Wykorzystanie wartości likwidacyjnej aktywów kredytobiorcy i metody Monte Carlo do wyznaczenia oprocentowania kredytu bankowego.

• Autorzy: Andrzej Paliński

Warianty tytułu

Bank Loan Pricing with Use the of the Monte Carlo Method and the Liquidation Value of Borrower's Assets

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono model symulacyjny pozwalający na wyznaczenie oprocentowania kredytu bankowego na etapie zwierania umowy kredytowej. Punktem wyj-ścia do obliczeń jest model teoretyczny wykorzystujący teorię gier, z którego wynika, że kredytobiorca, mając możliwość renegocjacji zadłużenia bankowego, dąży do spłaty kwoty kredytu nie wyższej niż wartość likwidacyjna swoich aktywów z punktu widzenia banku. W związku z tym oprocentowanie kredytu powinno uwzględniać nie tylko premię na ryzyko niepowodzenia działalności gospodarczej dłużnika, ale także premię na ewentualny spadek wartości likwidacyjne aktywów kredytobiorcy. Zawarty w pracy przykładowy model symu-lacyjny bierze pod uwagę wiele zmiennych losowych, w tym: przepływy pieniężne kredyto-biorcy w kolejnych latach działalności, wartości aktywów posiadanych przez kredytobiorcę przed zawarciem umowy kredytowej, stopy odzysku poszczególnych kategorii aktywów i inne, a także ich wzajemne współczynniki korelacji. Wyniki symulacji pokazują, że przy jednakowej rentowności i ryzyku przedsięwzięcia gospodarczego dłużnika rentowność kre-dytu dla banku zależy w dużym stopniu od wartości aktywów posiadanych przez kredyto-biorcę przed rozpoczęciem przedsięwzięcia.(abstrakt oryginalny)

EN

This paper presents a simulation model which allows to determine bank loan in-terest rate at the stage of writing a loan agreement. The starting point of the calculation is a theoretical model that uses the game theory, which states that the borrower, with the possi-bility of bank debt renegotiation, aims to repay the loan amount no greater than the liquida-tion value of its assets from the point of view of the bank. Therefore, the loan interest rate should take into account not only the premium for the risk of failure of debtor's business, but also a premium for a possible decline in the value of the borrower's assets. An example of a simulation model presented in the article takes into account a number of random varia-bles including: the borrower's cash flow in subsequent years, the value of assets owned by the borrower prior to the credit agreement, the recovery rate of each asset category and the other, and their mutual correlations. The simulation results show that, having equal profita-bility and risk of the debtor's project, the profitability of the bank loan depends largely on the value of assets owned by the borrower before the start of the project.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Kredyt; Banki; Oprocentowanie kredytów bankowych; Symulacja

EN

Credit; Banks; Bank lending rate; Simulation

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2014
• Numer: nr 371 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a rynek polski
• Strony: 245--254

Twórcy

autor

Andrzej Paliński

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Bibliografia

• Aghion P., Bolton P., 1992, An Incomplete Contracts Approach to Financial Contracting, Review of Economic Studies, no. 3.
• Benmelech E., Bergman N., 2008, Liquidation values and the credibility of financial contract renego-tiation: evidence from U.S. airlines, Quarterly Journal of Economics, no. 4.
• Benmelech E., Bergman N., 2009, Collateral pricing, Journal of Financial Economics, no. 91.
• Bolton P., Scharfstein D., 1996, Optimal Debt Structure and the Number of Creditors, The Journal of Political Economy, no. 1.
• Crouhy M., Galai D., Mark R., 2000, A comparative analysis of current credit risk models, Journal of Banking & Finance, no. 1-2.
• Franks J.R., Sussman O., 2005, Financial Distress and Bank Restructuring of Small to Medium Size UK Companies, The Review of Finance, no. 1.
• Glasserman P., 2004, Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer Verlag, New York- -Berlin-Heidelberg.
• Hart O., Moore J., 1994, A Theory of Debt Based on the Inalienability of Human Capital, The Quar-terly Journal of Economics, no. 4.
• Hart O., Moore J., 1998, Default and renegotiation: a dynamic model of debt, The Quarterly Journal of Economics, no. 1.
• Jackel P., 2002, Monte Carlo Methods in Finance, John Wiley & Sons, Chichester.
• John K., Lynch A., Puri M., 2003, Credit ratings, collateral, and loan characteristics: implications for yield, Journal of Business, t. 76.
• Merton R., 1974, On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates, The Journal of Finance, t. 29.
• Niinimaki J., 2011, Nominal and true cost of loan collateral, Journal of Banking and Finance, t. 35.
• Noetzel P., 2011, Strukturalne i zredukowane modele pomiaru ryzyka kredytowego wykorzystywane w praktyce bankowej, Ekonomia i Zarządzanie, nr 1.
• Paliński A., 2013a, Analiza ekonomicznych warunków umowy kredytowej w ujęciu teorii gier, Wy-dawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice.
• Paliński A., 2013b, Loan payment and renegotiation: The role of the liquidation value, SSRN work-ing paper, http://ssrn.com/abstract=2325424 (13.06.2015).
• Paliński A., 2013c, Wpływ wartości likwidacyjnej aktywów firmy na oprocentowanie kredytu - bada-nia polskich spółek giełdowych, Bank i Kredyt, nr 2.
• Siarka P., 2012, Symulacyjna analiza rentowności kredytów detalicznych. Testowanie warunków skrajnych, Bank i Kredyt, nr 2.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2014.371.21