Az államcsőd előrejelzése a COVID-19 által előidézett válsághelyzetben

Habilitációs értekezés

Abstract

Az elmúlt évtizedekben lezajlott politikai válságok, szuverén adósságválságok, pénzügyi válságok és napjainkban a COVID-19 világjárvány által előidézett környezeti feltételek rávilágítottak számos ország sérülékenységére, amely szükségessé tette az államcsőd kockázatainak szisztematikus felmérését és előrejelzését. A COVID-19 világjárvány új kihívásokat teremtett az államcsőd előrejelzés felé. Tekintettel arra, hogy a COVID-19 következtében a közeljövőben a megszokottnál több államcsőd eseményre számíthatunk, szükségessé vált olyan államcsőd előrejelző modell kidolgozása, amely megfelelően kezeli a COVID-19 válsághatást. Módszertani szempontból az államcsőd előrejelzése alapvetően nem különbözik a vállalati- vagy a bankcsőd előrejelzésétől. Tekintettel azonban arra, hogy a világon lényegesen kevesebb szuverén entitás található, mint vállalat vagy bank, ezért jelentősen kevesebb megfigyelt adat, különösen „csődös” megfigyelés áll rendelkezésre a modellezők részére. Az államcsőd előrejelzést magyarázó változók is jelentősen különböznek a vállalati- vagy a bankcsőd előrejelzésben alkalmazottaktól. Az értekezés témaválasztása megfelelően illeszkedik a pályafutásom alatt intenzíven kutatott és oktatott vállalati- és bankcsőd előrejelzéshez. Magyarországon kifejezetten az államcsőd előrejelzéssel foglalkozó publikáció legjobb tudomásom szerint még nem jelent meg. Az értekezés – hitelkockázatkezelési és csődelőrejelzési megalapozást követően – először áttekinti az államcsőd és az államcsőd előrejelzés fogalmi kereteit. Ennek keretében, kiterjedt szakirodalom feldolgozás alapján, részletesen körüljárja az államcsőd esemény lehetséges bekövetkezési eseteit, amelyek alapján specifikálja az államcsőd modellezési célváltozóként történő alkalmazhatóságát. Ezt követi az államcsődöt magyarázó tényezők feltárása, amelynek tekintetében a szakirodalom elméleti és empirikus oldalról egyaránt gazdag, hiszen a publikált empirikus államcsőd előrejelző modellek százas nagyságrendben alkalmaztak különböző modellváltozókat, amelyeket sokan sokféleképpen csoportosítottak. Az azonosított államcsőd okok és államcsőd bekövetkezések alapján az értekezés három hipotézist fogalmaz meg, amelyek vizsgálatát az államcsőd előrejelzés fejlődéstörténetének átfogó értékelésén és új empirikus vizsgálatán keresztül végzi el. Ezután az értekezés fejlődéstörténeti megközelítésben igyekszik az államcsőd előrejelzésre alkalmazott többváltozós adatelemzési módszertant feltérképezni, és korábbi empirikus eredményekkel alátámasztva az egyes módszertanok alkalmasságát igazolni. A fejlődéstörténeti elemzés végigkíséri azt a fejlődési utat, amely az egyszerűbb, kismintán alapuló lineáris modellekkel kezdődött, és eljutott napjaink legkorszerűbb, gyakorlatilag teljes gazdaságtörténetet felölelő adatbázisokon alkalmazott gépi tanulási eljárásokig, a rating alapú Markov láncokig és különböző Credit Default Swap (CDS) felár előrejelző modellekig. A szakirodalomban fellelhető számos módszertani megközelítés és empirikus modell áttanulmányozása alapján az értekezés empirikus vizsgálata a rating alapú megközelítések, azon belül a Markov lánc alkalmazása mellett teszi le a voksot. Az értekezés empirikus vizsgálata keretében kifejlesztett, a COVID-19 válsághatást kezelni képes államcsőd előrejelző modell a Standard&Poors (S&P) rating ügynökség legfrissebb tényadaira épül, folytonos, inhomogén Markov lánc felhasználásával, amely a korábbi évtizedek válságtapasztalatainak felhasználásával stresszelten képes államcsőd valószínűségeket becsülni. Végül az értekezés összefoglalja az államcsőd előrejelzés területén született új és újszerű tudományos eredményeket.