Vergleichende Analyse alternativer Kreditrisikomodelle - Mark Wahrenburg; Susanne Niethen (Kredit und Kapital, 2000)
Vergleichende Analyse alternativer Kreditrisikomodelle In den letzten Jahren wurden verschiedene Modelle entwickelt, um das Ausfallrisiko von Banken unter Berücksichtigung von Portfolioeffekten zu quantifizieren. Bisher hat sich kein Ansatz als allgemein akzeptierter Standard durchsetzen können. Da die Modelle grundlegende konzeptionelle Unterschiede aufweisen und unterschiedliche empirische Inputdaten verwenden, hat die Auswahl eines Kreditrisikomodells unter Umständen einen erheblichen Einfluß auf die Kreditportfoliosteuerung der Bank. In diesem Beitrag soll deshalb geklärt werden, ob die Modelle systematisch abweichende Value-at-Risk-Werte berechnen und worin die Ursachen für auftretende Abweichungen liegen. Zunächst wird gezeigt, daß die bestehenden Kreditrisikomodelle in zwei grundlegende Klassen eingeteilt werde können: Assetwert-basierte Modelle und auf Ausfallraten basierende Modelle. Am Beispiel eines Musterportfolios von Krediten an deutsche Baufirmen werden zwei Vertreter der Modellklassen (CreditMetrics und CreditRisk*) verglichen und der Effekt der unterschiedlichen empirischen Inputparameter auf die Risikoergebnisse abgeschätzt. Die Analyse zeigt erhebliche Unterschiede zwischen den Modellen. Eine Analyse der Abweichungsursachen ergibt allerdings, daß der Grund für die großen Value-at-Risk-Unterschiede in erster Linie in den unterschiedlichen empirischen Inputdaten liegt, welche zu unterschiedlichen impliziten Korrelationsannahmen führen. Es wird gezeigt, wie die Modellparameter gewählt werden müssen, um identische Korrelationen zu erzeugen. Bei konsistenten Korrelationsannahmen stimmen die Ergebnisse beider Modelle weitgehend überein. (JEL G 11, G 21, C 19) – – Comparative Analysis of Alternative Credit Risk Models Various models have been developed in recent years for quantifying banks' default risks with the portfolio effects of such risks being taken into account. So far, no approach has been able to establish itself as the generally accepted standard. Since the models show fundamental conceptual differences for using different empirical input data, the credit-risk model choice may have a considerable impact on banks' credit portfolio management. The purpose of this contribution therefore is to clarify whether models permit to calculate systematically deviating value-at-risk figures and, if so, what the origins of such deviations are. This contribution initially shows that the existing credit risk models may be divided into two categories: asset value-based models and default rate-based models. On the basis of a model portfolio of loans to German construction firms, the protagonists of the two model classes (CreditMetrics and CreditRisk*) are compared estimating the effects of the differing empirical input parameters on risk results. The analysis shows substantial differences between the models. However, an examination of the reasons explaining the deviations show that the wide value-at-risk variations primarily stem from the differences in the empirical input data leading to different assumptions for implied correlations. This contribution demonstrated how to choose model parameters to generate identical correlations. The results of both models are largely congruent where the correlation assumptions are consistent
Keywords: G11; G21; C19; 330