Из выборки могут исключаться или выделяться компании, которые имеют определенные институциональные особенности (к примеру, высокую вероятность вмешательства материнской компании или государства).
В согласовании с методологиями рейтинговых агентств, факторы, определяющие итоговый рейтинг, можно разделить на 3 группы:
1. Факторы внешней поддержки (вероятность поддержки со стороны собственников или государства при ухудшении финансового положения субъекта).
2. Внутренние факторы, которые определяют финансовую устойчивость компании.
3. Факторы среды, в которой функционирует компания или банк.
Самые значимые факторы, которые оказывают влияние на рейтинг, проявляются в процессе построения моделей. Они систематизированы для каждого типа субъектов.
5. Система моделей рейтингов в составе единого рейтингового пространства
Система моделей рейтингов ориентирована на все субъекты, которые имеют рейтинги, основные классы финансовых инструментов, подвергающихся рейтингованию. Причем важно иметь историю присвоения рейтингов и достаточную статистику по рейтингам данных субъектов. Именно поэтому для новых классов субъектов могут использоваться альтернативные подходы, которые требуют дополнительного рассмотрения.
В качестве примера рассмотрим подсистему моделей рейтингов для финансовых институтов. При первом приближении классификацию финансовых институтов можно провести в разрезе типа владения (международные и российские), а также законодательного регулирования на банки и не поддающиеся под банковское законодательство финансовые организации (см. рис. 5).
Для каждого из классов разрабатывается собственная модель, в первую очередь, с использованием разнообразных данных, которые характеризуют класс рейтингуемых субъектов (в частности, создание специальной базы данных).
Рис. 5. Система моделей рейтингов финансовых институтов
На сегодняшний день разработаны эконометрические модели для следующих субъектов:
1) суверенные рейтинги;
2) международные промышленные компании;
3) международные банки;
4) российские банки.
Ведутся работы по разработке моделей для:
5) российских облигационных займов;
6) облигаций международных промышленных компаний, а также банков;
7) российских финансовых институтов;
8) российских промышленных компаний.
Планируется завершить данные работы в полном объеме в конце 2014 года, но требуется определенная поддержка проекта, т.к. работы предусматривают формирование баз данных и привлечение аспирантов и студентов к этим работам. В Банковском институте НИУ ВШЭ накоплен опыт организации данных работ, в частности, в рамках проектно-учебных групп. Это формирует основу для целенаправленной подготовки специалистов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В рамках цикла работ по научному обоснованию, подготовки и внедрению подходов по мультиплицированию усилий рейтингового процесса показана принципиальная возможность реализации подхода на базе концепции единого рейтингового пространства.
В рамках данного подхода были разработаны: подходы к сопоставлению внешних и внутренних рейтингов; методы для сравнения рейтинговых шкал разных агентств; методология построения эконометрических моделей рейтингов для международных и российских рейтинговых агентств.
Данные методология и методы позволяют:
1) прогнозировать рейтинги таких субъектов рейтингования как промышленные и финансовые компании, которые не имеют контрактных рейтинговых оценок, и банки;
2) прогнозировать рейтинговые оценки агентств и сопоставлять их;
3) комплексировать оценку рисков на базе внешних и внутренних оценок;
4) использовать модели для внутренних рейтинговых оценок.
Для внедрения системы эконометрического моделирования, а также для консолидации усилий рейтинговых агентств нужны:
1) решение проблемы сбора и мониторинга данных, а также интеграции данных;
2) поддержка моделей на всех стадиях жизненного цикла;
3) структурированные базы данных (то есть информационное хранилище).
Адаптация предложенных подходов к определенным потребностям государственных структур могла бы быть проведена в кратчайшие сроки.
1. Айвазан С. А., Головань С. В., Карминский А. М., Пересецкий А. А. О подходах к сопоставлению рейтинговых шкал. Прикладная эконометрика. — 2011 год. — № 3.
2. Karminsky A. Rating model opportunities for emerging markets // Proceedings of the International Scientific Conference «Challenges for Analysis of the Economy, the Businesses, and Social Progress». — 2010., Szeged: University Press.
3. Karminsky A., Sosyurko V. Rating models system: methods and technology. Economic and management. — 2010, Varna.
4. Peresetsky A., A. Karminsky, S. Golovan. Probability of default models of Russian banks. Bank of Finland, BOFIT Discussion papers, 21/2004
5. Peresetsky A., A. Karminsky. Models for Moody’s bank ratings. Bank of Finland, BOFIT Discussion Papers, 17/2008
