2 research outputs found
Effekten av FramÄtblickande Makroekonomisk Information pÄ FörvÀntade Kreditförluster i Enlighet med IFRS 9
In this master thesis, the impact of forward-looking macroeconomic information under IFRS 9 is studied using fictional data from a Swedish mortgage loan portfolio. The study employs a time series analysis approach and employs vector autoregression models to model expected credit loss parameters with multiple incorporated macroeconomic parameters. The models are analyzed using impulse response functions to study the impact of macroeconomic shocks and the results show that the unemployment rate, USD/SEK exchange rate and 3-month interest rates have a significant impact on expected credit losses.I detta examensarbete studeras effekterna av framÄtblickande makroekonomisk information enligt IFRS 9 med fiktiv data baserad pÄ en svensk bolÄneportfölj. Studien anvÀnder sig av tidsserieanalys och vektorautoregressionsmodeller för att modellera förvÀntade kreditförlust-parametrar med flera inkorporerade makroekonomiska parametrar. Modellerna analyseras med hjÀlp av impulsresponsfunktioner för att studera effekterna av makroekonomiska chocker. Resultaten visar att arbetslöshet, USD/SEK vÀxelkurs och 3-mÄnaders rÀntor har en signifikant inverkan pÄ förvÀntade kreditförluster
Effekten av FramÄtblickande Makroekonomisk Information pÄ FörvÀntade Kreditförluster i Enlighet med IFRS 9
In this master thesis, the impact of forward-looking macroeconomic information under IFRS 9 is studied using fictional data from a Swedish mortgage loan portfolio. The study employs a time series analysis approach and employs vector autoregression models to model expected credit loss parameters with multiple incorporated macroeconomic parameters. The models are analyzed using impulse response functions to study the impact of macroeconomic shocks and the results show that the unemployment rate, USD/SEK exchange rate and 3-month interest rates have a significant impact on expected credit losses.I detta examensarbete studeras effekterna av framÄtblickande makroekonomisk information enligt IFRS 9 med fiktiv data baserad pÄ en svensk bolÄneportfölj. Studien anvÀnder sig av tidsserieanalys och vektorautoregressionsmodeller för att modellera förvÀntade kreditförlust-parametrar med flera inkorporerade makroekonomiska parametrar. Modellerna analyseras med hjÀlp av impulsresponsfunktioner för att studera effekterna av makroekonomiska chocker. Resultaten visar att arbetslöshet, USD/SEK vÀxelkurs och 3-mÄnaders rÀntor har en signifikant inverkan pÄ förvÀntade kreditförluster