Measurement and Calibration of Regulatory Credit Risk Asset Correlations
Notice bibliographique
Résumé
Vasicek’s asymptotic single risk factor (ASRF) model is employed by the Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) in its internal ratings-based (IRB) approach for estimating credit losses and regulatory credit risk capital. This methodology requires estimates of asset correlations; these are prescribed by the BCBS. Practitioners are interested to know market-implied asset correlations since these influence economic capital and lending behavior. These may be backed out from ASRF loan loss distributions using ex post loan losses. Prescribed asset correlations have been neither updated nor recalibrated since their introduction in 2008 with the implementation of the Basel II accord. The market milieu has undergone significant alterations and adaptations since then; it is unlikely that these remain relevant. Loan loss data from a developed (US) and developing (South Africa) economy spanning at least two business cycles for each region were used to explore the relevance of the BCBS calibration. Results obtained from three alternative methodologies are compared with prescribed BCBS values, and the latter were found to be countercyclical to empirical loan loss experience, resulting in less punitive credit risk capital requirements than required in market crises and more punitive requirements than required in calm conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».