Классификация методов оценки кредитного риска

Другие материалы » Способы оценки кредитного риска в условиях кризиса » Классификация методов оценки кредитного риска

Страница 2

3) уровень потерь при наступлении дефолта (LGD) – отражает размер безвозвратных потерь с учетом их частичного возмещения;

4) эффективный срок до погашения (M).

Как правило, банку предоставляется самостоятельное определение вероятности дефолта, а все остальные параметры задаются Базельским комитетом. К вычислению PD банки применяют два подхода (8). Первый основан на качественной и количественной оценке рейтинга заемщика по его финансовым показателям и показателям бизнес-риска. Второй базируется на капитализации заемщика на фондовом рынке и уровне его долгов перед кредиторами.

В зависимости от уровня риска заемщики классифицируются по специальной шкале (5-12 категорий риска), затем каждой категории присваивается вес. В итоге генерируется оценка кредитного риска портфеля по формулам, предоставленным Базельским комитетом. Полученная оценка отражает размер необходимых резервов на покрытие возможных потерь в случае дефолта заемщиков. Для внедрения системы внутренних рейтингов банку необходимо получить разрешение от надзорного органа.

«Прогрессивные» методики

основаны на применении сложных математических моделей, которые более точно учитывают специфику кредитного риска. Динамичность внутренних моделей дает им преимущество над статистическими аналогами.

В процессе анализа каждая модель призвана определять следующие параметры риска:

1) вероятность дефолта для каждого кредитного инструмента в портфеле;

2) вероятность распределения убытков при условии наступления дефолта для каждого инструмента;

3) для всех инструментов портфеля определить корреляции между моментами возникновения дефолтов и величинами убытков при условии дефолта.

Можно выделить три самые широко используемые внутренние модели:

1) миграционный анализ – модель CreditMetrics дает возможность консолидировать кредитный риск по всей организации и составлять отчет по кредитному риску, вызванному повышениями, понижениями кредитного рейтинга заемщиков;

2) оптимально-теоретический подход – модель Moody’s KMV Portfolio Manager отождествляет кредитный риск не только с дефолтом, но и с изменением будущей стоимости активов;

3) актуарный подход позволяет проанализировать портфель на основе статистических данных по дефолтам, используется в моделях CreditRisk+, которая основана на портфельном подходе к моделированию кредитного риска дефолта, который учитывает размер и срок актива, подверженного кредитному риску, а также качество кредита.

Итак, нами были рассмотрены наиболее популярные методики анализа кредитного риска кредитного портфеля коммерческого банка.

Далее в работе будут проанализированы основные направления развития существующих методик анализа кредитного риска для приведения их в соответствие сложившейся нестабильной экономической ситуации.

Страницы: 1 2 

Полезные статьи:

Классификация методов оценки кредитного риска
Основными документами, регламентирующими оценку и управление кредитным риском, для кредитных организаций, расположенных на территории Российской Федерации, являются: Положение Банка России от 26.03.2004 №254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудной ...

Характеристика оказываемых услуг и их потребителей
Крымского отделение № 1850 СБ РФ включает в себя ряд отделов, из которых я была направлена в Отдел продаж корпоративным клиентам. Этот отдел занимается предоставлением кредитов и кредитных программ для юридических лиц. Для получения кредита заемщик предоставляет в банк следующие документы: [13] 1) ...

Цели проведения IPO: российская практика и зарубежный опыт
Российские компании впервые вышли на рынок IPO (Initial Public Offerings) 15 лет назад. Однако в экономической литературе до сих пор практически не исследованными остаются цели, которые ставят отечественные эмитенты при проведении первоначального публичного предложения своих акций. Единственный док ...

Навигация

Copyright © 2020 - All Rights Reserved - www.mostbanks.ru