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RISIKO MANAGER 03.2018

RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

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12 RISIKO MANAGER 03|2018 Variablen Null sind, subtrahiert und anschließend mit -2 multipliziert. Die entsprechende Teststatistik ist asymptotisch Chi-Quadrat-verteilt mit K Freiheitsgraden [vgl. Menard 2010, S. 46 ff.]. Die Testergebnisse sind in Tab. 07 aufgeführt. Die Testergebnisse zeigen, dass alle Regressoren zusammen zum 0,1 Prozent-Niveau signifikant sind. Das Modell hat damit insgesamt eine hohe Erklärungskraft. Wie hoch die Prognosequalität des Modells ist, lässt sich anhand einer Konfusionsmatrix (vgl. Tab. 08) aufzeigen, in der die mittels des Modells prognostizierten Ratingscores den tatsächlichen Ratingscores gegenübergestellt werden: Insgesamt wurden 64 von 124 Ratingscores exakt vorhergesagt. Damit erzielt das Modell eine Hit Rate von 51,6 Prozent. Ein naives Modell, das auf zufälliger Zuordnung der Ratingscores basiert, würde eine Hit Rate von lediglich 14,3 Prozent aufweisen. Darüber hinaus weicht kein prognostizierter Ratingscore um mehr als zwei Stufen vom tatsächlichen Ratingscore ab. Eine Abweichung um mehr als eine Stufe tritt nur in 5,6 Prozent der Fälle auf. Vor dem Hintergrund, dass das Modell nur Tab. 07 Quelle: Eigene Darstellung. Tab. 08 Tatsächlicher Ratingscore Likelihood-Ratio-Test Instrument quantitative Faktoren berücksichtigt und qualitative Faktoren, wie beispielsweise die politischen und sozialen Rahmenbedingungen eines Staats, nur eingeschränkt abbildet, hat das Modell insgesamt eine relativ gute Prognosekraft. Implikationen für die Ratingeinstufung von Staaten lnL 0 lnL β Teststatistik p-Wert Signifikanz -229,28 -148,19 162,19 < 2,2 e -16 *** Quelle: Eigene Darstellung. Konfusionsmatrix Instrument Prognostizierter Ratingscore A B C D E F G Summe A 3 7 0 0 0 0 0 10 B 3 30 3 1 0 0 0 37 C 0 9 7 4 0 0 0 20 D 0 3 4 6 3 0 0 16 E 0 0 1 5 7 1 2 16 F 0 0 0 0 5 4 4 13 G 0 0 0 0 0 5 7 12 Summe 6 49 15 16 15 10 13 124 In der empirischen Untersuchung haben sich bei den Signifikanzen und Odds Ratios das BIP pro Kopf, die Staatsverschuldung in Relation zum BIP sowie der Bankensektor-Stressindikator als wichtigste Risikofaktoren bei Staaten herausgestellt. Nachfolgend wird erläutert, wovon diese Risikofaktoren abhängen, um potenzielle Veränderungen im Rating antizipieren und prognostizieren zu können. Zwischen dem BIP pro Kopf und dem Rating von Staaten wurde ein positiver Zusammenhang nachgewiesen. Das BIP pro Kopf spiegelt den Entwicklungsstand eines Staats wider. Dieser ist abhängig von der Struktur und Produktivität einer Volkswirtschaft. Staaten mit arbeitsintensiver Wertschöpfung haben in der Regel ein geringeres BIP pro Kopf als Staaten mit kapitalintensiver Wertschöpfung, die technologisch fortgeschrittener sind und eine höhere Innovationskraft aufweisen [vgl. Chee et al. 2015, S. 46; Wolff 1991, S. 565 ff.]. Befindet sich ein Staat im Übergangsprozess von einem Entwicklungs- bzw. Schwellenland zu einem Industrieland, dürfte sich dementsprechend das Rating verbessern. Vielen Staaten gelingt dieser Entwicklungsprozess jedoch nicht, da sie bei steigenden Löhnen und Preisen zunehmend ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit verlieren, jedoch gleichzeitig noch nicht zur Produktivität und dem Wertschöpfungspotenzial der Industrieländer aufschließen können. In der Folge stagnieren diese Staaten in ihrer Entwicklung und beim BIP pro Kopf (sog. „Middle-Income-Trap“). Der empirisch festgestellte positive Zusammenhang zwischen dem Rating und dem BIP pro Kopf impliziert dabei, dass die oftmals fehlende Fähigkeit von Staaten, das BIP pro Kopf zu erhöhen, mit einer Begrenzung des Ratings einhergeht. Demnach dürften Staaten mit einem niedrigen Entwicklungsstand und schlechtem Rating Restriktionen unterliegen, in deutlich höhere Ratingklassen aufzusteigen und somit tendenziell in den unteren Ratingklassen verharren. Bei der Staatsverschuldung in Relation zum BIP wurde in der empirischen Untersuchung grundsätzlich ein negativer Einfluss auf das Rating ermittelt. Bei näherer Betrachtung des Datensatzes sind jedoch Ausnahmen festzustellen. So weist beispielsweise Japan mit 218 Prozent des BIP die größte Verschuldung im Datensatz auf, verfügt jedoch gleichzeitig über ein relativ gutes A1-Rating. Dies liegt darin begründet, dass die japanische Staatsverschuldung fast ausschließlich von Inländern gehalten wird [vgl. De Guzman, Sheth 2017, S. 1 ff.]. Für die Bewertung der Schuldentragfähigkeit ist neben der Höhe der Verschuldung demnach auch die Struktur der Verschuldung von Bedeutung, d. h. in welcher Währung die Verschuldung denominiert ist und wer die Verschuldung hält. Es lassen sich pauschal keine Schwellenwerte ermitteln, ab denen die Schuldentragfähigkeit nicht mehr gegeben ist. Das Rating eines Staats kann sich daher nicht

Kreditrisiko 13 Tab. 09 Staaten im Datensatz Instrument Staat Moody’s Rating Abu Dhabi Aa2 F Albania B1 B Angola B2 B Argentina B3 B Armenia B1 B Australia Aaa G Austria Aa1 F Azerbaijan Ba2 C Bahrain B1 B Bangladesh Ba3 C Barbados Caa3 A Belarus Caa1 A Belgium Aa3 F Belize B3 B Bolivia Ba3 C Bosnia and Herzegovina B3 B Brazil Ba2 C Bulgaria Baa2 D Cambodia B2 B Cameroon B2 B Canada Aaa G Chile Aa3 F China A1 E Colombia Baa2 D Costa Rica Ba2 C Cote d‘Ivoire Ba3 C Croatia Ba2 C Cuba Caa2 A Cyprus Ba3 C Czech Republic A1 E Democratic Republic of B3 B the Congo Denmark Aaa G Dominican Republic Ba3 C Ecuador B3 B Egypt B3 B El Salvador Caa1 A Estonia A1 E Ethiopia B1 B Finland Aa1 F France Aa2 F Gabon B3 B Georgia Ba2 C Germany Aaa G Ghana B3 B Greece Caa2 A Guatemala Ba1 C Honduras B1 B Quelle: Eigene Darstellung. Aggregierter Ratingscore Staat Moody’s Rating Hong Kong Aa2 F Hungary Baa3 D Iceland A3 E India Baa2 D Indonesia Baa3 D Iraq Caa1 A Ireland A2 E Israel A1 E Italy Baa2 D Jamaica B3 B Japan A1 E Jordan B1 B Kazakhstan Baa3 D Kenya B1 B Korea Aa2 F Kuwait Aa2 F Kyrgyz Republic B2 B Latvia A3 E Lebanon B3 B Lithuania A3 E Luxembourg Aaa G Macao Aa3 F Malaysia A3 E Maldives B2 B Malta A3 E Mexico A3 E Moldova B3 B Mongolia Caa1 A Montenegro B1 B Morocco Ba1 C Mozambique Caa3 A Namibia Ba1 C Netherlands Aaa G New Zealand Aaa G Nicaragua B2 B Nigeria B1 B Norway Aaa G Oman Baa2 D Pakistan B3 B Panama Baa2 D Papua New Guinea B2 B Paraguay Ba1 C Peru A3 E Philippines Baa2 D Poland A2 E Portugal Ba1 C Qatar Aa3 F Republic of the Congo Caa2 A Aggregierter Ratingscore Staat Moody’s Rating Romania Baa3 D Russia Ba1 C Rwanda B2 B Saudi Arabia A1 E Senegal Ba3 C Serbia Ba3 C Singapore Aaa G Slovakia A2 E Slovenia Baa1 D South Africa Baa3 D Spain Baa2 D Sri Lanka B1 B St. Vincent and the Grenadines B3 B Suriname B1 B Sweden Aaa G Switzerland Aaa G Taiwan Aa3 F Tajikistan B3 B Thailand Baa1 D Trinidad & Tobago Ba1 C Tunisia B1 B Turkey Ba1 C Uganda B2 B Ukraine Caa2 A United Kingdom Aa2 F United States of America Aaa G Uruguay Baa2 D Vietnam B1 B Zambia B3 B Aggregierter Ratingscore

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