🗊Презентация Оценка кредитоспособности региона

Оценка кредитоспособности региона Выполнила: студентка 4 курса очного отделения экономического факультета направления «Экономика», профиль «Информационные системы и моделирование в экономике», группы 9,10 Лифанова Анна

Содержание Введение Глава 1. Подходы к оценке кредитоспособности региона 1.1 Кредитоспособность региона, кредитный рейтинг 1.2 Методики оценки региональной кредитоспособности Глава 2. Моделирование кредитоспособности региона 2.1 Спецификация модели 2.2 Выбор данных и независимых переменных 2.3. Алгоритм построения модели Глава 3. Результаты моделирования кредитоспособности региона 3.1. Расчет модели кредитоспособности региона 3.2. Верификация модели 3.3 Пример применения Заключение

Введение Объектом исследования выступает субъект РФ как заемщик. Предмет исследования - совокупность теоретических, методических и практических аспектов, связанных с оценкой платежеспособности регионов России. Целью курсовой работы является создание авторской модели оценки кредитоспособности регионов. Для достижения данной цели потребовалось решение следующих задач: исследовать зарубежные и отечественные методики присвоения кредитных рейтингов регионам; выделить более значимые факторы, влияющие на региональную платежеспособность; составить алгоритм построения модели кредитоспособности региона; оценить коэффициенты и пороговые значения упорядоченной логистической регрессии; определить качество авторской модели, т.е. найти невязку между официальным кредитным рейтингом региона и рейтингом, полученным по модели; применить модель оценки кредитоспособности на регионах, не входящих в выборку, но имеющих официальный кредитный рейтинг, а также на регионе без присвоенного рейтинга дефолта.

1.1 Кредитоспособность региона, кредитный рейтинг Государственный долг субъекта РФ

1.1 Кредитоспособность региона, кредитный рейтинг В соответствии с приказом Минфина России от 17 сентября 2010 г. № 452 "Об аккредитации рейтинговых агентств" по состоянию на 17.01.2014 в России получили аккредитацию: Международные рейтинговые агентства: «Standard & Poor’s» «Moody's» «Fitch Ratings» Национальные рейтинговые агентства: «Эксперт РА» (RAEX) Агентство «Рус-Рейтинг» «Национальное Рейтинговое Агентство» (НРА) «АК&М» Совместное рейтинговое агентство: «Moody`s Interfax Rating Agency»

1.1 Кредитоспособность региона, кредитный рейтинг

1.2 Методики оценки региональной кредитоспособности Система показателей «Standard & Poor's»: экономика, качество управления финансами, финансовая гибкость, финансовые показатели, ликвидность, долговая нагрузка условные обязательства

1.2 Методики оценки региональной кредитоспособности «НРА»

2.1 Спецификация модели Рейтинг — это качественная порядковая переменная  применим модель упорядоченного множественного выбора. y — наблюдаемая дискретная переменная с q возможными упорядоченными значениями  x-вектор факторов, влияющих на значение зависимой переменной.  y* - скрытая переменная, также зависящая от этих факторов, Необходимо оценить вместе с другими параметрами модели b несколько пороговых значений скрытой переменной по формуле: y =

2.2 Выбор данных и независимых переменных Выборка из 30 субъектов РФ Отобранным регионам присвоены международными агентствами Fitch Ratings, Moody's и Standard & Poor’s долгосрочные рейтинги дефолта эмитента (РДЭ) в иностранной и национальной валюте от «BBB» («Baa2») до «B+»(«B1») на 2014 год

2.2 Выбор данных и независимых переменных объем валового регионального продукта на душу населения в тыс. руб.; долговая нагрузка; отношение дефицита (профицита) бюджета к доходам бюджета региона; доля расходов на обслуживание долга в расходах бюджета субъекта РФ; доля трансфертов из федерального бюджета в структуре доходов регионального бюджета.

2.3. Алгоритм построения модели Этап 1. Формирование выборки наблюдений Количество регионов: 30 Период наблюдения: 1 год (данные на 1 января 2014 года) Этап 2. Расчет показателей модели xt , t= 1…5 для каждого региона Этап 3. Оценка пороговых значений ci , i=1…5 и параметров bj , j=1…5 в упорядоченной логит-регрессии: y=

2.3. Алгоритм построения модели Этап 4. Проверка качества модели: Высокое значение Pseudo R2; Количество неверно прогнозируемых рейтингов (невязка). Этап 5. Пример применения модели. Прогнозирование кредитного рейтинга с помощью упорядоченной логит-модели регионам вне выборки

3.1.Расчет модели кредитоспособности региона Числовая рейтинговая шкала, используемая при моделировании

3.1.Расчет модели кредитоспособности региона Матрица корреляции между объясняющими переменными модели

3.1.Расчет модели кредитоспособности региона Коэффициенты упорядоченной логистической регрессии

3.1.Расчет модели кредитоспособности региона Оценки пороговых значений

3.2. Верификация модели pseudoR2 (McFadden) = 0.34 Невязка: Кредитный рейтинг по модели 12 из 30 регионов отличается от присвоенного международными агентствами рейтинга на один пункт для 10 субъектов РФ, на 2 пункта для двух. Качество прогноза модели в зависимости от категории кредитного рейтинга

3.3 Пример применения

Заключение Процент точных предсказаний составляет 60%, прогнозирование рейтингов с ошибкой в одну категорию находится на уровне 83,3%, в две – 16,7%. Рекомендуемая модель оценки уровня кредитоспособности может быть успешно использована для предсказания кредитных рейтингов регионов на основе открытой информации государственной статистики