text size

Reduced-form Approach to LGD Modeling

Notice: I hereby declare that I am aware that the information acquired from theses published by Charles University may not be used for commercial purposes or may not be published for educational, scientific or other creative activities as activities of person other than the author.
Title:
Reduced-form Approach to LGD Modeling
Title (in czech):
Modelovanie LGD metódou redukovaných informácií
Type:
Rigorosum thesis
Author:
Mgr. Ivana Hlavatá
Supervisor:
PhDr. Jakub Seidler, Ph.D.
Opponent:
PhDr. Boril Šopov, M.Sc., LL.M.
Thesis Id:
120509
Faculty:
Faculty of Social Sciences (FSV)
Department:
Institute of Economic Studies (23-IES)
Study programm:
Economics (N6201)
Study branch:
Economics (E)
Degree granted:
PhDr.
Defence date:
21/03/2012
Defence result:
Pass
Language:
English
Keywords (in czech):
credit risk, loss given default, probability of default, credit default swap
Keywords:
credit risk, loss given default, probability of default, credit default swap
Abstract (in czech):
Abstrakt Táto rigorózna práca sa zaoberá pokročilými metódami odhadu parametrov kreditného rizika na základe tržných cien. Týmito parametrami sú pravdepodobnosť zlyhania (PD - probability of default) a strata v prípade zlyhania (LGD - loss given default). Ich presné ohodnotenie je dôležité nielen pre bankové inštitúcie pri výpočte regulatórneho kapitálu, ale aj pre investorov pri oceňovaní rizikových dlhopisov a kreditných derivátov. Prezentujeme analytickú metódu výpočtu PD a LGD rizikových dlhopisov použitím tržných cien týchto dlhopisov, cien ekvivalentných bezrizikových dlhopisov a kótovaných rizikových prémií príslušných credit default swap derivátov. V porovnaní s väčšinou štúdií v oblasti kreditného rizika je náš proces výpočtu obrátený, keďže cieľom nie je oceniť rizikové inštrumenty na základe odhadnutých rizikových parametrov, ale počítať tieto rizikové parametre z dostupných tržných cien. Navyše, použitím tejto metódy je možné vypočítať LGD, a to simultánne s pravdepodobnosťou zlyhania. Na záver, za predpokladu, že ostatní investori ocenili tržné riziko správne a trhy sú efektívne, aplikujeme túto metódu na tržné dáta deviatich Európskych bánk. JEL Klasifikácia: C02, C63, G13, G33 Kľúčové slová: kreditné riziko, strata v prípade zlyhania, pravdepodobnosť zlyhania, credit default swap E-mail autora: hlavata.ivana@gmail.com E-mail vedúceho práce: seidler@email.cz
Abstract:
Abstract The rigorous thesis deals with the advanced methods for estimating credit risk parameters from market prices: probability of default (PD) and loss given default (LGD). Precise evaluation of these parameters is important not only for banks to calculate their regulatory capital but also for investors to price risky bonds and credit derivatives. We develop two forward looking reduced-form analytical methods for calculation of PD and LGD of corporate defaultable bonds based on their quoted market prices, prices of equivalent risk-free bonds and quoted senior and subordinated credit default swap spreads of the issuer of these bonds. This is reversed to most of the studies on credit risk modeling, as aim is not to price instruments based on estimated credit risk parameters, but to calculate these parameters based on the available market quotes. Furthermore, compared to other studies, the LGD parameter is assumed to be endogenous and we provide the method for its simultaneous calculation with the probability of default. Finally, using developed methods, we estimate implied PD and LGD for nine European banks assuming that the risk is priced correctly by other investors and the markets are efficient. JEL Classification: C02, C63, G13, G33 Keywords: credit risk, loss given default, probability of default, credit default swap Author’s e-mail: hlavata.ivana@gmail.com Supervisor’s e-mail: seidler@email.cz
Documents
Download Document Author Type File size
Download Text of the thesis Mgr. Ivana Hlavatá 3.46 MB
Download Attachment to the thesis Mgr. Ivana Hlavatá 304 kB
Download Abstract in czech Mgr. Ivana Hlavatá 30 kB
Download Abstract in english Mgr. Ivana Hlavatá 7 kB
Download Supervisor's review PhDr. Jakub Seidler, Ph.D. 59 kB
Download Opponent's review PhDr. Boril Šopov, M.Sc., LL.M. 236 kB
Download Defence's report 275 kB