Кравцов, Н.М. Бурдыко, О.И. Гаспадарец, Н.Н. Шинкевич, А.М. Картун Эконометрическаямакромодель для анализа и прогнозирования важнейших показателей белорусской экономики. <...> Захаров Оценка размежевания электорального пространства и построениематематической модели выбора избирателя . <...> 75 КОНСУЛЬТАЦИИ Деан Фантаццини Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления риском. <...> 2 представлено распределение российских банков по величине активов. <...> Распределение российских банков по величине активов Интегральное (ранжированное) распределение российских банков по активам показано на рис. <...> Ранжированное распределение российских банков по величине активов 7 Банки А.Ю. <...> 4 представлен результат работы программы на основе данных по состоянию на 01.01.2007—для распределения российских банков по активам получено аппроксимирующее распределение с параметрами: среднее a712, (соответствует величине активов 1236 млн рублей), стандартное отклонениеa168, (доля банков в «тяжелом хвосте»—примерно 12%), индекс Парето k a 083, , точка раздела x0 a 12700 млн рублей . <...> Исследование и разделение ценового ряда с помощью модели Уинтерса За основу построения модели ценообразования была взята, в дальнейшем доработанная, модель экспоненциального сглаживания с мультипликативной сезонностью Уинтерса [Тихонов (2006)]. <...> Но с середины прогнозного периода вследствие своего чисто математического происхождения модель Уинтерса показывает заведомо ложные результаты, не учитывая особенности конъюнктуры конкретного года. <...> Согласно показателю, отклонение рассчитанного нами ряда от первоначального ценового составило 4,81%, в то время как модель Уинтерса показала ошибку в 11,43%, что является превышением 10%-ного порога точности среднесрочного экономического прогноза. <...> Исследования показали, что наилучшей для описания ценового ряда является модель экспоненциального сглаживания с мультипликативной сезонностью Уинтерса. <...> 20 Ценообразование <...>
Прикладная_эконометрика_Applied_Econometrics_№2_2008.pdf
БАНКИ
А.Ю. Андреев
Анализ распределения российских банков по àêòèâàì......................................................................3
ЦЕНООБРАЗОВАНИЕ
Д.В. Бодриков
Методика анализа сложной динамики цен на зерновые ...................................................................11
МАКРОЭКОНОМИКА
Ì.Ê. Êðàâöîâ, Í.Ì. Áóðäûêî, Î.È. Гаспадарец, Í.Í. Øèíêåâè÷, À.Ì. Картун
Эконометрическаямакромодель для анализа и прогнозирования важнейших показателей белорусской экономики............21
РЕГИОНЫ
Анна ВайнбергАллен
Графы для анализа структурных соотношениймежду переменными и их приложение к изучению российских регионов
(×àñòü 1) ..............................................................................................................44
А.В. Корицкий
Оценка влияния уровня образования работников, занятых в экономике регионов Ðîññèè, на их доходы .......................65
ОБЩЕСТВО
А.В. Захаров
Оценка размежевания электорального пространства и построениематематической модели выбора избирателя ...............75
КОНСУЛЬТАЦИИ
Деан Фантаццини
Эконометрический анализ финансовых данных в задачах управления ðèñêîì...............................................91
CONTENT .........................................................................................................138
ABSTRACTS ......................................................................................................139
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ ......................................................................................141
1
Читайте в номере
Стр.1
В 2006 году журнал Прикладная эконометрика включен в список периодических изданий
ВАК, рекомендованных для публикации результатов диссертационных исследований.
Главный редактор
Айвазян СергейАртемьевич—д.физ.-мат. н., профессор, заслуженный деятель науки России, зам. директора Центрального
экономико-математического института РАН (ЦЭМИ РАН), зав. кафедрой эконометрики Московской финансово-промышленной
академии (МФПА).
Заместитель главного редактора
Слуцкин Лев Наумович—Ph.D. по математике, научный сотрудник Института экономики РАН (ИЭ РАН).
Ответственныйсекретарь
Славова Виктория Валерьевна—к. физ.-мат. н., доцент МГУ.
Члены редколлегии
Бродский Б. Е.—д. физ.-мат. н., зав. Ситуационным центром ЦЭМИ РАН, профессор Государственного университета—Высшей
школы экономики (ГУ-ВШЭ).
Денисова И.А.—Ph.D. по экономике, ведущий экономист Центра экономических и финансовых исследований и разработок
(ЦЭФИР), научный сотрудник ЦЭМИ РАН.
Елисеева И.И.—чл.-корр. РАН, зав. кафедрой статистики и эконометрики Санкт-Петербургского университета экономики
и финансов.
Ершов Ý. Á.—ê. ý. í., ординарный профессор ÃÓ-ÂØÝ.
Иванова C. C.—к. э. н., главный специалист управления исследований и бизнес-аналитики банка «Русский Стандарт».
Канторович Г. Г.—проректор ГУ-ВШЭ, профессор, зав. кафедрой математической экономики и эконометрики ГУ-ВШЭ.
КарлевароФабрицио(Швейцария)—доктор наук,ординарныйпрофессоркафедрыэконометрики Женевского университета.
Макаров В. Л.—академик РАН, директор ЦЭМИ РАН, президент Российской экономической школы.
Максимов А. Г.—к. физ.-мат. н., первый заместитель директора Нижегородского филиала ГУ-ВШЭ.
Мхитарян В. С.—д. э. н., профессор, зав. кафедрой прикладной статистики МФПА, зав. кафедрой статистики и эконометрики
Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.
Рубин Þ.Á.—ä. ý. í., профессор, ректорМФПА.
Рудзкис Римантас (Литва)—доктор наук, зав. отделом Института математики и информатики Литвы, профессор Каунасского
университета.
Суслов В. И.—чл.-корр. РАН, д. э. н., профессор, зам. директора Института экономики и организации промышленного производства
СО РАН.
ХаринЮ.С. (Республика Беларусь)—чл.-корр. Национальной академии наук Беларуси, д. физ.-мат. н., профессор Белорусского
государственного университета, зав. кафедрой математического моделирования и анализа данных БГУ.
2
Редакционная коллегия
Стр.2
А.Ю. Андреев
Анализ распределения российских банков
по активам
Дананализ распределения российских банковпоактивам.Показано, чтотакоераспределение
описывается логарифмически нормальным распределением с правым «тяжелым
хвостом», имеющим степенное распределение (распределение Парето). Предложен
алгоритмаппроксимации распределения банков поактивамна основе комбинированного
распределения с четырьмя параметрами, который позволяет естественным
образом разделить банки на две группы и использовать функцию распределения
для построения относительной оценки банка по его активам.
1. Введение
С
обытия на мировых финансовых рынках конца 2007—начала 2008 года, вызванные
кризисом субстандартного ипотечного кредитования в США, показали, насколько
опасными могут быть неправильная оценка роли систем управления рисками, отсутствие
или неадекватное использование таких систем в деятельности кредитных организаций.
Крупнейшие международные банки — UBS (Øâåéöàðèÿ), Citigroup (ÑØÀ), Morgan
Stanley (ÑØÀ), Merrill Lynch (ÑØÀ),—îñóùåñòâëÿâøèå операции с соответствующими финансовыми
инструментами, были вынуждены по итогам 2007 года списать на потери десятки
миллиардов долларов США. Еще одним таким примером могут служить убытки банка Societe
Generale (Франция) в размере более 9 млрд долларов США, вызванные осуществлением на
протяжении 2005–2007 годов одним из трейдеров банка торговых операций фактически
в обход системы управления рисками.
С другой стороны, с падением доходности по операциям прямого кредитования на смену
последним приходят все более сложные и экзотические финансовые инструменты, операции
с которыми требуют все более сложных и комплексных методик оценки и управления
рыночными и кредитными рисками. Используемыеже методики, ориентированные в основном
на оценку конкретного финансового инструмента, а не заемщика, не всегда способны
дать в этом случае адекватный результат.
В России в настоящее время процентный доход по предоставленным кредитам, депозитам
и прочим размещенным средствам все еще остается одним из основных источников дохода
кредитных организаций1
, уступая по доле в структуре доходов только доходам, полученным
по операциям с иностранной валютой и чеками. В этой связи основной задачей системы
управления кредитными рисками продолжает оставаться оценка заемщика (в данной работе
в качестве заемщика рассматриваются банки), а не конкретного финансового инструмента.
Для корректногофункционирования наиболее известныхмеждународных методик оценки
кредитного риска банков требуется целый ряд входных параметров, основными из которых
являются либо кредитные рейтинги (международные или внутренние), либо котировки
1
Сайт Банка Ðîññèè, www.cbr.ru/analytics/bank_system/obs_080101.pdf
3
Банки
Стр.3