Mit der vorliegenden Arbeit wird die Absicht verfolgt, einen umfassenden Überblick über das Modell CreditMetrics zu vermitteln. Dabei werden die theoretischen Rahmenbedingungen des Modells diskutiert und anhand eines Beispielportfolios ergänzt. Ferner ist die Fragestellung zu untersuchen, ob dieses Verfahren eine praktische Anwendung im Steuerungsprozess bietet, wobei auch dessen Stärken und Schwächen näher erläutert werden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Einführung in das Modell
3. Drei – Schritte – Modellierung
3.1 Erster Schritt: Risk Exposure Berechnung
3.2 Zweiter Schritt: Kreditrisikomessung auf Einzelgeschäftsebene
3.3 Dritter Schritt: Schätzung der Korrelationen
3.3.1 Schätzung von Korrelationen durch Veränderung von Credit Spreads
3.3.2 Analyse der historischen Zeitreihen
3.3.3 Aktienkurskorrelationen und das Vermögenswertmodell
4. Credit – Value at Risk für das gesamte Portfolio
5. Monte – Carlo – Simulation
6. Modellwürdigung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, einen umfassenden Überblick über das Modell CreditMetrics zu vermitteln, seine theoretischen Rahmenbedingungen zu diskutieren und die praktische Anwendbarkeit anhand eines Beispielportfolios zu prüfen.
- Grundlagen und Zielsetzung des Modells CreditMetrics
- Dreistufige Modellierung der Kreditrisikoberechnung
- Methoden zur Schätzung von Korrelationen zwischen Finanztiteln
- Einsatz der Monte-Carlo-Simulation zur Bestimmung des Credit-Value-at-Risk
- Kritische Würdigung der Stärken und Schwächen des Verfahrens
Auszug aus dem Buch
1. Einleitung
Als eine der am meisten verbreiteten Arten des Finanzrisikos stellt das Kreditrisiko ein Element der Ungewissheit bezogen auf mögliche ungünstige Bonitätsänderungen des Kontrahenten während der Kreditlaufzeit dar. Zu Folge dessen, dass im Laufe der Zeit die Tätigkeit der Kreditinstitute immer vielseitiger wird, werden auch die Risiken, die die Kreditgeschäfte begleiten in vielen Fällen unübersichtlich und nur mühselig bestimmbar. So, aufgrund der aktuellen makroökonomischen Entwicklung, wachsender Schulden der Darlehensnehmer und steigender Insolvenzzahlen, die vielfach auf ein mangelhaftes oder auch fehlendes Risikomanagement zurückzuführen sind, gewinnen die Kreditrisiken in den letzten Jahren stark an Bedeutung und stehen mittlerweile stabil auf dem zweiten Rang in der internationalen Studie „Banking Banana Skins“.
Angesichts dieser Tatsache wird in letzter Zeit in allen Sektoren der Branche, bei den Aufsichtsbehörden und nicht zuletzt in der Wissenschaft nach Methoden gesucht, die Kreditrisiken unter Kontrolle zu bringen und zu reduzieren. So wurde im Jahr 1997 von der Investmentbank J.P. Morgan das CreditMetrics Modell entwickelt, dessen Ziel es war, einen offenen, sich entwickelnden Standard zur Kreditrisikomessung zu schaffen.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel erläutert die zunehmende Bedeutung von Kreditrisiken für Finanzinstitute und führt in die Entstehungsgeschichte des CreditMetrics-Modells als Standard zur Risikomessung ein.
2. Einführung in das Modell: Hier wird CreditMetrics als ein firmenwertbasiertes Modell definiert, das die Wertverteilung eines Portfolios mittels Monte-Carlo-Simulation modelliert.
3. Drei – Schritte – Modellierung: Dieses Kapitel detailliert den Prozess der Risikoberechnung, unterteilt in die Exposure-Berechnung, die Kreditrisikomessung auf Einzelgeschäftsebene und die Schätzung der Korrelationen.
4. Credit – Value at Risk für das gesamte Portfolio: Hier wird erläutert, wie aus der Verteilung der Portfoliowerte unter Berücksichtigung eines Sicherheitsniveaus der Credit-Value-at-Risk abgeleitet wird.
5. Monte – Carlo – Simulation: Dieses Kapitel beschreibt das Verfahren der Monte-Carlo-Simulation in fünf konkreten Schritten zur effizienten Handhabung komplexer Portfolioberechnungen.
6. Modellwürdigung: Zum Abschluss werden die Vorteile und Grenzen von CreditMetrics diskutiert, insbesondere im Hinblick auf Rechenaufwand und die Annahmen zur Zinsstrukturkurve.
Schlüsselwörter
CreditMetrics, Kreditrisiko, Value at Risk, Monte-Carlo-Simulation, Bonitätsänderung, Rating-Migrationsmatrix, Korrelation, Portfoliomanagement, Ausfallrisiko, Recovery Rate, Asset-Value-Modell, Risikohorizont.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der methodischen Vorgehensweise und Anwendung des CreditMetrics-Modells zur Messung von Kreditrisiken in einem Portfolio.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Zentrale Themen sind die Modellierung von Bonitätsrisiken, die Schätzung von Korrelationen zwischen Krediten und die Berechnung des Credit-Value-at-Risk.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, die theoretischen Grundlagen von CreditMetrics zu vermitteln und anhand eines Beispielportfolios zu untersuchen, ob das Verfahren eine praktische Anwendung im Steuerungsprozess bietet.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird das firmenwertbasierte CreditMetrics-Modell angewandt, welches durch eine Monte-Carlo-Simulation ergänzt wird, um Portfolio-Risikokennzahlen zu ermitteln.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die dreistufige Modellierung, die Portfolio-Risikobewertung mittels Credit-VaR und die Implementierung der Monte-Carlo-Simulation.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Kreditrisiko, CreditMetrics, Monte-Carlo-Simulation, Portfoliomanagement, Migration, Korrelation und Ausfallrisiko.
Wie wird das Ausfallrisiko in CreditMetrics modelliert?
Das Ausfallrisiko wird durch eine Rating-Migrationsmatrix abgebildet, die Wahrscheinlichkeiten für Ratingänderungen oder den Kreditausfall innerhalb eines Jahres angibt.
Warum ist die Monte-Carlo-Simulation für das Modell so wichtig?
Sie ermöglicht es, den hohen numerischen Aufwand bei der Berechnung von Credit-VaR für größere Portfolios zu umgehen, indem eine große Anzahl an Portfoliowerten simuliert wird.
Welche Rolle spielt die Cholesky-Zerlegung in dieser Untersuchung?
Sie dient dazu, unkorrelierte Zufallszahlen in korrelierte Zufallszahlen umzuwandeln, um die realen Verbundeffekte zwischen den Kreditnehmern im Portfolio abzubilden.
- Quote paper
- Diana Domanski (Author), 2010, Modell zur Quantifizierung von Kreditrisiken CreditMetrics, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/163395
