n> 1 і стандартного відхилення квартальних змін ln (
PD ) вона має вигляд В
Однак на великій ділянці часу проявляється ефект ергодичності (Рис.1), який дається не стовідсотковий дефолт, що пов'язано з можливістю догляду річного PD в екстремально малі значення. Як, наприклад, компанія Кока-Кола, що має на зорі своєї діяльності PD в десятки відсотків, вже живе сотню років і навряд чи збанкрутує. Використання розрахункового модуля, створеного за моделлю WDM, дозволило провести широкий спектр науково-практичних розрахунків для реальних і модельних портфелів.
В
Рис. 1 Вид функцій відмови з урахуванням блукань і без
В
Результати цих розрахунків і тривалі спостереження за особливостями поведінки деяких показників ризику дозволили зробити висновки, основні з яких можна перерахувати:
Для модельних портфелів без обліку блукань, кореляцій і складного cash flow результати розрахунків за методами WDM і CreditRisk + збігаються. p> Значний вплив на показники ризику надають дисперсія стрибків ln (PD) і середня довжина портфеля.
У реальних портфелях зустрічаються позичальники, зменшення боргу яких призводить до значного скорочення CAR.
Помітний вплив на ризик надають дати обчислення PD, застарілі дані по PD збільшують ризик втрат.
Істотними факторами ризику по портфелю є середні значення розподілів кредитів (диверсифікація) і наявність особливо ризикових компаній.
Вплив кореляції між позичальниками помітно посилюється в міру зростання середньої довжини портфеля.
Додавання активу до портфелю
Згідно з приписами Базельського комітету, кожному банку рекомендується мати власну внутрішню систему рейтингування позичальників, яка зможе дати кількісну характеристику кожному позичальнику у вигляді ймовірності його можливого дефолту за боргами протягом майбутнього року ( PD , Probability of Default). Маючи PD - характеристики позичальників у портфелі, обсяг кредитних коштів кожного, що перебувають під ризиком, довжини кредитів, а також оцінивши щодо забезпечення відносні втрати у випадку дефолту (LGD, Loss Given Default) можна обчислити розподіл втрат по портфелю. Для цього можна використовувати, наприклад, відомі моделі CreditRisk + або CreditMetrics. Це розподіл показує основні характеристики ризику портфеля, такі як очікувані втрати по портфелю (EL, Expected Loss), величину VAR (Value at Risk) портфеля при заданому рівні надійності (99%, наприклад), а також ShortFall і стандартне відхилення втрат. Знаючи величину EL, можна оцінити необхідний резервний фонд для покриття середніх збитків, через проблемних активів, відрахування до якого повинні здійснюватися з кожного кредиту, пропорційно його EL. Величина VAR, помножена на загальну суму активів під ризиком EAD (Exposure at Default) (тобто CAR = VAR EAD), вкаже на необхідну величину власного капіталу для забезпечення необхідної надійності.
