Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-34571
Titel: Time matters: How default resolution times impact final loss rates
VerfasserIn: Betz, Jennifer
Kellner, Ralf
Rösch, Daniel
Sprache: Englisch
Titel: Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics)
Bandnummer: 70
Heft: 3
Seiten: 619-644
Verlag/Plattform: Wiley
Erscheinungsjahr: 2021
Freie Schlagwörter: default resolution time
Global Credit Data
loss given default
random effects
DDC-Sachgruppe: 330 Wirtschaft
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Using access to a unique bank loss database, we find positive dependencies of default resolution times (DRTs) of defaulted bank loan contracts and final loan loss rates (losses given default, LGDs). Due to this interconnection, LGD predictions made at the time of default and during resolution are subject to censoring. Pure (standard) LGD models are not able to capture effects of censoring. Accordingly, their LGD predictions may be biased and underestimate loss rates of defaulted loans. In this paper, we develop a Bayesian hierarchical modelling framework for DRTs and LGDs. In comparison to previous approaches, we derive final DRT estimates for loans in default which enables consistent LGD predictions conditional on the time in default. Furthermore, adequate unconditional LGD predictions can be derived. The proposed method is applicable to duration processes in general where the final outcomes depend on the duration of the process and are affected by censoring. By this means, we avoid bias of parameter estimates to ensure adequate predictions.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1111/rssc.12474
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-345710
hdl:20.500.11880/31647
http://dx.doi.org/10.22028/D291-34571
ISSN: 1467-9876
0035-9254
Datum des Eintrags: 25-Aug-2021
Fakultät: HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft
Fachrichtung: HW - Wirtschaftswissenschaft
Professur: HW - Prof. Dr. Ralf Kellner
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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