ЗАСТОСУВАННЯ СТАТИСТИЧНИХ ПРИЙОМІВ У ПРАКТИЦІ ПОБУДОВИ ШКАЛИ ЙМОВІРНОСТІ ДЕФОЛТУ
Main Article Content
Анотація
Анотація. Обґрунтовано основні характерні властивості кривої PD (Probabilityofdefault), що сформувалися у практиці моделювання. Доведено, що основними характеристиками кривої PD є те, що вона ґрунтуватися на даних про фактичну відносну частоту дефолтів у кожному з ризик-класів за обраний період часу і має форму, що апроксимує або збігається з експонеційнійною функцією. Показано, що важливим аспектом, який впливає на калібрування, є кількість рейтингових класів і способи їх побудови. Визначено, що нахил кривої демонструє класифікаційну ефективність моделі. Для моделей із високими дискримінаторними властивостями характерна форма кривої, що має повільне зростання в рейтингових класах верхньої частини шкали і значне пришвидшення зростання в останніх класах ризику. Проаналізовано два основних підходи до визначення кількості класів ризику: підхід на основі процентіліві підхід на основі рівних діапазонів балів. Показано, що при формуванні класів варто враховувати загальний обсяг вибіркових спостережень, пропорцію «хороших» і «поганих» та обирати кількість класів таким чином, щоб воно було не надто велике і не надто мале. Доведено, що на практики калібрування впливають дані, мета та обмеження дослідження. На практичних прикладах розглянуто застосування методу найменших квадратів і методу екстраполяції. Метод найменших квадратів, і зокрема похідний метод екстраполяції, дозволяють будувати калібраційну криву на основі даних про відносну частоту дефолтів. Визначено, що математичний апарат сімейства нелінійних кривих дозволяє моделювати процес експоненційного зростання з різним рівнем інтенсивності. Експоненційна крива і споріднені з нею функції можуть бути корисними при моделюванні більш консервативних оцінок PD або для моделей з високими дискримінаційними властивостями, у той час як функція Вейбулла, S-крива і степенева функція можуть краще пристосовуватися до процесів помірного зростання. Застосування практичних прийомів побудови шкали PD є важливим для багатьох вітчизняних банківських спеціалістів, хто займається внутрішніми моделями кредитного ризику.
Ключові слова:калібрування, дефолт, імовірність, криві, калібрація кривої ймовірності дефолту, метод найменших квадратів, метод екстраполяції.
Формул: 21; рис.: 1; табл.: 7; бібл.: 10.
Article Details
Посилання
Siclari, D. (2015). Italian Banking and Financial Law. Hampshire: Palgrave Macmillan.
Cornett, M. M., & Saunders, A. (2005). Financial institutions management: a risk management approach. NewYork : McGraw-Hill/Irwin.
Kane, E. J., Blenman, L., & Black, H. (2010). Banking and Capital Markets: New International Evidence. Singapore: World Scientific Publishing Cо.
Kane, E. J. (1994). Information Technology and the Endless Re-engineering of Banking and Banking Regulation. Financial Practice and Education, 4, 129—135.
Apostolik, R., Donohue, C., & Went, P. (2009). Foundations of banking risk: an overview of banking, banking risks, and risk-based banking regulation. New Jersey.
Tasche, D. (2013). The art of probability-of-default curve calibration. Dirk Tasche. Retrieved from https://pdf4pro.com/view/the-art-of-probability-of-default-curve-calibration-arxiv-5a66b4.html.
Engelmann, B., & Rauhmeier, R. (2006). The Basel II Risk Parameters. Estimation, Validation, Stress Testing —with Applications to Loan Risk Management. Berlin: Springer. 79—103.
Vander Burgt, M. J. (2007). Calibrating low-default portfolios, using the cumulative accuracy profile. Journal of Risk Model Validation, 4, 1—17.
Perna, C., & Sibillo, M. (2014). Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance. London: Springer, 41—44.
Basel Committee on Banking Supervision. (2006, June). International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework, Comprehensive Version.