تقييم المخاطرة الائتمانية باستخدام القيمة المعرضة للمخاطرة VAR) )

المؤلفون

  • امنه طعمه جبر
  • أ.د. حيدر نعمة غالي الفريجي

DOI:

https://doi.org/10.31272/jae.i130.20

الملخص

الغرض من هذه الدراسة هو تقييم المخاطرة الائتمانية لمجموعة من المصارف العراقية بين عامي (2005 و 2018). تم إجراء التحليل الكمي من خلال النظر في مقياس يعتبر احدها اقرب المؤشرات الى الحديث ( VAR ). ثم تم إجراء مقارنة فعالة للمصارف عينة الدراسة. تركز النسب الرئيسية التي تم توظيفها بشكل خاص على الفائدة المستلمة الى مجموع القروض ، كما تم تصنيف كل مخاطرة مصرفيه من خلال استخدام التحليل الإحصائي المعتمد على نموذج القيمة المعرضة للمخاطرة اذ تم استخدام هذا النوع من التحليل لتلخيص أداء كل مصرف بناءً على معيارين: التباين والاستقرار العام لأداء كل مصرف. أظهرت النتائج أن مصرف بغداد كان أداؤه جيداً بشكل معقول خلال الفترة التي شملتها الدراسة اما مصرف الموصل كان الأسو أداء بين مصارف عينة الدراسة,اذ كانت مستويات الأداء منخفضة بالنسبة لمصرف الموصل  في حين استفاد مصرف بغداد من الحصول على درجة أعلى من الأداء بشكل عام. فقد اثرت الظروف السياسية للبلاد على مصرف الموصل بعد عام (2014)  مما أداء الى العمل على تحسين أداء بشكل أفضل بالمقارنة مع مصارف عينة الدراسة. وكان من بين  اهم صفاته الفائقة لمصرف بغداد والسبب يعود الى ان البنك المركزي اختار هذا المصرف من ضمن عدة مصارف (اهلي وبغداد وتجاري العراقي واشور والشرق الأوسط والتنمية ) بعد عام( 2016) بالمساهمة في نظام الدفع الإلكتروني  لرواتب الموظفين بجميع مخصصاتهم ولمنافعهم لكافة دوائر الدولة والمؤسسات الحكومية وهذا أدى الى ارتفاع  نسبة تباين  وبتالي ارتفاع نسبة المخاطرة هذا الم

المراجع

Yang-Cheng Lu, Hao Fang and Chi-Wei Su “Impact of the Subprime Crisis on Commercial Banks’ Financial Performance” PANOECONOMICUS, 2013, 5, pp. 593-614 Received: 01 December 2011; Accepted: 25 November 2012, UDC 347.27:336.712(100) DOI: 10.2298/PAN1305593F

2_ {BOOK} A Risk Management Framework for Microfinance Institutions, Dr. Dirk Steinwand:2000

3_ BIS (2000), Range of Practice in Banks' Internal Ratings Systems, Basel Committee on Banking Supervision, Document No. 66

4_ Application of Artificial Intelligence (Artificial Neural Network) to Assess Credit Risk: A Predictive Model For Credit Card Scoring : Md. Samsul Islam, Lin Zhou& Fei Li:2009

5_{BOOK} CREDIT RISK MANAGEMENT AND PROFITABLITY OF COMMERCIAL BANKS IN ETHIOPIA, TIBEBU TEFERA:2011

6_ Aebi, Vincent, Gabriele Sabato, and Markus Schmid. 2012. “Risk Management, Corporate Governance, and Bank Performance in the Financial Crisis.” Journal of Banking & Finance, 36(12): 3213-3226 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.10.020

7_ {BOOK } CREDIT RISK MEASUREMENT, The case study of Mongolian Small and Medium sized firms, Enkhjargal Togtokh:2012

8_ YU Li-yong, LI Han-ling& DUAN Zhi-gang:2013 “A Neural Network Model in Credit Risk Assessment Based on New Risk Measurement Criterion

9_ {BOOK} The Impact of Credit Risk Management on Profitability of Commercial Banks, Fan Li& Yijun Zou:2014

10_ M. Assadsolimani& D. Chetalova:2017 Estimating VaR in credit risk: Aggregate vs single loss distribution

11_ Credit risk management in and out of the financial crisis : John Wiley & Sons, Inc. new approaches to value at risk and other paradigms / Anthony Saunders, Linda Allen. — 3rd ed. p. cm. — (Wiley finance series) Rev. ed. of: Credit risk measurement. 2nd ed. c2002

12_ Joe Duarte “Comparison Of VaR For Credit Risk And OpVaR For Operational Risk, International Business & Economics Research Journal – May 2010 Volume 9, Number 5 DOI: https://doi.org/10.19030/iber.v9i5.576

13_ Guillermo Magnou:2018, MODELLING CREDIT RISK: THE LOSS DISTRIBUTION OF A LOAN PORTFOLIO

14_ CREDIT RISK MEASUREMENT, The case study of Mongolian Small and Medium sized firms, Enkhjargal Togtokh:2012

التنزيلات

منشور

2025-01-22

كيفية الاقتباس

تقييم المخاطرة الائتمانية باستخدام القيمة المعرضة للمخاطرة VAR) ). (2025). مجلة الإدارة والاقتصاد, 46(130), 1-9. https://doi.org/10.31272/jae.i130.20