Ocena kondycji polskiego sektora bankowego na podstawie analizy swap spreadów

• Autorzy: Piotr Płuciennik

Warianty tytułu

The Assessment Of Polish Bank Sector Condition On The Basis Of Swap Spreads

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Spread pomiędzy stopą procentową LIBOR oraz stałą stopą kontraktu OIS o tym samym czasie zapadalności jest miernikiem kondycji sektora bankowego. W cyklicznych raportach NBP o stabilności systemu finansowego w analogiczny sposób wykorzystuje się spread pomiędzy stopą WIBOR 3M oraz kontraktem OIS. Z uwagi na strukturę niezabezpieczonych depozytów na polskim rynku międzybankowym, w których blisko 90% stanowią depozyty jednodniowe a depozyty o terminie zapadalności dłuższym niż miesiąc nie występują na nim w ogóle, nie ma możliwości oceny, na ile stopa WIBOR odzwierciedla koszt pieniądza na rynku międzybankowym. Z tego powodu wykorzystamy alternatywną miarę kondycji sektora bankowego - swap spread. Parametryczne modele z przełączaniem typu Markowa umożliwiły nam dokonanie identyfikacji reżimów, z których jeden będziemy utożsamiać z dobrą kondycją sektora bankowego a drugi z kondycją osłabioną z racji kryzysu hipotecznego w Stanach Zjednoczonych oraz kryzysu zadłużeniowego w państwach Europy Południowej. Dzięki temu jesteśmy w stanie zidentyfikować momenty, w których skutki kryzysu stały się odczuwalne w polskim sektorze bankowym. Modele z przełączaniem typu Markowa pozwolą nam także na dokładny opis zmienności warunkowej swap spreadu, którą możemy interpretować jako miarę niepewności co do przyszłego ukształtowania się sytuacji w sektorze bankowym w Polsce. (abstrakt oryginalny)

EN

Swap spreads - the spreads between the fixed rate of IRS and the yield of treasury bonds with the same maturity are very useful measure of condition of the banking system. Spreads between WIBOR 3M and OIS contract are used in similar manner in periodical reports on stability of the financial sector. However, nearly 90% of unsecured deposits in the Polish interbank market are overnight and deposits with maturity over one month are not made at all. For this reason it is impossible to determine how the WIBOR reflects the true cost of money in the interbank market. The method we use to assess condition of the banking sector is swap spread. Parametric Markov switching models enabled us to identify two regimes, one standing for good condition of the banking system, the other for state worsened due to mortgage crisis in the United States and government debt crisis in South Europe countries. They also let us identify moments in which symptoms of the crisis became perceptible in the Polish interbank market. Markov switching models also enable us to precisely describe conditional volatility of the swap spread, which we can interpret as a measure of uncertainty as to future situation of the Polish banking sector. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sektor bankowy; Ryzyko kredytowe; Premia za ryzyko; Modele Markowa

EN

Banking sector; Credit risk; Risk premium; Markov models

• Czasopismo: Acta Universitatis Nicolai Copernici. Ekonomia
• Rocznik: 2015
• Tom: 46
• Numer: nr 1
• Strony: 7--22

Twórcy

autor

Piotr Płuciennik

• Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Bibliografia

• Choudhry M. (2006), The determinants of the swap spread, The yield curve.
• Doman, M., Doman, R., (2009), Modelowanie zmienności i ryzyka, Wolters Kluwer Polska.
• Duffie D., Singleton K. J. (1997), An econometric model of the term structure of interest rate swap yields, "Journal of Finance", 52, 1287-1321.
• Huang Y., College M., Chen C. R. (2008), Determinants of Japanese Yen Interest Rate Swap Spreads: Evidence from a Smooth Transition Vector Autoregressive Model, "Journal of Futures Markets", 28(1), 82-107.
• Ito T. (2010), Global financial crisis and US interest rate swap spreads, "Applied Financial Economics", 20, 37-43.
• Ito T. (2013), An Empirical Analysis of US Interest Rate Swap Spreads during the Sovereign Crisis of Euro Zone, "Mediterranean Journal of Social Sciences", 198-203.
• Judd, K. L. (1998), Numerical Methods in Economics, MIT Press.
• Kliber A., Płuciennik P. (2011), An assessment of monetary policy effectiveness in POLONIA rate stabilization during financial crisis, "Bank i Kredyt", 42(4), 5-30.
• Lekkos I., Milas C. (2001), Identifying the factors that affect interest rate swap spreads: some evidence from the United States and the United Kingdom, "Journal of Futures Markets", 21, 737-768.
• Lekkos I., Milas C. (2004), Common risk factors in the US and UK interest swap markets: evidence from a non-linear vector autoregression approach, "Journal of Futures Mar-kets", 24, 221-250.
• McCulloch, R. E. and Tsay, R. S. (1993). Bayesian inference and prediction for mean and variance shifts in autoregressive time series, "Journal of the American Statistical As-sociation", 88, 968-978.
• Narodowy Bank Polski (2004), Obroty na rynku walutowym i rynku pozagiełdowych instrumentów pochodnych w Polsce, www.nbp.pl (04.11.2009).
• Narodowy Bank Polski (2007), Obroty na rynku walutowym i rynku pozagiełdowych instrumentów pochodnych w Polsce, www.nbp.pl (04.11.2009).
• Narodowy Bank Polski (2010), Obroty na rynku walutowym i rynku pozagiełdowych instrumentów pochodnych w Polsce, www.nbp.pl (30.11.2011).
• Narodowy Bank Polski (2013), Obroty na rynku walutowym i rynku pozagiełdowych instrumentów pochodnych w Polsce, www.nbp.pl (26.09.2013).
• Petzold C. (2009), Canonical Splines in WPF and Silverlight", http://www.charlespetzold.com/blog/2009/01/Canonical-Splines-in-WPF-and-Silverlight.html, pobrano 21.06.2015.
• Płuciennik P. (2014), Determinanty swap spreadów w Polsce, "Acta Universitatis Nicolai Copernici", 45(1), 115-132.
• Schwarz K. (2009), Mind the gap: disentangling credit and liquidity in risk spreads, working paper of University of Pennsylvania Wharton School of Business
• Thornton D. L. (2009), What the LIBOR-OIS Spread Says, Economic Synopses, 24.
• Understanding the TED spread (2008), http://www.econbrowser.com/archives/2008/09/understanding_t.html
• Van Deventer R. D. (2012), Why is the 30 Year Swap Spread to Treasuries Negative? http://www.kamakuraco.com/Blog/tabid/231/EntryId/377/Why-is-the-30-Year-Swap-Spread-to-Treasuries-Negative.aspx.

Identyfikatory

DOI

10.12775/AUNC_ECON.2015.001