Show simple item record

Dopad COVID-19 krize na řízení korporátního úvěrového rizika v bankách v USA a VB
dc.contributor.advisorTeplý, Petr
dc.creatorKořínek, Matěj
dc.date.accessioned2021-06-29T10:01:49Z
dc.date.available2021-06-29T10:01:49Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/126498
dc.description.abstractTato 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...cs_CZ
dc.description.abstractThe 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.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectbankacs_CZ
dc.subjectCOVID-19 krizecs_CZ
dc.subjectřízení úvěrového rizikacs_CZ
dc.subjectpravděpodobnost defaultucs_CZ
dc.subjectbanken_US
dc.subjectCOVID-19 crisisen_US
dc.subjectcredit risk managementen_US
dc.subjectprobability of defaulten_US
dc.titleThe impact of the COVID-19 crisis on bank corporate credit risk management in the US and the UKen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2021
dcterms.dateAccepted2021-06-08
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId223915
dc.title.translatedDopad COVID-19 krize na řízení korporátního úvěrového rizika v bankách v USA a VBcs_CZ
dc.contributor.refereeKraicová, Lucie
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomics and Financeen_US
thesis.degree.disciplineEkonomie a financecs_CZ
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomie a financecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomics and Financeen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato 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...cs_CZ
uk.abstract.enThe 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.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
thesis.grade.codeA
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV