Эмпирическое моделирование кредитного риска международных банков: оценка и сравнение кредитных рейтингов

Работа посвящена моделированию кредитного риска международных банков путем построения логистических моделей кредитных рейтингов, присвоенных рейтинговыми агентствами Moody’s, Standard & Poor’s и Fitch Ratings и приведённых к базовой шкале. Используя случайную выборку из 478 банков из более чем 40 стран в периоды с 2007 по 2019 года, мы получили модель рейтингов множественного упорядоченного выбора, которая может быть эффективно использована для оценки кредитного риска, что было показано на результатах прогнозирования вне обучающей выборки. Полученная модель содержит в себе финансовые индикаторы устойчивости банка, макроэкономические индексы и показатели уровня государственного управления. Качество предсказания модели было значительно улучшено путем включения перекрёстных переменных и применения Метода Главных Компонент (доля безошибочных результатов увеличилась на 9% у классовой модели и на 6% у градационной модели). Кроме того, с помощью оценки предельных эффектов, было обнаружено эмпирическое подтверждение того, что в кризисные моменты увеличивается доля показателей ликвидности в рейтинговой оценке. В то же время предельный эффект на общем временном горизонте преобладает у показателей качества активов и размера банка среди финансовых переменных, включённых в рейтинговую модель. Для перевода кредитного рейтинга в количественную меру кредитного риска, мы разработали динамическую шкалу преобразования кредитных рейтингов в вероятность дефолта (PD) путем оценки средней исторической частоты дефолтов Российских банков. Проведённый анализ помог нам сформулировать инвестиционный совет: для достижения более высокой доходности от инвестиций в банки с кредитными рейтингами из высоко спекулятивного класса, оптимально выбрать долгосрочную инвестицию через 1 или 2 года после присвоения рейтинга. Ключевые слова: банки, кредитный риск, рейтинг, ликвидность.