Содержание
Андрей СУЧКОВ, начальник управления секьюритизации — старший вице-президент, Банк ВТБ (ПАО)
Вступительное слово
В прошедшем году российский финансовый сектор, как и экономика страны в целом, столкнулся с очень непростой ситуацией. Беспрецедентное санкционное давление нарастало в течение всего года и существенно изменило финансово-экономический ландшафт. Правительством и Банком России были приняты оперативные меры, которые позволили стабилизировать ситуацию, и сегодня на первом месте в экономической повестке стоит задача структурной трансформации экономики, ее модернизации, повышения технологической независимости.
Содержание
Анна ДОРОНИНА, редактор проекта
Тенденции рынка секьюритизации
Виктория БАКЛАНОВА, доктор юридических наук, финансового законодательства
Экологическая программа жилищного агентства США Fannie Mae
Федеральное жилищное агентство Fannie Mae является ведущим источником финансирования ипотечных кредитов в Соединенных Штатах. Миссия агентства — обеспечить стабильный источник финансирования жилья для заемщиков со средним или низким доходом. Влияние агентства Fannie Mae на американский рынок недвижимости невозможно переоценить: только в 2022 году агентство Fannie Mae предоставило более $684 млрд финансирования, что позволило 2.6 млн семей купить или рефинансировать жилье.
Секьюритизация ипотеки
Павел ДОВБНЯ, руководитель направления; Мария БОЙКО, специалист, Ценовой центр АО «ДОМ.РФ»
Экономика EL портфеля ипотечных кредитов
Одним из ключевых понятий в ипотечной секьюритизации являются ожидаемые потери от реализации кредитного риска (EL, от англ. expected loss). Оценка ожидаемых потерь занимает центральное место в расчете стоимости поручительства для однотраншевых ипотечных облигаций, обеспеченных обособленным портфелем ипотечных кредитов, так как поручитель принимает на себя обязательство по выкупу дефолтных закладных. Однако, несмотря на множество вариантов определения EL, встречающихся в литературе, на российском рынке секьюритизации не сложилось единого, принятого всеми участниками взгляда на смысловое содержание этого термина. В целях унификации подходов на рынке в данной статье предлагается к рассмотрению такая интерпретация EL, акцент в которой сделан не на математическом, а на иллюстративно-содержательном описании механизма его работы с позиции поручителя.
Рынок секьюритизации альтернативных классов активов
Сергей САМОХВАЛОВ, «Меллинг, Войтишкин и партнеры»
Цифровая секьюритизация — с чего начать?
Изменения в жизни происходят стремительно. С такой же скоростью в оборот входят новые слова и технологии. На рынке капитала периодически возникают интересные новинки, например цифровые финансовые активы и связанная с ними цифровая секьюритизация. Некоторые словосочетания наверняка могли бы вызвать интерес даже среди лингвистов, участвующих в ежегодном выборе «слова года». Пока же ни ЦФА, ни цифровая секьюритизация не претендуют на звание «слов года». Тем не менее интересно заглянуть немного дальше в будущее и поразмышлять: что можно сделать, чтобы появился новый рынок секьюритизации, чего пока не хватает и есть ли перспективы.
Рынок секьюритизации альтернативных классов активов
Дискуссия экспертов на XI конференции «Ипотечные ценные бумаги и секьюритизация в России»
Проблемы и пути развития неипотечной секьюритизации в России
В рамках дискуссии на XI конференции «Ипотечные ценные бумаги и секьюритизация в России» эксперты рынка обсудили проблемы и пути развития российской секьюритизации. В данном материале мы представили ответы некоторых экспертов на самый главный вопрос «Зачем сегодня неипотечная секьюритизация российской экономике?».
Инфраструктура рынка секьюритизации
Татьяна Трусилова, генеральный директор OQlar, на XI конференции «Ипотечные ценные бумаги и секьюритизация в России»
Использование искусственного интеллекта для подготовки сделок секьюритизации
Татьяна Трусилова, генеральный директор OQlar, на XI конференции «Ипотечные ценные бумаги и секьюритизация в России» рассказала, как ее компания, специализирующаяся на извлечении данных из различных документов с помощью технологии машинного обучения (англ. machine learning, ML), оптимизирует работу банков и как, в частности, решения на основе ML могут помочь банкам и другим участникам рынка повысить скорость и управляемость подготовки к сделкам секьюритизации.