Диссертации, представленные на защиту и подготовленные в НИУ ВШЭ

С текстом диссертациии можно ознакомится на сайте диссертационного совета MGIMO 5.2.4.0008

Модели оценки вероятности дефолта, а также рейтинговые модели российских коммерческих банков играют важную роль в сфере управления финансами в экономике. Повышение интереса банков к использованию рейтинговых моделей во многом обусловлено внедрением в практику новых регуляторных требований, в связи с чем возникает необходимость разработки специализированных моделей. Цель исследования состоит в создании подходов к оценке ожидаемых кредитных потерь и методов оценки вероятности дефолта на всем сроке действия финансового инструмента для российских банков. В настоящее время тема данной работы крайне актуальна и может представлять интерес как для коммерческих банков, столкнувшихся с проблемой необходимости совершенствования моделей оценки кредитного риска в связи с требованиями, появившимися с введением МСФО 9, так и для регуляторных органов и т. д.

Одним из факторов недооценки на финансовом рынке компании или банка является низкий кредитный рейтинг, его понижение или полное отсутствие. Подобному явлению на финансовых рынках соответствует обратная ситуация, когда переоценка компании связана с высоким кредитным рейтингом и отсутствием изменений в пересмотре рейтинга относительно рынка. Следовательно, на рынке появляется расхождение рейтингов, что может рассматриваться в условиях существования информационной асимметрии как отрицательной взаимосвязью между эффективностью кредитного рейтинга и его оценкой. Эмпирический анализ данных с 2000-2016 гг. выявил взаимосвязь методологий различных рейтинговых агентств, финансовых и нефинансовых характеристик эмитентов, а также с макроэкономическими индикаторами смены фазы кредитного цикла для 19-ти крупнейших мировых экономик. Результатом работы является построение системы агрегированных рейтингов различных эмитентов для повышения оценки их кредитных рисков. В работе показано, что агрегированные оценки рейтингов банков запаздывают по отношению к макроэкономическим изменениям и кредитному циклу.

The thesis is aimed at comparing the divergence of existing credit risk models and creating a synergic model with superior forecasting power based on a rating model and probability of default model of Russian banks. The paper demonstrates that rating models, if applied alone, tend to overestimate credit risk of a bank, whereas probability of default models give underestimated results. As a result of the assignment of optimal weights and monotonic transformations to these models, the new synergic model of banks’ credit risks with higher forecasting power was obtained. Moreover, the output of the synergic model was calibrated into a probability of default using the dynamic historic default frequencies to obtain a quantitative measure of credit risk. The construction of a dynamic rating scale also allowed us to develop a credit risk minimization strategy. Investment in banks with better credit ratings is less risky right after the rating issue and is efficient to be held for the short run period. However, to minimize credit risk of capital investment in banks with highly speculative rating grades, it is optimal to choose a long run investment 1-2 years after the rating assignment.

Диссертационная работа посвящена изучению связей характеристик структуры собственности, смены руководителя и финансовой устойчивости непубличных компаний и банков. В работе был выполнен анализ различных подходов к определению финансовой устойчивости компаний. Эмпирические оценки, полученные на основе разработанной и протестированной в работе модели вероятности финансовой устойчивости непубличных строительных и промышленных компаний, демонстрируют наличие положительного эффекта со стороны менее концентрированной собственности для финансовой стабильности компаний. В работе предложен коэффициент отклонения от среднеотраслевой концентрации собственности, который дополняет существующие в литературе подходы к изучению проблем концентрированной собственности в компании. Подтверждена значимость разрыва между долей владения мажоритарного владельца и долей владения второго по величине совладельца как индикатора финансовой устойчивости компании («принципал-принципал» конфликт). Также в диссертационной работе найдены эмпирические свидетельства работоспособности механизма смены руководителя (СЕО) банка вследствие слабых финансовых результатов относительно других банков применительно к российскому банковскому сектору, особенно в ситуации низкого уровня концентрации собственности. Результаты данной работы являются существенными в контексте изучения вопроса наиболее благоприятной фактуры для формирования системы корпоративного управления в России и могут использоваться для её развития в непубличных компаниях, а также при определении необходимости смены руководителя в банковском секторе.

В диссертации осуществлено развитие методов моделирования основных компонент кредитного риска; разработаны новые рейтинговые подходы (основанные на методах бинарного и множественного выбора) для оценки кредитных рисков инвестиционных проектов на основе российской статистики, позволяющие кредитным организациям осуществлять рейтингование контрагентов и инвестиционных проектов; представлена методология формирования рейтингового процесса оценки инвестиционных проектов в российских банках, включающая в себя получение рейтингов на основании годовых вероятностей дефолта с  учетом индивидуальных особенностей инвестиционных проектов, выраженных через формализованные (дополнительные) факторы риска (полученные на основании опыта работы кредитных организаций с инвестиционными проектами) и неформализованные (специфичные) факторы риска, влияние которых учитывается с помощью проведения экспертных корректировок рейтингов; проведена валидация разработанных рейтинговых моделей на наиболее актуальных имевшихся данных и представлены рекомендации по развитию моделей; дополнительно приведены возможные практические шаги, позволяющие учесть указанные рекомендации, в частности, для повышения прогнозных способностей моделей была осуществлена их перекалибровка с учетом макроэкономических показателей.

Объявление о защите (дата размещения 18 апреля 2017г.)
Защита диссертации состоится 20 июня 2017г. в 16-00 по адресу: 101000, г.Москва, ул. Мясницкая. 20, ауд. К-327.

В диссертации предложены методы и модели оценки кредитного риска, учитывающие особенности российского рынка ипотечного жилищного кредитования. Автором разработана совокупность эконометрических моделей вероятности ипотечного дефолта и метод оценки доли потерь в случае ипотечного дефолта, которые апробированы на выборке российских ипотечных заемщиков. Выделены потенциально значимые риск-факторы, выявлены различия в уровне кредитного риска разных пулов кредитов на основе исторических данных, обоснована целесообразность использования ипотечного страхования в качестве источника компенсации ожидаемых потерь. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы во внутренних системах риск-менеджмента организаций, предоставляющих услуги кредитования, и при формировании цены на ипотечные продукты.

Объявление о защите (дата размещения 11.11.2015): 
Защита состоится 21 января 2016 г. в 14-00 по адресу: г. Москва, ул. Мясницкая, 20, ауд. К-327

Кредитование корпоративного сектора представляет собой значительную часть деятельности российского банковского бизнеса. По состоянию на начало 2014 г. объем кредитования нефинансовых организаций составил порядка  56% величины кредитного портфеля  и 39% величины активов российских банков.  Между тем уровень просроченной задолженности корпоративного кредитного портфеля имеет тенденцию к росту. Дальнейший рост доли дефолтов в корпоративных портфелях банков может явиться причиной нестабильности банковского сектора и финансовой системы в целом.  Цель данной работы – разработка модели оценки вероятности дефолта корпоративных заемщиков, на примере компаний строительной отрасли с использованием общедоступных данных на основе финансовой отчетности предприятий, данных о динамике макроэкономических показателей, а также нефинансовых институциональных показателей.