Verfahren zum internen Rating und zur PD-Schätzung im Rahmen von Basel II

Diplomarbeit von Stefan Eichmeier

Zusammenfassung:

Ziel der Diplomarbeit war es die neue Basler Eigenkapitalvereinbarung detailliert darzustellen und mit den bisher geltenden gesetzlichen Bestimmungen zu vergleichen. Anhand der Vorgaben des Basler Ausschusses wurden im Folgenden zulässige statistische Defaultmodelle dargestellt. Es wurden Logitmodelle, parametrische und nichtparametrische diskriminanzanalytische Modelle zur Schätzung der Probability of Default (PD, Ausfallwahrscheinlichkeit) mit ihren theoretischen Grundlagen dargestellt.

Anhand eines Datensatzes einer deutschen Großbank wurden die ermittelten Modelle miteinander verglichen und auf ihre Validität anhand von CAP-Kurven überprüft. Hierbei wurde aufgezeigt, in welchem Ausmaß das von Banken zu hinterlegende Eigenkapital von dem jeweils angewendeten statistischen Default-Modell abhängt. Die Arbeit wurde am Lehrstuhl für Statistik der Universität Regensburg angefertigt. Das daran angeschlossene Institut für Bankinformatik und Bankstrategie hat mich bei der Untersuchung wesentlich unterstützt.

Inhaltsverzeichnis:

	Inhaltsverzeichnis	III
	Abbildungsverzeichnis	V
	Tabellenverzeichnis	VII
	Abkürzungsverzeichnis	X
1.	Einleitung und Gang der Untersuchung	1
1.1	Einleitung	1
1.2	Gang der Untersuchung	2
2.	Bankaufsichtliche Behandlung von Kreditrisiken	4
2.1	Eigenkapitalunterlegungspflicht nach geltendem Recht	4
2.2	Darstellung der Neuen Basler Eigenkapitalvereinbarung	5
2.2.1	Aufbau	5
2.2.2	Standardansatz	6
2.2.3	IRB-Basisansatz	10
2.2.4	IRB-Fortgeschrittenenansatz	15
2.3	Anforderungen an Rating Modelle nach Basel II	16
2.3.1	Aufsichtsrechtliche Anforderungen an die IRBAnsätze	16
2.3.2	Voraussetzungen für die Zulassung des fortgeschrittenen IRB-Ansatzes	17
3.	Ausgewählte statistische Verfahren zur Ermittlung der schuldnerspezifischen PD	19
3.1	Logitmodell	19
3.1.1	Logit-Modelle mit linearen und nichtlinearen Einflussfaktoren	19
3.1.2	Nichtparametrische Logit-Modellierung	24
3.2	Diskrete Hazardratenmodelle	26
3.2.1	Überblick	26
3.2.2	Hazardratenmodelle mit zeitabhängigen Kovariablen	28
3.3	Diskriminanzanalytische Verfahren	30
3.3.1	Parametrische Diskriminanzanalyse	30
3.3.2	Nicht-Parametrische Diskriminanzanalyse	32
3.4	Prognosequalität der Modelle	32
3.4.1	Alpha- und Betafehler	32
3.4.2	Gini-Curve	33
3.4.3	Informations-Entropie	35
4.	Datenbeschreibung	38
4.1	Bemerkungen zum vorliegenden Datensatz	38
4.2	Deskriptive Darstellung der Daten	38
4.3	Verwendete Variablen zur Modellierung	40
5.	Empirische Ergebnisse	42
5.1	Vorgehensweise	42
5.2	Modellergebnisse	42
5.2.1	Logitmodell	43
5.2.2	Diskriminanzanalytisches Modell	51
5.3	Validierung und Bewertung der Modelle nach Basel II-Anforderungen	57
5.3.1	Logitmodell	58
5.3.2	Diskriminanzanalytisches Modell	63
5.4	Zusammenfassung der Modelle	68
5.5	Einfluss der Modellwahl auf die PD einzelner Kreditnehmer sowie deren Folgen für die Eigenkapitalhinterlegungspflicht nach Basel II	69
5.6	Eigenkapitalanforderungen nach Basel II unter Portfoliogesichtspunkten	73
6.	Zusammenfassung und Kritik	76
	Anhang	78
	Literaturverzeichnis	84
	Eidesstattliche Erklärung	87