Das Risikomanagement in den Unternehmen hat in den vergangenen Jahren deutlich an Stellenwert gewonnen. Ursächlich hierfür sind u.a. die stärkere staatliche Regulierung aber auch die in den spektakulären Unternehmenszusammenbrüchen offenbar gewordenen Unzulänglichkeiten im Umgang mit Risiken. Insbesondere Letzteres führte zu einer starken Fokussierung auf diesen Bereich und erzeugt nicht zuletzt durch die Betroffenheit der Allgemeinheit auch einen starken öffentlichen Druck in den Unternehmen. Im Finanzsektor sind von Regulierungsseite insbesondere die vom Baseler Ausschuss für Bankaufsicht angestoßenen KWG-Novellierungen sowie die MaRisk aber auch bspw. das us-amerikanische SCAP zu nennen. Alle Unternehmen betreffen hingegen die Regelungen des „Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich“ (KontraG).
Ein wirkungsvolles Risikomanagement bedarf geeigneter Methoden und Kennzahlen zur Messung von Risiken. Ziel dieser Arbeit ist es für das Kreditgeschäft und damit ausgehend vom Kreditrisiko, Risikomaße darzustellen, sie auf Ihre Eignung für das Kreditgeschäft zu prüfen und sie in den Rahmen einer geeigneten Methodik zur Risikomessung einzuordnen. Diese Arbeit versucht somit über eine exakte Beschreibung des Wesens und der besonderen Eigenschaften des Kreditrisikos (Kap. 2) und einer Darstellung bekannter Risikomaße (Kap. 3) die Anwendung derselben für die Risikomessung im Kreditgeschäft zu bewerten (Kap. 4). Schwerpunkt liegt dabei in der Quantifizierung des unexpected loss und der Bewertung bestehender Risikomaße in der Anwendung auf diesen Teilbereich des Kreditrisikos. Zur Abrundung bringt Kapitel 5 den Fokus vom Entscheidungsobjekt (Kredit) zurück auf das Entscheidungssubjekt und beschreibt die weitere Verwendung der gewonnenen Kennziffer im Kontext der entscheiderindividuellen Risikomessung im Kreditgeschäft.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Kreditgeschäft als Investition unter Unsicherheit
2.1. Allgemeines
2.2. Besonderheiten bei Kreditgeschäften
2.2.1. Wesen und Quantifizierung des Kreditrisikos
2.2.2. Verteilungsfunktion
2.2.3. Expected loss / unexpected loss
3. Risikomaße
3.1. Vorbemerkung
3.2. Einperiodige Risikomaße
3.2.1. Volatilitätsmaße
3.2.2. Shortfall-Risikomaße (Lower Partial Moments)
3.2.3. Quantile als Risikomaße
3.2.4. Value at Risk
3.2.5. Expected Shortfall
3.2.6. worst-case-Risikomaße
3.2.7. (Multi)Fraktale Risikomaße
3.3. Mehrperiodige Risikomaße
3.3.1. Modelle in diskreter Zeit
3.3.2. zeitstetige Modelle
4. Risikomessung im Kreditgeschäft
4.1. Vorbemerkung
4.2. Rückzahlungsquote (Recovery-Rate)
4.3. Ausfallwahrscheinlichkeit
4.3.1. Schätzung der Einzelkredit-Ausfallwahrscheinlichkeit
4.3.2. Ausfallwahrscheinlichkeit und Kreditportfolien
4.3.3. Einflussparameter auf die Portfolioausfallwahrscheinlichkeit
4.3.4. Zusammenfassende Überlegungen
4.4. Eignung verschiedener Risikomaße
4.4.1. Anforderungen
4.4.2. Volatilitätsmaße
4.4.3. Shortfall-Risikomaße
4.4.4. Quantile
4.4.5. Value at Risk
4.4.6. Expected Shortfall
4.4.7. worst-case-Risikomaße
4.4.8. (Multi)Fraktale Risikomaße
4.4.9. Mehrperiodige Risikomaße
4.5. Ausblick
5. Einbindung geeigneter Risikomaße in eine entscheidungsorientierte Risikomessung
6. Zusammenfassung
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit analysiert Risikomaße und Methoden zur Risikomessung im Kreditgeschäft unter entscheidungstheoretischen Aspekten. Ziel ist es, geeignete Kennzahlen für das Kreditrisikomanagement zu evaluieren, wobei insbesondere die Quantifizierung des "unexpected loss" und die Bewertung der Eignung bekannter Risikomaße im Vordergrund stehen.
- Kreditgeschäft als Investition unter Unsicherheit
- Methoden der Risikomessung (Expected Loss vs. Unexpected Loss)
- Vergleich und Eignung verschiedener Risikomaße (Volatilität, Shortfall, VaR, Expected Shortfall)
- Einflussfaktoren auf die Portfolioausfallwahrscheinlichkeit
- Entscheidungsorientierte Einbindung von Risikokennzahlen
Auszug aus dem Buch
3.2.1. Volatilitätsmaße
Volatilitätsmaße quantifizieren das Ausmaß der Streuung der möglichen Realisationen einer Zufallsvariable um die mittlere Realisation.60 Finanzmathematisch werden hierfür die Größen Varianz und Standardabweichung definiert.
Ausgehend von einem Erwartungswert definiert sich die Varianz als die erwartete quadrierte Abweichung der für die Zufallsvariable X möglichen Werte vom Erwartungswert.
(3.1.) Var(X) = E [(X - E(X))²]61
Zieht man nun die positive Quadratwurzel aus der Varianz erhält man die Standardabweichung:
(3.2.) σ(X) = +√Var(X)62
Dem sicheren Ereignis wird in dieser Betrachtungsweise der Wert „Null“ zugewiesen.
Wird der Erwartungswert in Geldeinheiten ausgedrückt, dann stellt die Varianz die quadrierte Dimension der Geldeinheit dar und die Standardabweichung wird wieder anschaulich in der ursprünglich Verwendung findenden Dimension (Geldeinheiten) ausgedrückt.
Varianz und Standardabweichung kann man mittels Stichprobe vom Umfang T mit {x1, ..., xt} und dem sich ergebenden arithmetischen Mittel MWx statistisch identifizieren:
(3.3.) s² = 1/(T-1) * Σ(xt - MWx)²
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Beschreibt die zunehmende Bedeutung des Risikomanagements und das Ziel, Risikomaße für das Kreditgeschäft zu bewerten.
2. Kreditgeschäft als Investition unter Unsicherheit: Analysiert das Kreditgeschäft als Investitionsobjekt, definiert Kreditrisiko als Unterschreitung eines Referenzwertes und trennt in Expected Loss und Unexpected Loss.
3. Risikomaße: Stellt verschiedene ein- und mehrperiodige mathematische Risikomaße dar, darunter Volatilität, Shortfall-Maße, Quantile und Value at Risk.
4. Risikomessung im Kreditgeschäft: Bewertet die Eignung der zuvor genannten Risikomaße für die Anwendung im Kreditgeschäft und untersucht Methoden zur Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit.
5. Einbindung geeigneter Risikomaße in eine entscheidungsorientierte Risikomessung: Beschreibt, wie Risikokennzahlen in eine entscheidungstheoretische Präferenzfunktion integriert werden können.
6. Zusammenfassung: Fasst die Ergebnisse der Arbeit zusammen und betont die Notwendigkeit besserer Verteilungsannahmen für eine präzise Risikoquantifizierung.
Schlüsselwörter
Kreditrisiko, Risikomanagement, Investition unter Unsicherheit, Expected Loss, Unexpected Loss, Risikomaße, Volatilität, Shortfall-Risiko, Value at Risk, Expected Shortfall, Ausfallwahrscheinlichkeit, Kreditportfolio, Normalverteilung, Entscheidungstheorie, Risikomessung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit befasst sich mit der entscheidungstheoretischen Analyse von Risikomaßen und deren Anwendung sowie Eignung im Kreditgeschäft.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die zentralen Themen sind das Kreditgeschäft als Investition, die Abgrenzung von erwarteten und unerwarteten Verlusten sowie die kritische Würdigung verschiedener Risikomaße.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist die Evaluierung der Eignung verschiedener Risikomaße für das Kreditgeschäft, um eine präzisere Risikomessung und -steuerung zu ermöglichen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden angewandt?
Die Arbeit stützt sich auf entscheidungstheoretische Konzepte, stochastische Modellierungen (z.B. Binomialverteilung, Normalverteilung, Wiener-Prozesse) und Sensitivitätsanalysen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Darstellung bekannter Risikomaße (Kapitel 3) und deren konkrete Anwendung und Bewertung für die Risikomessung im Kreditgeschäft (Kapitel 4).
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wesentliche Begriffe sind Kreditrisiko, Expected Loss, Unexpected Loss, Value at Risk, Expected Shortfall und stochastische Verteilungsannahmen.
Warum ist die Normalverteilung für das Kreditrisiko problematisch?
Die Arbeit argumentiert, dass die Normalverteilung die in der Realität auftretenden "fat tails" (extreme Ereignisse) und die Asymmetrie der Verlustverteilungen im Kreditgeschäft nicht ausreichend abbildet.
Welchen Vorteil bietet der Expected Shortfall gegenüber dem Value at Risk?
Der Expected Shortfall ist ein kohärentes Risikomaß, das im Gegensatz zum Value at Risk auch die Höhe des Verlustes betrachtet, falls der Risikoschwellenwert überschritten wird.
Welche Rolle spielt die Granularität in Kreditportfolien?
Die Granularität ist entscheidend, da durch den Aufbau größerer Portfolios zwar bestimmte Risikofaktoren reduziert werden können, jedoch die Abhängigkeit von Korrelationen zwischen den Krediten erhalten bleibt.
- Quote paper
- Matthias Bohn (Author), 2010, Risikomaße und Risikomessung im Kreditgeschäft, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/159415
