RiskNET eLibrary
Sie möchten Ihre Publikation gerne in unserer eLibrary veröffentlichen?
Credit Risk
Im ersten Teil der Serie wurde eine Einführung hinsichtlich der Definition und Modellierung der Recovery Rate in Kreditrisikomodellen gegeben. Es wurde deutlich, dass im allgemeinen die in der Praxis verwendeten Kreditrisikomodelle sehr komplexe Ansätze für die Modellierung der Ausfallwahrscheinlichkeit bieten. Bei der Modellierung der Recovery Rate jedoch wurden häufig sehr vereinfachende bzw. empirisch nicht belegbare Überlegungen angestellt. Im zweiten Teil der Serie, wurde dann die historische Entwicklung von Bond Default Preisen sowie mögliche Einflussvariablen auf die aggregierte Recovery Rate eines Jahres untersucht. Es wurde deutlich, dass die Verwendung einer konstanten Recovery Rate, wie sie in manchen Kreditrisikomodellen getroffen wird, nicht haltbar ist.
Im dritten und letzten Teil der Serie soll daher näher darauf eingegangen werden, wie die Recovery Rate einzelner Kredite in Abhängigkeit von Faktoren wie Seniority, Kapitalstruktur oder Industriezugehörigkeit eines Unternehmens praxisnah geschätzt werden kann. Als exemplarisches Beispiel wird hierbei das von Moody’s verwendete Modell LossCalc vorgestellt. Dieses kann – trotz seiner mathematischen Einfachheit - als Musterbeispiel für die Entwicklung von angewandten Modellen zur Schätzung der Recovery Rate angesehen werden.
[Quelle: Stefan Trück/Jens Deidersen/Peter Niebling: Default Recovery Rates – Theoretische Modellierung und empirische Studien, Teil 3 – Moody’s LossCalc und die Schätzung von individuellen Recovery Rates, in: RiskNEWS, 4. Jg., Nr. 1, Freiburg i.Br. 2003, S. 12-21.]
Im dritten und letzten Teil der Serie soll daher näher darauf eingegangen werden, wie die Recovery Rate einzelner Kredite in Abhängigkeit von Faktoren wie Seniority, Kapitalstruktur oder Industriezugehörigkeit eines Unternehmens praxisnah geschätzt werden kann. Als exemplarisches Beispiel wird hierbei das von Moody’s verwendete Modell LossCalc vorgestellt. Dieses kann – trotz seiner mathematischen Einfachheit - als Musterbeispiel für die Entwicklung von angewandten Modellen zur Schätzung der Recovery Rate angesehen werden.
[Quelle: Stefan Trück/Jens Deidersen/Peter Niebling: Default Recovery Rates – Theoretische Modellierung und empirische Studien, Teil 3 – Moody’s LossCalc und die Schätzung von individuellen Recovery Rates, in: RiskNEWS, 4. Jg., Nr. 1, Freiburg i.Br. 2003, S. 12-21.]
2844 Downloads06.08.2009
Datei downloaden Bei der Modellierung des Kreditrisikos wurde die Recovery Rate bislang häufig wenig beachtet. Meist wurde die Annahme einer fixen Recovery Rate getroffen oder der historische Durchschnitt der Recovery Rates für verschiedene seniority-Klassen verwendet. Ein solches Vorgehen ist jedoch insofern problematisch, da die vereinfachten Annahmen zu einer Fehleinschätzung des Kreditrisikos und somit möglicherweise zu einer ungenügenden Kapitalausstattung der Kreditinstitute bzw. einer falschen Bewertung von Krediten und Anleihen führen können.
Dies ist aber letztendlich nicht nur im Hinblick auf ein funktionierendes Risikomanagement bedenklich, sondern auch bezüglich der Erfüllung der Richtlinien des neuen Basler Akkords zur Eigenkapitalausstattung von Banken, in dem eine emiprisch gestütze Schätzung der Recovery Rates vorgesehen ist. Der folgende Artikel beschäftigt sich insofern mit der Erläuterung, Modellierung und Schätzung von Recovery Rates.
[Quelle: Stefan Trück/Jens Deidersen/S. T. Rachev: Default Recovery Rates – Theoretische Modellierung und empirische Studien, Teil 1 – Einführung und Modellierung der Recovery Rate, in: RiskNEWS, 3. Jg., Nr. 11, Freiburg i.Br. 2002, S. 7-19.]
Dies ist aber letztendlich nicht nur im Hinblick auf ein funktionierendes Risikomanagement bedenklich, sondern auch bezüglich der Erfüllung der Richtlinien des neuen Basler Akkords zur Eigenkapitalausstattung von Banken, in dem eine emiprisch gestütze Schätzung der Recovery Rates vorgesehen ist. Der folgende Artikel beschäftigt sich insofern mit der Erläuterung, Modellierung und Schätzung von Recovery Rates.
[Quelle: Stefan Trück/Jens Deidersen/S. T. Rachev: Default Recovery Rates – Theoretische Modellierung und empirische Studien, Teil 1 – Einführung und Modellierung der Recovery Rate, in: RiskNEWS, 3. Jg., Nr. 11, Freiburg i.Br. 2002, S. 7-19.]
6173 Downloads06.08.2009
Datei downloaden Im ersten Teil der Serie wurde eine Einführung hinsichtlich der Definition und Modellierung der Recovery Rate in Kreditrisikomodellen gegeben. Es wurde deutlich, dass im allgemeinen die in der Praxis verwendeten Kreditrisikomodelle sehr versierte Ansätze für die Modellierung der Ausfallwahrscheinlichkeit bieten. Bei der Modellierung der Recovery Rate jedoch wurden häufig sehr vereinfachende bzw. empirisch nicht belegbare Überlegungen angestellt. Die Annahme einer konstanten Recovery Rate oder auch deren Modellierung als stochastische Variable unabhängig von der Ausfallwahrscheinlichkeit, wie sie in einigen Kreditrisikomodellen getroffen wird, sind letztendlich mehr als fraglich.
Im zweiten Teil der Serie, soll nun die historische Entwicklung von Bond Default Preisen sowie mögliche Einflussvariablen auf die aggregierte Recovery Rate untersucht und erläutert werden.
[Quelle: Stefan Trück/Jens Deidersen/S. T. Rachev: Default Recovery Rates – Theoretische Modellierung und empirische Studien, Teil 2 – Einflussfaktoren und Schätzung von durchschnittlichen Recovery Rates, in: RiskNEWS, 4. Jg., Nr. 1, Freiburg i.Br. 2003, S. 7-17.]
Im zweiten Teil der Serie, soll nun die historische Entwicklung von Bond Default Preisen sowie mögliche Einflussvariablen auf die aggregierte Recovery Rate untersucht und erläutert werden.
[Quelle: Stefan Trück/Jens Deidersen/S. T. Rachev: Default Recovery Rates – Theoretische Modellierung und empirische Studien, Teil 2 – Einflussfaktoren und Schätzung von durchschnittlichen Recovery Rates, in: RiskNEWS, 4. Jg., Nr. 1, Freiburg i.Br. 2003, S. 7-17.]
2675 Downloads06.08.2009
Datei downloaden Basierend auf dem Paradigma einer risiko- und wertorientierten Unternehmensführung ist es das Ziel jedes Unternehmens, das Vermögen der Eigentümer nachhaltig zu erhöhen. Die Vorteile eines wertorientierten Managements liegen auf der Hand: Die konsequente Zukunftsorientierung, die Nachvollziehbarkeit (von Erfolg oder Misserfolg) und insbesondere die durchgängige Berücksichtigung von Risiken machen den Unternehmenswert zu einem aussagefähigen Erfolgsmaßstab. In dem Zusammenhang schafft insbesondere das Risikomanagement Transparenz über den Gesamtrisikoumfang eines Unternehmens sowie über die maßgeblichen Einzelrisiken. Es schafft so die Voraussetzungen, um geeignete Risikobewältigungsmaßnahmen zu initiieren, die zu einer Stabilisierung der Erträge (Cash Flows) des Unternehmens beitragen und die Wahrscheinlichkeit von Unternehmenskrisen reduzieren. Es trägt damit entscheidend zur Absicherung des Bestands eines Unternehmens bei. Damit wird das in vielen Unternehmen noch vernachlässigte Risikomanagement zu dem zentralen Baustein einer wertorientierten Unternehmensführung. Im folgenden Beitrag stellen die Autoren die Vorteile eines Kreditrisikomanagements in Nicht-Finanzdienstleistungsunternehmen als ein Baustein einer risiko- und wertorientierten Unternehmensführung dar.
[Quelle: Gleißner, W./Romeike, F. (2008): Kreditrisikomanagement im Kontext einer wert- und risikoorientierten Unternehmensführung, in: RISIKO MANAGER Sonderheft Credit Management, Special II/2008 vom 15.10.2008, S. 4-12]
[Quelle: Gleißner, W./Romeike, F. (2008): Kreditrisikomanagement im Kontext einer wert- und risikoorientierten Unternehmensführung, in: RISIKO MANAGER Sonderheft Credit Management, Special II/2008 vom 15.10.2008, S. 4-12]
9393 Downloads19.06.2009
Datei downloaden Nicht nur aktuelle Entwicklungen auf dem Kreditmarkt, beispielsweise die Subprime-Krise in den Vereinigten Staaten und deren Auswirkungen auf den deutschen Bankenmarkt, verdeutlichen die Relevanz der Einschätzung, wie das Portfolio einer Bank unter Stressszenarien reagiert. Auch in der Solvabilitätsverordnung (SolvV) und den Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) wird eine Etablierung von soliden Prozessen für Stresstests gefordert [Vgl. Solvabilitätsverordnung 2006, § 123 SolvV und MaRisk 2007, AT 4.3.2 Absatz 3]. Die aufsichtsrechtlichen Vorgaben sind dabei jedoch als eher gering zu interpretieren. Grundsätzlich können die jeweiligen Kreditinstitute die Stresstests selbst auswählen, wobei sich die Aufsicht eine Überprüfung und Genehmigung der Tests vorbehält. In diesem Beitrag wird ein ökonometrisches Modell zur Durchführung von mehrjährigen makroökonomischen Stresstests vorgestellt.
[Quelle: Hamerle, Alfred, Jobst, Rainer und Lerner, Matthias (2008): Mehrjährige makroökonomische Stresstests: Ein ökonometrischer Ansatz. Risiko-Manager, 9/2008, S. 1, 8-15.]
[Quelle: Hamerle, Alfred, Jobst, Rainer und Lerner, Matthias (2008): Mehrjährige makroökonomische Stresstests: Ein ökonometrischer Ansatz. Risiko-Manager, 9/2008, S. 1, 8-15.]
8452 Downloads26.04.2009
Datei downloaden Mit der neuen Eigenkapitalunterlegungsvorschrift nach Basel II werden viele Unzulänglichkeiten des bisherigen Aufsichtsrechts, wie beispielsweise die mangelnde Differenzierung nach der Bonität der Schuldner oder die unzureichende Berücksichtigung von Kreditsicherheiten, aufgehoben. Weiterhin unberücksichtigt bleiben jedoch insbesondere Diversifikationseffekte bzw. branchenbezogene, geografische sowie viele andere Formen der Kreditrisikokonzentration. Kreditportfoliomodelle ermöglichen im Gegensatz dazu eine statistisch und ökonomisch fundierte Messung des Kreditrisikos.
[Quelle: Haas, Rainer, Knapp, Michael und Lerner, Matthias (2008): Entwicklung eines Kreditportfoliomodells für ein mittelständisches Kreditinstitut. Risiko-Manager, 13/2008, S. 16-25.]
[Quelle: Haas, Rainer, Knapp, Michael und Lerner, Matthias (2008): Entwicklung eines Kreditportfoliomodells für ein mittelständisches Kreditinstitut. Risiko-Manager, 13/2008, S. 16-25.]
8510 Downloads26.04.2009
Datei downloaden Vor dem Hintergrund der aktuellen Subprime-Krise werden wichtige Risikocharakteristika von CDO-Tranchen diskutiert und denjenigen von Industrieanleihen (Bonds) mit vergleichbaren Ratings gegenüber gestellt. Es zeigt sich, dass in Bezug auf das Ausfallrisiko wesentliche Unterschiede bestehen, vor allem was die Sensitivität gegenüber den systematischen Risiken betrifft. Diese Risiken wurden von den Marktteilnehmern nicht immer zutreffend eingeschätzt. Es resultieren dadurch schwerwiegende Konsequenzen für das Risikomanagement, die Bepreisung und die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen. Das unterschiedliche Risikoprofil sollte auch im Rating von CDO-Tranchen Berücksichtigung finden.
[Quelle: Hamerle, Alfred, Jobst, Rainer und Schropp, Hans-Jochen (2008): CDOs versus Anleihen: Risikoprofile im Vergleich. Risiko-Manager, 22/2008, S. 1, 8-14.]
[Quelle: Hamerle, Alfred, Jobst, Rainer und Schropp, Hans-Jochen (2008): CDOs versus Anleihen: Risikoprofile im Vergleich. Risiko-Manager, 22/2008, S. 1, 8-14.]
9494 Downloads26.04.2009
Datei downloaden ABS-CDOs mit Subprime Exposure sind besonders von der US-Kreditkrise betroffen. In den Collateral Pools dieser strukturierten Produkte sind keine herkömmlichen Finanzinstrumente wie Anleihen oder Kredite enthalten, sondern zu einem großen Anteil Mezzanine-Tranchen von Residental Mortgage Backed Securities (RMBS), d. h. Finanztitel, die ihrerseits bereits Verbriefungen von Portfolios mit Krediten bonitätsschwacher Schuldner darstellen. Seit Ausbruch der Finanzkrise haben mehrere Wellen von Multi Notch Downgrades die Investoren überrascht. Von den Herabstufungen sind auch AAA-Tranchen betroffen. Als Folge davon kam es zu einem dramatischen Preisverfall und innerhalb kurzer Zeit wurden diese Papiere praktisch unverkäuflich. Offensichtlich wurden einige Risiken dieser Papiere nicht zutreffend eingeschätzt.
[Quelle: Hamerle, Alfred und Plank, Kilian (2008): ABS-CDOs mit Subprime Exposure: "Hochgiftig" trotz AAA-Rating? Risiko-Manager, 25-26/2008, S. 1, 8-10.]
[Quelle: Hamerle, Alfred und Plank, Kilian (2008): ABS-CDOs mit Subprime Exposure: "Hochgiftig" trotz AAA-Rating? Risiko-Manager, 25-26/2008, S. 1, 8-10.]
11913 Downloads26.04.2009
Datei downloaden This paper explores the question of whether market participants could have or should have anticipated the large increase in foreclosures that occurred in 2007 and 2008. Most of these foreclosures stem from loans originated in 2005 and 2006, leading many to suspect that lenders originated a large volume of extremely risky loans during this period. However, the authors show that while loans originated in this period did carry extra risk factors, particularly increased leverage, underwriting standards alone cannot explain the dramatic rise in foreclosures. Focusing on the role of house prices, the authors ask whether market participants underestimated the likelihood of a fall in house prices or the sensitivity of foreclosures to house prices. The authors show that, given available data, market participants should have been able to understand that a significant fall in prices would cause a large increase in foreclosures, although loan?level (as opposed to ownership?level) models would have predicted a smaller rise than actually occurred. Examining analyst reports and other contemporary discussions of the mortgage market to see what market participants thought would happen, the authors find that analysts, on the whole, understood that a fall in prices would have disastrous consequences for the market but assigned a low probability to such an outcome.
[Authors: Gerardi, Kristopher/Lehnert, Andreas/Sherlund, Shane/Willen, Paul, Federal Reserve Bank of Boston]
[Authors: Gerardi, Kristopher/Lehnert, Andreas/Sherlund, Shane/Willen, Paul, Federal Reserve Bank of Boston]
7289 Downloads09.04.2009
Datei downloaden Der Beitrag behandelt den Entwurf von Makroderivaten und einen möglichen Einsatzbereich, den internen Markt eines Bankenverbundes. Die Teilnehmer auf dem internen Markt können sowohl intern als auch auf externen Märkten eigenverantwortlich handeln. Makroderivate sind Derivate, die einen makroökonomischen Index als Underlying haben. Ziel dieser Produkte ist, nur das systematische Kreditrisiko zu transferieren und den spezifischen Teil beim Verkäufer zu belassen. Für die Definition der Makroderivate ist es erforderlich, die Struktur des abzusichernden Portfolios zu kennen und entsprechend geeignete makroökonomische Größen qualitativ und quantitativ auszuwählen, die dann als Underlying, z.B. für Swaps oder Optionen, dienen können.
[Autoren: Gerhard Schweimayer, Matthias Wagatha]
[Autoren: Gerhard Schweimayer, Matthias Wagatha]
7189 Downloads10.03.2009
Datei downloaden 
