Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Кредитные риски в системе финансового риск-менеджмента

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Обоснованы рекомендации по приоритетному использованию концепции рентабельности капитала с учетом риска (концепция КАЯОС) при определении стоимости кредитного продукта на основе сравнительного анализа с традиционным подходом «издержки плюс прибыль», которые выражаются в возможности распределять капитал по клиентам, кредитным продуктам и направлениям деятельности с учетом реальной подверженности… Читать ещё >

Содержание

  • Глава I. КРЕДИТНЫЕ РИСКИ И ИХ МЕСТО В СИСТЕМЕ ФИНАНСОВОГО РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА
    • 1. 1. Система ф инансового риск-менеджмента
    • 1. 2. Сущность кредитных рисков в современных условиях
    • 1. 3. Анализ факторов, влияющих на кредитный риск
  • Глава 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТНЫХ РИСКОВ
    • 2. 1. Исследование подходов к оценке кредитного риска
    • 2. 2. Оценка кредитного риска портфеля активов
    • 2. 3. Классификационный анализ системных комплексов по оценке кредитного риска портфеля
  • Глава 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ
    • 3. 1. Управление кредитными рисками: инструменты и механизмы снижения
    • 3. 2. Разработка методики моделирования и оценки факторов риска для принятия решений по управлению кредитными рисками

Кредитные риски в системе финансового риск-менеджмента (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

диссертационного исследования обусловлена необходимостью разработки и внедрения научно обоснованной методологии управления кредитными рисками в деятельности бизнес-структур. Значение этой проблемы в России усиливается в связи с углублением рыночных отношений, возрастанием неопределенности на финансовых рынках, а значит вероятности потерь, активизацией интеграционных процессов вхождения отечественных структур в мировую финансовую систему.

Совершенствование действующих и конструирование новых технологий, инструментов финансового риск-менеджмента, особенно в сфере управления кредитными рисками, приобретают особую актуальность в связи с нарастанием общемировой тенденции усиления роли финансовой системы не только в экономике, но и жизни общества в целомглобализации финансовых рынковростом международной конкуренцииувеличением волатильности рынков и возрастанием интенсивности дефолтов.

В этих условиях ситуация в России представляется еще более острой, поскольку цивилизованная научно обоснованная практика работы отечественных структур в сфере финансового риск-менеджмента находится пока в стадии формирования, отсутствуют реальные механизмы финансовой поддержки предприятий в кризисных ситуациях. Во многом это вызвано тем фактом, что вплоть до финансового кризиса 17 августа 1998 года в России не уделялось должного внимания проблемам управления финансовыми и кредитными рисками, в этой связи налицо и недостаточный уровень исследований данной проблемы в отечественной науке.

В то же время, в силу исключительной динамичности, нестабильности и турбулентности финансовых рынков России, в сочетании с продолжающимся процессом развития законодательной базы, управление финансовыми и кредитными рисками становится обязательным инструментом принятия решений как по вопросам финансирования, кредитования, инвестиционной деятельности, создания и оптимизации портфелей финансовых инструментов, управления активами и пассивами, так и выработке управленческих стратегий. Грамотное решение этих проблем приобретает особую актуальность в деятельности отечественных бизнес-структур.

Таким образом, объективно возрастает необходимость в изучении, разработке и внедрении научно обоснованной системы управления финансовыми и кредитными рисками, при этом важное значение приобретают комплексные теоретические и аналитические разработки, посвященные анализу, оценке и мониторингу кредитных рисков в системе финансового риск-менеджмента.

Степень научной разработанности темы. Проблемы управления кредитными рисками достаточно подробно исследованы за рубежом мировыми деятелями науки и практиками, о чем свидетельствует широкий перечень публикаций, научных и технологических разработок. Вместе с тем, налицо явный дефицит научных исследований и публикаций отечественных специалистов по данной проблематике. Поскольку эффективное функционирование системы финансового риск-менеджмента невозможно без использования передовых современных подходов и инструментов к управлению кредитными рисками, то новизна проблемы для российской экономики заключается в необходимости проведения научных исследований в данном направлении, разработке методических рекомендаций по оценке, анализу и минимизации кредитных рисков с целью их практического внедрения в деятельность отечественных структур.

В процессе диссертационного исследования широко использовались различные источники информации: монографии зарубежных и отечественных ученых по риск-менеджменту, управлению кредитными рисками как основному виду финансовых рисков для российской экономики, периодические издания, статистические и информационные данные.

Объектом диссертационного исследования являются финансовые институты, которые в процессе хозяйственной деятельности подвергаются и принимают на себя кредитные риски.

Предметом исследования данной работы является процесс управления кредитными рисками на основе использования современных методов их оценки.

Цель диссертации состоит в разработке методики моделирования и оценки факторов риска для принятия финансовыми институтами решений по управлению кредитными рисками на основе исследования современной методологии управления кредитными рисками.

Для достижения указанной цели, в работе были поставлены следующие задачи:

• исследовать экономическую природу кредитных рисков и их место в системе финансового риск-менеджмента;

• изучить типологию кредитных рисков;

• исследовать методологию оценки кредитных рисков как основного вида финансовых рисков для российского сектора экономики в системе финансового риск-менеджмента;

• выявить преимущества, недостатки и наиболее эффективные сферы применения отдельных методологических подходов и методик оценки кредитных рисков;

• провести классификационный анализ системных комплексов по оценке кредитных рисков портфеля;

• проанализировать методики по определению стоимости кредитных продуктов;

• исследовать систему управления кредитными рисками;

• разработать методику моделирования и оценки факторов риска для принятия решений по управлению кредитными рисками.

Теоретическую основу исследования составили труды и исследования отечественных и зарубежных деятелей науки и практиков в области управления кредитными рисками, риск-менеджмента и анализа рисков.

Становление, развитие и достижения финансового риск-менеджмента как отдельной науки и системы управления кредитными рисками рассматриваются в трудах ведущих зарубежных специалистов: Ф. Джориона, Дж. Куота, Э. Альтмана, П. Нараянана, В. Смитсона, К. Смита, Дж. Вилфорда, А. Сондерса, Р. Мертона, С. Алена, С. Белксака, М. Круи, Д. Галаи, Р. Марка и др.

Среди российских исследователей следует назвать Балабанова И. Т., Барбаумова В. Е., Гранатурова В. М., Лобанова A.A., Рогова М. А., Русанова Ю. Ю., Севрук В. Т. и др.

Методологической основой диссертационного исследования явились принципы диалектической логики, позволяющие рассматривать все явления в развитии и взаимосвязи. В работе использовались такие методы и приемы, как статистическое наблюдение, анализ, классификация, дискриминантный и факторный анализ, а также методы математической статистики и моделирование экономических процессов.

Научная новизна работы состоит в следующем:

— выявлены основные тенденции и предпосылки развития кредитного риск-менеджмента;

— уточнены теоретические понятия «кредитный риск», «кредитное событие», «миграция кредитных рейтингов», а также классификация кредитных рисков;

— определены и оценены факторы, влияющие на уровень кредитного риска: вероятность наступления дефолта, подверженность кредитному риску, потери в случае дефолта;

— разработана классификация действующих методов оценки кредитного риска по признакам математического обеспечения, сфере применения, предмету исследования;

— обобщены, научно обоснованы и систематизированы современные технологии анализа и оценки кредитного риска, выявлены их преимущества и недостатки;

— предложены методические подходы к определению эффекта воздействия качественных рисков на уровень кредитного риска финансовых институтов.

Практическая значимость диссертационного исследования состоит в следующем:

— разработаны основные методы оценки влияния изменения кредитного рейтинга на рыночную стоимость финансовых инструментов;

— обоснованы рекомендации по приоритетному использованию концепции рентабельности капитала с учетом риска (концепция ЯАКОС) при определении стоимости кредитного продукта;

— предложены сравнительные характеристики системных комплексов оценки кредитного риска портфеля, которые позволяют всесторонне оценить возможности и сферы применения этих комплексов;

— разработан комплекс мер по управлению и повышению эффективности кредитного риск-менеджмента;

— разработана методика моделирования и оценки факторов риска при принятии финансовыми институтами решений по управлению кредитными рисками.

Рекомендации и предложения, сформулированные в диссертации, могут быть использованы Министерством финансов РФ при формировании политики в области управления кредитными рисками на финансовых рынках, политики в области внешних государственных займов, оценки страновых рисковЦентральным банком России для регулирования, контроля и надзора за кредитным риском коммерческих банков, а также российскими финансовыми институтами для оценки и управления кредитными рисками. Материалы диссертации могут использоваться для разработки учебных курсов в высших учебных заведениях и бизнес-школах по финансовому риск-менеджменту.

Апробация работы. Основные положения и выводы диссертации использованы в деятельности «Исследовательской группы «РЭА — Риск-менеджмент», а также при написании учебного пособия, программы и учебного курса «Финансовый риск-менеджер» для подготовки к сдаче Международного квалификационного экзамена на получение аттестата Financial Risk Manager (FRM), проводящегося Международной ассоциацией специалистов по управлению рисками (GARP) и ставшего общепризнанным стандартом в области методологии финансового риск-менеджмента.

Материалы диссертационного исследования использованы в деятельности «МПИ Банка» (ЗАО). Апробирована и внедрена разработанная в диссертации методика моделирования и оценки качественных факторов риска при принятии решений банком по управлению кредитными рисками.

Материалы и выводы диссертационной работы послужили основой лекционных и семинарских занятий по учебным дисциплинам «Финансовые стратегии компании», «Теоретические основы риск-менеджмента», «Управление финансовыми рисками» для программ подготовки бакалавров экономики, специалистов и магистров, а также международной программы «IBS-Plekhanov» в РЭА им. Г. В. Плеханова.

Результаты диссертационного исследования использованы автором на Второй международной ежегодной конференции и выставке по риск-менеджменту GARP2001, проводившейся в Нью-Йорке в феврале 2001 года.

Основные идеи и выводы диссертационного исследования нашли отражение в публикациях автора, общий объем которых составляет 20,5 п.л.

Логика диссертации обусловлена поставленными в ней задачами и определяет структуру работы.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, а также включает в себя приложения. Работа, включая приложения, изложена на 170 страницах машинописного текста,.

Заключение

.

По итогам проведенного исследования автором сделаны следующие выводы и разработаны рекомендации.

1. Определено основное содержание системы финансового риск-менеджмента, элементы этой системы — объект и субъект управления, с соответствующими функциями управления, с единой целью управления, а также прямыми и обратными взаимосвязями, основанными на информации.

2. Уточнены основные этапы процесса финансового риск-менеджмента, к которым относятся: идентификация риска, оценка риска, выбор метода и инструментов управления риском, мониторинг.

3. Определены и доказаны роль и место кредитных рисков в системе финансового риск-менеджмента, которые являются основным элементом финансового риска в силу, огромных масштабов потерь, банкротств и дефолтов из-за подверженности, именно кредитному риску, частоты, с которой они возникают и распространяются, а также необходимости создания резерва против потерь от кредитного риска в значительно большем объеме нежели от других видов финансового риска, увеличения объемов кредитных операций, в частности в России, по причине обострения проблемы доходности на фондовом и валютном рынках и в связи с ростом промышленного производства.

4. Выявлены основные тенденции и предпосылки развития кредитного риск-менеджмента, к которым относятся:

— увеличение объемов заемного капитала, в частности, банковского финансирования;

— появление рынка высокодоходных облигаций с низким кредитным рейтингомтак называемых «мусорных» облигаций (junk bonds);

— формирование тенденции к снижению рентабельности финансовых институтов;

— случаи значительных потерь по ссудам и займам, получившим широкую известность в виду низкого качества активов, несвоевременного выявления проблемных кредитов, недостаточности созданных под них резервов и слабости кредитного контроля;

— процесс глобализации мирового хозяйства и тенденция дерегулирования финансовых рынков, оказавшие непосредственное воздействие на возрастание кредитных рисков.

5. Уточнено теоретическое понятие «кредитный риск» с двух позиций: конкретного заемщика и ссудного портфеля. Поскольку кредитный риск заемщика представляет собой риск невыполнения заемщиком своих обязательств, а кредитный риск ссудного портфеля представляет собой вероятность уменьшения стоимости части активов, представленной суммой выданных займов и приобретенных долговых обязательств, либо значительным снижением фактической доходности от данной части активов.

6. Определена и уточнена классификация кредитных рисков, согласно которой основными видами кредитного риска являются внешний риск — это риск контрагента и внутренний риск — это риск кредитного продукта. Так как внешний риск обусловлен оценкой платежеспособности, надежности контрагента, вероятности объявления им дефолта и потенциальных потерь в случае дефолта, а внутренний — сопряжен с особенностями кредитного продукта и возможных потерь по нему вследствие невыполнения контрагентом своих обязательств.

7. Уточнены типология и понятие кредитного события, которое отражает изменение кредитоспособности заемщика или кредитного «качества» финансового инструмента, наступление которого характеризуется четко определенными условиями и применимо к любым кредитным продуктам, включая ссуды, облигации, кредитные производные инструменты.

8. Предложен более широкий концептуальный подход толкования экономической природы кредитного риска, так как кредитный риск не ограничивается только сферой кредитования, но и распространяется и на целый ряд других финансовых операций, совершаемых на финансовых рынках, включая операции с ценными бумагами, операции с иностранной валютой, торговое финансирование, сделки на межбанковском рынке, акцептование, а также предоставление гарантий и поручительств.

9. Исследование методик анализа кредитоспособности заемщика позволило выделить классический подход кредитного анализа, согласно которому процесс оценки кредитного риска заемщика заключается в оценке его кредитоспособности и оценке риска кредитного продукта, что соответствует внешнему и внутреннему кредитным рискам, представленных в классификации кредитных рисков.

10. Определена важная составляющая процесса управления кредитными рискамианализ «миграции» кредитного рейтинга, то есть изменения кредитного рейтинга. Необходимость такого анализа обусловлена существенным влиянием изменения кредитных рейтингов на стоимость финансовых инструментов, а также возможностью прямых потерь в результате реакции рынка или трансформацией всей кредитной политики финансового института.

11. Разработаны основные методы оценки влияния изменения кредитного рейтинга на рыночную стоимость финансового инструмента.

Первый метод «модифицированной дюрации» заключается в умножении модифицированной дюрации на изменение кредитного спреда при миграции рейтинга.

Второй метод «переоценки стоимости инструмента по форвардной кривой доходности» характеризуется осуществлением оценки стоимости облигации в зависимости от возможных изменений рейтинга в следующем периоде, и дисконтировании денежных средств, приходящихся на этот период, по форвардной кривой доходности по бескупонным облигациям для нового значения кредитного рейтинга.

Третий аналитический метод состоит в непосредственном наблюдении изменений рыночной цены облигаций при изменении кредитного рейтинга по большому числу выпусков с разными кредитными рейтингами.

Четвертый факторный подход заключается в «разложении» наблюдаемого рыночного спреда по облигациям с различным рейтингом на влияющие факторы и выделении того из них, который бы отражал влияние ожидаемого изменения кредитного рейтинга.

12. Определены и оценены факторы, влияющие на уровень кредитного риска: вероятность наступления дефолта, подверженность кредитному риску, потери в случае дефолта. Поскольку дефолт является основным критерием наступления кредитного события, то оценка кредитного риска должна базироваться на расчете показателя вероятности наступления дефолта. В этой связи, уровень кредитного риска можно рассматривать как функцию от следующих параметров:

— вероятности наступления дефолта, оцениваемой путем анализа финансового состояния заемщика или рыночной стоимости выпущенных им в обращение облигаций и акций;

— подверженности кредитному риску, представляющей собой экономическую оценку стоимости активов, подверженных риску, в момент объявления дефолта;

— потерь в случае дефолта, которые отражают уровень потерь с учетом частичного восстановления активов.

13. Разработана классификация действующих методов оценки кредитного риска по признакам математического обеспечения, сфере применения, предмету исследования.

14. В результате исследования методологии оценки кредитных рисков научно обоснованы, систематизированы и классифицированы основные методики анализа и оценки кредитного риска на два подхода:

— актуарный подход, позволяющий рассчитать объективную оценку вероятности наступления дефолта на основе статистических данных по дефолтам;

— рыночный подход, основанный на рыночной стоимости акций, облигаций или производных финансовых инструментов, с помощью которых определяется вероятность дефолта и премия за риск.

15. Выявлены основные преимущества актуарных моделей ZETA и Z-модели оценки вероятности наступления дефолта, которые выражаются в их востребованности на практике для использования в следующих целях:

— Формирование кредитной политики финансового института. Поскольку с помощью этих моделей можно накладывать определенные ограничения на кредитную политику финансового института, в частности, путем задания лимитов кредитования.

— Осуществление кредитного контроля, так как модели сигнализируют о нарастании или уменьшении вероятности дефолта заемщика, указывая тем самым на необходимость принятия экстренных мер.

— Определение стоимости кредитного продукта, потому, что модели могут применяться для расчета премии за риск, которая компенсирует ожидаемые потери в случае дефолта, а также суммы кредита с учетом прогноза непредвиденных потерь.

— Оценка кредитного риска, классификация и структуризация активов, подлежащих секьюритизации. Например, финансовый институт, обладающий большим портфелем ипотечных кредитов, выводит их за баланс и выпускает обеспеченные ими облигации, купонная ставка по которым пропорциональна выплатам в счет погашения ипотечных ссуд. Такие операции позволяют получить дополнительное финансирование за счет реализации части ссудного портфеля, что позволяет увеличивать оборот и получать большую прибыль.

16. Выявлены основные недостатки актуарных моделей ZETA и Z-модели, которые заключаются в следующем:

— обе модели являются чисто эмпирическими, «подогнанными по выборке» и не основываются на какой-либо состоятельной теоретической концепции;

— в моделях используются данные финансовой отчетности, которые могут лишь частично отражать реальное состояние финансового института или отражать его с задержкой;

— обе модели являются линейными.

Поэтому как альтернативу целесообразно использовать рыночные методы оценки вероятности наступления дефолта.

17. Выявлен основной недостаток использования рыночного метода оценки вероятности дефолта на основе метода кредитного спреда, который заключается в обязательном наличии развитого рынка корпоративных облигаций, в противном случае данный подход оказывается малоприменим.

18. Выявлены основные преимущества использования модели оценки вероятности дефолта EDF, основанной на рыночной стоимости акций:

— модель имеет серьезное теоретическое обоснование — подход Мертона к оценке стоимости акционерного капитала как опциона на активы;

— использование в качестве индикатора вероятности дефолта цен акций, а не цен корпоративных облигаций или данных бухгалтерской отчетности, позволяет прогнозировать вероятность дефолта практически любого предприятия, акции которого обращаются на рынке;

— ожидаемая вероятность дефолта является непрерывной случайной величиной, изменяющейся одновременно с ценой акций, в отличие от кредитных рейтингов, изменяющихся дискретно (в среднем один раз в год);

— прогноз вероятности дефолта осуществляется на сравнительно короткий период времени, что позволяет более точно оценивать риск дефолта по сравнению с рейтинговыми агентствами;

— оценка корреляции дефолтов осуществляется на основе корреляции цен акций;

— учитываются как риск пассивов (в виде структуры капитала), так и риски активов — отраслевой и специфический риски, которые отражаются в волатильности стоимости активов.

19. Выявлены основные недостатки модели EDF, которые заключаются в следующем: неприменимость к оценке странового риска, поскольку государство может размещать только долговые, но никак не «долевые» инструменты;

— игнорирование таких характеристик обязательств, как различная очередность удовлетворения требований, обеспечение и защитные оговорки, значительно усложняющие структуру пассивов;

— ограниченность базы данных по частным предприятиям, не имеющим своих акций в обращении.

Кроме того, модель EDF разделяет и все концептуальные изъяны лежащего в его основе подхода Мертона. В этой связи, по нашему мнению, при оценке кредитного риска целесообразно использовать несколько различных подходов (актуарных и рыночных) для формирования целостной картины о кредитном риске.

20. Выявлен основной недостаток использования метода кредитного VaR для оценки кредитного риска портфеля активов, который заключается в оценке только совокупного риска портфеля. Однако для эффективного управления кредитным риском.

147 портфеля активов необходимо знать, какие факторы риска или контрагенты вносят наибольший вклад в общий риск портфеля. Поэтому в этих случаях необходимо проведение моделирования распределения потерь по факторам рискам или контрагентам. Для этих целей наиболее эффективным подходом является метод статистических испытаний (метод Монте-Карло), с помощью которого распределение потерь может также использоваться для декомпозиции портфельного риска по контрагентам и для анализа влияния предполагаемых сделок на риск всего портфеля.

21. Обоснованы рекомендации по приоритетному использованию концепции рентабельности капитала с учетом риска (концепция КАЯОС) при определении стоимости кредитного продукта на основе сравнительного анализа с традиционным подходом «издержки плюс прибыль», которые выражаются в возможности распределять капитал по клиентам, кредитным продуктам и направлениям деятельности с учетом реальной подверженности кредитному и прочим видам риска, в возможности сравнивать между собой направления деятельности с разным уровнем риска, в применимости данного метода для ценообразования кредитных продуктов и финансовых инструментов, а также возможности рационального планирования потребности в капитале с целью экономии на наиболее дорогом из источников средств без ущерба для финансовой устойчивости. Таким образом, концепция ЮУЮС — инструмент повышения рентабельности деятельности, что является весомым конкурентным преимуществом в современном финансовом бизнесе.

22. Предложены сравнительные характеристики системных комплексов оценки кредитного риска портфеля, которые позволяют всесторонне оценить возможности и сферы применения этих комплексов. К ним относятся: подход к моделированию: «сверху вниз» и «снизу вверх" — вид кредитного риска: оценка риска дефолта и переоценка по рыночной стоимостиметод оценки вероятности дефолта: условный и безусловныйметод оценки корреляции дефолтов: структурный и «сокращенный».

23. Разработан комплекс мер по управлению и повышению эффективности кредитного риск-менеджмента: формирование кредитной стратегии, определение кредитной политики, оценка подверженности кредитным рискам, снижение концентрации кредитного риска, кредитный контроль.

24. Выявлены и определены основные подходы по управлению подверженностью кредитному риску и снижения его концентрации: переоценка активов по рыночной стоимостиобеспечение обязательств путем внесения маржи или залогарезервирование средств под покрытие ожидаемых и непредвиденных потерьлимитированиедиверсификация портфелявзаимозачет встречных требований (неттинг) — выработка условий досрочного взыскания суммы задолженности и прекращения действия обязательствстрахованиесекьюритизация долговых обязательствхеджирование с помощью кредитных производных инструментов.

25. Предложены методические подходы к определению эффекта воздействия качественных рисков на уровень кредитного риска финансовых институтов.

26. Для реализации, предложенных методических подходов, к определению эффекта воздействия качественных рисков на уровень кредитного риска финансовых институтов и для оценки кредитного риска при принятии стратегических и управленческих решений рекомендовано использование программного средства «Класс», разработанного НИИ «Восход» для определения чрезвычайных ситуаций в МЧС России.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)».
  2. Федеральный закон от 25.02.1999 № 40-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве) кредитных организаций».
  3. Федеральный Закон от 8.01.98 № 6-ФЗ «О несостоятельности (банкротстве)».
  4. Положение Банка России от 24.04.2000 № 112 «О порядке формирования и использования резервного фонда кредитной организации».
  5. Положение Банка России от 24.09.99 № 89-П «О порядке расчета кредитными организациями размера рыночных рисков».
  6. Положение Банка России от 31.08.1998 № 54-П «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)».
  7. Положение Банка России от 28.08.97 № 509 «Об организации внутреннего контроля в банках».
  8. Инструкция Банка России от 1.10.1997 № 1 «О порядке регулирования деятельности банков».
  9. Инструкция Банка России от 30.06.97 № 62а «О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам».
  10. Указание Банка России от 31.03.2000 № 766-У «О критериях определения финансового состояния кредитных организаций».
  11. Указание Банка России от 07.07.99 № 603-У «О порядке осуществления внутреннего контроля за соответствием деятельности на финансовых рынках в кредитных организациях».
  12. Письмо Банка России от 08.12.94 № 127 «О порядке создания резервов под обесценение ценных бумаг».
  13. И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.
  14. Банкротство. Стратегия и тактика выживания. М.: СП МЛИ, 1993.
  15. П. Факторный анализ с обобщениями. М.: Финансы и статистика, 1989.
  16. Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997.
  17. Ван Хорн Дж.К. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика, 1996.
  18. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1985.
  19. Введение в управление кредитными рисками. Пер. с англ. М.: Price Waterhouse, 1994.
  20. Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском. М.: ТВП, 1998.
  21. В.М. Коммерческие риски. М.: Дело и сервис, 1999.
  22. A.M., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.
  23. A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы. -М.: Финансы и статистика, 1998.
  24. Н.Г. и др. Распознавание образов в социальных исследованиях. «Наука», Новосибирск, 1996.
  25. Количественные методы финансового анализа / Под ред. Брауна С.Дж., Крицмена М.П.-М.: Инфра-М, 1996.
  26. P.P. Моделирование процедур отбора критических производственных факторов. СБ ВСРЭ, серия СОИУ. Москва, 1998.
  27. Дж.Б., Бансал В. К. Финансовая инженерия. М.: Инфра-М, 1998.
  28. М. Руководство для инвестора по развивающимся рынкам. Пер. с англ. М.: ИК «Атон», 1995.
  29. . Управление финансами: с упражнениями. Пер. с франц. М.: Финансы и статистика, 1999.
  30. A.A., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994.
  31. Распознавание образов и эконометрический анализ в экономических исследованиях. Новосибирск, 1992.
  32. М.А. Риск-менеджмент.- М.: Финансы и статистика, 2001.
  33. К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. Пер. с англ. М.: Инфра-М, 1996.
  34. В. Т. Риски финансового сектора Российской Федерации. М.: Финстатинформ, 2001.
  35. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. М.: Юнити, 1999.
  36. Управление риском. Практические методы минимизации случайного риска потенциальных убытков. СПб.: Русский Ллойд, 1993.
  37. Управление финансовыми рисками. М.: НП «Исследовательская группа „РЭА -Риск-Менеджмент“, 2003.
  38. Финансовый менеджмент// Под ред. Стояновой Е. С. М.: Изд-во „Перспектива“, 2003.
  39. Н.В. Управление риском. М.: Юнити, 1999.
  40. И.Ф., Чистов В. П., Лукьянов А. И. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. М.: Лтд Дело, 1998.
  41. С., Гаврилова Л. Кредитные деривативы в операциях хеджирования. М.: Рынок ценных бумаг, 2000, № 3.
  42. Г. Скоринг как метод оценки кредитного риска. М.: Банковское дело, 2000, июнь.
  43. О. Мера риска дефолта. М.: Рынок ценных бумаг, 2000, № 9.
  44. Ф., Блэк П., Пети М. Что такое национальная шкала кредитного рейтинга. М.: Рынок ценных бумаг, 1999, № 5.
  45. А., Звягин А. Кредитный рейтинг: реальность и перспективы. М.: Рынок ценных бумаг, 1998, № 13.
  46. А. В. Новые способы страхования кредитного риска с помощью производных финансовых инструментов. М.: Бизнес-предложения, 2000, № 4.
  47. В. Управление рисками при банковском кредитовании субъектов малого предпринимательства. М.: Банковские технологии, 2000, сентябрь.
  48. П. Некоммерческие факторы кредитного риска. М.: Рынок ценных бумаг, 2000, № 5.
  49. A.A. Проблема метода при расчете Value at risk. М.: Рынок ценных бумаг, 2000, № 21.
  50. A.A., Чугунов A.B. Тенденции развития риск-менеджмента: мировой опыт. -М.: Рынок ценных бумаг, 1999, № 18.
  51. А., Майорова Н. Национальная шкала кредитного рейтинга. М.: Рынок ценных бумаг, 1998, № 19.
  52. А. Кредитная политика и кредитная культура: отражение во внутренних инструкциях западного банка. М.: Банковское дело, 2000, июнь.
  53. Н. Ю., Хоминич И. П. Революция в риск-менеджменте. М.: Банковские услуги, 2000, № 12.
  54. О., Матвеева Е. Кредитный портфель банка: оценка рисков, возникающих при кредитовании под залог финансовых активов. М.: Рынок ценных бумаг, 1999, № 12.
  55. Ф. Критерии оценки кредитного риска. М.: Рынок ценных бумаг, 1999, № 5.
  56. Большой экономический словарь / Под общ. ред. А. Н. Азрилияна. М.: Фонд правовая культура, 1994.
  57. Рыночная экономика: Словарь / Под общ. ред. Г. Я. Кипермана. М.: Республика, 1993.
  58. Толковый словарь по управлению / Под ред. В. В. Познякова. М.: Алане, 1994.
  59. М. Н. Методологические основы управления кредитным риском в коммерческом банке (http://www.finrisk.ru').
  60. Consejo de la Comunidad Europea, 1993, Directiva 93/6/CEE sobre la Adecuaciyn del Capital de las Empresas de Inversiyn у Entidades de Credito, Diario Oficial de las Comunidades Europeas, 11/6/1993.
  61. A New capital adequacy framework. Basle Committee on Banking Supervision, 1999, June.
  62. Core principles for effective banking supervision. Basle Committee on Banking Supervision, 1997, April.
  63. Feds View on Internal Credit Risk Models. FED, May 29,1998.
  64. International convergence of capital measurement and capital standards. Basle Committee on Banking Supervision, 1988, July, updated to 1997, April.
  65. Principles for the management of credit risk. Basel Committee on Banking Supervision, 1999.
  66. Report of the Committee on interbank netting schemes. BIS Committee on Payment and Settlement Systems of the G-10,1990, Novemeber.
  67. The New Basel capital accord. Consultative document. Basle Committee on Banking Supervision, 2001, January.
  68. Credit risk and regulatory capital. ISDA, 1998, March
  69. ISDA credit derivatives definitions 1999. ISDA, 1999, July.
  70. Brunetti A., Kisunko G., Weder B. Credibility of rules and economic growth: Evidence from a worldwide survey of the private sector. Policy research working paper No. 1760. World Bank, 1997.
  71. Brunetti A., Kisunko G., Weder B. Institution in transition. Reliability of rules and economic performance in former socialist countries. Policy research working paper No. 1809. World Bank, 1997.
  72. Alexander C. Risk management and analysis. John Wiley&Sons, Ltd., 1998.
  73. Allen S. Financial risk management: A practitioner’s guide to managing market and credit risk. Hoboken, N.J.: John Wiley & Sons, Inc., 2003.
  74. Armann M. Credit risk valuation. 2nd ed. Berlin: Springer Verlag, 2001.
  75. Arvanitis A., Gregory J. Credit: The complete guide to pricing, hedging and risk management. L.: Risk Books, 2001.
  76. Belcsak S. Country Risk Assessment. (In Clark E., Marois B. Managing risk in international business: techniques and applications.) L.: Gower Publishing Co., 1995).
  77. Bessis J. Risk management in banking. 2nd ed. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2002.
  78. Best P. Implementing value at risk. John Wiley&Sons, Ltd., 1998.
  79. Bluhm C., Overbeck L., Wager C. An introduction to credit risk modeling. CRC Press, 2002.
  80. Cauoette J. B., Altaian E. I., Narayanan P. Managing credit risk: The next great financial challenge. L.: John Wiley & Sons, Inc., 1998.
  81. Cossin D., Pirotte H. Advanced credit risk analysis. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2001.
  82. Coleshaw J. Credit analysis. Woodhead-Faulkner, 1989.
  83. Credit derivatives: Applications for risk management, investment and portfolio optimization. L.: Risk Books, 1998.
  84. CreditMetrics™ technical document. -N.Y.: J. P. Morgan & Co., Inc., 1997.
  85. CreditRisk+ A credit risk management framework. Technical Document. — L./N.Y.: Credit Suisse Financial Products, 1997, April.
  86. Crouhy M., Galai D., Mark R. Risk management. N.Y.: McGrow-Hill, 2001.
  87. Das S. Swap and Derivatives Financing. — N.Y.: McGraw-Hill, 1994.
  88. Dowd K. Beyond value at risk: The new science of risk management. Chichester: John Wiley&Sons, Ltd., 1998.
  89. G. (ed.) Frontiers in credit risk: Concepts and techniques for applied credit risk management. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2002.
  90. Gaeta G. The certainty of credit risk: Its measurement and management. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2002.
  91. Gastineau G. L., Kritzman M. P. Dictionary of financial risk management. N.Y., Frank Fabozzi Associates, 1996.
  92. Generally accepted risk principles. Coopers&Lybrand, 1996.
  93. Golin J. The bank credit analysis handbook: A guide for analysts, bankers and investors. -Chichester: John Wiley & Sons., Ltd., 2001.
  94. Jorion P. and Khoury S. J. Financial risk management: Domestic and international dimensions. Basil Blackwell, Ltd., 1995.
  95. Jorion P. Financial risk manager (FRM) instruction manual. N.Y.: Carli Management Corporation, 2000.
  96. Jorion P. Value at risk: the new benchmark for managing financial risk. 2nd. ed. McGrow-Hill, 2001.
  97. Hull J. C. Options, futures and other derivatives. 5th ed. L.: Prentice Hall College Div., 2002.
  98. Lehrbass F. A simple approach to country risk (In Franke J., Hardle W., Stahl G. (eds.) Measuring risk in complex stochastic systems. Lecture notes on statistics. Volume 147. -N.Y.: Springer Verlag, 2000. Chapter 3.
  99. M., Borodovsky L. (eds.) The professional’s handbook of Financial Risk Management.-Reed Educational and Professional Publishing Ltd. 2000.
  100. Mishra B. An introduction to Risk and Return. Course readings. WHU-Koblenz, Fall 2000.
  101. Nelken I. Implementing credit derivatives: Strategies and techniques to use credit derivatives in risk management. McGraw-Hill Trade, 1999.
  102. Ong M. Internal credit risk models: Capital allocation and performance measurement. -L.: Risk Books, 1999.
  103. RAROC and risk management: Quantifying the risks of business. Bankers Trust New York Corporation, 1995.
  104. Rehm F., Rudolf M. KMV Credit Risk Modeling. (In Frenkel M., Hommel U., Rudolf M. (eds.) Risk management: Challenge and opportunity. Berlin: Springer Verlag, 2000.
  105. Risk management. Study Course 655, Distance Learning Division, The Chartered Insurance Institute. L.: 1991.
  106. Saunders A. Credit risk measurement: New approaches to value at risk and other paradigms. N.Y.: John Wiley & Sons, Inc. 1999.
  107. Schonbucher P. J. Credit derivatives pricing models. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2003.
  108. Schwartz R.J., Smith C.W., Jr. (eds.) Derivatives Handbook: Risk Management and Control. N.Y.: John Wiley & Sons, 1997.
  109. Shaeffer H. Credit risk management: A guide to sound business decisions. — Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2000.
  110. Sharp William F., Alexander Gordon J., Bailey Jeffrey V. Investments. 5-th ed. L.: Prentice-Hall International, 1995.
  111. D. (ed.). Credit risk: Models and management. L.: Risk Books, 1999.
  112. Skora R. K. Credit risk management models (In Lore M., Borodovsky L. (eds.) The professional’s handbook of financial risk management). Oxford: Butterworth-Heinemann, 2000.
  113. Smithson W., Smith C. W., Wilford Jr. D. S. Managing financial risk: a guide to derivative products, financial engineering and value maximization. -N.Y.: Irwin, 1995.
  114. Tavakoli J. M. Credit derivatives and synthetic structures: A guide to instruments and applications. 2nd ed. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2001.
  115. The financial jungle: International taxation of credit derivatives. -Price WaterhouseCoopers, 1999.
  116. The practice of risk management. Goldman Sachs, SBC Warburg Dillon Read, 1998.
  117. Wakeman L. Credit enhancement (In Alexander C. Risk management and analysis.) -Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 1999.
  118. Wilhelm K. S. Risk management of credit derivatives. (In Lore M., Borodovsky L. (eds.) The professional’s handbook of financial risk management.) Oxford: ButterworthHeinemann, 2000.
  119. Bangia A., Diebold F.X., Schuermann T., Stroughair J.D. Modeling liquidity risk with implications for traditional market risk measurement and management. Risk. 1999. No 12.
  120. Dym S. Credit risk analysis for developing country bond portfolios. Journal of Portfolio Management. V. 23. No. 2.
  121. Fishman A., Fiedler R. Liquidity: The fair-weather friend. Risk Professional. 1999. V.l. № 8.
  122. Historical default rates of corporate bond issuers, 1920−1999. Moody’s special report. Moody’s Investors Service, 2000, January.
  123. Kealhofer S., Kwok S., Weng W. Uses and abuses of bond default rates. Document No. 999−0000−039. KMV Corporation, 1998, March.
  124. Kealhofer S. Portfolio management of default risk. Document No. 999−0000−033, revision 2.1. KMV Corporation, 1998.
  125. La Porta R., Lopez-de-Silanez F., Shleifer A., Vishny R. W. Law and Finance. Working paper 5661. National Bureau of Economic Research, 1996.
  126. Levine R. The legal environment, banks and long-run economic growth. Journal of Money, Credit and Banking. 1998. August. V. 30. No. 3. Part 2.
  127. Mausser H., Rosen D. Beyond VaR: From measuring risk to managing risk. Algo Research Quarterly. 1998. Vol. 1. No.5 (December).
  128. Merton R. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. Journal of Finance. 1974. V. 29. No. 2.
  129. Moers L. Growth empirics with institutional measures and its application to transition countries: a survey. Working paper. Tinbergen Institute, University of Amsterdam, 1999.
  130. Moody’s rating migration and credit quality correlation, 1920−1996. Special report. Moody’s Investor Service, 1997.
  131. Pagett T., Karow J.C., Duncan J. Top down or bottom up? (In Bhattacharyya A. (ed.) Operational Risk. Risk Professional — Informa Business Punlishing. 2000.
  132. Schmidt-Ott L. An appeal for an operational risk derivatives market (In Bhattacharyya A. (ed.) Operational Risk. Risk Professional — Informa Business Punlishing. 2000.1. Шкалы кредитных рейтингов
  133. Класс облигации Доходность Рейтинговое агентствок погашению по облигации Duff & Phelps Fitch IBCA Moody’s Standard & Poor’s01 о в X о s Наивысшее качество („золотообрезные“) Высокое качество Самая низкая AAA АА AAA АА Ааа Аа AAA АА
  134. О в 6? s Качество выше среднего, А А, А Ав т м Я Я se Среднее качество Ниже среднего ВВВ ВВВ Ваа ВВВ
  135. Л а» А X а. о о Преимущественно спекулятивные Спекулятивные, низкое качество ВВ В ВВ В Ва В ВВ В
  136. S а> s ?2 S Низкое качество, возможен отказ от платежей Наиболее спекулятивные Наинизшее качество, нет процентов Выше среднего ССС ССС СС С Саа Са С ССС СС С
  137. Спекулят" инвестици Задолженность или отказ от платежей, сомнительная стоимость Самая высокая DD DDD DD D D
  138. Переходная матрица миграции кредитных рейтингов на 1 год
  139. Начальный рейтинг Рейтинг в конце года1. Ааа Аа, А Ваа Ва В Саа-С Б
  140. Ааа 88,32% 6,15% 0,99% 0,23% 0,02% 0,00% 0,00% 4,29%
  141. Аа 1,21% 86,76% 5,76% 0,66% 0,16% 0,02% 0,00% 5,36%
  142. А 0,07% 2,30% 86,09% 4,67% 0,63% 0,10% 0,02% 5,99%
  143. Ваа 0,03% 0,24% 3,87% 82,52% 4,68% 0,61% 0,06% 7,71%
  144. Ва 0,01% 0,08% 0,39% 4,61% 79,03% 4,96% 0,41% 9,39%
  145. В 0,00% 0,04% 0,13% 0,60% 5,79% 76,33% 3,08% 10,53%
  146. Саа-С 0,00% 0,02% 0,04% 0,34% 1,26% 5,29% 12,41% 8,78%
  147. Матрица построена по фактически наблюдаемым изменениям кредитных рейтингов за 1920−1996 гг. Источник: 66.
  148. Средние значения доходности к погашению, спреда доходности и модифицированной дюрации облигаций
  149. Показатель ААА АА, А ввв вв В ССС
  150. Доходность к погашению, % 8,21 8,73 8,89 9,52 10,91 13,04 17,59
  151. Спред к казначейским облигациям США, б. п. 54,82 60,44 85,31 139,79 326,13 538,73 1027,91
  152. Модифицированная дюрация, лет 5,32 6,48 6,24 6,22 5,49 4,86 4,301. Источник: 36.
  153. Коэффициенты восстановления по отраслевым группам в США
  154. Отраслевая группа Средний коэффициент восстановления, %
  155. Горнодобывающая и нефтегазовая промышленность 43,60*
  156. Строительство и недвижимость 41,91
  157. Текстильная и швейная промышленность 34,47*
  158. Деревообрабатывающая, целлюлозно-бумажная, кожевенная промышленность- книгоиздание 47,33*
  159. Химическая промышленность 71,91
  160. Производство стройматериалов, металлургия 44,237. Машиностроение 47,55
  161. Прочие отрасли обрабатывающей промышленности 85,71*
  162. Транспорт и производство транспортных средств 30,83*
  163. Телекоммуникации, связь, киноиндустрия 34,9711. Коммунальные услуги 77,74
  164. Оптовая и розничная торговля 39,0*
  165. Торговля потребительскими товарами 44,5514. Финансовые услуги 38,68
  166. Больницы, санатории и общежития 20,50*•Средние значения рассчитаны на основе менее 10 случаев наблюдений. Источник: 36.
  167. Оценка потерь в результате дефолтов по корпоративным облигациям в США1. Показатель Величина1. Исходные данныеа) Средняя вероятность дефолта в 1996 г. 1,23%
  168. Ь) Средняя стоимость облигации на конец месяца после объявления дефолта (1-Л) 51,91%с) Средний размер потерь основной суммы долга (Л) 48,09%
  169. Средний размер купонных платежей 8,92%1. Потери вследствие дефолта
  170. Потери основной суммы долга (а) х © 0,592%
  171. Потери ½ купонных платежей (а) х 0,5 х ((1) 0,055%
  172. Всего потерь от наступления дефолта 0,647%
  173. Недополученные купонные платежи рассчитаны на 6 месяцев исходя из половины годовой ставки купона.1. Источник: 36. г-Модель Альтмана
  174. Финансовый коэффициент Среднее значение по группе дефолтов* Среднее значение по группе без дефолтов* статистика
  175. Собственный оборотный капитал Л| — Всего активов -6,1% 41,4% 32,60v Нераспределенная прибыль Л 2 — Всегоактивов -62,6% 35,5% 58,86
  176. Прибыль до выплаты процентов и налогов Л3 — Всего активов -31,8% 15,4% 26,56
  177. Рыночная стоимость капитала 4 Балансовая стоимость обязательств 40,1% 247,7% 33,26
  178. Выручка от реализации .Д з — Всего активов 1,5 раза 1,9 раза 2,84
  179. Рассчитано по выборке из 33 произвольно взятых компаний 36.
  180. Результаты прогноза по модели Альтмана (за 1 год до банкротства)
  181. Группа Количество наблюдений Прогноз: принадлежность к группе 1 Прогноз: принадлежность к группе 2
  182. Группа 1 (объявлен дефолт) 33 31 (94,0%) 2 (6,0%)
  183. Группа 2 (дефолт не объявлялся) 33 1 (3,0%) 32 (97,0%)
  184. Общая точность классификации 95,0% 36.1. Продолжение приложения 6.
  185. Результаты прогноза по модели Альтмана (за 2 года до банкротства)
  186. Группа Количество наблюдений Прогноз: принадлежность к группе 1 Прогноз: принадлежность к группе 2
  187. Группа 1 (объявлен дефолт) 33 23 (72,0%) 9 (28,0%)
  188. Группа 2 (дефолт не объявлялся) 33 2 (6,0%) 31 (94,0%)
  189. Общая точность классификации 82,0%. Источник 36.
  190. Предельные вероятности дефолта (по данным расчетов Альтмана), %
  191. Рейтин г Год с момента выпуска в обращение1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  192. ААА 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
  193. АА 0,00 0,00 0,47 0,27 0,00 0,00 0,01 0,00 0,04 0,04
  194. Кумулятивные вероятности дефолта, %1. Год 1 2 3 4 5 6 7 | 8 9 10 1. ААА/Ааа
  195. Альтман 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06
  196. Moody’s 0,00 0,00 0,00 0,04 0,13 0,22 0,33 0,45 0,59 0,74
  197. S&P's 0,00 0,00 0,06 0,13 0,21 0,39 0,58 0,92 1,05 1,211. АА/Аа
  198. Альтман 0,00 0,00 0,47 0,74 0,74 0,74 0,74 0,74 0,78 0,82
  199. Moody’s 0,03 0,05 0,10 0,25 0,40 0,57 0,73 0,91 1,04 1,13
  200. S&P's 0,00 0,02 0,11 0,22 0,38 0,59 0,78 0,93 1,02 1,121. А
  201. Альтман 0,00 0,00 0,05 0,19 0,27 0,43 0,50 0,67 0,79 0,79
  202. Moody’s 0,01 0,07 0,22 0,39 0,57 0,76 0,96 1,18 1,44 1,73
  203. S&P's 0,05 0,14 0,24 0,40 0,60 0,79 1,02 1,31 1,61 1,921. BBB/Baa
  204. Альтман 0,03 0,42 0,82 1,49 1,88 2,41 2,62 2,72 2,81 3,27
  205. Moody’s 0,12 0,39 0,76 1,27 1,71 2,21 2,79 3,36 3,99 4,61
  206. S&P's 0,17 0,42 0,68 1,22 1,72 2,28 2,81 3,27 3,64 3,971. ВВ/Ва
  207. Альтман 0,44 1,41 4,77 6,47 9,09 10,30 12,76 13,01 14,49 18,09
  208. Moody’s 1,36 3,77 6,29 8,88 11,57 13,87 15,69 17,55 19,23 20,94
  209. S&P's 0,98 3,19 5,54 7,86 9,94 11,99 13,10 14,18 15,14 15,891. В
  210. Альтман 1,41 5,65 12,51 18,58 24,33 29,05 31,72 33,06 33,90 34,99
  211. Moody’s 7,27 13,87 19,94 25,03 29,45 33,26 36,34 39,01 41,45 44,31
  212. S&P's 4,92 10,32 14,98 18,22 20,49 22,03 23,33 24,55 25,50 26,531. ССС/Саа
  213. Альтман 2,46 18,62 33,02 41,17 43,82 51,11 51,91 54,65 54,65 56,651. Moody’s — - - - - - - - •
  214. S&P's 19,29 28,58 31,63 35,94 40,06 41,04 41,93 42,28 43,14 43,721. Источник: 36.1. Кредитные спреды
  215. По состоянию на декабрь 1998 г. Источник: 51.
Заполнить форму текущей работой