Российской Федерации
Государственный Университет –
Высшая школа экономики
Факультет экономики
Программа дисциплины
Модели кредитного риска
для направления 080100.68 «экономика» подготовки магистра
Автор: М.В.Помазанов (
risk
@
hse
.
ru
)
| Рекомендована секцией УМС
« Конкретная экономика» Председатель Смирнов С.Н. ________________ «______» _______________________ 200 г. Утверждена УС факультета Экономики Ученый секретарь Протасевич Т.А. _________________ «______» ______________________ 200 г |
Одобрена на заседании
кафедры управления рисками и страхования Зав. кафедрой Смирнов С.Н. _________________________ «_______» ________________200 г. |
Москва, 2006
1.
Пояснительная записка.
Автор программы
– к.ф.-м.н. Помазанов М.В.
Аннотация.
Курс «Модели кредитного риска» рассчитан на один семестр и читается студентам второго курса Магистратуры направления Экономика, обучающимся по магистерской программе «Управление рисками и актуарные методы».
Курс преимущественно предназначен для ознакомления слушателей с теорией и практикой расчета и управления кредитными рисками в банке, он может быть также полезен и для решения задач по управлению кредитными рисками в промышленной компании.
Поскольку мировое банковское сообщество не пришло к единой методологии оценки и управления кредитными рисками, студентам предлагается набор альтернативных подходов, используемых на практике ведущими мировыми рейтинговыми компаниями и банками.
Основное внимание в курсе уделено обучению студентов самостоятельно разрабатывать и адаптировать существующие подходы к реальным условиям, подробно рассматриваются примеры выбора, калибровки моделей, верификации по существующим данным. Многие из примеров взяты из личного опыта автора курса по разработке и адаптации моделей кредитного риска для практического внедрения в банках.
Полученные знания могут быть использованы в курсах экономического профиля и при подготовке магистерских диссертаций, связанных с проблемами расчета и управления кредитными рисками.
Важная роль в курсе отведена семинарским занятиям. Для успешного усвоения курса студентам необходимо не просто получить представление об основных методах анализа, но и научиться применять эти методы. Это требует непрерывной практики в решении задач, которая приобретается на семинарских занятиях .
Требования к студентам.
Предполагается, что студенты знакомы с необходимым математическим аппаратом (математический анализ, теория вероятностей, теория случайных процессов, дифференциальные уравнения, численные методы). Предполагается также, что студенты имеют в своем багаже знания, касающиеся базовых экономических дисциплин (макроэкономика, микроэкономика, анализ хозяйственной деятельности предприятий и банков, основы бухг.учета). Кроме того от студентов потребуется знание английского языка на уровне чтения технической (экономической) литературы.
Учебная задача дисциплины.
В результате изучения курса «Модели кредитного риска» студент должен:
- знать основные результаты современной методологии расчета и управления кредитными рисками
- обладать навыками использования и адаптации различных методов и моделей для оценки кредитного риска
- уметь применять полученные знания при решении теоретических и практических задач.
2.Тематический план дисциплины.
| № |
Наименование разделов и тем |
Всего Часов |
Аудиторные часы |
Самостоятельная работа |
|
| Лекции |
Семинары |
||||
| 1 |
Общие характеристики и параметры кредитного риска |
10 |
4 |
6 |
|
| 2 |
Модели портфелей |
14 |
4 |
2 |
8 |
| 3 |
Модели банкротств |
16 |
4 |
4 |
8 |
| 4 |
Модель риска Basel-2 IRB Approach, структурные продукты |
14 |
4 |
2 |
8 |
| Итого:
|
54 |
16 |
8 |
30 |
|
3. Литература[1]
.
Основная
.
Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook.
McGraw-Hill.
Энциклопедия финансового риск-менеджмента. //Под ред. А.А.Лобанова, А.В.Чугунова. -М.: Альпина паблишер, 2003, 761 с.
Методика CreditRisk+ в классическом варианте, разработанном аналитиками банка КредитСвисс. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf
CreditMetrics™ -- Technical Document. Greg M. Gupton, Christopher C. Finger, Mickey Bhatia. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditmetrics_techdoc.pdf
А. В. Кавкин. Рынок кредитных деривативов. –М.: Экзамен, 2001 г.
Дополнительная.
RiskCalcTM For Private Companies: Moody's Default Model. Rating Methodology.Eric Falkenstein. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/Moodys_Default_Model.pdf
Modeling Default Risk. Peter J. Crosbie, Jeffrey R. Bohn. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/modeling_default_risk.pdf
A model of Bancruptcy Perediction. Eivind Bernhardsen. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/norgesmod.pdf
CreditGrades™ Technical Document, May 2002. Christopher C. Finger. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf
Количественный анализ кредитного риска. М. Помазанов; Банковкие Технологии, N 2, 2004 http
://
www
.
creditrisk
.
ru
/
publications
/
files
_
attached
/
egarcreditrisk
.
Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям. Помазанов М.В. , к.ф.-м.н., Колоколова О.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/formula_preprint.pdf
Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям. Помазанов М.В., Петрук Т.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/pd-models-egar-credit-risk.pdf
Методика выделения спрэда дефолта из спрэда доходности облигаций. Помазанов М.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/egar-credit-risk-methods.pdf (Помазанов М. В.; Журнал "Рынок ценных бумаг", №1,2006. "От спрэдов к дефолтам")
An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions. Basel Committee on Banking Supervision. http://www.bis.org/bcbs/irbriskweight.pdf
PROBABILITY OF LOSS ON LOAN PORTFOLIO. KMV. Oldrich Vasicek, 2/12/87 http://www.moodyskmv.com/research/files/wp/Probability_of_Loss_on_Loan_Portfolio.pdf
Ханс Питер Бэр. Секьюритизация активов. – М.: Волтерс Клувер, 2006. – 624с.
Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark. A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance 24 (2000) 59-117 http://www.creditriskresource.com/papers/paper_101.pdf
4.Формы контроля.
- текущий контроль осуществляется путем устного опроса по прочитанным темам, регулярного решения задач на семинарах;
- промежуточный контроль осуществляется в форме реферативной работы в виде эссе;
- итоговый контроль – в форме письменного зачёта (решение теоретических и практических задач) в конце семестра.
Итоговый зачёт проводится в присутствии преподавателя и предполагает краткий ответ на вопросы, а также решение задач. Вопросы составляются с учётом материала, пройденного как на лекционных занятиях, так и на семинарских занятиях.
Время, отводимое на выполнение итоговой работы, 2 астрономических часа (120 минут).
5. Содержание программы.
<
Раздел
I
.
Общие характеристики и параметры кредитного риска.
Основные параметры элементов кредитного портфеля, влияющие на риск
Ставка восстановления. Кредитная exposure
График распределения потерь. Ожидаемые, неожидаемые потери, VAR, уровень надежности
Основные требования к капиталу. Экономический капитал, резервы.
Типы моделей банкротств и их различие.
Кредит-скоринговая модель Альтмана
Как зависит вероятность дефолта от рейтинга заемщика. Рейтинги Moody’s, S&P.
ЛИТЕРАТУРА.
1. Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook.
McGraw-Hill.
2. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. //Под ред. А.А.Лобанова, А.В.Чугунова. -М.: Альпина паблишер, 2003, 761 с.
Раздел
I
I.
Модели портфелей.
Модель Credit Portfolio View
Основные принципы построения модели блуждающих дефолтов.
Основные допущения модели Credit Metrics
Матрица переходов (транзакций) в модели Credit Metrics
Понятие коррелированных изменений рейтингов в модели Credit Metrics. Калибровка границ переходов с помощью параметра состояния.
Метод Монте-Карло и расчет распределения стоимости кредитного портфеля в модели Credit Metrics.
Принципы построения актуарной модели CreditRisk+ распределения потерь по портфелю
Построение распределения потерь для случая одинаковых лимитов для нескольких заемщиков. Распределение количества дефолтов. Распределение Пуассона.
ЛИТЕРАТУРА.
Michel Crouhy, Dan Galai, Robert Mark. A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance 24 (2000) 59-117 http://www.creditriskresource.com/papers/paper_101.pdf
Методика CreditRisk+ в классическом варианте, разработанном аналитиками банка КредитСвисс. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf
CreditMetrics™ -- Technical Document. Greg M. Gupton, Christopher C. Finger, Mickey Bhatia.
Количественный анализ кредитного риска. М. Помазанов; Банковкие Технологии, N 2, 2004 http
://
www
.
creditrisk
.
ru
/
publications
/
files
_
attached
/
egarcreditrisk
.
Раздел
II
I.
Модели банкротств.
Структурная модель Мертона: основные допущения, моделирование дефолта
Связь между ненаблюдаемыми (величина активов, волатильность активов) и наблюдаемыми (капитализация, волатильность котировок). Принципы вывода формулы Меротона-Блэка-Шоулза.
Методика KMV, расстояние до дефолта, калибровка.
Понятие о модели сокращенной формы. Безрисковая кривая. Спрэд. Связь с вероятностью дефолта. Премия за риск.
Формула среднегодовой вероятности дефолта, вычисляемой по спрэду бескупонной облигации.
Модели динамической интенсивности дефолтов. Кривая кумулятивной вероятности дефолта (зависимость от временного горизонта).
Параметры рейтингования заемщиков. Скоринговая модель. Пример
Принципы калибровки скоринговой модели. Разработка кредит-скоринговой формулы модели банкротств. Пример, корпоративные и суверенные субъекты
ЛИТЕРАТУРА.
Jorion, P. (2003) Financial Risk Manager Handbook.
McGraw-Hill.
Энциклопедия финансового риск-менеджмента. //Под ред. А.А.Лобанова, А.В.Чугунова. -М.: Альпина паблишер, 2003, 761 с.
RiskCalcTM For Private Companies: Moody's Default Model. Rating Methodology.Eric Falkenstein. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/Moodys_Default_Model.pdf
Modeling Default Risk. Peter J. Crosbie, Jeffrey R. Bohn. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/modeling_default_risk.pdf
A model of Bancruptcy Perediction. Eivind Bernhardsen. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/norgesmod.pdf
CreditGrades™ Technical Document, May 2002. Christopher C. Finger. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/creditrisk.pdf
Оценка вероятности банкротства предприятия по финансовым показателям. Помазанов М.В. , к.ф.-м.н., Колоколова О.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/formula_preprint.pdf
Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям. Помазанов М.В., Петрук Т.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/pd-models-egar-credit-risk.pdf
Методика выделения спрэда дефолта из спрэда доходности облигаций. Помазанов М.В. http://www.creditrisk.ru/publications/files_attached/egar-credit-risk-methods.pdf (Помазанов М. В.; Журнал "Рынок ценных бумаг", №1,2006. "От спрэдов к дефолтам")
Раздел
IV
.
Модель риска
Basel
-2
IRB
Approach
, структурные продукты.
Однофакторная модель дефолтов. Условная PD
Принцип построения формулы для экономического капитала Продвинутого подхода Базель-2 (IRB Approach)
Принципы определения параметра корреляции. Рекомендации Базель-2. Модель Vasichek
Фактор пенальти для экономического капитала. Учет ограничений диверсификации портфеля
Производные кредитные инструменты. Схема секьюритизации активов.
Производные кредитные инструменты: CDO, Кредитный своп, Корзины FTD.
ЛИТЕРАТУРА.
А. В. Кавкин. Рынок кредитных деривативов. –М.: Экзамен, 2001 г.
An Explanatory Note on the Basel II IRB Risk Weight Functions. Basel Committee on Banking Supervision. http://www.bis.org/bcbs/irbriskweight.pdf
PROBABILITY OF LOSS ON LOAN PORTFOLIO. KMV. Oldrich Vasicek, 2/12/87 http://www.moodyskmv.com/research/files/wp/Probability_of_Loss_on_Loan_Portfolio.pdf
Ханс Питер Бэр. Секьюритизация активов. – М.: Волтерс Клувер, 2006. – 624с.
6. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины.
Примеры вопросов (задач) для проверки качества знаний:
Что такое неожидаемые потери (unexpected loss) по портфелю
A. Средне-вероятная величина всех возможных потерь
B. Максимально возможные потери
C. VAR (Value at risk) при заданном уровне надежности
D. VAR минус Ожидаемые потери
Как ведет себя вероятность дефолта в зависимости от длины временного горизонта
Остается постоянной
Растет
Падает
В какой из моделей при расчете распределения потерь по портфелю используется матрица переходов (Transition matrix)
Credit Metrics
CreditRisk+
Merton-Black-Sholes
Известно, в последовательности рейтинговых групп вероятность дефолта падает. В какой из последовательностей это верно. I – ( AA, BBB,C), II – (CCC,B,AAA), III – (B+,BBB,A)
Только в II
В I и II
В II и III
В I и II и III
7. Темы самостоятельных работ
Самостоятельные работы студентов заключаются в написании рефератов (эссе) на определенные темы по различным методическим источникам, освещающим те или иные аспекты оценок, анализа и управления кредитным риском. Список тем не является неизменным и может пополняться новыми вопросами по мере появления новых работ и книг по кредитному риску. Темы могут более подробно раскрывать вопросы, разобранные в курсе, а также и освещать новые, которых курс не коснулся. Оптимальный объем реферата (эссе) 5-10 стр. Для освящения тем студентам будет выделено время для докладов с регламентом 20мин – 1 тема. Допускается и приветствуется инициатива студентов в самостоятельном выборе вопросов для реферата (эссе), не вошедших в список, но относящихся к теме курса.
Примерные темы:
Модели и статистики для вычисления ставки восстановления (по материалам исследований рейтинговых агентств)
Модели банкротств для закрытых компаний (KMV скоринговая модель RiskCalc)
Модели банкротств (Норвежская модель)
Модель CreditGrades
Вирусные модели кризисов взаимных банкротств
Вывод формулы Мертона-Блэка-Шоулза
Сравнение моделей кредитных портфелей (CreditRisk+, CreditMetrics)
Кривая кумулятивной вероятности дефолта. Последние данные по результатам исследования Moodyes и S&P.
Обобщение однофакторной модели на многофакторный аналог.
Кредитная емкость компании
Риск инвестиционного кредитования
Расчет кредитного рейтинга субъекта федерации
Особенности вычисления кредитного качества лизингового портфеля
Кредитный риск факторинговых сделок
Методика определения кредитного рейтинга S&P
Методика определения кредитного рейтинга Moodyes
Маргинальный VAR, вклад отдельных компаний в VAR кредитного портфеля.
Кредитные деривативы, первые итоги торгов на российском рынке
Учет эффектов концентрации в расчете требований к капиталу
Методы выделения составляющей кредитного риска из спрэдов облигаций
8. Методические рекомендации преподавателю.
При построении лекций необходимо, по возможности, демонстрировать связь теории, лежащей в основе тех или иных моделей кредитного риска, с практическими возможностями ее применения в реальных условиях работы коммерческой кредитной организации. Не следует вкладывать в сознание студентов определенные стереотипы, «канонизируя» какой-либо «рецепт» оценки риска. Следует развивать у студентов критическое мышление, внимание к условиям и границам применения тех или иных моделей.
Данный курс предназначен прежде всего для обучения студентов к способности самостоятельного освоения той или иной методологии, работы с иностранной литературой, адаптации существующих подходов в тех специфических условиях, в которых они могут оказаться, работая в коммерческой организации, например, сложности получения полноценных статистических данных.
9. Методические указания студентам.
Для успешного усвоения курса необходимо не только посещать лекции и семинарские занятия, но и активно готовится к ним. Всячески приветствуется углубленный интерес к тому или иному вопросу, связанному с оценкой кредитного риска, применения моделей.
10. Рекомендации по использованию информационных технологий.
Различные материалы по этому курсу будут вывешиваться на личных страницах преподавателей на сайте ГУ – ВШЭ, а также на сайте www.creditrisk.ru.
Автор программы:_________________________________ Помазанов М.В.
[1]
Список используемой в курсе литературы может быть обновлен по мере появления новых работ и книг