Моделирование вероятности дефолта инвестиционных проектов (Modeling the Probability of Default of the Investment Projects)

Journal of Corporate Finance Research, Vol. 10, No. 1, pp. 23-45, 2016

23 Pages Posted: 21 Nov 2017 Last revised: 14 Mar 2019

See all articles by Alexey Morgunov

Alexey Morgunov

National Research University Higher School of Economics (Moscow)

Date Written: 2016

Abstract

Russian Abstract:
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-Sстатистики. 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-фактораIRRна кредитоспособность проектов.

English Abstract:
The main objectives of the research: analysis of different methods of estimating the probability of default of investment projects; the practical application of the method of multiple choice for Russian investment projects (previously the author used the method of binary choice, the results of the practical application of which is published in 2015 in the journal of the New Economic Association" №2(26)) and comparison between methods of binary and multiple choice in accordance with the results of the validation using wellknown validation characteristics and criterias. In this article the basic approaches used in modeling the assessment of default probability for investment projects in a commercial bankes in the framework of the approach based on internal ratings (IRB Approach) were discussed. The results of the research connected with building models to estimate the probability of default for project finance transactions using multiple-choice method with high accuracy ratios (discriminatory ability) and stability (t-student test performed with confidence probability more then 85%) and obtaining a quantitative comparison of the quality of the developed model of multiple choice with the quality of the previously developed model of binary choice. For the most precise of the compared models (binary choice model) recalibration for 2015 year, taking into account the combined macroeconomic indicator developed by the author in 2015 year, was made. According to the results of the recalibration the decision making algorithm on project participation for credit institutions using K-S statistic was corrected. Obtained algorithms and models may be used by credit institutions to develope rating models based on internal ratings (IRB Approach). The feasibility of using the obtained results may be checked by banks according to results of the validation of the models on their own credit portfolios of investment projects. By results of research the conclusions about reasonability of application of the methods of binary and multiple choice to assess the creditworthiness of investment projects (the accuracy of the obtained models is high) and about the strong influence of IRR on the creditworthiness of the projects were made.

Note: Downloadable document is in Russian.

Keywords: default, binary logistic regression, multinomial logistic regression, discriminatory power, calibration, validation

JEL Classification: G21, G24, G32

Suggested Citation

Morgunov, Alexey, Моделирование вероятности дефолта инвестиционных проектов (Modeling the Probability of Default of the Investment Projects) (2016). Journal of Corporate Finance Research, Vol. 10, No. 1, pp. 23-45, 2016, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3073118

Alexey Morgunov (Contact Author)

National Research University Higher School of Economics (Moscow) ( email )

Moscow
Russia

Do you have negative results from your research you’d like to share?

Paper statistics

Downloads
46
Abstract Views
375
PlumX Metrics