Szerzői információk:
Inzelt György: Magyar Nemzeti Bank, osztályvezető, a módszer kidolgozója a tanulmány véglegesítése előtt elhunyt.
Szentes-Markhot Zsuzsa: Magyar Nemzeti Bank, osztályvezető. E-mail: markhotzs@mnb.hu
Budai Gábor: Magyar Nemzeti Bank, vezető felügyelő. E-mail: budaig@mnb.hu
Absztrakt:
A 2008-ban kezdődő válságidőszak mind hazai, mind nemzetközi szinten rámutatott arra, hogy a bankokhoz képest kevésbé szigorú prudenciális szabályozási keretben működő pénzügyi vállalkozások bizonyos esetekben jelentős mértékű hitelkockázatot halmoztak fel, amelyen a refinanszírozó hitelintézetek komoly veszteségeket szenvedtek el. Tanulmányunk a hazánkban működő pénzügyi vállalkozások bankok általi finanszírozási kockázatainak egy egyszerű, könnyen értelmezhető és cégadatbázisok mérleg- és eredménykimutatás-adatai alapján reprodukálható, viszont stabil teljesítményű, ebből következően adott esetben széles körben hasznosítható, szoros, automatizált nyomon követését lehetővé tevő, jelzőlámpa jelleggel működtethető monitoring eszközt mutat be, mellyel akár középtávon, akár 2 évre előre mutatóan lehetséges relatív kockázatosságot rendelni a pénzügyi vállalkozásokhoz. Következtetésként megállapítható, hogy fentiek alapján a 2008-ban kezdődő nagy gazdasági világválság előtt lehetséges lett volna azonosítani a kockázatos pénzügyi vállalkozásokat, és a banki oldalról adott esetben lezárni vagy hamarabb leépíteni a kockázatos pénzügyi vállalkozásokkal szemben fennálló kitettséget. A publikálás időpontjában tudomásunk szerint ez a fajta kockázatmérési módszertan a hazai szakirodalomban a pénzügyi vállalkozások finanszírozási kockázataira vonatkozóan előzmények nélküli.
Hivatkozás (APA):
Inzelt, G., Szentes-Markhot, Z., & Budai, G. (2018). Banki finanszírozási kockázatok monitoringja a pénzügyi vállalkozásokra vonatkozóan. Hitelintézeti Szemle, 17(4), 112–139. https://doi.org/10.25201/HSZ.17.4.112139
Rovat:
Tanulmány
Journal of Economic Literature (JEL) kódok:
G23, C53
Kulcsszavak:
nem-banki pénzintézetek, előrejelzés
Felhasznált irodalom:
Agresti, A. (1990): Categorical Data Analysis, 3rd Edition. John Wiley & Sons, New York.
Banai Ádám – Hosszú Zsuzsanna – Körmendi Gyöngyi – Sóvágó Sándor – Szegedi Róbert (2013): Stressztesztek a Magyar Nemzeti Bank gyakorlatában (Stress tests in the Magyar Nemzeti Bank’s practice). MNB Occasional Papers 109.
Bauer Péter – Endrész Marianna (2016): Modelling Bankruptcy Using Hungarian Firm-Level Data. MNB Working Papers 122.
Broos, M. – Carlier, K. – Kakes, J. – Klaaijsen, E. (2012): Shadow Banking: An Exploratory Study for the Netherlands. DNB Occasional Studies, https://www.dnb.nl/en/binaries/DNB_OS_10-05_uk_tcm47-281218.pdf. Letöltés ideje: 2017. január 2.
Hastie, T. – Tishbirani, R. – Friedman, J. (2008): The Elements of Statistical Learning, 2nd Edition. Springer Verlag, Berlin.
Hajdu Ottó – Virág Miklós (1996): Pénzügyi mutatószámokon alapuló csődmodell-számítások (Bankruptcy model calculations based on financial indicators). Bankszemle, 15(5): 42–53.
Hajdu Ottó – Virág Miklós (2001): A Hungarian Model for Predicting Financial Bankruptcy. Society and Economy in Central and Eastern Europe, 23(1–2): 28–46.
Hill, N. – Auquier, R. (2014): Proposed Bank Rating Methodology. Moody’s Report Number: 171718. https://www.moodys.com/microsites/gbrm2014/RFC.pdf. Letöltés ideje: 2017. január 2.
Hong, Ch. S. – Ryu, H.S. (2006): Information Theoretic Standardized Logistic Regression Coefficients with Various Coefficients of Determination. The Korean Communications in Statistics, 13(1): 49–60. https://doi.org/10.5351/CKSS.2006.13.1.049
Jaynes, E. – Bretthorst, L. (2003): Probability Theory – the Logic of Science. Cambridge University Press, Cambridge
Joopia, H. (2016): Optimal Binning for Scoring Modelling. http://www.scoringmodeling.com/. Letöltés ideje: 2017. január 2.
Koopman, B. (1946): Search and Screening. OEG Report No.56.
Kristóf Tamás (2008): A csődelőrejelzés és a nem fizetési valószínűség számításának módszertani kérdéseiről. Közgazdasági Szemle, 55 (május): 441–461.
Liao, J. – McGee, D. (2003): Adjusted Coefficients of Determination for Logistic Regression. The American Statistician, 57(3): 161–165. https://doi.org/10.1198/0003130031964
MacKay, D. (2003): Information Theory, Inference and Learning Algorithms. Cambridge University Press, Cambridge.
MNB (2016a): A Magyar Nemzeti Bank 11/2016 (XII.1.) számú ajánlása az árnyékbanki tevékenységet végző szervezetekkel szembeni kitettségek korlátozásáról. MNB 11/2016. https://www.mnb.hu/letoltes/11-2016-shadow-banking.pdf. Letöltés ideje: 2017. január 2.
MNB (2016b): Bankszektoron kívüli pénzügyi piacok kockázati jelentése. MNB 2016, pp. 51–53. http://www.mnb.hu/letoltes/publikalando-jelentes-v4-digitalis.pdf. Letöltés ideje: 2017. január 3.
MNB (2017): Biztosítási, pénztári és tőkepiaci kockázati jelentés, 2017. június. MNB. pp. 58–65. http://www.mnb.hu/letoltes/kocka-zati-jelente-s-2017-digita-lis.pdf. Letöltés ideje: 2018. október 18.
MNB (2018): Biztosítási, pénztári és tőkepiaci kockázati jelentés, 2018. MNB 2018., pp. 61–67. http://www.mnb.hu/letoltes/kockazati-jelentes-2018-0613-vegleges.PDF. Letöltés ideje: 2018. október 18.
Packer, F. – Tarashev, N. (2011): Rating methodologies for banks. BIS Quarterly review, június. http://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1106f.pdf. Letöltés ideje: 2017. január 2.
Peduzzi, P. – Concato, J. – Kemper, E. – Holford, T. R. – Feinstein, A. R. (1996): A simulation study of the number of events per variable in logistic regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology, 49(12): 1373–1379. https://doi.org/10.1016/S0895-4356(96)00236-3
Tripolitakis, G. – Angelopoulos, G. – Wu, Y. – Baldassari, G. (2015): CreditModel Financial Institutions. Standard and Poor’s Capital IQ. http://marketintelligence.spglobal.com/documents/our-thinking/research/creditmodel-financial-institutions-a-state-of-the-art-scoring-model-for-banks-and-insurance-companies.pdf. Letölés ideje: 2017. január 2.
Vittinghoff, E. – McCulloch, C. E. (2007): Relaxing the rule of ten events per variable in logistic and Cox regression. American Journal of Epidemiology, 165(6): 710–718. https://doi.org/10.1093/aje/kwk052