Модели рейтингов банков и предприятий

Посткризисный риск-менеджмент: борьба с дефолтами Октябрь 2009

Александр КарминскийПрофессор

ГУ-ВШЭ, РЭШ, МГТУ

Модели рейтингов банков и предприятий

Посткризисный риск-менеджмент: борьба с дефолтами Октябрь 2009 А. Карминский Модели рейтингов банков и предприятий

2/14

Формирование рейтингов как бизнес Рейтинги как мера риска Система оценок рисков и качества управления хозяйствующих

субъектов

Рейтинги как бизнес Независимая оценку рисков в форме мнения РА

Лицензирование (порог допустимости) Что дают рейтинги? Прогноз на основе доступной (открытой и конфиденциальной)

информации Один из лучших прогнозов кредитного риска Прогноз для компаний, не имеющих рейтинги Использование различий в прогнозах рейтинговых агентств – набор

мнений


3/14

Эконометрические модели дляриск-менеджмента

Банковский надзор. Системы раннего предупреждения, EWS Использование внутренних рейтингов, IRB Approach Эконометрические модели вероятности дефолта (PD models) Новое базельское соглашение (Basel II, 2004) Скоринговые модели для розничного бизнеса и СМП Другие применения:

Моделирование и прогнозирование процентных ставок Оценивание эффективности банков и банковской системы и др.

Подходы к построению эконометрических моделей (ЭМ)

ЭМ на основе результатов экспертных опросов ЭМ с использованием исторических данных о банковских дефолтах ЭМ рейтингов, публикуемых рейтинговыми агентствами


4/14

Компоненты эконометрического моделирования

Эконометрические модели риск-менеджмента

Системы данных

Созданиемоделей

Расширение приложений

Финансовые данные по российской

банковской системеБазы данных

Сравнение рейтинговБазы данных

по макропеременнымВнутренние базы данных

по клиентам

ЭконометрическиеМодели:

Дискретные модели(Probit / Logit)

Модели упорядоченного выбора

Прочие

Вероятность дефолтаМодели рейтингов:

•российских агентств•международных агентствЭМ экспертных опросов

Скоринговые ЭМ ЭМ процентных ставок

ЭМ эффективности российских банков


5/14

Международные рейтинговые агентства в России

0

100

200

300

400

янв.03 янв.04 янв.05 янв.06 янв.07 янв.08 янв.09

Регионы Компании Банки


6/14

Модели и рейтинговые шкалы

1

2 1

1 2

1

( 1) ( ' ),( 2) ( ' ) ( ' ),

( 1) ( ' ) ( ' ),( ) 1 ( ' ).

t t

t t t

t k t k t

t k t

P y F c xP y F c x F c x

P y k F c x F c xP y k F c x

Модели упорядоченного выбора (probit/logit)

Рейтинги отображаются в числовую шкалу: - 8 классов рейтингов - 18 грейдов полномасштабной щкалы - 12 грейдов смешанной шкалы

Рейтинг yt является зависимой переменной Рост рейтинга соответствует уменьшению значения по числовой шкале


7/14

Отзывы банковских лицензий в 2005-2008гг.

160 отзывов

Причины отзыва лицензийОтмывание Добровольно Несостоятельность Нарушения законод-ва


8/14

Банки: данные и их распределение Банковская финансовая отчетность: 42 страны За 2002-2005 годы

Рейтинговые листы Moody’s за 2003-2007 гг.: Долгосрочные рейтинги

депозитов Рейтинги финансовой

устойчивости Различные лаги между

финансовыми данными и рейтингами – от 6 до 24 мес.: Около 1000 наблюдений по

каждому случаю

0%

10%

20%

30%

40%

50%

Aaa Aa A Baa Ba B

Other

EmergingMkts

EU

Фиктивные переменные: Развивающиеся рынки, Евросоюз, Россия, годы

Макропеременные:Индекс коррупции, индекс

стабильности роста

Прочие

Евросоюз

Развивающ


9/14

Банки: финансовые объясняющие переменные Рентабельность:

Рентабельность доходных активов (%)

Чистая процентная маржа (%) Процентные расходы (%)

Процентные доходы Стоимость платных

обязательств (%) Эффективность:

Затраты на персонал (%) Операционные доходы

Операционные расходы (%) Операционные доходы

Качество активов: Доля проблемных кредитов (%) Резервы (%) Кредиты

Достаточность капитала: Акционерный капитал (%) Активы

Ликвидность: Депозиты / Акционерный капитал

(Раз) Выданные МБК (%) Полученные

МБК Размер

Суммарные активы


10/14

Модели рейтингов депозитов и РФУ банков

(1) (2) (3) (4) DR DR BFSR BFSR Quantile Quantile Year 2003 D03 0.587*** 0.198 0.581*** 0.010 Year 2004 D04 0.660*** –0.0037 0.893*** –0.043 Year 2005 D05 1.258*** 0.0976 1.519*** 0.067 Developing market DEV 0.0246*** –0.210 2.118*** 2.382*** Russia RUS 0.322 0.278 2.848*** 2.178*** Volatility of economic growth VOL –0.0166 0.0099 –0.0536 –0.0058 Corruption index TI CPI –0.578*** –0.639*** –0.603*** –0.585*** Logarithm of total assets LTA –0.749*** –4.611*** –1.160*** –7.340*** Customer Deposits / Shareholders’ Equity D_EQ 0.137*** 2.963*** 0.100*** 1.368*** Shareholders’ Equity (%) Total Assets EQ_TA 0.0811*** 2.822*** 0.030 0.229 Problem Loans (%) Gross Loans PL_GL 0.0106 0.459 0.0873*** 1.917*** Personnel Expenses (%) Operation Income PE_OI 1.080* –0.056 4.537*** 1.174*** Interest expense (%) Avg interest bearing liabilities CIBL 0.388*** 1.717*** 0.409*** 2.971*** Interest Income (%) Avg Interest Earning Assets YAEA –0.0359 –0.346 –0.117 –1.507** Interest Expense (%) Interest Income IE_II –0.0066 1.011* 0.0073 0.627 Pseudo-R2 0.255 0.241 0.387 0.369

*,**,*** -- значимо на 10%, 5%, 1% уровнях соответственно

200320042005

Развивающ. страныРоссия

Волатильность ростаИндекс коррупции

Активы (LN)Депозиты/Капитал

Капитал/Активы Просроченные /Кредиты

Расх.Перс./Операц.доходыСтоимость обязательствРентаб. Средн. активов

Стоимость/Доходы

РД РД РФУ РФУ


11/14

Предприятия: данные и их распределение (градации и регионы)

0

25

50

75

100

AAA AA A BBB BB B

0

20

40

60

80

USA

Can

ada UK

Japa

n

Oth

erde

velo

ped

Rus

sia

Oth

erde

velo

ping


12/14

Модели рейтингов предприятий в смешанной шкале


13/14

Заключение Эконометрические модели рейтингов и вероятности дефолта

играют важную роль в связи с проблемами построения систем внутренних рейтингов (IRB, Базель II)

Созданы основы для построения и практического использования моделей рейтингов российских и международных РА

Имеется опыт построения эконометрических моделей: Рейтингов российских агентств Рейтингов международных агентств Moody’s и S&P Вероятности дефолта для российских банков Скоринга для розничного бизнеса

Для создания системы эконометрического моделирования необходимо:

Структурированные базы данных (информационное хранилище данных)

Поддержка моделей на всех стадиях жизненного цикла Решение проблемы мониторинга и сбора данных, а также их

интеграции


14/14

Q & A

Спасибо за внимание

Александр КарминскийРЭШ, ГУ-ВШЭ, МГТУ

Тел. +7 (495) 725-4937AKarminsky@hse,[email protected]

Documents

Модели рейтингов банков и предприятий