DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Карминский Александр Маркович

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27420
Публикаций
172
Языков
3
Наград
15
Конференций
18
Профиль Публикации (172) Курсы (3)

Профессиональные интересы

банковское делорейтинг банковбизнес-аналитика

Должности

  • Профессор-исследователь — Факультет экономических наук, Школа финансов
  • Заведующий лабораторией — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория финансовых инноваций и риск-менеджмента

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2000 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 52 года.

Образование

  • 2009 · Доктор экономических наук: специальность 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством»
  • 2001 · Академик РАЕН
  • 2001 · Ученое звание: Профессор
  • 2001 · Действительный член РАЕН
  • 1993 · Доктор наук: Московский государственный технический университет им. H.Э. Баумана, специальность 05.13.00 «Информатика, вычислительная техника и управление»
  • 1971 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, специальность «Математика», квалификация «Математик»

Награды и поощрения

  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (июль 2025)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2022)
  • · Почетная грамота НИУ ВШЭ (апрель 2022)
  • · Почетная грамота факультета экономических наук НИУ ВШЭ (декабрь 2021)
  • · Диплом общенациональной премии "Профессор года" (ноябрь 2020)
  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (июнь 2019)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (июль 2018)
  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (июль 2018)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июнь 2018)
  • · Благодарность Факультета экономических наук НИУ ВШЭ (январь 2018)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2016–2018, 2013–2015)
  • · Надбавка за академическую работу (2015–2016, 2012–2013, 2011–2012)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2024–2025, 2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2018–2020)

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (18)

Показать все
  • · 2021: 8th International Conference on Information Technology and Quantitative Management (Chengdu). Доклад: The Impact of ESG factors on the performance of Information Technology Companies
  • · 2019: 7th International Conference on Information Technology and Quantitative Management - ITQM 2019 (Гранада). Доклад: An analysis of links between the ownership structure and financial stability: case of Russian companies
  • · 2018: IX Московская международная конференция по Исследованию Операций (ORM-2018 Germeyer-100) (Москва). Доклад: Паттерны кредитных рейтингов промышленных компаний стран БРИКС
  • · 2018: The Sixth International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2018) (Omaha). Доклад: Credit ratings patterns for BRICS industrial companies
  • · 2017: The 11th Bachelier Colloquium in Stochastic Calculus and Mathematical Finance, Metabief (Metabief). Доклад: Ratings at the financial institutions risk management system: external, internal and their modeling
  • · 2017: Second World Congress of Comparative Economics «1917 –2017: Revolution and Evolution in Economic Development» (St. Petersburg). Доклад: Composing the Financial Stress Index for the Assessment of the Banking Sector Stability
  • · 2016: XVII Апрельская международная конференция (Москва). Доклад: Использование логистической регрессии и альтернативных методов с предварительным отбором переменных при помощи Lasso для улучшения модели вероятности дефолта банков
  • · 2016: Третий Российский экономический конгресс (Москва). Доклад: Рейтинги в системе управлениыя рисками финансовых институтов: снешние, внутренние, моделирование
  • · 2016: VII международный конгресс по контроллингу (Калуга). Доклад: Оценка эффективности инвестиционного проекта по оказанию нефтесервисных услуг
  • · 2014: Perm Winter School on Market Risk and Modeling of Financial Markets (Пермь). Доклад: Modeling bank’s probability of default in IRB framework
  • · 2014: XV Апрельская международная научная конференция «Модернизация экономики и общества» (Москва). Доклад: Оценка кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании
  • · 2014: The Second International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2014) (Москва). Доклад: Comparison of bank financial stability factors in CIS countries
  • · 2014: 13th EBES Conference - Istanbul (Istanbul). Доклад: Comparison of bank financial stability factors in CIS countries.
  • · 2014: Развитие рынка независимых рейтинговых услуг в России (Москва). Доклад: Надо ли регулировать деятельность рейтинговых агентств?
  • · 2014: 14th EBES Conference - Barcelona (Барселона). Доклад: Probability of default evaluation in the residential mortgage lending
  • · 2013: XIV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества НИУ ВШЭ (Москва). Доклад: Совершенствование моделей вероятности дефолта российских банков: использование рейтингов и панельных данных
  • · 2013: III Международный конгресс по контроллингу (Санкт-Петербург). Доклад: Контроллинг кредитных рисков в коммерческом банке
  • · 2013: The 11th EBES Conference - Ekaterinburg (Екатеринбург). Доклад: Рейтинги бизнеса: методология строительного комплекса России

Идентификаторы исследователя

Публикации (172)

Arm's length method for comparing rating scales

2013 · ARTICLE · en

Investors are being encouraged after the global crisis to reduce their dependence on the largest credit rating agencies for risk assessments of companies and securities. Comparing risk assessments from different sources rapidly becomes non-trivial when more than three credit rating agencies are involved. We propose a method for comparing rating scales, and hence constructing correspondence diagrams and tables, thereby treating the rating scales used by different agencies as objects of study. Scales are compared by looking at sets of ratings assigned to similar entities (hereinafter banks) with the assumption that the risk being measured by each credit rating agency is the same for a given rated entity at a given point in time. Studying international bank ratings for a five-year period shows that there are subtle differences for the largest credit rating agencies. A mechanism for constructing mappings between scales could lead to more competition with new credit rating agencies.

PDF ↗

Сравнительный анализ и стресс-тестирование кредитных рисков в розничном и корпоративном сегментах российского рынка кредитования

2013 · ARTICLE · ru

Целью данной работы является сравнение кредитных рисков в розничном и корпоративном сегментах российского рынка кредитования, включающее анализ системно значимых банков и стресс-тестирование. Используются ежемесячные данные финансовой отчетности банков в период с 2004 по 2012 гг. Предложен индикатор кредитного риска, отражающий динамику просроченной задолженности и величину резервов по ссудам. Установлено, что кредитные риски и их чувствительность к макроэкономическим факторам выше в розничном сегменте.

Stress-testing of retail and corporate segments of Russian credit market

2013 · CHAPTER · en

The objective of the paper is to investigate and compare risk patterns in retail and corporate segments and assess the potential impact of macroeconomic shocks on loan quality. Banks’ monthly financial statements data for the period 2004–2012 are used. Firstly, we develop an indicator to measure institution’s credit risk that reflects variance and average value of NPL corrected for loan loss reserves. It is used to compare the risk-return patterns of largest state - owned banks, and under our framework we identify how the strategies of various banks differ in retail and corporate loans, identifying ‘safest’ and ‘riskiest’ institutions. Secondly, loan growth and credit risk sensitivity to macroeconomic shocks is analyzed using vector auto regression. Macroeconomic shocks do not significantly increase NPL growth in corporate segment. However, inflation and investment growth have considerable impact on NPL growth in retail segment (which is however almost three times less than the corporate). Based on these findings we conclude that there is no reason to expect rampant rise in corporate loan defaults in response to exceptional sudden changes in macroeconomic environment in Russia, though further growth of corporate loan segment increases credit risk, while the opposite is true about the retail sector.

Business ratings: methodology of Russian construction sector

2013 · CHAPTER · en

Evaluation of business can be determined not only from the financial point of view, but also with a help of defining its efficiency and the level of its competitiveness. Promptness of this evaluation is formed by using of rating system. Ratings represent instrument that is both informative and relatively cheap in implementing due to the usage of analysis which is based on streaming technologies. That paper provides both methodology, and methodical, informational and algorithmic prerequisites of forming process of construction companies’ rating. Also, features of competitiveness ratings, their purpose and structure, mission and tasks are considered. Special attention is paid on such kinds of construction companies that are involved in engineering survey, design of buildings and construction field. Significant attention is given to hierarchy of ratings, which includes remote, questionnaire and contact ratings. Furthermore, this paper describes constructor of ratings that uses non-parametric methods and dynamics of selected quality indicators and rating in general. Specific examples are considered in relation to the building complex of Russia.

Основы банковского дела

2013 · BOOK · ru

В учебном пособии рассмотрены базовые аспекты функционирования финансовой и банковской систем, организации и функционирования банковских учреждений в условиях рыночного хозяйства, возможности их оценивания и моделирования. Проанализировано использование новых технологий в работе банков как финансового посредничества, особенности использования банковских продуктов и услуг, организации управления деятельностью кредитными организациями. Для студентов бакалавриата и магистратуры широкого круга специальностей, в том числе неэкономических, потенциально связанных с формированием и сопровождением банковских бизнес-процессов, включая прикладную математику и бизнес-информатику. Может быть использована как введение в дисциплину.

PDF ↗

Контроллинг

2013 · BOOK · ru

Рассмотрены методологические и практические основы разработки и внедрения системы контроллинга в организациях. Изложены основные функции и задачи оперативного и стратегического контроллинга. Раскрываются функции, задачи и инструменты контроллинга функциональных областей деятельности предприятия. Особое внимание уделено информационной поддержке контроллинга. Впервые изложен опыт постановки системы контроллинга на отечественных предприятиях различных отраслей народного хозяйства. Для студентов, преподавателей и аспирантов экономических вузов и факультетов, а также для бизнесменов, стремящихся к построению эффективных систем управления на основе современных методов менеджмента.

Моделирование вероятности дефолта российских банков: расширенные возможности

2013 · ARTICLE · ru

Для моделей вероятности дефолта российских банков в логистической спецификации с квазипанельной структурой данных (1998-2011 гг.) показано: 1) присутствие квадратичной зависимости вероятности дефолта банка от его размера, достаточности капитала и рентабельности; 2) существование отрицательной зависимости вероятности дефолта от уровня монопольной власти банка, характеризуемой индексом Лернера; 3) учет макроэкономических и институциональных переменных, как и фактора времени, существенно улучшает качество модели. Работа представляет интерес для регулятора и коммерческих банков в рамках задач риск-менеджмента.

PDF ↗

Сопоставление рейтинговых шкал агентств на основе эконометрического анализа рейтингов российских банков

2012 · CHAPTER · ru

Важную роль на практике играют рейтинги, которые в современном понимании являются комплексной оценкой компании, банка, финансовых инструментов по дискретной упорядоченной шкале, называемой рейтинговой. Рейтинг определяет позиционирование субъекта в рейтинговой шкале относительно «идеального» субъекта, косвенно формируя оценку вероятности невыполнения этим субъектом своих обязательств, и при этом включает значительную экспертную составляющую. Расширение использования рефтингов во многом связано с их использованием не только в риск-менеджменте, но и при допуске банков и компаний к реализации программ с государственным участие. К ним относятся аукционы на предоставление ресурсов, допуск к участию в тендерах, инвестиционных программах и т.п. Ключевой вопрос, рассматриваемый в работе: возможна ли интеграция мнений различных рейтинговых агентств? Этим частично могут быть нивелированы малое число контактных рейтингов и трудности в сопоставлении оценок различных агентств, как международных, так и национальных. В настоящее время имеется ряд стимулов для сравнения рейтингов. Во-первых в связи с сформулированными требованиям к банкам — участникам различных государственных программ, возник спрос на рейтинги, а как следствие и рост предложения. В последнее время значительно возросло количество рейтингов присвоенных российским банкам национальными рейтинговыми агентствами. Возникла необходимость как сравнивать рейтинги, например построением моделей преобразования шкалы одного рейтингового агентства в шкалу другого (мэппинг), на основании выставленных рейтингов, так и составления «интегральной рейтинговой оценки», обобщающей мнение различных агентств. В работе на основании данных по рейтингам российских банков за 2006–2010 гг. делается попытка как попарного, так и множественного мэппинга рейтинговых шкал российских банков. Для этого строятся эконометрические модели рейтингов по публично доступной информации балансовых отчетов банков. Выявляются факторы наиболее значимые в этих моделях, что позволяет также выявить различия подхода агентств к оценке надежности банков. Работа выполняется в рамках проекта, поддержанного IFC, и реализуемого Банковским институтом ГУ-ВШЭ.

PDF ↗

Arm's Length Method for Comparing Rating Scales

2012 · PREPRINT · en

Investors are being encouraged after the global crisis to reduce their dependence on the largest credit rating agencies for risk assessments of companies and securities. Comparing risk assessments from different sources rapidly becomes non-trivial when more than three credit rating agencies are involved. We propose a method for comparing rating scales, and hence constructing correspondence diagrams and tables, thereby treating the rating scales used by different agencies as objects of study. Scales are compared by looking at sets of ratings assigned to similar entities (in this case banks) with the assumption that the risk being measured by each credit rating agency is the same for a given rated entity at a given point in time. Two ratings assigned by two credit rating agencies may differ for two reasons: the two agencies have different opinions about the relative positioning of the rated entity (e.g., issuer or security) with respect to the universe of other rated entities; both agencies position the rated entity with respect to the universe of other rated entities in the same way, but they use different symbols to represent this position. Type 1 differences should disappear when a large number of ratings are considered. The existence of type 2 differences will require a mapping from one rating scale to another. Studying international bank ratings for a five-year period shows that there are type 2 differences for the largest credit rating agencies. A mechanism for constructing mappings between scales could lead to more competition with new credit rating agencies.

PDF ↗

Методология создания информационных систем

2012 · BOOK · ru

Рассмотрены методологические вопросы создания финансово-экономических информационных систем, проблемы информатизации производственной и дистрибьютерской деятельности, темы адаптации типовых систем в бизнес-структурах, в том числе систем поддержки офисной деятельности. Для студентов, экономистов, юристов, предпринимателей и финансистов, а также специалистов и менеджеров широкого профиля.

PDF ↗

Курсы (3)