The growing importance of financial technology platforms, based on interconnectedness, makes necessary the development of credit risk measurement models that properly take contagion into account. To this aim, we propose to use a credit risk model that allows to investigate contagion through Poisson autoregressive stochastic processes. We apply this model to the quarterly count of defaulted loans in the Italian banking system, finding evidence of contagion effects in several economic sectors. To calculate the accuracy of the model we use a new measure, whose main advantage is being not dependent on the type of predicted variable.
La diffusione di piattaforme finanziarie digitali, basate sull’interconnessione, rende necessario lo sviluppo di modelli per il rischio di credito che tengano in opportuna considerazione il contagio. A tale scopo proponiamo di utilizzare un modello per il rischio di credito che permette di studiare il contagio attraverso processi di Poisson autoregressivi. Applicando il modello alle serie trimestrali del numero di prestiti a default nel sistema bancario italiano, troviamo evidenza di effetti di contagio in diversi settori economici. Per calcolare l’accuratezza del modello utilizziamo una nuova misura, il cui principale vantaggio risiede nella non dipendenza dalla tipologia di variabile risposta considerata.
Application and validation of dynamic Poisson models to measure credit contagion = Applicazione e validazione di modelli di Poisson dinamici per misurare il contagio nel credito / A. Agosto, E. Raffinetti - In: Smart Statistics for Smart Applications : Book of Short Papers SIS2019 / [a cura di] G. Arbia, S. Peluso, A. Pini, G. Rivellini. - [s.l] : Pearson, 2019. - ISBN 9788891915108. - pp. 629-635 (( convegno SIS tenutosi a Milano nel 2019.
Application and validation of dynamic Poisson models to measure credit contagion = Applicazione e validazione di modelli di Poisson dinamici per misurare il contagio nel credito
E. Raffinetti
2019
Abstract
The growing importance of financial technology platforms, based on interconnectedness, makes necessary the development of credit risk measurement models that properly take contagion into account. To this aim, we propose to use a credit risk model that allows to investigate contagion through Poisson autoregressive stochastic processes. We apply this model to the quarterly count of defaulted loans in the Italian banking system, finding evidence of contagion effects in several economic sectors. To calculate the accuracy of the model we use a new measure, whose main advantage is being not dependent on the type of predicted variable.File | Dimensione | Formato | |
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