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dc.contributor.author박혜진-
dc.creator박혜진-
dc.date.accessioned2016-08-26T02:08:39Z-
dc.date.available2016-08-26T02:08:39Z-
dc.date.issued2001-
dc.identifier.otherOAK-000000003839-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/193234-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000003839-
dc.description.abstractThe new BIS 1998 capital requirements for market risks allows banks to use internal models to assess regulatory capital related to both general market risk and credit risk for their trading book. This paper, first, reviews the currently proposed and industry sponsored Credit Value-at-Risk(VaR) methodologies: There are CreditMetrics proposed by J.P. Morgan, CreditRisk+ proposed by Suisse Financial Products(CSFP), EDF™ Credit Measure proposed by KMV, and CreditPortfolioView proposed by McKinsey. Second, this paper applies the CreditMetrics and CreditRisk+ models to MMFs that are currently trades in the Korean Financial Market. Specially for the CreditMetrics, this paper exams under conditions in both percentiles using simulation and normal distribution using mean and standard deviation. As the result, the CreditMetrics model shows that the mean Credit-VaR ratios to total face value of MMF are 6.9% and 9.39% at 95% and 99% of the confidence internals. For the CreditRisk+ model, mean Credit-VaR ratios to total face value of MMF are 2.82% and 4.52% at 95 and 99 percentiles. Thus, from this studies, it is obvious that a firm had better adapt the CreditMetrics methodologies to control risk if the firm experiences volatilities depending on market movement, and a firm had better adapt the CreditRisk+ methodologies to control risk if the firm only exposures to default risk.-
dc.description.tableofcontents1. 연구의 목적 및 동기 = 1 2. 문헌연구 = 4 2.1. 위험의 정의 및 종류 = 4 2.2. 신용위험의 정의 = 6 2.3. 신용위험관리의 발전배경 = 7 2.4. 신용위험을 측정하는 모형 = 12 2.4.1. 부실화 예측모형과 신용평점모형 = 13 2.4.2. 포트폴리오의 신용위험측정 모형 = 17 2.4.2.1. CreditMetrics = 17 1) CreditMetrics 모형설명 = 17 2) CreditMetrics관련 문헌연구 = 19 3) CreditMetrics를 이용한 신용위험측정 = 21 가) 신용등급에 따른 위험분석 = 21 나) 포트폴리오의 자산간 상관관계 및 CreditVaR 추 = 25 2.4.2.2. CreditRisk+ = 32 1) 모형설명 = 32 2) 문헌연구 = 32 3) 신용위험측정 방법 = 33 가) 파산확률 측정 = 35 나) 손실률 측정 = 37 다) 파산손실의 분포측정(Distribution of Default Losses) = 37 2.4.2.3. EDF™ Credit Measures = 39 1) 모형설명 = 39 2) 문헌연구 = 39 3) 신용위험 측정 방법 = 41 (가) 파산확률 추정 = 41 (나) 포트폴리오의 손실측정 방법 = 44 2.4.2.4. CreditPortfolioView = 47 1) 모형설명 = 47 2) 문헌연구 = 47 3) 신용위험 측정 방법 = 49 (가) 채무불이행 확률 측정 = 49 (나) 조건부 전이 행렬 = 51 2.4.2.5. 포트폴리오 신용위험측정 모형간 비교 = 52 1) 포트폴리오의 신용위험측정 모형간 비교 = 52 2) 신용위험측정 모형간 비교 문헌연구 = 53 3. 실증분석 = 56 3.1. 연구의 가설 및 표본선정 = 57 3.1.1. 가설 = 57 3.1.2 표본선정 = 58 3.1.3 자산의 분포도 = 58 3.2. 모형별 실증 분석 = 60 3.2.1. CreditMetrics = 60 3.2.2. CreditRisk+ = 68 3.2.3. 결과 비교 = 72 4. 결론 = 74 Appendix A: MMF의 분포도 및 구성내역 = 79 Appendix B: CreditMetrics 결과 비교 = 82 Appendix C: CreditRisk+ 결과 비교 = 89 참고문헌 = 90 Abstracts = 97-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent744472 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.title신용위험 측정 모형간 비교 : MMF를 이용한 실증연구-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major대학원 경영학과-
dc.date.awarded2001. 8-
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