Оптимальный размер банковского резерва: прогноз просроченной кредитной задолженности с использованием копулярных моделей
Аннотация
В статье рассмотрена возможность применения копулярных моделей семейства RLUF для случая построения совместных распределений рядов задолженности по кредитам с макроэкономическими индикаторами с целью дальнейшего прогнозирования объемов просроченной задолженности и определения оптимальных норм резервных требований на соответствующие потери. В исследовании проводится сравнительный анализ многомерных распределений посредствам оценивания модели RLUF-копулы с такими классическими копулярными моделями, как FGM-копула, копула Франка и копула Гаусса. Для получения оценок параметров моделей использован метод максимального правдоподобия. В случае RLUF-копулы получены байесовские оценки параметров с использованием алгоритма Метрополиса со случайным блужданием. Прогнозирование объемов банковского резерва для всех построенных в исследовании моделей, выполняется посредствам генерирования случайной выборки с помощью алгоритма принятия-отклонения для создания соответствующей выборки из совместного распределения с использованием функции плотности копулярной модели. В результате разыгрывания ста возможных сценариев объемов просроченной задолженности получена 95% граница доверительного интервала для объема просроченной задолженности по кредитам, которая в полной мере может выступать в качестве оптимального объема резервных требований на соответствующие кредитные потери.
Об авторах
Кристина Анатольевна КазаковаРоссия
аспирант
Александр Геннадьевич Князев
Россия
кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой
Олег Алексеевич Лепёхин
Россия
кандидат экономических наук, исполняющий обязанности заведующего кафедрой
Список литературы
1. Altman E. I., Brady B., Resti A., Sironi A. The link between default and recovery rates: theory, empirical evidence, and implications // Journal of Business. 2005. Vol. 78 (6). P. 2203–2227.
2. Kealhofer S. Portfolio management of default risk. KMV Corporation. 1998. URL: http://www. complexity.ru/papers/999-0000-033.pdf.
3. Morgan J. P. CreditMetrics – technical document. New York, 1997. URL: http://www.creditrisk. ru/publications/files_attached/creditmetrics_techdoc.pdf.
4. Фантаццини Д. Управление кредитным риском // Прикладная эконометрика. 2008. № 12 (4). C. 84–137.
5. Фантаццини Д. Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском // Прикладная эконометрика. 2009. № 13 (1). C. 105–138. Казакова К. А. и др. Оптимальный размер банковского резерва
6. Бологов Я. В. Оценка риска кредитного портфеля с использованием копула-функций. М.: Синергия Пресс, 2013. 22 с.
7. Салмин С. П., Пьянов Д. А. Использование метода копул в оценке кредитоспособности групп взаимосвязанных заемщиков // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. № 1. URL: http://www.uecs.ru/uecs49-492013/item/1960-2013-01-31-07-57-10.
8. Dolati A., Ubeda-Flores M. Some new parametric families of multivariate copulas // International Mathematical Forum, 1. 2006. P. 17–25.
9. Скоблева Э. И., Князев А. Г., Лепёхин О. А., Казакова К. А. Динамический анализ сегмен- тации российского банковского сектора // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. URL: http://www.science-education.ru/120-16784.
10. Hansen B. E. Autoregressive conditional density estimation // International Economic Review. 1994. Vol. 35 (3). P. 705–730.
11. Thierry Ane, Loredana Ureche-Rangau and Chiraz Labidi-Makni. Time-varying conditional dependence in Chinese stock markets // Applied Financial Economics. 2008. Vol. 18. P. 895–916.
12. Gordeev V. A., Knyazev A. G., Shemyakin A. E. Selection of copula model for inter-market dependence // Model Assisted Statistics and Applications. 2012. Vol. 7. P. 315–325.
13. Nelsen R. B. An Introduction to Copulas. New York: Springer, 2006. 269 p.
14. Ахунжанов Р. К., Кангина Н. Н., Князев А. Г., Лепехин О. А. Плотности архимедовых копул и их приложения для прогнозирования курсов валют // Прикаспийский журнал: управ- ление и высокие технологии. 2014. № 2. С. 10–23.
Рецензия
Для цитирования:
Казакова К.А., Князев А.Г., Лепёхин О.А. Оптимальный размер банковского резерва: прогноз просроченной кредитной задолженности с использованием копулярных моделей. Мир экономики и управления. 2015;15(4):59–76.
For citation:
Kazakova K.A., Knyazev A.G., Lepekhin O.A. Optimum volume of bank reserve: forecasting of overdue credit indebtedness using copula models. World of Economics and Management. 2015;15(4):59–76. (In Russ.)