Likviditási és hitelkockázat a feltörekvő pénzpiacokon
|
|
- Béla Székely
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Amir Saadaoui Younes Boujelbene Likviditási és hitelkockázat a feltörekvő pénzpiacokon Összefoglaló: A jelen tanulmány a likviditás, a likviditási kockázat és a hitelkockázat kapcsolatát vizsgálja a feltörekvő államkötvénypiacokon a másodlagos jelzálogpiaci válság utáni időszakban. Tanulmányunkban a likviditási kockázat és a hitelkockázat likviditásra gyakorolt hatását vizsgáljuk a feltörekvő kötvénypiacokon. Az említett kapcsolat feltérképezésében ciklusváltozók, aszimmetrikus információk, kinnlevő állományadatok, kamatszelvényadatok, futamidők és kamatlábak vannak segítségünkre. A likviditási és hitelkockázat likviditásban betöltött szerepére a Datastreamből kinyert többdimenziós idősoros adatok segítségével világítunk rá. Eredményeink azt tükrözik, hogy a likviditási kockázat nagyobb hatással van a kötvénypiac likviditására, mint a hitelkockázat. Kulcsszavak: likviditás, hitelkockázat, likviditási kockázat, feltörekvő kötvénypiacok JEL kód: C33, G15 Bevezetés A likviditási kockázatok sokfélesége, illetve az eszközárazásban betöltött szerepük már régóta kiemelt kutatási területnek számít. A likviditás pénzpiacokra gyakorolt hatásával Lesmond et al. (2005) korábbi kutatása foglalkozott. Az amerikai tőzsde vizsgálatának eredményeit nem lehet a feltörekvő piacokra is alkalmazni, hiszen a két piac több szempontból is eltér egymástól. Az egyik ilyen szempont többek között a likviditás. A fejlett tőzsdékkel összevetve a feltörekvő tőzsdék többsége kicsi és nem likvid. Egy korábbi tanulmányában a JP Morgan megjegyezte, hogy a feltörekvő gazdaságok 5,8%-os potenciális növekedési rátája mellett eltörpül a fejlett gazdaságok 1,6%-os növekedési potenciálja. Ez megmagyarázza, hogy a javuló hozamokat és kockázatmegosztást kereső befektetők miért tekintik ezeket a piacokat vonzónak. Levelezési e-cím: amir.saadaoui789@gmail.com Az újabb kutatások (Gromb és Vayanos, 2002, Morris és Shin, 2004; Brunnermeier és Pedersen, 2009; Menkveld és Wang, 2011) fokozott jelentőséget tulajdonítanak a likviditás problémájának különösen az olyan nehezebb időszakokban, mint amilyen a másodlagos jelzálogpiaci válság is volt. Ezt a problémakört számos gazdasági és pénzügyi tényező is felnagyítja. A hitel- és likviditási kockázatot a piaci likviditást egyik döntően befolyásoló tényezőjeként tartjuk számon. A likviditás általában az eszközárazás egyik legfontosabb tényezőjének számít. Amihud és Mendelson (1986); Brennan és Subrahmanyam (1996); Datar et al. (1998); Chordia et al. (2001b) bemutatják, hogy a nem likvid eszközök, valamint a nagyon magas tranzakciós költséggel járó eszközök a várt pénzforgalomhoz képest viszonylag alacsony árakon kerülnek továbbadásra. A likviditási kockázati prémium jelentőségét kimutatták a vállalati kötvénypiacon (Chen, Lesmond és Wei, 2007), a hitelmulasztási csereügyletek (Credit Default 224 Pénzügyi Szemle 2014/2
2 Swap, CDS) által érintett vállalati piacokon (Longstaff, Mithal és Neis, 2005), az euróban jegyzett fejlett hitelpiacokon (De Jong és Driessen, 2005), valamint az államadósság értékelésével kapcsolatban is (Duffie, Pedersen és Singleton, 2004). Az utóbbi években a feltörekvő piaci eszközök egyre vonzóbbá váltak, mivel a befektetők portfólióik diverzifikálására törekedtek. Az ezen piacok iránti növekvő érdeklődés ellenére a Moody s Analytics közelmúltban elvégzett egyik felmérése arra a következtetésre jutott, hogy a feltörekvő piaci szereplők 75%-a az információ hiányában, míg 46%-a az információ szórványos természetében látja a hitelkockázatok értékelésének legnagyobb nehézségét. A pénzügyi piacokon mutatkozó likviditási problémákat nem nagyon vizsgálták az elmúlt években, még a másodlagos jelzálogpiaci válság alatt sem. Ennek hiánya késztetett minket arra, hogy tanulmányunkat a feltörekvő kötvénypiacok likviditásának problémakörére összpontosítsuk. Következésképpen a jelen tanulmány elsősorban azt vizsgálja empirikus eszközökkel, hogy a likviditási és hitelkockázatok milyen mértékben súlyosbították a likviditási problémákat 10 feltörekvő kötvénypiacon: Argentína, Ausztrália, Hongkong, Magyarország, Görögország, Mexikó, Peru, Lengyelország, Spanyolország és Törökország kötvénypiacain. A tanulmány az alábbiak szerint tagolódik: 2. rész: a szakirodalom áttekintése 3. rész: adatok és a módszertani megközelítés bemutatása 4. rész: empirikus eredmények áttekintése 5. rész: a tanulmány összefoglalása A szakirodalom áttekintése Az elmúlt évek során több tanulmány is megkísérelte feltérképezni a hitelkockázati modellezés két fő megközelítése, nevezetesen a strukturális és redukált modellek közti eltérést. A szabvány strukturális modellek hiányos információtartalmú változatai alapján olyan redukált modelleket lehet generálni, amelyekben a bedőlt hitelek növekedésének intenzitását nem kívülről, hanem a modellen belül határozzák meg, és amely a vállalat tulajdonságainak, valamint a befektetők tájékozottsági szintjének a függvénye. A Duffie (1994, 1998), Jarrow és Turnbull (1995), valamint Duffie és Singleton (1997, 1999) által tanulmányozott redukált modellek mind a külön meghatározott nemteljesítési kockázatra, mind pedig a veszteségekre vonatkozóan tartalmaznak becsléseket. A redukált modell egyéb formáira vonatkozóan is számos tanulmány készült, például Duffie és Lando (1997), Jarrow, Lando és Turnbull (1997), Jarrow és Yu (2001), Lando (1998), Madan és Unal (1998), valamint Schonbucher (1998). Valójában a hitelminősítések a hiteltípusok szokványos minőségi tulajdonságai. A szerzők többsége [lásd például Jarrow et al. (1997) vagy Lando (1998)] a Markov-féle migrációs modellre helyezte a hangsúlyt a hitelekkel kapcsolatban. A nemfizetés kockázatának értékelésével foglalkozó empirikus szakirodalom gyorsan fejlődő kutatási terület. A strukturális és redukált modelleket számos piacon is tesztelték, töbek között a vállalati kötvénypiacokon és a CDS-piacokon is. A strukturális modellek eddigi empirikus eredményei felettébb gyengék. Míg a korábbi kutatások megállapították, hogy a modellek következetesen alábecsülik az felárakat (Jones, Mason, and Rosenfeld, 1984; Ogden, 1987; Lyden és Saraniti, 2000), a későbbi empirikus megközelítésekben a jelentős árazási hibák mellett alá- és túlbecslések egyaránt megtalálhatók (Eom, Helwege és Huang, 2004). A redukált modellekkel végzett tesztek sikeresebbnek tűnnek (Duffie, 1999; Driessen, 2005; and Bakshi, Madan, and Zhang, 2006). Valóban, számos olyan származtatott hiteltermékkel foglalkozó empirikus kutatás létezik, amely a redukált mo- Pénzügyi Szemle 2014/2 225
3 dellekre helyezi a hangsúlyt; ilyen például Houweling és Vorst, 2005; Longstaff, Mithal és Neis (2007), Chen, Cheng, Fabozzi és Liu, 2008). Emellett ezek a modelleket nem tartják alkalmasnak arra, hogy megfelelően csoportosítsák a piaci adatokat. Így a redukált modell tűnik ideálisnak a hitelkamatfelár modellezéséhez, illetve a származtatott termékárazáshoz, és felvetődik a kérdés, nem lenne-e vajon célravezetőbb teljesen felváltani a strukturális megközelítést a redukált modellel. Bíztató, hogy egyes közelmúltban végzett empirikus kutatások már kedvezőbb eredményekkel szolgáltak a strukturális modellekkel kapcsolatban. Leland (2004) bemutatja, hogy a valóságos frekvenciák modelljei sokkal ésszerűbbek. Ezzel szemben Schaefer és Strebulaev (2008) még az egyszerű strukturális modellben (Merton, 1974) is viszonylag pontosan meg tudták becsülni a kötvényhozamok saját tőkével szembeni érzékenységét. A vállalati kötvények hitelkockázat-árazásával kapcsolatos legfrissebb szakirodalom, például Driessen (2005), Amato és Remolona (2005) és Berndt et al. (2005) szerint a vállalati kötvények felárai egyrészt a nemfizetésből származó veszteségekre, másrészt a kockázat árára, nevezetesen a nemfizetés kockázati felárára különíthető el. Ezt az elemekre bontott struktúrát alkalmazzuk annak meghatározásához, hogy a várható veszteségek a kibocsátók hitelképességét megalapozó értékektől függenek-e, illetve, hogy az elkerülési kockázati prémium a befektetők kockázatkerülését befolyásoló tényezők függvénye-e. Ezért használtuk fel és terjesztettük ki a Remolona, Scatigna és Wu (2007b) által bevezetett, a várható veszteségre vonatkozó implicit minősítést, amely a hitelminősítések információs tartalmán alapuló kulcsfontosságú fogalom. Az ilyen jellegű információ előnye az, hogy a piaci szereplők erre az információra reagálnak a hitelkockázat árazása során. A hitelminősítésekből nyert kockázati információk egyik komoly hiányossága, hogy a kiosztott minősítések csak nagyon lassan igazodnak azon beérkező információkhoz, amelyeket a piaci szereplők az eszközértékelések során relevánsnak tekintenek. Ezzel szemben számos tanulmány azt jelzi, hogy a LIBOR-OIS a hitelkockázatot és a likviditási kockázat prémiumot is tartalmazza, lásd például McAndrews et al. (2008), Michaud és Upper, 2008, Sengupta és Tam (2008), valamint Hui et al. (2010). A hitelkockázat és a likviditási kockázat szerepének kutatása során számos szerző is arra a következtetésre jutott, hogy a likviditási kockázat nagyon fontos a politikai döntéshozók számára, és ez különösen igaz volt a legutóbbi pénzügyi válság alatt. Ha a likviditási kockázat a legfőbb tényező, akkor a likviditás növelésére vagy a pénzpiacok működésének javítására irányuló intézkedések kívánatos politikai válaszlépések. Mindamellett, ha a hitelkockázat van túlsúlyban, akkor az ilyen jellegű intézkedések hatástalannak bizonyulhatnak és olyan politikára van szükség, amely hatással van a bankok fizetőképességére. Bár igen sokfajta modell és determináns létezik, a feltörekvő piacok adósságával foglalkozó szakirodalom közvetlenül egyáltalán nem vizsgálja a likviditás hatásait. A szakirodalom nagy része a makrogazdasági determinánsokat elemzi, mint például Ferrucci (2003) és Min (1999); míg az újabb tanulmányok a volatilitás jelentőségével foglalkoznak, lásd Hilscher és Nosbusch (2004) valamint Baek, Bandopadhyaya és Du (2005). Martell (2003) az államkötvények és az amerikai államkötvények hozamai közötti különbség meghatározó tényezőit vizsgálta, és arra a következtetésre jutott, hogy még a strukturális hitelmodellek által motivált fundamentumok szerinti kiigazítás ellenére is maradtak jelentős magyarázatra szoruló részei a hozamfelárnak. Ezen tanulmányok és a korábbi kutatások többsége is, mint például Westphalen (2001) és Kamin és von Kleist (1999), azt mutatják, 226 Pénzügyi Szemle 2014/2
4 hogy a hozamok közötti különbséget teljes egészében a hitelkockázat kompenzációja határozza meg. A kötvénypiacokkal kapcsolatos adatok iránti igény már régóta problémát jelent a likviditással kapcsolatos kutatások során. A probléma elkerülése érdekében Lesmond et al. (2005) három különböző módon mérte a kötvények likviditását: a Bloombergtől kapott vételi és ajánlati árfolyam közötti különbség (bid-ask spread) segítségével, a zéró hozamok százalékos arányával, illetve a Lesmond, Ogden és Trzcinka (1999) által bevezetett korlátozott függő változó alapján végzett becsléssel. Bár a három mérték közül a bid-ask spread jóval közvetlenebb, mint a másik kettő, az utóbbi előnye, hogy csak a kötvényhozamok idősoraira van szüksége. Adatok és módszertani megközelítés Adatok Az 1. táblázat a 10 vizsgált kötvénypiac napi adatainak alapvető statisztikai tulajdonságait összegzi a és közötti időszakra vonatkozóan. A minta az állam által kibocsátott kötvényekből áll össze. Ezeket az adatokat Datastream adatok alapján generáltuk. A mintában 10 ország szerepel: Argentína, Ausztrália, Görögország, Magyarország, Hongkong, Mexikó, Peru, Lengyelország, Törökország és Spanyolország. Becslésünkhöz a Statat szoftveren futtatott többdimenziós idősoros adatokat használtunk fel. Az 1. táblázat az elemzésünkben használt változók fő leíró statisztikáit összegzi. Módszertani megközelítés Változók Likviditás: A likviditás olyan változó, amely magyarázatra szorul. Számos módon kifejezhető, és kifejezési módja szerzőnként eltérő lehet. Ez az eltérés elsősorban az adatok elérhetőségétől függ. A szakirodalom szerint a likviditás kifejezésének a piacon több, közvetlen és közvetett módja is van. Lesmond et al. (2005) három kategória segítségével mérte a likviditást. Az első kategóriába a tranzakciók közvetlen költségei tartoznak, amely Jain (2002) tanulmányában található, aki a bid-ask spreadet alkalmazza. A szakirodalom ezt tekinti a legjobb módszernek a mögöttes likviditás becslésére. 1. táblázat Statisztikai adatok Változó Középérték Szórás Minimum Maximum Likviditás 0, , , , Likviditási kockázat 0, , ,5 0, Hitelkockázat 17, , Aszimmetrikus információ 0, , ,2 37 Kibocsátási volumen 10, , , ,3722 Kor 6, , , ,0422 Kamatszelvény 10, , , ,7465 Kamatláb 7, , ,015 74,3 Pénzügyi Szemle 2014/2 227
5 A második kategória az első megközelítés nehéz megvalósíthatósága miatt jött létre, mivel ez utóbbi esetében egyes piacokon információhiány áll fenn. Ez a második megközelítés üzleti adatokra épít és mind az elméleti, mind a gyakorlati részt alkalmazza. A megközelítés magában foglalja a bevételeket és az Amihudféle (2002) likviditási felár mértékét is. A harmadik kategóriába a tranzakciók közvetett költségei tartoznak. Ennek a megközelítésnek az az előnye, hogy a likviditás mértékeként csak az eszköz árát használja, a forgalmát nem, lásd Roll (1984) és LOT (1999). A mi esetünkben az első kategóriát, azaz a bid-ask spread-et és a jutalék költségét alkalmazzuk a változó mérésére. Ezeket az alábbiak szerint fejezhetjük ki: liq = [(A t B t )/(A t +B t )+(A t-1 B t 1 )/(A t 1 +B t 1 )] Likviditási kockázat Mind a fejlett, mind pedig a feltörekvő pénzpiacokon lezajlott válságokat követően a likviditás szintje jelentősen ingadozott, ezért az utóbbi évtizedek kutatásainak elsődleges célja a likviditási kockázat modellezése volt. Azóta a VaR (Value at Risk kockáztatott érték) olyan veszteséget jelöl, amelyet egy adott pénzügyi eszköz egy adott idő múlva 95 99%-os valószínűséggel generálhat. A veszteséget három módszer segítségével lehet megbecsülni: a történelmi módszer, a parametrikus módszer, illetve a Monte Carlo módszer alkalmazásával. Ezért a VaR alkalmazható a likviditási kockázat mérésére, amely elképzelés elméletileg Jarrow és Subramanian (1997), Bertsimas és Lo (1998), Alrngren Chriss (2000), Francis és Hende Wyrrendeale Van (2000) munkáján alapul. Egyéb tanulmányokban, mint például Berkowitz (2000), Persson Häberle (2000) és Shamroukh (2000) munkáiban, egy villa fix költség segítségével értékelik a likviditási kockázatot, valamint az árhatást, amely az ár reakcióját fejezi ki a forgalom mennyiségére. Mi az árak alakulását használjuk a likviditási kockázat mérésére, mivel a tranzakciók volumenről nem áll rendelkezésre adat. VaR = középérték + (szórás 99%-os valószínűségi küszöb) Hitelkockázat Ez egy olyan magyarázó jellegű változó, amely a hitelfelvevő minőségét fejezi ki. Ennek a változónak számos különböző, szerzőnként eltérő mérési módja van. A változót olyan besorolás fejezi ki, amely a hitelfelvevő hitelminőségét türközi, és amelynek a jelölésére a hitelminősítők eltérő jelöléseket használnak. A három legnagyobb hitelminősítő cég a következő: A Fitch, a Moody s és a Standard and Poor s. A három hitelminősítő által használt besorolások (lásd 1. ábra). Ezeket a jelöléseket lineárisan digitális formába alakítják át, ahogyan ezt Cantor and Packer (1996) is tette. Átalakítás után ez az 2. ábra szerint alakul. Információs aszimmetria Az információs aszimmetria olyan változó, amely egy adott termék vagy eszköz eladója és vásárlója között fennálló aszimmetriát fejezi ki. A hitelpiacon a bankok hiteleket adnak és nincsenek tisztában a nyújtott hitelek kockázataival, ezzel szemben hitelfelvevők pontosan tudják, mekkora a valószínűsége a projektjeik sikerének. Ez lehetővé teszik a bankoknak, hogy emeljék a kihelyezett kölcsönök kamatait, elsősorban a kockázatos hitelfelvevők esetében. Ez azt jelenti, hogy két helyzet állhat fenn: az egyik a tranzakció előtti kockázat, amely a szerződés aláírásakor kerül meghatározásra, a másik pedig a tranzakció tényleges kockázata a vásárlás vagy a szerződés aláírása után. Kinnlevő állomány A forgalomban levő kötvények pontos (vagy becsült) mennyisége a kibocsátás pénznemében. Kor Az i kötvény kora t időkor. Ez a kötvények egyik legfontosabb tulajdonsága. Pár hónaptól egészen ötven évig is terjedhet, mielőtt 228 Pénzügyi Szemle 2014/2
6 Három hitelminősítő által használt besorolások 1. ábra Fitch Moody s S&P s AAA AA+ AA AA- A+ A A- BBB+ BBB BBB- BB+ BB BB- B+ B B- CCC+ CCC CCC- CC C DDD DD D Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2 A3 Baa1 Baa2 Baa3 Ba1 Ba2 Ba3 B1 B2 B3 Caa1 Caa2 Caa3 Ca C AAA AA+ AA AA- A+ A A- BBB+ BBB BBB- BB+ BB BB- B+ B B- CCC+ CCC CCC- CC C SD D a tőke visszafizetésére sor kerülne. Ez idő alatt minél jobban emelkedik az adott kötvény kockázata, annál nagyobb a valószínűsége a lejárat előtti eladásnak. Kamatszelvény A kibocsátó által a befektetőnek fizetendő kamat a kölcsön futamidejére. A névérték százalékában van kifejezve. Elméletileg egy alacsonyabb minősítésű kibocsátó és hosszú lejáratú kölcsön esetében a kamat magasabb. Ezzel szemben egy rövid lejáratú jobb minősítésű kibocsátó alacsonyabb kamatot kínál. A kamat lehet rögzített vagy változó. Általában évente fizetik, de egyes kötvények esetében a féléves vagy negyedéves kifizetés is lehetséges. A kamat a kötelezettség időtartamától és a kibocsátó minősítésétől függ. Vannak olyan kötvények is, amelyek a hitel időtartama alatt egyáltalán nem fizetnek kamatot. Ezeket zéró kamatszelvénykötvénynek hívják. Kamatláb A kamatláb a kötelezettség egyik legalapvetőbb tulajdonsága. Ezzel lehet kiszámolni az egyes kötvények teljesítményét. A kötvények általában fix kamatozásúak, és a kamat a teljes időtartamra érvényes, de léteznek változó kamatozású kötvények is. Vannak inflációkövető kötvények is: ezek értéke és hozama az ármozgásokhoz igazodik, és hatékony Pénzügyi Szemle 2014/2 229
7 2. ábra a jelölések lineárisan digitális formája Fitch Moody s S&P s AAA 23 AA+ 22 AA 21 AA 20 A+ 19 A 18 A 17 BBB+ 16 BBB 15 BBB 14 BB+ 13 BB 12 BB 11 B+ 10 B 9 B 8 CCC+ 7 CCC 6 CCC 5 CC 4 C 3 DDD 2 DD 1 D 0 Aaa 20 Aa1 19 Aa2 18 Aa3 17 A1 16 A2 15 A3 14 Baa1 13 Baa2 12 Baa3 11 Ba1 10 Ba2 9 Ba3 8 B 17 B 26 B 35 Caa1 4 Caa2 3 Caa3 2 Ca 1 C 0 AAA 22 AA+ 21 AA 20 AA 19 A+ 18 A 17 A 16 BBB +15 BBB 14 BBB 13 BB+ 12 BB 11 BB 10 B+ 9 B 8 B 7 CCC+ 6 CCC 5 CCC 4 CC 3 C 2 SD 1 D 0 védelmet biztosítanak vásárlóerő-veszteség esetére, ha az árak az egekbe szöknek. A fix kamatozású kötvények állandó kamatot (kupont) fizetnek a termék futamideje alatt. A kamatláb a kötelezettségvállalás szövegében és a futamidő függvényében kerül meghatározásra. Ha ezt megszorozzuk a kötvény névértékével (a kötvényen jelzett értékkel), megkapjuk a kamatszelvény értékét. Lebegő kamatozású kötvények esetében a hitelfelvevő (azaz a kötvénytulajdonos) által kapott bevétel negyedévente, félévente vagy évente, a piaci hozam függvényében változik. Amennyiben a hozam emelkedik, a kötvénytulajdonos magasabb javadalmazásban részesül. Amennyiben a hozam csökken, a bevételek is csökkennek. A likviditási kockázat és a hitellikviditás feltörekvő kötvénypiacokra gyakorolt hatásának becslésére szolgáló modell az egyéb változókkal együtt a következő: Liq it = α 0 + α 1 Lr i + α 2 Cr i + α 3 Ag i + α 4 AOS i + α 5 Coup i + α 6 AI i + α 7 IR i + α t Ahol az (i) a vizsgált kötelezettséget, míg a (t) az elemzés időszakát jelzi. A modell függő változója a likviditás (Liq). Az (Lr) (Cr) (Ag) 230 Pénzügyi Szemle 2014/2
8 (AOS) (Coup), (AI) és (IR) betűjelek sorrendben a likviditási kockázatot, a hitelkockázatot, a kötelezettség időtartamát, a kibocsátási volument, a kamatszelvényt, az információs aszimmetriát és a kamatlábat jelölik. Becslésünkhöz többdimenziós idősoros adatokat használtunk. Ezek az adatok két dimenzióval rendelkeznek és egy adott embercsoportnál az adott időközönként mért értékeket veszik számításba. A likviditás és a likviditási kockázat, a hitelkockázat, az információs aszimmetria, a kötelezettség időtartama, a kibocsátási volumen, a kamatláb és a kamatszelvény közötti összefüggések vizsgálatához többdimenziós idősoros adatokat használtunk a Statat szoftverben teszteltük a változók homogenitását és öntesztelési korrelációt alkalmaztunk. Ezt követően a fix modell és a véletlen modell segítségével ellenőriztük a változók közötti kapcsolatokat. Végül elvégeztük a Hausman-próbát, amely lehetővé teszi a fix és a véletlen minták közötti választást. Amennyiben χ 2 kisebb, mint 1%, akkor a véletlen hatású modellt használjuk; ha nem, akkor pedig a fix hatású modellt. Bár a fix és a véletlen hatású modell eltérő jellegű, általában az utóbbi használata javasolt. A két hipotézis ellenőrzését olyan tesztek teszik lehetővé, amelyekre a jelen tanulmány nem tér ki. A fix, valamint a véletlen modellek esetén is a gazdaságstatisztikusok általában először csak egyedi hatásokkal becslik meg és tesztelik az adott modellt, és az idő egyáltalán nem vagy csak nagyon kis szerepet játszik. Az okozati exogén változókkal (különösen a kibocsátási volumen változójával) kapcsolatos becslések esetében belső okokra visszavezethető problémák felmerülését tartjuk valószínűnek az egyenlet független (likviditás) változójánál. Így az olyan hagyományos ökonometriai módszerek (például az OLS és a fix GLS általánosított hatás) nem teszik lehetővé az ilyen modellek hatékony megbecslését. A probléma megoldása érdekében az általánosított momentumok módszerét (GMM) használtuk, amelyet Arellano és Bond (1991) javasolt, és amelyet később Arellano és Bover (1995), illetve Blundell és Bond (1998) fejlesztett tovább. A módszer támogatói szerint ez megoldást jelenthet az egyidejű részrehajlás, a fordított okság (különösen a kibocsátási volumen és a likviditás között), illetve a kihagyott változók problémájára. Ezenfelül a módszer kiegyenlíti az egyedi és időspecifikus hatásokat is. Empirikus eredmények A jelen tanulmányban a likviditás problémáját vizsgáljuk a feltörekvő kötvénypiacokon, és külön figyelmet szentelünk a likviditási kockázat és a hitelkockázat szerepének ezen probléma alakulása során. A becslés eredményeit a 2. táblázat mutatja. Az eredmények azt mutatják, hogy a likviditási kockázat a minta egészében (1%-os szinten Argentína, Görögország, Hongkong, Magyarország, Peru, Lengyelország, Spanyolország és Törökország esetében) jelentős és pozitív hatást gyakorol a piaci likviditásra. Ezzel szemben ez a hatás bizonyos országok estében, amelyek válságon estek át, mint például Görögország és Spanyolország, nem olyan jelentős. A likviditási kockázat és a piaci likviditás közti pozitív és szignifikáns kapcsolat azt jelzi, hogy a kockázat helytelen kezelése, különösen válság idején, likviditási problémákhoz vezet. Ez a kapcsolat egyértelműen magyarázza a pénzpiacok többségén fellépő válságot elsősorban a feltörekvő, például a görög piacon. A likviditási kockázat kezelése alapvető fontosságú a kötvénypiacokon. Az ilyen piacokon a tranzakciók nem történnek meg időben, és nem lehet azonnal és elfogadható áron tranzakciós partnereket találni. Ezzel szemben a hitelkockázatnak nincs közvetlen hatása a piaci likviditásra, ami magyarázattal szolgál arra, Pénzügyi Szemle 2014/2 231
9 Likviditási és hitelkockázat többdimenziós idősoros becslése feltörekvő kötvénypiacokon 2. táblázat LR CR AI AGE COUP AOS IR Argentína 0,009*** 0,020** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** ( 0,2016) ( 0,0096) ( 0,0097) ( 0,0204) ( 0,0051) ( 0,099) ( 0,0332) Ausztrália 0,535 0,92 0,000*** 0,358 0,529 0,838 0,309 ( 0,0098 ( 0,0004) ( 0,0049) ( 0,0006) ( 0,0032) ( 0,0016) ( 0,0034) Görögország 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,057** 0,000*** 0,259 0,594 ( 0,3025) ( 0,0012) ( 0,0145) ( 0,0023) ( 0,0006) ( 0,0003) ( 0,0002) Hongkong 0,000*** 0,995 0,000*** 0,000*** 0,424 0,001*** 0,319 ( 0,2728) ( 2,15E 07) ( 0,0071) ( 0,0002) ( 0,0002) ( 0,0005) ( 0,0004) Magyarország 0,000*** 0,113 0,000*** 0,001*** 0,004*** 0,000*** ( 0,6455) ( 0,0002) ( 0,0082) ( 0,0001) ( 0,0001) ( 0,0003) Mexikó 0,166 0,507 0,452 0,121 0,356 0,000*** 0,024 ** ( 5,1965) ( 0,0012) ( 0,0048) ( 0,0005) ( 0,0009) ( 0,0087) ( 0,0059) Peru 0,000*** 0,684 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** 0,000*** ( 0,1694) ( 0,0003) ( 0,0093) ( 0,0008) ( 0,0002) ( 0,0003) ( 0,0001) Lengyelország 0,009*** 0,177 0,000*** 0,000*** 0,001*** 0,609 0,157 ( 0,2903) ( 0,0006) ( 0,0082) ( 0,0004) ( 0,0003) (0,0003) ( 0,0007) Spanyolország 0,017*** 0,730 0,000*** 0,087* 0,003*** 0,064* 0,158 ( 0,0689) (0, ) ( 0,007) ( 0,00013) ( 0,0002) ( 0,0004) ( 0,0002) Törökország 0,005*** 0,007*** 0,000*** 0,028** 0,093* 0,000*** 0,000*** ( 0,0522) ( 0,0278) ( 0,0191) ( 0,0685) ( 0,0033) ( 0,1378) ( 0,07) hogy miért nincsen jelentősége a kockázat és a likviditás közötti kapcsolatnak. A hitelkockázatot mérő megjelölés a kibocsátott kötvény minőségével, és nem a kötvény likviditásával kapcsolatban szolgál információval. A befektetők az eladási és a vételi ár közötti különbséget figyelik, hogy megállapíthassák az adott eszköz likviditását. Azaz, ha az eladási ár és a vételi ár között nagy a különbség, akkor az adott eszköz nem kifejezetten likvid és nem ad azonnali hozamot, és fordítva. Ehhez hasonlóan az információs aszimmetria is kulcsszerepet játszik a kötvénypiaci likviditás változásának magyarázatában a befektetők közötti, vagy a kötvénykibocsátók és a befektetők között fennálló információs aszimmetriának megfelelően. Az aszimmetrikus információ hatása a likviditásra azért fontos, mert a befektetők között fennálló aszimmetria hatással lehet a tranzakciók volumenére, illetve közvetetten a piaci likviditásra is. Ez azt jelenti, hogy az eszközök kínálatának és keresletének manipulálása révén a jól informált befektetők hatást gyakorolhatnak a piacok likviditására. Ez azt jelenti, hogy a likviditás az információs átláthatóság egyik alapvető fogalma, amely a piaci kereskedés átláthatatlanságának visszaszorulásához, valamint a piaci likviditás csökkenéséhez vezet (Bagehot, 1971; Myers and Majluf, 1984). 232 Pénzügyi Szemle 2014/2
10 Ugyanakkor a kötvények legtöbb tulajdonsága komoly szerepet játszik a likviditási problémák kialakulásában. A minták többségének 1%-ban jelentős tényező a kor, és pozitív korrelációt mutat a kötvénypiac likviditásával. A kinnlevő állomány jelentős negatív hatással van a kötvények likviditásának változására. Más szóval, minél jobban nő a kinnlevő állomány, annál inkább csökken a likviditás és fordítva. Emellett a kamatszelvények is jelentős pozitív hatása van. Más szóval, minél magasabbra nő a kamatfelár, annál nagyobb a kötvény likviditása. Ezenfelül meg kell jegyeznünk, hogy a kamatláb a minta egészében nem gyakorol semmilyen hatást a kötvénypiac likviditására, különösen azokban az országokban, amelyek likviditási válságon estek át, mint például Spanyolország és Görögország. A becslés legfontosabb eredménye, hogy a likviditási kockázat nagyobb hatást gyakorol a likviditásra a kötvénypiacokon, mint a hitelkockázat. Ez az eredmény azt is jelzi, hogy csökkent a bizalom a hitelminősítők mint információs források iránt. Eredményeink azt jelzik, hogy a hitelminősítők nagy szerepet játszanak az elégtelen információk közlésében, és ez megzavarja a befektetők előrejelzéseit. A megcsappant bizalmat a hitelminősítők elsősorban a válság után kialakult rossz hírneve magyarázza. Ez viszont megvilágítja, hogy a feltörekvő kötvénypiaci likviditás problémájának magyarázatában miért nincs jelentősége a hitelminősítéseknek. Következtetések A jelen tanulmányban arra kerestük a választ, hogy mi gyakorol nagyobb hatást a feltörekvő kötvénypiacok likviditására, a likviditási kockázat vagy a hitelkockázat. Az eredmények azt mutatják, hogy a vizsgált országok többségében a likviditási kockázat nagyobb hatással van a likviditásra, mint a hitelkockázat. A likviditást a feltörekvő piaci kötvények vállalati és államkötvények esetében tapasztalható fejlemények egyik legfontosabb elemének tartják. Tanulmányunkban 10 feltörekvő ország piaci kötvényeinek egyedi adatait használtuk fel annak megbecslésére, hogy a likviditási és hitelkockázat milyen hatást gyakorol a likviditás stabilitására a feltörekvő kötvénypiacokon. A likviditási kockázatnak eredményeink szerint nagyobb szerepe van a likviditási probléma kialakulásában, mint a hitelkockázatnak. Eredményeink azt is mutatják, hogy a hitelminősítők nagy szerepet játszottak a válság kirobbanásában, amely az amerikai piacról átterjedt a világ többi piacára is. Eredményeink egyben azt is jelzik, hogy a ciklusváltozók nagy hatással vannak a többdimenziós idősor nagy részére, különösen a befektetők közötti információs aszimmetriára. Az információs aszimmetria pedig jelentős hatást gyakorol a likviditásra. Ez alátámasztja több korábbi tanulmány, például Verrecchia (2001), Petersen és Plenborg (2006) eredményeit is. Irodalom Amato, J. D., Remolona, E. M. (2003): The credit spread puzzle. BIS Quarterly Review. December Amihud, Y. Mendelson, H. (1986): Asset pricing and the bid ask spread. Journal of Financial Economics. 17, pp Berndt, A. Douglas, R. Duffiffie, D. Ferguson, M. Schranz. (2004): Measuring default risk premia from default swap rates and EDF sz. BIS munkadokumentu Baek, I. M. Bandopadhyaya, A. (2005): Determinants of market-assessed sovereign risk: Economic Pénzügyi Szemle 2014/2 233
11 fundamentals or market risk appetite? Journal of International Money and Finance. 24, pp Bakshi, G. Madan, D., Zhang, F. (2006): Understanding the Role of Recovery in Default Risk Models: Empirical Comparisons and Implied Recovery Rates, munkadokumentum, University of Maryland Datar, V., Naik, N. Radcliffe, R. (1998): Liquidity and asset returns: An alternative test. Journal of Financial Markets. 1(2), pp De Jong, F. Joost, D. (2005): Liquidity Risk Premia in Corporate Bond Markets. Munkadokumentum, University of Amsterda Black, F. Cox, J. C. (1976): Valuing corporate securities: some effects of bond indenture provisions. Journal of Finance. vol. 31, no. 2, pp Brennan, M. Subrahmanyam, A. (1996): Market microstructure and asset pricing: on the compensation for illiquidity in stock returns. Journal of Financial Economics. 41, pp Brunnermeier, M. Pedersen, L. (2009): Market liquidity and funding liquidity. Review of Financial Studies. 22 (6), pp Chen, R. Fabozzi, F. J. Liu, B. (2008): An Explicit Multifactor Credit Default Swap Pricing Model with Correlated Factors. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 43, pp Chen, R. Fabozzi, F.J. Sverdlove, R. (2007): Corporate Credit Default Swap Liquidity and Its Implications for Corporate Bond Spreads. Munkadokumentum, Fordham University Chen, L. Lesmond, D.A. Wei, J. (2007): Corporate Yield Spreads and Bond Liquidity. The Journal of Finance. Vol. 62(1), pp Duffie, D. Pedersen, L. Singleton, K. (2004): Modeling sovereign yield spreads: A case study of Russian debt. Journal of Finance. 58, pp Duffie, D. Liu, J. (2001): Floating-Fixed Credit Spreads. Financial Analysts Journal. 57, pp Duffie, D. Pan, J. Kenneth, S. J. (2000), Transform Analysis and Asset Pricing for Affine Jump Diffusions. Econometrica. 68, pp Duffie, D. Pan, J. Kenneth, S. J. (1999), Modeling Term Structures of Defaultable Bonds, Review of Financial Studies. 12, pp Duffie, D. (1998): Defaultable Term Structure Models with Fractional Recovery of Par. Munkadokumentum, Stanford University Duffie, D., David, L. (1997).Term Structure of Credit Spreads with Incomplete Accounting Information. Forthcoming in Econometrica Duffie, D. (1996): Special Repo Rates. Journal of Finance. 51, pp Chen, R-R. X. Cheng L. Wu, (2005), Dynamic Interactions between Interest Rate Credit and Liquidity Risks: Theory and Evidence from the Term Structure of Credit Default Swap Spreads. Munkadokumentum, Fordham University Chordia, T. Subrahmanyam, A. Anshuman, V.R. (2001): Trading activity and expected stock return. Journal of Financial Economics. 59, pp Eom, Y. H. Huang, J. (2004): Structural Models of Corporate Bond Pricing: An Empirical Analysis. Review of Financial Studies. 17, pp Ferrucci, G. (2003): The empirical determinants of EME sovereign bond spreads. Bank of England, 205. sz. munkadokumentu Geske, R. L. Herbert, E. J. (1984): The Ameri- 234 Pénzügyi Szemle 2014/2
12 can Put Option Valued Analytically, Journal of Finance. 39, pp Geske, R. (1977): The valuation of corporate liabilities as compound options. Journal of Financial and Quantitative Analysis. Vol. 12, No. 4, pp Gromb, D. Vayanos, D. (2002): Equilibrium and welfare in markets with financially constrained arbitrageurs. Journal of Financial Economics. 66, pp Hilscher, J. Nosbusch, Y. (2004): Determinants of sovereign risk. Mimeo, Harvard University, November Houweling, P. Mentink, A., Vorst, T. (2005): Comparing possible proxies of corporate bond liquidity. Journal of Banking and Finance. 29(6), pp Hui, C. et al. (2010): Measures perceptions and scaling patterns of aggregated species distributions. Ecography. 33: pp Jarrow, R. Fan Yu, F. (2001): Counterparty risk and the pricing of defaultable securities. Journal of Finance. 56 (5), Lando, David (1998): On Cox processes and credit risky securities. Review of Derivatives Research. 2 (2 3), pp Leland, H. E. (2004): Predictions of default probabilities in structural models of debt. Journal of Investment Management. 2, pp Lesmond, D. A., (2005): Liquidity of emerging markets. Journal of Financial Economics. 77, pp Lesmond, D. Ogden J., Trzcinka C., (1999): A new estimate of transaction costs. Review of Financial Studies. 12, pp Longstaff, F. A. Sanjay, M. Neis, E. (2005): Corporate yield spreads: Default risk or liquidity? New evidence from credit-default swaps market. Journal of Finance. 60, pp Lyden, S. Saraniti, D. (2000): An Empirical Examination of the Classical Theory of Corporate Security Valuation. Barclays Global Investors Madan, D. Unal, H. (1998): Pricing the Risks of Default. Review of Derivatives Research. 2, pp Jarrow, R. Lando, D. Turnbull, S. (1997): A markov model for the term structure of credit spreads. Review of Financial Studies. 10, pp Martell, R. (2003): Understanding common factors in domestic and international bond spreads. Munkadokumentum, Purdue University Jarrow, R. Turnbull, S. (1995): Pricing derivatives on financial securities subject to default risk. Journal of Finance. 50, pp John, E. Mason, S. Rosenfeld, E. (1984): Contingent Claims Analysis of Corporate capital Structure: An Empirical Investigation. Journal of Finance. 39(July), pp McAndrews, J. Sarkar, A. Wang, Z. (2009): The Effect of the Term Auction Facility on the London Inter-Bank Offered Rate. Staff Reports 335, Federal Reserve Bank of New York Merton, R.C. (1974): On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. Journal of Finance. 29, pp Kamin, S. B. Von Kleist, K. (1999): The evolution of determinants of emerging market credit spreads in the 1990s». 68. sz. BIS munkadokumentu Michaud, F. Upper, C. (2008): What drives interest rates? Evidence from the Libor panel. BIS Quarterly Review. March, pp Pénzügyi Szemle 2014/2 235
13 Min, H., (1999): Determinants of emerging market bond spread: Do economic. Fundamentals matter? Munkadokumentum, World Bank Morris, S. Shin, H.S., (2004): Coordination risk and the price of debt. European Economic Review. 48 (2004) pp Ogden, J. (1987): Determinants of the Rating and Yields on Corporate Bonds: Tests of the Contingent Claims Model. The Journal of Financial Research. 10, pp Petersen C. lenborg T. (2006): Voluntary disclosure and information asymmetry in Denmark. Journal of International Accounting, Auditing and Taxation. Vol. 15, p. pp Remolona, E. catigna, M. Wu, E. (2008).The Dynamic Pricing of Sovereign Risk in Emerging Markets: Fundamentals and Risk Aversion. The Journal of Fixed Income. 17(4), pp Sengupta, R. Tam Y., (2008): The LIBOR-OIS spread as a summary indicator. Monetary Trends, Federal Reserve Bank of St. Louis, Nov.2 5 Schaefer M.S. Ilya, A. S. (2008): Structural models of credit risk are useful: Evidence form hedge ratios on corporate bonds. Journal of Financial Economics. 90(1), pp Verrecchia R. (2001): Essays on disclosure. Journal of Accounting and Economics. Vol. 32, pp Schonbucher, P. J. (1998): Term structure modeling of defaultable bonds. The Review of Derivatives Studies, Special Issue: Credit Risk. 2(2/3), pp Westphalen, M. (2001): Determinants of sovereign bond credit spread changes. Munkadokumentum, University of Lausanne. 236 Pénzügyi Szemle 2014/2
Yakov Amihud Haim Mendelson Lasse Heje Pedersen: Market Liquidity. Asset Pricing, Risk and Crises
Közgazdasági Szemle, LXII. évf., 2015. július augusztus (871 875. o.) Yakov Amihud Haim Mendelson Lasse Heje Pedersen: Market Liquidity. Asset Pricing, Risk and Crises Cambridge University Press, Cambridge,
RészletesebbenGazdasági Információs Rendszerek
Gazdasági Információs Rendszerek 2. előadás Bánhelyi Balázs Alkalmazott Informatika Tanszék, Szegedi Tudományegyetem 2009 Pénzügyi eszközök értékelése Az eszközök piaci értékelésének becslésére a jelenérték
RészletesebbenPénzügyi számítások. 7. előadás. Vállalati pénzügyi döntések MAI ÓRA ANYAGA. Mérleg. Rózsa Andrea Csorba László FINANSZÍROZÁS MÓDJA
Pénzügyi számítások 7. előadás Rózsa Andrea Csorba László Vállalati pénzügyi döntések Hosszú távú döntések Típusai Tőke-beruházási döntések Feladatai - projektek kiválasztása - finanszírozás módja - osztalékfizetés
RészletesebbenA KÖZPONTI KÖLTSÉGVETÉS ÉS AZ ÁLLAMADÓSSÁG FINANSZÍROZÁSA 2019-BEN december 28.
A KÖZPONTI KÖLTSÉGVETÉS ÉS AZ ÁLLAMADÓSSÁG FINANSZÍROZÁSA 2019-BEN 2018. december 28. FŐ TÉMÁK: 1. A FINANSZÍROZÁS ALAKULÁSA 2018-BAN 2. A 2019. ÉVI FINANSZÍROZÁSI TERV JELLEMZŐI A FINANSZÍROZÁS ALAKULÁSA
RészletesebbenKis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet. Érvényes: március 16-tól
Kis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet Érvényes: 2015. március 16-tól Fedezettségi követelmények standard instrumentumok esetén Hitel illetve fedezet devizaneme
Részletesebben2015.02.26. b) Örökjáradékos kötvény esetében: c) Kamatszelvény nélküli (diszkont- vagy elemi) kötvény esetében: C = periódusonkénti járadék összege
VÁLLALATI PÉNZÜGYEK II. A KÖTVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE (4 óra) Összeállította: Naár János okl. üzemgazdász, okl. közgazdász-tanár A pénz tartva tenyész, költögetve vész! Dugonics András: Magyar példa beszédek
RészletesebbenA magyarországi befektetési alapok teljesítményét meghatározó tényezők vizsgálata 1
2014. TIZENHARMADIK ÉVFOLYAM 2. SZÁM 147 BÓTA GÁBOR A magyarországi befektetési alapok teljesítményét meghatározó tényezők vizsgálata 1 Az alábbi cikkben a magyarországi részvénybefektetési alapok teljesítményét
RészletesebbenKis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet. Érvényes: március 30-tól
Kis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet Érvényes: 2017. március 30-tól Fedezettségi követelmények standard instrumentumok esetén Hitel illetve fedezet devizaneme
RészletesebbenA pénzügyi kockázat elmélete
7. Kötvények és árazásuk Részvények és kötvények Részvény: tulajdonrészt jelent, részesedést a vállalat teljesítményéb l. Kötvény: hitelt jelent és a tartozás visszazetésének szabályait. A részvényeket
RészletesebbenLikvidek-e a magyar pénzügyi piacok? A deviza- és állampapír-piaci likviditás elméletben és gyakorlatban
MNB-tanulmányok 44. 2005 CSÁVÁS CSABA ERHART SZILÁRD Likvidek-e a magyar pénzügyi piacok? A deviza- és állampapír-piaci likviditás elméletben és gyakorlatban Csávás Csaba Erhart Szilárd Likvidek-e a magyar
RészletesebbenFOLYÓIRATOK, ADATBÁZISOK
Szakkönyvtár FOLYÓIRATOK, ADATBÁZISOK 2013. szeptember Acta Oeconomica Állam- és Jogtudomány Élet és Irodalom Figyelő Gazdaság és Jog Határozatok Tára HVG Közgazdasági Szemle Külgazdaság Magyar Hírlap
RészletesebbenKis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet. Érvényes: május 2-től
Kis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet Érvényes: 2018. május 2-től Fedezettségi követelmények standard instrumentumok esetén Hitel illetve fedezet devizaneme
RészletesebbenA KÖZPONTI KÖLTSÉGVETÉS ÉS AZ ÁLLAMADÓSSÁG FINANSZÍROZÁSA 2018-BAN december 19.
A KÖZPONTI KÖLTSÉGVETÉS ÉS AZ ÁLLAMADÓSSÁG FINANSZÍROZÁSA 2018-BAN 2017. december 19. FŐ TÉMÁK: 1. A FINANSZÍROZÁS ALAKULÁSA 2017-BEN 2. A 2018. ÉVI FINANSZÍROZÁSI TERV JELLEMZŐI A FINANSZÍROZÁS ALAKULÁSA
RészletesebbenKis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet. Érvényes: október 13-tól
Kis- és középvállalati Hitelezés Általános Szerződési Feltételek 1. sz. Melléklet Érvényes: 2016. október 13-tól Fedezettségi követelmények standard instrumentumok esetén Hitel illetve fedezet devizaneme
RészletesebbenFORINT KAMATFELÁR-VÁLTOZTATÁSI MUTATÓ. (Hatályos: 2015. január 7-től) (Aktualizálva: 2015. január 14-én)
FORINT KAMATFELÁR-VÁLTOZTATÁSI MUTATÓ (Hatályos: 2015. január 7-től) (Aktualizálva: 2015. január 14-én) H0F: 0. számú kamatfelár-változtatási mutató forinthitelek esetén A mutató értéke fix nulla a hitel
Részletesebben2012. november végéig a kincstári kör hiánya 698,0 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU
212. november végéig a kincstári kör hiánya, milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely -1, milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási igény,
RészletesebbenSzőrfi Zsolt: Sokat javult megítélésünk a CDS-árazások alapján
Szőrfi Zsolt: Sokat javult megítélésünk a CDS-árazások alapján Míg 2012 elején a rekord magas szinten tartózkodó magyar CDS-felár volt az egyik legmagasabb a feltörekvő univerzumban, mára hitelkockázati
Részletesebben2012. szeptember végéig a kincstári kör hiánya 549,8 milliárd forintot tett ki. Csökkentette a finanszírozási igényt az
2012. szeptember végéig a kincstári kör hiánya 549,8 milliárd forintot tett ki. Csökkentette a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 42,5 milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási
Részletesebben2012. március végéig a kincstári kör hiánya 514,7 milliárd forintot tett ki. További finanszírozási igényt jelentett az EU
212. március végéig a kincstári kör hiánya 14, milliárd forintot tett ki. További finanszírozási igényt jelentett az EU transzferek negatív egyenlege, amely 2,4 milliárd forint volt. Így a teljes nettó
Részletesebben2010. augusztus végéig a kincstári kör hiánya 1082,0 milliárd forintot ért el. Csökkentette a finanszírozási igényt az EU
21. augusztus végéig a kincstári kör hiánya 12, milliárd forintot ért el. Csökkentette a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege 12, milliárd forint és a privatizációs bevételek 3,1 milliárd
RészletesebbenA PÉNZÜGYI CSOPORTOK KOCKÁZATA ÉS SZABÁLYOZÁSUK I.
2002. ELSÕ ÉVFOLYAM 4. SZÁM 1 HORVÁTH EDIT SZOMBATI ANIKÓ A PÉNZÜGYI CSOPORTOK KOCKÁZATA ÉS SZABÁLYOZÁSUK I. A pénzügyi konglomerátumok térnyerése az elmúlt évtizedben rendkívül látványos volt. Az egyelõre
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ december
ÁLLAMPAPÍRPIAC HAVI TÁJÉKOZTATÓ 217. 217. végéig 18,2 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 2258,5 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 458,4 milliárd
RészletesebbenMAX Index. A MAX CA IB Értékpapír Rt. TV3 Profitvadász Magyar Államkötvény Index
A MAX TV3 Profitvadász Magyar Államkötvény Index 1999. január 1-i hatállyal érvényes felülvizsgált és kiegészített leírása 1999. július 8. Tartalomjegyzék...2 1. AZ INDEX LEÍRÁSA...3 1.1 AZ INDEX HIVATALOS
Részletesebben2014 december végéig a kincstári kör hiánya 825,7 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU
214 december végéig a kincstári kör hiánya 825,7 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 4,7 milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ november
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 254,9 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 2334,9 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 28,1 milliárd forintot
RészletesebbenNHB Növekedési Hitel Bank Zrt. H-1118 Budapest, Kelenhegyi út 39. www.nhbbank.hu. T e r m é k t á j é k o z t a t ó
T e r m é k t á j é k o z t a t ó Befektetési Szolgáltatások üzletág 2015 1 T a r t a l o m j e g y z é k I. KÖTVÉNYTERMÉKEK (MIFID besorolása ALACSONY KOCKÁZATÚ) ------------------------------------ 2
Részletesebben2013-ban a kincstári kör hiánya 929,2 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege,
2013-ban a kincstári kör hiánya 929,2 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 296,6 milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási igény 1225,8
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ január
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. január 218. január végéig 466,7 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 461,2 milliárd forintot, a nettó devizakibocsátás 5,5 milliárd
RészletesebbenKÖTVÉNYFORRÁS MENEDZSMENT GYOMAENDRŐD VÁROS ÖNKORMÁNYZATA TÁJÉKOZTATÓ
KÖTVÉNYFORRÁS MENEDZSMENT GYOMAENDRŐD VÁROS ÖNKORMÁNYZATA TÁJÉKOZTATÓ 2011.10.01 2011.12.31 1. ELŐZMÉNYEK KIBOCSÁTÁS Gyomaendrőd Város Önkormányzata 2008. február 27-én összesen 6.316.000,- CHF értékben,
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ június
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 216. 216. végéig 597,1 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 1559, milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 961,9 milliárd forintot
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ július
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 1119,8 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 1624,7 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 54,9 milliárd forintot
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ január
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 216. január 216. január végéig 45,6 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 441,9 milliárd forintot, a nettó deviza-kibocsátás 8,7 milliárd
Részletesebben2012. május végéig a kincstári kör hiánya 345,6 milliárd forintot tett ki. Csökkentette a finanszírozási igényt az EU
212. május végéig a kincstári kör hiánya 34, milliárd forintot tett ki. Csökkentette a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 2,1 milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási
Részletesebben2014 február végéig a kincstári kör hiánya 483,3 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek
214 február végéig a kincstári kör hiánya 483,3 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 1,1 milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási
Részletesebben2013 július végéig a kincstári kör hiánya 851,2 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek
2013 július végéig a kincstári kör hiánya 851,2 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 63,9 milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ augusztus
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 1529, milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 234,5 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 55,5 milliárd forintot
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ október
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 1841,2 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 2124,6 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 283,4 milliárd forintot
Részletesebben7 Swap (csere) Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull 2012 1
7 Swap (csere) 1 Swap: (csere ügylet) valamely pénzügyi termék cseréjére vonatkozó olyan összetett megállapodás, amely általában egy azonnali és egy határidős adásvételi ügyletből áll. Első: 1980 2 Plain
RészletesebbenFORINT KAMATVÁLTOZTATÁSI MUTATÓ. (Hatályos: 2015. január 7-től)
FORINT KAMATVÁLTOZTATÁSI MUTATÓ (Hatályos: 2015. január 7-től) H0K: 0. számú kamatváltoztatási mutató forinthitelek esetén A mutató értéke fix nulla a hitel futamideje alatti kamatperiódusokban, azaz a
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ szeptember
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 1453, milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 254,5 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 61,6 milliárd forintot
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ december
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 18. 18. végéig 184 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 216,5 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 266,5 milliárd forintot tett
RészletesebbenA hitelintézetekről és a pénzügyi vállalkozásokról szóló 1996. évi CXII. törvény szerinti egyoldalú szerződésmódosítás alapjául szolgáló okok listája
A hitelintézetekről és a pénzügyi vállalkozásokról szóló 1996. évi CXII. törvény szerinti egyoldalú szerződésmódosítás alapjául szolgáló okok listája I. Egyoldalú szerződésmódosítás lakáshitelek esetén
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ december
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 216. 216. végéig 782, milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 2222,9 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 144,9 milliárd forintot
RészletesebbenAz eszközalap befektetéseinek jellemző földrajzi és szektoriális kitettsége: amerikai dollárban jegyzett pénzpiaci eszközök.
ABERDEEN LIQUIDITY FUND (LUX) US DOLLAR PÉNZPIACI ESZKÖZALAP (USD) Érvényes: 2019. augusztus 9-től Az eszközalap kizárólag az Aberdeen Standard Liquidity Fund (Lux) US Dollar Fund befektetési jegyeit tartalmazza,
RészletesebbenDEVIZA KAMATFELÁR-VÁLTOZTATÁSI MUTATÓ. (Hatályos: január 7-től)
DEVIZA KAMATFELÁR-VÁLTOZTATÁSI MUTATÓ (Hatályos: 2015. január 7-től) D0F: 0. számú kamatfelár-változtatási mutató devizahitelek esetén A mutató értéke fix nulla a hitel futamideje alatti kamatperiódusokban,
RészletesebbenA vállalati pénzügyi döntések fajtái
A vállalati pénzügyi döntések fajtái Hosszú távú finanszírozási döntések Befektetett eszközök Forgóeszközök Törzsrészvények Elsőbbségi részvények Hosszú lejáratú kötelezettségek Rövid lejáratú kötelezettségek
RészletesebbenVállalkozási finanszírozás kollokvium
Harsányi János Főiskola Gazdaságtudományok tanszék Vállalkozási finanszírozás kollokvium Név: soport: Tagozat: Elért pont: Érdemjegy: Javította: 47 55 pont jeles 38 46 pont jó 29 37 pont közepes 20 28
RészletesebbenRövid távú modell II. Pénzkínálat
Rövid távú modell II. Pénzkínálat Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Mit tudunk eddig? Elkezdtük felépíteni a rövid távú modellt Ismerjük a kamatláb és a kibocsátás közti kapcsolatot
Részletesebbenkötvényekről EXTRA Egy percben a
EXTRA Egy percben a kötvényekről Szeretne befektetni? A befektetések egyik lehetséges formája a kötvény. Tudjon meg többet a kötvényekről! Olvassa el tájékoztatónkat! BEFEKTETÉSEK kérdésekben segít ez
RészletesebbenA hosszú távú finanszírozási döntések főbb jellemzői
A hosszú távú finanszírozási döntések főbb jellemzői s Mikor, milyen eszközökbe, mennyi tőkét fektessenek be, és ezt honnan, milyen formában biztosítsák. s A döntések célja a tőkeszerkezet, a saját tőke
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ július
216 217 Változás (milliárd Ft) záró mrd Ft Forint 18 43,9 7 19 596,2 75,6 1 165,3 6,3 Hitel 865, 3,4 877,1 3,4 12, 1,4 Államkötvény 11 61,6 45,6 11 538,2 44,5-63,4 -,5 Lakossági állampapír 5 67,9 19,9
RészletesebbenIngatlanbefektetések elemzése
Ingatlanbefektetések elemzése Előadás Ingatlanvagyon-értékelő és közvetítő Szakképesítés, Ingatlankezelő Szakképesítés A-V. modul Tőkeköltségvetés: Lehetséges teljes bevétel - Kihasználatlanságból eredő
RészletesebbenA TERMÉK ÖSSZEFOGLALÁSA** Termékkategória: Termék típus: Strukturált kötvény Kibocsátó: Garanciavállaló: Devizanem Futamidő: Üzletkötés napja:
3 ÉVES, ARANYHOZ KÖTÖTT, LEJÁRATKOR 100% TŐKEVÉDETT* FORINT KÖTVÉNY KIBOCSÁTÓ: CITIGROUP FUNDING INC. *A tőkevédelem a Kibocsátó és a Garanciavállaló, a Citigroup Inc. hitelkockázata mellett értendő A
RészletesebbenVállalati pénzügyek alapjai
BME Pénzügyek Tanszék Vállalati pénzügyek alapjai Befektetési döntések - Kötvények értékelése Előadó: Deliné Pálinkó Éva Pénzügyi piacok, pénzügyi eszközök 1. Vállalat a közvetlen pénzügyi piacokon szerez
RészletesebbenAz OTP Bank Nyrt. 2019/2020. évi Forint. Keretösszegű Kötvényprogramja. Összevont Alaptájékoztatójának. 2. számú kiegészítése
Az OTP Bank Nyrt. 2019/2020. évi 200.000.000.000 Forint Keretösszegű Kötvényprogramja Összevont Alaptájékoztatójának 2. számú kiegészítése Jelen dokumentum alapjául szolgáló összevont alaptájékoztató két
RészletesebbenÁltalános útmutatók a prezentációhoz:
Általános útmutatók a prezentációhoz: A feladatok során, amennyiben a feladat szövegezése alapján lehetőség van több lehetőség közüli választásra, a hallgató választ a lehetséges esetek közül. Az esettanulmányokban
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ január
HAVI TÁJÉKOZTATÓ végéig 137,7 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 392,8 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 255,2 milliárd forintot tett ki.
Részletesebben2002. ELSÕ ÉVFOLYAM 2. SZÁM 13
2002. ELSÕ ÉVFOLYAM 2. SZÁM 13 14 HITELINTÉZETI SZEMLE SZÕKE MAGDOLNA A HITELKOCKÁZAT MÉRÉSÉNEK SZTENDERD MÓDSZERE ÉS A KOCKÁZAT CSÖKKENTÉSE AZ ÚJ BÁZELI TÕKEEGYEZMÉNY TERVEZETÉBEN A nemzetközileg aktív
Részletesebben2008 júniusában a kincstári kör hiánya 722,0 milliárd forintot ért el. További finanszírozási igényt jelentett az MNB
2 ában a kincstári kör hiánya 22, milliárd forintot ért el. További finanszírozási igényt jelentett az MNB kiegyenlítési tartalékának feltöltése címen kifizetett 2, milliárd forint. Csökkentette a finanszírozási
RészletesebbenÉrtékpapírosítás felügyeleti szempontból
Értékpapírosítás felügyeleti szempontból Szeniczey Gergő, Fogyasztóvédelemért és piacfelügyeletért felelős ügyvezető igazgató, MNB Budapesti Corvinus Egyetem 2017. március 16. 1 Az európai és amerikai
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ március
ÁLLAMPAPÍRPIAC HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 14,5 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 121,2 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 16,7 milliárd
Részletesebben2015 május végéig 488,8 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 756,0
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 2015. MÁJUS 2015 május végéig 488,8 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 756,0 milliárd forintot, a nettó deviza-kibocsátás -267,2 milliárd
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ március
ÁLLAMPAPÍRPIAC HAVI TÁJÉKOZTATÓ 216. 216. végéig 871,2 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 178,1 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 27, milliárd
Részletesebben(EGT-vonatkozású szöveg)
2016.10.12. HU L 275/27 A BIZOTTSÁG (EU) 2016/1801 VÉGREHAJTÁSI RENDELETE (2016. október 11.) az 575/2013/EU európai parlamenti és tanácsi rendeletnek megfelelően a külső hitelminősítő intézetek értékpapírosítási
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ május
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 217. 217. végéig 665,3 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 8,1 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 134,8 milliárd forintot
Részletesebben2013 augusztus végéig a kincstári kör hiánya 961,2 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU
21 augusztus végéig a kincstári kör hiánya 91,2 milliárd forintot tett ki. Növelte a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege, amely 12, milliárd forint volt. Így a teljes nettó finanszírozási
RészletesebbenSTRUKTURÁLT KÖTVÉNYEK
NYILVÁNOS KIBOCSÁTÁS: 4 ÉVES, FELTÉTELESEN TŐKEVÉDETT, STANDARD AND POOR S 500 INDEXHEZ KÖTÖTT EURÓBAN DENOMINÁLT KÖTVÉNY KIBOCSÁTÓ: CITIGROUP FUNDING INC. A TERMÉK ÖSSZEFOGLALÁSA* Termékkategória: Strukturált
RészletesebbenAEGON KÖZÉP-EURÓPAI RÉSZVÉNY ESZKÖZALAP (EUR) BEFEKTETÉSI POLITIKÁJA
AEGON KÖZÉP-EURÓPAI RÉSZVÉNY ESZKÖZALAP (EUR) Érvényes: 2018. december 20-tól Az eszközalap kizárólag az Aegon Közép-Európai Részvény Befektetési Alap befektetési jegyeit tartalmazza, ezen kívül az eszközalapban
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ április
ÁLLAMPAPÍRPIAC HAVI TÁJÉKOZTATÓ 218. 218. végéig 13,7 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 119,7 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 16, milliárd
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ január
ÁLLAMPAPÍRPIAC HAVI TÁJÉKOZTATÓ 217. január 217. január végéig 436,2 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 421,7 milliárd forintot, a nettó devizakibocsátás
Részletesebben4 Kamatlábak. Options, Futures, and Other Derivatives 8th Edition, Copyright John C. Hull
4 Kamatlábak 1 Típusok Jegybanki alapkamat LIBOR (London Interbank Offered Rate, naponta, AA minősítésű partnereknek kölcsön) BUBOR (Budapest Interbank Offered Rate) Repo kamatláb (repurchase, értékpapír
RészletesebbenVállalkozási finanszírozás kollokvium
Harsányi János Főiskola Gazdaságtudományok tanszék Vállalkozási finanszírozás kollokvium Név: soport: Tagozat: Elért pont: Érdemjegy: Javította: 47 55 pont jeles 38 46 pont jó 29 37 pont közepes 20 28
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ december Változás (milliárd Ft) záró % december % mrd Ft %
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 15. 15. végéig, az átvállalásokat is figyelembe véve 41 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 1595,9 milliárd forintot, a nettó deviza-kibocsátás
Részletesebben2009 októberében a kincstári kör hiánya 1047,7 milliárd forintot ért el. Csökkentette ugyanakkor a finanszírozási
2 ében a kincstári kör hiánya 14, milliárd forintot ért el. Csökkentette ugyanakkor a finanszírozási igényt az EU transzferek egyenlege 5, milliárd forintos és a privatizációs bevételek, milliárd forintos
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ augusztus
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 216. 216. végéig 381,9 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 1589,9 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 128,1 milliárd forintot
RészletesebbenPénzügytan szigorlat
GF KVIFK Gazdaságtudományi Intézet Pénzügy szakcsoport Pénzügytan szigorlat 3 29,5 33 pont jeles 25,5 29 pont jó 21,5 25 pont közepes 17,5 21 pont elégséges 17 pont elégtelen Név: Elért pont: soport: Érdemjegy:
RészletesebbenMELLÉKLETEK. a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU).../... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE
EURÓPAI BIZOTTSÁG Brüsszel, 2016.10.4. C(2016) 6329 final ANNEXES 1 to 4 MELLÉKLETEK a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU).../... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE a tőzsdén kívüli származtatott ügyletekről,
RészletesebbenA portfólió elmélet általánosításai és következményei
A portfólió elmélet általánosításai és következményei Általánosan: n kockázatos eszköz allokációja HOZAM: KOCKÁZAT: variancia-kovariancia mátrix segítségével! ) ( ) ( ) / ( ) ( 1 1 1 n s s s p t t t s
RészletesebbenVÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN
VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN Készült a TÁMOP-4..-08//A/KMR-009-004pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
RészletesebbenVállalati pénzügyek alapjai
BME Pénzügyek Tanszék Vállalati pénzügyek alapjai Befektetési döntések - Kötvények értékelése Előadó: Deliné Pálinkó Éva Pénzügyi piacok, pénzügyi eszközök 1. Vállalat a közvetlen pénzügyi piacokon szerez
RészletesebbenRövid távú modell Pénzkereslet, LM görbe
Rövid távú modell Pénzkereslet, Kuncz Izabella Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Kuncz Izabella Rövid távú modell Pénzkereslet, Mit tudunk eddig? Elkezdtük levezetni a rövid
RészletesebbenA Takarék Jelzálogbank Nyrt ,- Ft keretösszegű évi Kibocsátási Programjához. készített Összevont Alaptájékoztatójának
A Takarék Jelzálogbank Nyrt. 200.000.000.000,- Ft keretösszegű 2018-2019. évi Kibocsátási Programjához készített Összevont Alaptájékoztatójának 3. sz. Kiegészítése Jelen dokumentum alapjául szolgáló Összevont
RészletesebbenÁLLAMPAPÍRPIAC. HAVI TÁJÉKOZTATÓ november
HAVI TÁJÉKOZTATÓ 216. 216. végéig 848,6 milliárd forint összegű nettó kibocsátás valósult meg, amelyből a nettó forintkibocsátás 2213,2 milliárd forintot, a nettó devizatörlesztés 1364,7 milliárd forintot
Részletesebben2007 első nyolc hónapjában a kincstári kör hiánya - a később részletezett átvállalás nélkül 920,1 milliárd forintot ért el.
2 első nyolc hónapjában a kincstári kör hiánya - a később részletezett átvállalás nélkül 2,1 milliárd forintot ért el. További finanszírozási igényt jelentett az MNB kiegyenlítési tartalékának feltöltése
RészletesebbenA Takarék Jelzálogbank Nyrt ,- Ft keretösszegű évi Kibocsátási Programjához. készített Összevont Alaptájékoztatójának
A Takarék Jelzálogbank Nyrt. 200.000.000.000,- Ft keretösszegű 2019-2020. évi Kibocsátási Programjához készített Összevont Alaptájékoztatójának 3. sz. Kiegészítése Jelen dokumentum alapjául szolgáló Összevont
RészletesebbenDiverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
RészletesebbenVállalati pénzügyek alapjai
BME Pénzügyek Tanszék Vállalati pénzügyek alapjai Befektetési döntések - Kötvények értékelése Előadó: Deliné Pálinkó Éva A vizsgálat köre, rendszere - Tematika 3. Befektetési döntések 5. Befekt. és finansz.
RészletesebbenH4K3 = BIRS t+1 BIRS t + KT i. H4K5 = BIRS t+1 BIRS t + KT i
Kamatváltoztatási mutató a 3 18 éves futamidejű forinthitelek esetén: H4K3 = BIRS t+1 BIRS t + KT i Kamatváltoztatási mutató a 18-25 éves futamidejű forinthitelek esetén: H4K5 = BIRS t+1 BIRS t + KT i
RészletesebbenA forint kamatswappiac jellemzõi és a swapszpredek mozgatórugói
MNB-tanulmányok 64. 2007 CSÁVÁS CSABA VARGA LÓRÁNT BALOGH CSABA A forint kamatswappiac jellemzõi és a swapszpredek mozgatórugói A forint kamatswappiac jellemzõi és a swapszpredek mozgatórugói 2007. augusztus
RészletesebbenA ország B ország A ország B ország A ország B ország Külföldi fizetőeszköz hazai fizetőeszközben kifejezett ára. Mi befolyásolja a külföldi fizetőeszköz hazai fizetőeszközben kifejezett árát? Mit befolyásol
RészletesebbenTájékoztató hirdetmény az OTP Bank Nyrt. Regionális Treasury Igazgatóságának Értékesítési Üzletszabályzatához
Tájékoztató hirdetmény az OTP Bank Nyrt. Regionális Treasury Igazgatóságának Értékesítési Üzletszabályzatához Az egyes tőzsdén kívüli származtatott Egyedi Ügyletek változó letét igény mértékének számításáról
RészletesebbenKamatcsere és devizacsere ügyletek
Kamatcsere és devizacsere ügyletek Interest rate and FX swaps Száz János Fogalmak Indíték Piacok, szereplők, pénzáramlások Árjegyzés A swap pozíció értéke A swap pozíció értékváltozása C:/SZAZ 2 Csere
RészletesebbenCONCORDE KÖTVÉNY BEFEKTETÉSI ALAP
CONCORDE KÖTVÉNY BEFEKTETÉSI ALAP Féléves jelentés 2017. FÉLÉVES JELENTÉS A Concorde Kötvény Befektetési Alap Féléves jelentése a 2014. évi XVI. törvény 6. számú melléklete alapján készült. I. Vagyonkimutatás
RészletesebbenRövid távú modell III. Pénzkereslet, LM görbe
Rövid távú modell III. Pénzkereslet, Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Rövid távú modell III. Pénzkereslet, Félév végi dolgozat 40 pontos vizsga május 23. hétf 10 óra május
RészletesebbenBudapest Pénzpiaci Tőkevédett Alap FÉLÉVES JELENTÉS 2013
Budapest Pénzpiaci Tőkevédett Alap FÉLÉVES JELENTÉS 2013 Alapadatok Elnevezés angolul Rövid neve Rövid név angolul Budapest Money Market Capital Protected Investment Fund Budapest Pénzpiaci Alap Budapest
RészletesebbenAz MFB Magyar Fejlesztési Bank Zártkörűen Működő Részvénytársaság 2015. évi nyilvánosságra hozatali tájékoztatója az 575/2013/EU európai parlamenti
Az MFB Magyar Fejlesztési Bank Zártkörűen Működő Részvénytársaság 2015. évi nyilvánosságra hozatali tájékoztatója az 575/2013/EU európai parlamenti és tanácsi rendelet alapján TARTALOMJEGYZÉK BEVEZETÉS...
RészletesebbenÁllamadósság Kezelő Központ Zártkörűen Működő Részvénytársaság. A központi költségvetés finanszírozása és adósságának alakulása. 2012.
Államadósság Kezelő Központ Zártkörűen Működő Részvénytársaság A központi költségvetés finanszírozása és adósságának alakulása A központi költségvetés finanszírozása A. Állományi adatok 2012. december
RészletesebbenVállalkozási finanszírozás kollokvium
Harsányi János Főiskola Gazdálkodási és Menedzsment Intézet Vállalkozási finanszírozás kollokvium G Név: soport: Tagozat: Elért pont: Érdemjegy: Javította: 43 50 pont jeles 35 42 pont jó 27 34 pont közepes
Részletesebbena K&H fix plusz London 2012 származtatott zártvégű értékpapír befektetési alap éves jelentése
ÉVES JELENTÉS 211 a K&H fix plusz London 212 származtatott zártvégű értékpapír befektetési alap éves jelentése 1) alapadatok a) az Alap megnevezése, típusa, futamideje tárgyidőszak: 211.1.1.- 211.12.31.
RészletesebbenVállalkozási finanszírozás kollokvium
Harsányi János Főiskola Gazdaságtudományok tanszék Vállalkozási finanszírozás kollokvium E Név: soport: Tagozat: Elért pont: Érdemjegy: Javította: 43 50 pont jeles 35 42 pont jó 27 34 pont közepes 19 26
Részletesebben