CPIを使ってCREローンのLGD予測を改善する
この研究は、CPIが商業用不動産ローンの損失予測をどう改善できるかを調べてるよ。
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目次
デフォルトした商業不動産(CRE)ローンからの損失予測は複雑な作業だよね。特に、デフォルト後の問題解決に時間がかかるため、ロス・ギブン・デフォルト(LGD)を予測するのは難しい。規制によって、特定のデータに頼らなきゃいけなくて、デフォルト後に入手できる情報は使えないんだ。今のインフレが続いてる状況だと、さらに正確に損失を予測するのが難しくなるよね。この論文では、消費者物価指数(CPI)を使ってCREローンのLGDをより良く予測する方法に焦点を当てるよ。
LGD予測におけるCPIの役割
CPIは、一定の商品のバスケットの価格変動を追跡する指標なんだ。インフレを示すのに役立つし、経済状況の変化を予測する時に便利な指標になる。私たちの研究では、CPIの特定の成長率がCRE市場のさまざまな金利や価格を予測するのに良い指標となることがわかったんだ。
例えば、CPIの成長率はフェデラルファンズ金利と比べられるんだ。CPIが上がると、金利も上昇する傾向があって、それが不動産価値の下落を招くことがある。この関係は、CPIがLGDをより正確に予測するのに役立つことを示してるよ。
LGDモデル構築の課題
正確なLGDモデルを作るのは簡単じゃないよ。一つの大きな課題は、ローンがデフォルトした時に、銀行が不動産を売って資金を回収できる場合があること。これがあると、記録された損失がゼロかプラスになっちゃうけど、規制ではLGDは常にゼロ以上でなきゃいけないって決まってるから、計算がややこしくなっちゃう。
マクロ経済指標をLGDモデルに組み込むと、予測精度が向上することが多いんだ。ただ、データ使用に関するルールがあるから、デフォルトが発生した時点で入手可能だった情報しか使えないんだ。デフォルト問題の解決に1年かそれ以上かかることがあるから、売却時には不動産の価値が下がってる場合があるよね。
LGDに対するマクロ経済変数の影響
過去のデータから、失業率やGDP、不動産価格といったマクロ経済指標を含めることでLGD予測が良くなることが示されてるけど、制約があるからデフォルト前に存在してた情報しか使えないんだ。これじゃ、経済の実態を理解するのに役立つ貴重なデータを逃しちゃうことになるよね。
たとえば、2008年にデフォルトした不動産は、2009年に売却された時には市場価格がかなり下がってて、そのために損失が大きくなったけど、当時のデータではその状態を正確に捉えられなかったんだ。
CPIを使ったLGD過小評価への対処
研究によると、CPIデータは経済の低迷期に損失を過小評価する問題に対処できることがわかってるんだ。過去の多くの研究がCPIを見過ごしてきたから、今の持続的なインフレの懸念を考えると、LGDモデルには隙間ができちゃう。私たちが分析にCPIを含めることで、より堅牢なLGDモデルを作れるんだ。
商業ターム融資ポートフォリオの概要
JPモルガン・チェースの商業ターム融資(CTL)事業では、安定した収入を得るCREに対してモーゲージ融資を提供してる。典型的な借り手は、投資として不動産を持ってる小規模なビジネスオーナーが多いんだ。これらのローンの大多数は多世帯用不動産向けだけど、オフィスや工業、リテールローンといった他のタイプもポートフォリオに含まれてるよ。
全国最大級の多世帯融資業者の一つとして、JPモルガン・チェースは、自社のローンポートフォリオの損失を正確に予測する大きな責任があるんだ。CCARやCECLといった規制に準拠するためには、デフォルトの確率や予想損失を慎重に予測しなきゃいけない。
現在のLGDモデルの問題点
歴史的な傾向から、ローンのデフォルトを解決するのに時間がかかることがわかってるし、回収の可能性も大きく変動することがある。多くのケースでは、ローンがデフォルトした後に差押えが始まると、銀行が投資の一部を回収するチャンスがあるんだ。ただ、法的な合意がその資金を保持できるか、損失として分類できるかを決めることが多いよ。
さらに、多くの銀行がマクロ経済変数を含めることでモデルの精度が向上することを見出してるけど、CECLやCCARのような規制の条件によって使用できる情報が制限されちゃって、デフォルト時の経済状況の理解にギャップが生まれちゃうんだ。
CPIとLGDに関する発見
私たちの研究では、CPIがCRE市場の未来の金利や不動産価値を予測するための強力な先行指標であることがわかったんだ。CPIが他の経済指標、例えば金利や不動産売却価格と比較してどう機能するかを、さまざまな経済周期の中で調査したよ。
CPIと不動産価格の関係は特に明確だった。CPIが上昇すると、不動産の維持費が高くなることが多くて、売却時に回収できる金額が減少することがあるんだ。
インフレが不動産価値に与える影響
インフレは不動産価値に直接的な影響を与えるよ。CPIが上がると、不動産維持や管理に関する費用も増えるから、潜在的な買い手は将来のコストを考慮して入札を低くすることがあるんだ。それが銀行の回収率を下げることに繋がる。
例えば、差押え物件はしばしば修理が必要で、これには高騰した価格がかかる。物件が不具合を抱えていると、潜在的な買い手は追加コストを考慮してオファーを出すから、売却価格が下がり、LGDが高くなる可能性があるよ。
LGDモデルの開発
私たちのCTLデータを使って、CPIとその変換に特に焦点を当てたLGD予測モデルを作ったんだ。CPIを住宅価格指数といった他の変数と統合することで、より正確で信頼性のあるLGDモデルを構築できたんだ。
分析では、CPIの寄与をモデル内で安定させるためにさまざまな統計手法を使用したよ。クロスバリデーションテストで、私たちが含めたCPI要素が堅牢であり、モデルの信頼性を大幅に向上させたことが示されたんだ。
発見の実世界での応用
私たちの発見は、銀行や金融機関にとって重要な意味を持つよ。CPIと不動産価値の相互作用をより良く理解することで、貸し手は戦略を調整して財務予測の精度を改善できるんだ。LGDモデルにCPIを考慮することで、銀行はCREポートフォリオでの潜在的な損失に備えられるようになるんだ。
結論
まとめると、商業不動産ポートフォリオのLGD予測モデルにCPIを含めることで、予測の精度が向上するんだ。インフレ圧力が続く中で、CPIのような経済指標の重要性を認識することは、ローンポートフォリオを管理する貸し手にとって重要になるよ。私たちの発見は、CPIデータから学ぶことで損失予測モデルを改善し、商業不動産市場での潜在的リスクを管理する手助けができることを示唆してるんだ。
CPIをLGDモデルに組み込む努力が、貸し手にとって不動産の価値や損失をより良く理解するのに役立ち、最終的には金融の安定性を強化し、厳しい経済環境でよりインフォームドな意思決定に繋がるはずなんだ。インフレが不動産価値に与える影響を引き続き研究しながら、金融機関にはLGDモデルにおけるCPIの役割を考慮するように促したいと思ってるよ。
タイトル: Using CPI in Loss Given Default Forecasting Models for Commercial Real Estate Portfolio
概要: Forecasting the loss given default (LGD) for defaulted Commercial Real Estate (CRE) loans poses a significant challenge due to the extended resolution and workout time associated with such defaults, particularly in CCAR and CECL framework where the utilization of post-default information, including macroeconomic variables (MEVs) such as unemployment (UER) and various rates, is restricted. The current environment of persistent inflation and resultant elevated rates further compounds the uncertainty surrounding predictive LGD models. In this paper, we leverage both internal and public data sources, including observations from the COVID-19 period, to present a list of evidence indicating that the growth rates of the Consumer Price, such as Year-over-Year (YoY) growth and logarithmic growth, are good leading indicators for various CRE related rates and indices. These include the Federal Funds Effective Rate and CRE market sales price indices in key locations such as Los Angeles, New York, and nationwide, encompassing both apartment and office segments. Furthermore, with CRE LGD data we demonstrate how incorporating CPI at the time of default can improve the accuracy of predicting CRE workout LGD. This is particularly helpful in addressing the common issue of early downturn underestimation encountered in CRE LGD models.
著者: Ying Wu, Garvit Arora, Xuan Mei
最終更新: 2024-02-23 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2402.15498
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2402.15498
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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