Risikomanagement für Fahrzeugrestwerte von Leasingrückläufern. Masterarbeit

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1 Risikomanagement für Fahrzeugrestwerte von Leasingrückläufern Masterarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Master of Science (M.Sc.) im Studiengang Wirtschaftswissenschaft der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Leibniz Universität Hannover vorgelegt von Name: Zmuda-Trzebiatowski Vorname: Judith Geb. am: in: Graudenz (Polen) Prüfer: Prof. Dr. Breitner Braunschweig, den

2 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis... VI Tabellenverzeichnis... VII Abkürzungsverzeichnis... VIII 1 Einleitung Entwicklung der Automobilindustrie Problemstellung Ziel und Aufbau der Arbeit Die Bedeutung von Finanzdienstleistungen für den Automobilmarkt Entwicklung des Gebrauchtwagenmarktes Die Triade-Beziehung bestehend aus Hersteller, Finanzdienstleister und Handel Die Finanzdienstleistungsunternehmen Non-Captives Captives Die Handelsbetriebe Die Automobilhersteller Das Leasinggeschäft Vorteile aus dem Abschluss von Leasingverträgen Das Flottengeschäft Vertragsformen im Leasinggeschäft Vollamortisations- versus Teilamortisationsverträge Finanzierungsleasing versus Mietleasingverhältnis Das Finanzierungsleasing Das Mietleasingverhältnis Anforderungen an das Risikomanagement in Leasinggesellschaften Branchenspezifische Risiken KWG-Light Restwerte Ermittlung und Bewertung von Restwerten II

3 3.2 Der Restwertrisikomanagementprozess Restwertsetzung Einflüsse von Produktneuentwicklungen Herstellerbezogene Parameter Fahrzeugbezogene Parameter Konjunkturelle Einflüsse Monitoring und Bewertung des Portfolios Remarketing Backtesting Ertrags- und Risikosteuerung Die Entstehung von Restwertrisiken Die Volkswagen Financial Services AG Aufbauorganisation und Geschäftsfelder der VW FS AG Leasingform der VW FS AG Behandlung von Restwertrisiken in der VW FS AG Direkte Restwertrisiken Indirekte Restwertrisiken Risikokonzentrationen Die Untersuchung der Einflüsse von ökonometrischen Daten auf Restwerte Zum Datensatz Der 3620-Wert Untersuchte Fahrzeugmodelle Die erklärenden Variablen Der Einheitswurzeltest Multiple lineare Regression Zeitlicher Vor-, Nach- oder Gleichlauf der Regressoren auf den Fahrzeugrestwert Parameterschätzung Vollständiges Modell Die Vorwärts- und Rückwärtsselektion III

4 5.2.3 Gütemaße und Modellauswahlkriterien Das Bestimmtheitsmaß Das Informationskriterium Die Varianzanalyse ANOVA Auswertung der Tests zu den Gütemaßen und Modellwahlkriterien Überprüfung der Modellvoraussetzungen der klassischen linearen Regression Linearität des Einflusses der Kovariablen Unkorreliertheit der Störgrößen Homoskedastizität Korrelation Kollinearität Testergebnis Parameterinterpretation Modellkritik Handlungsempfehlungen an das Risikomanagement Fazit und Ausblick Anhang Anhang I: Vollständige Regressionsmodelle Anhang II: Auswahl von Regressoren mittels Rückwärts- und Vorwärtsselektion Anhang III: Modellvergleich mithilfe des Informationskriteriums nach Akaike AIC und des Bayesianischen Informationskriteriums BIC Anhang IV: Modellvergleiche unter Zuhilfenahme einer Varianzanalyse Anhang V: Erzeugung von Q-Q-Plots und Testen der Normalverteilungseigenschaft der Residuen Anhang VI: Test zur Überprüfung korrelierter Störgrößen im Regressionsmodell..126 Anhang VII: Breusch-Pagan Test und Residuenplots zur Überprüfung der Annahme homoskedastischer Fehler Anhang VIII: Test zur Überprüfung des Vorhandenseins von Multikollinearität im Regressionsmodell IV

5 Anhang IX: Erneute Modellspezifikation für die Fahrzeugmodelle VW Touareg und VW Touran Anhang X: Verlauf der fünf Startwertkurven, die zur Ermittlung des 3620-Wertes dienen Literaturverzeichnis Ehrenwörtliche Erklärung V

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