Reihe: Portfoliomanagement Band: 17 Hrsg.: Lutz Johanning, Raimond Maurer, Markus Rudolf 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Thorsten Wingenroth Risikomanagement für Corporate Bonds Modellierung von Spreadrisiken im Investment-Grade-Bereich Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Johannes Schneider A 238562 UHLENBRUCH Verlag Bad Soden/Ts.
Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis XIII XVII Abbildungsverzeichnis, XXI Tabellenverzeichnis XXIII 1 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit 1 1.1 Problemstellung und Zielsetzung -. 1 1.2 Aufbau der Arbeit 2 1 Einführung 7 2 Unternehmensanleihen 9 2.1 Siegeszug einer "neuen" Wertpapiergattung in Europa 9 2.1.1 Ursachen auf der Nachfrageseite 9 2.1.2 Ursachen auf der Angebotsseite 11 2.1.3 Fazit 14 2.2 Charakteristika von Unternehmensanleihen 15 2.2.1 Eigenschaften 15 2.2.2 Märkte 19 2.2.3 Ratings 20 2.2.4 Bonitätsklassen von Unternehmensanleihen 24 2.3 Investmentstile 25 2.3.1 Investorentypen und ihre Anlagehorizonte 25 2.3.2 Management-Stile 27 2.4 Methoden der Spreadbestimmung 29 V
VI Inhaltsverzeichnis 2.4.1 Verwendete Notation 29 2.4.2 Verfahren zur Spreadbestimmung 31 2.4.3 Methoden zur Bestimmung von Zinsstrukturkurven... 32 2.4.4 Zusammenfassung 38 3 Risiken von Unternehmensanleihen 39 3.1 Liquiditätsrisiko 40 3.1.1 Ursachen und Bedeutung von Liquiditätsrisiken 40 3.1.1.1 Verfahren der Preisbildung 40 3.1.1.2 Anleiheindividuelle Preiseinflüsse 42 3.1.2 Quantifizierung mittels Liquiditätsspreads und -prämien.. 44 3.2 Marktrisiko 46 3.2.1 Zinsrisiko 46 3.2.1.1 Bedeutung 47 3.2.1.2 Quantifizierung 48 3.2.2 Spreadrisiko 52 3.2.2.1 Bedeutung 53 3.2.2.2 Quantifizierung 56 3.3 Kreditrisiko (Adressrisiko) 58 3.3.1 Migrationsrisiko 58 3.3.2 Verlust bei Ausfall 62 3.3.3 Ausfallwahrscheinlichkeit und Ausfallrate 65 3.3.4 Einflussfaktoren 70 3.3.4.1 Risikoneigung 70 3.3.4.2 Konjunktureinflüsse 72 3.3.4.3 Diversifikation 72 3.3.5 Management 76 3.4 Zusammenfassung und Beurteilung 79
VII 4 Quantifizierung extremer Risiken 85 4.1 Value-at-Risk (VaR) 86 4.2 Bestimmung des Value-at-Risk 89 4.2.1 Simulation 90 4.2.2 Analytische Ansätze 92 4.3 VaR für Asset-Manager 93 II Kreditrisikomodelle 97 5 Einführung 99 6 Scoringmodelle 103 7 Structural Models 109 7.1 Überblick 109 7.2 Merton und Erweiterungen 116 7.2.1 Zentrale Gleichungen 118 7.2.2 Modelleigenschaften 119 7.2.3 Weitere Ansätze mit stochastischer Zinsstruktur 120 7.2.3.1 Shimko/Tejima/van Deventer 121 7.2.3.2 Kim/Ramaswamy/Sundaresan 123 7.2.3.3 Kuponanleihen 124 7.2.4 Empirische Validität...:' 124 7.3 Longstaff/Schwartz und Erweiterungen 126 7.3.1 Grundidee 126 7.3.2 Zentrale Gleichungen 128 7.3.3 Computertechnische Aspekte 130 7.3.4 Weitere Ansätze 130 7.3.4.1 Cathcart/El-Jahel 130 7.3.4.2 Schöbel 131 7.3.4.3 Saä-Requejo/Santa-Clara 132
VIII Inhaltsverzeichnis 7.3.5 Empirische Validität 133 7.4 KMV 136 7.4.1 Grundidee 136 7.4.2 Empirische Validität 138 7.5 Zusammenfassung und Diskussion 141 7.5.1 Modellunterschiede 141 7.5.2 Grundsätzliche Diskussion 143 8 Ratingbasierte Modelle 147 8.1 Föns'Modell 147 8.2 CreditMetrics 149 8.2.1 Einführung: Credit Value-at-Risk für eine einzelne Anleihe 149 8.2.2 Analytischer Value-at-Risk auf Portfolioebene 153 8.2.2.1 Unternehmenswertmodell 153 8.2.2.2 Credit-VaR bei 2 Anleihen 155 8.2.2.3 Credit-VaR bei mehr als 2 Anleihen 157 8.2.2.4 Korrelationen bei großen Portfolios 158 8.2.2.5 Zusammenfassung: Analytischer C-VaR 161 8.2.3 Value-at-Risk mit Monte-Carlo-Simulation auf Portfolioebene 162 8.3 Empirische Validität und Diskussion 164 9 Spreadbasierte Modelle 169 9.1 Reine Ausfallmodelle 171 9.1.1 Recovery of Treasury - Jarrow/Turnbull 172 9.1.1.1 Grundidee 172 9.1.1.2 Zentrale Gleichungen 174 9.1.2 Recovery of Market Value - Duffie/Singleton 177 9.1.3 Eignung im Risikomanagement 179 9.2 Migrationsmodelle 180 9.2.1 Jarrow/Lando/Turnbull 180 9.2.2 Erweiterungen 189 9.3 Zusammenfassende Diskussion 196
IX 10 Vergleichende Diskussion 199 10.1 Prognosefähigkeit der Inputfaktoren 199 10.2 Vergleich der Modelleigenschaften 202 10.3 Fazit 203 III Ein Modell zum Spreadrisiko-Management 205 11 Verteilungsannahme 207 11.1 Eigenschaften von Spreadreturns 207 11.1.1 Normalverteilungsannahme 207 11.1.2 Einzelzeitreihen 209 11.1.3 Portfolios 211 11.2 Gaußsche Mischverteilungsmodelle 213 11.3 Schätzung mittels EM-Algorithmus 214 11.3.1 Einleitung 214 11.3.2 Algorithmus 217 11.3.3 Robustheit und Parameteranzahl 220 11.3.4 Univariate Schätzung der Regimezugehörigkeit 223 12 Theoretisches Konzept 229 12.1 Grundlegende Problemstellungen 229 12.2 Verwendung von Indizes 232 12.3 Modell 235 12.4 Von Spreadänderungen zu Kursänderungen 238 12.5 Indexzuordnung (Mapping) 240 13 Implementierung und empirische Validierung 243 13.1 Testdaten und Testumgebung 243 13.1.1 Allgemeine Anmerkungen zu Datenanbietern und Datenqualität 243 13.1.2 Verwendete Daten und ihre Aufbereitung 246
13.1.3 Hard- und Softwareumgebung 249 13.2 Gütemaße für Value-at-Risk-Schätzer 249 13.2.1 Anpassungsgüte der Modellverteilung 249 13.2.2 Überschreitungshäufigkeit des VaR 250 13.2.3 Zeitliche Abfolge der Überschreitungen 252 13.3 Empirische Validierung 254 13.3.1 Auswahl des Mapping-Verfahrens 254 13.3.1.1 Spreadniveau- versus Korrelationsmapping... 254 13.3.1.2 Restringierte Verfahren des Korrelationsmappings 257 13.3.2 Anpassungsgüte des EM Algorithmus 260 13.3.3 Backtesting 262 13.3.3.1 Testablauf 262 13.3.3.2 Ergebnisse 263 14 Ausblick: Integration des Spreadmodells in CreditMetrics 269 14.1 Integration als erweiterte Monte-Carlo-Simulation 269 14.2 Integration als Analytik 271 15 Zusammenfassung 273