Книги
Default correlation impact on the loan portfolio credit risk measurement for the "green" finance as an example
Книги
Default correlation impact on the loan portfolio credit risk measurement for the "green" finance as an example
Penikas, H. Default correlation impact on the loan portfolio credit risk measurement for the "green" finance as an example / H. Penikas; The Central Bank of the Russian Federation, Research and Forecasting Department. — Moscow : Bank of Russia, december 2023. — 59 p.: il.. — (Working Paper Series; # 121). — References: p. 56-59.
Аннотация
Default correlation parameter has a material impact on the loan portfolio credit risk. Moreover, the impact is more complex than that of the default probability itself. Current study shows that the rise in default correlation can simultaneously lead to multi-directional changes in different types of risk-measures or focus on a single risk measure, but at different confidence levels. The cause for such dual impact lies in the often neglected rising impact of the default rate (DR) distribution bimodality. In general, we evidence that rise in default correlation produces a multiplicative effect of the probability of default (PD): risk measure declines for low PDs and rises for high PDs, but changes are non-proportionate for the same changes in default correlation. Similar effects , in particular, may arise when augmenting the proportion of "green" lending. Moreover, when such a trend is associated with the decline in PD for the "green" sector and PD rise for the "brown" one, there is an overall reduction in the loan portfolio credit risk in the long-run. However, it is witnessed only after its rise in the mid-term. The paper is accompanied with the relevant codes. They enables the interested parties to replicate the findings, as well as to derive credit risk parameters for any given DR time series and model a DR distribution for any set of distribution mixture parameters.
Ключевые слова
- #банки
- #банковские риски
- #банковское регулирование
- #вероятность дефолта
- #графики
- #департамент исследований и прогнозирования
- #зеленое финансирование
- #зеленые кредиты
- #издания банка россии
- #корреляция
- #кредитные риски
- #кредитный портфель
- #методы расчетов
- #оценка риска
- #работы сотрудников
- #риск дефолта
- #риски климатические
- #риски финансовые
- #финансовое регулирование
-
УДК:336.71
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Пеникас, Г. Эффект корреляции дефолтов на оценку кредитного риска портфеля ссуд на примере "зеленого" финансирования / Г. Пеникас. — Москва : Банк России, декабрь 2023. — 60 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 121).
- 2. Penikas, H. Model risk for acceptable, but imperfect, discrimination and calibration in Basel PD and LGD models / H. Penikas. — Moscow : Bank of Russia, april 2022. — 16 p.. — (Working Paper Series. # 92).
- 3. Машнина, Е. Кредитный риск банка в контексте ESG-повестки / Е. Машнина, Л. Германович // Банковский вестник. — Минск, 2024 — N 1. — С.16-22.
- 4. Penikas, H. Minimum sample size definition for the purpose of the loss provisions’ extrapolation under the presence of default correlation / H. Penikas. — Moscow : Bank of Russia, may 2024. — 28 p.. — (Working Paper Series. # 128).
- 5. Пеникас, Г. Определение минимального размера выборки для задачи экстраполяции резервов при наличии корреляции дефолтов / Г. Пеникас. — Москва : Банк России, май 2024. — 29 с.. — (Серия докладов об экономических исследованиях. № 128).
- 6. Полянский, Ю. Ключевые этапы разработки моделей ПВР / Ю. Полянский // Риск-менеджмент в кредитной организации. — Москва, 2024 — N 2. — С.39-58.
- 7. Широбокова, М.А. Совершенствование моделей оценки банковских рисков кредитования с применением технологий искусственного интеллекта / Широбокова Маргарита Александровна. — Ижевск :2022. — 19 с.
- 8. Козлов, В. Использование ChatGPT в моделировании кредитных рисков / В. Козлов // Риск-менеджмент в кредитной организации. — Москва, 2024 — N 2. — С.76-81.
- 9. Пеникас, Г.И. Теоретическая модель определения макропруденциальных надбавок по валютным кредитам / Г. И. Пеникас // Вопросы экономики. — Москва, 2024 — N 12. — С.69-85.
- 10. Сидоров, А. Практические советы по построению ESG-рейтинга в банке / А. Сидоров // Риск-менеджмент в кредитной организации. — Москва, 2024 — N 2. — С.59-75.
Отзывы читателей
0