Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk

Las correlaciones entre los activos de un portafolio crediticio, son parámetros de suma importancia para la estimación del riesgo crediticio y capital económico de una institución financiera. La literatura especializada en la estimación de las correlaciones entre los activos, que utiliza información...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Castro, Carlos
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Inglés (English)
Publicado: Universidad del Rosario 2012
Materias:
Acceso en línea:https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/2164
http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/15536
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spelling ir-10336-155362019-09-19T12:37:54Z Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk Conjuntos de confianza para la correlación de activos en el riesgo de crédito de un portafolio Castro, Carlos Correlación de activos, modelos espacio estado no gausianos, téncicas de estimación bayesiana, modelo binomial con inflación cero Asset correlation, non-Gaussian state space models, Bayesian estimation techniques, zero-inflated binomial models Las correlaciones entre los activos de un portafolio crediticio, son parámetros de suma importancia para la estimación del riesgo crediticio y capital económico de una institución financiera. La literatura especializada en la estimación de las correlaciones entre los activos, que utiliza información de migraciones entre las calificaciones de riesgo, se ha concentrado principalmente en la estimación puntual de los parámetros, desconociendo la incertidumbre alrededor del estimador puntual. En este articulo utilizamos métodos bayesianos para estimar el modelo factorial dinámico para riesgo de quiebra utilizando datos de calificaciones de riesgo sobre un portafoliocrediticio (McNeil et al., 2005; McNeil andWendin, 2007). Los métodos bayesianos nos permiten:incorporar formalmente la información experta en el proceso de estimación de las correlaciones mediante la distribución a priori y obtener intervalos de confianza alrededor de los parámetrosde interés. Los resultados indican: i) un modelo de dos factores se ajusta mejor a la información histórica de quiebras, que el modelo de un factor (recomendado en Basilea II), ii) resalta la importancia de la introducción de factores no-observables en la especificación del modelo, en particular, las propiedades estadísticas de los factores no-observables puede tener un efecto importante sobre la magnitud de las correlaciones estimadas, iii) las distribuciones a posteriori de las correlaciones entre los activos indican que los intervalos sugeridos por el documento de Basilea subestiman el riesgo sistémico. Asset correlations are of critical importance in quantifying portfolio credit risk and economic capitalin financial institutions. Estimation of asset correlation with rating transition data has focusedon the point estimation of the correlation without giving any consideration to the uncertaintyaround these point estimates. In this article we use Bayesian methods to estimate a dynamicfactor model for default risk using rating data (McNeil et al., 2005; McNeil and Wendin, 2007).Bayesian methods allow us to formally incorporate human judgement in the estimation of assetcorrelation, through the prior distribution and fully characterize a confidence set for the correlations.Results indicate: i) a two factor model rather than the one factor model, as proposed bythe Basel II framework, better represents the historical default data. ii) importance of unobservedfactors in this type of models is reinforced and point out that the levels of the implied asset correlationscritically depend on the latent state variable used to capture the dynamics of default,as well as other assumptions on the statistical model. iii) the posterior distributions of the assetcorrelations show that the Basel recommended bounds, for this parameter, undermine the levelof systemic risk. 2012-06-30 2018-03-07T13:43:31Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/2164 http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/15536 spa eng Copyright (c) 2015 Revista de Economía del Rosario http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf Universidad del Rosario Revista de Economía del Rosario; Vol. 15, Núm. 1 (2012): enero-junio; 19-58 2145-454X 0123-5362
institution EdocUR - Universidad del Rosario
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Asset correlation, non-Gaussian state space models, Bayesian estimation techniques, zero-inflated binomial models
Castro, Carlos
Confidence sets for asset correlations in portfolio credit risk
description Las correlaciones entre los activos de un portafolio crediticio, son parámetros de suma importancia para la estimación del riesgo crediticio y capital económico de una institución financiera. La literatura especializada en la estimación de las correlaciones entre los activos, que utiliza información de migraciones entre las calificaciones de riesgo, se ha concentrado principalmente en la estimación puntual de los parámetros, desconociendo la incertidumbre alrededor del estimador puntual. En este articulo utilizamos métodos bayesianos para estimar el modelo factorial dinámico para riesgo de quiebra utilizando datos de calificaciones de riesgo sobre un portafoliocrediticio (McNeil et al., 2005; McNeil andWendin, 2007). Los métodos bayesianos nos permiten:incorporar formalmente la información experta en el proceso de estimación de las correlaciones mediante la distribución a priori y obtener intervalos de confianza alrededor de los parámetrosde interés. Los resultados indican: i) un modelo de dos factores se ajusta mejor a la información histórica de quiebras, que el modelo de un factor (recomendado en Basilea II), ii) resalta la importancia de la introducción de factores no-observables en la especificación del modelo, en particular, las propiedades estadísticas de los factores no-observables puede tener un efecto importante sobre la magnitud de las correlaciones estimadas, iii) las distribuciones a posteriori de las correlaciones entre los activos indican que los intervalos sugeridos por el documento de Basilea subestiman el riesgo sistémico.
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