Schätzunsicherheit oder Korrelation, Welche Risikokomponente sollten Unternehmen bei der Bewertung von Kreditportfoliorisiken wann berücksichtigen?
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
No. 5,
2007
Abstract
The use of probability of default estimates to assess the risks of a credit portfolio should not ignore estimation uncertainty. The latter can be quantified by confidence intervals. But assumptions about dependencies of these intervals are inconsistent with assumptions of conventional credit portfolio models. Based on simulation studies this paper shows, that a model which include estimation uncertainty but ignore default correlation might estimate the real credit risk more correctly than a model that implicates default correlation but ignore estimation uncertainty. The latter is a trait of conventional credit portfolio models. In this paper quantifying of estimation uncertainty based on the idea of confidence intervals and the underlying probability distributions of these intervals.
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Bank Lending, Bank Capital Regulation and Efficiency of Corporate Foreign Investment
Diemo Dietrich, Achim Hauck
IWH Discussion Papers,
No. 4,
2007
Abstract
In this paper we study interdependencies between corporate foreign investment and the capital structure of banks. By committing to invest predominantly at home, firms can reduce the credit default risk of their lending banks. Therefore, banks can refinance loans to a larger extent through deposits thereby reducing firms’ effective financing costs. Firms thus have an incentive to allocate resources inefficiently as they then save on financing costs. We argue that imposing minimum capital adequacy for banks can eliminate this incentive by putting a lower bound on financing costs. However, the Basel II framework is shown to miss this potential.
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Are vendor properies useful indicators to quantify the extent of the default risk
Henry Dannenberg
Risikomanagement im Unternehmen Praxisratgeber für die Einführung und Umsetzung,
2006
Abstract
Für Unternehmen, die ihren Kunden Zahlungsziele einräumen, besteht die Gefahr, daß ein Kunde nach Ablauf der Zahlungsfrist nicht in der Lage ist, die an ihn gestellten Rechnungen zu begleichen. In diesem Fall erleidet der Gläubiger einen Verlust, der unter Umständen die eigene Zahlungsunfähigkeit oder Überschuldung zur Folge haben kann. Um der Gefahr einer eigenen durch den Forderungsverlust bedingten Folgeinsolvenz vorzubeugen, sind von einem Unternehmen hinreichend hohe Reserven in Form von Eigenkapital bzw. Liquidität bereitzustellen, auf die im Schadensfall zurückgegriffen werden kann. Die korrekte Bewertung dieser Reserve ist vor allem unter Allokationsgesichtspunkten interessant. Im vorliegenden Beitrag wird anhand einer Unternehmensbefragung unter ostdeutschen Industriebetrieben untersucht, ob aufgrund von bestimmten Eigenschaften eines Unternehmens, das seinen Kunden Zahlungsziele einräumt, Rückschlüsse auf die Höhe der erforderlichen Eigenkapital- bzw. Liquiditätsreserven möglich sind. Die Untersuchung zeigt, daß Merkmale wie Größe, durchschnittlich gewährte Forderungshöhe, Kundenstruktur und Auslandsaktivität gefunden werden können, anhand derer zwischen Unternehmen mit hohen und Unternehmen mit geringen Forderungsausfallrisiken unterschieden werden kann. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, daß die Bewertung der erforderlichen Reserven zur Deckung des Forderungsausfallrisikos auf Grundlage von Eigenschaften des zahlungszielgewährenden Unternehmens möglich sind.
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The Loss Distribution of the Entrepreneurial Bad Debt Risk – a Simulation-based Model
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
No. 10,
2006
Abstract
The risk of bad debt losses evolves for companies which grant payment targets. Possible losses have to be covered by these companies equity and liquidity reserves. The question of how to quantify the level of risk of bad debt losses will be discussed in this paper. Input values of this risk are the probability of default, exposure at default and loss given default. It is shown how companies can derive probability functions to describe uncertainty and variability for each input value. Based on these probability functions a simulation model is developed to quantify the risk of bad debt losses. Based on an empirical study probability functions for probability of default and loss given default are presented.
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Are vendor properies useful indicators to quantify the extent of the default risk
Henry Dannenberg
Wirtschaft im Wandel,
No. 12,
2005
Abstract
Für Unternehmen, die ihren Kunden Zahlungsziele einräumen, besteht die Gefahr, daß ein Kunde nach Ablauf der Zahlungsfrist nicht in der Lage ist, die an ihn gestellten Rechnungen zu begleichen. In diesem Fall erleidet der Gläubiger einen Verlust, der unter Umständen die eigene Zahlungsunfähigkeit oder Überschuldung zur Folge haben kann. Um der Gefahr einer eigenen durch den Forderungsverlust bedingten Folgeinsolvenz vorzubeugen, sind von einem Unternehmen hinreichend hohe Reserven in Form von Eigenkapital bzw. Liquidität bereitzustellen, auf die im Schadensfall zurückgegriffen werden kann. Die korrekte Bewertung dieser Reserve ist vor allem unter Allokationsgesichtspunkten interessant. Im vorliegenden Beitrag wird anhand einer Unternehmensbefragung unter ostdeutschen Industriebetrieben untersucht, ob aufgrund von bestimmten Eigenschaften eines Unternehmens, das seinen Kunden Zahlungsziele einräumt, Rückschlüsse auf die Höhe der erforderlichen Eigenkapital- bzw. Liquiditätsreserven möglich sind. Die Untersuchung zeigt, daß Merkmale wie Größe, durchschnittlich gewährte Forderungshöhe, Kundenstruktur und Auslandsaktivität gefunden werden können, anhand derer zwischen Unternehmen mit hohen und Unternehmen mit geringen Forderungsausfallrisiken unterschieden werden kann. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, daß die Bewertung der erforderlichen Reserven zur Deckung des Forderungsausfallrisikos auf Grundlage von Eigenschaften des zahlungszielgewährenden Unternehmens möglich sind.
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Measurement of Contagion in Banks' Equity Prices
Reint E. Gropp, G. Moerman
Journal of International Money and Finance,
No. 3,
2004
Abstract
This paper uses the co-incidence of extreme shocks to banks’ risk to examine within-country and across country contagion among large EU banks. Banks’ risk is measured by the first difference of weekly distances to default and abnormal returns. Using Monte Carlo simulations, the paper examines whether the observed frequency of large shocks experienced by two or more banks simultaneously is consistent with the assumption of a multivariate normal or a student t distribution. Further, the paper proposes a simple metric, which is used to identify contagion from one bank to another and identify “systemically important” banks in the EU.
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