Diese Seminararbeit beschäftigt sich mit den Einflussgrößen des ECL-Modells. Das Themengebiet des Wertminderungsmodells des IFRS 9 genießt Aktualität, da die Erstanwendung erst ab 2018 verpflichtend erfolgte. Somit können praxisnahe Auswertungen der Einflussgrößen erst seit kurzem getätigt werden. Ziel dieser Seminararbeit ist die Darstellung der Gestaltungsmöglichkeiten für Kreditinstitute bei der Anwendung des ECL-Modells und die Bewertung möglicher Auswirkungen, die sich daraus ergeben.
Zu Beginn der Seminararbeit erfolgt ein Überblick über die Entstehungshistorie sowie die Anwendungsbereiche des IFRS 9. Zudem werden der Aufbau und die Berechnungsweise des ECL-Modells erläutert, um den Grundstein für die Untersuchungen zu legen. Im dritten Kapitel werden die einzelnen Einflussfaktoren des ECL-Modells aufgezeigt und hinsichtlich möglicher Gestaltungs- und Bewertungsspielräume analysiert. Anschließend werden die Auswirkungen der Gestaltungsmöglichkeiten für Kreditinstitute bei der Bewertung des ECL dargestellt. So werden die Folgen eines gering bzw. hoch geschätzten ECL aufgezeigt und die daraus resultierenden Vor- und Nach-teile aus unterschiedlichen Perspektiven erarbeitet. Abschließend wird ein begründetes Fazit gezogen, welches die Ergebnisse dieser Seminararbeit zusammenfasst und einen Ausblick auf mögliche Forschungsansätze für die Zukunft bietet.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Theoretische Grundlagen des IFRS 9
2.1 Entstehung des Standards
2.2 Anwendungsbereich
2.3 Expected-Credit-Loss-Modell
3 Einflussgrößen auf den Expected Credit Loss
3.1 Probability of default
3.2 Loss given default
3.3 Exposure at default
4 Bewertung
5 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Einflussgrößen des IFRS 9-Wertminderungsmodells und analysiert die dabei entstehenden Gestaltungs- sowie Bewertungsspielräume für Kreditinstitute. Ziel ist es, die Auswirkungen eines gering bzw. hoch geschätzten Expected Credit Loss (ECL) aufzuzeigen und die daraus resultierenden Konsequenzen für die Risikovorsorge kritisch zu bewerten.
- Entstehungshistorie und Anwendungsbereiche des IFRS 9
- Funktionsweise des dreistufigen ECL-Modells
- Analyse der Parameter PD, LGD und EAD als Einflussfaktoren
- Spielräume bei der Definition von Ausfallereignissen und Verlustbegriffen
- Bilanzpolitische Implikationen der Risikovorsorge
Auszug aus dem Buch
3.1 Probability of default
Die PD gibt die Wahrscheinlichkeit eines potenziellen Eintretens eines Ausfallereignisses an und quantifiziert den Erwartungswert eines solchen Ausfallereignisses. Diese wird mit Hilfe von stochastischen und statistischen Verfahren ermittelt. Bei der Bewertung der Ausfallwahrscheinlichkeit ist zu berücksichtigen, dass Kredite häufig mit Bürgschaften oder Garantien abgesichert werden. In solchen Fällen tritt ein Kreditausfall erst ein, wenn sowohl der Kreditnehmer als auch der Bürge nicht zahlungsfähig ist (double default effect).
Um die Ausfallwahrscheinlichkeit zu schätzen, stehen einige Methoden zur Verfügung. Die potentiellen Methoden lassen sich grob zwei Gruppen zuordnen. Auf der einen Seite ist es möglich, die Ausfallwahrscheinlichkeit durch Ratings zu bestimmen und auf der anderen Seite durch Marktdaten. Bei den in der Praxis am häufigsten genutzten Methoden werden die Schuldner je nach Bonität einer Ratingklasse zugeordnet. Für jede Ratingklasse wird im Anschluss eine bestimmte Ausfallwahrscheinlichkeit ermittelt. Um die jeweiligen Ausfallwahrscheinlichkeiten der Ratingklassen zu bestimmen, wird sowohl auf harte als auch auf weiche Faktoren zurückgegriffen. Harte Faktoren werden mittels statistischer Methoden berechnet, wohingegen weiche, wie z. B. die Managementqualität, nicht quantitativ gemessen werden können. Um eine sich im Zeitablauf verändernde Bonitätseinschätzung darzustellen, werden in der Praxis Migrationsmatrizen verwendet, welche empirische Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Ratingklassen angeben. Solche Ratingeinschätzungen können sowohl von der jeweiligen Bank intern erstellt als auch von professionellen Ratingagenturen, wie Moody’s Investor Services oder Standard and Poor’s, bezogen werden.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung beschreibt den Übergang vom Incurred-Loss- zum ECL-Modell unter IFRS 9 als Reaktion auf die Finanzmarktkrise und definiert die Zielsetzung der Arbeit bezüglich der Analyse von Gestaltungsspielräumen.
2 Theoretische Grundlagen des IFRS 9: Dieses Kapitel erläutert die Entstehung des Standards, seinen Anwendungsbereich bei Finanzinstrumenten und die Funktionsweise des dreistufigen Modells zur Berechnung erwarteter Kreditverluste.
3 Einflussgrößen auf den Expected Credit Loss: Es werden die zentralen Berechnungsparameter Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD) und Exposure at Default (EAD) sowie die Rolle makroökonomischer Faktoren detailliert untersucht.
4 Bewertung: Das Kapitel analysiert die Ermessensspielräume bei der Parameterwahl und zeigt auf, wie diese für bilanzpolitische Zwecke sowie zur Ergebnisglättung genutzt werden können.
5 Fazit und Ausblick: Zusammenfassend wird festgestellt, dass trotz der angestrebten Zukunftsorientierung erhebliche Spielräume bestehen, die eine Vergleichbarkeit erschweren und das Modell für bilanzpolitische Entscheidungen anfällig machen.
Schlüsselwörter
IFRS 9, Expected Credit Loss, ECL-Modell, Risikovorsorge, Probability of Default, Loss Given Default, Exposure at Default, Bilanzpolitik, Wertminderung, Finanzinstrumente, Ausfallereignis, Kreditrisiko, Rechnungslegung, Bankenregulierung, Risikomanagement.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Neuregelungen des IFRS 9 zur Wertminderung von Finanzinstrumenten bei Kreditinstituten, insbesondere den Übergang zum zukunftsorientierten ECL-Modell.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Im Fokus stehen die Berechnung der drei Hauptparameter (PD, LGD, EAD), die Ermessensspielräume bei der Anwendung des Modells und die Auswirkungen auf die Risikovorsorge sowie das Jahresabschlussergebnis.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist die Darstellung der Gestaltungsmöglichkeiten für Kreditinstitute bei der Anwendung des ECL-Modells und die Bewertung der daraus resultierenden Folgen für die Bilanzierung.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine theoretische Auseinandersetzung, die auf der Analyse von Rechnungslegungsstandards, wissenschaftlicher Fachliteratur und empirischen Studien basiert.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen des IFRS 9, die detaillierte Untersuchung der Einflussfaktoren auf den ECL und die kritische Bewertung der Ermessensspielräume.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist durch Begriffe wie IFRS 9, Expected Credit Loss, Bilanzpolitik, Risikovorsorge und die spezifischen Risikoparameter PD, LGD und EAD geprägt.
Wie unterscheiden sich "Severe Defaults" und "Mild Defaults" im Kontext des LGD?
Severe Defaults (z. B. Insolvenzen) sind eindeutige Ausfallereignisse, während Mild Defaults je nach Definition (z. B. Zahlungsverzug über 90 Tage) variabel interpretiert werden können, was die Berechnung der Verlustquote beeinflusst.
Warum ist die Vergleichbarkeit der Risikovorsorgen zwischen Banken erschwert?
Da IFRS 9 keine strikten Berechnungsmethoden vorgibt, haben Kreditinstitute Gestaltungsspielräume bei der Wahl der Inputdaten und Verfahren, die für Außenstehende oft nicht vollständig transparent sind.
Inwiefern beeinflusst die Wahl des "Ausfallereignisses" die Verlustquote?
Je weiter der Begriff des Ausfallereignisses definiert wird, desto geringer fällt die statistisch ermittelte Verlustquote aus, was den Instituten Spielraum bei der Modellierung bietet.
Warum haben Banken ein Interesse daran, den ECL eher niedrig zu halten?
Eine geringe Risikovorsorge schont das Jahresergebnis, was es Banken ermöglicht, liquider zu bleiben, mehr Investitionen zu tätigen und die Anforderungen der Anteilseigner an hohe Gewinne besser zu erfüllen.
- Arbeit zitieren
- Manuel Fischer (Autor:in), 2021, Einflussgrößen auf den Expected Credit Loss. Gestaltungsmöglichkeiten für Kreditinstitute bei der Anwendung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1005549
