О двух индексах изменения рыночного состояния на основе матриц рейтинговых миграций

Ирматова Э.А.1
1 Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации; ООО «Национальное Рейтинговое Агентство»

Статья в журнале

Глобальные рынки и финансовый инжиниринг *
Том 2, Номер 2 (Апрель-Июнь 2015)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Ирматова Э.А. О двух индексах изменения рыночного состояния на основе матриц рейтинговых миграций // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – Том 2. – № 2. – С. 99-112. – doi: 10.18334/grfi.2.2.532.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=24294589
Цитирований: 2 по состоянию на 05.09.2022

Аннотация:
Статья посвящена исследованию рейтинговых изменений в условиях кризисных тенденций на рынке с помощью матриц вероятностей рейтинговых переходов. Автором была выявлена необходимость разработки инструмента индицирования негативных рыночных явлений, основанная на невозможности расчета существующих индикаторов рейтингового агентства Moody’s Investors Service широким кругом лиц. В статье вводятся два новых индекса, миграционный дрифт и усложненный дрифт, для анализа кредитного качества рынка и его участников, построенные на базе матриц рейтинговых миграций. Делается акцент на возможности их использования всеми заинтересованными лицами. На основании тестирования индексов устанавливается, что созданные индикаторы имеют предсказательную силу, не уступающую показателям Moody’s, и даже позволяют улучшить их показания в определенных моментах.

Ключевые слова: кредитный рейтинг, матрица рейтинговой миграции, рейтинговый дрифт, рейтинговая активность

Источники:

An, X., Nichols, J. (2014, 30 May). The Upgrade and Downgrade of CMBS Credit Ratings (Report at the American Real Estate & Urban Economics Association 42nd Annual National Conference, Washington, DC).
Becker, B., Milbourn, T. (2010). How did increased competition affect credit ratings?(Working Paper 09-051). Harvard Business School.
Berd, A.M. (2005, 2 February). Dynamic Estimation of Credit Rating Transition Probabilities. TheJournal of Investment Strategies.
Fiedelius, P., Lando, D., Nielsen, J.P. (2004). Non-Parametric Analysis of Rating Transition and Default Data. Journal of Investment Management, 2(2), 71-85.
Gangolf, C., Dochow, R., Schmidt, G., Tamisier, T. (2014). SVDD: A proposal for automated credit rating prediction. In International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT)(P. 48-53). Metz, France. doi:10.1109/CoDIT.2014.6996866
Grzybowska,U., Karwanski,M., Orłowski,A. (2010).
Examples of Migration Matrices Models and their Performance in Credit Risk Analysis. InProceedings of the 5th Symposium on Physics in Economics and Social Sciences. Warszawa, Poland.
Gunnvald, R.(2014). Estimating Probability of Default Using Rating Migrations in Discrete and Continuous Time(Master Thesis).
Lando, D., Skødeberg, T.M. (2002). Analyzing rating transitions and rating drift with continuous observations. Journal of Banking & Finance, 26(2–3), 423-444. doi: 10.1016/S0378-4266(01)00228-X
Wang,Y., Carson,J.M. (2014). Rating Drift in Property‐Liability Insurer Rating Transitions. Journal of Insurance Issues,37(1), 59-76.

Страница обновлена: 05.09.2022 в 14:06:17