МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА БАНКОВ
МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТИ ДЕФОЛТА БАНКОВ
Аннотация
Код статьи
S042473880000616-6-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Выпуск
Страницы
37-62
Аннотация
Представлены результаты эконометрического анализа дефолтов российских банков в 1997-2003 гг. Основная цель исследования - выяснить, насколько публично доступная информация балансовых отчетов банков может быть использована для прогнозирования дефолтов банков. Показано, что предварительная экспертная кластеризация банков, а также учет макроокружения повышают качество моделей дефолта. Предложены эвристические критерии оценки качества прогнозной силы моделей. С помощью скользящей регрессии анализируются тенденции развития российской банковской системы после кризиса 1998 г.
Классификатор
Дата публикации
01.07.2007
Всего подписок
0
Всего просмотров
764
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf
1

Библиография



Дополнительные источники и материалы

Бобышев A.A. (2001): Типичные стратегии и финансовое посредничество. РЭШ. Серия “Лучшие студенческие работы”. BSP/01/047.

Головань С.В., Карминский А.М., Копылов А.В., Пересецкий А.А. (2003): Модели вероятности дефолта российских банков. I. Предварительное разбиение банков на кластеры. Препринт РЭШ. WP/2003/039.

Головань С.В., Евдокимов М.А., Карминский А.М., Пересецкий А.А. (2004): Модели вероятности дефолта российских банков. II. Влияние макроэкономических факторов на устойчивость банков. Препринт РЭШ. WP/2004/043.

Пересецкий А.А., Карминский А.М., Суст А.Г.О. ван (2004): Моделирование рейтингов надежности российских банков // Экономика и мат. методы. Т. 40. № 4.

Aldrich J.H., Nelson F.D. (1985): Linear Probability, Logit and Profit Models. Quantitative Applications in the Social Sciences Series № 45. Beverly Hills: SAGE Publications.

Altman E.I. (1968): Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy // J. of Finance. Vol. 23. № 4.

Altman E.I., Marco G., Varetto F. (1994): Corporate Distress Diagnosis: Comparisons using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks (the Italian Experience) // J. of Banking and Finance. Vol. 18. № 3.

Altman E.I., Rijken H.A. (2004): How Rating Agencies Achieve Rating Stability // J. of Banking and Finance. Vol. 28. № 11.

Amato J.D., Furfine C.H. (2003): Are Credit Ratings Procyclical? BIS Working Papers. № 129.

Basel-II (2004): Basel Committee on Banking Supervision International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. Bank for International Settlements. June 2004. Http://www.bis.org/publ/bcbs107.htm.

Borio C. (2003): Towards a Macroprudential Framework for Financial Supervision and Regulation? BIS Working Papers. № 128.

Borodovsky M., Peresetsky A. (1994): Deriving Non-homogeneous DNA Markov chain Models by Cluster Analysis Algorithm Minimizing Multiple Alignment Entropy // Computers and Chemistry. Vol. 18. № 3.

Bovenzi J.F., Marino J.A., McFadden F.E. (1983): Commercial Bank Failure Prediction Models // Economic Rev.

Vol. 68 (November 1983). Federal Reserve Bank of Atlanta.

Cole R.A., Gunther J.W. (1995): Separating the Likelihood and Timing of Bank Failure // J. of Banking and Finance. Vol. 19. № 6.

Cole R.A., Gunther J.W. (1998): Predicting Bank Failures: A Comparison of On- and Off-site Monitoring Systems // J. of Financial Services Research. Vol. 13. № 2.

Demirguf-Kunt A., Detragiache E. (1998): The Determinants of Banking Crises in Developed and Developing Countries // IMF Staff Papers. Vol. 45. № 1.

Engelman B., Porath D. (2003): Empirical Comparison of Different Methods for Default Probability Estimation.

Quanteam Research Paper. Http://www.quanteam.de/publications.html.

Espahbodi H., Espahbodi P. (2003): Binary Choice Models and Corporate Takeover // J. of Banking and Finance. Vol. 27. № 4.

Estrella A., Park S., Peristiani S. (2000): Capital Ratios as Predictors of Bank Failure // FRBNY Econ. Policy Rev. Vol. 6. № 2.

Godlewski C. (2004): Are Bank Ratings Coherent with Bank Default Probabilities in Emerging Market Economies?

SSRN. Http://ssrn.com/abstract = 588162.

Gunther J.W., Moore R.R. (2003): Early Warning Models in Real Time // J. of Banking and Finance. Vol. 27. № 10. Jagtiani J., Kolari J., Lemieux C., Shin H. (2003): Early Warning Models for Bank Supervision: Simper Could be Better // Econ. Perspectives. Vol. 27. № 3. Federal Reserve Bank of Chicago.

Kolari J., Glennon D., Shin H., Caputo M. (2002): Predicting Large US Commercial Bank Failures // J. of Econ. and Business. Vol. 54. № 4.

Komulainen T., Lukkarila J. (2003): What Drives Financial Crises in Emerging Markets? // Emerging Markets Rev. Vol. 4. № 3.

Korobow L., Stuhr D.P. (1983): The Relevance of Peer Groups in Early Warning Analysis // Econ. Rev. Vol. 68 (November 1983). Federal Reserve Bank of Atlanta.

Lawrence C.L., Smith L.D., Rhoades M. (1992): An Analysis of Default Risk in Mobile Home Credit // J. of Banking and Finance. Vol. 16. № 2.

Lennox C. (1999): Identifying Failing Companies: a Reevaluation of the Logit, Probit and DA Approaches // J. of Econ. and Business. Vol. 51. № 4.

Loffler G. (2004): An Anatomy of Rating Through the Cycle // J. of Banking and Finance. Vol. 28. № 3.

Martin D. (1977): Early Warning of Bank Failure: A Logit Regression Approach // J. of Banking and Finance. Vol. 1. № 3.

Mathe C., Peresetsky A., Dehais P., Montagu van M., Rouze P. (1999): Classification of Arabidopsis Thaliana Gene Sequences: Clustering of Coding Sequences into Two Groups According to Codon Usage Improves Gene Prediction // J. of Molecular Biology. Vol. 285. № 5.

Marchesini R., Perdue G., Bryan V. (2004): Applying Bankruptcy Prediction Models to Distressed High-yield Bond Issues. // J. of Fixed Income. Vol. 13. № 4.

Ohlson J.A. (1980): Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy // J. of Accounting Res. Vol. 18. № 1.

Peresetsky A., Karminsky A., Golovan S. (2004): Probability of Default Models of Russian Banks. Bank of Finland BOFIT Discussion Paper № 21/2004.

Sahajwala R., Bergh van den P. (2000): Supervisory Risk Assessment and Early Warning Systems. Basel Committee on Banking Supervision. Working Paper 4.

Scott A.J., Wild C.J. (1986): Fitting Logistic Models under Case-control or Choice-based Sampling // J. of the Royal Stat. Society. Series B. Vol. 48. № 2.

Segoviano M.A., Lowe P. (2002): Internal Ratings, the Business Cycle and Capital Requirements: Some Evidence from an Emerging Market Economy. BIS Working Papers. № 117.

Soest van A.H.O., Peresetsky A.A., Karminsky A.M. (2003): An Analysis of Ratings of Russian Banks. Tilburg University Center. Discussion Paper. Series. № 2003/85.

Stone M., Rasp J. (1991): Tradeoffs in the Choice between Logit and OLS for Accounting Choice Studies // Accounting Rev. Vol. 66. № 1.

Wescott S.H. (1984): Accounting Numbers and Socioeconomic Variables as Predictors of Municipal General Obligation Bond Ratings // J. of Accounting Res. Vol. 22. № 1.

Westgaards S., Wijst van der N. (2001): Default Probabilities in a Corporate Bank Portfolio: A Logistic Model Approach // European J. of Operational Res. Vol. 135.

Wiginton J.C. (1980): A Note on the Comparison of Logit and Discriminant Models of Consumer Credit Behaviour // J. of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 15. № 3.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести