Proyectos de Investigación

Objective 2

Mejorar las técnicas para cuantificar el riesgo de crédito de las entidades financieras, y analizar la transmisión de tal riesgo en el sector bancario

 

1st Group  |  2nd Group  |  3rd Group4th Group

 

Dentro del objetivo de cuantificación del riesgo en entidades de crédito, un primer grupo de artículos analiza aspectos de la microestructura de mercados de crédito. Un artículo trata el modo en que los cambios regulatorios sobre los requisitos de capital introducen cambios de comportamiento en las instituciones financieras; otro trabajo estudia el modo en que los shocks reputacionales que han afectado a las agencias de rating han afectado al contenido informativo de los ajustes de la calificación de los bonos corporativos; finalmente, dos artículos analizan el impacto de las rebajas en la calificación crediticia sobre el comportamiento de los segmentos institucional y minorista del mercado de bonos corporativos de EE. UU.

PUBLICATIONS

  • Echevarria‐Icaza, V. y Sosvilla‐Rivero, S., (2018), Systemic banks, capital composition and CoCo issuance: The effects on bank risk, International Journal of Finance and Economics, Vol. 23, pp. 122‐133. https://doi.org/10.1002/ijfe.1607. JCR 2017: Factor de impacto 0.804, posición relativa en Business & Finance 72/98 (Q3)
  • Abad, P. Díaz, A., Escribano, A., Robles, M‐D., (2018a), Institutional versus Retail Investors’ Behavior around Credit Rating News, en Mili M., Samaniego Medina R., di Pietro F. (eds) New Methods in Fixed Income Modeling. Contributions to Management Science. Springer, Cham, pp.241‐261
  • Abad, P., Diaz, A., Escribano, A., y Robles, M‐D., (2018b), The Effect of Rating Contingent Guidelines and Regulation around Credit Rating News, en: Corazza M., Durbán M., Grané A., Perna C., Sibillo M. (eds) Mathematical and Statistical Methods for Actuarial Sciences and Finance. Springer.

WORKING PAPERS

  • Abad, P., Ferreras, R. y Robles, M‐D. (2018a), Price informativeness and rating revisions: Effects of reputational events and regulation reforms.

ABSTRACTS (1st Group)

 

1st Group  |  2nd Group  |  3rd Group |  4th Group   

Un segundo grupo de artículos trata de analizar el impacto que los cambios en los ratings de crédito tienen sobre los mecanismos de fijación de precios en determinados mercados financieros. Sobre esta última cuestión, un trabajo analiza en qué medida los cambios de rating de los bonos incorporan información relevante también para el mercado de acciones; un segundo trabajo examina si los cambios de rating de los bonos de una empresa contienen información relevante para valorar a sus rivales en el mismo sector; un tercer trabajo presenta evidencia de externalidades negativas derivadas de shocks idiosincrásicos en el riesgo de crédito de los bancos al valor de mercado de bancos, compañías de seguros, firmas de bienes raíces y otras instituciones financieras en Europa.

WORKING PAPERS

  • Abad, P., Ferreras, R. y Robles, M‐D., (2018b), Informational Role of Rating Revisions after Reputational Events and Regulation Reforms, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3243481
  • Ferreras, R., Abad, P. y Robles, M‐D. (2018), Intra‐industry Transfer Effects of Credit Risk News: Rated versus Unrated Rivals
  • Fuertes, AM., Robles, M‐D. y Saka, O. (2018), Idiosyncratic Bank Credit Risk Events and Peers’ Equity: Wake‐Up Calls?  

ABSTRACTS (2nd Group)

 

1st Group  |  2nd Group  |  3rd Group |  4th Group 

Un tercer grupo de artículos analiza los determinantes del riesgo de crédito de empresas individuales, así como su descomposición en elementos sistemáticos e idiosincráticos. Se utilizan spreads de derivados de crédito para estimar un factor global de riesgo de crédito y se intenta caracterizar los tipos de riesgo más influyentes sobre el riesgo de crédito. Estos trabajos proponen procedimientos que permiten clasificar empresas financieras según su contribución a incrementar al riesgo sistémico. Un artículo analiza el modo en que la evolución del riesgo de crédito tras la crisis todavía permite cubrir carteras crediticias. Finalmente, otro artículo utiliza un modelo de correlación a la Vasicek junto con el conocido modelo de Merton, para evaluar si los mercados de crédito anticiparon las dificultades generadas durante la crisis financiera, así como si las entidades internalizaron dicha anticipación de niveles de riesgo.

PUBLICATIONS

  • Chamizo, A., Novales, A., (2016a), Credit risk decomposition for asset allocation, Journal of Financial Transformation, Nº 43. The Capco Institute.

WORKING PAPERS

  • Chamizo, A., y Novales, A., (2016b), Looking through systemic risk: determinants, stress testing and market value. https://ssrn.com/abstract=2842580.
  • Caporin, M. Garcia‐Jorcano, L. y Jimenez‐Martín, JA, (2018), Traffic Lights System for Systemic Stress.
  • Chamizo, A., y Novales, A., (2017), Basis risk in hedging a CDS portfolio with credit indices.  https://ssrn.com/abstract=2707680
  • Chamizo, A., Fonollosa, A. y Novales, A., (2017), Forward‐looking asset correlations in the estimation of economic capital. https://ssrn.com/abstract=2707681

ABSTRACT (3rd Group)

 

1st Group  |  2nd Group  |  3rd Group |  4th Group

  

Un cuarto grupo de artículos considera aspectos relativos a la especificación de un buen modelo de evaluación del nivel de riesgo. En dos casos, se compara la relevancia de distintos elementos constitutivos del modelo; en otro, se introduce un nuevo criterio para la comparación de modelos alternativos de valoración del riesgo; en un tercer artículo, se compara la eficacia de los escasos procedimientos actualmente disponibles para el backtesting del Expected Shortfall. En el actual debate sobre la disponibilidad de modelos internos de evaluación del riesgo en entidades financieras, estos temas son del mayor interés. Un cuarto trabajo analiza el riesgo interbancario utilizando el contenido informativo de los spreads. Para ello utiliza metodologías desarrolladas en trabajos dentro del objetivo 1 para descomponer los spreads cotizados en los swaps de tipos de interés (floating‐to‐ floating), cuyos pagos están asociados a tipos de interés de eurodepósitos para diferentes horizontes (tenors), en componentes esperado y no esperado. Un último trabajo examina si el cambio del valor en riesgo al expected shortfall como criterio de fijación de los requisitos de capital de las entidades financieras está justificado.

WORKING PAPERS

  • García‐Jorcano, L. y Novales, A., (2017b), Volatility specifications versus probability distributions in VaR forecasting. https://ssrn.com/abstract=3023885
  • Benito, S., López, C. and Navarro, M.A (2018): Assessing the importance of the choice threshold in quantifying market risk under the POT method (EVT).
  • García‐Jorcano, L. y Novales, A., (2017a), Backtesting Extreme Value Theory models of Expected Shortfall.    https://ssrn.com/abstract=3023909.
  • Garcia‐Jorcano, L. y A. Novales, 2018, A Dominance approach to the evaluation of VAR models
  • Lafuente, J.A., N. Petit, J. Ruiz, y P. Serrano (2017), Dissecting interbank risk, ISSN: 2387‐175X, Working Paper 17‐02, DEE ‐ Business Economics, Universidad Carlos III de Madrid.
  • Chang, C., J.A. Jiménez‐Martín, M. McAleer, E. Maasoumi, T. Pérez‐Amaral, (2017), Choosing Expected Shortfall over VaR in Basel III Using Stochastic Dominance.

ABSTRACT (4th Group)


Publications