Moderne Risikosysteme zur Quantifizierung von Kreditrisiken basieren größtenteils auf Modellen, denen im Wesentlichen drei Risikoparameter zu Grunde liegen. Diese
sind die Ausfallwahrscheinlichkeit (Probability of Default, PD), der Forderungswert bei Ausfall (Exposure at Default, EAD) sowie die Verlustquote bei Ausfall (Loss Given Default, LGD).
Die Bemühungen, möglichst angemessene Modellierungsmethoden zu entwickeln, haben sich in der Vergangenheit hauptsächlich auf den PD–Parameter konzentriert. Dementsprechend existieren inzwischen weit entwickelte Modelle zur Ermittlung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und das Ausfallrisiko von Kreditnehmern kann häufig mit einem hohen Maß an Genauigkeit angegeben werden.
Die Entwicklung theoretischer Modelle zur Schätzung und Analyse des Verlustquotenparameters (Loss Given Default) sowie dessen empirische Erforschung befinden sich hingegen in einer vergleichsweise frühen Phase. Die Verlustquote einer ausgefallenen Forderung gibt das Verhältnis der Schadenshöhe zum ausstehenden Forderungsbetrag an. Analog dazu drückt das Konzept der Recovery–Rate aus, welcher Anteil der Forderungssumme nach einem Ausfallereignis wieder eingebracht werden kann. Das Recovery–Risiko besteht in der Unsicherheit hinsichtlich des Betrages, der dem Kreditgeber nach Abzug des gesamten Verlusts verbleibt. Die Veröffentlichung der neuen Rahmenvereinbarung "Internationale Konvergenz
der Eigenkapitalmessung und der Eigenkapitalanforderungen" ("Basel II") durch den Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht im Juni 2004 führte zu einer spürbaren Intensivierung der Forschungsaktivitäten im Hinblick auf das Recovery–Risiko. Im Zuge von Basel II stieg das Interesse an diesem ehemals wenig beachteten Risikoparameter deutlich an, so dass inzwischen von allen großen Ratingagenturen erste indikative Recovery–Ratings angeboten werden.
Die Arbeit leistet eine kritische Analyse der aktuellen Modellierungsmethodik und der Behandlung des Recovery-Risikos. Der inhaltliche Schwerpunkt liegt dabei auf dem den Regelungen von Basel II zugrundeliegenden Ein-Faktor-Kreditrisikomodell sowie verschiedenen Erweiterungen, die eine angemessene Berücksichtigung des Recovery-Risikos innerhalb des Ein-Faktor-Modells und Basel II ermöglichen. Zudem enthält die Arbeit eine Zusammenstellung empirischer Erkenntnisse und eine kritische Auseinandersetzung mit bankenaufsichtlichen Regelungen im Hinblick auf die Behandlung des Recovery Risikos.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1 Grundlagen und Begriffsdefinition
1.1 Risikoparameter und erwarteter Verlust
1.2 Unerwarteter Verlust
1.2.1 Ökonomisches Kapital
1.2.2 Verlustverteilung des Kreditportfolios
1.3 Messung von Verlustquoten
1.4 Bedeutung des Recovery–Risikos für das Risikomanagement
2 Modellierung des Recovery–Risikos
2.1 Modelltheoretischer Hintergrund
2.1.1 Der Unternehmenswertansatz nach Merton
2.1.2 Klassische Ein–Faktor–Modellierung
2.2 Das Ein–Faktor–Modell mit systematischem Recovery–Risiko
2.2.1 Modellbeschreibung
2.2.2 Modellanalyse
2.2.3 Berücksichtigung des Besicherungsgrades
2.3 Kritische Würdigung des erweiterten Ein–Faktor–Modells
3 Ergebnisse empirischer Untersuchungen zum Recovery–Risiko
3.1 Zusammenhang zwischen Ausfallrisiko und Recovery–Risiko
3.2 Empirische Erkenntnisse zu weiteren Zusammenhängen
4 Bankenaufsichtsrechtliche Behandlung des Recovery–Risikos
4.1 Grundzüge der internationalen Bankenaufsicht
4.2 Ermittlung der regulatorischen Eigenkapitalanforderung
4.3 Kritik an der Behandlung des Recovery–Risikos nach Basel II
Schlussfolgerung und kritische Würdigung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, eine kritische Analyse der aktuellen Modellierungsmethodik sowie der aufsichtsrechtlichen Behandlung des Recovery-Risikos innerhalb des Ein-Faktor-Kreditrisikomodells durchzuführen und dabei die Bedeutung des Parameters für das Risikomanagement sowie die Auswirkungen aufsichtsrechtlicher Rahmenvorgaben zu beleuchten.
- Kritische Analyse des Ein-Faktor-Kreditrisikomodells als Fundament für Kreditrisikomessung.
- Untersuchung der endogenen Modellierung der Recovery-Rate bei Ausfall.
- Einbezug empirischer Erkenntnisse zur Korrelation zwischen Ausfallwahrscheinlichkeit und Recovery-Rate.
- Kritische Beleuchtung der Basel II-Rahmenvorgaben in Bezug auf das Recovery-Risiko.
- Erweiterungsmöglichkeiten für eine präzisere Abbildung individueller Besicherungsgrade.
Auszug aus dem Buch
1.4 Bedeutung des Recovery–Risikos für das Risikomanagement
Der Verlustquote bei Ausfall kommt eine elementare Bedeutung als Input–Parameter für das Risikomanagement von Kreditinstituten zu. Je genauer die Schätzung dieses Parameters erfolgt, desto besser kann das jeweilige Institut sein Kreditrisiko quantifizieren und dementsprechend präziser kann es sein zur Absicherung gegen erwartete und unerwartete Verluste benötigtes Eigenkapital ermitteln.
Die hohe Relevanz einer möglichst genauen Kalibrierung des Risikosystems im Hinblick auf die Verlustquote bei Ausfall wird unmittelbar aus Gleichung (1.6) auf Seite 6 ersichtlich: aufgrund der multiplikativen Verknüpfung des LGD–Parameters mit den Parametern PD und EAD beeinflusst ein etwaiger Schätzfehler in Bezug auf die Verlustquote die Risikoermittlung proportional im gleichen Maße wie Fehler bei der Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit oder der Forderungshöhe bei Ausfall. Eine zu niedrige Schätzung des LGD stuft das Kontrahentenrisiko als zu gering ein und kann unter Umständen zu einer unzureichenden Risikovorsorge führen. Eine zu hohe LGD–Schätzung führt zu einer zu hohen Risikovorsorge und bewirkt damit einen unwirtschaftlichen Einsatz des Eigenkapitals.
Wie eingangs erwähnt, fand dieser Teil des Kreditrisikos dennoch sowohl in der Theorie als auch in der Praxis lange Zeit vergleichsweise wenig Berücksichtigung. Anstelle der Verwendung präziser Schätzungen wurden weitgehend arbiträre Parametrisierungen hinsichtlich des LGD vorgenommen. Dementsprechend sind die Durchsetzung des Risikomanagements mit geeigneten Bewertungsmodellen sowie die Verfügbarkeit konsistenter und genauer Daten über den Verlust bei Ausfall noch immer nicht so weit fortgeschritten wie dies zum Beispiel beim PD–Parameter der Fall ist. Vielfach kommen Kreditrisikomodelle zum Einsatz, die sich durch eine fehlende endogene Modellierung des LGD kennzeichnen.
Zusammenfassung der Kapitel
Grundlagen und Begriffsdefinition: In diesem Kapitel werden die für das Verständnis des Recovery-Risikos notwendigen Risikoparameter wie PD, EAD und LGD eingeführt sowie Konzepte wie der erwartete und unerwartete Verlust definiert.
Modellierung des Recovery–Risikos: Dieses Kapitel stellt das theoretische Fundament dar, wobei insbesondere das Ein-Faktor-Kreditrisikomodell, seine Erweiterungen sowie die Modellierung des Recovery-Risikos im Kontext systematischer Risikofaktoren im Zentrum stehen.
Ergebnisse empirischer Untersuchungen zum Recovery–Risiko: Hier erfolgt eine Aufarbeitung und Konsolidierung empirischer Studien, die insbesondere den Zusammenhang zwischen Ausfallwahrscheinlichkeiten und Recovery-Raten (PD/LGD-Korrelation) belegen.
Bankenaufsichtsrechtliche Behandlung des Recovery–Risikos: Dieses Kapitel erläutert, wie Recovery-Risiken unter Basel II regulatorisch behandelt werden und übt Kritik an der Prozyklizität und der Linearität der Eigenkapitalanforderungen.
Schlüsselwörter
Recovery-Risiko, Verlustquote bei Ausfall, LGD, Ein-Faktor-Modell, Basel II, Ausfallwahrscheinlichkeit, PD, regulatorisches Eigenkapital, ökonomisches Kapital, Kreditrisiko, systematische Risikofaktoren, Unternehmenswertansatz, Merton-Modell, Risikomanagement.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Modellierung und die bankenaufsichtsrechtliche Behandlung des sogenannten Recovery-Risikos, also des Risikos der Unsicherheit hinsichtlich des tatsächlichen Rückzahlungsbetrags nach einem Kreditausfall.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Felder sind die theoretische Modellierung mittels Ein-Faktor-Modellen, die empirische Validierung der PD/LGD-Korrelation sowie die Umsetzung dieser Konzepte innerhalb der Basel II-Regelungen.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist eine kritische Analyse der aktuellen Modellierungsmethodik, um aufzuzeigen, wie das Recovery-Risiko präziser erfasst und regulatorisch besser abgebildet werden kann.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es werden modelltheoretische Ansätze (insbesondere der Merton-Ansatz und darauf aufbauende Ein-Faktor-Modelle) sowie eine Auswertung existierender empirischer Literatur zur Quantifizierung von Kreditverlusten angewandt.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die formale Herleitung des Ein-Faktor-Modells mit systematischem Recovery-Risiko, die empirische Evidenz für diese Zusammenhänge sowie die kritische Prüfung der aufsichtlichen Eigenkapitalvorschriften nach Basel II.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie Recovery-Risiko, LGD, Basel II, Ein-Faktor-Modell und Kreditrisikomanagement charakterisieren.
Was bedeutet das "erweiterte Ein-Faktor-Modell" nach Frye?
Es bezeichnet eine Modellvariante, bei der im Gegensatz zum klassischen Modell nicht nur das Ausfallrisiko, sondern auch die Recovery-Rate direkt vom systematischen Risikofaktor beeinflusst wird, um zyklische Effekte abzubilden.
Warum kritisieren die Autoren die Basel II-Regelungen?
Kritisiert wird primär die Prozyklizität der Eigenkapitalanforderungen und die lineare Berücksichtigung des LGD, die in Krisenzeiten zu einer unerwünschten restriktiven Kreditvergabe führen können.
- Quote paper
- Diplom-Volkswirt Martin Switaiski (Author), 2007, Modellierung des Recovery–Risikos im Rahmen des Ein-Faktor-Kreditrisikomodells nach Basel II, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/75138
