Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Szacowanie ryzyka kredytowego w modelu opcyjnym

100%

Krysiak Z.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2004

|

nr 1037, t. 1 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek. T. 1

330-348

Celem artykułu jest zaprezentowanie możliwości monitorowania poziomu ryzyka kredytowego i jego zmian dla przedsiębiorstw na podstawie branży budowlanej w Polsce, spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie (GPW). Monitorowanie zostanie dokonane przy wykorzystaniu modelu opcyjnego metodą podobną do stosowanej przez firmę doradczą Moody's - KMV (MKMV). Przedmiotem pracy będzie także zaprezentowanie modelu - wzorca zbudowanego na podstawie firm z branży budowlanej obecnych na GPW, służącego do szacowania ryzyka kredytowego firm budowlanych, których akcje nie są notowane na giełdzie, będących w portfelach kredytowych banków. Na drodze do realizacji wymienionych celów autor stawia następującą tezę: wycena wartości firmy poprzez określenie parametrów rozkładu funkcji gęstości prawdopodobieństwa przy użyciu modelu opcyjnego stwarza możliwości analizowania zachowania się ryzyka kredytowego. Odnosząc się do tezy głównej, autor stawia tezę pomocniczą, że informacje giełdowe mogą posłużyć do wyznaczenia wzorców branżowych wartości firmy wykorzystujących istnienie określonych korelacji pomiędzy pewnymi miarami finansowymi ze sprawozdań finansowych a profilem wartości firmy. Autor uważa, że teza o istnieniu związku pomiędzy wartością firmy, ryzykiem biznesowym a ryzykiem kredytowym jest prawdziwa. W takim wypadku monitorowanie ryzyka kredytowego uzyskuje wysoką rangę także przez fakt, że jest wyznacznikiem ryzyka biznesowego oraz wartości firmy. Ilościowe i jakościowe oszacowanie ryzyka biznesowego i wartości firmy może być weryfikowane lub postrzegane przez pryzmat ilościowej i jakościowej oceny ryzyka kredytowego. Ryzyko biznesowe może być mierzone przy wykorzystaniu funkcji rozkładu gęstości prawdopodobieństwa wartości firmy jako odchylenie standardowe rozkładu. Odchylenie to jest uzależnione od cech branży oraz rodzaju działalności operacyjnej. (fragment tekstu)

2

Ocena ryzyka kredytowego branży budowlanej za pomocą modelu MKMV

75%

Wójciak M.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2006

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Część 1

147-160

W opracowaniu podjęto próbę wykorzystania modelu wyceny opcji do pomiaru ryzyka kredytowego branży budowlanej w warunkach polskiej gospodarki. W tym celu wykorzystano dane spółek budowlanych notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. (fragment tekstu)

3

Bezrobocie jako przejaw ryzyka ekonomicznego na rynku pracy

75%

Balcerowicz-Szkutnik M.

Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2010

|

Zastosowanie modeli prognostycznych w analizach wybranych zjawisk ekonomiczno-społecznych.

154-177

Rynek racy w Polsce staje przed jednym z ważniejszych wyzwań, jakimi są zmiany demograficzne i starzenie się społeczeństwa. Z roku na rok następuje kurczenie się zasobów pracy. Przedwczesne wycofywanie się z życia zawodowego osób po 50 roku życia stanowi dziś poważny problem społeczno-ekonomiczny. (fragment tekstu)

4

Zastosowanie modeli czynnikowych w zarządzaniu portfelowym ryzykiem kredytowym na przykładzie kredytów hipotecznych i gotówkowych

75%

Osiński P.

Management and Business Administration. Central Europe

|

2012

|

20

|

nr 5

13-28

Cel: W literaturze przedmiotu i w praktyce brakuje jednolitego standardu pomiaru portfelowego ryzyka kredytowego w odniesieniu do kredytów detalicznych. Dlatego w niniejszym artykule autor stawia sobie za cel przybliżenie możliwości użycia tzw. modeli czynnikowych w zarządzaniu portfelowym ryzykiem kredytowym instytucji kredytowej. Metoda: Autor przedstawia analizę teoretyczną własności modeli czynnikowych, a następnie ilustruje ich zastosowanie na przykładzie danych o kredytach hipotecznych i kredytach gotówkowych pochodzących z jednej z dużych instytucji kredytowych licencjonowanych w Polsce. W artykule wykorzystane są narzędzia analizy wrażliwości. Wnioski: Znaczące różnice w wyliczonych kredytowych wartościach zagrożonych wskazują na niezwykle istotną rolę założeń poszczególnych wersji modeli oraz doboru parametrów przy wykorzystaniu tej grupy modeli. Ponadto, sugeruje to konieczność używania dodatkowych narzędzi weryfikacji poprawności wyliczeń, takich jak np. analiza warunków skrajnych czy też wiedza ekspercka. Oryginalność: Wkład w literaturę przedmiotu jest dwojaki. Przede wszystkim w artykule został przedstawiony sposób wykorzystania modeli czynnikowych dla portfeli detalicznych ekspozycji kredytowych oraz uzyskane na podstawie danych empirycznych wyniki kalkulacji kredytowej wartości zagrożonej. Dodatkowo zanalizowana została wrażliwość kredytowych wartości zagrożonych na dobór modelu oraz parametrów ryzyka. (abstrakt oryginalny)

5

Modelowanie ryzyka kredytowego wierzytelności hipotecznych

75%

Krysiak Z.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2004

|

nr 1037, t. 1 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek. T. 1

312-329

W niniejszym artykule autor odnosi się do problemu modelowania ryzyka kredytowego wierzytelności hipotecznych z perspektywy roli dla rozwoju rynku finansowania nieruchomości. W tym celu zostały przedstawione okoliczności i uwarunkowania stanowiące istotne bodźce uzasadniające potrzebę przyspieszania wdrażania systemowych rozwiązań do zarządzania ryzykiem portfeli kredytów hipotecznych. W ramach tych rozwiązań zagadnienie rozwoju i wykorzystania instrumentów do redukcji ryzyka banku i sprzedaży ryzyka do innych instytucji finansowych staje się jednym z podstawowych problemów oraz głównych celów modelowania ryzyka kredytowego. W związku z tym rozwój rynku ubezpieczeń i rynku instrumentów pochodnych staje się ważnym zagadnieniem dla praktyki oraz stymulowania rozwoju pierwotnego i wtórnego rynku finansowania nieruchomości. Autor stawia tezę, że osiągnięcie skali rozwoju rynku finansowania nieruchomości mierzonego stosunkiem wielkości portfela kredytów hipotecznych do PKB na poziomie 50% jest możliwe dzięki dobrze rozwiniętemu rynkowi ubezpieczeń i gwarancji portfeli kredytów hipotecznych1. W dalszej części artykułu autor prezentuje w sposób ideowy istotne elementy odnoszące się do problemu ryzyka kredytowego oraz jego przenoszenia (ubezpieczenia) na firmę ubezpieczeniową. (fragment tekstu)

6

Premia za ryzyko kredytowe - dwie koncepcje modelowania

75%

Jajuga K.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu

|

2004

|

nr 1037, t. 1 Inwestycje finansowe i ubezpieczenia - tendencje światowe a polski rynek. T. 1

212-219

Stopa wolna od ryzyka (risk-free rate) jest z reguły łatwa do zidentyfikowania (jest to np. stopa rentowności dłużnych instrumentów skarbowych), kluczowym problemem w modelowaniu ryzyka kredytowego jest określenie premii za ryzyko kredytowe, tzw. spreadu kredytowego (credit spread). W tym artykule przedstawimy i porównamy dwa modele spreadu kredytowego. Pierwszy z nich jest to model klasyczny, wynikający z tzw. struktury terminowej ryzyka kredytowego; drugi model jest naszą propozycją interpretacji znanego modelu Mertona na potrzeby określenia spreadu kredytowego. (fragment tekstu)

7

Measuring Non-Performing Loans During (and After) Credit Booms

75%

Serwa D.

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics (CEJEME)

|

2013

|

5

|

nr 3

163-183

In this study we evaluate the distortion of the ratio of non-performing loans (NPL) caused by rapid credit growth to show that the bias in this ratio (caused by the prolonged credit boom) may indeed be significant. Next, we discuss an adjustment to the NPL ratio based on a theoretical model of a loan portfolio. This adjustment is robust for credit booms and busts; therefore, it can be used to compare credit quality ratios across distinct portfolios and banks as well as to simulate future NPL ratio developments. Our estimates of the portfolio of housing loans in Poland show that the new adjusted index of non-performing loans is robust to different model specifications. (original abstract)

8

Credit Risk Modeling Using Interpreted XGBoost

75%

Hernes M., Adaszyński J., Tutak P.

Problemy Zarządzania

|

2023

|

21

|

nr 3

46-70

Cel: Celem niniejszych badań jest opracowanie modelu oceny ryzyka kredytowego z wykorzystaniem klasyfikatora XGBoost z uwzględnieniem interpretowalności tego modelu. Metodologia: w niniejszych badaniach w celu modelowania ryzyka wykorzystano metodę Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Jest to metoda stosowana do problemów regresji i klasyfikacji. Opiera się na sekwencji drzew decyzyjnych wykorzystujących gradientową metodę optymalizacji funkcji straty w celu minimalizacji błędów słabych estymatorów. Wykorzystano również metody umożliwiające dokonanie lokalnych i globalnych interpretacji: wykresy ceteris paribus, SHAP i badanie ważności cech. Wyniki: na podstawie wyników badań można stwierdzić, że XGBoost osiągnął wyższe wartości metryk efektywności niż regresja logistyczna, z wyjątkiem wartości metryki czułości, Oznacza to, że XGBoost wskazał mniejszy odsetek wszystkich złych klientów. Wyniki interpretacji lokalnej pozwalają stwierdzić, że w przypadku klienta na decyzję kredytową pozytywnie wpływają oceny punktowe od zewnętrznych dostawców, liczba lat samochodu oraz wykształcenie wyższe, natomiast negatywnie wpływają niska zewnętrzna ocena scoringowa oraz krótki staż pracy. Taka informacja pozwala na uargumentowanie negatywnej decyzji kredytowej. Wyniki interpretacji globalnej pozwalają wnioskować, że wyższym wartościom cech związanych ze wskaźnikami towarzyszą ujemne wartości Shapleya, co można interpretować jako negatywny efekt wpływu na zmienną objaśniającą. Ograniczenia/implikacje badawcze: metody XGBoost, A ceteris paribus plot, SHAP i feature importance mogą być wykorzystane do opracowania modelu oceny ryzyka kredytowego z uwzględnieniem interpretowalności uczenia maszynowego. Głównym ograniczeniem badań jest porównanie wyników XGBoost jedynie z wynikami regresji logistycznej. Przyszłe badania powinny skupić się na porównaniu wyników XGBoost z innymi metodami uczenia maszynowego, w tym z sieciami neuronowymi. Oryginalność/wartość: jednym z kluczowych procesów realizowanych w bankach, jest proces podej-mowania decyzji dotyczących udzielenia kredytów, czyli ocena ryzyka spłaty zobowiązania przez klienta. W sektorze finansów konsumenckich procesy te są zwykle w dużym stopniu zautomatyzowane, a coraz częściej wykorzystuje się w tym celu najnowsze metody uczenia maszynowego oparte na sieciach neuronowych i metodach uczenia zespołowego. Choć modele uczenia maszynowego pozwalają na osiągnięcie wyższej dokładności oceny ryzyka kredytowego w porównaniu z tradycyjnymi metodami statystycznymi, to głównym problemem jest niska interpretowalność modeli uczenia maszynowego. Modele te często występują jako "black box". Interpretacja wyników modeli oceny ryzyka jest jednak bardzo ważna ze względu na konieczność wyjaśnienia klientowi powodów oceny jego ryzyka kredytowego. (abstrakt oryginalny)

9

On advanced credit risk model

75%

Jajuga K.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2007

|

Matematyczne i ekonometryczne metody oceny ryzyka finansowego

65-72

Risk modeling is the one of the most advanced fields of financial research, where the applications of quantitative methods play a crucial role. This particularly refers to credit risk, which, besides market risk and operational risk, is the basic type of risk occurring in financial institutions and enterprises. Credit risk faced by one party is a risk that the other party will not make contractual payments specified in the agreement made by these two parties. Credit risk occurs in debt contracts such as loans, bonds, but it also occurs in the other types of obligations, like forwards, swaps or options. For simplicity, in this paper we consider credit risk with the reference to loans. (fragment of text)

10

Ryzyko, czas i dobrobyt

75%

Rybicki W.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2009

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i komputerowe w finansach i ubezpieczeniach 2007

363-379

W pracy zasygnalizowano formalne podobieństwa zadań kwantyfikacji ryzyka, dystrybucji dochodów i ogólnego problemu dyskontowania. (...) Zamysłem autora pracy było skonfrontowanie metodologii wspomnianych obszarów badawczych i wyeksponowanie najistotniejszej ich cechy wspólnej: rangowania przez agregacje całkową, uwzględniającą specyfikę preferencji decydenta. (fragm. tekstu)

11

Modelowanie ryzyka portfela kredytowego. Część II

75%

Kuryłek W.

Bank i Kredyt

|

2003

|

nr 6

72-80

Szczegółowo zaprezentowano podstawowe podejścia do zarządzania ryzykiem portfela kredytowego - zarówno te o charakterze czysto naukowym, jak i te, które przybrały formę powszechnie znanych produktów komercyjnych.

12

Modelling Recovery Rate for Incomplete Defaults Using Time Varying Predictors

75%

Starosta W.

Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics (CEJEME)

|

2020

|

12

|

nr 2

195-225

The Internal Rating Based (IRB) approach requires that financial institutions estimate the Loss Given Default (LGD) parameter not only based on closed defaults but also considering partial recoveries from incomplete workouts. This is one of the key issues in preparing bias-free samples, as there is a need to estimate the remaining part of the recovery for incomplete defaults before including them in the modeling process. In this paper, a new approach is proposed, where parametric and non-parametric methods are presented to estimate the remaining part of the recovery for incomplete defaults, in predefined intervals concerning sample selection bias. Additionally it is shown that recoveries are driven by different set of characteristics when default is aging. As an example, a study of major Polish bank is presented, where regression tree outperforms other methods in the secured products segment, and fractional regression provides the best results for non-secured ones. (original abstract)

13

Modelowanie ryzyka portfela kredytowego. Część I

75%

Kuryłek W.

Bank i Kredyt

|

2003

|

nr 5

66-73

Przedstawiono rys historyczny metod zarządzania ryzykiem rynkowym oraz zarządzania ryzykiem kredytowym, w tym problematykę zarządzania portfela kredytowego.

14

Bankrupt UK Cities : PD Model for Credit Risk in Sub-Sovereign Sector

75%

Prorokowski L.

Bank i Kredyt

|

2016

|

nr 6

495-527

We develop a PD model (PD - probability of default) for sub-sovereign entities, namely UK municipalities. Our methodology serves as an alternative for banks that use the standardised approach or scorecard-based models for assessing the probability of default for municipalities, local authorities and other sub-sovereign entities. Focusing on credit exposures to municipalities, we address the concerns that sub-sovereign and sovereign entities are nowadays more risky than large corporate or bank entities. Furthermore, discussing the current and forthcoming regulatory frameworks for credit risk models, we point to the existence of contradictory regulations and argue that dispensing with the conservative approach may lead to a build-up of credit risk that cannot be accurately captured. With this in mind, we argue that PD models should remain conservative so that banks can accumulate sufficient capital to cover the crisis-induced default exposures. (original abstract)

15

Rank-order Statistics for Validating Discriminative Power of Credit Risk Models

75%

Prorokowski L.

Bank i Kredyt

|

2016

|

nr 3

227-249

This paper provides practical insights into common statistical measures used to validate a model's discriminatory power for the probability of default (PD), loss liven default (LGD) and exposure at default (EAD). The review of available rank-order statistics is not based on analysing empirical data. Thus, the study has more of an informative value without delivering empirical evidence. When there is an alternative model available for comparison, this paper proposes to use the cumulative accuracy curve and the accuracy ratio to assess the rank-order ability for PD models given their popularity in practice. When there is no model available for comparison, due to the limited techniques in this area, this paper proposes to compare the confidence intervals in order to prove that a rating system has any discriminative power. For the LGD/EAD/slotting models, this paper recommends using a graph to check the rank-order ability. No statistical test is recommended. Focusing on enhancing practical implications for the financial industry, this paper advises banks on the existing CRR self-attestation requirements. (original abstract)

16

Ryzykowne modele

63%

Piołunowicz M.

Gazeta Bankowa

|

2002

|

nr 2

30-31

Modele ryzyka kredytowego umożliwiają łatwiejszą i bardziej precyzyjną jego identyfikację, pomiar, zarządzanie i kontrolę. Pozwalają też na stworzenie czytelniejszego i bardziej spójnego systemu wyznaczania limitów, rezerw oraz ilości kapitału alokowanego na równoważenie ryzyka. Podejście oparte na modelowaniu ryzyka umożliwia określenie wymaganego przez nadzór poziomu rezerw kapitałowych. Przedstawiono problemy, jakie się pojawiają w tworzeniu systemów modelowania ryzyka kredytowego w bankach w Polsce.

17

IFRS 9 in Credit Risk Modelling

63%

Prorokowski Ł.

Bank i Kredyt

|

2018

|

nr 6

639-670

Analysing model documentation for 17 AIRB and FIRB credit risk models, this paper delivers IFRS 9 gap analysis of the existing models used for capital adequacy requirements. Based on the review of the IFRS 9 regulatory framework, the paper assumes that the use of the existing models may cause IFRS 9-related compliance gaps that render the existing models inadequate for the provisioning of expected losses. Recognising the potential IFRS 9 gaps, the paper addresses the question whether there is synergy between the AIRB and FIRB modelling approaches and the IFRS 9 rules. To this end, the paper confirms that the existing credit risk models cannot be re-used for IFRS 9 in their current forms. (original abstract)

18

Modelowanie oprocentowania kredytów bankowych z wykorzystaniem teorii gier i wartości likwidacyjnej

63%

Paliński A.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2014

|

nr 198, cz. 2 Finanse - problemy - decyzje 2014. Cz. 2

195-205

W niniejszym artykule proponuje się zastosowanie modelu teoretycznego, wywodzącego się z teorii gier, do wyznaczania oprocentowania kredytów bankowych, w tym premii za ryzyko. W dalszej perspektywie możliwe jest użycie tego modelu do zarządzania ryzkiem i określania wartości zagrożonej. Głównym celem artykułu jest wyznaczenie stóp procentowych z modelu teoriogrowego dla kredytów wybranych polskich spółek giełdowych i porównanie ich z rzeczywistym oprocentowaniem zadłużenia kredytowego tych spółek. Dalsza część artykułu przedstawia się następująco: W punkcie pierwszym przedstawiono założenia teoretyczne modelu spłaty kredytu wykorzystującego teorię gier i wartość likwidacyjną. W punkcie drugim zastosowano ten model do wyliczenia stóp procentowych zadłużenia kredytowego wybranych spółek giełdowych. W punkcie trzecim przeprowadzono analizę wrażliwości modelu na zmianę parametrów wejściowych. Artykuł zakończono krótkim podsumowaniem. (fragment tekstu)

19

Modelling corporate credit risk

63%

Łupiński M.

Journal of Management and Financial Sciences

|

2014

|

7

|

nr 17

29-48

The main goal of this paper is to present a credit value at risk (CVaR) approach to credit risk evaluation in a corporate segment. This method is a derivation of value at risk quan- tile risk measure used broadly in practice in the area of market risk assessment. Therefore it can be easily introduced to analysts with the principles of VaR estimation knowledge As a risk measure deriving from common methodological roots it also integrates easily with the market risk measures and is a good input to risk aggregation methods (like copulas functions) used for risk integration at the level of financial institutions' particular units and whole organizations. The paper consists of two parts. In the first part, theoretical alternatives to the CVaR model are described and the CVaR theoretical and mathematical background is discussed In the second part, practical, the CVaR measure for the group of Polish firms are computed with the help of functions built-in the Matlab package and its Statistics toolbox. (original abstract)

20

Credit Risk Management in Finance : a Review of Various Approaches

63%

Wójcicka-Wójtowicz A.

Operations Research and Decisions

|

2018

|

28

|

nr 4

99-106

Classification of customers of banks and financial institutions is an important task in today's business world. Reducing the number of loans granted to companies of questionable credibility can positively influence banks' performance. The appropriate measurement of potential bankruptcy or probability of default is another step in credit risk management. Among the most commonly used methods, we can enumerate discriminant analysis models, scoring methods, decision trees, logit and probit regression, neural networks, probability of default models, standard models, reduced models, etc. This paper investigates the use of various methods used in the initial step of credit risk management and corresponding decision process. Their potential advantages and drawbacks from the point of view of the principles for the management of credit risk are presented. A comparison of their usability and accuracy is also made. (original abstract)