Применение методов стохастического анализа в оценке кредитного риска банковских учреждений
Ключевые слова:
стохастический анализ, кредитный риск, оценка, банковские учреждения, методы.Аннотация
Текущая экономическая нестабильность и волатильность финансовых рынков усилили необходимость использования эффективных методов количественной оценки кредитного риска в банковских учреждениях. Традиционные подходы к управлению кредитными рисками не всегда могут адекватно учесть неопределенности и случайные отклонения, влияющие на финансовые показатели компаний и вероятность дефолта заемщиков. В данном исследовании рассматривалась возможность применения методов стохастического анализа для улучшения оценки кредитных рисков в банковском секторе. В рамках исследования использовались стохастические дифференциальные уравнения и модель Блэка-Коулса для оценки изменения стоимости активов заемщиков во времени. Стохастическая природа финансовых показателей была смоделирована с использованием процессов Ито, что позволило учесть случайные колебания внешней экономической среды. Для оценки вероятности дефолта применялись методы Монте-Карло, которые позволили провести количественный анализ рисков при различных сценариях развития событий. Анализ показал, что использование стохастических моделей позволяет значительно повысить точность прогнозов по сравнению с традиционными детерминированными методами. Модели выявили более высокий уровень риска для ряда заемщиков, что дало возможность банковским учреждениям скорректировать свои кредитные портфели и улучшить защиту от потенциальных потерь. Алгоритмы Монте-Карло также продемонстрировали свою эффективность в оценке вероятностной природы кредитных событий. Применение методов стохастического анализа в управлении кредитными рисками может значительно улучшить прогнозную достоверность и гибкость оценки. Это особенно важно в условиях неопределенной экономической среды. В дальнейшем планируется внедрение этих подходов в операционные процессы крупных банков для улучшения качества управления рисками.
Библиографические ссылки
Карпова Е.И., Алексеенко Н.В., Блажевич А.А. Системный подход к классификации кредитных рисков и факторов их определяющих // Сборник научных работ серии «Финансы, учет, аудит». 2023. № 4(32). С. 104-115.
Корнилова А.Ю. Исследование влияния процентного риска на кредитоспособность банка // Бизнес и общество. 2023. № 1(37).
Левкина Е.В., Лялина Ж.И., Локша А.В. Методические аспекты управления кредитным риском в коммерческих банках (на примере ПАО АКБ «Приморье») // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2021. Т. 10. № 3(36). С. 223-228.
Медведева Л.Д. Современная роль кредита и совершенствование оценки кредитоспособности юридических лиц в коммерческом банке // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2023. № 12-2. С. 287-292.
Назекова М.Т., Срветбекова А.С. Анализ качества кредитного портфеля и оценка кредитного риска // Новости Кыргызского экономического университета им. М. Рыскулбекова. 2022. № 3(56). С. 47-50.
Рамзаева Е.П., Кравченко О.В. Анализ управления корпоративным кредитным риском коммерческого банка // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2023. Т. 33. № 4. С. 623-628.
Соколов Н.С. Анализ кредитного риска ПАО «Сбербанк» // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2022. № 4(68). С. 24-30.
Чепик С.Г., Захаров С.Д. Оценка банковского кредитного риска // Глобальный научный потенциал. 2021. № 3(120). С. 256-259.
Шаталова Е.П., Амирасланова Э.А. Методология измерения совокупного кредитного риска коммерческого банка // Финансовые рынки и банки. 2023. № 5. С. 55-61.
Широбокова М.А. Определение кредитного портфеля на основе расчета рентабельности собственного капитала банка с применением модели оценки кредитного риска // Экономика и управление: проблемы, решения. 2022. Т. 2. № 1(121). С. 51-56.
