A Review of Empirical Research on the Design and Impact of Regulation in the Banking Sector
Sanja Jakovljević, Hans Degryse, Steven Ongena
Annual Review of Financial Economics,
2015
Abstract
We review existing empirical research on the design and impact of regulation in the banking sector. The impact of each individual piece of regulation may inexorably depend on the set of regulations already in place, the characteristics of the banks involved (from their size or ownership structure to operational idiosyncrasies in terms of capitalization levels or risk-taking behavior), and the institutional development of the country where the regulation is introduced. This complexity is challenging for the econometrician, who relies either on single-country data to identify challenges for regulation or on cross-country data to assess the overall effects of regulation. It is also troubling for the policy maker, who has to optimally design regulation to avoid any unintended consequences, especially those that vary over the credit cycle such as the currently developing macroprudential frameworks.
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Linking Distress of Financial Institutions to Macrofinancial Shocks
Alexander Al-Haschimi, Stéphane Dées, Filippo di Mauro, Martina Jančoková
ECB Working Paper,
No. 1749,
2014
Abstract
This paper links granular data of financial institutions to global macroeconomic variables using an infinite-dimensional vector autoregressive (IVAR) model framework. The approach taken allows for an assessment of the two-way links between the financial system and the macroeconomy, while accounting for heterogeneity among financial institutions and the role of international linkages in the transmission of shocks. The model is estimated using macroeconomic data for 21 countries and default probability estimates for 35 euro area financial institutions. This framework is used to assess the impact of foreign macroeconomic shocks on default risks of euro area financial firms. In addition, spillover effects of firm-specific shocks are investigated. The model captures the important role of international linkages, showing that economic shocks in the US can generate a rise in the default probabilities of euro area firms that are of a significant magnitude compared to recent historical episodes such as the financial crisis. Moreover, the potential heterogeneity across financial firms.
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Towards Unrestricted Public Use Business Microdata: The Synthetic Longitudinal Business Database
John M. Abowd, Ron S. Jarmin, Satkartar K. Kinney, Javier Miranda, Jerome P. Reiter, Arnold P. Reznek
International Statistical Review,
No. 3,
2011
Abstract
In most countries, national statistical agencies do not release establishment-level business microdata, because doing so represents too large a risk to establishments’ confidentiality. One approach with the potential for overcoming these risks is to release synthetic data; that is, the released establishment data are simulated from statistical models designed to mimic the distributions of the underlying real microdata. In this article, we describe an application of this strategy to create a public use file for the Longitudinal Business Database, an annual economic census of establishments in the United States comprising more than 20 million records dating back to 1976. The U.S. Bureau of the Census and the Internal Revenue Service recently approved the release of these synthetic microdata for public use, making the synthetic Longitudinal Business Database the first-ever business microdata set publicly released in the United States. We describe how we created the synthetic data, evaluated analytical validity, and assessed disclosure risk.
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The Role of Investment Banking for the German Economy: Final Report for Deutsche Bank AG, Frankfurt/Main
Michael Schröder, M. Borell, Reint E. Gropp, Z. Iliewa, L. Jaroszek, G. Lang, S. Schmidt, K. Trela
ZEW-Dokumentationen, Nr. 12-01,
No. 1,
2011
Abstract
The aim of this study is to assess the contributions of investment banking to the economy with a particular focus on the German economy. To this end we analyse both the economic benefits and the costs stemming from investment banking.
The study focuses on investment banks as this part of banking is particularly relevant for financing companies as well as the development and use of specific products to support the needs of private and professional clients. The assessment of benefits and costs of investment banking has been conducted from a European perspective. Nevertheless there is a focus on the German economy to allow a more detailed analysis of certain aspects as for example the use of derivatives by German companies, the success of M&As in Germany or the effect of securitization on loan supply and GDP in Germany. For comparison purposes other European countries and also the U.S. have been taken into account.
The last financial crisis has shown the negative impacts of banks on the financial system and the whole economy. In a study on the contribution of investment banks to systemic risk we quantify the negative side of the investment banking business.
In the last part of the study we assess how the effects of regulatory changes on investment banking. All important changes in banking and capital market regulation are taken into account such as Basel III, additional capital requirements for systemically important financial institutions, regulation of OTC derivatives and specific taxes.
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The Importance of Estimation Uncertainty in a Multi-Rating Class Loan Portfolio
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
No. 11,
2011
Abstract
This article seeks to make an assessment of estimation uncertainty in a multi-rating class loan portfolio. Relationships are established between estimation uncertainty and parameters such as probability of default, intra- and inter-rating class correlation, degree of inhomogeneity, number of rating classes used, number of debtors and number of historical periods used for parameter estimations. In addition, by using an exemplary portfolio based on Moody’s ratings, it becomes clear that estimation uncertainty does indeed have an effect on interest rates.
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Stochastic Income Statement Planning as a Basis for Risk Assessment in the Context of Emissions Trading
Henry Dannenberg, Wilfried Ehrenfeld
Greenhouse Gas Measurement and Management,
No. 1,
2011
Abstract
Die Einführung des Europäischen Emissionshandels bedeutet, dass teilnehmende Unternehmen einen neuen Unsicherheitsfaktor bei ihrer Planung zu berücksichtigen haben - Emissionszertifikate. In diesem Artikel untersuchen wir, wie dieses Risiko um Rahmen einer stochastischen Plan- Gewinn- und Verlustrechnung (GuV) berücksichtige werden kann. Dafür erkunden wir welche Plangrößen durch den Emissionshandel beeinflusst werden. Weiter zeigen wir einen Ansatz, diese Größen in einer Plan-GuV zu modellieren. Dabei werden Unsicherheiten und Abhängigkeiten explizit berücksichtigt. Deshalb stellt das vorgestellte Modell eine Basis für Risikobewertungen und Investitionsentscheidungen im unsicheren Umfeld des CO2-Zertifikatehandels dar.
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Stochastic Income Statement Planning and Emissions Trading
Henry Dannenberg, Wilfried Ehrenfeld
Abstract
Since the introduction of the European CO2 emissions trading system (EU ETS), the
development of CO2 allowance prices is a new risk factor for enterprises taking part in this system. In this paper, we analyze how risk emerging from emissions trading can be considered in the stochastic profit and loss planning of corporations. Therefore we explore which planned figures are affected by emissions trading. Moreover, we show a way to model these positions in a planned profit and loss account accounting for uncertainties and dependencies. Consequently, this model provides a basis for risk assessment and investment decisions in the uncertain environment of CO2 emissions trading.
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Estimation Uncertainty in Credit Risk Assessment: Comparison of Credit Risk Using Bootstrapping and an Asymptotic Approach
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
No. 3,
2009
Abstract
Bei der Kreditrisikobewertung müssen die Parameter Ausfallwahrscheinlichkeit und
-korrelation geschätzt werden. Diese Schätzung erfolgt unter Unsicherheit. In der Literatur werden asymptotische Konfidenzregionen diskutiert, um diese Unsicherheit bei der simultanen Schätzung beider Parameter zu bewerten. Diese Regionen setzen allerdings eine sehr lange Datenhistorie für eine genaue Bewertung voraus. Als Alternative bietet sich bei kurzen Datenhistorien Bootstrapping an. Diese Methode ist allerdings deutlich rechenintensiver. Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, ab welcher Anzahl historisch verfügbarer Perioden Bootstrapping und eine Wald-Konfidenzregion zu einer vergleichbaren Bewertung des Kreditrisikos gelangen. Die hier genutzten Methoden führen zu ähnlichen Ergebnissen, wenn über 100 historische Perioden zur Verfügung stehen.
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Schätzunsicherheit oder Korrelation, Welche Risikokomponente sollten Unternehmen bei der Bewertung von Kreditportfoliorisiken wann berücksichtigen?
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
No. 5,
2007
Abstract
Die Bewertung der Ausfallwahrscheinlichkeiten von Ratingklassen, basierend auf historischen Daten, ist mit Schätzunsicherheit verbunden. Zur Bewertung dieser Unsicherheit werden in der Literatur Konfidenzintervalle diskutiert. Diesen liegen allerdings Annahmen bezüglich der Abhängigkeiten zwischen einzelnen Forderungen zugrunde, die im Widerspruch zu den Annahmen der gängigen Kreditportfoliomodelle stehen. Im vorliegenden Beitrag wird anhand von Simulationsstudien gezeigt, dass eine Berücksichtigung von Schätzunsicherheit in kleinen Portfolios gerechtfertigt sein kann, auch wenn dafür Abhängigkeiten vernachlässigt werden müssen. Die Modellierung der Schätzunsicherheit beruht hier auf der Idee der Konfidenzintervalle und der ihnen zugrundeliegenden Verteilungen. Die Ergebnisse der Arbeit sind vor allem für die Modellierung von Forderungsportfolios in Unternehmen von Interesse.
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The Loss Distribution of the Entrepreneurial Bad Debt Risk – a Simulation-based Model
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
No. 10,
2006
Abstract
Ein wichtiges Instrument des Risikocontrollings stellt die Unterlegung von Risiken mit Eigenkapital- bzw. Liquiditätsreserven dar. Hierfür ist es erforderlich, für alle wesentlichen Einzelrisiken Wahrscheinlichkeitsverteilungen der möglichen Verluste zu bestimmen, auf deren Grundlage die Ermittlung des Eigenkapitalbedarfs erfolgen kann. In der vorliegenden Arbeit wird ein simulationsbasiertes Modell vorgestellt, daß eine Bewertung des Forderungsausfallrisikos eines gewerblichen Unternehmens ermöglicht. Es werden Wege aufgezeigt, wie die Risikokomponenten Ausfallwahrscheinlichkeit, Ausfallquote und Forderungshöhe zum Ausfallzeitpunkt geschätzt werden können. Dabei werden sowohl Unsicherheiten bei der Bestimmung der Inputfaktoren als auch deren Variabilität berücksichtigt. Für den Fall, daß ein Unternehmen nicht in der Lage ist, alle Risikokomponenten selbständig zu schätzen, werden auf Grundlage einer empirischen Erhebung Verteilungsfunktionen zur Bestimmung der Ausfallwahrscheinlichkeit und der Ausfallquote zur Verfügung gestellt.
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