Payment service providers have unique credit portfolios with different characteristics than many other credit providers. It is therefore important to study if common credit risk estimation methods are applicable to their setting. By comparing simulation based methods for credit risk estimation it was found that combining Monte Carlo simulation with importance sampling and the asymptotic single risk factor model is the most suitable model amongst those analyzed. It allows for a combination of variance reduction, scenario analysis and correlation checks, which all are important for estimating credit risk in a payment service provider portfolio. / Betaltjänstleverantörer har unika kreditportföljer med andra egenskaper än många andra kreditgivare. Det är därför viktigt att undersöka om vanliga metoder för uppskattning av kreditrisk går att tillämpa på betaltjänstleverantörer. Genom att jämföra olika simulationsbaserade metoder för uppskattning av kreditrisk fann man att att kombinationen av Monte Carlo-simulering med Importance Sampling och en ASRF-modell är den mest lämpliga bland de analyserade metoderna. Det möjliggör en kombination av variansminskning, scenarioanalys och korrelationskontroller som alla är viktiga för att uppskatta kreditrisk i en betaltjänstleverantörsportfölj.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-328097 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Dahlström, Knut, Forssbeck, Carl |
| Publisher | KTH, Matematik (Avd.) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2023:057 |
Page generated in 0.0023 seconds