Диссертация (1152588), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Базельским комитетом былапредложена модель, в основание которой легла модель Васичека.При анализе данных финансовой отчетности принимается во вниманиепоказатели величины активов, прибыли, выручки, качества менеджмента, рынкасбыта и т.д. С их помощью аналитик пытается предсказать будущий трендиндикаторов с использованием дискриминантного анализа, логистическойрегрессии.
Примером такой модели служит «Z-Score» Альтмана, созданная еще в1968 году при помощи дискриминантного анализа производственных компаний.Достоинством данных моделей является мониторинг важных показателейдеятельности организации и оценка вероятности в перспективе.Модели временной структуры кредитного спреда имеют в основенейтральную к риску (risk-neutral) вероятность дефолта, которая определяется приусловии, что все инвесторы имеют нейтральное отношение к риску. Нейтральная криску вероятность дефолта применима в моделях с дискретным и непрерывнымвременем.
Модели с дискретным временем строятся на основании следующихпринципов: инвесторы имеют нейтральное отношение к риску, то есть безрисковые исопряженные с риском вложения с одинаковым доходом расцениваютсяинвесторами одинаково; ставкавосстановленияодинакованавсемвременномгоризонтеинвестирования; безрисковая ставка одинакова на всем временном горизонте инвестирования; дисконтирование осуществляется с помощью непрерывной ставки процента.46Нейтральные к риску вероятности дефолта намного выше историческихдефолтных ставок за 1920-2007 годы всех рейтинговых категорий. Данное различиеможет объясняться высокой чувствительностью вероятности дефолта к ставкевосстановления, которая может не соответствовать реальным рыночнымзначениям.
Кроме того, в их исследованиях кредитный спред представлен какразница между рыночной ставкой дисконта и безрисковой ставкой и можетвключать премию за риск ликвидности, налоговую надбавку. Рыночные кредитныеспреды отражают ожидания участников рынка относительно будущего уровнякредитного риска эмитента и являются опережающими по сравнению с изменениемкредитных рейтингов.Одним из ярких примеров моделей временной структурой кредитного спредаявляется модель Джероми Фонза23.
При разработке модели Джероми Фонзиспользовал рейтинги Moody’s, в том числе 427 из которых являлись дефолтными,за 1970 – 1993 годы и исторические вероятности дефолта. Исследования Фонзаобъяснили поведение временной структуры кредитного спреда. Так, облигации cинвестиционным рейтингом имеют выпуклую форму кредитного спреда, так какимеют высокий уровень кредитоспособности на момент эмиссии, со временемнеопределенность возрастает, и надбавка за кредитный риск увеличивается.Облигации со спекулятивным рейтингом имеют пологую форму кредитногоспреда. Это объясняется тем, что в момент их выпуска они имеют высокий уровеньнеопределенности по поводу выполнения своих обязательств, с течением времениони подтверждают способность к своевременному осуществлению платежей иучастники рынка требуют уже более низкую кредитную премию. Таким образом,фактор срочности кредитования должен учитываться через компоненту M,представленную функцией от PD – пологая, равномерная, выпуклая.Более сложными являются редукционные модели24.
Они также основываютсяна нейтральной к риску вероятности дефолта, вероятностной оценке, вФонз Дж. Подход к прогнозированию ставки дефолта. – M.: Moody’s, 1991. - 20 с.Даррэлл Даффи, Кеннэт Дж. Синглтон Стоимость, измерение, управление кредитным риском - М.: PrincetonUniversity Press. – 2003. - С. 59-72232447соответствии с которой рыночная стоимость ценной бумаги равна ожидаемомузначению приведенных денежных потоков, дисконтируемых по сложной ставкепроцента на коротком временном интервале (short-rate process). В редукционныхмоделях рассматриваются непрерывные процессы, что позволяет учитывать нетолько размеры изменений процентных ставок (magnitude), но и распределениеплатежей во времени (timing).
В данных моделях вводится понятие дефолтноговремени τ и индикатор дефолтного события. Если дефолт не произошел илипроизошел после момента времени t, то τ>t, и индикатор дефолтного события равен1{>} , в обратном случае - ∗ 1{≤} , где R – ставка возврата задолженности вслучае дефолта. Редукционные модели основываются на мгновенной ставкедефолта, которая называется интенсивностью дефолта (default intensity).Интенсивность дефолта λ показывает, что дефолт может произойти в течение 1/λлет. В настоящее время редукционные модели применяются в регулированиирисков страховой деятельности.Структурные модели25 рассматривают размер и стоимость активов иобязательств организации, так как считается, что дефолт произойдет в случае, еслистоимость активов организации окажется ниже ее обязательств, что объясняетсяследующим соотношением:Активы = Собственный капитал + ОбязательстваВпервые данный подход был применен в 1974 году Мертоном26.
Онпредположил, что обязательства фирмы состоят из одной бескупонной облигациисо сроком погашения T и рыночной стоимостью L. При отсутствии платежей домомента T способность по выполнению обязательств организацией становитсяизвестной инвесторам лишь на дату их погашения. Если их погашение невозможно,то признается дефолт. Таким образом, вероятность дефолта – это вероятность, чтоЛефлер Гюнтер, Пош П.Н.
Моделирование кредитного риска с помощью Excel и VBA. - M.: John Wiley & Sons. 2011. - С. 27-5426Мертон Р. О корпоративном долге: структура процентной ставки// Journal of Finance. - 1974. - № 29(2). - С. 449 –4702548в момент времени T стоимость активов организации окажется ниже ееобязательств.В модели делается допущение о логнормальном распределении рыночнойстоимости активов.
В модели так же используется годовое среднеквадратическоеотклонение указанного логарифма.Ключевую позицию в модели имеет величина дистанции до дефолта (distanceto default). Она показывает количество стандартных отклонений, на котороеотклоняется ожидаемая рыночная стоимость активов от своего критическогозначения.Выплатыакционерамикредиторамвыполняютсясопределеннойпоследовательностью. При допущении, что капитал организации сформировантолько из обыкновенных акций и одной облигации, структура погашенияобязательств перед акционерами и кредиторами может быть представлена нарисунке 8.выплатыобязательствдержателиакицйдержателиоблигацийLAРисунок 8 – Структура погашения обязательств перед акционерами икредиторамиИсточник: составлено на основе Merton R.C.
On the pricing of corporate debt: therisk structure of interest rates// Journal of Finance. – 1974. - Vol. 29(2). - P. 449 – 47049Если стоимость активов выше номинала облигации с нулевым купоном, тоакционеры получают остаточную стоимость, которая возрастает линейно по мерероста стоимости активов, в обратном случае все получает держатель облигации.Таким образом, капитал организации, находящийся в распоряжении акционеровопределятся по формуле: = max(0, − )(3)где – капитал организации в момент времени T; – рыночная стоимость активов организации в момент времени T;L – обязательства организации.Если организация не выплачивает дивидендов, то для определенияфактической величины капитала организации используется формула БлэкаШоулза. В результате анализа указанных моделей можно выделить ихпреимущества и недостатки (таблица 2).Таблица 2 – Преимущества и недостатки моделей определения вероятностидефолта организацииМодельПреимуществаНедостаткиСтатистическая- принимает во вниманиепоказатели величины(логит, пробитактивов, прибыли,регрессия,выручки, качествадетерминантныйменеджмента, рынкаанализ)сбыта- необходимость наличиярепрезентативной статистическойбазы- сложность вычислений- высокие затраты на внедрение иразработку банковского процессаВременной- наличие строгих допущений вмодели- высокая чувствительность кставке восстановления- принимает во внимание разницумежду рыночной ставкой дисконтаи безрисковой ставкой, гдерыночная ставка включает нетолько кредитный спредструктурыкредитногоспреда- принимает во вниманиеинформацию сфинансового рынкавозможность ежедневногомониторинга за уровнемкредитного риска- относительная простотав вычислениях50Продолжение таблицы 2Редукционные- учитывают вероятность- сложность определениямоделимгновенного дефолта винтенсивности дефолтов в течениетечение инвестиционноговсего временного горизонтагоризонта, которыйрассматривается какнепрерывный процесс- учитывают не толькоразмеры измененийпроцентных ставок, но ираспределение платежейво времениСтруктурная- учитывает леверидж- применима для организаций, чьиорганизации, ееакции торгуются на рынке ценныхкапитализацию ибумагволатильность акций на- модель требуют большого объемарынкевычислений и ежедневногомониторинга- строгие допущения в моделиИсточник: составлено авторомМодели агрегации рисковВыборметодаагрегациирискаявляетсяважнымпоследующимпрактическим соображениям: каким образом определить риск, вызванный взаимосвязью дефолта заемщикаи дефолта всего портфеля; каким образом определить риск дефолта заемщика и его гаранта; каким образом объединить риски отдельных направлений бизнеса; каким образом объединить различные виды риска, вызванные деятельностьюбанка.51Большое внимание уделяется мере зависимости случайных величин.
Напрактике доказано, что корреляция нестабильна при различных состоянияхфинансово-кредитнойсистемы:в условияхнестабильностиданнаямераувеличивается. Данный факт связан со сложностью прогнозирования зависимостина временных промежутках. Увеличение коэффициента корреляции с цельюприближения к реальным условиям в период стресса также не отражает ситуации,с которой в действительности может столкнуться коммерческий банк.
Недостаткилинейной корреляции при агрегации активов, отсутствие подтверждений, чтофункция дефолтной корреляции от вероятности дефолта монотонно убывающая,несомненно является предпосылкой развития меры взаимосвязи в системепруденциального регулирования кредитного риска коммерческих банков.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
