Карминский Александр Маркович

The assessment of the credit risk of investment projects

2016 · CHAPTER · en

Models of the assessment of the probability of default and rating models play an important role in the economy, establishing creditworthiness for various counterparties and transactions. The increased interest of banks in the use of internal rating models is associated with the implementation of Basel II, including the use of internal rating models (IRB) for credit risk assessment, which requires the development of specialized models. A serious problem for Russian banks is the development of models of corporate clients for project finance. Limitations of the data and default statistics are limiters for the development of rating models for investment projects. In addition, the economic essence of the different groups of investment projects may vary, as a result, for each of these groups different explanatory variables can influence the creditworthiness of projects. In this paper the approach to developing models for estimating the probability of the default of project finance transactions is based on historical data of completed and current projects. Its unique feature is the use of the method, previously used for project finance transactions, and in Russian Federation has not been used at all. The approach and models can be applied to make decisions on the feasibility of the participation of credit organizations in the implementation of the investment project and for assessing the annual probability of default, taking into account the peculiarities of the structure of the sample by sectors and by defaults.

Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков

2016 · ARTICLE · ru

В данной статье систематизируются модели и методы, широко используемые на практике для оценки вероятности дефолта корпоративных клиентов. Отдельно раскрываются основные принципы построения моделей, анализируются их достоинства и недостатки. Авторы представляют читателям прототип модели для оценки вероятности дефолта российских промышленных компаний на основании данных финансовой отчетности, предлагают экономическую интерпретацию построенной модели и оценивают точность прогноза.

Discontinuity in relative credit losses: evidence from defaults on government-insured residential mortgages

2016 · PREPRINT · en

This paper investigates the distribution of relative credit losses given mortgage default for loans provided by a major government-sponsored creditor in a local area. We use borrower’s individual and loan-level data on residential mortgages originated in the period 2008–2012. Our numerical analysis indicates that mortgages bunching at certain Loan-to-Value ratios (LTV) led to a discontinuity in relative credit loss given mortgage default. Through regression analysis, we demonstrate discrete jumps in the approximated historical credit losses generated by loans with a high LTV ratios and find thresholds allowing the segmentation of loans according their credit risk. In addition, our results suggest that mortgage insurance is a potentially valuable instrument for compensation for expected loss in certain risk segments.

Handbook of Ratings: Approaches to Ratings in the Economy, Sports, and Society

2016 · BOOK · en

Modelling banks’ credit ratings of international agencies

2016 · ARTICLE · en

The aim of this paper is to construct a reliable banks’ rating model for the main international agencies based on public information for the potential practical use. The Bankscope database for the period from 1996 to 2011 was used in the research. The ordered probit models show that inclusion of macroeconomic variables as well as the regional dummies improve their explanatory power. Moreover, the significance of the time dummies allowed us to conclude that rating agencies do change their grade when an economy operates on the different business cycle stages. Furthermore, the conclusions of a conservative nature of Standard & Poor’s ratings and overvalued Moody’s grades compared to the rating agency Fitch were performed. The models were checked for the in-sample and out-of-sample fit including distributional comparisons across agencies. The obtained model was classified as practically useful, as it gave 31 % of precise results and up to 70 % forecasts with an error within one rating grade. Moreover, 62 % of rating classes of banks were predicted without an error and more than 95 % of rating classes’ forecasts had an error within one rating class.

Сопоставление рейтинговых шкал для финансовых институтов

2016 · ARTICLE · ru

В статье рассматриваются основные методы, используемые для сравнения рейтингов финансовых институтов различных стран, а также качественные различия и причины расхождений между данными рейтингами. Согласно классификации Совета по финансовой стабильности (Financial Stability Board, FSB) авторы выделяют шесть типов финансовых институтов и анализируют два из них с помощью метода грубых множеств.

Сопоставление рейтинговых шкал для финансовых институтов

2016 · ARTICLE · ru

В статье рассматриваются основные методы, используемые для сравнения рейтингов финансовых институтов различных стран, а также качественные различия и причины расхождений между данными рейтингами. Согласно классификации Совета по финансовой стабильности (Financial Stability Board, FSB) авторы выделяют шесть типов финансовых институтов и анализируют два из них с помощью метода нечетких множеств.

Особенности оценки стоимости сделок слияний и поглощений в банковском секторе

2016 · ARTICLE · ru

В последние годы наблюдается упрощение процесса консолидации банковского бизнеса в России, поэтому изучение тенденций в определении стоимости коммерческих банков при слияниях и поглощениях является актуальной темой. В статье приведен обзор рынка слияний и поглощений банковского сектора России и ряда зарубежных стран в 2005-2015 гг., а также сравнительный анализ методов оценивания субъектов такого рода сделок. Анализ рыночной стоимости публичных банков России с 2007 г. до конца 2015 г., рассчитанной на основе мультипликатора P/BV, и сравнение этой стоимости с аналогами в Восточной Европе, Китае, Индии, Бразилии. Выявление особенностей в определении стоимости сделок M&A на выборке из банковского сектора России за 2005-2015 гг. Выработка методов индикативной оценки на примере реальной сделки МДМ Банка с БИНБАНКом, закрытой в 2015 г. Показано, что рынок оценивал банки дороже, когда они имели более высокую рентабельность капитала и низкие дополнительные расходы. Подтвержден тренд приобретения розничных банков по исторически низким оценкам ввиду отзыва лицензий, отрицательного роста валового внутреннего продукта (ВВП), снижения рентабельности активов и капитала банковского сектора и постоянного увеличения просроченной задолженности. Выявлено, что большинство сделок носит горизонтальный характер и преимущественно важную роль на рынке играют стратегические инвесторы, причем за последние годы основными инвесторами стали крупные банковские группы, приобретая средние и мелкие банки по выгодным ценам. В ближайшие годы оценка кредитных организаций останется проблемным вопросом, и крупные банковские группы продолжат приобретать мелкие и средние банки с большим дисконтом к капиталу.

Extended Modeling of Banks’ Credit Ratings

2016 · ARTICLE · en

The aim of this paper is to construct a reliable model based on public information for the practical usage of interested agents, regulators and banks themselves. During the work, a table of representative variables that have potential influence on ratings was constructed. The research is based on the Bankscope database that contains financial information about international banks for the period from 1996 to 2011. A Matlab code was created in order to fill in the gaps in a database. As a result, an ordered probit model provides the following …

Оценка кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании

2015 · CHAPTER · ru

В данном исследовании использованы уникальные и актуальные данные микро- и макроуровня по ипотечным заемщикам. Предложенная эконометрическая модель ипотечного дефолта позволяет выделить его ключевые детерминанты среди социально-демографических характеристик заемщиков, параметров ипотечных кредитов и макроэкономических показателей. Полученные результаты представляют практическую ценность как при разработке систем оценки кредитного риска ипотечного заемщика в рамках IRB-подхода, так и с позиции эффективного распределения капитала.