Räumliche FinanzanalyseWo Kapital auf Gefahr, Exposition und Transition trifft
Financial economics for banking risk
Financial economics and macro-finance explain how bank balance sheets, credit and asset prices interact with output, employment and public finances. In banking risk they connect a scenario to losses and capital, show how bank stress feeds back into the economy, and ground macroprudential and monetary decisions in tested relationships.
What financial economics and macro-finance does here.
Financial economics and macro-finance study how asset prices, credit and financial institutions interact with the real economy. They explain how shocks are amplified or absorbed through balance sheets and markets. In financial stability, capital markets and investment and climate and hazards, financial economics traces how physical, health or cyber shocks transmit to credit, sovereign debt and markets. It informsmacroprudential policyand the pricing of risk. The canonical description is ondas MINT-Gemeingut.
Macro-financial stress scenarios
Scenario variables such as unemployment, interest rates and property prices are translated into default rates, loss rates and income for each portfolio, then into capital paths under the supervisor’s or the bank’s own assumptions.
Credit cycle and buffer calibration
Credit gaps, debt service ratios and lending survey responses are combined to judge the phase of the credit cycle and to inform countercyclical buffer and borrower-based measure settings.
Climate pathways to bank balance sheets
NGFS macroeconomic and carbon price pathways are mapped to sector revenues, costs and asset values, and then to borrower credit quality over long horizons.
03Stresstest
Wie ein Schock für Vermögenswerte zu einem Systemverlust wird.
Das Eigenkapital, das das System nach einer Interbanken-Ansteckung verliert, im Vergleich zum Anfangsschock, wenn sich Verschuldung, Vernetzung und Erholungsquoten ändern, der Kern eines makroprudenziellen Stresstest. Lehrmodell mit ausgewiesenen illustrativen Werten, keine Vorhersage.
Steuerung
Rückgang der Auslandsaktiva
2.0%
Verschuldungsgrad (Aktiva zu Eigenkapital)
10-mal
Interbankenanteil an den Aktiva
10%
Rückfluss aus Interbankforderungen
40%
Banken im System
20
Kernbanken
20% der Banken
Messwerte
Durch den Anfangsschock verlorenes Eigenkapital
18.0%
Verlorenes Eigenkapital nach Ansteckung
45.0%
Durch Ansteckung hinzugekommen (DebtRank)
27,0 Punkte
Banken im Ausfall
0
Zahlen, Methoden und Quellen
Runde
Verlorenes Systemeigenkapital (%)
Banken im Ausfall
0
18.00
0
1
28.80
0
2
35.28
0
3
39.17
0
4
41.50
0
5
42.90
0
6
43.74
0
7
44.24
0
8
44.55
0
9
44.73
0
10
44.84
0
11
44.90
0
12
44.94
0
13
44.96
0
14
44.98
0
15
44.99
0
16
44.99
0
17
45.00
0
18
45.00
0
19
45.00
0
20
45.00
0
21
45.00
0
22
45.00
0
23
45.00
0
24
45.00
0
25
45.00
0
26
45.00
0
27
45.00
0
28
45.00
0
29
45.00
0
30
45.00
0
Methoden
DebtRankBattiston u. a. (2012), Scientific Reports 2:541
Differential DebtRankBardoscia und andere (2015), PLOS ONE 10
Ansteckung in Finanznetzwerken Gai und Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466
Clearing in Finanznetzwerken Eisenberg und Noe (2001), Management Science 47
Unsicherheitsfächer (Parameter-Monte-Carlo) Spiegelhalter, Pearson und Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
Sensitivität mit jeweils einem Faktor (Tornado) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Daten
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
Wie ein Schock für Vermögenswerte zu einem Systemverlust wird. Anschauliches Lehrmodell: Es arbeitet mit den über die Bedienelemente gesetzten Werten, nicht mit Messdaten. Methoden: DebtRank (Battiston u. a. (2012), Scientific Reports 2:541); Differenzieller DebtRank (Bardoscia u. a. (2015), PLOS ONE 10); Ansteckung in Finanznetzwerken (Gai und Kapadia (2010), Proc. R. Soc. A 466).
Über die sechs Säulen, unter Leitung von Nexus Consortium
Datasets and records used by financial economics and macro-finance on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed indem Quellenregister.
Daten
Rolle
Kennzeichnung
Supervisory returns and Pillar 3 disclosures
Starting balance sheet of each bank
Veröffentlichte Statistiken
National accounts and financial accounts
Sector balance sheets and income
Veröffentlichte Statistiken
BIS credit and property price statistics
Credit cycle and collateral indicators
Veröffentlichte Statistiken
NGFS scenario variables
Transition and physical risk pathways
MODELLIERT
Bank lending surveys
Credit supply conditions
BERICHTET
05Exposition, Verlust und Kapital
What financial economics for banking risk means for exposure, loss and capital.
Die Ansichten zu Exposition, Verlust, Szenario und Kapital, die eine Risikoverantwortliche, ein Aufseher oder ein Finanzministerium verlangen würde, samt den Rahmenwerken, gegen die berichtet wird. Die Strukturen folgen der aufsichtsrechtlichen und versicherungsmathematischen Praxis. Die Werte sind illustrativ: niemals Preise, Ratings oder Beratung.
Szenariopfade
How financial economics for banking risk could be stressed under the scenario families central banks and supervisors use.
Szenariofamilie
Transitionsrisiko
Physisches Risiko
Was ein Stresstest fragt
Geordnet
Frühe, schrittweise Politik
Niedriger
Kann das Portfolio eine stetige Neubewertung verkraften?
Ungeordnet
Späte, abrupte Politik
Niedrig bis mittel
Was bricht bei einer plötzlichen Neubewertung und Bonitätsmigration zusammen?
Treibhauswelt
Eingeschränkte Politik
Hoch und steigend
Wo konzentrieren sich physische Verluste bei Sicherheiten und Versicherung?
Szenariofamilien gemäß der Definition des NGFS; die Kurven sind ein illustrativer kombinierter Druckindex, keine NGFS-Variablen oder Prognosen.
NGFS-Klimaszenarien · Network for Greening the Financial SystemIFRS S2 Climate-related Disclosures · ISSBTCFD-Empfehlungen · Financial Stability Board TCFDGrundsätze für das wirksame Management klimabezogener Finanzrisiken · Basler Ausschuss für Bankenaufsicht
06Validierung
Wie Ergebnisse geprüft werden.
Models are back-tested against historical market episodes and crises. Results are compared with supervisory data and alternative specifications.
Prüfen
Wie es gemacht wird
Back-testing against past episodes
Satellite models are tested on whether they reproduce losses observed in previous downturns
Alternative specifications
Results are compared across model forms and variable choices, and the spread is reported
Feedback effects
Second-round effects from bank deleveraging to the economy are modelled, or their absence is stated
Independent benchmark
Projections are compared with supervisory or third-party results for the same scenario
Relationships estimated in calm periods may break down in stress. Hidden leverage and interconnections are often unobserved.
What are the limits of financial economics and macro-finance in this field?
Relationships estimated in calm periods may break down in stress. Hidden leverage and interconnections are often unobserved.
Wie werden Ergebnisse geprüft?
Models are back-tested against historical market episodes and crises. Results are compared with supervisory data and alternative specifications.
Sind die Werte auf dieser Seite echt?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Berichteis the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
Global Risks AllianceBanking NexusFinanz- und VersicherungsreifeSzenario und Stresstest
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Banking Nexus
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