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Modellierung des Recovery-Risikos im Rahmen des Ein-Faktor-Kreditrisikomodells nach Basel II
Bok av Martin Switaiski
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 2,3, Freie Universitt Berlin (Institut fr Bank- und Finanzwirtschaft), 56 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Moderne Risikosysteme zur Quantifizierung von Kreditrisiken basieren grtenteils auf Modellen, denen im Wesentlichen drei Risikoparameter zu Grunde liegen. Diese
sind die Ausfallwahrscheinlichkeit (Probability of Default, PD), der Forderungswert bei Ausfall (Exposure at Default, EAD) sowie die Verlustquote bei Ausfall (Loss Given Default, LGD).
Die Bemhungen, mglichst angemessene Modellierungsmethoden zu entwickeln, haben sich in der Vergangenheit hauptschlich auf den PD-Parameter konzentriert. Dementsprechend existieren inzwischen weit entwickelte Modelle zur Ermittlung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und das Ausfallrisiko von Kreditnehmern kann hufig mit einem hohen Ma an Genauigkeit angegeben werden.
Die Entwicklung theoretischer Modelle zur Schtzung und Analyse des Verlustquotenparameters (Loss Given Default) sowie dessen empirische Erforschung befinden sich hingegen in einer vergleichsweise frhen Phase. Die Verlustquote einer ausgefallenen Forderung gibt das Verhltnis der Schadenshhe zum ausstehenden Forderungsbetrag an. Analog dazu drckt das Konzept der Recovery-Rate aus, welcher Anteil der Forderungssumme nach einem Ausfallereignis wieder eingebracht werden kann. Das Recovery-Risiko besteht in der Unsicherheit hinsichtlich des Betrages, der dem Kreditgeber nach Abzug des gesamten Verlusts verbleibt. Die Verffentlichung der neuen Rahmenvereinbarung "Internationale Konvergenz
der Eigenkapitalmessung und der Eigenkapitalanforderungen" ("Basel II") durch den Baseler Ausschuss fr Bankenaufsicht im Juni 2004 fhrte zu einer sprbaren Intensivierung der Forschungsaktivitten im Hinblick auf das Recovery-Risiko. Im Zuge von Basel II stieg das Interesse an diesem ehemals wenig beachteten Risikoparameter deutlich an, so dass inzwi