Economic Capital Evaluation Using two Approaches of Structural Models: Taking Fluctuating Asset Correlations into Account Versus Classical Merton Model
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 157
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJFMA-8-30_013
تاریخ نمایه سازی: 29 فروردین 1402
چکیده مقاله:
The financial crisis has become one of the most important challenges for financial institutions. To overcome this challenge, financial institutions must have an accurate estimate of the risks involved and maintain adequate capital to protect the bank. In recent years, in the international community, economic capital, as the appropriate capital to cover unexpected loss, has become a more accurate criterion for estimating the required capital to deal with risks. In this paper, we estimate economic capital of a selected bank portfolio which includes publicly traded companies using Monte Carlo simulation with two approaches of structural models. The first approach is to use the random matrix method in order to take fluctuating asset correlations into account and the second one is the classical Merton method which does not take into account the fluctuations of correlations. The results show that the bank ‘s risk will be significantly underestimated if the classical Merton approach is used.
کلیدواژه ها:
Merton model ، Loss Distribution ، Fluctuations of Covariance Matrix ، economic capital ، Monte-Carlo Simulations
نویسندگان
zahra Eskandari
Ph.D. student in Financial Engineering, Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad university, Tehran, Iran
mirfeiz fallah shams
Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
gholamreza Zomorodian
Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :