Credit Default Swap Markets and Credit Risk Pricing - A Comparative Study
Kredi Temerrüt Takası(CDS) Piyasaları ve Kredi Riski Fiyatlandırması - Karşılaştırmalı Bir Çalışma
- Tez No: 822455
- Danışmanlar: PROF. DR. MARLIESE UHRIG-HOMBURG
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bankacılık, Banking
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karlsruher Institut für Technologie
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finans Mühendisliği ve Risk Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 193
Özet
Bu çalışma, son yılların yenilikçi ve sıklıkla işlem gören finansal aracı olan kredi temerrüt takaslarının (CDS) piyasaları ve fiyatlandırılmasına odaklanmaktadır. Kredi riskinin transfer edilmesine ve krediye ters yönlü pozisyon alınarak kredi riskinin azaltılmasına (hedging) olanak sağlayan çok yararlı bir araç olan CDS'ler, akademi ve finans endüstrisinin ilgisini artan hızla çekmektedir. Çalışmanın temel amacı bu önemli finansal aracın çeşitli özelliklerini, bulundukları piyasaları analiz ederek anlamaktır. İlk bölümde, alternatif CDS işlem yerleri, en ayırt edici bileşenlerinden biri olan likiditeleri ile analiz edilmektedir. Yakın zamana kadar CDS'lerin alım satımı için alternatifler, yalnızca kotasyon veya telefon görüşmeleri vasıtasıyla doğrudan tezgâh üstü piyasa (OTC) ve bir brokerın taraflar arasında aracılık yaptığı piyasalardı. Bu çalışmada, aracılık edilen piyasadaki likiditeyi belirleyen özellikleri inceleyen ampirik bir çalışma yapılmıştır. Doğrudan OTC alım satım ile aracılı piyasa arasında bir karşılaştırma yapılmış ve verilen ek hizmetler yüzünden aracı piyasası işlem maliyetlerinin daha yüksek olduğu gösterilmiştir. Çalışmanın ikinci bölümünde CDS'lerin teorik olarak nasıl adil fiyatlandırıldığı ele alınmaktadır. İki alternatif kredi riski modelleme çerçevesi, yapısal ve indirgenmiş form modelleri, ampirik çalışmalara ilişkin literatür taraması yapılarak karşılaştırılmaktadır. Kredi riski literatürü sürekli yeni yaklaşımlarla yenilenmesine rağmen, alanda üstünlük sağlayan baskın bir teori bulunmamaktadır. Bu eksikliğin nedenlerinden biri, teorik yaklaşımların doğrulanma kaynağı olan ampirik çalışmaların tartışmalı sonuçlar vermesi ve teoriyi yönsüz bırakmalarıdır. Bu çalışmada, birbirinden bağımsız bu iki çerçeve karşılaştırılabilir bir kurguda bir araya getirilmiş, seçilen modelleme yapısının CDS fiyatlarını doğru tahmin gücü üzerinde bir etkisi olup olmadığına bakılması amaçlanmıştır. Bu sebeple bir ön ve bir de daha gelişmiş çalışma tasarlanmıştır. İlk tasarımda, yapısal (Merton (1974) modeli) ve indirgenmiş form (sabit yoğunluk yaklaşımı) modellerinin en temel formları, bir yapay zeka algoritması olan Destek Vektör Makineleri (SVM) yöntemi ile karşılaştırmaya tabi tutulmuştur. Böylece, bir tarafta finansal yapının yüksek olduğu yapısal modeller, diğer tarafta finansal yapının hiç olmadığı yapay zeka yaklaşımı ile karşılaştırılmıştır. CDS fiyatları girdi olarak kullanılarak, kesitsel ve zaman dizisi kurulumları ile örneklem dışı CDS fiyatlarının tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Merton ve sabit yoğunluk modelleri yakın tahmin sonuçlarına sahiptir, ancak zaman dizisi kurulumunda SVM yöntemi onlara üsütünlük sağlamaktadır. Öte yandan, daha gelişmiş tasarımda, kaldıraç her iki çerçevede de açıklayıcı olabilecek önemli bir kredi riski faktörü olarak kullanılmıştır. Collin-Dufresne ve Goldstein'ın (2001) durağan bir kaldıraç oranına sahip yapısal modelinin örneklem dışı CDS fiyat tahmin yeteneği, temerrüt sürecinin bir parçası olarak kaldıraç oranına sahip benzer bir stokastik yoğunluk modeli ile karşılaştırılmıştır. Model parametrelerinin tahmininde tahvil fiyatları, hisse senedi fiyatları ve bilanço bilgilerinden yararlanılarak elde edilen sonuçlar, karşılaştırmaya bir temel sağlanabildiği takdirde her iki çerçevenin de eşit derecede iyi CDS fiyat tahmini sonuçları verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study focuses on the markets and the pricing of credit default swaps (CDSs), an innovative and frequently traded financial instrument of the last decade. Credit default swaps, which have proven to be a very useful tool for transferring and hedging credit risk exposures, are of increasing interest to academia and practice. The main aim of the study is to understand various features of the instrument, by analyzing the markets they are traded in and how they can be fairly priced. In the first part, alternative CDS trading venues are analyzed with one of their most discriminating component, their liquidity. Until recently, the only alternatives to trade CDSs were the direct over-the-counter market via quotation or phone conversations, and the interdealer broker market where a broker acts as an intermediary between counterparties. An empirical analysis is undertaken so as to look at the determinants of liquidity in the brokered market. A comparison between direct over-the-counter trading and brokered market is presented and it is shown that the higher transaction costs in the brokered market account for the additional services given. The second part of the study deals with how CDSs are theoretically fair priced. The two alternative credit risk modeling frameworks, structural and reduced-form models are compared by providing the literature on empirical studies. Although the credit risk literature is renewed by new approaches continuously, there is no dominant framework in the field. One of the reasons for this deficit is the fact that the sources of validation for theoretical approaches, the empirical studies, have yielded controversial results, leaving the theory adrift. In this study, the two independent frameworks are brought in a comparable setup, so that it is aimed to look at whether the modeling structure has an impact on prediction power. For this reason, a basic and a more advanced study are designed. In the first design, the most basic forms of structural (the Merton (1974) model) and reduced-form (the constant intensity approach) models are brought into comparison with a machine learning algorithm, the Support Vector Machines (SVM) method. Therefore, structural models with high financial structure on one side, are compared with the machine learning approach with no financial structure at all. By using CDS prices as inputs, cross-sectional and time series setups allowed to predict out-of-sample CDS prices. The Merton and constant intensity models have close results, whereas they are dominated by the SVM method in the time series setup. On the other hand, in the more advanced design, the leverage has been used as a key credit risk factor that could be explanatory in both frameworks. The out-of-sample CDS price prediction ability of the Collin-Dufresne and Goldstein's (2001) structural model with a stationary leverage ratio is compared to an analogous stochastic intensity model which has the leverage ratio as part of the default process. By making use of bond prices, stock prices, and balance sheet information in the estimation of model parameters, the results indicate that both frameworks provide equally well CDS price prediction results if a basis of comparison can be provided.
Benzer Tezler
- Kredi temerrüt swapları ve gelişmekte olan ülkeler üzerine karşılaştırmalı bir analiz
Credit default swaps and a comparative analysis on emerging markets
FATMA DURAL
- Faiz swapı ve Türk bankacılık sektörü açısından bir değerlendirme
Approach of interest rate swaps in Turkish banking sector
BERK TİMUR ALVER
- Kredi temerrüt swapları ve Türkiye'nin kredi temerrüt swap priminin belirlenmesine yönelik bir çalışma
Credit default swaps and a study to determine the credit default swap premium for Turkey
ABDULLAH SELİM KUNT
- Bankacılıkta kredi türevlerinin; hissedar değerine katkısı, etkin bir şekilde kullanımına imkan sağlayacak risk yönetimi yapılanması ve finansal raporlaması
Credit derivatives in banking; analysis of their effects for the share holder value, risk management organization which help for their efficient use and the financial reporting
İHSAN UĞUR DELİKANLI
- Finansal ve mali krizlerde türev ürünlerin etkileri
Effects of derivative products in financial crises
DİLEK AKIN ŞARE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İşletmeİstanbul Ticaret ÜniversitesiBankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
DR. GÖKHAN BÜYÜKŞENGÜR