If the spread between the rate on R

If the spread between the rate on RSAs and RSLs increases, when interest rates rise (fall), interest revenue increases (decreases) by more (less) than interest expense. The result is an increase in NII. Conversely, if the spread between the rates on RSAs and RSLs decreases, when interest rates rise (fall), interest revenue increases (decreases) less (more) than interest expense, and NII decreases. In general, the spread effect is such that, regardless of the direction of the change in interest rates, a positive relation occurs between changes in the spread (between rates on RSAs and RSLs) and changes in NII. Whenever the spread increases (decreases), NII increases (decreases). See Table 8–4 for various combinations of CGAP and spread changes and their effects on NII. The first four rows in Table 8–4 consider an FI with a positive CGAP; the last four rows consider an FI with a negative CGAP. Notice in Table 8–4 that both the CGAP and spread effects can have the same effect on NII. For example, in row 6 of Table 8–4 , if CGAP is negative and interest rates increase, the CGAP effect says NII will decrease. If, at the same time, the spread between RSAs and RSLs decreases as interest rates increase, the spread effect also says NII will decrease. In these cases, FI managers can accurately predict the direction of the change in NII as interest rates change. When the two work in opposite directions, however, the change in NII cannot be predicted without knowing the size of the CGAP and expected change in the spread. For example, in row 5 of Table 8–4 , if CGAP is negative and interest rates increase, the CGAP effect says NII will decrease. If, at the same time, the spread between RSAs and RSLs increases as interest rates increase, the spread effect says NII will decrease. Some FIs accept quite large interest rate exposures relative to their asset sizes. For example, the average one-year repricing gap ratio of Macatawa Bank Corporation (Grand Rapids, Michigan) was 5.23 percent at the end of 2005 (i.e., it had considerably more RSLs than RSAs). As interest rates rose from January through July 2006, Macatawa was exposed to significant net interest income losses due to the cost of refinancing its large amount of RSLs (relative to RSAs) at higher rates. Commercial banks have recently paid much closer attention to interest rate risk exposure, significantly reducing the gaps between RSAs and RSLs. The repricing gap is the measure of interest rate risk historically used by FIs, and it is still the main measure of interest rate risk used by small community banks and thrifts. In contrast to the market value–based models of interest rate risk discussed in the Appendix to this chapter and in Chapter 9, the repricing gap model is conceptually easy to understand and can easily be used to forecast changes in profitability for a given change in interest rates. The repricing gap can be used to allow an FI to structure its assets and liabilities or to go off the balance sheet to take advantage of a projected interest rate change. However, the repricing gap model has some major weaknesses that have resulted in regulators’ calling for the use of more comprehensive models (e.g. , the duration gap model) to measure interest rate risk. We next discuss some of the major weaknesses of the repricing model.

Kết quả (Việt) 1:

Nếu sự lây lan giữa tỷ lệ trên RSAs và RSLs làm tăng, khi lãi suất tỷ giá tăng (mùa thu), lãi suất thu nhập tăng (Giảm) bằng cách thêm (ít hơn) hơn so với chi phí lãi suất. Kết quả là sự gia tăng trong NII. Ngược lại, nếu sự lây lan giữa các mức giá trên RSAs và RSLs làm giảm, khi lãi suất tỷ giá tăng (mùa thu), lãi suất thu nhập tăng (Giảm) ít (nhiều) hơn quan tâm chi phí, và NII giảm. Nói chung, có hiệu lực lây lan là như vậy mà, bất kể sự chỉ đạo của sự thay đổi trong tỷ lệ lãi suất, xảy ra một mối quan hệ tích cực giữa các thay đổi trong sự lây lan giữa (tỷ giá ngày RSAs) và RSLs và thay đổi trong NII. Bất cứ khi nào sự lây lan tăng (Giảm), NII tăng (Giảm). Xem bảng 8-4 cho các kết hợp khác nhau của CGAP và lây lan thay đổi và các hiệu ứng trên NII. Bốn hàng trong bảng 8-4 xem xét một FI với một CGAP tích cực; các hàng cuối bốn xem xét một FI với một CGAP tiêu cực. Thông báo trong bảng 8-4 mà CGAP và lây lan hiệu ứng có thể có tác dụng tương tự trên NII. Ví dụ, trong hàng 6 của bảng 8-4, nếu CGAP là tiêu cực và lãi suất tăng, có hiệu lực CGAP nói NII sẽ giảm. Nếu, cùng lúc đó, sự lây lan giữa RSAs và RSLs giảm khi lãi suất tăng, có hiệu lực lây lan cũng nói NII sẽ giảm. Trong những trường hợp này, FI quản lý có thể dự đoán chính xác sự chỉ đạo của sự thay đổi trong NII như thay đổi tỷ lệ lãi suất. Khi hai làm việc ở hướng đối diện, Tuy nhiên, sự thay đổi trong NII không thể dự đoán mà không biết kích thước của CGAP và dự kiến sẽ thay đổi trong sự lây lan. Ví dụ, trong hàng 5 của bảng 8-4, nếu CGAP là tiêu cực và lãi suất tăng, có hiệu lực CGAP nói NII sẽ giảm. Nếu, cùng lúc đó, sự lây lan giữa RSAs và RSLs làm tăng như lãi suất tăng, có hiệu lực lây lan nói NII sẽ giảm. Một số FIs chấp nhận tỷ lệ lãi suất rất lớn tiếp xúc tương đối so với kích thước tài sản của họ. Ví dụ, Trung bình một năm repricing khoảng cách tỷ lệ của các công ty cổ phần cho các ngân hàng Macatawa (Grand Rapids, Michigan) là 5.23% vào giữa năm 2005 (tức là, nó có RSLs đáng kể thêm hơn RSAs). Như lãi suất tăng từ tháng Giêng qua tháng 7 năm 2006, Macatawa đã tiếp xúc với tổn thất thu nhập net lợi ích đáng kể do chi phí tái cấp vốn của nó số tiền lớn của RSLs (tương đối so với RSAs) mức giá cao hơn. Ngân hàng thương mại gần đây đã trả tiền nhiều sự chú ý gần gũi hơn với tỷ lệ lãi suất nguy cơ tiếp xúc, đáng kể làm giảm khoảng cách giữa các RSAs và RSLs. Khoảng cách repricing là thước đo tỷ lệ lãi suất rủi ro trong lịch sử được sử dụng bởi FIs, và nó vẫn là các biện pháp chính của nguy cơ lãi suất được sử dụng bởi ngân hàng cộng đồng nhỏ và thrifts. Trái ngược với các giá trị thị trường-dựa trên mô hình của tỷ lệ lãi suất rủi ro thảo luận trong phụ lục để chương này và trong chương 9, các mô hình gap repricing là khái niệm dễ hiểu và dễ dàng có thể được sử dụng để dự báo những thay đổi trong lợi nhuận cho một sự thay đổi nhất định trong lãi suất. Khoảng cách repricing có thể được sử dụng để cho phép một FI cấu trúc tài sản và trách nhiệm pháp lý của nó hoặc đi ra bảng cân đối để tận dụng lợi thế của một sự thay đổi tỷ lệ lãi suất dự kiến. Tuy nhiên, các mô hình gap repricing có một số điểm yếu lớn có kết quả trong điều chỉnh kêu gọi cho việc sử dụng các mô hình toàn diện hơn (ví dụ như, thời gian khoảng cách mô hình) để đo lường tỷ lệ lãi suất nguy cơ. Chúng tôi tiếp theo thảo luận về một số trong những điểm yếu lớn của mô hình repricing.

Kết quả (Việt) 2:

Nếu chênh lệch giữa tỷ giá trên RSAs và RSL tăng, khi lãi suất tăng (giảm), tăng doanh thu tiền lãi (giảm) bằng hơn (ít hơn) so với chi phí lãi vay. Kết quả là một sự gia tăng trong NII. Ngược lại, nếu chênh lệch giữa tỷ giá trên RSAs và RSL giảm, khi lãi suất tăng (giảm), tăng doanh thu tiền lãi (giảm) ít hơn (nhiều) so với chi phí lãi vay, và NII giảm. Nói chung, các hiệu ứng lây lan là như vậy mà, bất kể hướng của thay đổi lãi suất, một mối quan hệ tích cực xảy ra giữa những thay đổi trong sự lây lan (giữa lãi trên RSAs và RSL) và những thay đổi trong NII. Bất cứ khi nào sự lây lan tăng (giảm), NII tăng (giảm). Xem Bảng 8-4 cho các kết hợp khác nhau của CGAP và lan truyền các thay đổi và ảnh hưởng của họ trên NII. Bốn hàng đầu tiên trong Bảng 8-4 xem xét một FI với một CGAP tích cực; bốn hàng cuối cùng xem xét một FI với một CGAP tiêu cực. Lưu ý trong Bảng 8-4 rằng cả CGAP và lây lan ảnh hưởng có thể có tác dụng tương tự trên NII. Ví dụ, trong dòng 6 của Bảng 8-4, nếu CGAP là tiêu cực và lãi suất tăng, ảnh hưởng CGAP nói NII sẽ giảm. Nếu, cùng một lúc, sự lây lan giữa RSAs và RSL giảm khi lãi suất tăng, hiệu ứng lan truyền cũng nói NII sẽ giảm. Trong những trường hợp này, các nhà quản lý FI có thể dự đoán chính xác hướng của sự thay đổi trong NII khi lãi suất thay đổi. Khi hai công việc theo hướng ngược nhau, tuy nhiên, sự thay đổi trong NII có thể không được dự đoán mà không biết kích thước của CGAP và thay đổi dự kiến ​​trong sự lây lan. Ví dụ, trong hàng 5 bảng 8-4, nếu CGAP là tiêu cực và lãi suất tăng, ảnh hưởng CGAP nói NII sẽ giảm. Nếu, cùng một lúc, sự lây lan giữa RSAs và RSL tăng lên khi lãi suất tăng, hiệu ứng lây lan nói NII sẽ giảm. Một số định chế tài chính chấp nhận rủi ro lãi suất khá lớn so với kích thước tài sản của họ. Ví dụ, một năm tỷ lệ khoảng cách tính lại giá trung bình của Macatawa Bank Corporation (Grand Rapids, Michigan) là 5,23 phần trăm vào cuối năm 2005 (tức là, nó có nhiều hơn đáng kể hơn so với các RSL RSAs). Khi lãi suất tăng từ tháng Giêng đến tháng Bảy năm 2006, Macatawa đã được tiếp xúc với tổn thất thu nhập lãi ròng đáng kể do chi phí tái cấp vốn số tiền lớn của các RSL (liên quan đến RSAs) với tỷ lệ cao hơn. Ngân hàng thương mại gần đây đã chú ý gần gũi hơn với rủi ro lãi suất, giảm đáng kể các khoảng trống giữa RSAs và RSL. Khoảng cách giá lại là thước đo rủi ro lãi suất trong lịch sử được sử dụng bởi chế tài chính, và nó vẫn còn là thước đo chính của rủi ro lãi suất được sử dụng bởi các ngân hàng cộng đồng nhỏ và quỹ tiết kiệm. Ngược lại với các mô hình dựa trên giá trị thị trường của rủi ro lãi suất được thảo luận trong Phụ lục của chương này và trong Chương 9, các mô hình định giá lại chênh lệch là khái niệm dễ hiểu và có thể dễ dàng được sử dụng để dự báo những thay đổi trong lợi nhuận cho mỗi sự thay đổi trong quan tâm giá. Khoảng cách giá lại có thể được sử dụng để cho phép một FI để cơ cấu tài sản và nợ phải trả của nó hoặc đi ra khỏi bảng cân đối kế để tận dụng lợi thế của một sự thay đổi lãi suất dự kiến. Tuy nhiên, các mô hình khoảng cách thời gian định lại có một số điểm yếu lớn đã dẫn đến sự kêu gọi điều chỉnh 'cho việc sử dụng các mô hình toàn diện hơn (ví dụ, khoảng cách thời gian mô hình) để đo lường rủi ro lãi suất. Tiếp theo chúng ta thảo luận một số trong những điểm yếu lớn của mô hình định giá lại.