Kreditportfoliomodelle - “Kreditrisikomanagement und Kreditrisikotransfer-Wertung”

Inhaltsverzeichnis

ABBILDUNGS- UND TABELLENVERZEICHNIS

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

SYMBOLVERZEICHNIS

1 RISIKOMANAGEMENT IM WANDEL

2 GRUNDZÜGE DES KREDITPORTFOLIOMANAGEMENTS
2.1 Zur Notwendigkeit der Kreditportfoliosteuerung
2.2 Quantifizierung von Kreditrisiken

3 PORTFOLIOORIENTIERTES MANAGEMENT VON KREDITRISIKEN
3.1 Struktur von Kreditportfoliomodellen
3.2 Überblick über kommerzielle Kreditportfoliomodelle
3.2.1 CreditMetricsTM
3.2.2 CreditRisk+TM
3.3 Vergleich der Modelle aus Sicht der Anwender

4 KREDITPORTFOLIOMODELLE AUS REGULATORISCHER SICHT
4.1 Gegenwärtige Lage
4.2 Problematik einer fehlenden Datenbasis
4.3 Schwierigkeit der Modellüberprüfbarkeit

5 SCHLUSSBETRACHTUNG UND AUSBLICK

LITERATURVERZEICHNIS

ABBILDUNGS- UND TABELLENVERZEICHNIS

Abb. 1: Zusammenhang zwischen erwarteten und unerwarteten Verlusten

Abb. 2: Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Kreditportfolios

Abb. 3: Forward Rates und Kreditbarwerte am Jahresende

Abb. 3: Renditegrenzen eines Schuldners mit Rating BBB

Tab. 1: Matrix der einjährigen Übergangswahrscheinlichkeiten in %

Tab. 2: Mittelwerte und Standardabweichungen der Recovery Rates

Tab. 3: Abbildung der Volumenstruktur durch Exposurebänder

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

SYMBOLVERZEICHNIS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 RISIKOMANAGEMENT IM WANDEL

Nach Jahren der Dominanz des Marktrisikos in der finanzwissenschaftlichen Diskussion rückt nun zunehmend die Messung und Steuerung des Kreditrisikos in den Fokus der Betrachtungen.¹ Dieser Wandel im Risikomanagement wurde insbesondere im Hinblick auf die weltweit zu beobachtende Zunahme der Unternehmensinsolvenzen notwendig.² Der Präsident des Bundesaufsichtsamtes für das Kreditwesen, Wolfgang Artopoeus, ist der Meinung, dass bis zum heutigen Tag überhöhte Kreditrisiken die weitaus häufigste Ursache existenzbedrohlicher Schwierigkeiten von Banken und Auslöser von Krisen ganzer Banksysteme sind.³ Darüber hinaus sind Bankkrisen neben Ausfällen bei Großkrediten vor allem auf ein unzureichendes Management der Klumpenrisiken im Kreditportfolio zurückzuführen.⁴ Zu diesem Zweck haben einige international tätige Großbanken in den letzten Jahren stochastische Portfoliomodelle des Kreditrisikos entwickelt,⁵ die - analog zu den bereits etablierten internen Modellen zur Messung von Marktpreisrisiken - der Steuerung von Kreditportfolios dienen.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist eine kritische Analyse von Kreditportfoliomodellen zur Eignung des Managements von Kreditrisiken.

Einleitend bedarf es einer Erörterung der Grundlagen zur Kreditportfoliosteuerung. Dabei handelt es sich vor allem um die Abgrenzung der beiden Termini „erwarteter Verlust“ und „unerwarteter Verlust“ sowie um deren Quantifizierung.

Grundlage des Hauptteils bildet die strukturelle Einordnung der Kreditportfoliomodelle. Darauf aufbauend folgt die Veranschaulichung der fundamentalen Funktionsweisen von zwei wichtigen Modellen, nämlich CreditMetricsTM und CreditRisk+TM, welche die Basis für einen Vergleich aus Sicht der Anwender liefert.

Im Anschluss werden die Schwächen bezüglich der Regulierung von Kreditrisiken diskutiert. Ein fundierter Überblick der zentralen Ergebnisse sowie ein Ausblick über die Zulassung von Kreditportfoliomodellen zu regulatorischen Zwecken runden die Arbeit ab.

2 GRUNDZÜGE DES KREDITPORTFOLIOMANAGEMENTS

2.1 Zur Notwendigkeit der Kreditportfoliosteuerung

Die nachfolgenden Ausführungen über Kreditportfoliomodelle sind in das Risikocontrolling im Nicht-Handelsbereich einzuordnen. Das Risikocontrolling stellt einen Teilbereich der Gesamtbanksteuerung dar und wird als Prozess zur Identifizierung und Messung von Risiken verstanden, um Steuerungsimpulse für deren Vermeidung abzuleiten.⁶

Die Kreditportfoliosteuerung beruht dagegen auf der Erkenntnis, dass Kreditausfälle trotz Kreditprüfung nicht vermeidbar sind.⁷ Aufgrund dessen ist die Integration wirkungsbezogener, risikopolitischer Maßnahmen in das Kreditrisikomanagement unverzichtbar. Prognosen über die zukünftige Entwicklung des Kreditgeschäfts besagen, dass schwächer positionierte Banken im zunehmenden Konkurrenzkampf um erstrangige Kunden auf das riskantere Kreditgeschäft ausweichen müssen. Der große Margendruck bereitet aber gerade solchen Banken Probleme bei der Durchsetzung risikoadäquater Prämien.

Fachexperten schlagen als Lösung die konsequente Umsetzung einer aktiven Kreditportfoliosteuerung vor, da auf diesem Wege eine zielbezogene Gestaltung des Kreditportfolios stattfindet. Im Gegensatz zu den passiven Managementstrategien, die lediglich auf veränderte Umweltbedingungen reagieren, greifen die aktiven vorausblickend in die Bankplanung ein. Kreditrisiken werden auf diese Weise quantifiziert und gleichzeitig liefert die Analyse der Portfoliostrukturen entscheidungsrelevante Informationen zur Risikoreduktion. Von besonderer Bedeutung ist deshalb die permanente Untersuchung der vorhandenen Konzentrations-⁸ und Korrelationsstrukturen⁹, weil sich dadurch die erforderliche Eigenkapitalbasis zur Unterlegung von Kreditrisiken um nennenswerte Beträge reduzieren lässt. So dient die Entwicklung quantitativer Kreditportfoliomodelle der Ermittlung möglicher Diversifikationschancen auf Portfolioebene.¹⁰

2.2 Quantifizierung von Kreditrisiken

Die Messung von Kreditrisiken erfordert eine Abgrenzung der Begriffe „erwarteter Verlust“ und „unerwarteter Verlust“.¹¹

Die Ermittlung erwarteter Verluste beruht auf einer bankinternen Auswertung des Ausfallverhaltens vergangener Kreditgeschäfte. Der erwartete Verlust entspricht somit dem statistischen Mittelwert der Ausfallverluste. In diesem Sinne handelt es sich um vorhersehbare Kreditrisiken, für die Banken eine Risikoabgeltung in Form einer Risikoprämie fordern. Der erwartete Verlust stellt somit kein Risiko im klassischen finanzwirtschaftlichen Sinne mehr dar, sondern wird vielmehr als vorhersehbarer Aufwandsposten charakterisiert.

Das „eigentliche“ Risiko sieht die moderne Bankbetriebslehre in den unerwarteten Verlusten. Diese entstehen, wenn in einem Jahr die tatsächlichen Verluste die erwarteten übersteigen.¹² Die nachfolgende Abbildung veranschaulicht, dass sie der Streuung um die zuvor kalkulierten durchschnittlich erwarteten Verluste entsprechen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 1: Zusammenhang zwischen erwarteten und unerwarteten Verlusten¹³

Zur Abdeckung unerwarteten Verluste sind Kreditinstitute verpflichtet, über einen ausreichend hohen Eigenkapitalpuffer zu verfügen, der als „ökonomisches Kapital“ bezeichnet wird.¹⁴ Die Höhe dieser Eigenkapitalhinterlegung wird in Analogie zu den Marktrisiken unter Verwendung des Value-at-Risk berechnet.

Auf ein Kreditportfolio bezogen, handelt es sich dabei um „eine statistische Kennzahl, die die maximale Höhe eines potenziellen Verlustes aus unerwarteten Kreditausfällen innerhalb einer vorgegebenen Periode unter Vorgabe eines Konfidenzintervalls (...) angibt.“¹⁵ Der VaR wird im Folgenden Credit-Value-at-Risk genannt, da er sich auf Kreditpositionen bezieht.

Das Konfidenzniveau legen die Bank in Abhängigkeit ihrer Risikoneigung und Geschäftsstrategie eigenständig fest. Die Berechnung des CVaR erfordert die Generierung einer Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion¹⁶, die jedoch nicht normalverteilt ist, wie dies für Marktpreisrisiken zutrifft. Vielmehr ist eine ausgeprägte Rechtsschiefe charakteristisch für Kreditportfolioverluste.¹⁷ Die Asymmetrie ist darauf zurückzuführen, dass Ausfallereignisse zwar in sehr seltenen Fällen eintreten, dann jedoch hohe Verluste verursachen.¹⁸ Abbildung 2 illustriert die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Kreditportfolios:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 2: Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Kreditportfolios¹⁹

3 PORTFOLIOORIENTIERTES MANAGEMENT VON KREDITRISIKEN

3.1 Struktur von Kreditportfoliomodellen

Den Kreditportfoliomodellen CreditMetricsTM von JP Morgan²⁰ und CreditRisk+TM von Credit Suisse Financial Products²¹ wird derzeit in der Praxis die meiste Beachtung geschenkt,²² weshalb sich folgende Untersuchungen lediglich auf diese beiden Modellansätze beschränken. Das gemeinsame Fundament der Modellansätze ist die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der zukünftig möglichen Wertentwicklungen eines Portfolios zu einem exakt festgelegten, zukünftigen Zeitpunkt, nämlich dem Risikohorizont.²³

Das maßgeblichste Differenzierungsmerkmal der Modelle ist die Risikodefinition.²⁴ Danach unterscheidet man zwischen Ausfallratenmodellen, zu denen CreditRisk+TM gehört, und Marktwertmodellen, wie CreditMetricsTM. Das primäre Ziel der Ausfallratenmodelle besteht in der Abbildung einer Verlustverteilungsfunktion über die ausschließliche Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeiten mit den dazu gehörigen Verlustbeträgen. Bei der zukünftigen Kreditentwicklung findet lediglich eine Differenzierung zwischen den binären Zuständen „Ausfall“ und „Nicht-Ausfall“ statt. Somit ist ein Schuldner am Ende des Risikohorizonts entweder solvent oder insolvent.

Marktwertmodelle berücksichtigen hingegen nicht nur Ausfälle, sondern auch sämtliche Wertänderungen der im Portfolio enthaltenen Titel bis zum Risikohorizont.²⁵ Durch das Marktwertparadigma sind folglich sowohl Wertsteigerungen als auch Wertverluste möglich.

3.2 Überblick über kommerzielle Kreditportfoliomodelle

3.2.1 CreditMetricsTM

Im April 1997 stellt JP Morgan mit CreditMetricsTM ein Kreditportfoliomodell vor, das die Verlustverteilung eines Portfolios auf Basis der Bonitätszustandsänderungen der Kreditnehmer, unter gleichzeitiger Berücksichtigung der untereinander bestehenden Korrelationen, generiert.²⁶ Dabei lassen sich drei Änderungen - Upgrade²⁷, Downgrade²⁸ und Default²⁹.- der Kreditqualität eines Schuldners festhalten.³⁰

Als Ausgangspunkt gilt die in nachfolgender Tabelle illustrierte Migrationsmatrix³¹ der Ratingagentur Standards & Poor’s:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tab. 1: Matrix der einjährigen Übergangswahrscheinlichkeiten in %³²

Aus der Tabelle ist ersichtlich, dass ein Kreditnehmer mit dem aktuellen Rating BBB in einem Jahr mit einer Wahrscheinlichkeit von 86,93% sein Rating beibehält und mit einer 5,95%-igen Wahrscheinlichkeit ein Upgrade nach A erhält.³³

In einem ersten Schritt findet eine Neubewertung aller Kredite durch Ermittlung der Barwerte statt. Zu diesem Zwecke werden die zukünftigen Cash-Flows mit den Forward Rates³⁴ der einzelnen Ratingklassen abdiskontiert.

JP Morgan betrachtet zur Illustration den Kredit eines Schuldners mit Rating BBB, einem jährlichen Zinssatz von 6%, endfälliger Tilgung, 5 Jahren Restlaufzeit sowie einem Nominalbetrag von 100 GE.³⁵ Für ein Upgrade nach A errechnet sich der Barwert des Kredits am Risikohorizont wie folgt:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die folgende Tabelle beinhaltet die für einen Kredit mit Rating BBB möglichen Barwerte am Jahresende mit den jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten P:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abb. 3: Forward Rates und Kreditbarwerte am Jahresende³⁶

[...]

---

¹ Vgl. Dunemann (2001), S. 186.

² Vgl. Oelrich/Stocker (1998), S. 38.

³ Vgl. BaFin (1998), S. 1.

⁴ Vgl. Bröker (2000), S. 2.

⁵ Vgl. Basle Committee on Banking Supervision (1999), S. 1.

⁶ Vgl. Totzek (1999), S. 317.

⁷ Vgl. hier sowie zum Folgenden Schiller/Tytko (2001), S. 238-243.

⁸ Konzentrationsrisiken werden auch Klumpenrisiken genannt und entstehen sowohl durch die Vergabe hoher Kreditbeträge an einzelne Kreditnehmer als auch durch Branchen- oder Länderkonzentrationen in einem Portfolio.

⁹ Korrelationsrisiken können durch Kreditvergabe an Branchen mit antizyklischem Verhalten verringert werden.

¹⁰ Vgl. Gupton/Finger/Bahia (1997), S. 6.

¹¹ Vgl. hier sowie zum Folgenden Schiller/Tytko (2001), S. 252; vgl. auch Hartmann Wendels/Pfingsten/Weber (2004), S. 505-508 und Kretschmer (1999), S. 378f.

¹² Vgl. Rau-Bredow (2002), S. 3.

¹³ Eigene Darstellung in Anlehnung an Schiller/Tytko (2001), S. 253.

¹⁴ Vgl. Kretschmer (1999), S. 378f.

¹⁵ Schiller/Tytko (2001), S. 259.

¹⁶ Auch Dichtefunktion, vgl. Hartmann-Wendels/Pfingsten/Weber (2004), S. 506, oder Verlustverteilungsfunktion genannt, vgl. Schiller/Tytko (2001), S. 260.

¹⁷ Vgl. Bröker (2000), S. 19; Schierenbeck (2003), S. 155.

¹⁸ Vgl. Bröker/Lehrbass (2001), S. 777.

¹⁹ Eigene Darstellung in Anlehnung an Bröker/Lehrbass (2001), S. 776.

²⁰ Die Investmentbank JP Morgan gehört seit Dezember 2000 zur Chase Gruppe.

²¹ Credit Suisse First Boston ist Nachfolger von Credit Suisse Financial Products.

²² Zu den bekanntesten Kreditportfoliomodellen zählen ebenso PortfolioManagerTM von Moody’s und CreditPortfolioViewTM von McKinsey & Company. Vgl. Huschens/Locarek Junge (2000), S. 27; Hartmann-Wendels/Pfingsten/Weber (2004), S. 546.

²³ Vgl. Hartmann-Wendels/Pfingsten/Weber (2004), S. 546.

²⁴ Vgl. dazu u. a. Huschens/Locarek-Junge (2000), S. 29; Schiller/Tytko (2001), S. 262; Wahrenburg/Niethen (2000), S. 235; Schierenbeck (2003), S. 157.

²⁵ Vgl. Schwarz (2004), S. 6.

²⁶ Vgl. Schiller/Tytko (2001), S. 267.

²⁷ Die Bonität eines Schuldners verbessert sich.

²⁸ Die Bonität eines Schuldners verschlechtert sich.

²⁹ Ein Schuldner fällt aus.

³⁰ Vgl. Schwarz (2004), S. 7.

³¹ Eine Migrationsmatrix erfasst ausgehend von einem Anfangsrating die verschiedenen Übergangswahrscheinlichkeiten eines Kreditnehmers in eine andere Ratingklasse am Ende des Betrachtungszeitraumes.

³² Eigene Darstellung in Anlehnung an Gupton/Finger/Bhatia (1997), S. 25.

³³ Vgl. Schwarz (2004), S. 7; Gupton/Finger/Bahia (1997), S. 9.

³⁴ Forward Rates werden auch Terminzinssätze genannt.

³⁵ Vgl. Gupton/Finger/Bahia (1997), S. 10.

³⁶ Eigene Darstellung in Anlehnung an Schierenbeck (2003), S. 177.