1. Главная
  2. Можно ли спрогнозировать изменение ставки свопа кредитного дефолта на основании данных о вероятности дефолта?

Количественный анализ

Можно ли спрогнозировать изменение ставки свопа кредитного дефолта на основании данных о вероятности дефолта?

Мы изучили функциональную зависимость изменений форвардной ставки свопа кредитного дефолта на месяц вперед от скользящей вероятности возникновения дефолта за один месяц.

Можно ли использовать модели StarMine для прогнозирования будущих ставок свопа кредитного дефолта?

Своп кредитного дефолта (CDS) — это соглашение о страховании в случае наступления определенного кредитного события, например невыполнения обязательств, банкротства или реструктуризации долговых обязательств. Покупатель страхования соглашается выплачивать периодические страховые премии продавцу свопа до истечения срока действия договора или установленного периода возникновения кредитного события (в зависимости от того, что наступит ранее). Ставка оплаты в годовом исчислении называется ставкой свопа кредитного дефолта.

Ставка CDS меняется с течением времени, в частности, в зависимости от вероятности дефолта компании.

В данном исследовании мы изучили и провели количественный анализ влияния изменений вероятности дефолта на ставки свопа кредитного дефолта и оценили возможность применения моделей StarMine для прогнозирования будущих ставок CDS.

В рамках исследования мы оценили следующие факторы:

  • Распределение вероятности ежемесячного процентного изменения ставок CDS сроком исполнения в 1 год в разных странах / географических регионах.
  • Частота изменения кредитного рейтинга с конца месяца по конец следующего месяца и функциональная зависимость процентного изменения форвардной ставки на месяц вперед от скользящего изменения кредитного рейтинга за один месяц.
  • Процентное изменение форвардной ставки CDS на месяц вперед в сравнении со скользящим процентным изменением вероятности возникновения дефолта за один месяц:
    • по разным странам/регионам;
    • по типам свопов кредитного дефолта за 1 год в США;
    • за различные периоды в течение срока погашения, равного 1 году, в США;
    • по субординированным необеспеченным свопам кредитного дефолта в США со сроком погашения, равным 1 году;
    • по первичным необеспеченным свопам кредитного дефолта в различных странах/регионах со сроком погашения, равным 5 лет.

Читайте дальше: заполните форму, чтобы получить доступ к полному отчету

Результаты этого исследования показывают, что высокочувствительная структурная модель кредитного риска StarMine демонстрирует большую эффективность, чем традиционные методологии расчета кредитного риска, используемые рейтинговыми агентствами, и предоставляет актуальные индикаторы изменений на рынке кредитных деривативов.

Ключевые аспекты

16

эффективных количественных моделей в пакете StarMine

85%

событий дефолта за 12 месяцев включены в структурную модель кредитного риска StarMine

5

моделей кредитного и суверенного риска доступны в пакете StarMine