Диссертации, представленные на защиту и подготовленные в НИУ ВШЭ

Диссертационное исследование посвящено разработке метода, предназначенного для решения задачи обратного стресс-тестирования. Теоретической основой исследования являются принцип приближенного динамического программирования, системная динамика и ARIMA-GARCH-модели. Предлагаемый метод позволяет построить стресс-сценарии, максимизирующие финансовые потери банка, которые возникают вследствие дефолта заемщиков, в рамках заданного критерия правдоподобия. В качестве основы для искомых стресс-сценариев выступает многомерная ARIMA-GARCH-модель. Для воспроизведения динамики и структуры заемщиков осуществлено построение системно-динамических моделей. Написан исследовательский набор программ, реализующий данный алгоритм. Представлены численные эксперименты по построению сценариев обратного стресс-тестирования для кредитного портфеля из шести заемщиков на временном периоде пяти лет, которые демонстрируют применение разработанного метода. Произведено сравнение результатов разработанного численного метода с результатами решения задачи при помощи классического генетического алгоритма. Доказаны утверждения, которые позволяют сделать выводы о свойствах и применимости разработанного метода.