Structural Credit Risk Models: Estimation and Applications
- Autores: Lidija Lovreta
- Directores de la Tesis: Santiago Forte Arcos (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Ramon Llull ( España ) en 2010
- Idioma: inglés
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Ignacio Peña Sánchez de Rivera (presid.), Carmen Ansotegui Olcoz (secret.), José Olmo Badenas (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
El risc de crèdit s'associa a l'eventual incompliment de les obligacions de pagament per part dels creditors. En aquest cas, l'interès principal de les institucions financeres és mesurar i gestionar amb precisió aquest risc des del punt de vista quantitatiu. Com a resposta a l'interès esmentat, aquesta tesi doctoral, titulada "Structural Credit Risk Models: Estimation and Applications", se centra en l'ús pràctic dels anomenats "models estructurals de risc de crèdit". Aquests models es caracteritzen perquè estableixen una relació explícita entre el risc de crèdit i diverses variables fonamentals, la qual cosa permet un ventall ampli d'aplicacions. Concretament, la tesi analitza el contingut informatiu tant del mercat d'accions com del mercat de CDS sobre la base dels models estructurals esmentats.El primer capítol, estudia la velocitat distinta amb què el mercat d'accions i el mercat de CDS incorporen nova informació sobre el risc de crèdit. L'anàlisi se centra a respondre dues preguntes clau: quin d'aquests mercats genera una informació més precisa sobre el risc de crèdit i quins factors determinen el diferent contingut informatiu dels indicadors respectius de risc, és a dir, les primes de crèdit implícites en el mercat d'accions enfront del de CDS. La base de dades utilitzada inclou 94 empreses (40 d'europees, 32 de nordamericanes i 22 de japoneses) durant el període 2002-2004. Entre les conclusions principals destaquen la naturalesa dinàmica del procés de price discovery, una interconnexió més gran entre ambdós mercats i un major domini informatiu del mercat d'accions, associat a uns nivells més elevats del risc de crèdit, i, finalment, una probabilitat més gran de lideratge informatiu del mercat de CDS en els períodes d'estrès creditici.El segon capítol se centra en el problema de l'estimació de les variables latents en els models estructurals. Es proposa una nova metodologia, que consisteix en un algoritme iteratiu aplicat a la funció de versemblança per a la sèrie temporal del preu de les accions. El mètode genera estimadors de pseudomàxima versemblança per al valor, la volatilitat i el retorn que s'espera obtenir dels actius de l'empresa. Es demostra empíricament que aquest nou mètode produeix, en tots els casos, valors raonables del punt de fallida. A més, aquest mètode és contrastat d'acord amb les primes de CDS generades. S'observa que, en comparació amb altres alternatives per fixar el punt de fallida (màxima versemblança estàndard, barrera endògena, punt d'impagament de KMV i nominal del deute), l'estimació per pseudomàxima versemblança proporciona menys divergències.El tercer i darrer capítol de la tesi tracta la qüestió relativa a components distints del risc de crèdit a la prima dels CDS. Més concretament, estudia l'efecte del desequilibri entre l'oferta i la demanda, un aspecte important en un mercat on el nombre de compradors (de protecció) supera habitualment el de venedors. La base de dades cobreix, en aquest cas, 163 empreses en total (92 d'europees i 71 de nord-americanes) per al període 2002- 2008. Es demostra que el desequilibri entre l'oferta i la demanda té, efectivament, un paper important a l'hora d'explicar els moviments a curt termini en els CDS. La influència d'aquest desequilibri es detecta després de controlar l'efecte de variables fonamentals vinculades al risc de crèdit, i és més gran durant els períodes d'estrès creditici. Aquests resultats il·lustren que les primes dels CDS reflecteixen no tan sols el cost de la protecció, sinó també el cost anticipat per part dels venedors d'aquesta protecció per tancar la posició adquirida.
