Международные конвенции и соглашения по торговле

 

 

              

На основе полученных баллов мы распределяем наших корпоративных клиентов по классам риска с соответствующим уровнем вероятности дефолта (PD). Например, вероятность 0,356 означает, что данный контрагент с вероятностью 35,6% будет иметь просроченную задолженность в следующем году (точнее, в ближайшие 12 месяцев). Аккуратность и стабильность подобной PD-модели (рис. 3) на практике достаточно высока, что обеспечивается достаточно хорошим качеством данных о корпоративных клиентах, имеющихся в банках благодаря информации, регулярно предоставляемой ими (финансовой отчетности и т.п.).

 

 

 

Для построения хорошей прогнозной модели важно правильно выбрать временной период, предшествующий дате дефолта (отмечена темно-серым цветом на рис. 4). Международными стандартами Базеля II определен минимальный преддефолтный временной промежуток. На практике такой наблюдательный период составляет от 12 до 36 месяцев (отмечен светло-серым цветом). После окончания «наблюдательного» периода мы берем еще три месяца («Просрочка более 90 дней» — это определение дефолта, установленное Базелем II), чтобы получить все просроченные контракты, отобранные из «наблюдательного» периода.

Хотелось бы добавить несколько слов и о LGD-модели (Loss Given Default/сумма задолженности), предсказывающей вероятность выхода из просроченной задолженности. Она гораздо сложнее. Так, по мнению всеми уважаемого Moody’s, предсказать поведение дефолтного клиента затруднительно ввиду того, что оно сильно диверсифицировано: клиент может выплатить кредит полностью, но не оплатить проценты; может оплатить сумму долга частично; может выплачивать общую сумму долга годами и т.д. Принимая также во внимание, что реальных дефолтов в российских банках пока накоплено недостаточно, то говорить о статистически релевантной LGD-модели в корпоративном секторе пока преждевременно. Хотя, в принципе, в западных банках с применением продвинутых аналитических подходов (линейной регрессии, нейронных сетей и т.д.) Recovery Rate (процент вероятности возвращения дефолтного клиента обратно в «хорошего») вычисляется достаточно точно.

 

 

 

 

Касаясь вопросов моделирования, невозможно обойти вниманием валидацию моделей, которая также является обязательным требованием Базеля II. Любая, даже идеально построенная модель должна быть апробирована и подтверждена на предмет точности своих прогнозов. Валидация моделей может производиться разными способами

.

Наиболее часто встречается out-of-sample validation, когда большая часть имеющихся данных (примерно 70%) используется для построения модели, а оставшаяся часть (не задействованная в моделировании) идет на ее валидацию. Этот подход позволяет убедиться, что «успешная» на одних данных модель продолжает строить точные прогнозы и на других данных кредитного портфеля. Неудобство применения метода возникает лишь при недостаточном количестве данных, которые вам приходится еще при этом делить. Здесь хочется отметить, что статистически релевантными результатами считаются те, что получены на выборке, содержащей как минимум 2000 записей и достаточное количество дефолтов.

На рисунке 5 приведен график, отражающий эффективность работы модели. Как видите, большее количество дефолтов дает нам более качественную модель:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

 

      В последние годы в процессе развития международных экономических отношений довольно значительное внимание уделяется углублению международного сотрудничества в сфере международной технической помощи. Хотя по самой названием предполагается, что реципиент получает определенный опыт, знания и технологии в процессе международного технического сотрудничества, в широком смысле этот механизм предусматривает привлечение финансовых ресурсов доноров (иностранных государств, международных учреждений, организаций и фондов) для развития гражданского общества, преодоления макроэкономических дисбалансов , уменьшения негативных последствий финансовых кризисов, поддержки экологической и ядерной безопасности, реализации реформ в различных секторах экономики и управления, инновационных проектов, программ социально-экономического развития регионов и страны в целом. 

      Успешные проекты международной технической помощи заметно уменьшают нагрузку на государственный бюджет, способствуют активным институциональным изменениям, развитию инфраструктуры, что, в свою очередь, создает благоприятную инвестиционную среду. Отдельные проекты международной технической помощи позволяют решить социальные проблемы, проблемы охраны здоровья и окружающей среды, обеспечивают финансовыми ресурсами проведение реформ и реализацию программ социально-экономического развития страны.

        Международная техническая помощь оказывает значительное влияние на социально-экономические процессы.

 

В мировой банковской практике конкуренция между банками и небанковскими кредитными учреждениями, а также среди последних порождает тенденцию к определенной универсализации их деятельности, что в свою очередь вызвало дискуссии о том, каковы же отличительные признаки банка, выделяющие его из ряда кредитных институтов, что такое современный банк. Полемика возникла в результате крупных изменений как в кредитной системе, так и в понимании, теоретическом осмыслении роли банков в условиях научно-технической революции, что привело к повышению значимости и банковской системы в целом. Среди изменений следует особо выделить рост числа финансовых институтов, именующих себя банками: диверсификацию услуг, предоставляемых банковскими и небанковскими кредитными организациями; существенные изменения в самом характере выполняемых услуг, сути банковских операций, вызванных широким внедрением электронно-вычислительной техники и оргтехники в банковскую сферу.

В последние годы быстро менялась традиционная роль банков и других (небанковских) кредитных организаций. Так, на Западе банки осуществляют ипотечные операции, используют закладные; строительные общества предоставляют клиентам банковские услуги; крупные магазины розничной торговли выпускают кредитные и дисконтные карточки; банки приобретают биржевые маклерские фирмы и т. д. При этом в соответствии с американским законодательством, например, небанковским кредитным институтам предоставлены те же юридические права, что и банкам. В Великобритании, напротив, кредитные институты имеют определенные ограничения в деятельности.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы:

 

1. Авдокушина Е.И. Международные экономические отношения: Учеб. пособие. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИВЦ "Маркетинг", 2013 - 152 с.
2. Банковское дело: Учебник / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 592 с.
3. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонова, Н.И. Валенцева; под ред. засл. деят. Науки РФ, д-ра экон. наук, проф. О.И. Лаврушина. - М.: КНОРУС, 2008. - 768 с.
4. Белоглазова, Г. С., Кроливецкая, Л. В. Банковское дело. Организация деятельности коммерческого банка / Г. Г. С. Белоглазова, Л. В. Кроливецкая. – Москва: Юрайт, 2012. – 608 с.
5. Журнал «Финансы и кредит» № 11 2008 года.
6. Деньги. Кредит. Банки: учеб. для студ. высш. учеб. заведений / под ред. Е. Ф. Жукова. - 4-е изд., перераб. и доп. - М. : ЮНИТИ, 2009
7. Кордичев А.С., Катилова Н.В. Разработка скоринговых карт // Банковский ритейл. 2008. № 7.
8. Основы банковского дела / Коробов, Ю. А. и др.; под ред. Ю.А. Коробова, Г.Д. Коробовой. – Москва: ИНФРА-М, 2010. – 448 с.
9. Рыкова, Л. М. Регулирование деятельности банков. Банковский надзор: учеб. пособ. / Л. М. Рыкова. Минск: Современная школа, 2009. – 237 с.
10. Шафиев М.М. Проблемы развития и совершенствования банковской системы России// Банковское право, 2009, № 9