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2022-04-28
英文标题:
《Contraction or steady state? An analysis of credit risk management in
  Italy in the period 2008-2012》
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作者:
Stefano Olgiati, Alessandro Danovi
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  Credit risk management in Italy is characterized, in the period June 2008 to June 2012, by frequent (frequency=0.5 cycles per year) and intense (peak amplitude: mean=39.2 billion Euros, s.e.=2.83 billion Euros) quarterly contractions and expansions around the mean (915.4 billion Euros, s.e.=3.59 billion Euros) of the nominal total credit used by non-financial corporations. Such frequent and intense fluctuations are frequently ascribed to exogenous Basel II procyclical effects on credit flow into the economy and, consequently, Basel III output based point in time Credit to GDP countercyclical buffering advocated. We have tested the opposite null hypotheses that such variation is significantly correlated to actual default rates, and that such correlation is explained by fluctuations of credit supply around a steady state. We have found that, in the period June 2008 to June 2012 (n=17), linear regression of credit growth rates on default rates reveals a negative correlation of r=minus 0.6903 with R squared=0.4765, and that credit supply fluctuates steadily around the default rate with an Internal Steady State Parameter SSP=0.00245 with chi squared=37.47 (v=16, P<.005). We conclude that fluctuations of the total credit used by non-financial corporations are exhaustively explained by variation of the independent variable default rate, and that credit variation fluctuates around a steady state. We conclude that credit risk management in Italy has been effective in parameterizing credit supply variation to default rates within the Basel II operating framework. Basel III prospective countercyclical point in time output buffers based on filtered Credit to GDP ratios and dynamic provisioning proposals should take into account this underlying steady state statistical pattern.
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中文摘要:
在2008年6月至2012年6月期间,意大利信贷风险管理的特点是频繁(频率=每年0.5个周期)和剧烈(峰值幅度:平均值=392亿欧元,标准普尔=28.3亿欧元)季度收缩和扩张,接近非金融公司使用的名义总信贷的平均值(9154亿欧元,标准普尔=35.9亿欧元)。这种频繁而剧烈的波动通常归因于对流入经济体的信贷流产生的外生巴塞尔协议II顺周期效应,以及因此提倡的基于巴塞尔协议III产出的时间点信贷对GDP的反周期缓冲。我们测试了相反的无效假设,即这种变化与实际违约率显著相关,并且这种相关性可以通过稳定状态下信贷供应的波动来解释。我们发现,在2008年6月至2012年6月期间(n=17),信贷增长率对违约率的线性回归显示r=负0.6903,r平方=0.4765,信贷供应围绕违约率稳定波动,内部稳态参数SSP=0.00245,卡方=37.47(v=16,P<0.005)。我们的结论是,非金融企业使用的总信贷的波动完全可以用自变量违约率的变化来解释,信贷的变化在稳定状态下波动。我们得出结论,意大利的信贷风险管理在巴塞尔协议II运营框架内有效地将信贷供应变化与违约率参数化。《巴塞尔协议III》基于过滤后的信贷与GDP比率和动态准备金提议的预期反周期时间点产出缓冲应考虑到这一潜在的稳态统计模式。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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2022-4-28 17:36:58
收缩还是稳态?2008-2012年意大利信贷风险管理分析斯特凡诺·奥尔贾蒂理学硕士,Alessandro Danovi教授在纽约商学院-哥本哈根商学院2013年国际风险管理会议上发表了演讲:持久的金融稳定-金融风险管理和治理的当代挑战-信用风险和金融稳定工具,哥本哈根(DK)2013年6月摘要2008年6月至2012年6月期间,意大利信贷风险管理的特点是频繁(频率=0.5个周期/年)和剧烈(峰值幅度:平均值=392亿欧元;标准普尔=283亿欧元)季度收缩和扩张,接近非金融公司使用的名义总信贷的平均值(9154亿欧元;标准普尔=359亿欧元)。这种频繁而剧烈的波动通常归因于对流入经济体的信贷流的外生巴塞尔协议II顺周期效应,因此,巴塞尔协议III提倡基于产出的时间点信贷/GDP反周期缓冲。我们测试了相反的无效假设,即这种变化与实际违约率显著相关,并且这种相关性可以通过稳定状态下信贷供应的波动来解释。我们发现,在2008年6月至2012年6月期间(n=17),信贷增长率与违约率的线性回归显示,r=-.6903,R2=0.4765,信贷供应在违约率附近稳定波动,内部稳定状态参数SSP=0.00245χ2=37.47(v=16,P<0.005)。
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2022-4-28 17:37:01
我们的结论是,非金融企业使用的总信贷的波动完全可以用自变量“违约率”的变化来解释,信贷的变化在稳定状态下波动。我们得出结论,意大利的信贷风险管理在巴塞尔协议II运营框架内有效地将信贷供应变化与违约率参数化。巴塞尔协议III基于过滤后的信贷/GDP比率和动态准备金提议的预期反周期时间点产出缓冲应考虑到这一潜在的稳态统计模式。关键词频繁的周期性波动,信贷增长率,违约率,回顾性预测,稳态函数,稳态参数1。背景信用风险管理已经成为金融机构和学者最关心的话题之一。信用风险模型已经从主观分析演变为基于会计的信用评分系统和信用风险和风险集中度的度量(Altman和Saunders,1998)及其对银行资本配置和股东价值的影响(Resti和Sironi,2012)。欧盟委员会与信贷风险指令(CRD I、II和III)以及银行当局与巴塞尔协议(Basel Agreements on minimum capital requirements and Counter Cyclary buffers,巴塞尔协议II和III))就最低资本要求和反周期缓冲(Basel II和III)展开了一个漫长的信贷风险管理方法和指导方针正式化过程,以便在大陆层面传播共同规则文化。
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2022-4-28 17:37:05
欧盟统计局在欧盟协调经济和金融周期性的监测、数据收集和分析,周期性指标1包括商业气候指标(BCI)、经合组织综合领先指标(CLI)、Ifo经济气候指标、DZ Euroland、IARC、IESR和电子货币,每季度由欧洲统计局发布。欧盟统计局制定并实施了一套周期性波动统计分析指南(2003年)和现代统计工具(2009年西格玛),我们将在全文2中提及。就银行监管资本而言,巴塞尔协议II委员会和意大利中央银行(Banca d’Italia)3已经讨论了顺周期性以及资本要求标准对信贷流入经济的潜在影响,建议使用长期数据范围来估计违约概率(PD)4,在AIRB方法6中引入衰退损失给定违约(LGD)估计值5和预期长期损失率(EL)。《巴塞尔协议II》要求自己对违约概率和违约损失率的估计不低于基于该类设施数据源内所有观察到的违约平均经济损失计算的长期违约加权平均损失率7。一致地,在2012年12月1日欧洲统计局(Eurostatistics)9-14 2欧盟统计局(Eurostat,2003年)期间,基于宏观经济信贷对GDP gap8的Hodrick-Prescott过滤器引入时间点输出缓冲,以降低顺周期性;3.2 3意大利银行(2006年),根据le banche-Circolare n.263 del 27 dicembre 2006年4月,新的普鲁登齐亚尔治安处置方案见BCBS 2006,第472、502、503、504分节。
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2022-4-28 17:37:08
5见《巴塞尔协议》2006年,第468.6分节见《巴塞尔协议》2006年,第367分节和表6第236.7页见《巴塞尔协议》2006年,第468.8分节见《巴塞尔协议》2010a,第8-14页信贷过度增长和在收缩期促进反周期抑制是正在进行的巴塞尔协议III改革9的主要目标之一。具体而言,意大利的特点是2007-09年金融危机对实际和预期GDP负增长(2012年为-2.4%;2013年为-0.2%)的持续影响,主权债务不断增加(2000亿欧元)和不断增长的债务/GDP比率(1.25)比率10在2008年6月至2012年6月期间,未偿贷款额度的特点是,季度周期波动频繁(频率=0.5个周期/年)且剧烈(峰值幅度:平均值=39.2亿欧元;s.e.=2.83亿欧元),在非金融公司使用的名义总信贷的平均值(915.4亿欧元;s.e.=3.59亿欧元)附近出现最小至最大间隔13。Altman、Brady、Sironi和Resti(2005)分析了周期性对预测违约概率和恢复率的稳定性和及时性之间权衡的矛盾影响,世卫组织观察到,银行倾向于对短期证据做出反应,因此监管应鼓励在AIRB系统中使用长期平均利率。在意大利,由于频繁的周期性波形波动,线性长期预测具有统计学意义(^yy和d^y/dxdy/dx)仅每8个季度(4个阶段,2年)。Altman和Rijiken(2005)观察到,评级机构将整个周期评级迁移估计的时间推迟了0.56年(下行),0.79年(上行)。
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2022-4-28 17:37:12
这意味着在意大利,正如我们将看到的那样,在一个经济低迷的时期,机构评级在整个周期的最后一个阶段系统性地处于0.5年的阶段。Jarrow等人(1997)为信用风险利差的期限结构提供了离散时间齐次马尔可夫链转移矩阵,假设时间步长为一年。在意大利,2008年至2012年期间,该时间步长对应于周期的两个阶段(1年),这使得在统计上不可接受该时间步长期间的时间同质性假设。Gordy and Howells(2004)观察到,信用风险调整后的投资组合管理基于时间齐次马尔可夫转移过程,该过程基于事前违约概率,记录评级变量中的所有预期变化,并将所有事后变化记录为意外。9见BCBS 2010a,第1页10 MINEF,2012年经济和金融文件,II:公共金融分析和趋势文件11如果一个周期是一个周期的持续时间,频率是每个周期的周期数。振幅是周期的最小值和最大值绝对值。在我们的例子中:周期=2年,频率=1/2=0.5个周期/年。在本文所指的物理表示法中,一个循环有4个阶段:dy/dx>0d2y/dx2>0,dy/dx>0d2y/dx2<0,dy/dx<0d2y/dx2<0,dy/dx<0d2y/dx2>0,1个最小dy/dx=0d2y/dx2>0,1个最大dy/dx=0d2y/dx2<0。相位周期等于循环周期/4。12在离散分布中,当y(t)>y(t-1)和y(t)>y(t+1)时确定最大值,当y(t)<y(t-1)和y(t)<y(t+1)时确定最小值,当y(t)=y(t-1)和/或y(t)=y(t+1)时确定稳态。
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