Makroekonomický model na výpočet výhľadovej komponenty pravdepodobnosti zlyhania (FLI PD)

Tato diplomová práce se věnuje problematice makroekonomického modelování v kontextu řízení úvěrového rizika vybrané české banky a je motivována nedávným vývojem makroekonomického modelu pro výpočet výhledové komponenty pravděpodobnosti selhaní (FLI PD). Daný makroekonomický model prošel interní validací. Z časových důvodů nebyly v rámci validace analyzovány různé modelové alternativy, tzv. model challengers. Tato diplomová práce představuje doplňkovou analýzu ke zmíněné validaci, ve které jsou primárně zkoumány právě modelové alternativy k původnímu řešení. V teoretické časti práce jsou stručně představeny základní pojmy z oblasti úvěrového rizika a odvozena matematická formulace Mertonova-Vašíčkova modelu, který je základem pro zkoumané modelové alternativy. V Mertonově-Vašíčkově modelu popisuje změny rizikovosti portfolia v důsledku makroekonomických šoků specifická proměnná nazývaná systematický faktor. V praktické časti práce jsou popsané jednotlivé kroky modelování a jejich vyhodnocení. Ze shromážděných klientských dat je odvozena časová řada pozorování systematického faktoru. Tato pozorování jsou následně vysvětlena makroekonomickými veličinami za použití lineární regrese, která je v bankovnictví standardem. Pomocí relevantních statistických metrik je vybrán nejlepší model. Následně jsou jako vstupy pro vybraný nejlepší model použity predikce makroekonomických veličin a analyzované predikované hodnoty systematického faktoru na roky 2024–2026. Tyto predikce umožňují vypočítat výhledovou komponentu pravděpodobnosti selhání.

This thesis deals with the topic of macroeconomic modelling in the context of credit risk management in a Czech bank and it is driven by recent development of a macroeconomic model used to calculate the forward-looking-information probability of default (FLI PD). The macroeconomic model passed an internal validation. Because of time constraints, no alternative models (commonly referred to as model challengers) were tested during the validation process. This thesis could be viewed as an additional analysis for the validation. It investigates different model alternatives to the current solution. In the theoretical part of the thesis, the basic terms regarding credit risk are explained and the mathematical formulation of the Merton-Vasicek model is proposed. This model serves as a base for all studied model alternatives. Changes in the portfolio riskiness due to macroeconomic shocks are described in the Merton-Vasicek model using a variable called the systematic factor. In the practical part, all steps of the modelling process are described and assessed. A time series of observations for the systematic factor is generated from the gathered client data. These observations are further explained by macroeconomic variables using linear regression, as this modelling method is considered standard in the banking industry. The best model for estimating the macroeconomic factor is chosen based on relevant statistical metrics. Consequently, macroeconomic predictions are used as input for the final model. Future estimates of the macroeconomic factor for years 2024 - 2026 are derived and analyzed. These predictions allow us to forecast the forward-looking-information probability of default.