Point-in-Time vs. Through-the-Cycle (PDF)
Berücksichtigung zyklischer Effekte in der Kreditrisikosteuerung
Für die Modellierung des Adressenausfallrisikos im Zeitablauf sind im Rahmen von internen Ratingsystemen zwei Idealtypen zu unterscheiden: Point-in-Time und Through-the-Cycle. Die Risikoschätzungen von Point-in-Time-Ratingsystemen schwanken im Zeitablauf...
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Produktinformationen zu „Point-in-Time vs. Through-the-Cycle (PDF)“
Für die Modellierung des Adressenausfallrisikos im Zeitablauf sind im Rahmen von internen Ratingsystemen zwei Idealtypen zu unterscheiden: Point-in-Time und Through-the-Cycle. Die Risikoschätzungen von Point-in-Time-Ratingsystemen schwanken im Zeitablauf stark in Abhängigkeit von konjunkturellen Einflüssen. Through-the-Cycle-Systeme hingegen streben eine (relative) Stabilität der Klassifizierung über den gesamten Konjunkturzyklus an. In vielen Kreditrisikomodellen werden die Ratingdaten weiterverarbeitet. Die Zyklizität dieser Modelle hängt somit auch von der Art des gewählten Ratinginputs ab. Wie kann eine Bank diese zyklischen Effekte in ihrer Risikosteuerung berücksichtigen?
Ausgehend von der Frage, inwiefern Schwankungen im Zeitablauf ein Problem der Kreditrisikomessung darstellen (Zusammenhang zwischen Kreditrisiko und Konjunkturentwicklung), werden die beiden Rating-Paradigmen charakterisiert. Danach wird anhand von Problemfeldern der Kreditrisikosteuerung untersucht, welcher der Ansätze für die bankinterne Ermittlung des Kreditrisikos geeignet erscheint. Diese Grundfragen umfassen zunächst die Eigenkapitalunterlegung im Hinblick auf volkswirtschaftliche und regulatorische Aspekte. Darüberhinaus wird ausführlich die (Risiko-)Kapitalallokation zum Problem der Zyklizität in Bezug gesetzt. Es folgt eine Untersuchung, inwieweit zyklische Effekte im Kreditpricing berücksichtigt werden können. Dazu wird dargelegt, wie das Ausfallrisiko in der Kreditkondition "eingepreist" werden kann, welchen praktischen Restriktionen sich das Kreditrisikocontrolling dabei gegenübersieht und welche Ansätze einer zyklischen Bepreisung in der kurzen Frist und im längerfristigen Geschäft denkbar sind. In diese Analyse werden ein Kreditrisikomodell, Bond- und CDS-Spreads, Financial Covenants und Rating-Trigger miteinbezogen. Schliesslich werden weitere Denkanstösse, z.B. zum Thema Makro-Derivate, gegeben.
Ausgehend von der Frage, inwiefern Schwankungen im Zeitablauf ein Problem der Kreditrisikomessung darstellen (Zusammenhang zwischen Kreditrisiko und Konjunkturentwicklung), werden die beiden Rating-Paradigmen charakterisiert. Danach wird anhand von Problemfeldern der Kreditrisikosteuerung untersucht, welcher der Ansätze für die bankinterne Ermittlung des Kreditrisikos geeignet erscheint. Diese Grundfragen umfassen zunächst die Eigenkapitalunterlegung im Hinblick auf volkswirtschaftliche und regulatorische Aspekte. Darüberhinaus wird ausführlich die (Risiko-)Kapitalallokation zum Problem der Zyklizität in Bezug gesetzt. Es folgt eine Untersuchung, inwieweit zyklische Effekte im Kreditpricing berücksichtigt werden können. Dazu wird dargelegt, wie das Ausfallrisiko in der Kreditkondition "eingepreist" werden kann, welchen praktischen Restriktionen sich das Kreditrisikocontrolling dabei gegenübersieht und welche Ansätze einer zyklischen Bepreisung in der kurzen Frist und im längerfristigen Geschäft denkbar sind. In diese Analyse werden ein Kreditrisikomodell, Bond- und CDS-Spreads, Financial Covenants und Rating-Trigger miteinbezogen. Schliesslich werden weitere Denkanstösse, z.B. zum Thema Makro-Derivate, gegeben.
Lese-Probe zu „Point-in-Time vs. Through-the-Cycle (PDF)“
Kapitel 3.2.4.2, Untersuchung der Zyklizität der Komponenten:Von der Grundausrichtung her ist bei Credit Portfolio View die Zyklizität gegeben, die bei CreditMetrics vernachlässigt wird. Damit wird der in Kapitel 2.1 gezeigte Zusammenhang berücksichtigt. Ausfallraten und Migrationswahrscheinlichkeiten werden wie im CreditMetrics-Modell aus Daten der Ratingagenturen gewonnen. Allerdings werden nicht langjährige Durchschnitte verwendet, sondern historische Zusammenhänge zwischen makroökonomischen Faktoren und den Ausfallraten.
Die Analyse erfolgt unter expliziter Berücksichtigung verschiedener Branchenzyklen und Zyklusanfälligkeiten. Durch eine Einordnung der Kreditnehmer in Segmente kann damit eine genauere Risikoeinschätzung in Bezug auf die aktuelle gesamtwirtschaftliche Situation vorgenommen werden als mit den Durchschnittsdaten der Agenturen.
Auch hier müssen einer Bank bestimmte Eigenschaften der Agenturdaten bewusst sein. Idealtypisch sollte eine Agentur die Konjunkturszenarien in der Ratingnote berücksichtigen. Kommt es allerdings zu einem einschneidenden konjunkturellen Ereignis, das im Normalfall mit zeitlicher Verzögerung bekannt wird, müsste sich dies in einer Ratingänderung widerspiegeln. Agenturratings weisen ihrerseits eine gewisse Zeitverzögerung
auf, die über die Zeitreihenanalyse von CPV automatisch in die Beurteilung einfliesst. Diese Verzögerungen kommen mitunter wegen begrenzter personeller Ressourcen der Ratingagenturen zustande, nicht jeder Wert kann zeitnah beobachtet werden. Zeitliche Nähe ist auch wegen des internen Abstimmungsaufwands der Agenturen nicht gewährleistet, Ratingnoten sind teilweise lediglich das Ergebnis eines bürokratischen Prozesses. Die langsame Reaktionsweise der Agenturen führte laut einer Untersuchung dazu, dass noch drei Monate vor Ausfall 4,0% der von Standard & Poors und 2,7% der von Moodys gerateten, ausgefallenen Unternehmen Investmentgradestatus besassen. Resultat der
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Zeitverzögerung sind mitunter auch folgende Situationen, in denen die PD einer Ratingklasse r grösser ist als diejenige einer schlechteren Ratingklasse n>r. Beobachtet wurde zum Beispiel, dass die Ausfallwahrscheinlichkeit von AA-Werten 0,19% betrug, während in der Klasse BB ein Unternehmen lediglich eine Ausfallwahrscheinlichkeit von 0,17% aufwies.
Die Korrelationen der Kreditnehmer werden modellendogen durch die Bildung verschiedener Segmente und deren unterschiedliche Reagibilität auf Makro-Faktoren berücksichtigt. Es muss hierzu kein Aktienindex verwendet werden, womit die Problematik nicht-börsennotierter Unternehmen umgangen wird.
Trotzdem werden in grossem Umfang historische Zusammenhänge herangezogen und in die Zukunft fortgeschrieben. Da aber die Prognoseunsicherheit über eine Simulation der Residualterme berücksichtigt wird, erscheint die Fortschreibung zulässig. Problematisch erscheint hingegen die Anwendung des Modells auf Märkte, die nicht mit der Datenbasis übereinstimmen.
Fazit: Die beiden untersuchten Modelle müssen sich daran messen lassen, inwieweit sie die in Kapitel 3.2.1 aufgestellten Anforderungen an die Kapitalallokation erfüllen. Zunächst sollen Sie eine Grundlage für ein aktives Kreditportfoliomanagement auf Basis des Credit-Value-at-Risk bereitstellen. Diese Anforderung wird von beiden Modellen erfüllt, da sie eine marktwertorientierte Bewertung des Portfolios ermöglichen.
Weiterhin sollen die Modelle zeitnahe Steuerungsdaten zur Verfügung stellen. Es muss eine Steuerung in Abhängigkeit des gesamtwirtschaftlichen Umfelds möglich sein. Diese Forderung erfüllt m.E. nur das Modell von Credit Portfolio View.
Die Korrelationen der Kreditnehmer werden modellendogen durch die Bildung verschiedener Segmente und deren unterschiedliche Reagibilität auf Makro-Faktoren berücksichtigt. Es muss hierzu kein Aktienindex verwendet werden, womit die Problematik nicht-börsennotierter Unternehmen umgangen wird.
Trotzdem werden in grossem Umfang historische Zusammenhänge herangezogen und in die Zukunft fortgeschrieben. Da aber die Prognoseunsicherheit über eine Simulation der Residualterme berücksichtigt wird, erscheint die Fortschreibung zulässig. Problematisch erscheint hingegen die Anwendung des Modells auf Märkte, die nicht mit der Datenbasis übereinstimmen.
Fazit: Die beiden untersuchten Modelle müssen sich daran messen lassen, inwieweit sie die in Kapitel 3.2.1 aufgestellten Anforderungen an die Kapitalallokation erfüllen. Zunächst sollen Sie eine Grundlage für ein aktives Kreditportfoliomanagement auf Basis des Credit-Value-at-Risk bereitstellen. Diese Anforderung wird von beiden Modellen erfüllt, da sie eine marktwertorientierte Bewertung des Portfolios ermöglichen.
Weiterhin sollen die Modelle zeitnahe Steuerungsdaten zur Verfügung stellen. Es muss eine Steuerung in Abhängigkeit des gesamtwirtschaftlichen Umfelds möglich sein. Diese Forderung erfüllt m.E. nur das Modell von Credit Portfolio View.
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Autoren-Porträt von Florian Hock
Florian Hock, geboren 1982, ist Kreditanalyst im Team Risk Management Project Finance der LBBW in Stuttgart. Er ist verantwortlich für die Analyse und Votierung internationaler Projektfinanzierungen im Bereich Infrastruktur, Energie und PPP/PFI. Zuvor war er für die LBBW in Stuttgart und London als Kreditanalyst für Unternehmen aus Frankreich, den Beneluxstaaten, Afrika und dem Mittleren Osten tätig. Florian Hock hat Betriebswirtschaft an der Berufsakademie Stuttgart studiert. Mit seiner Diplomarbeit erzielte er den 1. Platz in der Kategorie "Bachelor Theses und Diplomarbeiten von Berufsakademien" des DZ Bank Karrierepreises 2006.
Bibliographische Angaben
- Autor: Florian Hock
- 2008, 1. Auflage, 68 Seiten, Deutsch
- Verlag: Diplomica Verlag
- ISBN-10: 3836607492
- ISBN-13: 9783836607490
- Erscheinungsdatum: 01.02.2008
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