The impact of the COVID-19 crisis on bank corporate credit risk management in the US and the UK

Abstract

Tato teze se zabývá bankovním korporátním úvěrovým rizikem v USA a VB během COVID-19 krize. Jako proxy proměnnou korporátního úvěrového rizika používáme korporátní agregátní pravděpodobnost defaultu, kterou nám poskytla společnost Credit Benchmark. Abychom změřili dopad krize na korporátní agregátní pravděpodobnost defaultu, používáme proměnné, které zastupují prostředí makroekonomie a finančního trhu. Navíc jako proxy proměnné šoku COVID-19 krize a vládních fiskálních opatření používáme index přísnosti vládních opatření při řešení COVID-19 pandemie a dummy proměnné. Náš dataset obsahuje 60 měsíčních pozorování a svoji strukturou je vhodný na analýzu časových řad, kde konkrétně používáme metodu nejmenších čtverců, dvoustupňovou metodu nejmenších čtverců a obecnou momentovou metodu. Výsledky ukazují, že fiskální opatření ,,uměle'' snížily změnu korporátní agregátní pravděpodobnosti defaultu v obou zemích. Doporučujeme příšlušným bankovním rizikovým manažerům specializovaným na úvěrové riziko, aby zahrnuli proxy proměnné fiskálních opatření do odhadu "through-the-cycle'' pravděpodobnosti defaultu, která slouží jako vstupní veličina při výpočtu regulatorního kapitálu. Dále jsme zjistili, že proměnná reprezentující index přísnosti vládních opatření při řešení COVID-19 pandemie je statisticky významná v...

The thesis deals with bank corporate credit risk management during the COVID-19 crisis in the US and the UK. As a proxy of corporate credit risk, we employ corporate aggregate probability of default provided by Credit Benchmark. To measure the impact of the crisis on corporate aggregate probability of default, we use variables representing macroeconomic and financial market environments. Furthermore, as proxies for the COVID-19 shock and governments' fiscal measures, we employ COVID-19 stringency index and dummy variable(s), respectively. Our data set consists of 60 monthly observations, and by its structure is suitable for time series analysis. The analysis is based on Ordinary Least Squares, Two Stage Least Squares, and Generalized Method of Moments estimations. The results show that fiscal measures "artificially" decreased change of corporate aggregate probability of default in both countries. We recommend that the respective bank credit risk managers incorporate proxies representing fiscal measures in their estimation of through-the-cycle probability of default that serves as an input for calculating regulatory capital. Besides, a variable representing stringency index is found to be significant in the US's model. Thus, we recommend using such a proxy as input for stress testing in the US.