+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:
На сумму:

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Математическое моделирование системы аллокации экономического капитала банка

Математическое моделирование системы аллокации экономического капитала банка
  • Автор:

    Лужбин, Алексей Анатольевич

  • Шифр специальности:

    08.00.13, 08.00.10

  • Научная степень:

    Кандидатская

  • Год защиты:

    2014

  • Место защиты:

    Санкт-Петербург

  • Количество страниц:

    154 с. : ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы
"
1.3 Характеристика экономико-математических оснований модели 
2.1 Интегрированные функциональные элементы системы аллокации и их взаимосвязи



Оглавление.
Оглавление
Введение
Глава 1. Исследование международных стандартов измерения кредитного риска и количественной оценки требований на экономический капитал Базель II
1.1 Обзорно-сравнительный анализ и концептуализация современных подходов к измерению кредитного риска
1.2 Содержательная экспликация международных стандартов Базель II: руководящие принципы и методология их имплементации

1.3 Характеристика экономико-математических оснований модели

кредитного риска IRB-подхода


Глава 2. Спецификация математической модели системы аллокации экономического капитала банка на основе IRB-подхода

2.1 Интегрированные функциональные элементы системы аллокации и их взаимосвязи


2.2 Измерительный элемент системы аллокации: модель оценки вероятности дефолта (контрагента банка) как ключевого параметра IRB-подхода
2.3 Исполнительный элемент системы аллокации: модель оптимизации
профиля портфеля кредитных активов банка
Глава 3. Разработка технологического порядка параметризации и идентификации модели оценки вероятности дефолта контрагента банка
3.1 Основные технологические принципы построения модели
3.2 Формирование обучающей модель статистической выборки и однофакторный анализ
3.3 Многофакторный анализ, идентификация и верификация модели оценки
вероятности дефолта контрагента
Заключение
Приложение А. Протокол работы алгоритма пошаговой регрессии (stepwise)
Приложение Б. Оценочные (предсказанные моделью) значения данных
наблюдений
Приложение В. Численные значения, использованные для построения
ШЭС-кривой
Список литературы
Список иллюстративного материала

Введение
Актуальность темы диссертации. Возросшая за последние десятилетия сложность глобальных финансовых рынков привела к тому, что надзорные органы оказались не в состоянии осуществлять подробный мониторинг операционной деятельности каждого из профессиональных участников, традиционный патерналистский подход в сфере регулирования стал обнаруживать свою несостоятельность. В данном контексте применительно к банковскому сектору один из наиболее важных проектов реформы регулирования инициирован принятым в 2004 году наднациональным соглашением «Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала», [6]. Соглашение разрабатывалось и принималось в рамках нормотворческого процесса Базельского комитета по банковскому надзору (Basel Committee on Banking Supervision), что и обусловило его известность в профессиональной среде под самостоятельным устойчивым термином «Базель II».
По современным представлениям, нашедшим отражение в Базель II, одним из ключевых рисков, с которыми сопряжена банковская деятельность, является кредитный риск, а главным индикатором платежеспособности банковских институтов служит наличие у них достаточного собственного капитала. При этом в качестве основного критерия достаточности капитала рассматривается соответствие последнего содержательной оценке масштабов деятельности того или иного кредитного учреждения, т.е. объему активов с учетом степени присущего им риска. Тем самым, с позиции современных подходов риск-менеджмента такие его объекты как кредитный риск и капитал банка оказываются тесно взаимосвязанными: кредитный риск рассматривается как фактор
определения потребности в капитале.
В порядке имплементации указанных теоретических взглядов Базель II предлагает усовершенствованный подход к определению достаточности банковского капитала, основанный на внутренних рейтингах контрагентов банка

Таким образом, пруденциальное регулирование банковской деятельности предполагает нахождение, зачастую, сложного компромиссного решения по достижению оптимального состояния отрасли при балансировании между устойчивостью и развитием: одна составляющая не должна превалировать за счет подрыва другой.
Известные последствия острой фазы мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. для глобального банковского сектора не позволяют дать удовлетворительную оценку действенности международных стандартов по регулированию платежеспособности банковских институтов. Оказавшись в условиях финансовой турбулентности, многие из крупнейших представителей отрасли - системно значимых банков и банковских групп - оказались на грани банкротства. Во всем мире потребовались беспрецедентные меры государственной поддержки для оздоровления ситуации. Мировая экономическая рецессия, инициированная положением в финансовом секторе, стала
катализатором исследовательского процесса в области банковского регулирования и надзора.
В целях более полного охвата проблематики функционирования кредитных организаций в условиях регулирования автор диссертации предлагает следующее обобщение ключевых принципов, на которых основана инициированная Базель II реформа банковского регулирования в ее микропруденциальном аспекте:
- применение системного подхода к регулированию в сочетании со структуризацией измерения банковских рисков;
- увеличение чувствительности к риску минимальных требований к капиталу;
- создание открытой архитектуры системы регулирования в части требований к капиталу, предполагающей возможность эволюционного развития внутренних банковских практик по измерению кредитного риска;
~ внедрение системы риск-классификации активов, основанной на критериях институциональной принадлежности и гомогенного качества выделенных рейтинговых групп.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.118, запросов: 962