The role of a reference yield fitting technique in the fund transfer pricing mechanism

The funds transfer pricing (FTP) structure has become the basis for the process of asset and liability management (ALM) in a modern bank. According to the supervisory documents, FTP is thus a regulatory constraint and an important tool in the ALM process. What is more, institutions should have an adequate internal transfer pricing mechanism based on the reference rate delivered from the market in the form of the yield curve. The fragility and sensitivity of the reference yield over time could have huge consequences for the liquidity risk management process. The aim of the article is to compare the methods of estimation FTP reference yield depending on the goodness-of-fit methodology (least square methods based on short rates (up to 1 year) and prices taken from the Polish market will be considered)). The data taken into account cover the period between 2005-2017 and the results obtained allow to point out the periods when disturbances on the market affected the goodness of a model’s fit to real data and, consequently, have an effect on the fund transfer pricing mechanism.

Struktura cen transferowych (FTP) stała się podstawą procesu zarządzania aktywami i pasywami (ALM) we współczesnym banku. Zgodnie z dokumentami nadzoru FTP jest zatem ograniczeniem regulacyjnym i ważnym narzędziem w procesie ALM. Co więcej, instytucje powinny mieć odpowiedni wewnętrzny mechanizm cen transferowych oparty na stopie referencyjnej dostarczanej z rynku w formie krzywej dochodowości. Wrażliwość referencyjnej stopy zwrotu w czasie może mieć ogromne konsekwencje dla procesu zarządzania ryzykiem płynności. Celem artykułu jest porównanie metod estymacji stopy referencyjnej służącej konstrukcji FTP w zależności od stopnia dopasowania (uwzględnione zostaną metody najmniejszych kwadratów oparte na stopach i cenach dla danych do 1 roku, pochodzących z rynku polskiego). Dane ujęte w analizie obejmują lata 2005-2017, a uzyskane wyniki wskazują na okresy, w których zakłócenia na rynku wpływały na jakość dopasowania modelu do danych rzeczywistych, a w konsekwencji – na mechanizm ustalania cen transferowych.