Preview

Проблемы анализа риска

Расширенный поиск

Модели оценки кредитных

https://doi.org/10.32686/1812-5220-2017-14-4-68-75

Полный текст:

Аннотация

Статья посвящена обзору моделей, которые позволяют оценивать кредитный риск. В ли- тературе существует два вида моделей, посвященных кредитным рискам: это струк- турные и редуцированные кредитные модели (модели упрощенной формы, reduced form models). Моделирование дефолта лежит в основе исследования кредитного риска. Структурные модели подразумевают, что вероятность дефолта зависит от рыночной стоимости компании: дефолт происходит, если стоимость падает ниже порогового зна- чения. К таким моделям можно отнести модель Мертона, модель Блэка и Кокса, модель Васичека, CreditMetricsТМ, KMV, которые подробно рассмотрены в статье. Второй подход к моделированию - редуцированный - предполагает стохастические вероятности де- фолта, не зависящие от стоимости фирмы. В статье рассматриваются модели CreditRisk+ и CreditPortfolio View, относящиеся к данному типу моделей.

Об авторе

Е. Т. Арис
Московский финансово- промышленный университет «Синергия»
Россия


Список литературы

1. Monique Jeanblanc, Yann Lecam. Reduced form Model- ling for Credit Risk. (November 12, 2007), 21с http://www. maths.univ-evry.fr/prepubli/260.pdf

2. Abel Elizalde, Credit Risk Models IV: Understanding and pricing СDOs, 2005, 45с. http://www.abelelizalde.com/ pdf/survey4%20-%20cdos.pdf

3. Abel Elizalde, Credit Risk Models III: Reconciliation Re- duced-Structural models, 2005, 13c. http://www.abeleli- zalde.com/pdf/survey3%20-%20reconciliation.pdf

4. Christian Bluhm, Ludger Overbeck, Christoph Wagner. An Introduction to Credit Risk Modeling. Chapman & Hall/ CRC financial mathematics series, 2002, 285 с.

5. Hult H., Lindskog F. Mathematical Modeling and Statis- tical Methods for Risk Management. 2007, 108 с.http://reslib.com/book/Mathematical_Modeling_and_Statisti- cal_Methods_for_Risk_Management.

6. Peter J. Crosbie, Jeffrey R. Bohn. Modeling Default Risk. http://www.moodyskmv.com/research/whitepaper/Mod- elingDefaultRisk.pdf. 31 с.

7. Abel Elizalde, Credit Risk Models II: Structural Models, 2005, 32 c. http://www.abelelizalde.com/pdf/survey2%20 -%20structural.pdf

8. Guntay L., Hackbarth D. Corporate bond credit spreads and forecast dispersion, 2007, http://www.fmpm.org/ docs/12th/papers_2009_web/F2c.pdf 45 с.

9. Myhre H. M., Ree A., Westbye A. An Empirical Analysis of Structural Credit Risk Models and Capital Structure Ar- bitrage, 2004, 111c http://org.ntnu.no/cd/Hovedoppgave/ CapitalStructureArbitrage.pdf

10. Huang X., Oosterlee C. W. and J. A.M. van der Weide. High- er-order saddlepoint approximations in the Vasicek port- folio credit loss model, Journal of Computational Finance Vol. 11, No. 1 (Fall 2007). Pp. 93-113.

11. Bharath, Sreedhar T. and Shumway, Tyler. Forecasting De- fault with the KMV-Merton Model (December 17, 2004). AFA 2006 Boston Meetings Paper. 36 pages.

12. Пустовалова Т. А., Кутуев Р. Р. Управление кредитным риском кредитного портфеля коммерческого банка // Вестник СПбГУ. Сер. 8.2008. Вып. 1. С. 135-154.


Для цитирования:


Арис Е.Т. Модели оценки кредитных. Проблемы анализа риска. 2017;14(4):68-75. https://doi.org/10.32686/1812-5220-2017-14-4-68-75

For citation:


Aris E.T. THE MODELS OF CREDIT RISK ASSESSMENT. Issues of Risk Analysis. 2017;14(4):68-75. (In Russ.) https://doi.org/10.32686/1812-5220-2017-14-4-68-75

Просмотров: 73


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1812-5220 (Print)
ISSN 2658-7882 (Online)