Advanced methods of LGD estimation

Yulia Egorova

Master's thesis

Pokročilé metody oceňovaní LGD

Abstract:

Tato práce má hlavním cílem prozkoumat nejdůležitější požadavky Basel II a metody odhadu jednoho z nich – ztráty při selhání. V rámci přístupu založeného na interním ratingu (IRB) mohou banky měřit své úvěrové riziko pomocí svých vlastních modelů. Přesné hodnocení parametrů rizika je důležité, aby banky byly schopné správně vytvořit svůj regulační kapitál, aby mohly absorbovat potenciální ztráty. V této práci jsou prozkoumány několik metod odhadu LGD s cílem porovnat jejich výkonnost. Tato práce stručně popisuje klíčové rizikové parametry Basel II a vysvětluje hlavní přístupy k odhadování těchto parametrů poskytnutých Basilejskou dohodou. Modely pro odhad parametru LGD jsou popsány z teoretického hlediska a jsou aplikovány na reálná data. Výsledky ukazují, že logistická regrese a regresní Beta-model mají lepší výkonnost než ostatní hodnocené modely. Srovnání je prováděné pomocí R2.

Abstract:

This Thesis has the main aim to consider the most important Basel requirements and parameters and methods of estimation of one of them – Loss Given Default. In Internal Rating Based Approach (IRB) frameworks banks are allowed to assess credit risk using their own models. Precise evaluation of risk parameters is important for banks to calculate regulatory capital to be able to absorb potential losses. Several methods of LGD estimation were investigated in this work in order to compare their performance. Paper briefly describes key Basel risk parameters and explains main approaches to estimation of parameters provided by Basel Accord. Investigated models are considered from the theoretical point of view and applied on the real loan data. Results show that logistic regression and Beta regression models have better fit than other valuated models. Comparison is provided using R-squared measure.

Keywords

míra výtěžnosti, Basel II, logistická regrese, analýza přežití, Coxův model, LGD

Keywords

LGD, recovery rate, Basel II, logistic regression, survival analysis, Cox proportional hazard model

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 9. 2018

Thesis defence

• Date of defence: 30. 5. 2019
• Supervisor: Jiří Witzany
• Reader: Mikuláš Pýcha

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / field:
Finance a účetnictví / Finanční inženýrství