Моделирование Вероятности Дефолта Инвестиционных Проектов

Основными целями исследования являлись: анализ различных методов оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов; практическое применение одного из основных методов метода множественного выбора к российским инвестиционным проектам (ранее автором применялся метод бинарного выбора, результаты практического применения которого опубликованы в 2015 году в журнале Новой экономической ассоциации" №2(26)) и сопоставление методов бинарного и множественного выбора по результатам валидации данных моделей с использованием хорошо известных валидационных характеристик и критериев. В статье рассматриваются основные подходы, используемые при моделировании оценки вероятности дефолта инвестиционных проектов в коммерческом банке в рамках подхода, основанного на внутренних рейтингах (IRB Approach). Результаты исследования связаны с получением модели оценки вероятности дефолта для сделок проектного финансирования с помощью метода множественного выбора, обладающей высокой точностью (дискриминационной способностью) и стабильностью (t-критерий Стьюдента выполнен с доверительной вероятностью более 85%) и получением количественного сопоставления качества разработанной модели множественного выбора с качеством разработанной ранее моделью бинарного выбора. В отношении наиболее точной из сравниваемых моделей (модель бинарного выбора) была осуществлена перекалибровка на 2015 год с учетом сводного макроэкономического индикатора, разработанного автором статьи в 2015 году. По результатам перекалибровки был скорректирован полученный автором ранее алгоритм принятия решения об участии кредитной организации в инвестиционном проекте на основании K-S статистики. Приведенные алгоритмы и модели могут быть использованы кредитными организациями при разработке рейтинговых моделей на основе внутренних рейтингов (IRB Approach). Целесообразность использования полученных результатов может быть проверена банками исключительно по итогам проведения валидации представленных моделей на своих собственных кредитных портфелях инвестиционных проектов. По результатам исследования сделан вывод о целесообразности применения методов бинарного и множественного выбора (точность полученных моделей высокая) при оценке кредитоспособности инвестиционных проектов и сильном влиянии риск-фактора IRR на кредитоспособность проектов.