Academic literature on the topic 'CreditGrades'

In this paper, we propose a hybrid method that combines a hazard rate model with the CreditGrades model to value credit default swap (CDS) contracts. The CreditGrades model is considered an industry benchmark for analyzing credit derivatives. The hybrid method makes use of the default probability generated by the CreditGrades model to determine the hazard rate specific to the bond issuing firm. In this way, the hybrid method is empirically shown to produce better CDS forecast.

碩士<br>東吳大學<br>財務工程與精算數學系<br>99<br>CreditGrades(CG) model, developed by RiskMetricsGroupe, was used to calculate single-name credit default swap spreads. In this study, we use the CG model to calculateiTraxx Europe indices spread and compared with market spread. According to previous research, it was found that the estimated volatility of recovery rate, lambda, is unstable and has powerful influences on spread estimate.The model may be unstable if we set lambda unreasonably. Therefore, lambda is assumed to be within 0.1~0.3 in Financials sector、0.5~1 in HiVol sector and 0.1~0.4 in Crossover sector. Empirical results indicate that lambda and global recovery rate have significantly negative relationship. Also, although the theoretical CG spread is different from market spread, they have similar trend.

碩士<br>東吳大學<br>財務工程與精算數學系<br>99<br>Since 2007 subprime mortgage crisis has been, events of default occur in many companies, so credit risk become an important topic. CreditGrades model is the credit risk model by Finger et al. (2002) proposed, and the purpose is to measure default probability of corporate, in CreditGrades model assumes that recovery rate follow the lognormal distribution, but this way may be make the recovery rate greater than 1. In this article, we will continue the structure of CreditGrades model, and propose the modified model assum that recovery rate follow the runcated lognormal distribution, it will guarantee that recovery rate can not greater than 1, it lead to that the modified model of CreditGrades model be more reasonable. This article also calculate the default probability of corporate under the modified model of CreditGrades model, and compare two models under the recovery rate in different parameters.

碩士<br>國立臺灣大學<br>國際企業學研究所<br>103<br>This research uses CreditGrades Model which was published by Finger (2002) and Stamicar, & Finger (2006). Both the In-the-Money options and the Out-the-Money options provide some market information that are not included in the At-the Money options. Thus, this research replaced the ATM implied volatility by Vega average weighted implied volatility. This research uses CreditGradesTM Risk Evaluation Model and chooses data of 9 public companies with great liquidity in their stocks and options in U.S. from 2009 to 2013. I input two implied volatilities with different definitions to CreditGradesTM Risk Evaluation Model to test their capability of generating accurate result when being applied to CreditGradesTM Risk Evaluation Model. Moreover, we will discuss the accuracy of the forecasting ability of the CreditGradesTM model by comparing the estimated values to the actual CDS spreads generated by data after financial crisis in 2008. Through the empirical research, I compare these two different implied volatility methods and case studies for each sample company. I find that not only the trends of the estimated value and actual value are consistent, the research outcome of adopting the vega weighted average implied volatility is better than the ATM implied volatility.

Com a globalização e liberalização de mercados, com a crescente incerteza e risco é fundamental nos dias que correm distinguir um bom de um mau investimento, ou então um investimento que hoje não parece apelativo mas que no futuro poderá sê-lo (e então guardá-lo em carteira). Quando uma entidade empresta um determinado montante a outra, está a concretizar um investimento (obtendo juros) e não pretende certamente perder valor (capital e juros). Então, há que avaliar a contraparte nomeadamente, quais os negócios da mesma, quais os seus stakeholders, qual o ambiente tarefa e o ambiente geral para que o investimento tenha sucesso, por outras palavras, avaliar o risco de investir em determinada empresa. Esta dissertação aborda alguns modelos de avaliação de risco de crédito, traduz a qualificação do risco de crédito através da quantificação do mesmo. Após a análise da relevância da gestão do risco e da importância desta matéria, apresentam-se e aplicam-se dois modelos, KMV model e CreditGrades para atingir um conjunto de objetivos nomeadamente, caracterização do risco de crédito, determinação da probabilidade de default e determinação do credit spread de empresas portuguesas. Os modelos serão aplicados empresas do mesmo setor e, para além de serem do mesmo setor, foram escolhidas, em igual dimensão, empresas cuja liquidez é maior e empresas em que a liquidez é menor, para perceber, as diferenças que daí possam advir. Posteriormente será analisada isoladamente a variável taxa de crescimento de forma a perceber qual a importância ou influência da mesma em empresas como o setor da indústria e a inufluência em empresas mais e menos líquidas.

This study implements a capital structure arbitrage strategy using the CreditGrades model and checks whether this is able to generate excess returns. Using a new methodology to identify mispricing triggers, and taking the EuroStoxx and a European Large Cap Bond Index as our benchmark portfolios, we find that our strategy is able to produce a significant alpha during the period between 2008 and 2015 (2.3% in annualized terms). We find however that our strategy is very dependent on trading opportunities, which tend to occur only when volatility rises above certain levels. In periods of prolonged low volatility, our strategy tends to generate weaker returns. As example, while in the period between 2008 and 2011 we obtain a significant annual alpha of 5.7%, in the period between 2012 and 2015 our alpha is only 0.25% and not statistically different from 0. Therefore, we can conclude our strategy is not able to deliver constant and significant abnormal returns in all periods.<br>A presente dissertação visa implementar uma estratégia assente em oportunidades de arbitragem relativas à estrutura de capital. Para tal, recorremos ao modelo CreditGrades e de seguida procuramos apurar se tal estratégia é capaz de gerar retornos incrementais. Sugerimos uma nova metodologia para identificar fatores que possam desviar os preços dos seus valores teoricamente justos e utilizamos o índice EuroStoxx e European Large Cap Bond Index como portfolios de referencia. Concluimos pelos resultados encontrados que a estratégia apresentada é capaz de gerar um alfa de 2.3% anualizado entre 2008 e 2015.Não obstante, reconhecemos que a estratégia que apresentamos depende de oportunidades de arbitragem existentes no mercado, as quais são mais comuns em períodos de aumento de volatilidade. Durante períodos de volatilidade contida, a estratégia que propomos apresenta resultados menos promissores. Entre 2008 e 2011 obtemos um alfa de 5.7%, enquanto que entre 2012 e 2015 registamos um valor inferior, de 0.25%, o qual é estatisticamente insignificante. Face a estes resultados, concluímos que a estratégia apresentada não é capaz de gerar retornos constantes e significativamente superiores em todos os períodos de tempo.

Este trabalho tem como objetivo, calcular e comparar Credit Default Swap (CDS) spreads teóricos, calculados através de um modelo estrutural, com CDS spreads empíricos observados no mercado de uma empresa portuguesa cotada em bolsa de valores. O modelo escolhido foi o Modelo CreditGrades baseado no trabalho de Merton (1974) e Black e Cox (1976), que calculou as probabilidades de default e os credit spreads através de dados de balanço e do mercado acionista. A finalidade é medir como é que o modelo consegue explicar os CDS spreads observados e se têm alguma capacidade de previsão. Descobrimos que as alterações dos spreads teóricos e empíricos são significativamente correlacionados. Também as alterações dos spreads teóricos com desfasamento de um dia, são correlacionados com as alterações atuais dos spreads empíricos da empresa. As correlações indiciam uma relação próxima entre o mercado acionista e o mercado de CDS e também uma certa capacidade preditiva do modelo CreditGrades. Montámos uma estratégia de negociação baseada nas correlações e na capacidade de previsão do modelo, que produziu retornos positivos.

Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2014<br>O principal objetivo desta tese é modelizar o risco de crédito de uma determinada instituição financeira utilizando modelos estruturais. Neste sentido, propomos a análise de dois modelos - Merton(1974) e CreditGrades - que são apresentados de acordo com a sua evolução temporal. Em cada modelo é calculada a fórmula fechada para a probabilidade de default neutra face ao risco, assim como o credit spread para uma empresa de referência. No entanto, antes da implementação prática dos modelos estruturais, é apresentado um referencial teórico que visa fornecer, de forma gradual, informações consideradas indispensáveis para a compreensão dos modelos em causa. O modelo de Merton (1974) apresenta uma grande inovação que reside no modo de tratar o capital próprio de uma companhia como uma opção de compra sobre os seus ativos, permitindo assim a aplicação de métodos de avaliação de opções, tais como os modelos de Black e Scholes (1973) e de Merton (1973). As vantagens reconhecidas do modelo são não apenas a quantidade reduzida de parâmetros a estimar, como também a simplicidade de o colocar em prática. No capítulo I são também apresentadas algumas vantagens e desvantagens do modelo. O facto de o processo do valor dos ativos da empresa não ser observável no mercado constitui a maior dificuldade na implementação dos modelos estruturais. Estudos académicos propõem metodologias de estimação avançadas para determinar os parâmetros deste processo. Com efeito, um dos inconvenientes deste modelo é assumir o valor dos ativos (V t) e a respetiva volatilidade (svt), como parâmetros de input ao modelo, uma vez que não são diretamente observáveis no mercado. Neste trabalho, são apresentadas duas aproximações ao modelo no que se refere à estimação dos parâmetros: uma aproximação iterativa e outra como solução de um sistema de equações não-lineares. Em 2002, foi construído um modelo baseado na completa transparência de mercado - CreditGrades - para comparar os spreads modelados com os spreads observados no mercado e calcular a probabilidade de sobrevivência de uma determinada empresa. Construído sobre a estrutura do modelo Black e Cox (1976), o qual relativiza algumas das premissas presentes no modelo standard de Merton (1974), permite que um evento de default possa ocorrer antes da maturidade T (se o valor dos ativos da empresa tocar na barreira de default). Outra das vantagens relevantes é o facto de a dívida financeira ser expressa por ação e estimada com base em dados financeiros provenientes de demonstrações consolidadas. Por outro lado, os poucos inputs do modelo são todos observáveis no mercado. Na segunda parte deste trabalho, é apresentada uma aplicação destes modelos a um caso real: trata-se de um banco português que recentemente entrou em default. Pretende-se assim mostrar a probabilidade de default e o credit spread do banco em estudo, num cenário financeiro adverso, permitindo observar e analisar a adequação destes modelos ao mundo real. Por outro lado, o uso prévio destes modelos não teria evitado a situação de bancarrota do banco, mas daria uma boa percepção do risco de crédito ao longo do tempo. Concluindo, o objetivo geral desta tese é informar o leitor sobre o modo possível de construir modelos de risco de crédito, dando-se um ênfase especial aos métodos práticos que um banco e/ou uma seguradora, nas respetivas áreas de corporate banking e atuariado, podem fazer uso, num processo de desenvolvimento de um novo modelo de credit rating.<br>The main objective of this thesis is to model the credit risk of a certain financial institution under the structural model approach. In this setting, we propose the analysis of two models - Merton (1974) and CreditGrades - which are presented according to its temporal evolution. Each model provides the closed-form formulae for the risk-neutral default probability and credit spread of a reference _rm. However, before the practical implementation of the structural models, it is presented a theoretical framework that aims to provide, gradually, information considered essential to the understanding of the models under analysis. The Merton (1974) model offers a huge innovation that lies in the way of treating a company's equity as a call option on its assets, thus allowing for applications of Black and Scholes (1973) and Merton (1973) option pricing methods. The advantages recognized for the model are not only the few parameters to estimate but also the simplicity of putting it into practice. In Chapter I, we also present some advantages and disadvantages of the model. The unobservability of the firm's assets value is a major difficulty in the implementation of structural models. Academic studies propose advanced estimation methodologies to determine the parameters of this process. In fact, one of the shortcomings of Merton's model (1974) is to assume the value of company assets (V t) and the respective volatility (svt) as parameters of input to the model, since they are not directly observable in the market. In this work, we presented two approaches to the model regarding the estimation of parameters: an iterative approach and other as a solution of a system of nonlinear equations. In 2002, it was developed a completely transparent market based model – CreditGrades - to match modeled spreads with the observed spreads and which calculate the survival probabilities of a reference firm. Built on the framework of the Black and Cox (1976) model, which relaxes some of the assumptions present in the standard Merton model, it enables a default event to occur before maturity T (if the value of company assets hits the default barrier). Others relevant advantages is the fact that the financial debt expressed on a per-share basis and estimated based on financial data from consolidated statements. On the other hand, the inputs of the model are all observable in the market. In the second part of this work, it is presented an application of these models to a real case, i.e. a portuguese bank that recently went into default. The aim is to show the default probability and the credit spread of the bank in study, in an adverse financial scenario, allowing to observe and analyze the adequacy of these models to the real world. Moreover, previous use of these models would not have avoided the situation of bankruptcy of the bank, but give a good insight of credit risk over time. The general purpose of this thesis is to inform the reader on how it is possible to construct credit rating models. Special emphasis is made on the practical methods that a bank or insurance in the respective areas corporate banking sector and actuarial could make use of in the development process of a new credit rating model.