title: Modeling Expected Credit Losses in Russian Banks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Светлов Кирилл Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Стариков Даниил Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Starikov Daniil
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Пустовалова Татьяна Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pustovalova Tatiana Аleksаndrovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 014606
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12340
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Стандарт МСФО 9, разработанный Советом по Международным Стандартам Финансовой Отчётности, вступил в силу с 1 января 2018 года в ряде стран, в том числе на территории России. Переход от старого стандарта (МСФО 39) к новому стандарту (МСФО 9) является наиболее проблематичным для финансовых учреждений (в особенности для банков), ввиду специфики их деятельности. В настоящее время отсутствует единая методология составления отчетности по МСФО 9. В рамках исследования, автор ставит перед собой задачу разъяснения ряда требований стандарта и демонстрацию их применения путем разработки собственной методологии моделирования ожидаемых кредитных потерь для средних российских банков.  Основная цель исследования: 1) разработать единую методологию оценки потенциальных кредитных потерь по стандарту МСФО 9 для российских банков и 2) оценить, как влияет на резерв переход от МСФО 39 к МСФО 9.  В рамках исследования были разработаны две группы регрессионных моделей отдельно для двух сегментов: корпоративных заемщиков и розничных заемщиков. В результате было доказано, что именно многофакторные логистические регрессионные модели должны применяться при дальнейшей оценке потенциальных кредитных потерь в соответствии с МСФО 9, а не линейные или экспертные модели. Более того, было выявлено, что резерв под обесценение кредитов изменяется в результате перехода от МСФО 39 к МСФО 9.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: IFRS 9 (executed by the IASB) started to be effective for annual periods beginning after 1 January 2018, subject to endorsement in certain territories, involving Russia. Transition from the old standard (IAS 39) to the new one (IFRS 9) is especially challenging for financial institutions (involving banks). At the present moment, there exists no unified methodology regarding reporting under IFRS 9. The thesis is expected to explain properly certain requirements of the standard and to demonstrate their application through the development of own methodology for modeling expected credit losses for middle-sized Russian banks.  The main goal of the research is: 1) To develop the unified methodology for estimating expected credit losses under IFRS 9 standard for Russian banks and 2) to evaluate, how the provision is affected by the transition from IAS 39 to IFRS 9.  As part of the research two groups of regression models were developed separately for the two segments: corporate borrowers and retail borrowers. As a result, the research proved that multifactor logistic regression models should be implemented in further estimation of ECL under IFRS 9 requirements rather than linear models or expert ones. What is more, it was identified that the provision for loan impairment amount changes as a result of transition from IAS 39 to IFRS 9 standard. Application of proposed methodology will enable the Bank to reflect the least amount of provision charge, at the same time, complying with all of the IFRS 9 requirements.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: МСФО 9
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Банковский менеджмент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обесценение кредитов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Потенциальные кредитные потери
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Вероятность дефолта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Доля потерь при дефолте
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IFRS 9
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Bank management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Loan impairment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Expected credit losses
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Probability of default
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Loss given default
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modeling Expected Credit Losses in Russian Banks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование потенциальных кредитных потерь в российских банках
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Starikov_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12340/1/Starikov_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,23 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_2_Starikov.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12340/2/reviewSV_Otzyv_2_Starikov.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 47,5 kB
resources.filename: reviewSV_2018-06-04_11-50-37-985.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12340/3/reviewSV_2018-06-04_11-50-37-985.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 445,67 kB