DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Пеникас Генрих Иозович

Базовая кафедра Банка России

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27031
Публикаций
179
Языков
2
Наград
5
Конференций
5
Профиль Публикации (179) Курсы (7)

Профессиональные интересы

Исследование банковской системы и банковского регулированияФинансовое моделирование банковской деятельностиМоделирование финансовых рисков

Должности

  • Профессор — Базовая кафедра Банка России

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2005 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 15 лет.

Образование

  • 2022 · Доктор экономических наук: Санкт-Петербургский государственный экономический университет
  • 2014 · Специалитет: Centro de Estudios Monetarios y FInancieros (CEMFI), Летняя школа, специальность «Моделирование кредитного риска»
  • 2013 · Специалитет: Centro de Estudios Monetarios y FInancieros (CEMFI), Летняя школа, специальность «Теория банка и регулирования»
  • 2011 · Кандидат экономических наук
  • 2011 · Специалитет: University of Cambridge, Летняя школа, специальность «Эконометрика»
  • 2011 · Специалитет: PwC's Academy, факультет: Экономика, специальность «Финансовое моделирование в MS Excel»
  • 2008 · Магистратура: Государственный университет – Высшая школа экономики, специальность «Экономика», квалификация «Магистр»
  • 2008 · Магистратура: ГУ ВШЭ, факультет: Экономика, специальность «Математические методы анализа экономики»
  • 2008 · Магистратура: Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, факультет: Экономика, специальность «Теоретическая и прикладная экономика»
  • 2008 · Магистратура: Paris School of Economics, факультет: Экономика, специальность «Теоретическая и прикладная экономика»
  • 2006 · Бакалавриат: Hochschule Bremerhaven, Летняя Школа, специальность «Управление изменениями»

Награды и поощрения

  • · Благодарность Департамента прикладной экономики НИУ ВШЭ (февраль 2019)
  • · Надбавка за академическую работу (2013–2014)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2018–2019)
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2021
  • · Группа высокого профессионального потенциала (кадровый резерв НИУ ВШЭ)Категория "Будущие преподаватели" (2010–2011)

Конференции (5)

Показать все
  • · 2019: XX Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Research of the IRB transition impact on Greek banks’ value
  • · 2018: XIX April International Academic Conference On Economic and Social Development (Moscow). Доклад: Modeling network effects for the Russian interbank market
  • · 2018: Открытый научно-практический семинар ЦМАКП (Москва). Доклад: Агентно-ориентированная модель российской банковской системы
  • · 2017: 4th 4th International Conference “Modern Econometric Tools and Applications META2017” (Нижний Новгород). Доклад: The impact of PD-LGD correlation on bank capital adequacy in nongranular loan portfolio
  • · 2016: Third International Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2016) (Москва). Доклад: QAIDS Model Based On Russian Pseudo-panel Data: Impact of 1998 and 2008 Crises

Идентификаторы исследователя

Публикации (179)

Financial Risk as a Good

2014 · ARTICLE · en

This paper aims to present an alternative paradigm of financial risk to mitigate future financial crises. We argue that risk is not simply a feature of a financial product but a good in and of itself. Examining financial risk, we argue that it is most accurately typed as a common pool (particularly systemic risk) and so another approach to financial risk pricing is needed. We outline the basics of an ex-ante quasi-insurance fund to price financial risk. For more effective governance, risk-loving agents need to contribute to an ex-ante quasi-insurance fund. Insurance recipients would be risk-averse agents, wo do not contribute, as they are forced to participate in systemic risk-taking against their preferences. Our approach to financial risk combines a microprudential regulatory framework with macroprudential supervision.

DOI ↗ PDF ↗

Сравнение прогнозной силы интегрального индекса финансовой стабильности, построенного с использованием «обучения» и в его отсутствии: пример Израиля

2014 · CHAPTER · ru

Работа посвящена построению интегрального индекса финансовой стабильности для Израиля на основе индивидуальных макроэкономических показателей. Рассмотрены различные подходы к построению интегральных индексов, как с использованием зависимой переменной, так и в ее отсутствие. Произведено сравнение полученных индексов между собой с точки зрения их прогнозной силы.

PDF ↗

Исследование детерминант системной значимости страховых компаний

2014 · ARTICLE · ru

Выявление системно значимых страховых компаний имеет большое значение не только на мировом уровне, но и для каждой страны. Статья посвящена выявлению финансовых коэффициентов, взаимосвязанных с показателем системной значимости страховых компаний, а также оценке этой взаимосвязи с целью упрощения применения критериев, созданных Международной ассоциацией органов страхового надзора.

PDF ↗

Исследование детерминант системной значимости страховых компаний. (Окончание)

2014 · ARTICLE · ru

Выявление системно значимых страховых компаний имеет большое значение не только на мировом уровне, но и для каждой страны. Статья посвящена выявлению финансовых коэффициентов, взаимосвязанных с показателем системной значимости страховых компаний, а также оценке этой взаимосвязи с целью упрощения применения критериев, созданных Международной ассоциацией органов страхового надзора.

PDF ↗

Identifying SIFI Determinants for Global Banks and Insurance Companies: Implications for D-SIFIs in Russia

2014 · PREPRINT · en

The increased role of financial institutions in the economy leads to a need to determine those that are systemically important. The bankruptcy of such institutions creates negative effects for the economy on the global scale. The aim of this article is to identify important financial coefficients that can be used in the methodology of identification of G-SIB and G-SII. Models of binary choice and models of ordered choice are used in this article, several models are highly predictive. Besides this paper has revealed several financial coefficients, that helped to find the probabilities of G-SIF for Russian banks and insurance companies.

Иерархические копулы в моделировании рисков инвестиционного портфеля

2014 · ARTICLE · ru

Статья посвящена сравнению эффективности применения различных копул в оценке рисков инвестиционного портфеля. В работе рассмотрены эллиптические, архимедовы и иерархические копулы. Проведенное исследование показало, что применение иерархической копулы Клэйтона позволяет наиболее точно оценивать риски инвестиционного портфеля с точки зрения таких мер риска, как ожидаемое превышение границы потерь риска (ES) и граница потерь риска при принятом уровне значимости (VaR). В работе также предложен статистически обоснованный алгоритм определения иерархической структуры копулы.

Сравнение технической эффективности системно значимых российских банков на основе финансовой отчетности по российским и международным стандартам

2014 · ARTICLE · ru

В статье описывается исследование, посвященное сравнению оценок технической эффективности банков на основе финансовой отчетности, осуществляемой в соответствии с российскими стандартами бухгалтерского учета (РСБУ) и международными стандартами финансовой отчетности (МСФО). Основной вывод исследования заключается в том, что данные оценки различаются не только абсолютными значениями, но и динамикой во времени, а также рангами, присваиваемыми банкам.

PDF ↗

Исследование факторов системной значимости глобальных банков

2014 · ARTICLE · ru

В связи с возросшим значение финансовых организаций в экономике важно определить те, которые системно значимы, другими словами, банкротство которых создаст негативные эффекты для экономики в мировом масштабе. Главная цель статьи – выявить значимые финансовые показатели, которые могут быть применены в методологии определения системно значимых банков. В статье использовались модели бинарного и упорядоченного выбора, в результате было выделено несколько моделей, которые обладают наибольшей объясняющей способностью. Выли выявлены несколько значимых финансовых показателей, по которым были найдены вероятности для российских банков получить статус системной значимости. Полученный список системно значимых банка России сравнивается с тем, который предложен ЦБ.

PDF ↗

Modeling Integral Financial Stability Index: A Cross-Country Study

2014 · PREPRINT · en

Глобальный финансовый кризис 2008 года оказал значительное влияние на экономики стран и привлек внимание к проблеме построения агрегированного индекса, который отражал бы динамику финансовой стабильности в конкретной стране и позволял сопоставлять различные страны с точки зрения данного уровня и, как следствие, инвестиционной привлекательности, а также указывал источники нестабильности. В исследовании рассматриваются подходы к построению такого индекса для набора стран и предлагаются количественные меры для оценки качества полученных индексов с точки зрения их прогнозной силы. Было показано, что модели, построенные в первых разностях, обладают лучшими качествами, чем модели, построенные для исходных переменных. Кроме того для данных моделей введение переменной для отражения специфики стран/их групп не приводит к повышению качества прогноза. Наилучшая модель, согласно введенным количественным показателям, содержит две независимые переменные: «Доходность на активы» (ROA) и «Отношение регуляторного капитала к взвешенным по риску активам»

PDF ↗

Моделирование последствий регулирования российских национальных системно значимых банков

2013 · ARTICLE · ru

В данной работе была построена модель, в которой анализируется влияние внедрения новых стандартов регулирования системно значимых банков на банковский сектор России. Было выявлено, что результат регулирования зависит от стратегий, которых придерживаются системно значимые банки. Так вместо увеличения капитала, банки могут уменьшить свой размер, чтобы выйти из категории системно значимых. В таком случае регулирование не влияет на достаточность капитала системно значимых банков, однако приводит к уменьшению кредитования в экономике. Стратегическое поведение банков в свою очередь зависит как от структуры банковской системы в экономике, так и от того, как будут определены границы групп, в которые определяются системно значимые банки и надбавка к требованиям к капиталу, которая им назначается. На основе данных российского банковского сектора было изучено, как изменение в параметрах регулирования влияет на стратегии банков и на результат регулирования.

PDF ↗

Курсы (7)