Transcript Александр Карминский. Единое рейтинговое пространство

ЕДИНОЕ РЕЙТИНГОВОЕ ПРОСРАНСТВО:
проблемы и решения
А.М. Карминский,
Профессор ГУ-ВШЭ, д.э.н., д.т.н.,
В.М. Солодков,
Директор Банковского института,
зав. кафедрой ГУ-ВШЭ, профессор, PhD
БАНКОВСКИЙ ИНСТИТУТ
создан в 1995 году и осуществляет свою деятельность как структурное подразделение
Государственного университета – Высшей школы экономики
1/18
План презентации
 Рейтинговые агентства в России
 Что такое единое рейтинговое пространство?
 Для чего нужно сопоставление рейтингов?
 Проблема отображения рейтинговых шкал
 Опыт сравнительных рейтинговых
исследований и моделирования рейтингов
 Центр сравнительных рейтинговых
исследований
2/18
Рейтинговые агентства в России
Начало 2009г. - 304 рейтинга
Начало 2010г. - 473 рейтинга
АК&М
6%
S&P
9%
НРА
7%
РусРейтинг
14%
Moody`s
31%
Эксперт РА
15%
Fitch
18%
S&P
7%
Moody`s
22%
АК&М
8%
НРА
13%
РусРейтинг
11%
Fitch
12%
Эксперт РА
27%
3/18
Назначение и ограничения
рейтингов
Рейтинги представляют собой независимые оценки
 Финансового состояния компаний, банков, финансовых инструментов для
формирования современной бизнес-среды
 Кредитоспособности (кредитного риска) контрагентов
 Возможности аккредитации (допуска к определенным продуктам или услугам)
Рейтинги представляют интерес как для бизнес-структур, так и для
государственных и регулирующих органов (Банк России, Минфин, ММВБ, АСВ, …)
Ограничения на эффективное использование рейтингов:




Сравнительно малое число актуализируемых контактных рейтингов
Трудности в сопоставлении оценок различных рейтинговых агентств
Отсутствие мультипликативного эффекта от наличия конкурентных оценок
Потребность в расширенном использовании независимых рейтинговых оценок
4/18
Что такое единое рейтинговое
пространство?
Наиболее актуально:
 возможность сравнения различных оценок РА
 множественные независимые оценки с использованием
моделирования рейтингов
Под Единым рейтинговым пространством будем понимать:
 выбор базовой рейтинговой шкалы
 формирование системы отображений внешних и
внутренних рейтингов в базовую шкалу
 применительно к каждому классу субъектов
рейтингования (финансовых институтов, компаний и т.д.),
 позволяющей совместное использование всех
рейтинговых оценок
5/18
Отображение рейтинговых шкал
Устоявшиеся подходы к сопоставлению (мэппингу) рейтинговых шкал отсутствуют
Предпринятые попытки в России сводятся к следующему:
Ассоциация региональных банков России: попарное сравнение на ограниченном
статистическом материале без учета исторической составляющей
СРО НФА: экспертный опрос и согласование таблицы соответствия
Отдельные публикации: попарный статистический анализ
ГУ-ВШЭ и РЭШ: сопоставление рейтингов Moody’s и S&P для банков и
предприятий, ориентированное на оценивание отличительных факторов
Недостатки: использование только парных сравнений отображений,
несопоставимость соответствия шкал, линейность отображений и ограниченное
использование возможностей эконометрических методов
ВЫВОД: Требуется интенсивная проработка с учетом ограничений на постановку и
возможности российской действительности и данных
Первая реализация множественного сравнения: сопоставление рейтинговых шкал
на основе эконометрических моделей рейтингов агентств Moody’s, Fitch и S&P для
промышленных компаний и банков (ГУ-ВШЭ, 2010; доклады на конференциях)
6/18
Методология мэппинга
•
Методика сравнения шкал рейтинговых агентств включает
•  Методологию отображения (мепинга) шкал





•
Принципы и критерии сопоставления рейтинговых шкал
Модели сопоставления шкал
Аудит таблицы соответствия и согласование ее структуры
Анализ возможности использования тиражируемого программного обеспечения
Принципиальные алгоритмы формирования таблицы соответствия
Сравниваемые рейтинговые агентства
 Зарубежные: Fitch Ratings, Moody’s Investors Service, Standard & Poor’s - по
национальным и международным шкалам
 Отечественные: АК&М, НРА, РусРейтинг, Эксперт РА
•
Требования к методике







Является публичным документом
Одобряется большинством рейтинговых агентств и регулирующими органами
Основывается исключительно на публичных данных
Учитывает исторические данные
Предусматривает возможность периодического использования или по запросу
Имеет возможность алгоритмического и программного сопровождения
Включает порядок формирования таблицы соответствия рейтинговых шкал
7/18
Концепция множественного мепинга
 Повышение достоверности сопоставления шкал (мэппинга) за счет
одновременного использования всей имеющейся статистической информации:




по агентствам
во времени
по различным шкалам
с точки зрения структурных особенностей (порядковых, временных, вероятностных)
 Формирование базы данных по рейтингам, финансовым и макро- индикаторам
 Выявление эконометрически наиболее значимых статистически и по влиянию
на рейтинги публично доступных объясняющих переменных
 Формирование базовой шкалы для параметризации отображений в нее шкал
сравниваемых рейтингов по всем агентствам.
 Формирование критериев соответствия шкал рейтингов, учитывающие
предварительно объясненную составляющую.
 Определение параметров отображения шкал с использованием
оптимизационных процедур. Проведение сравнения рейтинговых шкал.
 Осуществление верификации критериев и проведение оценки параметров
соответствия шкал
 Формирование методических и практических основ регулярного мониторинга,
моделирования и верификации моделей рейтингов
8/18
Формирование и использование
базовой шкалы
Рейтинговые
шкалы
RS1
Числовые
шкалы
Базовая шкала
F1(α1)
NS1
Fi(αi)
RSi
NSi
BS
FN(αN)
RSN
NSN
9/18
Сопоставление международных РА
Эконометрическое
моделирование
 Модели упорядоченного
выбора
 86 стран
 550 банков
 1995-2009 годы
 5629 наблюдений
 Три международных РА
Сравнение международных РА
Модель
Dummy
S&P
S&P
Fitch
-0,318***
Moody's
-0,450***
Fitch
Moody's
-0,318***
-0,450***
-0,133***
-0,133***
10/18
Этапы разработки
Формирование БД по российским стандартам
Формирование БД по МСФО
Выбор базовой шкалы и числовых шкал каждого рейтинга
Постановка задачи множественного мэппинга
Резюме по обзору литературы
Определение критериев мэппинга
Проведение предварительного анализа для международных шкал
для банков
8. Отработка трехшаговой процедуры мэппинга:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
 Определение базовых объясняющих переменных
 Построение мэппинга для международных агентств
 Отработка и согласование мэппинга для российских агентств
9. Обоснование алгоритмов отображения шкал и выбор ПО
10. Анализ временной динамики и причины трендов
11. Предложения по программной поддержке
11/18
Что сделано в инициативном
порядке?
• База данных по рейтингам российских банков,
финансовым и макро- индикаторам за 2006-2009 годы
• База данных по банкам более 80 стран за 1995-2008
годы
• Эконометрические модели рейтингов банков для трех
международных агентств по МСФО и РСБУ, включая
анализ зависимости рейтинговых шкал
• Анализ линейной зависимости связей рейтинговых
шкал ведущих международных агентств
• Вывод: шкалы для банков и предприятий требуют
независимого анализа
• Вывод: имеется зависимость шкалирования рейтингов
для различных отраслей
12/18
Центр сравнительных рейтинговых
исследований
• Банковский институт ГУ-ВШЭ реализует инициативный
проект по выработке методов построения Единой
рейтинговой системы, оценивания достижимой точности
реализации, по развитию методологии и методов
сравнения рейтинговых шкал.
• Формируются рекомендации по построению
альтернативных алгоритмов мэппинга, по формированию
системы моделей рейтингов
• Разработка и реализация принципиальных идей
формирования и сопровождения ЕРП организационно
может быть поддержаны Центром сравнительных
рейтинговых исследований при Банковском институте
Инновационного университета - Высшая школа экономики
13/18
Возможности Центра
 Расширенные научные и практические возможности
 Независимость и «равноудаленность» от рейтинговых
агентств
 Научно-практический опыт решения задач по
рейтинговой тематике
 Формирование систем информационно-аналитической
поддержки принятия решений
 Знание особенностей и наличие возможностей анализа
и выбора программных решений и использование
информационных технологий для ЕРП
 Наличие организационной поддержки проекта,
ориентированной на долговременное развитие и
регулярное сопровождение
14/18
Научный и практический опыт
Опубликованы работы по проблемам (1999-2010 гг.; приложение):






Принципы формирования системы рейтингов
Рейтинговые системы в России и за рубежом
Модели вероятности дефолта российских банков
Модели рейтингов крупнейших международных и российских агентств
Модели сравнения шкал международных рейтинговых агентств
Информационно-аналитические системы поддержки принятия решений
Результаты докладывались:



на научных конференциях в России и за рубежом , в частности, по
риск-менеджменту
в качестве консультационных инициатив в Банке России, АСВ
обсуждались с большинством из рейтинговых агентств
Являются основой для двух учебных курсов по рейтинговой
методологии и моделированию в ГУ-ВШЭ и РЭШ
Банковский институт ГУ-ВШЭ: инициативный проект по выработке
методов сравнения рейтинговых шкал
15/18
Организационные возможности
• Наличие теоретического фундамента, в
том числе применительно к России
• Потребность в развитии моделей рискменеджмента, не только для
крупнейших банков
• Устойчивые связи с общественными
организациями, в том числе
Ассоциацией региональных банков
• Узнаваемость со стороны рейтинговых
агентств
16/18
Спасибо за внимание
Карминский Александр Маркович
д.э.н., д.т.н., профессор,
академик РАЕН
Профессор ГУ-ВШЭ, РЭШ, МГТУ
Зам. председателя Ученого совета
Банковского института ГУ-ВШЭ
[email protected],
[email protected]
Солодков Василий Михайлович
PhD, профессор
Директор Банковского института
ГУ-ВШЭ
Зав. Кафедрой ГУ-ВШЭ
[email protected]
БАНКОВСКИЙ ИНСТИТУТ создан в 1995 году
структурное подразделение ГУ-ВШЭ
как
125009, Москва, Малый Гнездниковский пер., д. 4, оф. 46, 50 А
Тeл.: (495) 650 32 20, 650 34 60, 629 94 65
Факс: (495) 621 00 89
E-mail: [email protected]
WWW.BINST.HSE.RU
17/18
Приложение: публикации
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
Алескеров Ф.Т., Солодков В.М. и др. Анализ математических
моделей Базель II. М.,Физматлит, 2010. – 286с.
Карминский А.М., Пересецкий А.А., Петров А.Е.. Рейтинги в
экономике: методология и практика: монография / Под ред.
А.М. Карминского. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 240с.
Карминский А.М. Информационно-аналитическая составляющая
бизнеса: методология и практика. – М.: Финансы и статистика, 2007.
– 272 с.
Карминский А.М., Пересецкий А.А. (2009). Рейтинги как мера
финансовых рисков: Эволюция, назначение, применение // Журнал
новой экономической ассоциации. №1-2.
Карминский А.М. Модели рейтингов промышленных компаний //
Управление финансовыми рисками, 2009, №3.
Карминский А.М., Пересецкий А.А. Модели рейтингов
международных агентств // Прикладная эконометрика. – 2007. - №1.
–С.1-17.
Karminsky A. Rating models: Emerging Market Differentiators. 2010
EBES Conference Papers.- 2010.
18/18