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1 Commercial Banking Kreditgeschäft Themen Rating, Ausfallrisiko erwarteter Verlust, unerwarteter Verlust, Pricing, Risikoabgeltung versus Kreditrationierung Gestaltung der Vertragsbeziehung: Sicherheiten, Kündigungsrechte, Relationship Banking,... Syndizierung, Securitization Kreditderivate Kreditrisikomessung und -steuerung auf Portfoliobasis

2 Kreditwürdigkeitsbeurteilung Auswahl von Faktoren: Schuldnerspezifische vs. unspezifische Faktoren Harte vs. weiche Fakten Gruppen- vs. Einzelpersoneinschätzung Teure vs. billige Daten interne vs. externe Daten (z.b. Ratings) Aggregation der Faktorausprägungen zu Kreditwürdigkeits-Score Addition mit Gewichtung Mindeststandards für jeden Faktor Begrenzte Kompensation: Mindeststandard für Faktorgruppen 3 Dimensionen der Kreditwürdigkeit Ausfallrate (Konkurswahrscheinlichkeit) Wiedergewinnungsrate im Konkurs (Recovery Rate) Sicherheiten } Erwarteter Verlust Liquidität der Aktiva des Kreditnehmers bzw. des Gesamtunternehmens Action Options Kündigungsrechte Informationsvorsprung der Bank gegenüber Kapitalmarkt andere Einwirkungsmöglichkeiten durch regelmäßige Prolongation, Aufsichtsrat... Marking to Market: Volatilität des Kreditspreads Unerwarteter Verlust = Schwankung des erwarteten Verlusts 4

3 Faktoren der Ausfallrate: Privatkunden Typische Informationen aus Kreditantrag: Beruf, Berufsstand Familienstand, Einkommen Vermögens- und Finanzierungssituation Alter, Geschlecht, Ausbildung, Nationalität Wohnort (PLZ-Bezirk) Verhaltensmerkmale aus Konten-Informationen, z.b.: zahlt Rechnungen pünktlich überzieht Konto häufig fliegt business class, abonniert FAZ... führt alle Konten bei kreditgebender Bank Makrovariablen Wirtschaftslage, Arbeitslosigkeit in Region/Branche Trend der Kreditausfälle (ev. pro Segment) 5 Faktoren der Ausfallrate: Firmenkunden Bilanzkenngrößen, z.b. Z-Score von Altman Working capital/gesamtkapital Offene Rücklangen/Gesamtkapital Gewinn vor Zins und Steuer/Gesamtkapital Verschuldungsgrad (ggfls in Marktwerten) Umsatz/Gesamtkapital Sicherheiten Marktgrößen Aktienkurs (ggfls von Vergleichsunternehmen) Volatilität des Aktienkurses Zinsniveau, Zinsstruktur Makrovariablen Profitabilitätssituation in Branche Weiche Faktoren Managementqualität Investitionspläne 6 3

4 Der KMV-Ansatz Grundidee: Asset Value Modell von Merton (974): Wert FK in T D D Wert der Aktiva in T Pay Off (FK) = Aktiva - Call Option auf Aktiva Wert abhängig von Wert der Aktiva, FK (D), Volatiltität der Aktiva, Laufzeit 7 Implementierung der KMV Modells Asset Volatilität aus Aktienvolatilität oder Gewinnvolatilität geschätzt Empirische Beobachtung: Ausfall erst, wenn Asset Value = kurzfristiges FK + x* Langfristiges FK ( Default Point ) (x: branchenabhängiger Parameter) Schritt : Bestimmung der Distance to default Wert Aktiva Default point Distance to default (DD) = σ Aktiva (σ als Absolutbetrag definiert Interpretation: Anzahl der Standardabweichungen bi zuj defailt Point 8 4

5 Implementierung der KMV Modells ff.: Ableitung Ausfallrate Schritt : Anstelle der Normalverteilung des Black/Scholes Modell wird empirische Mapping-Funktion zur Ableitung der Ausfallrate verwendet EDF = expected default frequency ) DD EDF (industriespezifische Funktion) EDF DD (Bei Normalverteilung gälte z.b.: σ =,33 EDF = ϕ - (,33) = %) 9 Logitanalyse zur Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeit Modell: Z = ß x + ß x ε ("Score" ) p( def ) = (logistische Funktion) Z + e ß : zu schätzende Regressionskoeffizienten x : Faktorausprägungen P(def) Z Dateninput: Sample von Krediten mit Outcome (p = oder 0) Modellschätzung: Suche ß s, die Prognosegüte maximieren Output: p(def) für gegebene Faktorausprägungen Probleme: Wahl einer repräsentativen Stichprobe für Modellkalibrierung Konstanz der Parameter im Zeitablauf unterstellt Auswahl der Faktoren 0 5

6 Diskriminanzanalyse Z = ßx + ßx ε ("Score" ) Wahrscheinlichkeit Sample: Konkurs Sample: Kein Konkurs y * Schlechte Kredite akzeptiert (Typ Fehler) y Gute Kredite abgelehnt (Typ Fehler) Ziel: Suche ß s, die gewichtete Summe der Fehler minimiert Output:. y * ( Klassenzuordnung). Wahrscheinlichkeit einer Fehlklassifikation (aus y-y * ) Vergleich KMV vs. Logit-, Diskriminazanalyse Lineares vs. Nicht lineares Modell (Erhöhung des Verschuldungsgrades um x% Erhöhung des Z-Wertes um ß*x, unabhängig von Startwert Erhöhung der Distance to Default abhängig von Startwert wegen Konvexität der Black-Scholes Formel Andere Faktoren einbezogen Aktualität, Reagibilität: KMV s EDF ändert sich für börsennotierte Unternehmen täglich in Abhängigkeit von Aktienmarktentwicklung ständiges Marking to Market von Krediten 6

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