Estimating global sovereign credit risk connectedness

Abstract

Bu çalışma, Diebold-Yilmaz bağlanmışlılık endeksi metodunu kamu kredi temerrüt takasları (KKTT) üzerinde kullanarak küresel kamu kredi riski bağlanmışlılığının şebeke yapısını tahmin etmektedir. Bilhassa, esnek ağ yöntemi kullanılarak, 38 ülkenin günlük KKTT komisyon ve volatilitelerinin şebekeleri ayrı olarak tahmin edilmektedir. Sonuçlarımız komisyon ve volatilitelerin şebeke yapıları arasında çarpıcı farklılıklar olduğunu göstermektedir. KKTT getiri bağlanmışlılığı şebekelerinde, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler iki küme olarak toplanmaktadırlar; büyük gelişen pazarlar merkezi parçalar haline gelmektedirler. KKTT volatilite bağlanmışlılığı şebekelerinde ise gelişmiş ülkeler kümesinin yanında, gelişmekte olan ülkelerde bölgesel kümelenmeler gözlenmektedir. Ek olarak, çok problemli ülkelerin ve çok güvenli ülkelerin kredi şoklarının iletiminde daha etkisiz oldukları gözlenmiştir.

This paper applies the Diebold-Yilmaz connectedness index methodology on sovereign credit default swaps (SCDS) to estimate the network structure of the sovereign credit default risks. In particular, using the elastic net estimation method, we separately estimate networks of daily SCDS returns and return volatilities for 38 countries between 2009 and 2014. Our results reveal striking differences between the network structures of SCDS returns and return volatilities. In the SCDS spread networks, emerging market and developed countries stand apart in two big clusters; major emerging market countries being the main determinants of spreads in the network. In the case of the SCDS volatility networks, however, we observe regional clusters among emerging market countries along with the developed-country cluster.