Modele de estimare a riscului de credit

Imagine preview
(7/10 din 1 vot)

Acest proiect trateaza Modele de estimare a riscului de credit.
Mai jos poate fi vizualizat un extras din document (aprox. 2 pagini).

Arhiva contine 1 fisier docx de 28 de pagini .

Iti recomandam sa te uiti bine pe extras si pe imaginile oferite iar daca este ceea ce-ti trebuie pentru documentarea ta, il poti descarca. Ai nevoie de doar 5 puncte.

Domeniu: Finante

Extras din document

Ce urmaresc in cadrul acestui studiu

În cadrul acestei lucrări am realizat un studiu în modul de aplicare a metodelor de estimare a riscului de credit și a riscului de piață, în cazul ultimului din urmă ne-a interesat mod particular riscul valutar și riscul de rată a dobanzii. În prima parte a studiului, am realizat o descriere teoretică a modelelor de evaluare a riscului de faliment, precum și a pașilor urmați în implementarea modelului1 Creditmetrics iar in a doua parte am ilustrat rezultatele utilizării acestui model în MATLAB în comparatie cu primul model de evaluare a risului de faliment, Merton. Ulterior am aplicat VaR pentru un portofoliu de valute și modele autoregresive pentru a modela evoluția ratelor de dobandă și pentru estimarea expunerilor pe aaceste două active.

I . RISCUL DE FALIMENT

1. MODELE DE PREDICŢIE A RISCULUI DE FALIMENT AL ÎNTREPRINDERII

MODELE INTERNAŢIONALE DE PREVIZIONARE A RISCULUI DE FALIMENT

Riscul de credit (2) reprezintă riscul ca valoarea portofoliului să se modifice ca urmare a modificărilor neașteptate în în calitatea ratingului companiei emitente sau a partenerilor de trading. Acesta însumează atat pierderea cauzata de faliment cat si pierderea cauzata de modificarea in calitatea contrapartidei in sistemul intern si extern de rating.

MODELUL BEAVER (1966)

William H. Beaver este considerat a fi unul dintre iniţiatorii studiilor comportamentului ratelor financiare, deşi primele studii datează de aproximativ 80 de ani (Ramsay şi Foster) (conform Anghel, 2002 ,p.55).

În viziunea lui Beaver firma este privită ca fiind „un rezervor de active lichide, care este alimentat de intrările de lichidităţi şi drenat de ieşirile de cash-flow, acesta funcţionând ca o pernă sau tampon pentru variaţiile fluxurilor, pe când solvabilitatea firmei poate fi definită ca fiind probabilitatea ca rezervorul să se golească, punct în care firma va fi în incapacitatea de a-şi plăti obligaţiile la scadenţă”.

Autorul a studiat cu ajutorul analizei univariate, luând drept perioadă de studiu anii 1954-1964, situaţia financiară a 158 de firme pe care le-a clasificat în grupuri de firme falimentare şi firme non-falimentare. Selectarea eşantionul a fost realizat pe baza „Moody’s Industial Manual”, astfel lista finală a firmelor selectate conţine un grup de 79 de firme falimentare din 38 de industrii diferite pentru care selecţia s-a făcut în funcţie de disponibilitatea obţinerii datelor din primul an înainte de eşec şi care au fost clasificate în funcţie de industrie şi de dimensiunea activelor, precum şi 79 de firme non-falimentare pornind de la acelaşi principiu de clasificare ca şi în cazul firmelor falimentare, dar care s-a bazat pe ceea ce Beaver numeşte „paired-sample design”.

Modelul de predicţie a riscului de faliment a lui Beaver a avut drept bază cinci rate financiare, autorul plecând de la premisa că valoarea medie a acestor rate diferă substanţial de la un grup la altul. Pentru selectarea ratelor financiare din multitudinea de posibilităţi existente autorul s-a bazat, în principiu, pe trei criterii. Primul criteriu fiind popularitatea ratelor în literatura de specialitate, performanţa ratelor financiare în alte studii precedente, precum şi cel de-al treilea criteriu ce face referire la aderenţa ratelor la conceptul de cash-flow.

Fisiere in arhiva (1):

  • Modele de estimare a riscului de credit.docx

Bibliografie

Studiu theoretic
1. Paul Wilmott(2002)- Inginerie Financiară, Editura Economica
2. Introduction to creditmetrics JP Morgan
3. Pasquale Cirillo lectures http://ocw.tudelft.nl/courses/mathematics/introduction-to-credit-risk-management/lectures/6-default-probabilities-part-3/1-creditmetrics/
Studiu aplicativ
Mathworks Videos – Webinar: Credit Risk Modelling in Matlab

Alte informatii

Proiect Gestiune Bancară Academia de Studii Economice București Facultatea de Finanțe, Asigurări,Bănci și Burse de valori