Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/12340
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Светлов Кирилл Владимирович | ru_RU |
dc.contributor.author | Стариков Даниил Игоревич | ru_RU |
dc.contributor.author | Starikov Daniil | en_GB |
dc.contributor.editor | Пустовалова Татьяна Александровна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Pustovalova Tatiana Аleksаndrovnа | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-26T15:17:42Z | - |
dc.date.available | 2018-07-26T15:17:42Z | - |
dc.date.issued | 2018 | |
dc.identifier.other | 014606 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/12340 | - |
dc.description.abstract | 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. | ru_RU |
dc.description.abstract | 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. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | МСФО 9 | ru_RU |
dc.subject | Банковский менеджмент | ru_RU |
dc.subject | Обесценение кредитов | ru_RU |
dc.subject | Потенциальные кредитные потери | ru_RU |
dc.subject | Вероятность дефолта | ru_RU |
dc.subject | Доля потерь при дефолте | ru_RU |
dc.subject | IFRS 9 | en_GB |
dc.subject | Bank management | en_GB |
dc.subject | Loan impairment | en_GB |
dc.subject | Expected credit losses | en_GB |
dc.subject | Probability of default | en_GB |
dc.subject | Loss given default | en_GB |
dc.title | Modeling Expected Credit Losses in Russian Banks | en_GB |
dc.title.alternative | Моделирование потенциальных кредитных потерь в российских банках | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Starikov_VKR.pdf | Article | 3,23 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_2_Starikov.doc | ReviewSV | 47,5 kB | Microsoft Word | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_2018-06-04_11-50-37-985.pdf | ReviewRev | 445,67 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.