Advanced

On Credit Spreads: An Autoregressve Model Approach

Schölin, Anton and Mörk Persson, Filip (2017) FMS820 20171
Mathematical Statistics
Abstract
This thesis proposes an autoregressive credit spread model to make long term simulations of credit spreads and credit indices in the Investment grade and High yield bond segments. Several models are tested, and the final spread model produces simulations with statistics consistent with historical data, even though the model itself is relatively parsimonious. A transition from spread to index is proposed, which gives simulated indices with characteristics that match historical indices reasonably. Also, dependence between asset classes is introduced with a grouped t-copula.
Popular Abstract (Swedish)
F¨or att undvika ekonomiska kriser likt den 2008 beh¨over finansinstitut bra modeller f¨or bland annat obligationspriser och kreditindex. Genom att anv¨anda skillnaden i r¨anta mellan riskfria och riskfyllda obligationer kan dessa modelleras och s¨akra att bankers och f¨ors¨akringsbolags tillg˚angar r¨acker vid tider av ekonomisk turbulens.
Ett kreditindex ¨ar ett index som best˚ar av f¨oretagsobligationer, vilka ¨ar l˚an till f¨oretag. Banker, f¨ors¨akringsbolag och investerare har ett intresse av att veta hur kreditindex f¨or olika f¨oretagssegment kommer att se ut i framtiden, f¨or att kunna f¨olja uppsatta regelverk och f¨or att investera sina pengar p˚a ett bra s¨att. Genom att simulera framtida scenarier kan de finansiella instituten... (More)
F¨or att undvika ekonomiska kriser likt den 2008 beh¨over finansinstitut bra modeller f¨or bland annat obligationspriser och kreditindex. Genom att anv¨anda skillnaden i r¨anta mellan riskfria och riskfyllda obligationer kan dessa modelleras och s¨akra att bankers och f¨ors¨akringsbolags tillg˚angar r¨acker vid tider av ekonomisk turbulens.
Ett kreditindex ¨ar ett index som best˚ar av f¨oretagsobligationer, vilka ¨ar l˚an till f¨oretag. Banker, f¨ors¨akringsbolag och investerare har ett intresse av att veta hur kreditindex f¨or olika f¨oretagssegment kommer att se ut i framtiden, f¨or att kunna f¨olja uppsatta regelverk och f¨or att investera sina pengar p˚a ett bra s¨att. Genom att simulera framtida scenarier kan de finansiella instituten f¨ors¨akra sig om att de har tillr¨ackligt med kapital f¨or att klara framtida kriser och investerare kan skapa portf¨oljer med en riskniv˚a som passar dem. En realistisk modell ¨ar d¨arf¨or viktig. Detta examensarbete fokuserade p˚a tv˚a segment av f¨oretagsobligationer, n¨amligen Investment grade och High yield. Investment grade-segmentet best˚ar av s¨akrare obligationer som ¨ar mer sannolika att kunna betala tillbaka l˚anen och High yieldsegmentet best˚ar av mer riskfyllda obligationer, som d¨armed ocks˚a har en h¨ogre r¨anta. F¨or att prediktera ett index utveckling och spridning beh¨ovs en modell, allts˚a en hypotes ¨over vilket m¨onster ett givet index f¨oljer. I finansv¨arlden anv¨ands oftast s˚a kallade stokastiska
modeller, vilka inneh˚aller ett slumpm¨assigt element. F¨or att modellera ett kreditindex beh¨ovs en modell ¨over obligationspriser. Ett s¨att att skapa en s˚adan modell ¨ar att anv¨anda sig av den s˚a kallade kredit-spreaden.
Eftersom det inte ¨ar s¨akert att en l˚angivare f˚ar tillbaka pengarna vid k¨op av en f¨oretagsobligation s˚a blir r¨antan p˚a l˚anet h¨ogre ¨an vid l˚an till en riskfri part. Skillnaden mellan den riskfria r¨antan och r¨antan p˚a ett l˚an till ett f¨oretag kallas f¨or en kredit-spread. Genom att ha en modell f¨or den riskfria r¨antan och en modell f¨or kreditspreaden f¨or ett givet obligationssegment kan priset f¨or dessa obligationer modelleras. Kredit-spreaden har ett antal statistiska egenskaper vilka g¨or den f¨ordelaktig att passa en modell till. En av dessa egenskaper ¨ar att kredit-spreaden beror p˚a sig sj¨alv i f¨oreg˚aende tidssteg. Detta g˚ar att utnyttja i modelleringssammanhang.
En modell f¨or kredit-spreaden f¨or b˚ade Investment grade- och High yield-segmentet togs fram i detta examensarbete. Modellerna klarade uppsatta statistiska tester och skapade realistiska simuleringar. ¨Overg˚angen fr˚an kredit-spread till index var problematisk och gav inte riktigt lika bra resultat. Detta beror troligtvis p˚a approximeringsfel och f¨or odetaljerad data och ¨ar en intressant framtida fr˚agest¨allning. Metodiken f¨or att modellera index med hj¨alp av kredit-spreadar ¨ar n˚agot som kan fungera v¨al och skapa b¨attre modeller f¨or att undvika framtida ekonomiska kriser. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Schölin, Anton and Mörk Persson, Filip
supervisor
organization
course
FMS820 20171
year
type
H2 - Master's Degree (Two Years)
subject
language
English
id
8915399
date added to LUP
2017-06-14 11:47:47
date last changed
2017-06-14 11:47:47
@misc{8915399,
  abstract     = {This thesis proposes an autoregressive credit spread model to make long term simulations of credit spreads and credit indices in the Investment grade and High yield bond segments. Several models are tested, and the final spread model produces simulations with statistics consistent with historical data, even though the model itself is relatively parsimonious. A transition from spread to index is proposed, which gives simulated indices with characteristics that match historical indices reasonably. Also, dependence between asset classes is introduced with a grouped t-copula.},
  author       = {Schölin, Anton and Mörk Persson, Filip},
  language     = {eng},
  note         = {Student Paper},
  title        = {On Credit Spreads: An Autoregressve Model Approach},
  year         = {2017},
}