Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

PL EN


2014 | 206 | 86-102

Article title

Metoda creditmetrics a pomiar ryzyka portfela kredytowego

Authors

Content

Title variants

EN
Creditmetrics Method and Risk Measurement of Credit Portfolio

Languages of publication

PL

Abstracts

PL
Artykuł prezentuje metodę CreditMetrics jako najbardziej uniwersalne narzędzie do pomiaru ryzyka kredytowego. Model ten wykorzystuje koncepcję wartości zagrożonej i umożliwia oszacowanie największej możliwej straty, która może być poniesiona na konkretnym kredycie lub portfelu kredytów dla danego poziomu ufności. W części empirycznej artykułu zbadano ryzyko hipotetycznego portfela kredytów udzielonych spółkom notowanym na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie i posiadających rating agencji Moody's z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo. W wyniku symulacji otrzymano histogram przyszłych wartości portfela kredytowego, którego kształt potwierdził, że rozkład przyszłych wartości portfela kredytów posiada gruby ogon i jest lewostronnie skośny. Zgodnie z symulacją w najbardziej prawdopodobnym scenariuszu wszystkie spółki wchodzące w skład rozważanego portfela zachowają swój aktualny rating kredytowy na koniec rozpatrywanego okresu.
EN
This paper presents CreditMetrics method as the most universal credit risk measurement approach. This model utilizes the concept of Value at Risk and enables us to evaluate the worst possible loss, which can be incurred on a specific credit or credit portfolio, with the given confidence level. In the empirical part of this paper risk of a hypothetical portfolio composed of 6 credits was examined. Since risk estimation with the use of analytical methods for such case was not possible, Monte Carlo simulation was used to solve this problem. In order to obtain correlated and normally distributed variables, Cholesky decomposition was employed. As a result of the simulation histogram of forward portfolio values was obtained, which shape confirmed that the distribution of credits values has fat tail and is highly skewed to the left. According to the simulation, the most probable situation was that all companies from our portfolio will remain in their current credit rating at the end of the year.

Year

Volume

206

Pages

86-102

Physical description

Contributors

References

  • Capiga M. (2006), Działalność kredytowa monetarnych instytucji finansowych, Difin, Warszawa.
  • CreditMetrics - Technical Document (1997), JP Morgan, New York, April 2.
  • Crouchy M., Galai D., Mark R. (2000), A comparative analysis of current credit risk models, "Journal of Banking & Finance", No. 24.
  • EMEA Structured Finance Rating Transitions: 1989-2012 (2013), Moody's Investors Service, Special Comment, May 28.
  • European Corporate Default and Recovery Rates, 1985-2012 (2013), Moody's Investors Service, Special Comment, June 4.
  • Jajuga K. (2007), Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • Langner A. (2007), CreditMetrics a portfel kredytów zagrożonych, CeDeWu, Warszawa.
  • Saunders A. (2001), Metody pomiaru ryzyka kredytowego: KMV, VAR, CreditMetrics, LAS, RAROC, Credit Risk Plus, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.
  • Saunders A., Allen L. (2002), Credit Risk Measurement. New Approaches to Value at Risk and Other Paradigms, John Wiley & Sons, Inc., New York.
  • Weekly Market Outlook (2013), Moody's Analytics, Market Data Highlights, 5 December.
  • Wilmott P. (2006), Paul Wilmott on Quantitative Finance, John Wiley & Sons, Ltd, Chichester.

Document Type

Publication order reference

Identifiers

ISSN
2083-8611

YADDA identifier

bwmeta1.element.desklight-e4e5e711-ef1d-4faf-af69-6679dda937b7
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.