МОДЕЛИ РИСКА ДЕФОЛТА [c.105]
В отличие от общих моделей риска и доходности собственного капитала, оценивающих воздействие рыночного риска на ожидаемые доходы, модели риска дефолта измеряют последствия специфического (на уровне определенной фирмы) риска дефолта на обещанные доходы. Поскольку диверсификация способна объяснить, почему специфический риск фирмы не учитывается в ожидаемой доходности собственного капитала, то аналогичное обоснование можно применить к ценным бумагам, обладающим ограниченным потенциалом роста и значительно более существенным потенциалом снижения на основе событий, которые связаны с конкретной фирмой. Чтобы понять, что имеется в виду под ограниченным потенциалом роста, обсудим инвестирование в облигацию, выпущенную компанией. Купоны определяются в момент выпуска, и они представляют собой обещанные денежные потоки на облигацию. Лучший исход для инвестора — это получение обещанных денежных потоков. Инвестор не имеет права на получение большего, даже если компания оказывается более успешной. Все другие сценарии содержат только плохие новости, хотя и с разным уровнем последствий поступающие денежные потоки оказываются меньше обещанных. Следовательно, ожидаемый доход по корпоративным облигациям, по всей вероятности, будет отражать специфический риск фирмы, выпускающей облигации. [c.105]
Модели линейной и логарифмически-линейной регрессии для оценки роста 359-361 Модели риска дефолта 105-110 Модели рыночного риска 102, ПО Модель арбитражной оценки (АРМ) 96, 977-979 Модель диффузных скачков 140 Модель свободных денежных потоков на собственный капитал 465-504 [c.1302]
Безрисковая ставка — это исходный пункт для всех моделей оценки ожидаемого дохода. Чтобы актив был безрисковым, он должен быть свободен от риска дефолта и риска реинвестиции. Если полагаться на эти критерии, то соответствующей безрисковой ставкой, используемой для получения ожидаемого дохода, должна служить безрисковая ставка облигаций (правительственных) с нулевым купоном, которая выясняется через дисконтирование денежных потоков. Однако обычно на практике целесообразно сопоставлять срок жизни безрискового актива с продолжительностью анализируемых денежных потоков. В задачах оценки это подведет нас к использованию ставок по долгосрочным правительственным облигациям в качестве безрисковых ставок. Важно также, чтобы безрисковая ставка согласовывалась с дисконтируемыми денежными потоками. В частности, валюта, в которой выражается безрисковая ставка, а также определение того, идет ли речь о номинальной или о реальной безрисковой ставке, должны зависеть от валюты, в которой оцениваются денежные потоки, а также от того, производится ли оценка в реальных или номинальных величинах. [c.234]
Как правило, оценку любого долгосрочного финансового инструмента можно построить с помощью модели капитализации потока доходов от соответствующей ценной бумаги. При этом используется ставка дисконтирования (или требуемая инвестором ставка доходности), соответствующая риску, связанному с инвестициями в данную ценную бумагу. Выше рассматривался алгоритм нахождения ставки доходности для облигаций, основанный на учете процентного риска и риска дефолта. Акции не являются долговыми инструментами, поэтому дефолт в отношении акций невозможен, а изменение кредитного процента влияет на них в очень малой степени. Основой финансового риска при инвестировании в акции является сам фондовый рынок, изменение его конъюнктуры и ожидания инвесторов относительно коммерческих перспектив компаний-эмитентов. [c.37]
Подходы к оценке операционного риска рассматриваются в гл. VI. Подробнее о составляющих риска дефолта и методах их оценки см. гл. V. Сравнительный обзор указанных моделей приведен в п. 5.18.1. [c.674]
Статья демонстрирует, что даже если темпы роста расходятся для набора замкнутых экономик, они сходятся для стран, участвующих в мировом рынке капитала (свойство клубной сходимости). Это, однако, требует достаточной близости стран-участниц клуба по показателю продуктивности в секторе роста, иначе какие-то из них начинают накапливать долг по экспоненте. На наш взгляд, введенное в статье ограничение на параметры модели (3.24), запрещающее такой исход, имеет непосредственное отношение к некоторым современным проблемам глобализации. Если какие-то экономики в реальном мире пытаются выйти на траекторию долговременного роста с экспоненциальным увеличением долга, то рано или поздно они оказываются близки к состоянию дефолта. Поэтому можно интерпретировать введенное ограничение на параметры как запрет на участие в мировом рынке капитала для стран с высоким риском дефолта. В соответствии с данной интерпретацией можно рассматривать финансовые кризисы как неудачные попытки интеграции в мировой рынок капитала стран, имеющих относительно низкие продуктивности секторов роста. [c.48]
Один из более интересных результатов модели оценки опциона — это нейтральная к риску вероятность дефолта, которую можно получить для фирмы. В модели Блэка-Шоулза можно оценить это значение на основе кумулятивной функции нормального распределения N(d2), являющейся нейтральной к риску вероятностью превышения S над К (S > К). В опционной модели эта величина представляет собой вероятность превышения ценности активов фирмы над номинальной стоимостью долга. [c.1096]
Как видно из рис. 5.3, стоимость активов предприятия в модели EDF [17] представлена распределением вероятностей, характеризующимся ожидаемым значением стоимости и ее стандартным отклонением. Последний параметр в неявном виде учитывает все отраслевые и специфические риски, которым подвержена данная компания. Область, находящаяся под графиком распределения ниже линии обязательств, отражает балансовые обязательства предприятия и вероятность дефолта. Оценка вероятности зависит от положения линии обязательств, вида распределения вероятностей стоимости активов и его параметров. При снижении рыночной стоимости активов предприятия ниже определенного уровня наступает дефолт по его обязательствам. [c.367]
Общая модель оптимальной структуры капитала допускает изменение операционного дохода и стоимости капитала по мере изменения долгового коэффициента. Мы уже описали, каким образом можно оценивать стоимость капитала при различных значениях долгового коэффициента, однако можно было бы попытаться проделать то же самое применительно к операционному доходу. Например, можно оценить изменения операционного дохода компании Boeing при колебаниях долговых коэффициентов и риска дефолта, рассмотрев влияние понижения рейтинга на операционный доход других розничных продавцов. [c.554]
Анализ выгод от более высоких коэффициентов долга, появляющихся вследствие поглощений, можно осуществить с помощью нескольких моделей. Левеллен анализирует выгоды в виде снижения риска дефолта, поскольку объединенная фирма имеет менее изменчивые денежные потоки по сравнению с индивидуальными фирмами. Он предоставляет обоснова- [c.949]
Оценка конвертируемо-отзывной облигации. Многие конвертируемые облигации заключают в себе право на досрочный выкуп. Наличие двух опционов в облигации (одного — принадлежащего покупателю облигации, а другого — принадлежащего продавцу облигации), а также взаимодействие между этими двумя опционами, предполагают, что эти два опциона должны оцениваться совместно. Бреннан и Шварц (Brennan and S hwartz, 1977, 1980) провели анализ конвертируемых облигаций с правом досрочного выкупа при наличии риска дефолта и разбавления акций. Простейший подход к выяснению взаимодействия различных опционов состоит в использовании биномиальной модели оценки опциона. [c.1216]
Распределение прибылей и убытков вследствие кредитного риска име< сильную левостороннюю асимметрию (т. е. смещено в область убытков), отличие от довольно симметричных распределений факторов рыночного ри ка. Такой вид распределения объясняется тем, что незапланированные пр были по операциям, связанным с кредитованием, практически равны нулю, то время как потери в наихудшем случае могут превысить номинальную ст< имость ссудного портфеля. Действительно, если отданные в ссуду средсп являются привлеченными, то их невозврат грозит неплатежеспособностью ум самому кредитору, что может привести к дополнительным потерям сверх о новной суммы задолженности в виде штрафов, неустоек и т. п. в случае д фолта самого кредитора. Согласно модели Мертона [43], покупка долгово] обязательства, связанного с риском дефолта, эквивалентно приобретению бе рискового актива с одновременной продажей опциона, поэтому распредел ние потерь вследствие кредитного риска похоже на распределение прибыл и убытков по короткой позиции по опциону. [c.381]
Модель reditRisk+ предназначена только для оценки риска дефолта она не рассматривает потери от наступления других кредитных событий. Особенность применяемого в модели метода в том, что вероятность дефолта не является постоянной величиной, а может меняться во времени под влиянием ограниченного набора факторов. [c.397]
Масштаб потерь в результате дефолта в модели reditRisk+ оценивается приближенно путем упрощенной классификации активов по их размеру (например, кредитные продукты на сумму до 20 000 долл. относятся к первому диапазону, активы размером около 40 000 долл. — ко второму и т. д.). Вероятности дефолта для каждого диапазона подчиняется гамма-распределению, которые затем агрегируются в совместное распределение потерь вследствие риска дефолта по всем диапазонам. [c.397]
Определение стоимости кредита. Модели могут применяться для р. чета премии за риск, которая компенсирует ожидаемые потери в с. чае дефолта, а также суммы кредита с учетом прогноза непред] денных потерь. [c.346]
Главное преимущество опционного похода заключается в том, что ( позволяет вывести вероятность дефолта и коэффициент восстановления наблюдаемых на рынке значений цен и процентных ставок (напомним, что рамках рыночного подхода невозможно оценить влияние этих фактор риска в отдельности, как и выделить премию за волатильность потерь). И пользование рыночной информации преследует цель сократить временной Лс возникающий при переоценке вероятности дефолта в актуарном подход поскольку экспертам требуется определенное время на то, чтобы скоррект ровать свои оценки при поступлении новой информации. Кроме того, на с годняшний день только опционный подход позволяет связать воедино оцем стоимости акций и оценку стоимости кредита в рамках целостной модели. [c.362]
Для того чтобы уйти от нереалистичных упрощений, лежащих в основе рассмотренной модели, можно прибегнуть к методу Монте-Карло, который дает возможность построить не одну, а множество различных траекторий изменения стоимости активов компании во времени (в мире, нейтральном к риску, темп роста активов будет равен безрисковой ставке процента). Метод Монте-Карло позволяет моделировать промежуточные купонные выплаты по обязательствам с разными сроками до погашения, задавать критерии наступления дефолта (например, падение размера собственных средств компании ниже установленного порогового уровня), распределение стоимости активов в момент объявле- [c.365]
Следует отметить, что при реализации подобной модели возникает од серьезная проблема. Если точка дефолта установлена на уровне, когда с< ственные средства компании еще не равны нулю, а изменение стоимости i тивов во времени подчиняется случайному процессу без скачков , то тре( емая надбавка за риск к безрисковой ставке будет стремиться к нулю с pi том частоты наблюдений стоимости активов. Возрастание частоты наблю ний увеличивает вероятность дефолта, но одновременно и потери в слу дефолта будут приближаться к нулю, так как активы компании могут бь распределены между кредиторами, пока их еще достаточно для погашен долга в полном объеме. Этот пример показывает, что основные детермин ты потерь при наступлении дефолта лежат скорее в поведенческой , не ли в финансовой плоскости, т. е. они существенно зависят того, насколь прозрачной является деятельность компании для ее кредиторов и в как мере они могут принудить компанию к своевременному банкротству. Степе такой прозрачности и контроля со стороны кредиторов, а также государств ной поддержки предприятий, находящихся на грани банкротства, сильно i рьируется в зависимости от правовой системы страны (см. также п. 5.20.1 [c.366]
При нарушении предположений о независимости модель оценки кре ного риска необходимо скорректировать таким образом, чтобы учесть кор ляцию между вероятностью дефолта и размером подверженности риск случае наступления дефолта. Фактически это означает разработку интег рованной модели оценки кредитного и рыночного риска для сделок с прс водными инструментами. [c.375]
Непредвиденные потери вследствие кредитного риска (unexpe ted redii loss — U L) отражают разброс потерь вокруг их ожидаемого значения. Раз мер этих потерь определяется совместным распределением всех случайны переменных модели, в простейшем случае — распределением частоты дефолте по различным контрагентам (5-33). Как и для рыночного риска, волатильность потерь будет уменьшаться с ростом количества контрагентов и с уменьшением корреляции наступлений дефолта. [c.382]
Система KMV Portfolio Manager была разработана компанией KMV и, как и модель reditMetri s, предназначена для оценки и управления кредитным риском портфелей активов. Ее описание было опубликовано в 1998 г. [37]. Кредитный риск не отождествляется только с дефолтом, а определяется как измене- [c.395]
Если случаи дефолта у разных контрагентов считаются независимыми, то вероятности потерь моделируются из дискретного распределения Пуассона. В модели можно учитывать корреляции, но только между однородным сегментами портфеля (субпортфелями), к которым относят заемщиков, подверженных общим факторам системного риска. [c.397]
Преимуществами модели reditRisk+ является аналитический метод расчета кредитного VoR, для реализации которого требуется сравнительно немного входных данных, а также учет макроэкономических факторов при оценке вероятности дефолта. В то же время данная модель является достаточно упрощенной и, как и модель reditMetri s, не позволяет интегрировать кредитный риск с рыночным. [c.397]
В данной модели распределение потерь вследствие кредитного риска строится исходя из количества и объема активов по субпортфелям, объединяющим однородные с точки зрения отраслевой и национальной принадлежности группы клиентов. В отличие от рассмотренных выше моделей, вероятности миграции кредитных рейтингов уже не являются постоянными, а зависят от переменных, отражающих состояние экономики страны, в частности значений процентных ставок и валютных курсов, темпа роста экономики, уровня безработицы, уровня государственных расходов и среднего уровня сбережений населения [20]. Предполагается, что вероятность дефолта возрастает в периоды экономических спадов. [c.397]