Оценка рейтингов банков и их конкурентных позиций: обзор методологий рейтинговых агентств

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье анализируются подходы к оценке кредитного рейтинга крупных рейтинговых агентств. Целью исследования является обзор методологий оценки кредитного рейтинга банков. Изучаемые методологии оценки были получены из Fitch Ratings. Рассматривается международная буквенная категория с точки зрения факторов и показателей адекватности в рейтинговых оценках. В результате исследования было выявлено, что соотношения финансовых показателей являются наиболее важными для оценки кредитного рейтинга. Авторы пришли к выводу, что подходы к рэнкингу еще недостаточно изучены и в будущем число исследований с различными методологическими предложениями и улучшениями будет увеличиваться.

Об авторах

Елена Михайловна Григорьева

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: aroooveo@yandex.ru

кандидат экономических наук, доцент

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Дарко Вукович

Российский университет дружбы народов

Email: vdarko@hotmail.rs

кандидат экономических наук, доцент

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Список литературы

  1. Acharya, V., Drechsler, I., & Schnabl, P. (2014). A pyrrhic victory? Bank bailouts and sovereign credit risk. The Journal of Finance, 69(6), 2689-2739.
  2. Boumparis, P., Milas, C., & Panagiotidis, T. (2017). Economic policy uncertainty and sovereign credit rating decisions: Panel quantile evidence for the Eurozone. Journal of International Money and Finance, 79, 39-71.
  3. Boumparis, P., Milas, C., & Panagiotidis, T. (2019). Non-Performing Loans and Sovereign Credit Ratings. Working Paper 19-13. Retrieved from rcea.org/RePEc/pdf/wp19-13.pdf
  4. Brunnermeier, M.K., Garicano, L., Lane, P.R., Pagano, M., Reis, R., Santos, T., & Vayanos, D. (2016). The sovereign-bank diabolic loop and ESBies. American Economic Review, 106(5), 508-512.
  5. Chen, S.S., Chen, H.Y., Chang, C.C., & Yang, S.L. (2016). The relation between sovereign credit rating revisions and economic Growth. Journal of Banking and Finance, 64, 90-100.
  6. Chodnicka-Jaworska, P. (2019, February). Banks and Shareholders Credit Ratings - Evidence from the European Market. UW Faculty of Management Working Paper Series, (6). Warsaw, Poland.
  7. Cole, R.A, & White, L.J. (2012). Déjà Vu all over again: The causes of U.S. commercial bank failures this time around. Journal of Financial Services Research, 42, 5-29.
  8. De Moor, L., Luitel, P., Sercu, P., & Vanpée, R. (2018). Subjectivity in sovereign credit ratings. Journal of Banking and Finance, 88, 366-392.
  9. Drago, D., & Gallo, R. (2017). The impact of sovereign rating changes on the activity of European banks. Journal of Banking and Finance, 85, 99-112.
  10. Fitch. (2019). Definitions of ratings and other forms of opinion. Fitch Ratings, New York.
  11. Gibson, H.D., Hall, S.G., & Tavlas, G.S. (2016). How the euro-area sovereign-debt crisis led to a collapse in bank equity prices. Journal of Financial Stability, 26, 266-275.
  12. Grunert J., Norden L., & Weber M. (2005). The role of non-financial factors in internal credit ratings. Journal of Banking and Finance, 29(2), 509-531.
  13. Hassan, O.A.G., & Barrell, R. (2013). Accounting for the determinants of banks’ credit ratings. Brunel University of London Economics and Finance Working Paper Series, 13-02.
  14. Karminsky, A.M., & Khromova, E. (2016). Extended Modeling of Banks’ Credit Ratings. Procedia Computer Science, 91, 201-210.
  15. Moody’s. (2016). Rating symbols and definitions. Moody’s Investors Services, London.
  16. Pagratis S., & Stringa, M. (2007). Modelling bank credit ratings: A structural approach to Moody’s credit risk assessment. Working paper.
  17. Ryan, J. (2012). The negative impact of credit rating agencies and proposal for better regulation, SWP, Berlin. Working paper FG 1, 2012/Nr.01.
  18. S & P. (2016). S & P global ratings definitions. McGraw-Hill Companies, New York.
  19. Santos, K. (2012). Corporate credit ratings: A quick guide, the association of corporate treasurers handbook. Retrieved 19 July 2016 from https://www.treasurers.org/ACTmedia/ ITCCMFcorpcreditguide.pdf
  20. Shen, C., Huang, Y., & Hasan, I. (2012). Asymmetric benchmarking in bank credit rating. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 22, 171- 193.
  21. Verster, T., De Jongh, R., Greenberg, S., Fourie, E., & De Wet, D. (2019). A motivation for banks in emerging economies to adapt agency ratings when assessing corporate credit. South African Journal of Economic and Management Sciences, 22(1), a2818. https:// doi.org/10.4102/sajems.v22i1.2818

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».