Формирование выборки и отбор показателей для проведения исследования - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков
Для построения теоретических значений CDS необходимо использовать исторические данные по CDS, которые на регулярной основе котируются на бирже. Так как в России нет достаточного для проведения исследования количества банков, появилась необходимость прибегнуть к банкам в некоторых других относительно сопоставимых странах. В качестве таких стран было выбрано устоявшееся и часто анализируемое во многих работах объединение наиболее перспективных растущих экономик стран БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай и ЮАР). Данные страны имеют много общего в экономическом развитии и позициях на международных рынках. Таким образом, для цели построения теоретических значений CDS были отобраны банки из развивающихся стран группы БРИКС, CDS на долговые инструменты которых котируются на рынке.
В качестве временного периода выбран отрезок времени с начала 2011 года по февраль 2015 года. Выбор 2011 года в качестве начального периода для исследования объясняется, во-первых, желанием избежать влияния кризисных явлений на проводимое исследование, а во-вторых, тем, что наиболее качественные и заслуживающие доверия данные по котировкам спредов CDS появились в 2011 году.
Итоговая выборка банков с распределением по странам представлена в таблице 2[1].
Таблица 2 Выборка банков из стран БРИКС для эмпирического исследования[2]
Страна |
Число банков |
Бразилия |
4 |
Россия |
8 |
Индия |
5 |
Китай |
8 |
ЮАР |
0 |
Всего |
25 |
Источник: Составлено автором
Перейдем теперь к определению показателей, которые могут быть полезны с точки зрения объяснения спреда CDS. Поскольку речь идет о странах БРИКС, а не только о России, то за основу для данных были взяты приведенные к одному виду ежеквартальные отчетности по МСФО.
В качестве зависимой переменной выступает оцениваемое значение спреда CDS по банкам из группы стран БРИКС. Для анализа был выбран наиболее популярный и, следовательно, ликвидный по сроку вид CDS: пятилетний.
Из большого перечня потенциальных переменных были отобраны не коррелирующие между собой (приемлемый уровень корреляции 0, 5). После исключения сильно взаимосвязанных переменных был сформирован следующий перечень переменных:
- - "Суверенный спред CDS" (также, как для CDS банков, для суверенных CDS был взят тот же пятилетний временной период; для Бразилии, России и Китая в качестве суверенного CDS был взят CDS на государственный долг, для Индии, так как CDS на государственный долг на рынке не представлен, был взят CDS на долг Export-Import Bank of India - этот государственный банк имеет самую низкую оценку среди индийских эмитентов); - "Итого активы"; - "Основные фонды / Итого обязательства"; - "Чистая процентная маржа" (соотношение процентного дохода и суммы приносящих доход активов); - "Средняя рентабельность активов"; - "Коэффициент Затраты / Расходы" (соотношение административных расходов и операционной прибыли); - "Кредиты за вычетом резервов / Итого активы"; - "Кредиты за вычетом резервов / Депозиты и краткосрочное привлечение"; - "Ликвидные активы / Депозиты и краткосрочное привлечение"; - "Оставшаяся операционная прибыль" (чистая прибыль от остальных ценных бумаг (не относящихся к предназначенным для продажи и оцениваемым по справедливой стоимости через прибыль или убыток); чистый доход от страховой деятельности; прочие доходы от основной деятельности, операционная прибыль или убыток от участия); - "Обесцененные кредиты / Сумма выданных кредитов"; - "Коэффициент достаточности капитала"; - "Межбанковский коэффициент" (соотношение остатков по лоро - и ностро-счетам); - "Гудвилл"; - "Вероятность дефолта страны". (Для оценки вероятности дефолта страны использовались присвоенные данной стране на конкретный промежуток времени рейтинги от трех международных рейтинговых агентств (Standard &; Poor's, Moody's Investors Service иFitch Ratings). Для соотнесения рейтингов и вероятностей дефолта использовались данные из ежегодно публикуемых рейтинговыми агентствами отчетов о вероятностях дефолтов. Здесь важно отметить, что в случае наличия у страны более одного рейтинга для определения конкретной вероятности дефолта использовались принципы, изложенные в рекомендациях "Базель II". Так, согласно пункту 97, в случае если у контрагента имеется рейтинг от двух рейтинговых агентств, используется тот рейтинг, которому соответствует наибольшая вероятность дефолта (то есть худший рейтинг). Если же у контрагента имеются более двух рейтингов (в нашем случае это количество ограничивается тремя), то, согласно пункту 98, отбирается два рейтинга, соответствующих наименьшей вероятности дефолта, и уже из них выбирается тот, которому соответствует большая вероятность дефолта (то есть из трех рейтингов вначале выбираются два лучших, а затем из них выбирается худший). Подобная оценка позволила получить конкретное значение вероятности дефолта каждой страны для каждого временного периода оценки); - "Наличие государственного участия в акционерном капитале банка" (фиктивная переменная, принимающая значение "1", если государство входит в какой-то части в акционерный капитал банка, и "0", если нет); - "Принадлежность к стране" (несколько фиктивных переменных, принимающих значение "1", если данный банк относится к той стране, которую характеризует данная переменная).
Еще одной часто встречающейся сложностью при отборе показателей является наличие гетероскедастичности (неоднородность наблюдений, выражающаяся в непостоянной дисперсии случайной ошибки модели). Поскольку в представленной выборке большое количество переменных принимает абсолютное, а не относительное значение, хорошим способом избавления от проблемы наличия гетероскедастичности является попытка взять от абсолютных значений натуральный логарифм. Переход к логарифму позволяет приблизить распределение остатков регрессии к нормальному распределению. Это повлияет на трактовку полученных результатов, но не изменит общей сути вычислений.
Из первоначального списка анализируемых переменных три были видоизменены. От двух абсолютных переменных был взят их натуральный логарифм: "Итого активы" и"Гудвилл". Это говорит о том, что теперь эти переменные следует трактовать в терминах эластичности: "Изменение итого активов" и "Изменение гудвилла".
Переменная "Оставшаяся операционная прибыль" была приведена к относительному виду, путем ее соотношения с показателем "Итого активы". Полученная переменная получила название "Доля оставшейся операционной прибыли в активах".
Новые переменные также были проверены на наличие автокорреляции со всеми остальными, и были получены приемлемые результаты.
Окончательный набор переменных представлен в таблице 3.
Таблица 3. Набор переменных регрессионной модели оценки теоретического спреда CDS
Обозначение в модели |
Переменная в модели |
Мера измерения |
Cds5 |
"Спред CDS" |
Базисные пункты |
Cdsn5 |
"Суверенный спред CDS" |
Базисные пункты |
Ltotalassets |
"Изменение итого активов" |
Базисные пункты |
Capfundliab |
"Основные фонды / Итого обязательства" |
% |
Netintmarg |
"Чистая процентная маржа" |
% |
Roa |
"Средняя рентабельность активов" |
% |
Costincratio |
"Коэффициент Затраты / Расходы" |
% |
Nlta |
"Кредиты за вычетом резервов / Итого активы" |
% |
Nlcf |
"Кредиты за вычетом резервов / Депозиты и краткосрочное привлечение" |
% |
Liqasstfund |
"Ликвидные активы / Депозиты и краткосрочное привлечение" |
% |
Ropta |
"Доля оставшейся операционной прибыли в активах" |
% |
Implgrossl |
"Обесцененные кредиты / Сумма выданных кредитов" |
% |
Tier1 |
"Коэффициент достаточности капитала" |
% |
Interr |
"Межбанковский коэффициент" |
% |
Lgoodwill |
"Изменение гудвилла" |
Базисные пункты |
Sum5c |
"Вероятность дефолта страны" |
% |
Com, gov |
"Наличие государственного участия в акционерном капитале банка" |
Фиктивная переменная |
B, r, i, c |
"Принадлежность к стране" |
Фиктивная переменная |
Источник: Составлено автором
Важно пояснить, что не все банки на регулярной основе публикуют ежеквартальные отчетности, но, так как банки, на долг которых торгуются CDS, являются, как правило, достаточно крупными и публичными, то больших трудностей при сборе информации по данной выборке эта проблема не составила. Однако по тем показателям отчетности, по которым по той или иной причине данные отсутствовали, выборка была восполнена посредством вычисления средневзвешенного изменения пропущенного показателя по всем банкам из одной страны из представленной выборки за данный период. Это позволило добиться высококачественной по заполняемости выборки.
Отметим также, что все данные финансовой отчетности брались на фактическую дату составления отчетности. Полученные показатели сравнивались со значениями спредовCDS за этот день. Очевидно, что отчетности не публикуются в тот же день, когда они составляются, однако, мы исходим из предпосылки о том, что все инвесторы получают информацию в тот же день, на который формируются отчетности. Опущение этой предпосылки и исследование модели с учетом даты публикации отчетности является хорошей возможностью для совершенствования модели в будущем.
Исходная модель оценки теоретического спреда CDS коммерческого банка выглядит следующим образом:
YIt = б + в1*x1, it + в2*x2, it + ... + вN*xN, it + хIt,
I = 1, ..., N; t = 1, ..., T, (1)
Где i - номер объекта, t - время, yIt - объясняемая переменная, б - свободный член, вN - коэффициент при объясняющей переменной, xN, it - объясняющая переменная, хIt - случайная ошибка.
По ходу исследования будут построены четыре вида моделей:
- 1) линейная регрессионная модель; 2) модель панельных данных "between"-регрессии; 3) модель с детерминированными эффектами; 4) модель со случайными эффектами.
Похожие статьи
-
Выводы - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков
Основные современные методы оценки контрагентного риска на рынке межбанковского кредитования заключаются в построении различных кредитных, а также...
-
Практическое исследование - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков
Линейная регрессионная модель является сквозной регрессией по всем временным периодам и по всем банкам, не учитывает панельную структуру данных. Оценка...
-
Существует несколько видов моделей оценки теоретического значения спреда CDS. В основном их можно разделить на два типа. Модели первого типа опираются на...
-
После того, как была построена модель оценки теоретических спредов CDS, для проверки модели на практике, оценим российские банки, CDS на долг которых...
-
Одной из всемирно известных и широко распространенных методик прогнозирования дефолтов на основе метода множественного дискриминантного анализа является...
-
Для построения модели оценки кредитного риска с использованием модели VaR обработке подверглись данные по кредитам, выданным коммерческим банком...
-
Методология проведения оценки влияния санкций на банковскую систему России Целью данной работы является определение факторов, влияющих на формирование...
-
Источники - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков
Агеев, В. И. (2015). О применимости CDS для оценки кредитоспособности финансовых институтов РФ. Глобальные рынки и финансовый инжиниринг, 2(1), 61 76....
-
Введение - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков
В предыдущей статье "О применимости CDS для оценки кредитоспособности финансовых институтов РФ" были рассмотрены основные теоретические аспекты...
-
В отечественной и в особенности в мировой практике накоплен достаточный опыт оценки финансового положения предприятий-заемщиков. Обращение к этому опыту...
-
Процесс кредитования связан с действиями многообразных факторов риска, способных привести к непогашению кредита и процентов по нему. К факторам зависящим...
-
Оценка кредитоспособности заемщика - Кредитная политика коммерческого банка
Объективная оценка кредитоспособности потенциального заемщика, несмотря на все многообразие применяемых в банковской практике методик, по-прежнему...
-
Как было отмечено выше, для проведения исследования был произведен сбор информации по 1052 банкам на ежеквартальной основе за период с 01.01.2006 по...
-
Применение множественного дискриминантного анализа для моделирования банкротств Дискриминантный анализ - один из методов многомерного статистического...
-
Оценка кредитного портфеля российского банковского сектора Совокупные активы банковского сектора за 2013 г. выросли на 16% и составили 57,4 трлн. руб....
-
Анализ внутренней методики оценки финансового состояния ОАО "Банк "Санкт-Петербург" показал, что рассматриваемый подход не включает в себя исследование...
-
Оценка финансового состояния ОАО "Банк "Санкт-Петербург" по методике В. С. Кромонова Одним из главных преимуществ внутренней системы оценки финансового...
-
Результаты исследования - Факторы, влияющие на формирование чистой процентной маржи банка
Собрав все данные, я очистила их от выбросов, используя критерий, равный нормированному отклонению выброса: , Где: Т - критерий выброса; - выделяющееся...
-
Внутренняя методика оценки финансового состояния ОАО "Банк "Санкт-Петербург" характеризуется рядом преимуществ, которые позволяют осуществить...
-
На данный момент БЦК использует для оценки группы риска отдельной ссуды и кредитного портфеля в целом Инструкцию НБ РК от 30.06.97 г. N062а. Согласно...
-
Целью данной выпускной квалификационной работы является построение модели оценки кредитного риска кредитного портфеля конкретного коммерческого банка с...
-
Описание выборки В рамках данной работы были использованные две группы данных для расчета Базового индикативного подхода и Стандартизированного подхода...
-
Описание модели и данных Обработку панельных данных довольно удобно осуществлять при помощи пакета Stata. Он представляет собой универсальный пакет,...
-
Модели анализа кредитоспособности заемщиков - Кредитная политика коммeрческого банка
Современные практические методы анализа кредитоспособности заемщиков коммерческого банка основываются на комплексном применении как финансовых так и...
-
Оценка достаточности капитала банка и выполнение других нормативов Проблема определения достаточности капитала банка на протяжении длительного времени...
-
Понятие чистой процентной маржи. Анализ показателя чистой процентной маржи в различных странах мира Чистая процентная маржа - это показатель прибыльности...
-
Основные подходы к прогнозированию банкротств кредитных организаций Проблема исследования финансовой устойчивости кредитных организаций и поиска...
-
Система коэффициентов, используемых для оценки уровня прибыли банка Использование достаточно информативных финансовых коэффициентов (путем сравнения...
-
Роль собственного капи тала заключается в том, что он слу жит регулятором, приводящим в соответствие рост и жизнеспособ ность банка. Это связано, прежде...
-
Кредитная политика, рассматриваемая как стратегическое направление развития коммерческого банка, содержит общие ориентиры и методические рекомендации по...
-
Подходы к оценке кредитоспособности заемщиков Кредитоспособность заемщика зависит от многих факторов, оценить и рассчитать каждый из которых непросто....
-
Существенная часть бизнеса ВТБ сосредоточена в сегменте обслуживания крупных и средних корпоративных клиентов. В 2009 году ВТБ выполнил поставленную...
-
Прибыль -- основной финансовый показатель результативности деятельности банка; размер прибыли банка важен для всех, кто имеет отношение к этой...
-
Помимо методики, разработанной ЦБ РФ в целях осуществления надзора над деятельностью кредитных организаций, существует большое количество других подходов...
-
На первом этапе анализа необходимо составить таблицу, характеризующую фактический уровень экономических нормативов в сопоставлении с его предельным...
-
Методика оценки финансового состояния кредитной организации, предложенная ЦБ РФ, регулируется Указанием Банка России от 31.03.2000 №766-У (ред. от...
-
Исходя из се годняшней практики, управление кредитным портфелем банка заключается в выборе из потока кредитных заявок именно тех, кредитование которых...
-
Экономический анализ деятельности банка начинается с предварительного этапа, в рамках которого происходит подготовка первичных баз данных к дальнейшей...
-
Эмпирическая часть данной работы состоит из трех разделов. В первом из них представлена описательная статистика анализируемых данных в виде числовых и...
-
Заключение - Формирование кредитной политики коммерческого банка на примере ПАО "ВТБ 24"
На основании представленного материала работы можно подвести краткие итоги данной курсовой работы. Под кредитной политикой коммерческого банка понимается...
Формирование выборки и отбор показателей для проведения исследования - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков