The Importance of Estimation Uncertainty in a Multi-Rating Class Loan Portfolio
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
Nr. 11,
2011
Abstract
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.
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Berücksichtigung von Schätzunsicherheit bei der Kreditrisikobewertung: Vergleich des Value at Risk der Verlustverteilung des Kreditrisikos bei Verwendung von Bootstrapping und einem asymptotischen Ansatz
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
Nr. 3,
2009
Abstract
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.
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Schätzunsicherheit oder Korrelation, Welche Risikokomponente sollten Unternehmen bei der Bewertung von Kreditportfoliorisiken wann berücksichtigen?
Henry Dannenberg
IWH Discussion Papers,
Nr. 5,
2007
Abstract
Die Bewertung der Ausfallwahrscheinlichkeiten von Ratingklassen, basierend auf historischen Daten, ist mit Schätzunsicherheit verbunden. Zur Bewertung dieser Unsicherheit werden in der Literatur Konfidenzintervalle diskutiert. Diesen liegen allerdings Annahmen bezüglich der Abhängigkeiten zwischen einzelnen Forderungen zugrunde, die im Widerspruch zu den Annahmen der gängigen Kreditportfoliomodelle stehen. Im vorliegenden Beitrag wird anhand von Simulationsstudien gezeigt, dass eine Berücksichtigung von Schätzunsicherheit in kleinen Portfolios gerechtfertigt sein kann, auch wenn dafür Abhängigkeiten vernachlässigt werden müssen. Die Modellierung der Schätzunsicherheit beruht hier auf der Idee der Konfidenzintervalle und der ihnen zugrundeliegenden Verteilungen. Die Ergebnisse der Arbeit sind vor allem für die Modellierung von Forderungsportfolios in Unternehmen von Interesse.
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