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)

О подходах к сопоставлению рейтинговых шкал

2011 · ARTICLE · ru

В статье предлагается эконометрический подход к сопоставлению различных рейтинговых шкал. Подход основан на построении моделей упорядоченного выбора двух рейтингов и сопоставлении соответствующих латентных переменных («непрерывных рейтингов») с помощью монотонного преобразования. Методика сопоставления учитывает финансовые и другие показатели банков, принимаемые во внимание экспертами рейтинговых агентств при выставлении рейтинга. Проведено тестирование методики на реальных данных по рейтингам российских банков и их квартальным показателям за период 2006:1-2010:4.

PDF ↗

Сопоставление банковских рейтингов различных агентств

2011 · ARTICLE · ru

В работе проведены сравнительные исследования по кредитным рейтингам ведущих международных и российских рейтинговых агентств. Проанализированы подходы и возможности сравнения шкал агентств. Предложен метод и описан критерий для сравнения рейтинговых шкал, обозначены возможности использования стандартных эконометрических моделей. Рассмотрена динамика развития рейтингового бизнеса в России, проблемы и перспективы формирования единого рейтингового пространства. Проведен детальный сравнительный анализ рейтинговых шкал для российских банков. Для этого сформирована эмпирическая выборка, состоящая из 370 банков, имевших хотя бы один контактный рейтинг за период 2006–2010 гг. Сопоставимые исследования проведены также для международных банков по выборке за 1995–2010 гг., в которую вошли представители более чем 80 стран. По данным за 2010 г. построены схема и таблица соответствия десяти рейтинговых шкал агентств, рейтинги которых наиболее востребованы для российских банков. Результаты могут быть использованы как регуляторами для установления регламентов использования рейтингов, так и коммерческими структурами для решения задач риск-менеджмента.

Модели корпоративных рейтингов для развивающихся рынков

2011 · ARTICLE · ru

В работе рассматриваются особенности существующей системы корпоративных рейтингов и специфика развития соответствующих эконометрических моделей рейтингов для предприятий на развивающихся рынках. В качестве объясняющих переменных используются финансовые индикаторы, индикаторы финансового рынка, а также макроэкономические и отраслевые факторы в разрезе отдельных стран. Рассматриваются и моделируются рейтинги международных агентств Standard & Poor's, Moody's Investors Service и Fitch Ratings. Оценивается предсказательная сила полученных моделей. Обсуждаются результаты сравнения рейтингов трех ведущих международных агентств.

PDF ↗

Models for Moody’s bank ratings

2011 · ARTICLE · en

The paper presents an econometric study of the two bank ratings assigned by Moody's Investors Service. According to Moody's methodology, foreign-currency long-term deposit ratings are assigned on the basis of Bank Financial Strength Ratings (BFSR), taking into account "external bank support factors" (joint-default analysis, JDA). Models for the (unobserved) external support are presented, and we find that models based solely on public information can reasonably well approximate the ratings. It appears that the observed rating degradation can be explained by growth of the banking system as a whole. Moody's has a special approach for banks in developing countries and Russia in particular. The models help reveal the factors that are important for external bank support.

PDF ↗

Probability of default models of Russian banks

2011 · ARTICLE · en

This paper presents results from an econometric analysis of Russian bank defaults during the period 1997–2003, focusing on the extent to which publicly available information from quarterly bank balance sheets is useful in predicting future defaults. Binary choice models are estimated to construct the probability of default model. In the first part of the paper we analyse bank survival over the financial crisis of 1998. We find that preliminary expert clustering or automatic clustering improves the predictive power of the models and incorporation of macrovariables into the models is useful. Heuristic criteria are suggested to help compare model performance from the perspectives of investors or banks supervision authorities. In the second part of the paper we use the probability of default models developed in the first part in rolling windows to analyse the Russian banking system trends after the crisis 1998.

DOI ↗ PDF ↗

Модели суверенных рейтингов и их возможности

2011 · ARTICLE · ru

В работе на основе расширенной выборки по 111 странам за 20 лет построены модели упорядоченного выбора суверенных рейтингов Moody's. Предложена обобщенная группировка показателей, используемых в таких моделях. Оценена прогнозная сила моделей, в том числе для различных классов рейтингов. Полученные модели могут использоваться для решения задач риск-менеджмента, в том числе в системах раннего предупреждения.

PDF ↗

Моделирование кредитных рейтингов отечественных банков на основе российской отчетности

2011 · ARTICLE · ru

В статье рассмотрены методы построения эконометрических моделей рейтингов российских банков на основе финансовой отчетности по РСБУ, выявлены основные факторы, определяющие значение рейтингов. Точность таких моделей вомногом связана с качеством бухгалтерской отчетности и уровнем транспарентности банков.

Использование информации независимых рейтинговых агентств для анализа банковских рисков в интересах реализации базельских соглашений

2011 · ARTICLE · ru

Соглашения Базель II и Базель III ориентпруют кредитные организации и регулирующие органы на использование рейтингов для анализа кредитных рисков субъектов хозяйственной деятельности и финансовых инструментов. Автором раскрывается концепция единого рейтингового пространства. Прослеживается развитие рейтинговой деятельности в России. Затронуты вопросы методологии построения эконометрических моделей рейтингов для российских и международных рейтинговых агентств, методы для сравнения рейтинговых шкал различных агентств и подходы к сопоставлению внутренних и внешних рейтингов.

Единое рейтинговое пространство: шаг от мифа к реальности

2011 · ARTICLE · ru

В статье описан метод сопоставления рейтинговых шкал. Данный подход должен стать одной из отправных точек для создания единого рейтингового пространства

PDF ↗

Система моделей рейтингов банков в интересах IRB-подхода: сравнительный и динамический анализ

2011 · PREPRINT · ru

Формирование систем моделей рейтингов имеет большое значение для реализации положений, предусмотренных Новым базельским соглашением и его последующими модификациями (Базель II и Базель III). В работе рассмотрены особенности формирования такой системы в России применительно к банковской сфере. Систематизированы принципы и исследованы особенности формирования моделей рейтингов как для банков-резидентов (на основе российской отчетности), так и для банковнерезидентов (на основе отчетности по международным стандартам). Проведены сравнительные исследования рейтингов ведущих международных агентств: Moody’s Investors Service, Standard & Poor’s и Fitch Ratings, определены факторы отличия в рейтингах банков. Сравнения проведены также в разрезе региона или группы развивающихся стран, где расположен головной офис банка, по влиянию макроэкономических показателей на рейтинги. Особое внимание уделено анализу динамики рейтингов за счет их сравнительного анализа во временном срезе. В работе используются финансовые данные по международным стандартам (МСФО) за 1995–2010 гг. по банкам из 86 стран. Более детальное рассмотрение проводится на примере России с использованием выборки, включающей свыше 150 отечественных банков на основе отчетности по российским стандартам (РСБУ) за 2006–2010 гг. Помимо сравнительного анализа оценок рейтинговых агентств по международным и национальным шкалам, проводятся сравнительные исследования в разрезе типа собственности банка, что, как показано в работе, является достаточно информативным.

PDF ↗

Курсы (3)