+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Концепция мотивации эффективного управления кредитными рисками

Купить электронную версию статьи

т. 26, вып. 11, ноябрь 2020

Получена: 12.10.2020

Получена в доработанном виде: 26.10.2020

Одобрена: 09.11.2020

Доступна онлайн: 27.11.2020

Рубрика: Финансовый контроль

Коды JEL: C58, G17, G28

Страницы: 2567–2593

https://doi.org/10.24891/fc.26.11.2567

Помазанов М.В. кандидат физико-математических наук, доцент, Школа финансов, факультет экономических наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Москва, Российская Федерация 
m.pomazanov@hse.ru

https://orcid.org/0000-0003-3069-1511
SPIN-код: 1763-5033

Предмет. Концепция мотивации эффективного управления кредитными рисками.
Цели. Предложить банкам справедливый алгоритм мотивации риск-менеджмента и кредитного менеджмента (бизнеса).
Методология. Построение «игровых» правил, дискриминационный анализ, ошибки I, II рода, моделирование кривой Лоренца, статистический анализ, экономическое моделирование.
Результаты. Предложен механизм оценки качества решений риск-менеджмента в противовес (или подтверждение) решений кредитного бизнеса при одобрении сделок. Разработан механизм, отслеживающий улучшение или ухудшение индикатора динамики частот убытков по сравнению со средними по рынку. Обоснованы стимулирующие «правила игры» между бизнесом и рисками для повышения эффективности бизнеса в целом, оптимизации взаимодействия в рамках внутренней конкуренции. Представлены общие правила такой «игры», разработан математический аппарат расчета, учитывающий естественные статистические погрешности ограниченных измерений.
Область применения. Предложенный алгоритм в рамках общей цели максимизации кредитного дохода с учетом риска даст раздельные ориентиры риск-менеджменту и бизнесу для повышения эффективности каждого из них и совокупной эффективности.
Выводы. При внедрении ключевых показателей эффективности, стимулирующих бизнес, оптимально использовать точку зрения риск-менеджмента в принятии решения по кредитным сделкам, а риск-менеджменту — снижать ошибки I, II рода в решениях.

Ключевые слова: кредитный риск, вероятность дефолта, риск-менеджмент, мотивация, кредитный менеджмент

Список литературы:

  1. Galloway T.M., Lee W.B., Roden D.M. Banks' Changing Incentives and Opportunities for Risk Taking. Journal of Banking & Finance, 1997, vol. 21, iss. 4, pp. 509–527. URL: Link00052-0
  2. Danielsson J., Jorgensen B.N., de Vries C.G. Incentives for Effective Risk Management. Journal of Banking & Finance, 2002. vol. 26, iss. 7, pp. 1407–1425. URL: Link00269-8
  3. Banerjee A., Chitnis U.B., Jadhav S.L. et al. Hypothesis Testing, Type I and Type II Errors. Industrial Psychiatry Journal, 2009, vol. 18, iss. 2, pp. 127–131. URL: Link
  4. Schalow D., Schalow C. Controlling Type I and Type II Error for Investors. Journal of Financial Service Professionals, 2012, vol. 66, iss. 4, pp. 61–66.
  5. Milanovic B. A Simple Way to Calculate the Gini Coefficient, and Some Implications. Economics Letters, 1997, vol. 56, iss. 1, pp. 45–49. URL: Link00101-8
  6. Van der Burgt M. Calibrating Low-Default Portfolios, Using the Cumulative Accuracy Profile. Journal of Risk Model Validation, 2007, vol. 1, no. 4, pp. 17–33. URL: Link
  7. Помазанов М.В. Окупаемость инвестиций в повышение качества внутренней рейтинговой системы банка // Банковское дело. 2010. № 9. С. 61—65.
  8. Помазанов М.В. Маржинальный экономический эффект от повышения качества моделей рейтингования заемщиков банка // Финансовый менеджмент. 2018. № 4. С. 96—109.
  9. Помазанов М.В. Методы фильтрации временного ряда вероятности дефолта из статистики просрочки кредитов и займов // Управление финансовыми рисками. 2020. № 3. С. 166—177.
  10. Merton R.C. On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates. Journal of Finance, 1974, vol. 29, no. 2, pp. 449–470.
  11. Sobehart J.R., Stein R.M., Mikityanskaya V., Li L. Moody’s Public Firm Risk Model: A Hybrid Approach to Modeling Short-Term Default Risk. Moody’s Investors Service, 2000. URL: Link
  12. Лапшин В.А., Смирнов С.Н. Консолидация и агрегация оценок вероятности дефолта // Управление риском. 2012. Т. 61-63. № 1-3. С. 14—44.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 28, вып. 5, май 2022

Другие номера журнала