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저자정보
Geon Ho Choe (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) So Eun Choi (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)) Hyun Jin Jang (Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST))
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 2017년 한국경영과학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2017.10
수록면
544 - 583 (40page)

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This study investigates how to quantify and forecast systematic and systemic risk in a credit index using empirical and statistical analyses. Considering the inherent properties of each type of risk, a one-factor Marshall-Olkin copula model is employed to identify systematic risk, and an interacting intensity based-model is adopted to capture systemic risk. After collecting daily data for the iTraxx Europe index and its tranche prices from 2005 to 2014, we calibrate each model parameter as a time dynamic. Using the results, we predict one-step future levels of systematic and systemic risk using the time series models that have minimal forecasting errors according to several accuracy measures. Finally, we obtain important implications about the evolution of the two types of risk within the credit index under different macroeconomic conditions based on historical and future loss distributions.
#Systematic risk #systemic risk #credit index #Marshall-Olkin copula #interacting intensity model #calibration #forecasting

목차

Abstract
1. Introduction
2. The models of systematic and systemic risk
3. Valuation of CDOs
4. Estimation
5. Time series analysis
6. Concluding Remarks
References

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