Глотова И.И.кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита и страхового дела, Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь, Российская Федерация irin-glotova@yandex.ru
Томилина Е.П.кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита и страхового дела, Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь, Российская Федерация e.tomilina@mail.ru
Косова Т.В.аспирантка кафедры финансов, кредита и страхового дела, Ставропольский государственный аграрный университет, Ставрополь, Российская Федерация kosta157@mail.ru
Тема. В связи с кризисными явлениями в мировой экономике проблема определения лизинговыми компаниями однородности портфеля и сегментации лизингополучателей приобрела большую актуальность. При формировании лизингового портфеля лизинговые компании должны учитывать корреляцию кредитных и рыночных рисков на фоне проявления компаундинг-эффекта. Рассматриваются вопросы создания однородных субпортфелей, проводится обзор существующих методик. Предлагается модель управления рисками лизингового портфеля в соответствии с ковариациями вероятностей дефолта. Цели. Проанализировать влияние риска концентрации на риски лизингового портфеля, разработать модель для сегментированного портфеля и определить алгоритм действий риск-менеджера лизинговой компании. Методология. С помощью математических методов и преобразований проведена оценка однородности лизингового портфеля и получена модель управления его рисками в соответствии с вероятностью наступления дефолта. Результаты. Рассмотрена модель формирования оптимального лизингового портфеля для создания однородных субпортфелей с учетом индекса концентрации и корреляции дефолтов с кредитами из других сегментов. Область применения. Работа адресована широкому кругу экономистов, работникам финансово-кредитных учреждений, риск-менеджерам и аналитикам. Выводы. В условиях макроэкономической нестабильности оценка однородности портфеля и сегментация лизингополучателей позволяет установить наиболее рискованный субпортфель – у него будут наибольшие для всех сегментов величина корреляции, риск-концентрация и средняя вероятность дефолта, что в свою очередь приводит к наибольшему стандартному отклонению и указывает на высокий уровень непредвиденных потерь.
Супрунович Е. Основы управления рисками. Риск-практикум // Банковское дело. 2002. № 2. С. 13–16.
Шаповалов В. Как управлять рисками // Финансовый директор. 2003. № 9. С. 15–21.
Разумовский П.А., Помазанов М.В. Штраф на капитал за концентрацию кредитного риска // Банковское дело. 2010. № 2. С. 110–117.
Помазанов М.В., Хамалинский А.С. Калибровка рейтинговой модели для секторов с низким количеством дефолтов // Управление финансовыми рисками. 2012. № 2. С. 82–84.
Демкин И.В. Оценка интегрированного инновационного риска на основе методологии Value At Risk // Проблемы анализа риска. 2006. № 4. С. 362–378.
Márquez Diez-Canedo J. A Simplified Credit Risk Model for Supervisory Purposes in Emerging Markets. In: Investigating the Relationship between the Financial and Real Economy. Basel, Bank for International Settlements, 2005, pp. 328–360.
Кадников А.А. VаR портфеля, содержащего инструменты с короткой историей торгов // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: социально-экономические науки 2009. № 3. С. 39–52.
Ковалев П.П. Управление рисками кредитного портфеля при разграничении кредитных полномочий и установлении лимитов концентрации // Управление финансовыми рисками. 2006. № 2. С. 50–60.
Колоколова О.В. Двухшаговый метод оценки кредитного риска // Современные наукоемкие технологии. 2007. № 5. С. 56–58.
Александрова О.Б. Метод оценки риска в лизинговой системе // Экономика и предпринимательство. 2014. № 10. С. 903–906.
Колясникова Е.Р., Скороспелова Н.А. Формирование портфеля с учетом различных мер риска // Управление финансовыми рисками. 2013. № 3. С. 204–220.
