рус eng
«ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «МАТЕМАТИКА»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «MATEMATIKA»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «MATHEMATICS»
ISSN 1997-7670 (Print)
ISSN 2541-8785 (Online)

Список выпусков > Серия «Математика». 2022. Том 41

Периодическая процентная ставка по кредиту модели Нэша с ограничением платежеспособности Базель II

Автор(ы)
Х. Энхбаяр, 1 Г. Баттулга2, С. Батбилэг2

1Монгольский университет науки и технологии, Улан-Батор, Монголия

2Монгольский национальный университет, Улан-Батор, Монголия

Аннотация
В статье представлены модели игры Нэша с процентной ставкой по периодическим кредитам в банковском секторе в условиях нормативных ограничений платежеспособности. Принимая ограничение платежеспособности Базель II и моделируя экономическое состояние как процесс AR (1), мы получаем результаты относительно существования равновесия процентной ставки по кредиту. Представлены анализ чувствительности модели ограничения платежеспособности и некоторые численные результаты.
Об авторах

Энхбаяр Хангай, ст. преп., Монгольский университет науки и технологии, Монголия, 14191, г. Улан-Батор, eegii33@must.edu.mn

Баттулга Ганхуу, ст. преп., Монгольский национальный университет, Монголия, 14201, г. Улан-Батор, battulga.g@seas.num.edu.mn

Батбилэг Сухэ, канд. физ.-мат. наук, доц., Монгольский национальный университет, Монголия, 14201, г. Улан-Батор, batbileg@seas.num.edu.mn

Ссылка для цитирования
Enkhbayar Kh., Battulga G., Batbileg S. Multi–Period Loan Interest Rate Nash Model with Basel II Solvency Constraint // Известия Иркутского государственного университета. Серия Математика. 2022. Т. 41. C. 3–18. https://doi.org/10.26516/1997-7670.2022.41.3
Ключевые слова
модель равновесия Нэша, однофакторная модель KMV/Riskmetrics, ограничение платежеспособности Базель II, кредитный рейтинг, процентная ставка по кредиту
УДК
519.8
MSC
91A06, 91A10, 91G40
DOI
https://doi.org/10.26516/1997-7670.2022.41.3
Литература
  1. Altangerel L., Battur G. Perturbation approach to generalized Nash equilibrium problems with shared constraints. Optimization Letters, 2012, vol. 6, no. 7, pp. 379–1391. https://doi.org/10.1007/s11590–012–0510–8
  2. Battulga G., Altangerel L., Battur G. An extension of one–period Nash equilibrium model in non–life insurance markets. Applied Mathematics, 2018, vol. 09, no. 12, pp. 1339–1350. https://doi.org/10.4236/am.2018.912087
  3. Battulga G., Altangerel L., Battur G. Loan interest rate Nash models with solvency constraints in the banking sector. Optimization Methods and Software, 2021, pp. 1–18. https://doi.org/10.1080/10556788.2021.1891537
  4. Bluhm C., Overbeck L., Wagner C. Introduction to Credit Risk Modeling, 2012, Chapman and Hall/CRC.
  5. Crosbie P., Bohn J. Modeling default risk: modeling methodology. Moody’s KMV, 2003.
  6. Crouhy M., Galai D., Mark R. A comparative analysis of current credit risk models. Journal of Banking & Finance, 2000, vol. 24, no. 1-2, pp. 59–117. https://doi.org/10.1016/S0378–4266(99)00053–9
  7. Drumond I., Jorge J. Loan interest rates under risk–based capital requirements: The impact of banking market structure.Economic Modelling, 2013, vol. 32, no. C, pp. 602–607. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2013.02.017
  8. Dutang C., Albrecher H., and Loisel S. Competition among non–life insurers under solvency constraints: A game–theoretic approach. European Journal of Operational Research, 2013, vol. 231, no. 3, pp. 702–711. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.06.029
  9. Facchinei F., Pang J. Finite–Dimensional Variational Inequalities and Complementarity Problems. Vol. 1. Springer, 2003.
  10. Frey R., McNeil A. Dependent defaults in models of portfolio credit risk. The Journal of Risk, 2003, vol. 6, no. 1, pp. 59–92. https://doi.org/10.21314/JOR.2003.089
  11. Furfine C. Bank portfolio allocation: the impact of capital requirements, regulatory monitoring and economic conditions. Journal of Financial Services Research, 2001, vol. 20, no. 1, pp. 33–56. https://doi.org/10.1023/A:1011147609099
  12. Gordy M.B. A comparative anatomy of credit risk models. Journal of Banking & Finance, 2000, vol. 24, no. 1-2, pp. 119–149.
  13. Gordy M.B. A risk–factor model foundation for ratings–based bank capital rules. Journal of Financial Intermediation, 2003, vol. 12, no. 3, pp. 199–232. https://doi.org/10.1016/S1042-9573(03)00040–8
  14. Gupton G.M., Finger C.C, Bhatia M. CreditMetrics—Technical Document. New York, JP Morgan, 1997.
  15. Kim D., Santomero A. Risk in banking and capital regulation. Journal of Finance, 1988, vol. 43, no. 5, pp. 1219–1233. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1988.tb03966.x
  16. McNeil A., Frey R., Embrechts P. Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools. Princeton University Press, 2005.
  17. Rau-Bredow H. Value at risk, expected shortfall, and marginal risk contribution. Risk Measures for the 21st Century, Szego, G.(ed.), 2004, pp. 61–68.
  18. S&P. Default, Transition and Recovery: 2020 Annual Global Corporate Default Study and Rating Transitions. Global Fixed Income Research. Standard & Poors Financial Services, 2021.
  19. Solodov M.V., Svaiter B.F. A new projection method for variational inequality. SIAM Journal on Control and Optimization, 1999, vol. 37, no. 3, pp. 76–776. https://doi.org/10.1137/S0363012997317475

Полная версия (english)
Загружается...