Detail práce

Tři eseje o bankovních odhadech kreditního rizika

Autor: Ing. Mgr. Barbora Štěpánková M.A. (5.5.2021)
Rok: 2021 - letní
Vedoucí: prof. PhDr. Ladislav Krištoufek Ph.D.
Konzultant:
Typ práce: Disertační
Jazyk: Anglicky
Stránky: 159
Ocenění:
Odkaz:
Abstrakt: Cílem práce je přinést nové poznatky o výstupech bankovních modelů kreditního rizika a o využití těchto dat při odhadu kreditních migračních matic. Ty jsou důležitou součástí modelování kreditní rizika, ale jejich veřejně dostupné zdroje jsou v současnosti velice omezené. Disertační práce se skládá ze tří esej propojených analýzou vlastností kreditních dat a náležitostí odhadu migračních matic. První eseji prezentuje empirické testy dvou předpokladů běžně používaných při odhadu migračních matic: Markovovu vlastnost a časovou homogenitu. Výsledky naznačují, že bankovní odhady kreditního rizika tyto dva předpoklady nesplňují, jelikož vykazují znaky závislosti na předchozích stavech i na čase, přestože se výzkum soustředí pouze na období ekonomické expanze. V rozporu s předchozími zjištěními založenými na údajích od ratingových agentur mají banky tendenci zvrátit své předchozí změny v ratingu, což znamená, že po zlepšení přichází zhoršení a naopak. Druhá esej analyzuje, do jaké míry migrační matice závisí na charakteristikách bankovních dat – například velikosti průniku portfolií mezi bankami a míře rozdílů v jejich odhadech rizika, a metodě agregace. Výsledky indikují, že volba přístupu k agregaci jednotlivých portfolií má podstatný vliv na výsledky modelování kreditního rizika. Při porovnání bankovních matic a matic ratingových agentur se ukazuje, že migrační matice odhadnuté na základě bankovních dat jsou dynamičtější než matice vytvořené ratingovými agenturami. Esej dále představuje migrační matice specifické pro jednotlivá odvětví průmyslu, které naznačují, že se kreditní cyklus napříč odvětvími liší. Třetí esej se zaměřuje na rozptyl v bankovních odhadech kreditního rizika a dochází k závěru, že v odhadech existuje podstatná odchylka a že tato odchylka klesá s množstvím dostupných informací o hodnocené entitě. Dále ukazuje, že úroveň rozptylu závisí na typu entity, průmyslovém odvětví a lokalitě jak entity, tak banky. Značná část odchylky je navíc systematická a banky nadhodnocují nebo podhodnocují úroveň kreditního rizika napříč celým svým portfoliem, což je problematické z pohledu regulačních orgánů. Nakonec práce ilustruje rozsáhlý dopad pandemie COVID-19 na rozptyl úvěrových odhadů napříč bankami.
Červen 2023
poútstčtsone
   1234
567891011
12131415161718
19202122232425
2627282930  

Partneři

Deloitte
Česká Spořitelna

Sponzoři

CRIF
McKinsey
Patria Finance
EY