«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Кризисные оценки рисков кредитных организаций

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 12, вып. 2, февраль 2016

Получена: 23.10.2015

Одобрена: 02.11.2015

Доступна онлайн: 28.02.2016

Рубрика: Экономическая безопасность

Страницы: 48-56

Грачёв И.Д. доктор экономических наук, депутат Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации, Москва, Российская Федерация 
idg19@mail.ru

Тема. Общепринятые в кредитных системах оценки рисков базируются на гипотезе независимых агентов и оказываются неэффективными в условиях кризисов, когда оценки и действия агентов сильно коррелированы.
Задачи. В статье решается задача эффективной оценки рисков кредитных систем при сколь угодно сильно коррелированных агентах с целью построения рациональных и эффективных антикризисных алгоритмов управления.
Методология. Проведенное исследование базируется на вероятностной модели рынка, в рамках которой рынок рассматривается как статистический ансамбль ограниченно нерациональных агентов с заданным способом определения рыночных стоимостей, взаимодействующих с кредитной системой сколь угодно коррелированно. Неточные оценки рыночных стоимостей приводят к неэффективному распределению ресурсов в системе и к их потерям, пропорциональным ошибкам оценивания рыночных стоимостей.
Результаты. Проанализированы современные тенденции в оценках реальной коррелированности оценок действий агентов, взаимодействующих с кредитной системой. Показана их эффективность в приближении малых корреляций. Построены практически реализуемые, сводимые к обычным, алгоритмы оценок рисков для сколь угодно коррелированных агентов кредитных систем с использованием методов квадратичного оценивания при разложении корреляционных матриц по стандартным.
Вывод и значимость. Существующие методы оценки рисков кредитных систем оказались несостоятельными в последние кризисы из-за неучета сильно коррелированного поведения агентов. В статье представлены результаты разработки методов и алгоритмов оценки рисков, пригодные для работы при любых кризисах финансово-кредитных систем. Особую значимость работе придает доведение алгоритмов с использованием техники распределений Уишарта и квадратичного оценивания до уровня общепринятых с вычисленными эффективными ошибками квазинезависимых агентов.

Ключевые слова: алгоритмы оценок рисков, коррелированные агенты

Список литературы:

  1. Грачёв И.Д. Статистическая модель автопрогресса экономических систем. М.: Наука, 2010. 182 с.
  2. Лившиц В.Н., Лившиц С.В. Макроэкономические теории, реальные инвестиции и государственная российская экономическая политика. М.: URSS, 2008. 248 с.
  3. Лившиц В.Н., Лившиц С.В. Оценка эффективности инвестиционных проектов в стационарных и нестационарных макроэкономических условиях // Экономика строительства. 2003. № 5. С. 2–22.
  4. Маслов В.П., Колокольцев И.Н. Идемпотентный анализ и его применение в оптимальном управлении. М.: Физматлит, 1994. 144 с.
  5. Bauer P.W., Berger A.N., Ferrier G.D., Humphrey D.B. Consistency Conditions for Regulatory Analysis of Financial Institutions: A Comparison of Frontier Efficiency Methods // Journal of Economics and Business. 1998. Vol. 50. Iss. 2. P. 85–114.
  6. Шергин В.В. Об оценках эффективности в банковском секторе // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И Герцена. 2009. № 114. С. 77–84.
  7. Пересецкий А.А. Эконометрические методы в дистанционном анализе деятельности российских банков. М.: НИУ ВШЭ, 2012. 235 с.
  8. Пересецкий А.А. Методы оценки вероятности дефолта банков // Экономика и математические методы. 2007. № 43. Вып. 3. С. 37–63.
  9. Дубовиков М.М., Старченко Н.В. Эконофизика и анализ финансовых временных рядов // Эконофизика. Современная физика в поисках экономической теории. М.: МИФИ, 2007. С. 243–293.
  10. Дубовиков М.М. Первый конгресс по эконофизике в России // Журнал новой экономической ассоциации. 2009. № 3-4. С. 260–265.
  11. Brealey R.A., Myers S.C. Principles of Corporate Finance. McGraw Hill, Irwin, 2000.
  12. Pratt S. Valuing a Business: The Analysis and Appraisal of Closely Held Companies. McGraw-Hill Inc., 1989, 560 p.
  13. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 736 с.
  14. Грачёв И.Д., Салахов М.Х., Фишман И.С. Статистическая регуляризация при обработке эксперимента в прикладной спектроскопии. Казань: Изд-во КГУ, 1986. 186 с.
  15. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров. М.: Статистика, 1979. 350 с.
  16. Hoerl A.E. Application of ridge analysis to regression problems // Chemical Engineering Progress. 1962. Vol. 58. Iss. 3. P. 54–59.
  17. Воскобойников Ю.Е., Томсонс Я.Я. Восстановление реализаций входных сигналов измерительной системы // Электродиффузионная диагностика турбулентных потоков. Новосибирск: СО АН СССР, 1973. С. 66–96.
  18. Воскобойников Ю.Е. Построение сглаживающих кубических сплайнов при машинной обработке результатов экспериментов // Автометрия. 1979. № 4. С. 110–118.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 15, вып. 11, ноябрь 2019

Другие номера журнала