторе отражает, на сколько процентовизменится объясняемая переменная при изменении соответствующегофактора на 1% при условии неизменности остальных регрессоров модели.Так, при росте доли стоимости реализованных новых автомобилей в общейстоимости реализованных автомобилей на 1% риск остаточной стоимостиувеличится на 1,08%.С помощью полученной модели можно прогнозировать изменение рискаостаточной стоимости в будущем.

Характеристики

Список файлов диссертации