We use extreme value theory methods to infer conventionally unobservable connections between financial institutions from joint extreme movements in credit default swap spreads and equity returns. Estimated pairwise co-crash probabilities identify significant connections among up to 186 financial institutions prior to the crisis of 2007/2008. Financial institutions that were very central prior to the crisis were more likely to be bailed out during the crisis or receive the status of systemically important institutions. This result remains intact also after controlling for indicators of too-big-to-fail concerns, systemic, systematic, and idiosyncratic risks. Both credit default swap (CDS)-based and equity-based connections are significant predictors of bailouts. Supplementary materials for this article are available online.

This article seeks to make an assessment of estimation uncertainty in a multi-rating class loan portfolio. Relationships are established between estimation uncertainty and parameters such as probability of default, intra- and inter-rating class correlation, degree of inhomogeneity, number of rating classes used, number of debtors and number of historical periods used for parameter estimations. In addition, by using an exemplary portfolio based on Moody’s ratings, it becomes clear that estimation uncertainty does indeed have an effect on interest rates.

Bei der Kreditrisikobewertung müssen die Parameter Ausfallwahrscheinlichkeit und -korrelation geschätzt werden. Diese Schätzung erfolgt unter Unsicherheit. In der Literatur werden asymptotische Konfidenzregionen diskutiert, um diese Unsicherheit bei der simultanen Schätzung beider Parameter zu bewerten. Diese Regionen setzen allerdings eine sehr lange Datenhistorie für eine genaue Bewertung voraus. Als Alternative bietet sich bei kurzen Datenhistorien Bootstrapping an. Diese Methode ist allerdings deutlich rechenintensiver. Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, ab welcher Anzahl historisch verfügbarer Perioden Bootstrapping und eine Wald-Konfidenzregion zu einer vergleichbaren Bewertung des Kreditrisikos gelangen. Die hier genutzten Methoden führen zu ähnlichen Ergebnissen, wenn über 100 historische Perioden zur Verfügung stehen.

Bei der Kreditrisikobewertung müssen die Parameter Ausfallwahrscheinlichkeit und

-korrelation geschätzt werden. Diese Schätzung erfolgt unter Unsicherheit. In der Literatur werden asymptotische Konfidenzregionen diskutiert, um diese Unsicherheit bei der simultanen Schätzung beider Parameter zu bewerten. Diese Regionen setzen allerdings eine sehr lange Datenhistorie für eine genaue Bewertung voraus. Als Alternative bietet sich bei kurzen Datenhistorien Bootstrapping an. Diese Methode ist allerdings deutlich rechenintensiver. Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, ab welcher Anzahl historisch verfügbarer Perioden Bootstrapping und eine Wald-Konfidenzregion zu einer vergleichbaren Bewertung des Kreditrisikos gelangen. Die hier genutzten Methoden führen zu ähnlichen Ergebnissen, wenn über 100 historische Perioden zur Verfügung stehen.

Die aktuelle Diskussion um den Umfang des Börsengangs der Deutschen Bahn – unter Einbeziehung des Schienennetzes oder nicht – konzentriert sich im wesentlichen auf Fragen der Wettbewerbswirkung und der zukünftigen Belastung des Staatshaushaltes. Eventuelle Vorteile der bestehenden Organisationsform der Deutschen Bahn, also eines vertikal integrierten Eisenbahnunternehmens, das sowohl den Infrastrukturzugang als auch Transportdienstleistungen anbietet, blieben trotz ihrer Bestätigung in einer Vielzahl theoretischer Analysen weitgehend unberücksichtigt. Die Deutsche Bahn äußerte nun die Befürchtung, daß eine solche Separierung Vorteile der vertikalen Integration (sogenannte Verbundvorteile) vermindern würde und somit nicht geeignet sei, die gesamtgesellschaftliche Wohlfahrt zu erhöhen. In einer paneuropäischen Analyse der Produktivität europäischer Eisenbahnunternehmen wird mit dem Fokus der Untersuchung auf etwaige Verbundvorteile überprüft, ob integrierte Eisenbahnunternehmen eine höhere technische Effizienz aufweisen als vertikal separierte Unternehmen. Dazu wird ein Modell erstellt, das die Effizienz der integrierten Produktionstechnologie im Verhältnis zu einer Referenzgruppe virtueller, aus den separierten Unternehmen konstruierter Beobachtungseinheiten berechnet. Die Ergebnisse weisen auf existierende Verbundvorteile für die Mehrzahl der europäischen Eisenbahnunternehmen hin. Dies sollte in der Entscheidung hinsichtlich des Börsengangs der Deutschen Bahn explizite Berücksichtigung finden.

In the course of railway reforms in the end of the last century, national European governments, as well the EU Commission, decided to open markets and to separate railway networks from train operations. Vertically integrated railway companies – companies owning a network and providing transport services – argue that such a separation of infrastructure and operations would diminish the advantages of vertical integration and would therefore not be suitable to raise economic welfare. In this paper, we conduct a pan-European analysis to investigate the performance of European railways with a particular focus on economies of vertical integration. We test the hypothesis that integrated railways realise economies of joint production and, thus, produce railway services on a higher level of efficiency. To determine whether joint or separate production is more efficient we apply a Data Envelopment Analysis super-efficiency bootstrapping model which relates the efficiency for integrated production to a virtual reference set consisting of the separated production technology. Our findings are that in a majority of European Railway companies exist economies of scope.