@techreport{Dullmann2008Estimating,
abstract = {This paper sets out to help explain why estimates of asset correlations based on equity prices tend to be considerably higher than estimates based on default rates. Resolving this empirical puzzle is highly important because, firstly, asset correlations are a key driver of credit risk and, secondly, both data sources are widely used to calibrate risk models of financial institutions. By means of a simulation study, we explore the hypothesis that differences in the correlation estimates are due to a substantial downward bias characteristic of estimates based on default rates. Our results suggest that correlation estimates from equity returns are more efficient than those from default rates. This finding still holds if the model is misspecified such that asset correlations follow a Vasicek process which affects foremost the estimates from equity returns. The results lend support for the hypothesis that the downward bias of default-rate based estimates is an important although not the only factor to explain the differences in correlation estimates. Furthermore, our results help to quantify the estimation error of asset correlations dependent on the risk characteristics of the underlying data base. --  -- Abh\"{a}ngigkeiten zwischen den Ausfallereignissen von Kreditnehmern sind ein wesentlicher Treiber des Kreditrisikos in Kreditportfolien. Solche Abh\"{a}ngigkeiten werden gew\"{o}hnlich durch Asset-Korrelationen zwischen Firmenwert\"{a}nderungen gemessen. Da Firmenwert\"{a}nderungen nicht beobachtbar sind, werden diese Korrelationen oft aus Zeitreihen von Aktienrenditen oder aus historischen Ausfallraten gesch\"{a}tzt. Beide Ans\"{a}tze haben in der Forschung zu erheblich unterschiedlichen Ergebnissen gef\"{u}hrt. Da empirische Untersuchungen unterschiedliche Stichproben verwenden, ist es bisher nicht m\"{o}glich gewesen, diese Unterschiede zu erkl\"{a}ren. In diesem Arbeitspapier untersuchen wir die Hypothese, dass die beobachteten Unterschiede sich aus unterschiedlichen statistischen Eigenschaften der Sch\"{a}tzmethoden erkl\"{a}ren, die jeweils bei der Sch\"{a}tzung aus Aktienrenditen und aus Ausfallraten verwendet werden. Eine Best\"{a}tigung der Hypothese kann Kreditrisikomanagern eine Hilfestellung geben bei der Auswahl der geeigneten Datenquelle f\"{u}r die Sch\"{a}tzung von Asset-Korrelationen. Um diese Hypothese zu best\"{a}tigen, verwenden wir eine umfassende Simulationsstudie mit einer Vielzahl von Risikoparametern und unterschiedlich gro\ss{}en Kreditportfolien. Wir beobachten, dass die statistischen Methoden eine wichtige Rolle bei der Erkl\"{a}rung der Unterschiede zwischen den Sch\"{a}tzwerten von Asset-Korrelationen basierend auf Aktienrenditen oder Ausfallraten spielen. Es ist grunds\"{a}tzlich empfehlenswert, Aktienrenditen f\"{u}r die Sch\"{a}tzung zu verwenden, da die statistischen Fehler in diesem Fall geringer sind. Diese Beobachtung gilt auch, falls das Modell insofern fehlspezifiziert ist, als die Asset-Korrelationen nicht wie im Model unterstellt \"{u}ber die Zeit konstant sind, sondern einem stochastischen Prozess folgen.},
author = {Klaus D\"{u}llmann and Michael Kunisch and Jonathan K\"{u}ll},
copyright = {http://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungen},
keywords = {C13; G33; G21; 330; Asset correlation; single risk factor model; small sample properties; structural model; Basel II; Kreditrisiko; Kapitalertrag; Rendite; Korrelation; Sch\"{a}tztheorie; Vergleich; Theorie},
language = {eng},
number = {2008,04},
title = {Estimating asset correlations from stock prices or default rates: which method is superior?},
type = {Discussion Paper, Series 2: Banking and Financial Supervision},
url = {http://hdl.handle.net/10419/19781},
year = {2008}
}
