Моделирование вероятности дефолта корпоративных заемщиков с учетом макроэкономической конъюнктуры

Авторы: Ксения Михайловна Тотьмянина НИУ ВШЭ totmyanina.k@gmail.com Рост объемов и снижение качества корпоративных кредитных портфелей банков  актуализирует вопрос совершенствования подходов к оценке вероятности дефолта данных заемщиков. Более того, кризис 2007-2009 гг. показал, что корпоративный кредитный портфель в значительной степени подвержен системным рискам и оценка кредитного риска корпоративных заемщиков должна основываться на комплексном анализе не только заемщика, но отраслевой  и макроэкономической конъектуры.В данной статье предлагается один из подходов к  моделированию вероятности дефолта промышленных компаний на примере компаний строительной отрасли, которые представляют значительную долю кредитования среди крупнейших российских банков и наиболее подвержены системным рискам. Для этого в рамках данной работы решаются следующие задачи: формируется репрезентативная выборка для построения модели на основе данных по российским компаниям строительной отрасли и российской экономике;выделяются ключевые финансовые и макроэкономические показатели, позволяющие наилучшим образом разделять анализируемые компании с точки зрения вероятности дефолта;на основе выделенных показателей строятся  модели оценки вероятности дефолта заемщиков, а также проводится анализ качества полученных моделей.Основой для информационной базы исследования послужили несколько источников: 1) данные  официальной публикуемой отчетности предприятий корпоративного сектора, размещенные в информационной аналитической системе FIRA PRO 2) данные о макроэкономических показателях, размещенные на сайтах Банка России, Международного валютного фонда  и Банка международных расчетов и другие информационные общедоступные источники.На основе общедоступных данных о российских предприятиях корпоративного сектора (на примере строительной отрасли) предложены подходы к  отбору риск-доминирующих показателей и многофакторному моделированию  вероятности дефолта. Проведен статистический анализ качества полученной модели, теоретически и эмпирически  обоснована необходимость включения макроэкономических факторов, предложено несколько альтернативных подходов к отбору риск-доминирующих показателей для включения в многофакторную модель.