name: Синергия предсказательной силы моделей кредитных банковских рисков
keyword_list: probability of default rating agencies credit rating banks credit risk
abstract: Объект исследования: российские банки. Целью работы является повышение прогнозной силы оценки кредитного риска банка путем построения синергетической модели, объединяющей в себе оценки двух наиболее популярных показателей финансовой устойчивости (CR и PD). Методы исследования: Регрессионный анализ в эконометрическом пакете Stata, Фильтрация и структурирование данных в Python, Matlab и R. Достигнутые результаты: 1. Выявлено, что существует значительное расхождение в прогнозах моделей CR и PD: модели кредитных рейтингов склонны переобучаться в сторону завышения кредитного риска, в то время как модели PD дают заниженные результаты. Эмпирически было показано, что тенденция к переобучаемости моделей кредитных рейтингов в сторону переоценки кредитного риска проявляется на выборках данных после кризиса 2008 года и усиливается для российских банков. 2. Продемонстрировано, что использование набора альтернативных моделей (CR и PD) позволило повысить способность банков прогнозировать кредитные риски. Две различные спецификации синергетических моделей достигли наилучших результатов в области прогнозирования. Полиномиальная и ADL (1,0) синергетические модели безошибочно предсказали кредитный рейтинг в 41% и 67% случаев, соответственно. 3. Показано, что при оценке кредитного риска банка следует учитывать не только его рейтинговый класс, но и период времени после присвоения рейтинга путем построения динамической шкалы перевода рейтингового класса в вероятность дефолта. Новизна работы заключается в достижении статистически значимых и устойчивых результатов в области кредитного риска банка: 1. Эмпирически показано, что тенденция к переобучаемости моделей кредитных рейтингов в сторону переоценки кредитного риска появляется на выборках данных после кризиса 2008 года и усиливается для российских банков. 2. Разработан новый алгоритм построения синергетической модели с улучшенным качеством прогнозирования банковских кредитных рисков благодаря использованию комбинации альтернативных моделей (кредитных рейтингов и вероятности дефолта). 3. Разработана новая методология по составлению динамической шкалы преобразования качественных показателей кредитных рейтингов в количественные показатели вероятности дефолта, которая позволяет увеличить детализацию предсказаний (используя квартальные данные вместо ежегодных), а также подходит для интерпретации оценок любого рейтингового агентства (благодаря использованию базовой рейтинговой шкалы) и учитывает специфику российских банков. Внедрение: результаты исследований неоднократно представлялись в рамках научно-исследовательского семинара «Эмпирические исследования банковской деятельности» и подробно обсуждались с приглашенными внешними специалистами. Кроме того, основные материалы диссертационного исследования были успешно внедрены в учебный процесс НИУ ВШЭ при подготовке бакалавров по направлению «Международные отношения» в рамках учебного курса «Международные финансы и глобализация». В дополнение к вышеперечисленному, на протяжении всего исследовательского периода работа апробировалась автором в рамках рабоче-исследовательской группы «Новации банковского сектора, его финансовая устойчивость и пруденциальное регулирование» и научно-образовательной группы «Формирование системы моделей управления кредитным риском банка в условиях финансовой нестабильности» в НИУ ВШЭ. Эффективность: теоретическая значимость данного диссертационного исследования заключается в расширении методов оценки кредитного риска банка. Методология построения синергетической модели кредитных рейтингов и вероятности дефолта может быть впоследствии расширена исследователями на другие модели оценки банковских кредитных рисков с целью повышения их прогнозной силы. Кроме того, работа восполняет пробел в теоретической литературе, посвященной сравнительному анализу результативности моделей кредитных рейтингов в зависимости от временного периода и страновой принадлежности эмитента. Также будущими исследователями может быть использована предложенная в работе усовершенствованная динамическая шкала перевода кредитных рейтингов в вероятность дефолта, построенная на новейших данных по российским кредитным организациям. Область применения: результаты исследования могут быть использованы контрагентами банков для определения финансовой устойчивости российских банков при размещении средств на основе публично доступной информации. Данное исследование помогает вкладчикам не только получить рейтинговую оценку для банков, которым не был ранее присвоен рейтинг, но и также определить оптимальный момент и временной горизонт размещения средств. Кроме того, предложенный механизм может быть использован органами надзора и самими банками как инструмент постоянного контроля с возможностью заблаговременного принятия адекватных мер.
chairman_dissertation_council.name: Светлана
chairman_dissertation_council.surname: Авдашева
chairman_dissertation_council.patronymic: Борисовна
chairman_dissertation_council.position: Профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор экономических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: K-1147-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7801623030
chairman_dissertation_council.rinc_id: 3464-3387
chairman_dissertation_council.url: https://www.hse.ru/org/persons/66155
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-0896-9217
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Вадим
organization_supervisor.surname: Радаев
organization_supervisor.patronymic: Валерьевич
organization_supervisor.position: Первый проректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 06.73.02
rubrics.name: Общие проблемы
rubrics.code: 06.73.75
rubrics.name: Кредит
rubrics.code: 06.73.55
rubrics.name: Банки
oecds.code: 05.02.GY
oecds.name: ECONOMICS
speciality_codes.name: Финансы, денежное обращение и кредит
speciality_codes.code: 08.00.10
supervisors.fio: Карминский А. М.
supervisors.scientific_degree: Доктор экономических наук
supervisors.speciality_code: Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027739630401
protection_organization.supervisor_name: НИКИТА
protection_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", НИУ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ", ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ, НИУ ВШЭ, ВШЭ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ "ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ"
author_organization.ogrn: 1027739630401
author_organization.supervisor_name: НИКИТА
author_organization.supervisor_surname: АНИСИМОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ЮРЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения