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Credit Risk
Genesungsprognose-Modelle (GPM) speziell für notleidende Unternehmen (NPL oder Distressed Debt) gewinnen immer mehr an Bedeuutung. Sie dienen als Frühindikatorinstrumente, indem sie die Wahrscheinlichkeit einer Genesung oder Liquidation eines notleidenden Unternehmens berechnen. Insbesondere in wirtschaftlich schwierigen Phasen können GPM dazu beitragen, 20 bis 30 Prozent der Kreditverluste und Bearbeitungskosten zu vermeiden. Dies entspricht bei 100 Mio. EUR wertberichtigten Kundenforderungen einem Einsparpotenzial von jährlich rund zehn bis 15 Mio. EUR. Der folgende Artikel ist eine Einführung zu GPM und veröffentlicht erstmals erstaunliche Ergebnisse einer groß angelegten empirischen Untersuchung von rund 800 notleidenden Unternehmen.
12540 Downloads18.01.2007
Datei downloaden Hohe Laufzeiten von Forderungen an Kunden gehören längst bereits zur Tagesordnung. Oftmals spielen die überlangen Zeiträume bis zur Begleichung einer offenen Forderung eine Hauptrolle bei den Ursachen, die Unternehmen in die Insolvenz treiben. Die Gründe, offene Forderung nicht zeitnah zu begleichen, sind vielfältig. Wie kann diesem Verhalten aus Sicht des Rechnungsstellers begegnet werden? Welche Werkzeuge existieren und wie lassen sich diese in den betrieblichen Arbeitsprozess integrieren um eine effiziente Sicherstellung des Debitorenmanagements zu erzielen? Der folgende Artikel zeigt, dass mit Einsatz der Werkzeuge aus dem Baukasten der modernen Prozessoptimierung das Forderungsmanagement eines Unternehmens durch Veränderung einiger wesentlicher wichtiger Faktoren deutlich verbessert werden kann.
9654 Downloads09.01.2007
Datei downloaden Dieser Beitrag stellt verschiedene ökonometrische Methoden zur Bewertung und Berechnung von Kreditausfallrisiken vor und wendet diese auf einen Datensatz sechs deutscher Universalbanken an. Im Mittelpunkt stehen dabei Logit- und Probitmodelle, mit deren Hilfe die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Kredites geschätzt werden kann. Dabei werden auch moderne Verfahren zur Analyse von Paneldaten besprochen. Beispiele und Interpretationshilfen zu den jeweils vorgestellten Methoden erleichtern den Zugang zu diesen Modellen. Es werden zahlreiche Hinweise auf weiterführende Literatur gegeben. [Quelle: Ulrich Kaiser/Andrea Szczesny, Working Paper Series: Finance & Accounting, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Dezember 2000
9346 Downloads04.01.2007
Datei downloaden Im Mittelpunkt dieses Beitrag stehen Verweildauermodelle und deren Verwendung als Analyseinstrumente für die Bewertung und Berechnung von Kreditausfallrisiken. Verschiedene Möglichkeiten zur Berechnung der Dauer des Nichtausfalls eines Kredites werden dabei vorgestellt. Die hier vorgestellten Verfahren werden auf einen aus Kreditakten von sechs deutschen Universalbanken zusammengestellten Datensatz angewendet. Beispiele und Interpretationshilfen zu den jeweils vorgestellten Methoden erleichtern den Zugang zu diesen Modellen. Es werden zahlreiche Hinweise auf weiterführende Literatur gegeben. [Quelle: Ulrich Kaiser/Andrea Szczesny, Working Paper Series: Finance & Accounting, Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Dezember 2000]
8429 Downloads04.01.2007
Datei downloaden Collateralized Debt Obligations (CDOs) stellen ein – insbesondere in jüngerer Zeit – stark wachsendes Segment der Asset-Backed Securities dar. Der Begriff der Asset-Backed Securities ist historisch zu sehen und umfasst nach klassischer Vorstellung Wertschriften, deren Bedienung durch einen rechtlich verselbständigten, diversifizierten Pool möglichst homogener Aktiven gesichert wird, wobei der Pool der Aktiven mit den im Rahmen der Emission der Wertschriften zugeflossenen liquiden Mitteln durch eine eigens zu diesem Zweck gegründete Gesellschaft erworben wurde.2 Im Fall von CDO-Transaktionen stellen die Wertschriften schuldrechtliche, an organisierten Kapitalmärkten platzierte Finanztitel dar. Die als Sicherheit dienenden Aktiven sind Kredite, die zumeist von Kreditinstituten syndiziert worden sind. Kreditinstitute können mit CDOs im Rahmen der Risikosteuerung von Kreditportfolios unerwünschte Risikopositionen unter Einbeziehung des organisierten Kapitalmarktes veräußern und über anschließende Investments gewünschte Rendite-Risikostrukturen aufbauen. Mit der Entwicklung von Kreditderivaten – insbesondere von Credit Default Swaps (CDS) – eröffneten sich neue Möglichkeiten der Ausgestaltung von CDO-Transaktionen. [Quelle: Stephan Jortzik, Dissertation zur Erlangung des wissenschaftlichen Doktorgrades des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaften der Universität Göttingen]
12207 Downloads04.01.2007
Datei downloaden Collateralised Debt Obligationen (CDOs) sind eine spezielle Variante der Asset-Backed Securities (ABSs). Die ABSs und insbesondere die CDOs (v. a. in der Ausprägung CLO) haben sich in den letzten Jahren zu einer der bedeutendsten Klasse von Wertpapieren auf dem Markt für Wertpapiere (festverzinslich und variabel verzinslich) entwickelt (siehe FT, 1.12.2004). Auf den europäischen Märkten etwa hat sich die Emission von CDOs mehr als verzehnfacht. Eine Ursache dieses rapiden Wachstums ist sicherlich, vor allem in den letzten Jahren, die „hunt-for-yield“, d.h. die Suche vor allem von Versicherungen und Pensionsfunds nach Investitionsmöglichkeiten im festverzinslichen Bereich, die eine ausreichende Verzinsung bieten. Für die Investoren sind die Marktgerechtigkeit der Preise (Bewertung) der CDOs und die mit CDOs verbundenen Risiken auf Grund der Komplexität dieser Strukturen nicht vollständig transparent. [Autoren: Rüdiger Kiesel / Michael Lesko / Clemens Prestele / Quelle: Josef Gruber et al. (Hrsg.): Praktiker-Handbuch – Asset-Backed-Securitites und Kreditderivate]
9412 Downloads18.12.2006
Datei downloaden Angesichts des stetig steigenden Profitabilitätsdrucks in der deutschen Finanzbranche ist es von zentraler Bedeutung die Ertragsund Risikopotenziale durch das Eingehen von Adressrisiken über alle Segmente (Kundengeschäft, Eigengeschäft) Ex-Ante möglichst gut abzuschätzen und Ex-Post die tatsächliche Performance (über die risikolose Anlage hinaus) durch das Halten von Adressrisiken zu quantifizieren. [Michael Lesko / Frank Schlottmann / Quelle: Genossenschaftsblatt 09/2005]
11616 Downloads18.12.2006
Datei downloaden Der Schätzung und Validierung von Kreditumrechnungs-Faktoren (CCF) im Rahmen der Ermittlunge des Exposure at Default (EAD) wurde bislang zu geringe Aufmerksamkeit geschenkt. CCF haben im Risikomangement eine weit reichende Bedeutung, so auch im Kontext der IRB-Ansätze von Basel II und der Kreditrisikosteuerung auf Grund des umfangreichen Kontokorrentkredit-und Aval-Geschäfts in Deutschland. [Autoren: Christof Hofmann / Dr. Michael Lesko / Stephan Vorgrimler / Quelle: Die Bank 06/2005]
17085 Downloads18.12.2006
Datei downloaden The Internal Rating Based Approach (IRBA) of the New Basel Capital Accord allows banks to use their own rating models for the estimation of probabilities of default (PD) as long as the systems meet specified minimum requirements. Statistical theory offers a variety of methods for building and estimation rating models. This chapter gives an overview of these methods. The overview is focused on statistical methods and includes parametric models like linear regression analysis, discriminant analysis, binary response analysis, time-discrete panel methods, hazard models and nonparametric models like neural networks and decision trees. We also highlight the benefits and the drawbacks of the various approaches. We conclude by interpreting the models in light of the minimum requirements of the IRBA. Probekapital aus: The Basel II Risk Parameters – Estimation, Validation, and Stress Testing [Bernd Engelmann, Robert Rauhmeier, Robert (Editors), 376 p., Springer Verlag, Berlin 2006.]
9709 Downloads11.12.2006
Datei downloaden In dem Kapitel werden die verschiedenen prinzipiellen Möglichkeiten vorgestellt, Verlustverteilungen zu bestimmen. Um eine plausible Verlustverteilung für ein Portfolio zu erhalten, reicht es jedoch in der Regel nicht aus, ein Verteilungsmodell zu bestimmen und mit den richtigen Parameterwerten zu befüllen. Vielmehr sind hierzu komplexere Modelle nötig, bei deren Formulierung die zuvor besprochenen Verteilungsmodelle mit ihren Eigenschaften von besonderer Bedeutung sind. Modelle dieser Art besprechen wir in Kapitel 6. Selbst wenn wir ein Portfoliomodell formuliert haben, müssen wir noch die Verlustverteilung und deren (Risiko-) Kennzahlen berechnen. Hierzu steht uns ein umfangreiches Instrumentarium zur Verfügung, dessen wichtigste Werkzeuge wir in diesem Kapitel einführend beschreiben. Probekapitel aus: Kreditrisikomessung – Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung [Andreas Henking, Christian Bluhm, Ludwig Fahrmeir, 312 S., Springer Verlag, Berlin 2006.]
18795 Downloads11.12.2006
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