Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens
Theoretische Analyse und Umsetzung
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Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Energiewissenschaften, Note: 1,5, Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder) (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät), Veranstaltung: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Controlling, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von ...
Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Energiewissenschaften, Note: 1,5, Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder) (Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät), Veranstaltung: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Controlling, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung:
Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um wirtschaftliche Probleme bei den Stadtwerken Leipzig und offenbarte wirtschaftliche Probleme der Stadtwerke Cottbus.
Diese Arbeit bezieht sich auf ein Energieversorgungsunternehmen (EVU) und verfolgt das Ziel, eine Modellierung der Kreditrisiken, welche aus den Geschäftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen.
Die Entscheidung für eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch äußere und innere Einflüsse geprägt. Äußere Einflüsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gründe hierfür liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Marktöffnung und die freie Wahl eines Energieversorgers.
Hinzu kommt 2005 die Vorschrift der Entflechtung vertikal integrierter Energieversorgungsunternehmen, was eine rechtliche und organisatorische Trennung der Netzbetreibung von den übrigen Tätigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Gebühren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern stärken.
Zum anderen findet eine Orientierung an der State-of-the-Art -Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einflüsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt.
Die Kreditrisiken rühren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gläubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschränkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekundärmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die Übertragbarkeit der Modelle und Ansätze zur Bewertung von Kreditrisiken, auf welche in dieser Arbeit an geeigneter Stelle eingegangen wird.
Ein im Vergleich zur Messung von Marktpreisrisiken wichtiger Aspekt ist die schwierigere Datenlage. Zum einen sind Ausfälle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle beobachtet worden. Dies erschwert eine Schätzung der Kreditrisiken, beispielsweise das etwaige Kalibrieren von Scoringmodellen auf beobachte Ausfälle. Zweitens sind die weitaus meisten Kontrahenten nicht kapitalmarktorientiert, was die Verfügbarkeit relevanter Informationen einschränkt. Dennoch sollen kontrahentenindividuell Kreditrisiken quantifiziert werden. Somit werden in dieser Arbeit keine Kreditrisiken aus dem Massenkundengeschäft betrachtet. Dies reduziert die Größe des zu betrachtenden Kontrahentenportfolios.
Gang der Untersuchung:
Unter Berücksichtigung dieser Aspekte werden mittels der vorliegenden Arbeit Vorschläge für die Erweiterung der Risikomessmethodik entwickelt und kritisch gewürdigt. Diese basieren auf Größen zum eintretenden Schaden im Falle eines Ausfalls, was die Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und potentiellen Verlusten für ein beispielhaftes Portfolio im Rahmen einer Verlustverteilung beinhaltet (Credit-Value-at-Risk). Unter dynamischer Portfoliosimulation soll dabei verstanden werden, dass mittels der tagaktuellen Risikoparameter da...
Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um wirtschaftliche Probleme bei den Stadtwerken Leipzig und offenbarte wirtschaftliche Probleme der Stadtwerke Cottbus.
Diese Arbeit bezieht sich auf ein Energieversorgungsunternehmen (EVU) und verfolgt das Ziel, eine Modellierung der Kreditrisiken, welche aus den Geschäftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen.
Die Entscheidung für eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch äußere und innere Einflüsse geprägt. Äußere Einflüsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gründe hierfür liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Marktöffnung und die freie Wahl eines Energieversorgers.
Hinzu kommt 2005 die Vorschrift der Entflechtung vertikal integrierter Energieversorgungsunternehmen, was eine rechtliche und organisatorische Trennung der Netzbetreibung von den übrigen Tätigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Gebühren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern stärken.
Zum anderen findet eine Orientierung an der State-of-the-Art -Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einflüsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt.
Die Kreditrisiken rühren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gläubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschränkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekundärmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die Übertragbarkeit der Modelle und Ansätze zur Bewertung von Kreditrisiken, auf welche in dieser Arbeit an geeigneter Stelle eingegangen wird.
Ein im Vergleich zur Messung von Marktpreisrisiken wichtiger Aspekt ist die schwierigere Datenlage. Zum einen sind Ausfälle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle beobachtet worden. Dies erschwert eine Schätzung der Kreditrisiken, beispielsweise das etwaige Kalibrieren von Scoringmodellen auf beobachte Ausfälle. Zweitens sind die weitaus meisten Kontrahenten nicht kapitalmarktorientiert, was die Verfügbarkeit relevanter Informationen einschränkt. Dennoch sollen kontrahentenindividuell Kreditrisiken quantifiziert werden. Somit werden in dieser Arbeit keine Kreditrisiken aus dem Massenkundengeschäft betrachtet. Dies reduziert die Größe des zu betrachtenden Kontrahentenportfolios.
Gang der Untersuchung:
Unter Berücksichtigung dieser Aspekte werden mittels der vorliegenden Arbeit Vorschläge für die Erweiterung der Risikomessmethodik entwickelt und kritisch gewürdigt. Diese basieren auf Größen zum eintretenden Schaden im Falle eines Ausfalls, was die Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und potentiellen Verlusten für ein beispielhaftes Portfolio im Rahmen einer Verlustverteilung beinhaltet (Credit-Value-at-Risk). Unter dynamischer Portfoliosimulation soll dabei verstanden werden, dass mittels der tagaktuellen Risikoparameter da...
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