Diplomarbeit, 2002
71 Seiten, Note: 2,0
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Gang der Untersuchung
2 Komponenten des Kreditrisikos und die Bedeutung der Recovery Rate
2.1 Grundüberlegungen und Definitionen
2.2 Bedeutung der Recovery Rate für die Messung, Bewertung und das Management von Einzelkreditrisiken
2.3 Kreditrisikomodellierung und die Recovery Rate
2.4 Die neue Eigenkapitalvereinbarung nach Basel II
3 Empirische Ergebnisse und Bestimmungsgrößen
3.1 Die tatsächliche Recovery Rate (DCF-Verfahren)
3.1.1 Untersuchungen von Banken
3.1.2 Untersuchungen von Ratingagenturen
3.2 Der Sekundärmarktwert von ausgefallenen Bankkrediten
3.3 Wesentliche Einflussfaktoren auf die Höhe der Recovery Rate
3.3.1 Seniorität und Sicherheiten
3.3.2 Gesetzgebung
3.3.3 Wirtschaftliches Umfeld
3.3.4 Branche
3.3.5 Größe
4 Prognosemöglichkeiten und Backtesting
4.1 Die Prognose von Recovery Rates
4.1.1 Konstanten und historische Durchschnitte
4.1.2 Zufällige Recovery Rates
4.1.3 Konstanten mit Berücksichtigung systematischer Einflüsse
4.2 Moody’s LossCalcTM
4.3 Backtesting von Modellergebnissen
5 Ursachen und Auswirkungen prozyklischer Kreditrisikoschwankungen
5.1 Die Korrelation zwischen der Recovery Rate und der Ausfallwahrscheinlichkeit
5.2 Modellierungsansätze
6 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick
Die vorliegende Diplomarbeit befasst sich mit der Bedeutung der Wiedergewinnungsrate (Recovery Rate) von Bankkrediten im Kontext des Kreditrisikomanagements und der neuen Eigenkapitalrichtlinien gemäß Basel II, um ein präziseres Verständnis für das Schadensausmaß bei Kreditausfällen zu entwickeln und aktuelle theoretische sowie empirische Erkenntnisse dazu aufzubereiten.
1.1 Problemstellung
Um wettbewerbsfähig zu sein und Anteilseignern eine angemessene Eigenkapitalrendite erwirtschaften zu können, müssen Finanzinstitute neben den Marktrisiken auch die Kreditrisiken systematisch erfassen und bewerten. Insbesondere für Banken stellt die Quantifizierung und Steuerung von Risiken aus dem Kreditgeschäft eine elementare Aufgabe dar. Neue Finanzinstrumente wie Kreditderivate, die Kreditrisiken flexibel weiterveräußerbar machen, aber auch neue Finanzierungsformen wie Collateralized Debt Obligations haben zu einem aktiven Sekundärmarkthandel von Kreditrisiken geführt, der sich seit Mitte der 90er Jahre durch die zunehmende Marktbewertung auch auf den Handel mit Bankkrediten ausgeweitet hat. Zusätzlich dazu haben in den vergangenen Jahren Ansätze zur Portfoliokreditrisikomodellierung das Management von Kreditrisiken weiter professionalisiert. Allerdings beruhten diese Fortschritte in erster Linie auf einer verbesserten Modellierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und -korrelationen. Die aktuell außerordentliche Qualität und hohe Anzahl der Unternehmensinsolvenzen verdeutlichen besser denn je, dass neben der Frage, ob ein Schuldner ausfällt, auch das Ausmaß des Schadens bei Eintritt eines Ausfallereignisses für die Quantifizierung des zugrunde liegenden Kreditrisikos eine entscheidende Rolle spielt. Doch nicht nur durch das veränderte Marktumfeld, sondern auch durch bankaufsichtsrechtliche Neuregelungen hat sich der Druck auf eine differenziertere und umfassendere Betrachtung der einzelnen Kreditrisikoparameter erhöht.
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problemstellung des Kreditrisikomanagements ein und erläutert den Gang der Untersuchung.
2 Komponenten des Kreditrisikos und die Bedeutung der Recovery Rate: Dieses Kapitel definiert die zentralen Kreditrisikoparameter und beleuchtet die Rolle der Recovery Rate im Rahmen der Kreditrisikomodellierung und der Basel II-Richtlinien.
3 Empirische Ergebnisse und Bestimmungsgrößen: Hier werden Verfahren zur Berechnung der Recovery Rate vorgestellt, empirische Untersuchungsergebnisse diskutiert und wesentliche Einflussfaktoren analysiert.
4 Prognosemöglichkeiten und Backtesting: Das Kapitel widmet sich Methoden zur Prognose von Recovery Rates, stellt das Modell Moody’s LossCalcTM vor und erörtert Ansätze für das Backtesting.
5 Ursachen und Auswirkungen prozyklischer Kreditrisikoschwankungen: Es wird die Korrelation zwischen Recovery Rate und Ausfallwahrscheinlichkeit sowie die Problematik prozyklischer Schwankungen im Risikomanagement behandelt.
6 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick: Dieses Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und bietet einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Kreditrisikomanagement.
Kreditrisiko, Recovery Rate, Wiedergewinnungsrate, LGD, Basel II, Ausfallwahrscheinlichkeit, PD, Portfoliokreditrisikomodellierung, DCF-Verfahren, Sekundärmarktwert, Kreditsicherheiten, Insolvenzverfahren, Moody’s LossCalc, Kreditderivate, prozyklische Effekte.
Die Arbeit thematisiert die Bedeutung der Wiedergewinnungsrate (Recovery Rate) als essenziellen Bestandteil des Kreditrisikos und analysiert deren Rolle bei der Bewertung von Bankkrediten unter den Vorgaben von Basel II.
Zu den Schwerpunkten gehören die Modellierung von Kreditrisiken, empirische Daten zu Recovery Rates, der Einfluss von Sicherheiten und Gesetzgebung sowie moderne Prognosemethoden wie Moody’s LossCalcTM.
Das Ziel ist es, dem Leser einen umfassenden Einblick in die Problematik der Recovery Rate-Bestimmung zu vermitteln und einen aktuellen Überblick über den Stand der theoretischen und empirischen Forschung zu geben.
Die Arbeit stützt sich auf eine detaillierte Auswertung bestehender Fachliteratur sowie auf die systematische Zusammenfassung empirischer Studien, die unterschiedliche Berechnungsverfahren wie DCF-Ansätze oder marktbasierte Bewertungen nutzen.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung, die Vorstellung empirischer Ergebnisse, die Erörterung von Prognosemodellen und die Analyse systematischer Auswirkungen wie prozyklischer Schwankungen des Kreditrisikos.
Die Arbeit ist insbesondere durch Begriffe wie Recovery Rate, LGD, Basel II, Ausfallwahrscheinlichkeit, Kreditrisikomodelle und Sekundärmarktwert geprägt.
Sicherheiten haben einen wesentlichen positiven Einfluss, da sie nicht nur die Höhe der Recovery Rate tendenziell erhöhen, sondern auch zu einer Stabilisierung der Ergebnisse führen und somit genauere Prognosen ermöglichen.
Die Wahl der Methode beeinflusst die Ergebnisse stark; während das DCF-Verfahren auf tatsächlichen Rückflüssen basiert, spiegelt der Sekundärmarktwert den aktuellen Marktpreis wider, der oft einen Risikoabschlag enthält und meist nur für größere Kredite verfügbar ist.
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