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Contribution to top down portfolio modeling and systemic risk

Beiträge zur Top Down Portfoliomodellierung und zum systemischen Risiko

Zilch, Katrin Anita


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Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:hebis:26-opus-114611
URL: http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2015/11461/

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Freie Schlagwörter (Deutsch): Portfolio-Kreditrisiko , Top Down First-Passage Modell , konvexe systemische Risikomaße , Aggregationsfunktion , duale Darstellung
Freie Schlagwörter (Englisch): portfolio credit risk , top down first-passage model , convex systemic risk measures , aggregation function , dual representation
Universität Justus-Liebig-Universität Gießen
Institut: Mathematisches Institut
Fachgebiet: Mathematik
DDC-Sachgruppe: Mathematik
Dokumentart: Dissertation
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 28.04.2015
Erstellungsjahr: 2014
Publikationsdatum: 08.05.2015
Kurzfassung auf Englisch: This thesis is devoted to two specific types of risk: portfolio credit risk, which originates in the possibility that borrowers are not able to repay their debts as previously agreed upon, and systemic risk covering the risk of an entire financial system.
The first part of this thesis focuses on portfolio credit risk. Starting with a credit portfolio with n counterparties and a structural definition of default, we develop the first top down first-passage model for portfolio credit risk.
Structural variables in our model are the portfolio asset value process modeled by a time changed geometric Brownian motion and time independent sequential default barriers. The i-th default occurs if the portfolio asset value process hits the i-th barrier.
In order to obtain a tractable model, we study different incomplete information approaches with different assumptions on the availability of information. We derive reduced form formulas for prices of credit sensitive securities and provide an algorithm to simulate the default times. Due to the specific time change which itself depends on the default times, our model has the flexibility to model contagion effects.
The second part of this thesis is devoted to systemic risk measurement from the perspective of a financial regulator. Here, we generalize a recent axiomatic approach in several ways:
We work on a general probability space and our main objects of interest are convex, not necessarily positively homogeneous, systemic risk measures. These can be decomposed into a convex single-firm risk measure and a convex aggregation function determining how to pool the losses of the individual firms contained in the underlying financial system. Based on this decomposition, we obtain different representation results for convex systemic risk measures, and as an important application of the dual representation, we discuss an appropriate risk attribution method.
Eventually, we develop the first dynamic approach to systemic risk by studying conditional and dynamic systemic risk measures for multi-dimensional bounded discrete time processes. We are able to extend our decomposition and representation results to this setting. In order to answer the question of how conditional systemic risk measures at different points in time depend on each other, we finally introduce and discuss an appropriate notion of time-consistency for dynamic systemic risk measures and their components.
Kurzfassung auf Deutsch: Diese Arbeit widmet sich zwei spezifischen Risikoarten: Portfolio-Kreditrisiko, welches dadurch entsteht, dass Kreditnehmer nicht in der Lage sind ihre Schulden wie zuvor vereinbart zu tilgen, und systemischem Risiko, welches das Risiko eines Finanzsystems beschreibt.
Der erste Teil dieser Arbeit konzentriert sich auf Portfolio-Kreditrisiko. Ausgehend von einem Kreditportfolio bestehend aus n Krediten und einer strukturellen Ausfalldefinition, entwickeln wir das erste Top Down First-Passage Modell für Kreditrisiko im Portfoliofall.
Strukturelle Variablen in unserem Modell sind der Assetwertprozess des Portfolios, welcher durch eine zeittransformierte geometrische Brownsche Bewegung modelliert wird, und zeitunabhängige, aufeinanderfolgende Ausfallschranken. Der i-te Ausfall ist definiert als der erste Zeitpunkt, an dem der Assetwert des Portfolios die i-te Schranke trifft.
Um ein handhabbares Modell zu erhalten, studieren wir verschiedene Ansätze mit unterschiedlichen Annahmen in Hinblick auf die Verfügbarkeit von Informationen. Wir bestimmen Bewertungsformeln für Derivate und stellen einen Algorithmus zur Simulation der Ausfallzeiten vor. Wegen der spezifischen Zeittransformation, die selbst von den Ausfällen abhängt, ist unser Modell ebenfalls flexibel genug um Ansteckungseffekte zu modellieren.
Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich systemischer Risikomessung aus der Perspektive eines Finanzregulators. Hierbei verallgemeinern wir einen kürzlich veröffentlichten axiomatischen Ansatz zu systemischen Risikomaßen in verschiedene Richtungen:
Wir arbeiten auf einem allgemeinen Wahrscheinlichkeitsraum und unser Hauptaugenmerk liegt auf konvexen, nicht notwendigerweise positiv homogenen systemischen Risikomaßen. Diese können in ein konvexes Single-Firm Risikomaß und eine konvexe Aggregationsfunktion zerlegt werden. Dabei legt die Aggregationsfunktion fest, wie die Verluste der einzelnen Firmen des zugrundeliegenden Finanzsystems zusammengefasst werden. Basierend auf dieser Zerlegung erhalten wir verschiedene Darstellungsresultate für konvexe systemische Risikomaße und als eine wichtige Anwendung der dualen Darstellung diskutieren wir schließlich eine geeignete Methode zur Risikoattribution.
Weiterhin entwickeln wir den ersten dynamischen Ansatz für systemisches Risiko, indem wir bedingte und dynamische systemische Risikomaße für mehrdimensionale, beschränkte, zeitdiskrete Prozesse betrachten. Wir können unsere Zerlegungs- und Darstellungsresultate für dieses Setting verallgemeinern. Um die Frage zu beantworten wie bedingte systemische Risikomaße zu verschiedenen Zeitpunkten voneinander abhängen, betrachten wir schließlich ein angemessenes Konzept für zeitliche Konsistenz von dynamischen systemischen Risikomaßen und ihren Komponenten.
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