IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/ksa/szemle/670.html
   My bibliography  Save this article

A Bázel II. belső minősítésen alapuló módszerének közgazdasági-matematikai háttere és a granularitási korrekció elmélete
[The economic and mathematical background to the Basel II internal ratings-based method and the theory of granularity correction]

Author

Listed:
  • Janecskó, Balázs

Abstract

E cikk az új, feltehetően 2007-ben életbe lépő Bázel II. tőkeegyezményben a hitelkockázatok számszerűsítésére alkalmazott közgazdasági modellt és annak matematikai hátterét mutatja be. A modell olyan leegyszerűsítő feltevéseket használ a csődfolyamatok modellezésére (egyetlen közös makroökonómia faktor alakítja a csődvalószínűségeket), illetve a portfólióbeli kintlevőségek nagyságának eloszlására (minden kintlevőség elhanyagolhatóan kicsi a teljes portfólió méretéhez képest), amelynek eredményeként a részportfóliókra (tehát akár egyetlen kintlevőségre is) a kockázati hozzájárulás kiszámolható pusztán a részportfólió kockázati jellemzőinek ismeretében is. A kockázati hozzájárulásokat a hitelező bankoknak szabályozói tőkével kell fedezniük, amely jelen modell esetében megegyezik az ügyletek közgazdasági tőkeszükségletével. A Bázel II. modell nagy előnye tehát az, hogy egy konkrét adós adott ügyletének tőkekövetelménye csak az adós és az ügylet kockázati jellemzőitől függ, tehát a tőkekövetelmény meghatározásához nem szükséges az ügyletet tartalmazó portfólió összetételének részletes ismerete. Ez a tény teszi lehetővé, hogy egy alapvetően portfóliószemléletű közgazdasági modellt általános (portfóliófüggetlen) tőkeképzési elvek meghatározására lehet felhasználni. A cikk azt is vizsgálja, hogy a végtelen finom szemcsézettség kritériumának elvetése milyen esetekben okoz szignifikáns kockázatnövekedést, és hogyan lehetséges ilyen esetekben egyszerű eszközökkel meghatározni a prudens tőkekövetelményt. Ezt a portfólió koncentrációjától függő, viszonylag egyszerűen kiszámítható tőkekövetelmény- növekedést nevezik granularitási korrekciónak. Homogén csődkockázatú és eltérő granularitású portfóliókra a korrekciós értékek táblázatos formában is szerepelnek. Journal of Economic Literature (JEL) kód: C10, C60, G10, G11, G21, G28, G33.

Suggested Citation

  • Janecskó, Balázs, 2004. "A Bázel II. belső minősítésen alapuló módszerének közgazdasági-matematikai háttere és a granularitási korrekció elmélete [The economic and mathematical background to the Basel II internal ratings-b," Közgazdasági Szemle (Economic Review - monthly of the Hungarian Academy of Sciences), Közgazdasági Szemle Alapítvány (Economic Review Foundation), vol. 0(3), pages 218-234.
    • Handle: RePEc:ksa:szemle:670
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://www.kszemle.hu/tartalom/letoltes.php?id=670
    Download Restriction: Registration and subscription. 3-month embargo period to non-subscribers.
    ---><---

    As the access to this document is restricted, you may want to search for a different version of it.

    References listed on IDEAS

    as
    1. Gordy, Michael B., 2000. "A comparative anatomy of credit risk models," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 24(1-2), pages 119-149, January.
    2. Winfried G. Hallerbach, 1999. "Decomposing Portfolio Value-at-Risk: A General Analysis," Tinbergen Institute Discussion Papers 99-034/2, Tinbergen Institute.
    3. Jon Frye, 2000. "Depressing recoveries," Emerging Issues, Federal Reserve Bank of Chicago, issue Oct.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Pesaran, M. Hashem & Schuermann, Til & Treutler, Bjorn-Jakob & Weiner, Scott M., 2006. "Macroeconomic Dynamics and Credit Risk: A Global Perspective," Journal of Money, Credit and Banking, Blackwell Publishing, vol. 38(5), pages 1211-1261, August.
    2. Gürtler, Marc & Heithecker, Dirk, 2004. "Modellkonsistente Bestimmung des LGD im IRB-Ansatz von Basel II," Working Papers FW08V3, Technische Universität Braunschweig, Institute of Finance.
    3. Andrew Kuritzkes & Til Schuermann & Scott Weiner, 2002. "Deposit Insurance and Risk Management of the U.S. Banking System: How Much? How Safe? Who Pays?," Center for Financial Institutions Working Papers 02-02, Wharton School Center for Financial Institutions, University of Pennsylvania.
    4. Annalisa Di Clemente, 2013. "Considering the dependence between the credit loss severity and the probability of default in the estimate of portfolio credit risk: an experimental analysis," STUDI ECONOMICI, FrancoAngeli Editore, vol. 2013(109), pages 5-24.
    5. Andrew Kuritzkes & Til Schuermann & Scott Weiner, 2005. "Deposit Insurance and Risk Management of the U.S. Banking System: What is the Loss Distribution Faced by the FDIC?," Journal of Financial Services Research, Springer;Western Finance Association, vol. 27(3), pages 217-242, September.
    6. Hui, C.H. & Lo, C.F. & Wong, T.C. & Man, P.K., 2006. "Measuring provisions for collateralised retail lending," Journal of Economics and Business, Elsevier, vol. 58(4), pages 343-361.
    7. Hanson, Samuel G. & Pesaran, M. Hashem & Schuermann, Til, 2008. "Firm heterogeneity and credit risk diversification," Journal of Empirical Finance, Elsevier, vol. 15(4), pages 583-612, September.
    8. Ming Pu & Gang-Zhi Fan & Chunsheng Ban, 2016. "The Pricing of Mortgage Insurance Premiums Under Systematic and Idiosyncratic Shocks," Journal of Risk & Insurance, The American Risk and Insurance Association, vol. 83(2), pages 447-474, June.
    9. Janecskó, Balázs, 2002. "Portfóliószemléletű hitelkockázat szimulációs meghatározása [Simulated determination of credit risk in portfolio terms]," Közgazdasági Szemle (Economic Review - monthly of the Hungarian Academy of Sciences), Közgazdasági Szemle Alapítvány (Economic Review Foundation), vol. 0(7), pages 664-676.
    10. Jose Lopez, 2009. "Empirical analysis of the average asset correlation for real estate investment trusts," Quantitative Finance, Taylor & Francis Journals, vol. 9(2), pages 217-229.
    11. Alain Monfort & Jean-Paul Renne, 2013. "Default, Liquidity, and Crises: an Econometric Framework," Journal of Financial Econometrics, Oxford University Press, vol. 11(2), pages 221-262, March.
    12. Bonfim, Diana, 2009. "Credit risk drivers: Evaluating the contribution of firm level information and of macroeconomic dynamics," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 33(2), pages 281-299, February.
    13. Kern, Markus & Rudolph, Bernd, 2001. "Comparative analysis of alternative credit risk models: An application on German middle market loan portfolios," CFS Working Paper Series 2001/03, Center for Financial Studies (CFS).
    14. Paul S. Calem & Michael LaCour-Little, 2001. "Risk-based capital requirements for mortgage loans," Finance and Economics Discussion Series 2001-60, Board of Governors of the Federal Reserve System (U.S.).
    15. Palmroos, Peter, 2009. "Effects of unobserved defaults on correlation between probability of default and loss given on mortgage loans," Research Discussion Papers 3/2009, Bank of Finland.
    16. Koopman, Siem Jan & Lucas, Andre & Klaassen, Pieter, 2005. "Empirical credit cycles and capital buffer formation," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 29(12), pages 3159-3179, December.
    17. Eva Catarineu-Rabell & Patricia Jackson & Dimitrios Tsomocos, 2005. "Procyclicality and the new Basel Accord - banks’ choice of loan rating system," Economic Theory, Springer;Society for the Advancement of Economic Theory (SAET), vol. 26(3), pages 537-557, October.
    18. Philip Lowe & Miguel Angel Segoviano, 2002. "Internal ratings, the business cycle, and capital requirements: some evidence from an emerging market economy," Conference Series ; [Proceedings], Federal Reserve Bank of Boston.
    19. M. Hashem Pesaran & Til Schuermann & Bjorn-Jakob Treutler, 2007. "Global Business Cycles and Credit Risk," NBER Chapters, in: The Risks of Financial Institutions, pages 419-469, National Bureau of Economic Research, Inc.
    20. Ebnother, Silvan & Vanini, Paolo, 2007. "Credit portfolios: What defines risk horizons and risk measurement?," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 31(12), pages 3663-3679, December.

    More about this item

    JEL classification:

    • C10 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric and Statistical Methods and Methodology: General - - - General
    • C60 - Mathematical and Quantitative Methods - - Mathematical Methods; Programming Models; Mathematical and Simulation Modeling - - - General
    • G10 - Financial Economics - - General Financial Markets - - - General (includes Measurement and Data)
    • G11 - Financial Economics - - General Financial Markets - - - Portfolio Choice; Investment Decisions
    • G21 - Financial Economics - - Financial Institutions and Services - - - Banks; Other Depository Institutions; Micro Finance Institutions; Mortgages
    • G28 - Financial Economics - - Financial Institutions and Services - - - Government Policy and Regulation
    • G33 - Financial Economics - - Corporate Finance and Governance - - - Bankruptcy; Liquidation

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:ksa:szemle:670. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Odon Sok (email available below). General contact details of provider: http://www.kszemle.hu .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.