Инструментальные методы разработки рейтинговых моделей для корпоративных клиентов в рамках соглашения «Базель II» (1142371), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Финансовые компании:5.6.банки,страховые компании,7.другиефинансовыеорганизации(лизинговыекомпании,инвестиционные фонды, профучастники рынка ценных бумаг и т.д.);С. «Корпоративный блок»:8.корпоративные клиенты (крупный, крупнейший и средний сегмент),9.малый бизнес (компании с годовой выручкой до 400 млн. руб., неготовящие стандартной финансовой отчетности),10. индивидуальные предприниматели,11.

некоммерческие организации,12. специализированное кредитование, в т.ч.:проектное финансирование,объектное финансирование,товарное финансирование,финансирование недвижимости, приносящей доход.Указанные сегменты выделены исходя из таких особенностей, как виддеятельности, источник доходов, структура бизнеса. Также в рамках диссертациибыли определены и проанализированы группы качественных и количественных рискфакторов по каждому из сегментов, т.е. вектор-строки объясняющих переменных xi вискомом регрессионном уравнении y = f (x1,…,xn;α1,…, αn).

При этом предложеныкачественные и количественные факторы как основанные на прошлом развитии илитекущем состоянии, так и основанные на будущем развитии.2. Построение внутрибанковской рейтинговой шкалыКредитные организации, стремящиеся применять подход на основе внутреннихрейтингов для оценки кредитных рисков, неизбежно сталкиваются с понятиямирейтинг и рейтинговая шкала. Рейтинг – это комплексная оценка кредитного риска(т.е. риска неплатежеспособности) заемщика по дискретно упорядоченной шкале,12называемой рейтинговой шкалой. Т.е. заемщикам со схожими характеристикамириска назначаются одинаковые заранее определенные кредитные рейтинги.Наиболеелогичнымподходомкразработкемастер-шкалыявляетсязаимствование шкалы одной из мировых рейтинговых агентств (Moody’s, S&P, Fitch).Однако данный подход имеет ряд недостатков и ограничений, которые указаны вдиссертации.В рамках разработки внутрибанковской рейтинговой шкалы были поставленыи решены следующие задачи:1. разработка общей рейтинговой шкалы на основе шкал трех ведущихмировых рейтинговых шкал;2.

разработка внутрибанковской рейтинговой шкалы (мастер-шкалы) дляроссийских кредитных организаций и её соотнесение с общей рейтинговойшкалой;3. разработка экспертной рейтинговой шкалы.Общая рейтинговая шкала была разработана на основе таблицы соответствиядолгосрочных рейтингов, опубликованной Базельским комитетом, и вероятностейдефолта из 1-годовых матрицы миграций рейтинговых агентств по состоянию на2012 год (см. рис.

1). На рисунке 1 по оси абсцисс указаны номера рейтинговрейтинговых агентств (внешних рейтингов), по оси ординат – прологарифмированныезначения вероятностей дефолта из матриц миграций (внешняя вероятность дефолта).Общая рейтинговая шкала получена путем построения парной регрессии, гдеобъясняемой переменной выступал логарифм внешней вероятности дефолта, аобъясняющей переменной – номера внешних рейтингов, и сдвига линии регрессиипараллельно оси абсцисс (на рисунке 1 – прерывистая линия).-1 0-6369121518y = 0.4829x - 10.151R² = 94,35%-11Рисунок 1 – Построение регрессии, усредняющей показатели шкал трехрейтинговых агентств13Как видно из рисунка 2 кривая общей рейтинговой шкалы практически вкаждой точке выше трех исходных рейтинговых шкал, что соответствуетконсервативному подходу. С другой стороны разница незначительная, и при этом вотличииотисходныхрейтинговыхшкалобщаяшкалаимеетточнуюэкспоненциальную форму, которой мы и добивались.100%80%60%40%20%0%S&PMoody’sFitchОбщаяРисунок 2 – Кривые рейтинговых шкал – S&P, Moody’s, Fitch и общейрейтинговой шкалыОбщая шкала весьма устойчива, что следует из анализа рейтинговых шкал запериод с 2002 по 2012 годы (см.

рисунок 3) – кривая общей шкалы проходит черезверхние точки для каждого рейтинга, за исключением рейтингов инвестиционногорейтинга АА, который, как бы это не странно звучало, отличается большейволатильностью (в относительных величинах).Логарифм PDAAAAAABBBBBBCCC/D0-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10Рисунок 3 – Устойчивость общей рейтинговой шкалы14Но, как уже отмечалось ранее, в корпоративных портфелях российских банковпрактически отсутствуют компании с рейтингами инвестиционного уровня, поэтомуданный момент можно опустить.Разработка мастер-шкалыВ работе предлагается следующий подход к разработке рейтинговой шкалы дляиспользования российскими кредитными организациями:выбирая между количественным и алфавитно-числовыми шкалами,выбор делается в пользу первого – прежде всего в виду простоты использования;проанализировав лучшую мировую практику, исследования Базельскогокомитета и ситуацию в российских кредитных организациях, было установлено, чтооптимальным количеством рейтингов в рейтинговой шкале является 20 длянедефолтных и 1 для дефолтных контрагентов;установлено, что рейтинговые шкалы ведущих мировых рейтинговыхагентств имеют экспоненциальную связь по отношению к вероятностям дефолта.

Приэтом угол наклона, который определяется в работе как отношение вероятностейдефолта, соответствующих соседним рейтингам, постоянен при переходе из одногорейтинга к другому по всей шкале. В диссертации предлагается подход, всоответствии с которым все рейтинги мастер-шкалы предлагается разбить на 4группы, для каждой из которых предлагается использовать различный наклон (см.рис. 4).На рисунке 4 графически изображено распределение значений вероятностидефолта по полученной рейтинговой шкале (красная кривая, см. рисунок 4).Величины наклона для каждой из групп рейтингов представлены на рисунке 4 в виде2.5НаклонDCCCCCCB-BBB+B+BB-BB-BBBBBB+BB+BBB-BBB4.5BBB+A+ to A-AA to A+Вероятность дефолта100%80%60%40%20%0%AAA to AAкусочно-линейной кривой.0.5-1.513579Граница изменения PD11131517Вероятность дефолта1921НаклонРисунок 4 – Кривая PD–рейтинг (красная кривая) и угол наклона логарифма PD(черная кривая)15Для каждого рейтинга из рейтинговой шкалы были также определеныграницы вероятностей дефолта.

Таким образом, для любого расчетного значениявероятности дефолта можно определить диапазон, к которому оно принадлежит,соответственно определить рейтинг, который соответствует данной вероятностидефолта. Также на основе этих границ рейтинги из мастер-шкалы былиассоциированы с внешними рейтингами из шкал рейтинговых агентств (см. рис. 4).Разработка экспертной рейтинговой шкалыВ работе предлагается подход к разработке экспертной рейтинговой шкалы, т.е.шкалы из рейтингов, которые выставляются экспертами по контрагентам в кредитномпортфеле. Необходимость выставления экспертных рейтингов заключается в том, чтобывают случаи, когда, во-первых, в кредитном портфеле нет и никогда не былодефолтных наблюдений или таких наблюдений недостаточно для полноценногостатистического анализа, во-вторых, в портфеле также отсутствуют контрагенты,имеющие внешние рейтинги. Т.к.

рейтинговые модели необходимо разрабатывать втом числе по таким портфелям, то выходом их сложившейся ситуации можетявляться выставление всем контрагентам экспертных рейтингов.При разработке экспертной рейтинговой модели в диссертации исходили изследующих ограничений:предлагается шкала, состоящая из 8 рейтингов, 1 соответствуетнаилучшему кредитному качеству, 8 – наихудшему;значения вероятностей дефолта должны расти экспоненциально отхорошего к плохому (от 1 к 8);вероятность дефолта, соответствующая наилучшему рейтингу (первому),не должна быть ниже вероятности дефолта, соответствующего суверенному рейтингустраны, резидентами которой являются контрагенты, входящие в кредитныйкорпоративный портфель.На основе вышеуказанных ограничений была разработана рейтинговая шкала,описание которой представлено в таблице 1.16Таблица 1. Экспертные рейтинги и псевдо–PDЭкспертный ПсевдоГрафик псевдо-PDрейтингPD10.44%100%20.96%80%32.07%60%44.50%40%59.77%20%621.22%0%746.06%1234567 DDefault100.00%Полученные псевдо-PD могут быть использованы в регрессионной модели вкачестве объясняемых переменных.3.

Построение структуры внутренних рейтинговых моделей с учетомтребований Базель II и российской спецификойРейтинговые модели разработанные на основании эконометрических методовдля различных сегментов, приводимые в различных публикациях (в российских изарубежных), сводятся к одномодульной структуре, т.е. к модели, состоящей толькоиз количественных, реже качественных факторов контрагента, разбавленнаямакроэкономическими показателями и (еще реже) показателями внешней поддержки.В диссертации предлагается структура рейтинговой модели, состоящей изнескольких модулей (см. рис. 5), т.е. в каждом модуле вероятность дефолта,рассчитанная на предыдущем этапе, будет корректироваться в зависимости отобрабатываемой в данном модуле информации.

Характеристики

Список файлов диссертации