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Modeling credit risk through the Austrian business cycle
an update of the OeNB model
Angela Zirknitzer
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Alexander Stomper
DOI
10.25365/thesis.12056
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29519.92633.578866-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
In dieser Diplomarbeit geht es um die Messung des Einflusses von makroökonomischen Variablen auf Kreditausfallsraten, wie zum Beispiel das BIP oder der Preisindex für die Lebenserhaltung, in neun Industriesektoren.
Die Software, die hier zum Rechnen der Modelle verwendet wird, ist Stata. Die Diplomarbeit enthält auch die Softwarebefehle, die für das Programmieren des Modells notwendig sind.
Die statistischen Abläufe, die hier verwendet werden, sind bereits in einem Artikel von Boss et al. von der österreichischen Nationalbank veröffentlicht worden. Diese Abläufe sollen Informationen aus großen Datenmengen filtern und die Unterschiede zwischen dem Zeithorizont des Konjunkturzyklus’ und des Kreditzyklus’ überbrücken.
Es wird nur das erste der zwei Modelle hier implementiert.
Dabei werden 24 makroökonomische Variablen in einer Hauptfaktorenanalyse in ein kleineres Set von fünf linearen Kombinationen transformiert, das ca. 71% der Varianz des Modells erklärt. Diese fünf Faktoren werden im Anschluss in die Regressionsanalyse miteinbezogen und auf ihre statistische und ökonomische Signifikanz untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass entweder Hauptfaktor eins, drei oder fünf in jeden Sektor statistisch signifikant sind, mindestens einer der drei, meistens zwei davon. Sie sind jedoch in keinem Sektor ökonomisch signifikant.
Das BIP ist in mehreren Sektoren statistisch signifikant und eine der wenigen Variablen, die auch häufig ökonomisch signifikant sind.
Der Preisindex für die Lebenserhaltung ist statistisch signifikant in vielen Sektoren, jedoch ökonomisch insignifikant. Die Arbeitsproduktivität ist, wie das BIP, eine der wenigen Variablen, die sowohl statistisch als auch ökonomisch signifikant in der Mehrzahl der Sektoren sind.
Die statistischen Ausreißer wie zum Beispiel der Zinssatz für kurzzeitige Anleihen, Hauptfaktor fünf oder die Industrieproduktivität sind nur in einzelnen Sektoren statistisch signifikant und nicht ökonomisch signifikant, außer im Dienstleistungssektor.
Abstract
(Englisch)
This thesis is about how to measure the influence of macroeconomic variables such as GDP or consumer price index on default rates in nine industrial sectors.
The software used to calculate the results is Stata. It includes the software commands needed to program the model.
The statistical procedures used in this thesis are suggested in a paper by Boss et al. and published by the Austrian central bank in order to capture the information of a large data set and to bridge the differences between the economic cycles and the credit cycles.
Only the first model of the two suggested will be implemented here.
24 macroeconomic variables will be transformed in a principal component analysis to number the set down to five linear combinations which explain about 71% of the model’s variance. Then these five factors will be included in the OLS regression to determine their statistical and economical significance.
Results show that either PCA factor one, three or five is statistically significant in each sector, at least one of them, sometimes two. However, they are not economically significant in any sectors.
The GDP is found statistically significant in the majority of sectors and one of the few variables which are also economically significant.
The consumer price index is statistically significant in many sectors, however insignificant economically. The labor productivity is, like the GDP, one of the few variables which is statistically significant in the majority of sectors as well as economically significant.
The statistical outliers such as short-term interest rate, industrial production or PCA factor five are each statistically only in one or two sectors and are not economically significant at all.
The unemployment rate, although overall statistically significant, is not economically significant in any sector, except the service sector.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
credit risk default rates macroeconomic data Stata credit model business cycle credit cycle
Schlagwörter
(Deutsch)
Kreditrisiko Kreditausfallsraten makroökonomische Daten Stata Kreditmodell Konjunkturzyklus Kreditzyklus
Autor*innen
Angela Zirknitzer
Haupttitel (Englisch)
Modeling credit risk through the Austrian business cycle
Hauptuntertitel (Englisch)
an update of the OeNB model
Paralleltitel (Deutsch)
Modellierung von Kreditrisiko mit Hilfe von makrökonomischen Daten der österreichischen Wirtschaft: Ein Update des ÖNB-Modells
Publikationsjahr
2010
Umfangsangabe
62 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Alexander Stomper
Klassifikationen
85 Betriebswirtschaft > 85.00 Betriebswirtschaft: Allgemeines ,
85 Betriebswirtschaft > 85.30 Investition, Finanzierung
AC Nummer
AC08343722
Utheses ID
10868
Studienkennzahl
UA | 157 | | |