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Credit line exposure at default modelling using Bayesian mixed effect quantile regression

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-524377
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.52437
Betz, Jennifer ; Nagl, Maximilian ; Rösch, Daniel
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 21 Jun 2022 16:50

Diese Publikation ist Teil des DEAL-Vertrags mit Wiley.


Zusammenfassung

For banks, credit lines play an important role exposing both liquidity and credit risk. In the advanced internal ratings-based approach, banks are obliged to use their own estimates of exposure at default using credit conversion factors. For volatile segments, additional downturn estimates are required. Using the world's largest database of defaulted credit lines from the US and Europe and ...

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