Оценка вероятности дефолта российского коммерческого банка с учетом теоретического значения спреда CDS

Агеев В.И.
Estimates of probabilities of default of a Russian commercial bank taking into account the theoretical value of the CDS spread - View in English
Об авторах:

Агеев В.И.1
1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

 Скачать PDF

Аннотация:
Статья является продолжением предыдущих публикаций автора «О применимости CDS для оценки кредитоспособности финансовых институтов РФ» и «Оценка CDS для российских коммерческих банков», посвященных применению кредитных дефолтных свопов (Credit Default Swap – CDS) для оценки кредитоспособности коммерческих банков из группы развивающихся стран БРИКС. В настоящей статье построена модель оценки вероятности дефолта российского банка с учетом полученных теоретических значений спредов CDS. Данная модель учитывает не только фундаментальные показатели из отчетности, но также принимает в расчет и рыночную составляющую, основанную на полученных значениях теоретических спредов CDS. В заключении в статье также проводится сопоставление исследуемой модели с уже существующими моделями оценки вероятности дефолта, отмечаются ее достоинства, недостатки и возможные пути дальнейшего совершенствования.

Ключевые слова:

риск-менеджмент, кредитоспособность, кредитный дефолтный своп, дефолт, производный финансовый инструмент, модель оценки кредитного риска

JEL-классификация: C58, G21, G32

Цитировать публикацию:
Агеев В.И. Оценка вероятности дефолта российского коммерческого банка с учетом теоретического значения спреда CDS // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 4. – С. 237-258. – doi: 10.18334/grfi.3.4.37261

Ageev, V.I. (2016) Estimates of probabilities of default of a Russian commercial bank taking into account the theoretical value of the CDS spread. Globalnye rynki i finansovyy inzhiniring, 3(4), 237-258. doi: 10.18334/grfi.3.4.37261 (in Russian)

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Агеев В.И. Кредитный дефолтный своп как инструмент оценки вероятности дефолта российских коммерческих банков // Российское предпринимательство. – 2015. – № 20. – С. 3399-3424. – doi: 10.18334/rp.16.20.1994.
2. Агеев В.И. О применимости CDS для оценки кредитоспособности финансовых институтов РФ // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – № 1. – С. 61-76.
3. Агеев В.И. Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – № 3. – С. 177-202. – doi: 10.18334/grfi.2.3.1913.
4. Агеев В.И. Основные модели оценки кредитного риска в коммерческом банке // Исследовано в России. – 2011. – С. 898-908.
5. Алешина А.В., Сигалова О.М., Гайдукова Л.А. Рынок Свопов на кредитный дефолт (CDS) как источник информации для финансовой системы: исследование прогнозной силы рынка CDS // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. – 2010. – № 1. – С. 88-113.
Берзон Н.И., Мезенцев В.В. Применение структурных и редуцированных моделей для оценки кредитных дефолтных свопов на российские компании // XII Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: Сборник материалов конференции. Москва, 2012. – С. 633-642.
Кошелюк Ю.М. Граничный анализ эффективности функционирования российских банков // Модернизация экономики и общественное развитие: Сборник материалов VIII Международной научной конференции. Москва, 2007. – С. 113-121.
8. Мезенцев В.В. Оценка кредитного дефолтного свопа на российские компании при помощи редуцированной модели и модели Мертона // Корпоративные финансы. – 2012. – № 1. – С. 44-57.
Анализ панельных данных в пакете «Stata»: Методические указания к компьютерному практикуму по курсу “Эконометрический анализ панельных данных”. – Москва, 2004
Chen R. Credit Risk Modeling: A General Framework: Working Paper. - Rutgers Business School, 2002
Wallison P. J. Everything You Wanted to Know about Credit Default Swaps, but Were Never Told // Financial Services Outlook. – 2008. – December