Adressenausfallrisikos. Unverbrieftes Kreditportfolio und strukturiertes Asset Backed Securities in der Senior Tranche


Seminararbeit, 2015
20 Seiten, Note: 1,0

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

1 Einleitung

2 Theoretische Quantifizierung des Adressenausfallrisikos
2.1 Adressenausfallrisiko als bankbetriebliche Risikoart
2.2 Diskutierte Ansätze zur Quantifizierung des Adressenausfall-risikos

3 Quantifizierung des Ausfallrisikos bei Asset Backed Securities
3.1 Asset Backed Securities als strukturiertes Kreditprodukt
3.2 Unterschiede des Adressenausfallrisikos der Tranchen von Asset Backed Securities
3.3 Adressenausfallrisiko eines Auto-ABS im Vergleich zu dem eines granularen Kreditportfolios

4 Fazit

Literaturverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 - Grundstruktur einer ABS-Transaktion

Abbildung 2 - Darstellung des Subordinationsprinzips

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 - Aufbau einer ABS-Transaktion

Tabelle 2 - Berechnung des historischen maximalen Ausfalls

1 Einleitung

Ende der neunziger bzw. Anfang der zweitausender Jahre haben strukturierte Kapitalmarktprodukte als innovative Anlagemöglichkeit aber auch als Mittel des Risikotransfers immens an Bedeutung gewonnen. Besonders die forderungsbesicherten Wertpapiere (Asset Backed Securities) wurden von Investment- und Universalbanken, aber auch von einer zunehmenden Anzahl an Aktien- und Industrieunternehmen sowie anderen großen Kapitalgesellschaften genutzt.

Bis zur Finanzmarktkrise Ende 2007/Anfang 2008 wiesen eben solche derivative und strukturierte Produkte wie Asset Backed Securities (ABS) sowohl auf der Angebots- als auch auf der Nachfrageseite ein stetiges Wachstum auf. Banken und Unternehmen war es möglich, weitere Geschäfte abschließen zu können ohne zusätzliches Eigenkapital hinterlegen zu müssen, da Risiken aus bisherigen Geschäften durch verbriefte Forderungsverkäufe transferiert wurden. Auch der Kauf der Forderungen galt seither als attraktive Anlagemöglichkeit, um zusätzliche Rendite zu erzielen und das Portfolio weiter zu diversifizieren.

In dieser Arbeit soll näher auf die Möglichkeit des Risikotransfers und der Risiko- minderung mittels ABS eingegangen werden. Zielsetzung dieser Ausarbeitung ist die Beantwortung der Frage, ob ABS-Transaktionen in der Senior Tranche ein ge- ringeres Adressenausfallrisiko als nicht besicherte bzw. unverbriefte Kreditportfo- lien aufweisen.

In dem ersten Teil dieser Arbeit wird eine Quantifizierung des Adressenausfallrisi- kos vorgenommen. Dargestellt wird, wie das Adressenausfallrisiko im Allgemeinen als bankbetriebliche Risikokennzahl definiert ist und welche Ansätze zur Quantifi- zierung des Risikos diskutiert werden. In dem zweiten Teil werden diese theoreti- schen Erkenntnisse praxisorientiert auf ABS bezogen. Neben der Beschreibung von ABS wird die spezielle Bedeutung der Tranchen des ABS hinsichtlich des Ad- ressenausfallrisikos thematisiert. Inwiefern ein Risikotransfer durch ABS im Ver- gleich zu unverbrieften Kreditportfolien möglich ist, wird in dem letzten Teil des drit- ten Kapitels am Beispiel anonymisierte Praxiszahlen aufgezeigt. Abschließend wird im letzten Kapitel ein Fazit gezogen, welches die wichtigsten Erkenntnisse dieser Arbeit zusammenfasst und eine finale Antwort auf die in der Zielsetzung formulierte Frage gibt.

2 Theoretische Quantifizierung des Adressenausfallrisikos

2.1 Adressenausfallrisiko als bankbetriebliche Risikoart

Eine Definition des Begriffs Adressenausfallrisiko wird aufgrund einer Vielzahl von Interdependenzen und Überschneidungen einzelner Risikoarten in einschlägiger Fachliteratur nicht einheitlich verwendet.1 Büschgen (1998) sieht das Adressenaus- fallrisiko im engeren Sinne als Kreditrisiko (unterteilt in Ausfall- und Bonitätsrisiko) und ordnet erst im weiteren Sinne Emittenten- und Wiedereindeckungsrisiken dem Risikobegriff zu.2 Becker (2008) hingegen definiert das Adressenausfallrisiko grundsätzlich als Kontrahenten-, Emittenten- und Abwicklungsrisiko.3 Eilenberger (2012) stellt das Kreditrisiko und das Wiedereindeckungsrisiko als Bestandteile des Adressenausfallrisikos dar.4 Auch in der Bankenlandschaft ist eine verschiedenarti- ge Verwendung des Begriffs Adressenausfallrisiko vorzufinden. Die Deutsche Bank bspw. verwendet in ihrem Risikobericht die Begriffe Adressenausfallrisiko und Kre- ditrisiko synonym.5 Das Bankhaus Sal. Oppenheim hingegen sieht das Adressen- ausfallrisiko mit Verweis auf den Deutschen Rechnungslegungsstandard DRS 5-10 als übergeordneten Begriff und unterteilt diesen in Kredit- (= Rückzahlungsrisiko), Ausfall-(= Kontrahentenrisiko) und Bonitätsrisiken.6 Es zählt neben genannten Kredit-, Emittenten- und Wiedereindeckungsrisiken auch bspw. Länderrisiken und Erfüllungsrisiken hinzu.7

Zielführend für diese wissenschaftliche Arbeit ist die Betrachtung des Adressenaus- fallrisikos im Sinne des Kreditrisikos. Weiter ist bei der Unterteilung des Kreditrisi- kos in den migrationsinduzierten Werteverlust (Bonitätsrisiko) und den insolvenzin- duzierten Kreditausfall (Ausfallrisiko)8 letzteres isoliert zu betrachten. Für Investo- ren in ABS ist ein Ausfall aus dem Forderungspool relevant, da dieser die Rückzah- lung der Wertpapiere gefährdet. Eine reine Bonitätsverschlechterung ist nachrangig resp. vorerst irrelevant.9 Im Folgenden wird also lediglich auf das Risiko abgestellt, welches aufgrund von Zahlungsausfällen eines Kreditnehmers entstehen und zu einem direkten Verlust führen kann - das Ausfallrisiko.10

Diese Eingrenzung ist außerdem vergleichbar mit der angegebenen Definition in der Solvabilitätsverordnung11 und wurde ferner auch von bspw. Zurek (2009), Hen kel (2010) und Glaser (2015) vorgenommen.12

2.2 Diskutierte Ansätze zur Quantifizierung des Adressenausfall- risikos

Bezüglich des Ausfallrisikos lässt sich ein zugrundeliegendes Forderungsportfolio grundsätzlich in den erwarteten Verlust (expected loss) und den unerwarteten Ver- lust (unexpected loss) differenzieren.13 Ersterer definiert sich als vorhersehbarer Verlust durch Forderungsausfall und wird zum Zeitpunkt der Kreditvergabe statis- tisch bewertet.14 Eine Ausfallprämie wird in die Kreditkonditionen eingepreist und von dem Kreditnehmer in Form von Zinszuschlägen geleistet (Standardrisikokos- ten).15 Im Sinne der Risikodefinition kann das tatsächliche Ausfallrisiko also nur als das Risiko gesehen werden, welches über den erwarteten Verlust hinausgeht und somit eine „mögliche Verlustüberraschung umschreibt“16. Dieser unerwartete Ver- lust berechnet sich folglich aus der Differenz zwischen dem maximalen Verlust, der mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (Konfidenzniveau) in einer definierten Zeitspanne nicht überschritten wird, und dem erwartetem Verlust. Bei dieser Me- thode handelt es sich um die Berechnung nach dem Modell des Value-at-Risk (VaR).17

Zu der Quantifizierung von Kreditrisiken wird zwischen sog. Default Mode- und Mi- gration Mode-Modellen sowie optionspreistheoretischen Portfoliomodellen unter- schieden.18 Da inzwischen zahlreiche Ansätze der Quantifizierung des Ausfallrisi- kos entwickelt wurden, werden einzelne bedeutende Möglichkeiten nur in einem kurzen Abriss aufgezeigt und einander gegenübergestellt.19

Eine Gruppe von vergleichbaren Ansätzen bilden die der aktuarischen Methoden, nach welchen die unerwarteten Kreditverluste anhand von historischen Kreditrisi- koergebnissen20 abgeleitet werden.21 Diese Default-Modelle haben gemäß Schie- renbeck u.a. (2014) die Gesamtportfoliobetrachtung inklusive Diversifikations- und Risikoeffekten gemein, unterscheiden sich jedoch hinsichtlich der zugrunde liegen- den Risikoauffassung.22 Tragend bei dem CreditRiskTM Modell bspw. sind die Risi- koparameter Kredit-Exposure (Kreditvolumen), Rückzahlungsquote bei Ausfall, erwartete Ausfallrate (Probability of Default), Volatilität der Ausfallrate und die Aus- fallkorrelationen des Portfolios, aus welchen der unerwartete Verlust resp. eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der maximalen Portfolioverluste abgeleitet wird.23

Nebst diesem Beispiel eines Quantifizierungsmodells auf Basis effektiver Ausfälle beschreiben die Migration Mode-Modelle das Kreditrisiko durch bonitätsabhängige Migrationswahrscheinlichkeiten. Diese wiederum finden aufgrund der vorgenom- menen Eingrenzung bzw. im Hinblick auf die Relevanz für ABS hier lediglich Er- wähnung.24

Ein dritter Ansatz um Kreditrisiken zu quantifizieren ist der der optionspreistheoreti- schen Portfoliomodelle, für welches Moody’s KMV RISKCAL ein Beispiel ist.25 Als Weiterentwicklung des Black-Scholes-Merton-Modells werden in diesem Modell Unternehmenskennzahlen aus den Bereichen Profitabilität, Verschuldung, Liquidi- tät, Kapitalbindung und Umsatz (-wachstum) genutzt, um Ausfallwahrscheinlichkei- ten berechnen zu können. Moody’s greift dabei zusätzlich auf eine immense Ver- gleichs-Datenbasis zurück.26

3 Quantifizierung des Ausfallrisikos bei Asset Backed Securities

3.1 Asset Backed Securities als strukturiertes Kreditprodukt

Asset Backed Securities27 (kurz: ABS) sind verzinsliche Wertpapiere („Securities“), die mit Forderungen („Assets“) sprich Bilanzaktiva hinterlegt („Backed“) sind.28 In dem allgemeineren Zusammenhang der „Securitisation“ spricht man daher auch von Verbriefung.29 Als Initiatoren von ABS-Transaktionen fungieren in der Regel Banken. Doch auch andere Kapitalgesellschaften können am Markt als Verkäufer von bspw. verbrieften Forderungen aus Lieferung und Leistungen auftreten.30 In dieser Arbeit wird aufgrund der in Kapitel 2.1 beschriebenen Schwerpunktlegung des Adressenausfallrisikos davon ausgegangen, dass stets ein Kreditinstitut als sogenannter Originator31 auftritt. Originators bündeln Kundenkredite mehrerer Ra- tingklassen zu einem Forderungspool und verkaufen diesen an eine zu diesem Zweck gegründete Zweckgesellschaft, ein sogenanntes Special Purpose Vehicle (SPV). Dieses SPV verbrieft die Kundenforderungen und refinanziert sich mittels Emission von Wertpapieren, also von ABS. Investoren erhalten bei Erwerb dieser ABS während ihrer Laufzeit Zinsen in Höhe des Coupons und Tilgung, welche wie- derum aus Kunden-Cashflows generiert werden.32 Diese Zahlungen werden durch administrative Dienstleistungsgesellschaften bzw. Treuhänder abgewickelt, die als Serviceunternehmen zusätzliche Verwaltungs- und Überwachungsdienstleistungen übernehmen.33 Die nun folgende Abbildung zeigt die beschriebene Grundstruktur eines ABS auf:

[...]


1 Auf diese literarische Kontroverse weisen u. a. hin: Mauksch, C., Schmeisser, W., Schindler, F. (2005), S.7; Ramming, M. (2015), S. 3.

2 Vgl. Büschgen, H. E. (1998), S. 923.

3 Vgl. Genau, H. (2008), S. 12.

4 Vgl. Eilenberger, G. (2012), S. 193.

5 Vgl. Deutsche Bank (2013), Zwischenbericht zum 30.06.2013, S, 27-31.

6 Vgl. Sal. Oppenheim jr. & CIE. S. C. A. (2009): Konzernlagebericht Risikomanagement, 2008.

7 Vgl. ebd.

8 Vgl. hierzu vertiefend Schierenbeck, H., Lister, M., Kirmße, S., (2014), S. 436; Rolfes, B. (1999), S. 332.

9 Vgl. Bär, H. P. (2000), S. 197; Emse, C. (2005), S. 45.

10 Vgl. Hull, J. (2012), S. 988.

11 Vgl. hierzu §§ 5, 6 SolvV (2006).

12 Vgl. Zurek, J. (2009), S.25; Henkel, K. (2010), S. 98; Glaser, C. (2015), S. 17.

13 Vgl. Rolfes, B. (1999), S. 332; Schierenbeck, H., Lister, M., Kirmße, S. (2014), S. 436.

14 Vgl. Groß, H., Knippschild, M. (1995), S. 97.

15 Vgl. Emse, C. (2005), S. 45.

16 Schierenbeck, H., Lister, M., Kirmße, S. (2014), S. 436.

17 Vgl. Rolfes, B. (1999), S. 332 f.

18 Vgl. Emse, C. (2005), S. 45; Ramming, M. (2015), S. 3.

19 Vgl. Schierenbeck, H., Lister, M., Kirmße, S. (2014), S. 439.

20 Als Risikoergebnis ist die Differenz zwischen Standard-Risikokosten und Ist-Risikokosten zu sehen; vgl. ebd., S. 440.

21 Vgl. Bröker, F. (2000), S. 67-125.

22 Vgl. Schierenbeck, H., Lister, M., Kirmße, S. (2014), S. 439.

23 Vgl. ebd., S. 443.

24 Vgl. hierzu vertiefend ebd., S. 454-471.

25 Vgl. Bröker, F. (2000), S. 126-190.

26 Vgl. Albrecht, P. (2005), S. 82-84; Moody’s (2006), MOODY’S KMV riskCALC 3.1.

27 Übersetzt: Forderungsbesicherte Wertpapiere.

28 Vgl. Emse, C. (2005), S. 7.

29 Vgl. Hanker, P. (1998), S. 301 f.

30 Vgl. Eilenberger (2012), S. 197.

31 Übersetzt: Urheber, Erfinder, Ausgangspunkt, Erzeuger.

32 Vgl. Bartels, J. (2014) S. 2; Emse (2005), S. 8.

33 Vgl. Rudolph, B., Scholz, J. (2007), S.2 f.

Ende der Leseprobe aus 20 Seiten

Details

Titel
Adressenausfallrisikos. Unverbrieftes Kreditportfolio und strukturiertes Asset Backed Securities in der Senior Tranche
Hochschule
FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Düsseldorf früher Fachhochschule
Note
1,0
Autor
Jahr
2015
Seiten
20
Katalognummer
V300736
ISBN (eBook)
9783656970187
ISBN (Buch)
9783656970194
Dateigröße
477 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
adressenausfallrisikos, unverbrieftes, kreditportfolio, asset, backed, securities, senior, tranche
Arbeit zitieren
Jannik Pollmüller (Autor), 2015, Adressenausfallrisikos. Unverbrieftes Kreditportfolio und strukturiertes Asset Backed Securities in der Senior Tranche, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/300736

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