Mikroszimuláció a pénzügyi szektorban

Szimuláció vs. Statisztika

Credit Risk (hitelkockázat) kezelése mikroszimulációval

Az alapötlet:

• meghatározni a hitel visszafizetésének folyamatát a lehetséges default okok figyelembe vételével
• a rendszer egyén szintű, vagy közel egyén szintű elemzése
• szimuláció kalibrálása megfigyelésekre illesztéssel

A szimuláció a makroökonómiai változók PD-re (Probability of Default) és LGD-re (Loss Given Default) gyakorolt hatását értékeli.

Döntési modell – Struktúra

A döntési modell az ügyfelek viselkedését definiálja (szakértői megfontoláson alapul)

• a háztartások döntenek a fogyasztás mértékéről, megtakarításról és törlesztésről
• hosszú távra terveznek
• a vállalatok döntési módszere hasonló: figyelembe veszi a profit rátát és a likviditást
• az ügyfeleket endogén változók osztják csoportokba

A döntési modell kimenete: pénzügyi döntés

Döntési modell – Szegmentáció

Az ügyfeleket a következő változók szerint soroljuk csoportokba:

• regionális változók
• jövedelem/profit ráta
• gazdasági szektor

Belső szegmentációt is alkalmazunk a következő változók felhasználásával:

• kockázatkerülés
• előrelátó képesség
• likviditás

Törlesztési modell – Struktúra

Adott megtakarítás /törlesztés döntése

• a jövedelmi sokkok hatására a hiteltörlesztés elhalasztása
• az elhalasztott törlesztések összeadódnak
• a nagymértékben felhalmozódott elhalasztott törlesztések okozzák a defaultot

A törlesztési modell a törlesztőrészletek sorban állását szimulálja az összes szegmensben, amely segítségével aggregált információkat kapunk a PD-ről és LGD-ről.