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1Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Vorlesung Gesamtbanksteuerung
Adressenrisikomanagement
Dr. Klaus Lukas
Dr. Karsten Geiersbach (CIA)
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2Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Adressenrisikomanagement
Gliederung
Teil I
• Grundlagen
• Rating
Teil II
• Einzelkreditbepreisung
• Kreditportfoliomodelle
• Kreditportfoliosteuerung
• Fazit/Ausblick
Ziele / Erwartungenan die heutige
Veranstaltung?
Übungsaufgabe
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3Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Grundlagen
Quelle: Geiersbach (2011), S. 3 (Nachtrag)
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4Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Grundlagen
Datenquelle: Reuters
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5Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's)
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Aaa Aa A Baa Ba BBonitätseinstufung
Ausfall-
wahrschein-
lichkeit
Eigenkapital-unterlegung; risikounab-hängig: 8 %
investiv spekulativ
Grundlagen
regulatorisches (= aufsichtlich notwendiges) Kapital
ökonomisches (= betriebswirtschaftlich notwendiges) Kapital
=> Unterschied zwischen regulatorischem und ökonomischem Kapital fördert das Umgehen aufsichtlicher Kapitalvorschriften und das Eingehen höherer Risiken
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6Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Unerwartete - Erwartete Verluste
Risikoübernahme als bewußtes und systematisches Eingehen von Risiken.
• das Institut muss mit Ausfällen „rechnen“
• aufgrund von Erfahrungen können erwartete Verluste statistisch
erfasst werden und quantifiziert/geschätzt werden; sie bekommen somit
den Charakter von Kosten
• Unerwartete Verluste werden auf ihre Eintrittswahrscheinlichkeit
abgeschätzt
• für die Abdeckung unerwarteter Verluste ist ein Eigenkapitalpolster
erforderlich (Eigenkapital = Risikokapital)
• Bei Kreditinstituten wird die Mindest-Eigenkapitalunterlegung auch der
Höhe nach durch die Bankenaufsicht festgelegt (BaFin: Anlegerschutz,
Investitionsschutz, Systemschutz)
Grundlagen
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7Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditrisiko als Ausdruck des unexpected loss / unerwarteter Verlust
Ausfallrisiko
= innerhalb des Konfidenzniveaus über den expected loss hinausgehender
Bonitätsrisiko
insolvenzinduzierter
möglicher Kreditausfall
migrationsinduzierter
möglicher Wertverlust
Periodenrechnung Barwertige Rechnung
verrechnete Standard-Risikokosten < Ist-Risikokosten
Kredit-Risikoergebnis < 0 (unerwartete Kreditverluste)
ex ante
ex post
Quelle: Schierenbeck, Ertragsorientiertes Bankmanagement, 2003, S. 154.
Grundlagen
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8Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
sieheBeispiel
Grundlagen
Quelle: DSGV
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9Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Gliederung
Teil I
• Grundlagen
• Rating
Teil II
• Einzelkreditbepreisung
• Kreditportfoliomodelle
• Kreditportfoliosteuerung
• Fazit/Ausblick
Adressenrisikomanagement
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10Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Rating
Was ist Rating?
- Rating ist eine Einschätzung der Kreditqualität, d.h.
die Beurteilung der Wahrscheinlichkeit des Zahlungs-verzugs oder Zahlungsausfalls.
- Unterschiedliche Bonitäts- und Risikofaktoren werden
zu einem Gesamturteil verdichtet und i.d.R. als Buch-
stabensymbol auf einer (ordinalen) Skala dargestellt.
- Zuordnung zu einer bestimmten durchschnittlichen
Ausfallwahrscheinlichkeit je Ratingklasse
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11Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Die „Meinung“ von Ratingagenturen i.R. eines Fremdkapital-Ratings ist die
Wahrscheinlichkeit der zeitgerechten und vollständigen Bezahlung von Zins- und
Tilgungsleistungen eines Schuldners und wird mit Symbolen gekennzeichnet:
• AAA beste Qualität, geringstes Ausfallrisiko
• AA hohe Qualität, aber etwas größeres Risiko als AAA
• A gute Qualität, aber auch Elemente, die sich bei verändernder
Wirtschaftsentwicklung negativ auswirken könnten
• BBB mittlere Qualität, aber mangelnder Schutz gegenüber
sich verändernder Wirtschaftsentwicklung
• BB spekulative Anlage,
nur mäßige Deckung für Zins- und Tilgungsleistung
• B sehr spekulativ,
geringe Sicherheit der langfristigen Schuldenbedienung
• CCC, CC, C niedrigste Qualität, geringster Anlegerschutz
oder direkte Gefahr des Zahlungsverzugs
Grundlagen
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12Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Masterskala
CCC
PDin (BP)
1 AAA Aaa
2 AA+ Aa1
3 AA Aa2
4 AA- Aa3
5 A+ A1
7 A A2
8 A- A3
2 12 BBB+ Baa1
3 17 Baa2
4 30
5 40 BBB-
6 60 BB+
7 90
8 130 Ba2
9 200 BB-
10 300 B+
11 440 B1
12 670 B2
13 1000 B- B3
14 1500
15 2000
16 Nur EWB
17
Abgabe an die
Rechtsabteilung
18
Eröffnetes Insol-
venzverfahren
Ba3
B
D
1
BBB
Baa3
Ba1
BB
MASTERSKALA Externe Ratings
Klassen S&P MOODY‘S
Fein-unterteilung der Klasse „1“
Bsp.: PD = 200 bedeutet:
Es ist wahrscheinlich, dassvon 100 Unternehmen mitder Ratingklasse 9 in den nächsten 12 Monaten2 Unternehmen (2%)ausfallen werden.
Bsp.: PD = 200 bedeutet:
Es ist wahrscheinlich, dassvon 100 Unternehmen mitder Ratingklasse 9 in den nächsten 12 Monaten2 Unternehmen (2%)ausfallen werden.
Rating
Quelle: DSGV
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13Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Rating und Scoring
für die Risikoklassifizierung
Risikoadjustiertes
Pricing
Kredit-
portfolio-
steuerung
Rating
Quelle: DSGV
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14Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Zahl der Ausfälle
(kumuliert)
0
2
4
6
8
10
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40
Anzahl der Kreditnehmer (aufsteigend geordnet z.B nach Eigenkapitalquote)
Zufallsmodell
Fläche B
Fläche A
Realistisches
Rating
Perfekte
Information
Power =Fläche B
Fläche A + Fläche B
Die Power als Maßstab für Trennfähigkeit
� Alle Ratings wurden bezüglich der Trennfähigkeit (Prognosequalität) optimiert
Rating
Quelle: DSGV
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15Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Zusammenführung von qualitativen Faktoren mit hoher Trennfähigkeit :
Qualitatives Rating
…
…
Planungssysteme
…
Ausbildung
…. Kundenabhängigkeit
…
…
Beispiele für qualitative Faktoren
Zusammengeführt werden mehrere Faktoren mit hoher Trennfähigkeit und geringer Korrelation. Naturgemäß nimmt jedoch der zusätzliche Beitrag (Grenznutzen) eines jeden zusätzlichen Faktors zur Power des Gesamtmodells ab.
Die zusätzliche Power sinkt !
Zusammengeführt werden mehrere Faktoren mit hoher Trennfähigkeit und geringer Korrelation. Naturgemäß nimmt jedoch der zusätzliche Beitrag (Grenznutzen) eines jeden zusätzlichen Faktors zur Power des Gesamtmodells ab.
Die zusätzliche Power sinkt !
Rating
Quelle: DSGV
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16Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Fiktives Beispiel: Firmenkundenrating
Alle Angaben, wie z.B. Kennzahlen, Gewichte, sind zufällig gewählt.
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17Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Rating
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18Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Rating
Datenquelle: Reuters
Datenquelle: Reuters
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19Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Rating
Datenquelle: Reuters
Datenquelle: Reuters
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20Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Adressenrisikomanagement
Gliederung
Teil I
• Grundlagen
• Rating
Teil II
• Einzelkreditbepreisung
• Kreditportfoliomodelle
• Kreditportfoliosteuerung
• Fazit/Ausblick
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21Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
– Die Profitabilität des Kreditgeschäftes wird in vielen Kreditinstituten
durch unzureichende Risikodifferenzierung beeinträchtigt
• Der aktuelle Differenzierungsgrad zwischen Krediten mit
unterschiedlicher Besicherung ist zu gering
• Der aktuelle Differenzierungsgrad zwischen Krediten mit
unterschiedlicher Ratingklasse ist zu gering
– Zielsetzung der Einzelkreditbewertung ist die Berechnung
risikoadjustierter Bonitätsprämien
• Erwartete Verluste und Risikokapitalverzinsung sind zu
bestimmen
• Diese Bonitätsprämie ist nach Risikofaktoren zu differenzieren
• Die so ermittelte Bonitätsprämie ist eine Voraussetzung für eine
moderne Kreditorganisation und den Kredithandel
Einzelkreditbepreisung
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22Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Verfahren zur Einzelgeschäftskalkulation/Bonitätsprämienbestimmung
• ... Standardkondition
• ... Ratingbasiertes risikoadjustiertes Pricing
• ... Optionspreismodell
� Annahmen bei Standardkonditionen
� � Vollkostenansatz
� � Standardrisikokosten und -eigenkapitalkosten
� � Standardgewinnbeitrag
� Keine Risikodifferenzierung nach Bonitäten und/
oder Sicherheiten
Einzelkreditbepreisung
Optionspreisansatz
Ausfall
Wert
Zeit
Fremdkapital
RatingbasierterAnsatzJahr 0 Jahr 1 Jahr 2 …
1 …2 …
3 …
4 …5 …
D …
Anteil der voraussichtlichausfallenden Unternehmen
Quelle: DSGV
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23Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
ZIELSETZUNG BONITÄTSPRÄMIENBESTIMMUNG
AprilMärz
Februar
Januar2000
AAAAAA
BCCC
Bonität Sicherheiten
LaufzeitTilgungs-modalitäten
.
.
.
ZielsetzungAuf Einzelgeschäft berechnete Bonitätsprämie, differenziert nach:
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
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24Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
MIGRATIONSMATRIX S&P, 1981 - 1997in Prozent
AAA
AA
A
BBB
BB
B
CCC
D
0,908
0,008
0,001
0,000
0,000
0,000
0,001
0,000
AAA
0,083
0,910
0,025
0,003
0,001
0,001
0,000
0,000
AA
0,007
0,075
0,910
0,059
0,006
0,003
0,004
0,000
A
0,001
0,006
0,054
0,869
0,075
0,005
0,011
0,000
BBB
0,000
0,002
0,003
0,013
0,090
0,834
0,115
0,000
B
0,000
0,000
0,000
0,001
0,009
0,037
0,663
0,000
CCC
0,000
0,000
0,001
0,002
0,012
0,054
0,185
1,000
D
Wanderungsbewegungenzwischen Rating-Klassen
Ausfall eines Kredites
1
1
1
1
1
1
1
1
∑∑∑∑
Der Wert 0,054 gibt die Wahrscheinlickeit an, dassein ursprünglich mit A gerateter Kredit innerhalbeines Jahres in die Ratingklasse BBB migriert
0,001
0,001
0,007
0,053
0,806
0,066
0,020
0,000
BB
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
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25Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
ZUSAMMENSETZUNG KREDITKONDITION
* Marktaufschlag beinhaltet zusätzlichen Verzinsungsanspruch VaR sowie ggf. "Marktintransparenzaufschlag"** Relativ zu einem Benchmarkportfolio
Options-prämie("fairerPreis")
Kredit-kosten• Hand-lungs-kosten•Oppor-tunitäts-kosten
Risiko-kapital-verzin-sung
Markt-auf-schlag*
WesentlichestatistischeGrößen• ErwarteteVerluste• Risikokapital-verzinsung**
Er-warteteVerluste
Bonitätsprämie
Preis
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
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26Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
BERÜCKSICHTIGUNG VON SICHERHEITEN UND SONSTIGENZAHLUNGEN*
* Mit Hilfe des dargestellten Berechnungsschemas kann jedem zukünftigen Monat der zu erwartende Verlust zugewiesen werden
Gesamt-volumen
Unge-sicherterAnteil
ErwarteterVerlust
Einbringung(inkl.Volatilität)
Sicherheiten-verwertung(inkl. Volati-lität)
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
![Page 27: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/27.jpg)
27Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Die Preisstellung muß sich auch nach der Bonität richten.
Kundenverlust-potenzial
Verlustkunden-potenzial
Bonitätsprämie
undifferenziertesPricing
Faire Prämie
RatingAAA BBB CCC
Einzelkreditbepreisung
![Page 28: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/28.jpg)
28Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Vergleich von Vorkalkulation und Bonitätsprämie
Grundschuld 1 2 3 4 5
0 %
50 %
100 %
-0,45 -0,26
-0,53 -0,47 -0,21
-0,54 -0,52 -0,40
0,48 3,42 12,92
0,93 4,83
0,08 1,55
RatingVorkalkulation:
0,55 %
Pricing-Beispiel
Einzelkreditbepreisung
![Page 29: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/29.jpg)
29Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Fallbeispiel 1- gewerbliches Investitionsdarlehen -
Kreditbetrag: 100.000,00 DMLaufzeit: 5 Jahre
Ratingklasse: 2
Besicherung: Grundschuld (50 %)
Tilgungsart: lineare Tilgung
Kredit
RaP-Kondition:6,1 %
Standardkondition:7,0 %
Einzelkreditbepreisung
![Page 30: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/30.jpg)
30Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Fallbeispiel 2- gewerbliches Investitionsdarlehen -
Kreditbetrag: 100.000,00 DMLaufzeit: 5 Jahre
Ratingklasse: 4
Besicherung: Grundschuld (50 %)
Tilgungsart: lineare Tilgung
Kredit
RaP-Kondition:7,9 %
Standardkondition:7,0 %
Einzelkreditbepreisung
![Page 31: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/31.jpg)
31Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Adressenrisikomanagement
Gliederung
Teil I
• Grundlagen
• Rating
Teil II
• Einzelkreditbepreisung
• Kreditportfoliomodelle
• Kreditportfoliosteuerung
• Fazit/Ausblick
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32Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditportfoliomodelle
Nutzen von Portfoliomodellen:
– Vollständiges Kreditportfolio wird analysiert
– Vorausschauende, wertorientierte Risikobetrachtung
– Risikomaß (VaR) berücksichtigt mehrere Faktoren, deren Einfluß
messbar gemacht wird
• Schadenshöhe, Besicherung
• Bonität
• Diversifikation bzw. Konzentration
– Synergien zur risikoadjustieren Bepreisung von Krediten
– Zukunftsrichtung der Bankenaufsicht
– Grundlagen für modernes Risikomanagement und -controlling
– Basis zur Ableitung von Steuerungsmaßnahmen
– …
![Page 33: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/33.jpg)
33Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditportfoliomodelle
– Modelle können die Zukunft nicht prognostizieren
• keine sog. Punktprognose möglich
• nur erwarteter Verlust und unerwarteter Verlust unter „Restrisiko“ als
verdichtete Informationen
– Den speziellen Kreditnehmer, der ausfällt, kann man mit den
Modellen nicht erkennen
• aber marginales Risiko eines Kreditnehmers ist erkennbar
– „Das Restrisiko kann schlagend werden.“
– Modellrisiko
• falsche Parameter, fehlerhafte Datenerfassung
• Kreditnehmereinheiten nicht beachtet ...
![Page 34: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/34.jpg)
34Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditportfoliomodelle
– Fortlaufende Überprüfung der Modellannahmen
• Erfüllung der Voraussetzung für den Modelleinsatz?
• Sind alle Inputdaten qualitativ sauber vorhanden?
• Ist das Modell für mein konkretes Portfolio das richtige?
– Ergänzende Stresstests
• Zum Beispiel, wie reagierte das Modell/Portfolio auf Veränderungen in
den Ausfallwahrscheinlichkeiten?
– Back-Testing des Modells
– …
– Verstehen, was man tut!
Konsequenzen für den Modelleinsatz:
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35Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditportfoliomodelle
– Generell: Unterscheidung nach dem implizierten Risiko-begriff, Beachtung von Korrelationen, technischen Grundkonzeption
– Modell Credit Metrics• 1997 erstmals von JP Morgan vorgestellt
• Simulationsmodell, ursprünglich amerikanischer Bond-Markt
• Korrelation von Aktienkursen
– Modell Credit Risk+• 1997 veröffentlicht von Credit Suisse Financial Products (CSFP)
• setzen von Annahmen, die es erlauben, die Portfolioverlustverteilung analytisch, also ohne Simulationen, zu bestimmen
– Modell KMV• optionspreistheoretischer Ansatz
– Modell CreditPortfolioView• 1997 entwickelt von Thomas Wilson
• CPV-Macro (makroökonomische Daten) vs. CPV-Direct (beobachtete Ausfälle)Quelle: DSGV
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36Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
KREDITAUSFÄLLE
Mittelwert*
0
2
4
6
8
10
12
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
Prozent
* Mittelwert bedeutet in diesem Beispiel: das durchschnittl ich auftretende jährliche Kreditausfallvolumen in Prozent vom Kreditvolumen
Quelle: DSGV
Durch-schittl icherVerlust
AlsRisikopufferverbrauchtes
EK
BEISPIELFALL
ILLUSTRATIV
2004
Grundlagen
Für eine verlässliche Aussage über künftige Verluste geeignet?
![Page 37: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/37.jpg)
37Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
HÄUFIGKEITSVERTEILUNGDER WERTÄNDERUNG
ILLUSTRATIV
ErwarteterVerlust
Häufig-keit
Wert-verlust
Zur Abdeckung dieses Wertverlustesist zusätzliches Kapital erforderlich
Diese Ausfälle sind imKreditzins einkalkuliert
Quelle: DSGV
Grundlagen
![Page 38: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/38.jpg)
38Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
DARSTELLUNG VaR(= ÖKONOMISCHER EIGENKAPITALBEDARF)
* VaR bei einem Konfidenzniveau von 95%** VaR bei einem Konfidenzniveau von 99%*** Ein Konfidenzniveau von 95% bedeutet, dass innerhalb dieses Intervalls 95% der auftretenden Ergebnisse zu finden sind,
d.h. in einem von 20 Fällen liegt das Ergebnis außerhalb
Quelle: DSGV
Wahrschein-lichkeit
Wert-änderung
ErwarteteWertänderung
Konfidenzniveau*** 95%
Konfidenzniveau 99%
VaR*
VaR**
Weitere Größen,z.B. Volatilität, sind
ebenfalls aus der Kurveablesbar
ILLUSTRATIV
Grundlagen
![Page 39: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/39.jpg)
39Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
AUSFALLKOMBINATIONEN MIT ZWEI KREDITEN ILLUSTRATIVES BEISPIEL
OHNE BONITÄTSÄNDERUNGEN
Basisfall
Kredit-nehmerA
Kredit-nehmerB
100
500
Zah-lungin t1
10%
5%
Ausfallwahr-schein-lichkeit
Ausfall-volumen
0
500
100
600
Wahrscheinlich-keit
85,5% = 0,9 × 0,95
4,5% = 0,9 × 0,05
9,5% = 0,1 × 0,95
0,5% = 0,1 × 0,05
100%
Kredit-nehmer A
Kredit-nehmer B
t0
0,1
0,90,05
0,95
* Unbesicherter Zahlungsstrom
Quelle: DSGV
*
*
*
0,05
0,95*
*
*
Kreditportfoliomodelle
![Page 40: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/40.jpg)
40Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditportfoliomodelle
BEISPIEL MIT ZWEI KREDITPORTFOLIOSILLUSTRATIVES BEISPIEL OHNE BONITÄTSÄNDERUNGEN BEISPIEL
* (5 × 20 Mio. €) × 0,01 = 1 Mio. € bzw. (100 × 1 Mio. €) × 0,01 = 1 Mio. €** Hier gilt: Kreditvolumen = Summe der unbesicherten Zahlungsströme
Quelle: DSGV
Portfolio A Portfolio B
• 5 Kredite à 20 Mio. €• Ausfallwahrscheinlichkeit je Kredit: 1%
• 100 Kredite à 1 Mio. €• Ausfallwahrscheinlichkeit je Kredit: 1%
1 Mio. € 20 Mio. €
VaR
Konfidenzniveau99,9%
Wahrscheinlichkeit
Wert-änderung
1 Mio. € 4 Mio. €
VaR
Konfidenzniveau99,9%
Wahrscheinlichkeit
Wert-änderung
Erwarteter Verlust*VaRKreditvolumen**
= 1 Mio. €= 19 Mio. €= 100 Mio. €
Erwarteter Verlust*VaRKreditvolumen**
= 1 Mio. €= 3 Mio. €= 100 Mio. €
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41Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
ÜBERSICHT CPV
Quelle: DSGV
Makro-simulation
Mikro-simulation
ÄußereEinflüsse
KorreliertesZiehen
Risiko-segmente
Migrations-matrix
Wert-änderung
Wahrschein-lichkeit
VaR
Aggre-gation
Portfolio-daten
ErwarteteWert-änderung
Simulation alspraktische Um-
setzung
KombinatorischerFall als theoretisches
Gerüst
Kreditportfoliomodelle
„unbesicherte Cashflows“
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42Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Kreditportfoliomodelle
![Page 43: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/43.jpg)
43Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Adressenrisikomanagement
Gliederung
Teil I
• Grundlagen
• Rating
Teil II
• Einzelkreditbepreisung
• Kreditportfoliomodelle
• Kreditportfoliosteuerung
• Fazit/Ausblick
![Page 44: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/44.jpg)
44Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Arten von Kreditderivaten
blau = schwebende Geschäfte
Credit Default Swaps
Credit Spread Options
Total Return Swaps
Credit Linked Notes
Vier Grund-
strukturen
Quelle: Vortrag SGVHT Sparkassenprüfertag 2001
![Page 45: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/45.jpg)
45Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Einsatz von Kreditderivaten
Marktpartner, der ein Kreditrisiko übernimmt
Sicherungs-geber
(protectionseller)
Marktpartner, der ein Kreditrisiko veräußert
Sicherungs-nehmer
(protectionbuyer)
zahlt eine in Basispunkten
ausgedrückte Prämie
zahlt Default Payment(cash settlement oder physical settlement)
im Falle des Credit Events
Quelle: Vortrag SGVHT Sparkassenprüfertag 2001
![Page 46: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/46.jpg)
46Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Einsatz von Kreditderivaten
Quelle: Monatsbericht Dt. Bundesbank, S. 61, 12/2010.
![Page 47: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/47.jpg)
47Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Wertorientierte Steuerung unter Einhaltung regu-latorischer Ne-benbedingung
Ökonomisches EK Regulatorisches EK
Auslastung
Zu hoch
Zu gering
Ineffizient (Konzentra-tionsrisiken)
Effizient (Diversi-fikation)
Effizienz
Optimierung Effizienz bei angestrebtem Risikoniveau
Vermeidung regulatorischer
Engpass
Mini-mum*
Kernkapital-verhältnis
Basis der Portfoliosteuerung ist der Auslastungsgrad und die Nutzungseffizienz des ökonomischen Eigenkapitals
* Regulatorisches Minimum 4%, Erfahrungswert operativ notwendiges Minimum 5,5%
Kreditportfoliosteuerung
Quelle: DSGV
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48Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Adressenrisikomanagement
Gliederung
Teil I
• Grundlagen
• Rating
Teil II
• Einzelkreditbepreisung
• Kreditportfoliomodelle
• Kreditportfoliosteuerung
• Fazit/Ausblick
![Page 49: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/49.jpg)
49Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Ausblick
Entwicklungspfad Kredithandel
Quelle: DSGV
![Page 50: Vorlesung Gesamtbanksteuerung · Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012 5 Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's) 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% Aaa Aa](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022021903/5ba0a44309d3f2df578d3e30/html5/thumbnails/50.jpg)
50Vorlesung Adressenrisikomanagement, 11.06.2012
Informations-/Literaturquellen: z.B.
• www.bis.org (insbes. „Entwicklung von Modellen zum Kreditrisiko: aktuelle Verfahren und Verwendung“; http://www.bis.org/publ/bcbs49de.pdf)
• www.bafin.de
• www.bundesbank.de
• H. Schierenbeck, Ertragsorientiertes Bankmanagement, 2008, insbes. Band 2,
• B. Rolfes, Gesamtbanksteuerung,
• T. Hartmann-Wendels, A. Pfingsten, M. Weber, Bankbetriebslehre
• F. Bröker, Quantifizierung von Kreditportfoliorisiken,
• Eller, Gruber, Reif: Handbuch Kreditrisikomodelle und -derivate,
• A. Oehler, Kreditrisikomanagement: Portfoliomodelle und Derivate,
• L. Johannig, B. Rudolph: Handbuch Risikomanagement, insbes. Kap. 3„Risikomanagement für Kreditrisiken“
• BCBS: „Principles for sound stress testing practices and supervision“, Mai 2009
• EZB: „Ratingagenturen: Entwicklungen und politische Grundsatzfragen“, Monatsbericht 05/2009
• Monatsbericht Dt. Bundesbank: Entwicklung, … für Kreditausfall-Swaps, 12/2010
Adressenrisikomanagement