• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Подходы к агрегированию независимых оценок кредитного качества и их воспроизведение с помощью общедоступной информации

Приоритетные направления развития: экономика
2018

Цель работы: анализ подходов к агрегации оценок относительного кредитного качества, измерения качества агрегированной оценки, а также исследование ее реплицируемости с помощью моделей на основе общедоступной информации об объектах рейтинга.

Используемые методы

В исследовании применялся аппарат анализа экспертной информации и теории коллективного выбора, выпуклой оптимизации, регуляризация, генетические алгоритмы решения оптимизационных задач, эконометрическое моделирование, а также различные способы визуализации данных. Для проведения расчетов использовалась среда программирования MATLAB.

Эмпирическая база исследования

Данные о долгосрочных рейтингах кредитоспособности, присвоенных семью рейтинговыми агентствами российским банкам в период с 01.07.2010 до 01.07.2016 г. в национальных шкалах. Для исследования разделяющей способности агрегированного рейтинга использованы данные о дефолтах банков. Также в исследовании использованы данные о результатах торгов государственными и корпоративными облигациями на российском рынке за соответствующий период.

Результаты работы

Сформулирован алгоритм исследования и оценки качеств агрегированных кредитных оценок на основе сравнения их качества дискриминационной способности и согласованности ранжировании на различных подмножествах заемщиков с существующими инструментами оценки кредитного риска, а также на основе реплицируемости результатов агрегирования результатов агрегирования с помощью моделей и возможности экстраполяции агрегированного рейтинга с ее помощью за пределы исходной области его определения. Подход позволяет выяснить, является ли агрегированный рейтинг полезным для практики и установить область его применимости. С использованием предложенного подхода исследованы агрегированные рейтинги российских банков. В частности, исследован подход, разработанный в рамках проекта 2017 г, получены доказательства его локальной практической применимости и информационной емкости. Также в работе предложен подход к построению «рыночного» рейтинга на основе кредитных спрэдов облигаций; обоснована его эффективность и прикладные качества. Результаты исследования могут быть использованы для целей управления кредитными рисками, сопоставления рейтинговых шкал, бенчмаркинга внутренних рейтинговых систем банков и финансовой инженерии.

Публикации по проекту:


Lapshin V. A., Sofia Sokhatskaya. Choosing the Weighting Coefficients for Estimating the Term Structure from Sovereign Bonds / NRU Higher School of Economics. Series FE "Financial Economics". 2018. No. WP BRP 73/FE/2018.