Stochastie Essentials for the Risk Management of Credit Portfolios - Ludger Overbeck; Gerhard Stahl (Kredit und Kapital, 2003)
Stochastische Grundlagen für das Risikomanagement von Kreditportfolien Neuere Entwicklungen im Portfolio- und Risikomanagement sind von der Suche nach quantitativen Modellen für die Risikobeurteilung motiviert. Mertons Firmenwertmodell wird in einem Portfoliokontext dargestellt. In diesem Zusammenhang werden Verlustverteilungen abgeleitet, insbesondere die Verlustverteilung, die in die gegenwärtige Basel-II-Diskussion einfließt. Eine wichtige Aufgabe des Risikomanagements ist die Zuordnung und Allokation des Risikokapitals auf Geschäftseinheiten und Einzeltransaktionen. Eine Analyse von zwei verschiedenen Allokationsmethoden wird durchgeführt. Die Erste basiert auf dem Konzept des erwarteten Verlustes bei großen Gesamtverlusten, Expected Shortfall Contribution, die Zweite beruht auf Beiträgen der Einzeltransaktion zur Volatilität der Verluste. Es zeigt sich, dass Letztere das Risiko von Kreditnehmern mit kleinem Exposure und schlechtem Rating mit zu viel Kapital unterlegt, da die Volatilität stark von vielen Ausfällen kleiner Exposures beeinflusst wird. Für das Quantil sind die Ausfälle großer Exposures entscheidender. Dies wird vom Expected Shortfall erfasst. Deswegen reagiert eine Allokation basierend auf Expected Shortfall Contribution sensitiver auf Diversifikation und Konzentration, sowohl auf einzelne Namen als auch in Branchen und Regionen. – – Recent developments in portfolio and risk management are driven by the need of quantitative risk assessment. Mertons asset value approach is presented in a portfolio context. Loss distributions are derived and different definitions of economic capital are considered. In particular the loss distribution underlying the current Basel II discussions is derived. A challenging task for risk management is the allocation of the risk capital to business units and single transactions. An analysis of two capital allocation methods is carried out. One based on expected shortfall contribution in credit portfolio modeling and the other based on contribution to the volatility which is the more traditional one. It turns out that the second one overestimates the risk of low rated counterparties with low concentration risk. The reason for this is that at the standard deviation many small losses are important, whereas at the quantile of the loss distribution large but rare losses are more important. This is captured by Expected Shortfall. Therefore Expected Shortfall contribution rewards diversification – name, industry and regional diversification. (JEL G31, G24, G00)
Keywords: G31; G24; G00; 330