Войти
Вероятность дефолта (PD) - финансовый термин, описывающий вероятность дефолта по сравнению с определенным временной горизонт. Он дает оценку вероятности того, что заемщик не сможет выполнить свои долговые обязательства.
PD используется в различных кредитных анализах и системах управления рисками. Согласно Базель II, это ключевой параметр, используемый при расчете экономического капитала или нормативного капитала для банковского учреждения.
PD тесно связан с ожидаемым убытком, который определяется как произведение PD, убытка при заданном по умолчанию (LGD) и подверженности. по умолчанию (EAD).
PD - это риск того, что заемщик не сможет или нежелание полностью или своевременно выплатить долг. Риск дефолта определяется путем анализа способности заемщика выплатить долг в соответствии с условиями контракта. PD обычно ассоциируется с финансовыми характеристиками, такими как недостаточный денежный поток для обслуживания долга, снижение доходов или операционной маржи, высокий левередж, снижающаяся или предельная ликвидность, а также неспособность успешно реализовать бизнес-план. В дополнение к этим поддающимся количественной оценке факторам также должна быть оценена готовность заемщика погасить задолженность.
— [Управление финансового контролера]Вероятность дефолта - это оценка вероятности того, что событие дефолта произойдет. Он применяется к определенному горизонту оценки, обычно к одному году.
, например FICO для потребителей или рейтинги облигаций от SP, Fitch или Moodys для корпораций или правительств, как правило, подразумевают определенную вероятность дефолта.
Для группы заемщиков, разделяющих схожие характеристики кредитного риска, таких как RMBS или пул ссуд, PD может быть получен для группы активов, которая является репрезентативной для типичного (среднего) должника группы. Для сравнения, PD для облигации или коммерческого кредита обычно определяется для одного предприятия.
Согласно Базель II событие дефолта по долговому обязательству считается произошедшим, если
PD должника не только зависит от характеристик риска данного конкретного должника, но также и от экономической среды и степени, в которой они влияют на должника. Таким образом, информацию, доступную для оценки PD, можно разделить на две большие категории -
Нестрессированная PD - это оценка того, что должник не выполнит дефолт в течение определенного временного горизонта с учетом текущей макроэкономической ситуации а также информацию о должнике. Это означает, что в случае ухудшения макроэкономических условий PD должника будет иметь тенденцию к увеличению, тогда как при улучшении экономических условий он будет иметь тенденцию к снижению.
стрессовая ВД - это оценка того, что должник совершит дефолт в течение определенного периода времени с учетом конкретной информации о текущем должнике, но с учетом «стрессовых» макроэкономических факторов независимо от текущее состояние экономики. Напряженная ВД должника изменяется с течением времени в зависимости от характеристик риска должника, но не сильно зависит от изменений экономического цикла, поскольку неблагоприятные экономические условия уже учтены в оценить.
Для более подробного концептуального объяснения напряженных и ненадежных частичных разрядов см.
Точно В отношении концепции стрессовых и безударных PD, термины на протяжении цикла (TTC) или на определенный момент времени (PIT) могут использоваться как в контексте PD, так и в контексте рейтинговой системы. В контексте PD, стрессовый PD, определенный выше, обычно обозначает TTC PD должника, тогда как стрессовый PD обозначает PIT PD. В контексте рейтинговых систем рейтинговая система PIT присваивает каждому должнику сегмент таким образом, чтобы все должники в сегменте имели одинаковые безударные ВД, в то время как все должники в сегменте риска, присвоенном рейтинговой системой TTC, имели аналогичные стрессовые ВД. 71>Вероятность дефолта, подразумеваемая свопами по кредитному дефолту (подразумеваемая CDS), основана на рыночных ценах свопов на дефолт по кредиту. Как и цены на акции, их цены содержат всю информацию, доступную для рынка в целом. Таким образом, вероятность дефолта можно определить по цене.
CDS обеспечивают нейтральные к риску вероятности дефолта, которые могут переоценить реальную вероятность дефолта, если премии за риск каким-либо образом не будут приняты во внимание. Один из вариантов - использовать подразумеваемые PD CDS в сочетании с показателями кредита EDF (ожидаемая частота дефолтов).
Существуют альтернативные подходы для получение и оценка PD PIT и TTC. Одна из таких рамок включает различение PD PIT и TTC посредством систематических предсказуемых колебаний условий кредитования, то есть посредством «кредитного цикла». Эта структура, предполагающая выборочное использование PD PIT или TTC для различных целей, была успешно внедрена в крупных британских банках со статусом BASEL II AIRB.
В качестве первого шага эта структура использует подход Мертона, в котором кредитное плечо и волатильность (или их прокси) используются для создания модели PD.
В качестве второго Эта схема предполагает наличие систематических факторов, подобных модели асимптотических факторов риска (ASRF).
На третьем этапе эта структура использует предсказуемость кредитных циклов. Это означает, что если уровень дефолта в секторе близок к историческому максимуму, можно предположить, что он снижается, а если уровень дефолта в секторе близок к историческому минимуму, можно предположить, что он будет расти. В отличие от других подходов, которые предполагают, что систематический фактор является полностью случайным, эта структура количественно определяет предсказуемый компонент систематического фактора, что приводит к более точному прогнозированию уровней дефолта.
В соответствии с этой структурой термин PIT применяется к PD, которые перемещаются во времени вместе с реализованными ставками дефолта (DR), увеличиваясь по мере ухудшения общих условий кредитования и уменьшаясь по мере улучшения условий. Термин TTC применяется к PD, которые не демонстрируют таких колебаний, и остаются фиксированными в целом, даже если общие условия кредитования растут и ослабевают. PD TTC различных организаций изменится, но общее среднее значение по всем организациям не изменится. Более высокая точность PIT PD делает их предпочтительным выбором в таких текущих приложениях с учетом рисков, как ценообразование или управление портфелем. Общая стабильность TTC PD делает их привлекательными для таких приложений, как определение Basel II / II RWA.
Вышеупомянутая структура обеспечивает метод количественной оценки кредитных циклов, их систематических и случайных компонентов и результирующих PD PIT и TTC. Для оптового кредита это достигается путем суммирования для каждой из нескольких отраслей или регионов EDF MKMV, вероятностей дефолта Kamakura (KDP) или некоторого другого полного набора PD или DR PIT. После этого эти факторы преобразуются в удобные единицы и выражаются как отклонения от их соответствующих долгосрочных средних значений. Преобразование единиц обычно включает в себя применение функции обратного нормального распределения, тем самым преобразуя меры медианы или среднего PD в меры медианы или среднего «расстояния по умолчанию» (DD). На данный момент у каждого есть набор индексов, измеряющих расстояние между текущим и долгосрочным средним DD в каждом из выбранных наборов секторов. В зависимости от доступности данных и требований к портфелю такие индексы могут быть созданы для различных отраслей и регионов с периодом более 20 лет, охватывающим несколько спадов.
После разработки этих индексов можно рассчитать PD PIT и TTC для контрагентов в каждом из охваченных секторов. Чтобы получить PD PIT, нужно ввести соответствующие индексы в соответствующие модели по умолчанию, повторно откалибровать модели до значений по умолчанию и применить модели с текущими и прогнозируемыми изменениями индексов в качестве входных данных. Если модель PD не была бы иначе PIT, введение индексов сделает ее PIT. Конкретная формулировка модели зависит от характеристик, важных для каждого отдельного класса контрагентов, и ограничений данных. Некоторые распространенные подходы включают:
На этом этапе, чтобы определить PD TTC, нужно выполнить три шага:
В дополнение к моделям PD эту структуру также можно использовать для разработки вариантов PIT и TTC моделей LGD, EAD и стресс-тестирования.
Большинство моделей PD выводят PD, которые имеют гибридную природу: они не являются ни точным моментом во времени (PIT), ни сквозным циклом (TTC). Долгосрочное среднее ODF наблюдаемой частоты по умолчанию часто рассматривается как PD TTC. Утверждается, что при длительном рассмотрении систематические эффекты в среднем близки к нулю. Однако определение соответствующего ссылочного периода для расчета такого среднего значения часто бывает проблематичным, например множественные бизнес-циклы в исторических данных могут завышать или недооценивать средний PD, который считается смещенной оценкой. Более того, предположение о постоянной величине TTC PD для пула должников на практике нереально. Фактически, идиосинкразический риск портфеля может меняться со временем. Классическим примером являются изменения в распределении портфеля из-за притока и оттока заемщиков, а также из-за решений, принимаемых банком, таких как изменение условий или политики кредитования.
Есть много альтернатив для оценки вероятности дефолта. Вероятность дефолта можно оценить на основе исторической базы данных фактических дефолтов с использованием современных методов, таких как логистическая регрессия. Вероятность дефолта также можно оценить по наблюдаемым ценам, облигаций и опционов на обыкновенные акции. Самый простой подход, применяемый многими банками, заключается в использовании внешних рейтинговых агентств, таких как Standard and Poors, Fitch или Moody's Investors Service для оценки PD на основе исторического дефолта. опыт. Для оценки вероятности дефолта малого бизнеса логистическая регрессия снова является наиболее распространенным методом оценки факторов дефолта для малого бизнеса на основе базы данных прошлых дефолтов. Эти модели как разрабатываются внутри компании, так и поставляются третьими сторонами. Аналогичный подход применяется к розничному дефолту с использованием термина «» в качестве эвфемизма для вероятности дефолта, которая является истинной целью кредитора.
Некоторые из популярных статистических методов, которые использовались для моделирования вероятности дефолта, перечислены ниже.
