In: Ekonomický časopis/Journal of Economics, vol. 60, no. 10
Petr Gapko - Martin Šmíd
Details:
Year, pages: 2012, 1005 - 1023
Keywords:
credit risk, mortgage, delinquency rate, generalized hyperbolic distribution, normal distribution
JEL Classification: G21
Article type: Vedecký článok / Article
About article:
V našem článku se soustředíme na metodologii kvantifikování kreditního rizika. Demonstrujeme, že současné regulatorní standardy jsou přinejmenším nedokonalé. Zobecněním dobře známého KMV modelu, na kterém je částečně založen Basel II, stavíme model obsahující dynamiku společného faktoru, který ovlivňuje aktiva dlužníka a který v našem modelu nemusí sledovat normální rozdělení. Na historických poměrech delikvencí hypotečního portfolia ukazujeme, jak mohou být odhadnuty parametry našeho modelu. Přinášíme statistickou evidenci, která dokazuje, že model obsahující jiné než normální rozdělení je daleko vhodnější a že předpoklad normálně rozdělených rizikových faktorů může být nebezpečné. Zvláště v průběhu volatilních časových úseků podobných současné krizi může metodologie založená na normálním rozdělení podceňovat dopad změn ve chvostových ztrátách způsobených podkladovými rizikovými faktory.
In our paper, we focus on the credit risk quantification methodology. We demonstrate that the current regulatory standards for credit risk management are at least not perfect. Generalizing the well-known KMV model, standing behind Basel II, we build a model of a loan portfolio involving a dynamics of the common factor, influencing the borrowers’ assets, which we allow to be non-normal. We show how the parameters of our model may be estimated by means of past mortgage delinquency rates. We give statistical evidence that the non-normal model is much more suitable than the one which assumes the normal distribution of risk factors. We point out in what way the assumption that risk factors follow a normal distribution can be dangerous. Especially during volatile periods compa-rable to the current crisis, the normal-distribution-based methodology can underestimate the impact of changes in tail losses caused by underlying risk factors.
How to cite:
ISO 690:
Gapko , P., Šmíd, M. 2012. Modeling a Distribution of Mortgage Credit Losses. In Ekonomický časopis/Journal of Economics, vol. 60, no.10, pp. 1005-1023. 0013-3035.
APA:
Gapko , P., Šmíd, M. (2012). Modeling a Distribution of Mortgage Credit Losses. Ekonomický časopis/Journal of Economics, 60(10), 1005-1023. 0013-3035.