| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.03 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
This thesis presents a comprehensive exploration of advancements in credit risk regulation
and risk modeling, from Basel I to Basel III, with a focus on the transition to more
risk-sensitive frameworks and the application of advanced statistical techniques. Basel I
introduced a standardized approach to assessing credit risk, while Basel II addressed its
limitations by incorporating a more exible, risk-sensitive model. Basel III, developed in
response to the 2007-2008 nancial crisis, further strengthened regulatory oversight and
imposed stricter capital requirements to reduce bank risk-taking behaviors and bolster
nancial stability.
We delve into the application of survival analysis for loan portfolio risk assessment,
demonstrating its potential to evaluate credit risk by predicting loan default probabilities
over time. The methodology provides insights into loan performance dynamics through
the construction of survival tables and the estimation of survival functions, improving risk
detection and decision-making in the banking industry.
Furthermore, the thesis integrates convolution methods and kernel density estimation
(KDE) in modeling loan portfolio risk, providing both parametric and non-parametric
approaches to estimate the distribution of aggregate losses. These techniques enhance the
accuracy of key risk metrics, such as Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES),
o ering a more exible and robust representation of risk for diverse portfolios.
Finally, we re ne credit risk measurement under the Basel internal ratings-based (IRB)
approach, focusing on the Asymptotic Single Risk Factor (ASRF) model and its limitations
in capturing concentration risk. We propose extensions based on Pykhtin's (2004)
multi-factor model, which incorporates sector and name concentration risks. Using a
numerical simulation framework, we evaluate economic capital (EC) requirements and
demonstrate that the multi-factor approach provides a more reliable framework for regulatory
and economic capital assessments.
By integrating these methodologies, this thesis aims to contribute to the advancement
of risk management practices in the banking sector, o ering more precise tools for
evaluating and mitigating credit risk.
Esta tese apresenta uma exploração abrangente dos avanços na regulamentação do risco de crédito e na modelação de risco, desde Basileia I até Basileia III, com ênfase na transi ção para enquadramentos mais sensíveis ao risco e na aplicação de técnicas estatísticas avançadas. O Acordo de Basileia I introduziu uma abordagem padronizada para a avalia ção do risco de crédito, enquanto Basileia II abordou as suas limitações ao incorporar um modelo mais exível e sensível ao risco. Basileia III, desenvolvido em resposta à crise nanceira de 2007-2008, reforçou a supervisão regulamentar e impôs requisitos de capital mais rigorosos para reduzir os comportamentos de assunção de risco dos bancos e fortalecer a estabilidade nanceira. Exploramos a aplicação da análise de sobrevivência na avaliação do risco de crédito em carteiras de empréstimos, demonstrando o seu potencial para prever probabilidades de incumprimento ao longo do tempo. Esta metodologia fornece uma visão aprofundada da dinâmica do desempenho dos empréstimos através da construção de tabelas de sobreviv ência e da estimativa de funções de sobrevivência, melhorando a deteção de risco e a tomada de decisões no setor bancário. Adicionalmente, a tese integra métodos de convolução e estimativa por densidade kernel (KDE) na modelação do risco em carteiras de crédito, proporcionando abordagens paramétricas e não paramétricas para estimar a distribuição das perdas agregadas. Estas técnicas melhoram a precisão de métricas-chave de risco, como o Valor em Risco (VaR) e o Expected Shortfall (ES), oferecendo uma representação mais exível e robusta do risco para diferentes carteiras. Por m, re namos a medição do risco de crédito no âmbito da abordagem baseada em ratings internos (IRB) de Basileia, com foco no modelo de Fator de Risco Único Assint ótico (ASRF) e nas suas limitações na captura do risco de concentração. Propomos extensões baseadas no modelo multifatorial de Pykhtin (2004), que incorpora os riscos de concentração setorial e de nome. Através de um enquadramento de simulação numérica, avaliamos os requisitos de capital económico (EC) e demonstramos que a abordagem multifatorial oferece um enquadramento mais ável para a avaliação do capital regulamentar e económico. Ao integrar estas metodologias, esta tese pretende contribuir para o avanço das práticas de gestão de risco no setor bancário, disponibilizando ferramentas mais precisas para avaliar e mitigar o risco de crédito.
Esta tese apresenta uma exploração abrangente dos avanços na regulamentação do risco de crédito e na modelação de risco, desde Basileia I até Basileia III, com ênfase na transi ção para enquadramentos mais sensíveis ao risco e na aplicação de técnicas estatísticas avançadas. O Acordo de Basileia I introduziu uma abordagem padronizada para a avalia ção do risco de crédito, enquanto Basileia II abordou as suas limitações ao incorporar um modelo mais exível e sensível ao risco. Basileia III, desenvolvido em resposta à crise nanceira de 2007-2008, reforçou a supervisão regulamentar e impôs requisitos de capital mais rigorosos para reduzir os comportamentos de assunção de risco dos bancos e fortalecer a estabilidade nanceira. Exploramos a aplicação da análise de sobrevivência na avaliação do risco de crédito em carteiras de empréstimos, demonstrando o seu potencial para prever probabilidades de incumprimento ao longo do tempo. Esta metodologia fornece uma visão aprofundada da dinâmica do desempenho dos empréstimos através da construção de tabelas de sobreviv ência e da estimativa de funções de sobrevivência, melhorando a deteção de risco e a tomada de decisões no setor bancário. Adicionalmente, a tese integra métodos de convolução e estimativa por densidade kernel (KDE) na modelação do risco em carteiras de crédito, proporcionando abordagens paramétricas e não paramétricas para estimar a distribuição das perdas agregadas. Estas técnicas melhoram a precisão de métricas-chave de risco, como o Valor em Risco (VaR) e o Expected Shortfall (ES), oferecendo uma representação mais exível e robusta do risco para diferentes carteiras. Por m, re namos a medição do risco de crédito no âmbito da abordagem baseada em ratings internos (IRB) de Basileia, com foco no modelo de Fator de Risco Único Assint ótico (ASRF) e nas suas limitações na captura do risco de concentração. Propomos extensões baseadas no modelo multifatorial de Pykhtin (2004), que incorpora os riscos de concentração setorial e de nome. Através de um enquadramento de simulação numérica, avaliamos os requisitos de capital económico (EC) e demonstramos que a abordagem multifatorial oferece um enquadramento mais ável para a avaliação do capital regulamentar e económico. Ao integrar estas metodologias, esta tese pretende contribuir para o avanço das práticas de gestão de risco no setor bancário, disponibilizando ferramentas mais precisas para avaliar e mitigar o risco de crédito.
Description
Mathematics Applied to Economics and Management
Keywords
Basel Accords (I, II, III) Survival Analysis Convolution Methods Kernel Density Estimation ASRF Model Pykhtin Multi-Factor Model Concentration Risk Acordos de Basileia (I, II, III) Análise de Sobrevivência Métodos de Convolução Estimativa por Densidade Kernel Modelo ASRF Modelo Multifatorial de Pykhtin Risco de Concentração
Pedagogical Context
Citation
Dala, Fernando Luciano (2024). "Actuarial models for credit risk". Tese de Doutoramento. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.
Publisher
Instituto Superior de Economia e Gestão