а кожного. Сучасна методика, заснована на Saddle point формулою, дозволяє дати найбільш адекватний розподіл CAR. Це розподіл особливо важливо тим, що дозволяє виявити позичальників, що доставляють портфелю найбільший ризик. А наші дослідження реальних банківських портфелів показали, що майже завжди є позичальники, у яких зменшення боргу майже на стільки ж знижує загальну величину CAR портфеля. Методика розподілу часток CAR дозволяє змоделювати поведінку нового активу (позики) в портфелі на тлі ризиків інших позичальників. На основі цього можна давати обгрунтовані ризик-доходом рекомендації по лімітах і забезпечення для майбутнього кредиту, спираючись на вимога "не псувати" загальні показники ризик-дохід. Приблизно так, як показано на малюнку, виглядає розподіл показників ризиків компаній портфеля, найбільш ризикових позичальників, а також крива втрат для реального портфеля 64 великих позичальників.
В
В В
В
Оцінка кредитних ризиків: модель блукаючих дефолтів
Модель блукаючих дефолтів ( WDM ) є, на нашу думку, найбільш адекватною для російських позичальників, оскільки в умовах молодого російського ринку неможливо врахувати перехід компанії з одного рейтингу (або PD ) в інший матрицею транзакцій, як це робить, наприклад, RiskMetrics, - в умовах нестачі статистики таку матрицю ніде взяти.
У моделі WDM можливість переходу компаній в інший рейтинг ( PD ) враховується одним або мінімальною кількістю параметрів. Модель була відпрацьована і зіставлено з класичною моделлю CreditRisk + і дає ідентичні розподілу для ідентичних початкових даних. Усі припущення моделі перевірялися на тимчасових рядах десятків російських компаній і її параметри отримані з статистично достатньої кількості даних. Коротко, модель можна описати кількома тезами
Основний метод - симуляція Монте-Карло значень PV (Present Value - дисконтована вартість портфеля)
Основний параметр симуляції - час до дефолту позичальника, симулюється на основі функції відмови
Основний принцип симуляції - корельовані блукання ln (PD) кожного позичальника портфеля один раз на квартал
Основний ефект WDM - нелінійна залежність PD від часу
Основні переваги використання WDM для портфеля російських позичальників
облік випадкових змін PD одним параметром
відсутність обмежень по довжині портфеля і PD позичальників
підтримка будь-якої структури cash flow кредитних ліній
статистична та економічна обгрунтованість положень WDM на досвіді російських компаній
поквартального випадкове блукання PD позичальника впливає на ймовірність дефолту на заданому відрізку часу. Для невеликої довжини кредиту, порядку декількох кварталів n, PD має нелінійну складову, що дає збільшення ймовірності дефолту, в порівнянні з тією, коли річне PD покладається постійним. Асимптотична формула PD була отримана нами. При невеликих...
