
The Banking Revolution: Navigating Finance in the 21st Century: Navigati
Banken, die von ihrer Aufsichtsbehörde für die Verwendung des auf fortgeschrittenen internen Ratings basierenden (A-IRB)
Ansatzes zugelassen sind, müssen ihre eigenen Schätzungen für die Berechnung ihres Mindestkreditkapitals vorlegen.
Diese Schätzungen stützen sich auf statistische und analytische Modelle zur Vorhersage der Ausfallwahrscheinlichkeit.
Ausfallwahrscheinlichkeit (PD), Verlustquote bei Ausfall (LGD) und Forderungshöhe bei Ausfall (EAD). Diese Arbeit.
konzentriert sich auf die Schätzung der EAD für Banken, die revolvierende Kredite an Großunternehmen vergeben, und.
nutzt die Global Credit Data (GCD) Datenbank.
In dieser Arbeit wird kurz erörtert, warum Risikomanagement, insbesondere Kreditrisikomanagement, wichtig ist.
Wir geben einen Überblick über die bestehende Literatur zur Modellierung von EAD, die bis heute.
weniger im Fokus stand als die Modellierung von PD und LGD.
Unsere prospektive Methodik modelliert sowohl den Kreditsaldo bei Ausfall (EAD) als auch Veränderungen im Kredit.
Limit zum Zeitpunkt des Ausfalls als Zufallsvariablen und modelliert ihre gemeinsame Dynamik über ein zweistufiges Modell.
- Die erste Stufe schätzt die Wahrscheinlichkeit, dass die Limits sinken, während die zweite Stufe.
schätzt die EAD unter der Bedingung, dass sich die Limits ändern. Nach unserem besten Wissen ist unser Ansatz.
ist der erste, der EAD und Änderungen der Kreditlimits direkt für revolvierende Großunternehmen schätzt.
Fazilitäten unter Verwendung der GCD-Datenbank.
Unser Modell legt nahe, dass die wichtigsten Faktoren für die EAD folgende sind: Limit, Saldo, Inanspruchnahme, Risiko.
Rating und die Zeit bis zur Fälligkeit. Wir finden auch Beweise dafür, dass Banken aktiv Limits in.
Wir finden auch Belege dafür, dass Banken ihre Limits im Vorfeld eines Ausfalls aktiv steuern und dass diese Limitänderungen erhebliche Auswirkungen auf die.
Ergebnisse des realisierten EAD.