Užití kopula funkce pro odhad kreditního rizika podniku

Ing. Václav Klepáč

Doctoral thesis

Using copula function for corporate credit risk estimation

Abstract:

Práce se zabývá problematikou predikce finanční situace nefinančních společností s veřejně obchodovanými akciemi v ČR a EU. Využity jsou původní účetních a strukturálních modely kreditního rizika, díky kterým vyčíslujeme výši pravděpodobnosti defaultu. Práce se blíže zaměřuje na aplikaci Mertonova, Altmanova a Ohlsonova modelu v základní teoretické podobě pro získání pravděpodobnosti defaultu nebo bankrotu. Díky přispění moderních vícerozměrných ekonometrických a simulačních přístupů rozšiřujeme původní Mertonův model o teorii vícerozměrných D-Vine kopulí, pomocí kterých přenášíme závislost mezi vývojem na finančním trhu do struktury závislosti podnikových aktiv společností, které jsou významným indikátorem pro výpočet pravděpodobnosti defaultu. V dalších krocích vycházíme z tvorby predikčních modelů na základě metody podpůrných vektorů a rozhodovacích stromů pro účely klasifikace finančních obtíží podniku v podobě ukazatele zadluženosti nebo likvidity. K tomuto účelu využíváme různou podobu a četnost vstupních proměnných: účetní, tržní a kombinovaná data spolu s odvozenými pravděpodobnostmi defaultu, resp. finančního ohrožení.

Abstract:

This thesis is focused on the problems of the prediction of financial situation of non-financial companies in the Czech Republic and the European Union with shares publically traded on the stock exchange. It is based on the original accounting and structural models of credit risk which enable to enumerate the probability of default. The application of Merton, Altman and Ohlson model in their basic theoretical form for the determination of the probability of default or bankruptcy is dealt with in detail. Modern multi-dimensional econometric and simulation approaches enabled to extend the original Merton model, adding the theory of multi-dimensional D-Vine copulas which project the dependency between the development on the financial market into the structure of dependency of company assets of companies, which serve as a significant indicator for the calculation of the probability of default. Next steps proceed from the creation of prediction models based on the SVM method and decision trees for the purpose of classification of company financial difficulties which are represented by the debt index or liquidity index. Different forms and numbers of input variables are used for this purpose: accounting, market and combined data together with the derived probabilities of default, or more precisely of financial distress.

Keywords

D-Vine kopula funkce, finanční analýza, klasifikace, Mertonův model, strukturální modely kreditního rizika

Keywords

classification, D-Vine copula, financial analysis, Merton model, structural credit risk models

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 24. 8. 2016

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Mgr. Jitka Janová, Ph.D.

Mendel University in Brno

Faculty of Business and Economics

Doctoral programme / field:
Economics and management / Business management and economics