Научно-исследовательский университет - «Высшая школа экономики»

Факультет экономики

Программа дисциплины

Финансовый риск-менеджмент

Для направления 080300.68 «Финансы и кредит» подготовки магистра

Авторы:

М.В. Помазанов (risk@hse.ru)

С.Н. Смирнов (risk@hse.ru)

Программа фокусирована на рисках экономического характера (принятие риска позволяет ожидать повышенную доходность) – рыночных и кредитных рисках.

ЧАСТЬ 1. УПРАВЛЕНИе рыночным РИСКом (24 часа)

Автор: С.Н. Смирнов

1.ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА.

Автор программы: Смирнов Сергей Николаевич, профессор

В курсе освещаются вопросы постановки риск-менеджмента в отношении рыночного риска. Описывается поведение рынка, способы измерения риска на основе математических моделей рынка, способы изменения профиля риска, в том числе для рынков с низкой ликвидностью. Особое внимание уделено модельному риску.

Требования к студентам

Курс опирается на фундаментальные знания, полученные студентами в курсах по теории финансовых и фондовых рынков, банковского дела, риск-менеджмента, финансовой инженерии.

Предполагается также владение математическим аппаратом, в первую очередь вероятностно-статистическими методами.

Учебные задачи дисциплины

Освоение понятийного аппарата риск-менеджмента

Подготовка к практической деятельности в области риск-менеджмента.

2.ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ЧАСТИ 4.

№	Наименование разделов и тем	Всего Часов	Аудиторные часы	Самостоятельная работа
Лекции	Семинары
1	Основные задачи риск-менеджмента. Характеристики рынка.	10	6	4
2	Модель Башелье-Самуэльсона. Диффузионные процессы. Оценка параметров модели.	12	6	6
3	Теория экстремального оценивания. Измерение риска.	10	6	4
4	Меры риска с учетом ликвидности. LAVaR.	10	6	4
Итого:	42	24	18

3.ЛИТЕРАТУРА.

Обязательная:

The Professional Risk Managers' Handbook (2004) PRMIA, Vol. III: Risk Management Practices(416 pages).

Рекомендуемая:

Philippe Jorion (2001) Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk,

Second Edition, McGraw-Hill (543 pages)

Michel Crouhy, Dan Galai, and Robert Mark (2001) Risk Management, Mc-Graw Hill (717 pages)

John Hull (2006) Options, Futures, and Other Derivatives, Sixth Edition, Prentice-Hall (816 pages).

Translated into Russian in 2008.

Bouchaud J.-P., Potters M. (2004) Theory of Financial Risk and Derivative Pricing, Cambridge University Press

Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики, т. 1-2, Фазис, 1998

Basel Committee on Banking Supervision (2006) Basel II: International Convergence of Capital

Measurement and Capital Standards: A Revised Framework - Comprehensive Version

RiskMetrics Technical Document (1994), available at www.riskmetrics.com

Gilles Zumbach (2007) The RiskMetrics 2006 Methodology, RiskMetrics Group (available at

www.riskmetrics.com)

www.gloriamundi.com

Дополнительная:

Alexander, C. (2008) Market Risk Analysis, Volume I: Quantitative Methods in Finance. Wileys.

(375 pages)

Alexander, C. (2008) Market Risk Analysis, Volume II: Practical Financial Econometrics. Wileys.

(450 pages)

Alexander, C. (2008) Market Risk Analysis, Volume III: Pricing, Hedging and Trading Financial

Econometrics. Wileys. (425 pages)

Alexander, C. (2008) Market Risk Analysis, Volume IV: Value at Risk Models. Wileys. (425

pages)

4.ФОРМЫ КОНТРОЛЯ.

Формы контроля: Для части 4 опрос на лекциях, итоговый экзамен.

Текущий контроль – посещение лекций и активность студентов на занятиях, контрольная работа.

Итоговый контроль – экзамен в конце курса.

Итоговый контроль – экзамен. Письменная работа в конце семестра, которая включает в себя ответы на теоретические вопросы и решение задач. Вопросы составляются с учётом материала, пройденного на лекционных занятиях. Время, отводимое на выполнение итоговой работы, 2 астрономических часа (120 минут).

Итоговая оценка складывается из результатов текущего контроля (Отек) и оценки по 10-бальной шкале, полученной на экзамене (Оэк).

Итоговая оценка (Оср) определяется как средневзвешенная величина из оценок текущего контроля (Отек) и контрольного теста (экзамен) (Оэк)

Удельный вес каждой формы контроля составляет:

Текущий контроль = 0,2

Контрольный тест (экзамен) = 0,8

Оср=0,2*Отек +0,8*Оэк

Полученные студентами баллы суммируются и переводятся в 10-бальную шкалу, итоговая оценка выставляется по 10-бальной шкале, исходя из полученной суммы баллов:

От 0 до 3 баллов – «неудовлетворительно»

От 4 до 5 баллов – «удовлетворительно»

От 6 до 7 баллов – «хорошо»

От 8 до 10 баллов – «отлично».

5.СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ.

Тема 1:Основные задачи риск-менеджмента. Характеристики рынка.

Основные задачи риск-менеджмента. Идентификация и классификация финансовых рисков. Экспозиция и факторы риска. Риски экономического происхождения (рыночные и кредитные). Относительные и абсолютные убытки. Ожидаемые и неожидаемые убытки. Экономический капитал. Регуляторный капитал и капитальный арбитраж. Роль производных финансовых инструментов. Активный портфельный риск-менеджмент. Случай Société Générale. Меры эффективности с учетом риска. Распределение капитала.

The Professional Risk Managers' Handbook (2004) PRMIA, Vol. III: Risk Management Practices (416 pages). Chapters III.0

Волатильность рынка и корреляции между ценами. Портфельный эффект: диверсификация и снижение риска. Аспекты рыночной ликвидности по Кайлу (сжатость, глубина, релаксация). Корректные определения стоимости торгового и инвестиционного портфелей. Связь между экстремальными движениями цены и флуктуациями ликвидности. Хеджеры и спекулянты. Торговые ограничения. Арбитражные возможности. Принцип отсутствия арбитражных возможностей. Доступ к рынку и информации. Концепция эффективного рынка.

The Professional Risk Managers' Handbook (2004) PRMIA, Vol. III: Risk Management Practices (416 pages). Chapters III.A

Тема 2: Модель Башелье-Самуэльсона. Диффузионные процессы. Оценка параметров модели.

Модель Башелье-Самуэльсона. Процессы с независимыми стационарными приращениями. Непрерывная траектория и гауссовское распределение приращений. Броуновское движение: физическая и финансовая интерпретация. Волатильность и корреляции доходностей. Процесс определения стоимости портфеля. Слабые и сильные стороны модели. Негауссовские распределения приращений для моделирования динамики рыночной цены.

Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики, т. 1, Фазис, 1998. гл.1,3

Диффузионные процессы. Стохастические дифференциальные уравнения. Интегралы Ито и Стратоновича. Формула Ито. Аппроксимации Эйлера и Мильштейна. Мартингалы и гипотеза эффективных рынков. Риск-нейтральная и натуральная оценка обусловленных обязательств (с хеджированием и без).

Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики, т. 2, Фазис, 1998, гл.2,3,4

Оценка параметров модели с использованием исторических данных. Проблемы выбора адекватного временного окна (нестационарность доходностей и ошибка оценивания). Проблема высокой размерности неизвестных параметров (диффузионная матрица). Факторные модели и метод главных компонент. Условная гетероскедастичность и модели стохастической волатильности. Подход RiskMetrics.

www.riskmetrics.com

Тема 3: Теория экстремального оценивания. Измерение риска.

Тяжелые хвосты. Теория экстремального оценивания. Связь с ликвидностью рынка. Байесовский подход к оценке параметров модели рынка. Сопряженное семейство распределений. Случай низкой ликвидности: фильтрация данных и восстановление распределения пропущенных данных. Цепь Монте-Карло со свойством Маркова.

The Professional Risk Managers' Handbook (2004) PRMIA, Vol. III: Risk Management Practices (416 pages). Chapters III.A

Измерение риска. Когерентность мер риска. Системы маржирования портфелей фьючерсов и опционов, SPAN. Показатель потенциальных потерь портфеля VaR: плюсы и минусы. Временной горизонт, уровень доверия и ожидаемая стоимость портфеля. Влияние учета кредитного риска. VaR в рамках модели Башелье. Дельта-нормальное приближение портфеля производных финансовых инструментов. Показатель условных ожидаемых убытков (shortfall).

The Professional Risk Managers' Handbook (2004) PRMIA, Vol. III: Risk Management Practices (416 pages). Chapters III.A

Тема 4: Меры риска с учетом ликвидности. LAVaR.

Дополнение по оценке рыночных рисков к Базельскому соглашению по капиталу (1996). Измерение рыночного риска: стандартизованный подход и внутренние модели. Использование VaR. Параграф 718 (Lxxvi) (c) и его связь с моделью Башелье. Процедура проверки модели, принятая Базельским комитетом. Недостатки: отсутствие поправок на ликвидность.

Basel Committee on Banking Supervision (2006) Basel II: International Convergence of Capital

Measurement and Capital Standards: A Revised Framework - Comprehensive Version

Меры риска с учетом ликвидности. LAVaR. Моделирование глубины рынка. Стратегии ликвидации портфеля. Оптимальная ликвидация по принципу «среднее-дисперсия» и в терминах гарантированного эквивалента (метод ожидаемой полезности). Ликвидация позиций с использованием хеджирования на основе доступных производных финансовых инструментов.

Philippe Jorion (2001) Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk,

Second Edition, McGraw-Hill (543 pages)

6. ВОПРОСЫ ДЛЯ ПРОВЕРКИ ОСВОЕНИЯ КАЧЕСТВА ДИСЦИПЛИНЫ.

Броуновское движение. Независимость приращений, интерпретация в рамках физической и финансовой моделей.

Броуновское движение. Однородность приращений, интерпретация в рамках физической и финансовой моделей.

Броуновское движение. Непрерывность траекторий, интерпретация в рамках физической и финансовой моделей.

Гауссовость приращений. Связь с непрерывностью приращений.

Гауссовость приращений. Свойства параметров и их интерпретация для одномерного случая

Модель Башелье-Самуэльсона.

Стохастические дифференциальные уравнения. Интегралы Ито и Стратоновича.

Формула Ито. Примеры. Сходство диффузионных моделей на малых интервалах времени.

Многомерное броуновское движение и его применение к моделированию динамики стоимости портфеля.

Статистическая оценка параметров в модели Башелье. Проблема оценки показателей тренда на малых интервалах времени. Относительные и абсолютные потери.

Статистическая оценка параметров в модели Башелье. Проблема выбора временного окна. Преимущества EWMA.

Статистическая оценка параметров в модели Башелье. Проблема проклятия размерности оценки диффузионной матрицы.

Практический подход к измерению рыночного риска.

Показатель VaR потенциальных потерь портфеля и его применение.

Расчет показателя VaR потенциальных потерь портфеля в рамках модели Башелье.

Преимущества и недостатки показателя VaR потенциальных потерь портфеля. Пример нарушения суббадитивности.

Проблема определения прогнозируемой стоимости портфеля. Влияние опционов в портфеле и учета кредитных рисков.

Правило Базельского комитета расчета 10-дневного показателя VaR через 1-дневный показатель VaR: интерпретация в рамках модели Башелье.

Экономический капитал и резервы. Относительные потери. Аллокация капитала.

Регуляторный капитал. Арбитраж по капиталу. Соотношение стандартного подхода Базельского комитета и использующего внутренние подходы

Бэктестинг по методу Базельского комитета.

Проблема «тяжелых хвостов» распределений приращений цен. Модификация модели Башелье-Самуэльсона

Проблема «тяжелых хвостов» распределений приращений цен. Модели типа ARCH.

Проблема «тяжелых хвостов» распределений приращений цен. Байесовский подход к оцениванию.

Дельта-нормальная аппроксимация показателя VaR потенциальных потерь портфеля, содержащего опционы, в рамках модели Башелье.

Аспекты ликвидности по Кайлу.

Ликвидационная стоимость портфеля. Расчет показателя VaR потенциальных потерь в рамках модели Башелье при равномерной ликвидации малыми порциями.

Ликвидационная стоимость портфеля. Постановка задачи оптимальной ликвидации. Использование хеджирования в процессе ликвидации.

ЧАСТЬ 2. Модели кредитного риска (24 часа)

Автор программы – к.ф.-м.н. Помазанов М.В.

Аннотация.	Курс «Модели кредитного риска» читается студентам второго курса магистратуры направления Экономика, обучающимся по магистерской программе «Управление рисками и актуарные методы».

Курс преимущественно предназначен для ознакомления слушателей с теорией и практикой расчета и управления кредитными рисками в банке, он может быть также полезен и для решения задач по управлению кредитными рисками в промышленной компании.

Поскольку мировое банковское сообщество не пришло к единой методологии оценки и управления кредитными рисками, студентам предлагается набор альтернативных подходов, используемых на практике ведущими мировыми рейтинговыми компаниями и банками.

Основное внимание в курсе уделено обучению студентов самостоятельно разрабатывать и адаптировать существующие подходы к реальным условиям, подробно рассматриваются примеры выбора, калибровки моделей, верификации по существующим данным. Многие из примеров взяты из личного опыта автора курса по разработке и адаптации моделей кредитного риска для практического внедрения в банках.

Полученные знания могут быть использованы в курсах экономического профиля и при подготовке магистерских диссертаций, связанных с проблемами расчета и управления кредитными рисками.

Для успешного усвоения курса студентам необходимо не просто получить представление об основных методах анализа, но и научиться применять эти методы. Это требует непрерывной практики в решении задач, примеры решения задач разбираются на лекциях.

Требования к студентам.

Предполагается, что студенты знакомы с необходимым математическим аппаратом (математический анализ, теория вероятностей, теория случайных процессов, дифференциальные уравнения, численные методы). Предполагается также, что студенты имеют в своем багаже знания, касающиеся базовых экономических дисциплин (макроэкономика, микроэкономика, анализ хозяйственной деятельности предприятий и банков, основы бухг.учета). Кроме того от студентов потребуется знание английского языка на уровне чтения технической (экономической) литературы.

Учебная задача дисциплины.

В результате изучения курса «Модели кредитных рисков» студент должен:

знать основные результаты современной методологии расчета и управления кредитными рисками

обладать навыками использования и адаптации различных методов и моделей для оценки кредитного риска

уметь применять полученные знания при решении теоретических и практических задач.

2.Тематический план части 2.

№	Наименование разделов и тем	Всего Часов	Аудиторные часы	Самостоятельная работа
Лекции	Семинары
1	Общие характеристики и параметры кредитного риска	8	6	2
2	Модели портфелей	12	6	6
3	Модели банкротств	10	6	4
4	Модель риска Basel-2 IRB Approach, структурные продукты	10	6	4
Итого:	40	24	16

3. Литература.

Основная.

Помазанов М. В. Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке: методология, практика, рекомендации. М. : Регламент, 2010.

Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook. McGraw-Hill.

Энциклопедия финансового риск-менеджмента. //Под ред. А.А.Лобанова, А.В.Чугунова. -М.: Альпина паблишер, 2003, 761 с.

Методика CreditRisk+ в классическом варианте, разработанном аналитиками банка КредитСвисс. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf

CreditMetrics™ -- Technical Document. Greg M. Gupton, Christopher C. Finger, Mickey Bhatia. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditmetrics_techdoc.pdf

А. В. Кавкин. Рынок кредитных деривативов. –М.: Экзамен, 2001 г.

Дополнительная.

RiskCalcTM For Private Companies: Moody's Default Model. Rating Methodology.Eric Falkenstein. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/Moodys_Default_Model.pdf

Modeling Default Risk. Peter J. Crosbie, Jeffrey R. Bohn. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/modeling_default_risk.pdf

A model of Bancruptcy Perediction. Eivind Bernhardsen. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/norgesmod.pdf

CreditGrades™ Technical Document, May 2002. Christopher C. Finger. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf

Количественный анализ кредитного риска. М. Помазанов; Банковкие Технологии, N 2, 2004 http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/egarcreditrisk.pdf

Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям. Помазанов М.В. , к.ф.-м.н., Колоколова О.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/formula_preprint.pdf

Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям. Помазанов М.В., Петрук Т.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/pd-models-egar-credit-risk.pdf

Методика выделения спрэда дефолта из спрэда доходности облигаций. Помазанов М.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/egar-credit-risk-methods.pdf (Помазанов М. В.; Журнал "Рынок ценных бумаг", №1,2006. "От спрэдов к дефолтам")

An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions. Basel Committee on Banking Supervision. http://www.bis.org/bcbs/irbriskweight.pdf

PROBABILITY OF LOSS ON LOAN PORTFOLIO. KMV. Oldrich Vasicek, 2/12/87 http://www.moodyskmv.com/research/files/wp/Probability_of_Loss_on_Loan_Portfolio.pdf

Ханс Питер Бэр. Секьюритизация активов. – М.: Волтерс Клувер, 2006. – 624с.

Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark. A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance 24 (2000) 59-117 http://www.creditriskresource.com/papers/paper_101.pdf

4.Формы контроля.

Формы контроля: Для части 2 итоговый экзамен (общий для всех частей), коллоквиум.

Текущий контроль –

посещение лекций и активность студентов на занятии (10% от общей оценки).

Промежуточный контроль –

коллоквиум (30% от общей оценки)

Итоговый контроль –

письменный экзамен в конце курса (60% от общей оценки)

Итоговый контроль – итоговый экзамен: проводится в присутствии преподавателя и предполагает краткий ответ на вопросы, а также решение задач. Вопросы составляются с учётом материала, пройденного как на лекционных занятиях, так и на семинарских занятиях. Время, отводимое на выполнение итоговой работы, 2 астрономических часа (120 минут).

Итоговая оценка складывается из результатов текущего контроля (Отек),

промежуточного контроля (Опр) и оценки по 10-бальной шкале, полученной на экзамене (Оэкз).

Итоговая оценка (Оср) определяется как средневзвешенная величина из оценок текущего контроля (Отек), промежуточного контроля (Опр) и итогового экзамена (Оэкз).

Удельный вес каждой формы контроля составляет:

Текущий контроль = 0,1

Промежуточный контроль = 0,3

Итоговый экзамен = 0,6

Оср=0,1*Отек +0,3*Опр+0,6*Оэкз

5. Содержание программы.

Раздел I. Общие характеристики и параметры кредитного риска.

Основные параметры элементов кредитного портфеля, влияющие на риск

Ставка восстановления. Кредитная экспозиция (exposure)

График распределения потерь. Ожидаемые, неожидаемые потери, VAR, уровень надежности

Основные требования к капиталу. Экономический капитал, резервы.

Типы моделей банкротств и их различие.

Кредит-скоринговая модель Альтмана

Рейтинги Moody’s, S&P,Fitch.

Внутренние рейтинги, их место в бизнес-процессе кредитования Подходы к рейтингам: PIT и TTC, различия, калибровки рейтингов.

Инструменты управления кредитным риском, риск-премия, рейтинг сделки

ЛИТЕРАТУРА.

Помазанов М. В. Продвинутый подход к управлению кредитным риском в банке: методология, практика, рекомендации. М. : Регламент, 2010.

Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook. McGraw-Hill.

Энциклопедия финансового риск-менеджмента. //Под ред. А.А.Лобанова, А.В.Чугунова. -М.: Альпина паблишер, 2003, 761 с.

Раздел II. Модели портфелей.

Модель Credit Portfolio View

Основные принципы построения модели блуждающих дефолтов.

Основные допущения модели Credit Metrics

Матрица переходов (транзакций) в модели Credit Metrics

Понятие коррелированных изменений рейтингов в модели Credit Metrics. Калибровка границ переходов с помощью параметра состояния.

Метод Монте-Карло и расчет распределения стоимости кредитного портфеля в модели Credit Metrics.

Принципы построения актуарной модели CreditRisk+ распределения потерь по портфелю

Построение распределения потерь для случая одинаковых лимитов для нескольких заемщиков. Распределение количества дефолтов. Распределение Пуассона.

ЛИТЕРАТУРА.

Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark. A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance 24 (2000) 59-117 http://www.creditriskresource.com/papers/paper_101.pdf

Методика CreditRisk+ в классическом варианте, разработанном аналитиками банка КредитСвисс. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf

CreditMetrics™ -- Technical Document. Greg M. Gupton, Christopher C. Finger, Mickey Bhatia.

Количественный анализ кредитного риска. М. Помазанов; Банковкие Технологии, N 2, 2004 http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/egarcreditrisk.pdf

Раздел III. Модели банкротств.

Структурная модель Мертона: основные допущения, моделирование дефолта

Связь между ненаблюдаемыми (величина активов, волатильность активов) и наблюдаемыми (капитализация, волатильность котировок). Принципы вывода формулы Меротона-Блэка-Шоулза.

Методика KMV, расстояние до дефолта, калибровка.

Понятие о модели сокращенной формы. Безрисковая кривая. Спрэд. Связь с вероятностью дефолта. Премия за риск.

Формула среднегодовой вероятности дефолта, вычисляемой по спрэду бескупонной облигации.

Модели динамической интенсивности дефолтов. Кривая кумулятивной вероятности дефолта (зависимость от временного горизонта).

Параметры рейтингования заемщиков. Скоринговая модель. Пример

Принципы калибровки скоринговой модели. Разработка кредит-скоринговой формулы модели банкротств. Пример, корпоративные и суверенные субъекты

ЛИТЕРАТУРА.

Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook. McGraw-Hill.

Энциклопедия финансового риск-менеджмента. //Под ред. А.А.Лобанова, А.В.Чугунова. -М.: Альпина паблишер, 2003, 761 с.

RiskCalcTM For Private Companies: Moody's Default Model. Rating Methodology.Eric Falkenstein. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/Moodys_Default_Model.pdf

Modeling Default Risk. Peter J. Crosbie, Jeffrey R. Bohn. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/modeling_default_risk.pdf

A model of Bancruptcy Perediction. Eivind Bernhardsen. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/norgesmod.pdf

CreditGrades™ Technical Document, May 2002. Christopher C. Finger. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf

Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям. Помазанов М.В. , к.ф.-м.н., Колоколова О.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/formula_preprint.pdf

Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям. Помазанов М.В., Петрук Т.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/pd-models-egar-credit-risk.pdf

Методика выделения спрэда дефолта из спрэда доходности облигаций. Помазанов М.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/egar-credit-risk-methods.pdf (Помазанов М. В.; Журнал "Рынок ценных бумаг", №1,2006. "От спрэдов к дефолтам")

Раздел IV. Модель риска Basel-2 IRB Approach, структурные продукты.

Однофакторная модель дефолтов. Условная PD

Принцип построения формулы для экономического капитала Продвинутого подхода Базель-2 (IRB Approach)

Принципы определения параметра корреляции. Рекомендации Базель-2. Модель Vasichek

Фактор пенальти для экономического капитала. Учет ограничений диверсификации портфеля

Производные кредитные инструменты. Схема секьюритизации активов.

Производные кредитные инструменты: CDO, Кредитный своп, Корзины FTD.

ЛИТЕРАТУРА.

А. В. Кавкин. Рынок кредитных деривативов. –М.: Экзамен, 2001 г.

An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions. Basel Committee on Banking Supervision. http://www.bis.org/bcbs/irbriskweight.pdf

PROBABILITY OF LOSS ON LOAN PORTFOLIO. KMV. Oldrich Vasicek, 2/12/87 http://www.moodyskmv.com/research/files/wp/Probability_of_Loss_on_Loan_Portfolio.pdf

Ханс Питер Бэр. Секьюритизация активов. – М.: Волтерс Клувер, 2006. – 624с.

6. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины.

Примеры вопросов (задач) для проверки качества знаний:

Что такое неожидаемые потери (unexpected loss) по портфелю

A. Средне-вероятная величина всех возможных потерь

B. Максимально возможные потери

C. VAR (Value at risk) при заданном уровне надежности

D. VAR минус Ожидаемые потери

Как ведет себя вероятность дефолта в зависимости от длины временного горизонта

Остается постоянной

Растет

Падает

В какой из моделей при расчете распределения потерь по портфелю используется матрица переходов (Transition matrix)

Credit Metrics

CreditRisk+

Merton-Black-Sholes

Известно, в последовательности рейтинговых групп вероятность дефолта падает. В какой из последовательностей это верно.
I – ( AA, BBB,C), II – (CCC,B,AAA), III – (B+,BBB,A)

Только в II

В I и II

В II и III

В I и II и III

7. Темы работ для коллоквиума

Работы студентов для коллоквиума заключаются в написании докладов на определенные темы по различным методическим источникам, освещающим те или иные аспекты оценок, анализа и управления кредитным риском. Список тем не является неизменным и может пополняться новыми вопросами по мере появления новых работ и книг по кредитному риску. Темы могут более подробно раскрывать вопросы, разобранные в курсе, а также и освещать новые, которых курс не коснулся. Оптимальный объем доклада 5-10 стр. Для освящения тем студентам будет выделено время с регламентом 20мин – 1 тема. Допускается и приветствуется инициатива студентов в самостоятельном выборе вопросов для доклада, не вошедших в список, но относящихся к теме курса.

Примерные темы:

Модели и статистики для вычисления ставки восстановления (по материалам исследований рейтинговых агентств)

Модели банкротств для закрытых компаний (KMV скоринговая модель RiskCalc)

Модели банкротств (Норвежская модель)

Модель CreditGrades

Вирусные модели кризисов взаимных банкротств

Вывод формулы Мертона-Блэка-Шоулза

Сравнение моделей кредитных портфелей (CreditRisk+, CreditMetrics)

Кривая кумулятивной вероятности дефолта. Последние данные по результатам исследования Moodyes и S&P.

Обобщение однофакторной модели на многофакторный аналог.

Кредитная емкость компании

Риск инвестиционного кредитования

Расчет кредитного рейтинга субъекта федерации

Особенности вычисления кредитного качества лизингового портфеля

Кредитный риск факторинговых сделок

Методика определения кредитного рейтинга S&P

Методика определения кредитного рейтинга Moodyes

Маргинальный VAR, вклад отдельных компаний в VAR кредитного портфеля.

Кредитные деривативы, первые итоги торгов на российском рынке

Учет эффектов концентрации в расчете требований к капиталу

Методы выделения составляющей кредитного риска из спрэдов облигаций

Вопросы экзамена по кредитным рискам

1. Общие понятия и система измерения кредитного риска

Вероятность дефолта PD, ожидаемые потери, непредвиденные потери кредитного портфеля, VAR

Подход на основе внутренних рейтингов, его место в бизнес-процессе кредитования

Инструменты управления кредитным риском, риск-премия, рейтинг сделки

Рейтинговые шкалы Moodyes, S@P, Fitch

Подходы к рейтингам: PIT и TTC, различия, калибровки рейтингов.

Построение и требования к внутренней рейтинговой системе (IRB Approach)

Структура объектно-ориентированной рейтинговой модели, технологическая схема, основные этапы построения

Выбор риск-доминирующих факторов, их подтверждение, веса

Основные финансовые риск-доминирующие факторы, примеры и рекомендация вычисления

Выделение особых точек риска (внутренний бизнес, правовые риски, взаимодействие с банком), коррекция рейтинга

Общепринятые методы распознавания силы факторов риска, построение ROC-кривых, классификация, интерпретация

Что нужно, чтобы доказать, что рейтинг работает? Аттестация рейтинговых моделей, решение о применимости в бизнесе

Что делать, если дефолтов мало? Настройка low-default, оптимизация IRB

Сколько стоит риск в рейтинге? калибровка IRB

Примеры рейтинговых систем, региональные и местные органы власти

Потери при дефолте LGD (обзор подходов)

Средства под риском EAD (кредитные, рыночные долговые инструменты, внебалансовые обязательства)

Горизонты риска, учет связности

Пункты для внутреннего контроля адекватности рейтингов

Требования к капиталу портфеля под стрессовые (непредвиденные) потери

Общепризнанная портфельная модель на матрицах переходов (Credit Metrics). Применимость для практики.

Принципы построения актуарной модели CreditRisk+ распределения потерь по портфелю

Построение распределения потерь для случая одинаковых лимитов для нескольких заемщиков. Распределение количества дефолтов. Распределение Пуассона.

Модели динамической интенсивности дефолтов. Кривая кумулятивной вероятности дефолта (зависимость от временного горизонта).

Базовая концепция однофакторной модели непредвиденных потерь (стрессовая компонента, методические рекомендации Базель-2)

Структура требований к капиталу уровень надежности

Учет конечной диверсификации портфеля, штраф за концентрацию

Ожидаемые потери и резервы, распределение капитала, Риск/доходность (RAROC), лимиты на капитал

Подходы к стресс-тестированию кредитного портфеля

Параметры риска в период глобального кризиса

Индикаторы кредитного риска, прогноз EDF

Эффекты экономического спада для мощности IRB, средний уровень восстановлений, международная статистика