Лозинская А.М.Опубликовано в журнале:
Глобальные рынки и финансовый инжиниринг
– Том 3, Номер 1 (Январь-Март 2016)

JEL classification: C13, D81, G21

Ключевые слова: IRB-подход, ипотечное жилищное кредитование, кредитный риск


Поделиться этой страницей:

Аннотация:

Величина кредитного риска во многом определяет требования к размеру активов, взвешенных по уровню риска, и к величине резервов на возможные потери по ссудам, а, следовательно, и к достаточности собственного капитала банка. Этим обуславливается повышенный интерес со стороны банковского сообщества к повышению качества оценки кредитного риска для различных сегментов кредитного рынка, в том числе в рамках подхода, основанного на внутренних рейтингах банков (IRB-подход). В статье обсуждаются современные возможности оценки основных компонентов кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании. Отмечается активное развитие инструментов количественного анализа данных, включая эконометрический подход, который превалирует в академической литературе по проблеме исследования и входит в число перспективных направлений развития систем ипотечного андеррайтинга коммерческих банков. Данная работа основана на результатах проекта № 14-5352, поддержанного the Economics Education and Research Consortium Inc. (EERC) при финансовой поддержке the Global Development Network. Положения настоящей статьи отражают исключительно экспертное мнение автора и не могут восприниматься как позиция the Eurasia Foundation, the US Agency for International Development, the World Bank Institution, the Global Development Network или the Government of Sweden.

Основные тезисы:

► игнорирование взаимосвязанности процессов принятия решений при моделировании вероятности ипотечного дефолта порождает проблему выборочной селективности, которая может быть решена путем использования класса моделей Хекмана
► существует ряд отличительных особенностей распределения доли потерь в случае ипотечного дефолта, например бимодальность и цензурированность
► неоднородность распределения потерь связана с разным уровнем возмещения потерь в случае ипотечного дефолта посредством реализации залогового обеспечения
► при оценке доли потерь при дефолте и моделировании вероятности дефолта требуется активное участие различных структурных подразделений банка
► современные возможности оценки кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании позволяют использовать инструменты количественного анализа, включая эконометрическое моделирование

---

Источники:
1. Андриевская И.К., Пеникас Г.И., Пильник Н.П. Моделирование динамики рисков по Базелю II // Банковское Дело. — 2010. – № 11. –С. 79–84.
2. Карминский А.М. Кредитные рейтинги и их моделирование. – М.: НИУ ВШЭ, 2015. – 304 с.
3. Лозинская А.М., Ожегов Е.М. Оценка кредитного риска при ипотечном жилищном кредитовании // Прикладная эконометрика. – 2014. – № 35. – С. 3–17.
4. Письмо Банка России от 29.12.2012 № 192-Т «О Методических рекомендациях по реализации подхода к расчету кредитного риска на основе внутренних рейтингов банков».
5. Стратегия развития ипотечного жилищного кредитования в Российской Федерации до 2030 года от 19.07.2010 № 1201-р.
6. Тематический обзор практик андеррайтинга и выдачи ипотечных кредитов: Отчет по итогам экспертного обзора. – Агентство по ипотечному жилищному кредитованию, 2011. – 85 с.
7. Ambrose B. W., LaCour-Little M, Husza Z. R. A note on hybrid mortgages // Real Estate Economics. – 2005. – Vol. 33. – № 4. – P. 765–782.
8. Araten M., Jacobs M., Varshney P. Measuring LGD on commercial loans: an 18-year internal study // RMA Journal. – 2004. – Vol. 86. – № 8. – P. 96–103.
9. Bajari P., Chu C. S., Park M. An empirical model of subprime mortgage default from 2000 to 2007: NBER Working paper № 14625. – 2008.
10. Basel II: International convergence of capital measurement and capital standards: a revised framework. – Bank for International Settlements, 2006.
11. Calem P. S., LaCour-Little M. Risk-based capital requirements for mortgage loans // Journal of Banking and Finance. – 2004. – Vol. 28. – № 3. – P. 647–672.
12. Deng Y., Quigley J. M., Order R. Mortgage terminations, heterogeneity and the exercise of mortgage options // Econometrica. – 2000. – Vol. 68. – № 2. – P. 275–307.
13. Foote C. L., Gerardi K., Willen, P. S. Negative equity and foreclosure: Theory and evidence // Journal of Urban Economics. –2008. – Vol. 64. – № 2. – P. 234–245.
14. Heckman J. The common structure of statistical models of truncation, sample selection, and limited dependent variables and a sample estimator for such models // Annals of Economic and Social Measurement. – 1976. – Vol. 5. – № 4. – P. 475–492.
15. Jackson J. R., Kaserman D. L. Default risk on home mortgage loans: A test of competing hypotheses // Journal of Risk Insurance. – 1980. – Vol. 47. – № 4. – P. 678–690.
16. Miu P., Ozdemir B. Basel requirement of downturn LGD: Modeling and estimating PD & LGD correlations // Journal of Credit Risk. – 2006. – Vol. 2. – № 2. – P. 43–68.
17. Pavlov A.D. Competing risks of mortgage termination: who refinances, who moves, and who defaults? // The Journal of Real Estate Finance and Economics. – 2001. – Vol. 23. – № 2. – P. 185–211.
18. Qi M., Yang X. Loss given default of high loan-to-value residential mortgages // Journal of Banking and Finance. – 2009. – Vol. 33. – № 5. – P. 788–799.
19. Ross S. L. Mortgage lending, sample selection and default // Real Estate Economics. – 2000. – Vol. 28. – P. 581–621.
20. Zhang Y. Fair lending analysis of mortgage pricing: Does underwriting matter? // The Journal of Real Estate Finance and Economics. – 2013. – Vol. 46. – № 1. – P. 131–151.