Johannes Merkl 
Kreditrisikosteuerung mit Portfoliomodellen: Funktionsweise der Modelle und Risikoanalyse eines Beispielportfolios 

In den deutschen Kreditinstituten setzt sich immer mehr die Erkenntnis durch, dass die Kreditrisikosteuerung einen wesentlichen Bestandteil des Bankcontrollings darstellt. Bevor Steuerungsmaßnahmen ergriffen werden können, muss zuerst die Höhe des Kreditrisikos quantifiziert werden. Zusätzlich zur Betrachtung des Risikos auf Einzelgeschäftsebene ist dabei vor allem die Risikoquantifizierung auf Gesamtportfolioebene in den Vordergrund gerückt, da zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios Risikozusammenhänge bestehen. Aufgrund dieser Anforderungen hat die Praxis eine Reihe von Kreditportfoliomodellen mit dem Zweck entwickelt, die tatsächliche Risikosituation des Portfolios möglichst gut abbilden zu können. Leider werden diese Modelle in der Praxis jedoch oft ohne das notwendige Hintergrundwissen angewendet, sodass Ergebnisse teilweise fehlerhaft interpretiert werden. Dies kann zu falschen Steuerungsmaßnahmen und damit zur Verschlechterung des Rendite-/Risikoverhältnisses eines Kreditinstitutes führen. Aus diesem Grund ist es die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit, die Funktionsweise von Kreditportfoliomodellen näher zu erklären. Neben einer detaillierten Darstellung von kommerziellen Kreditportfoliomodellen wird anhand daraus abgeleiteter Modelle die Simulation von Kreditrisiken eines Beispielportfolios durchgeführt. Die Arbeit zeigt, dass ein eindeutiger Zusammenhang zwischen den Inputparametern wie Ausfallwahrscheinlichkeit, Ratingklasse und Vertrauensbereich und den daraus resultierenden Ergebnissen besteht. Allerdings ist die alleinige Betrachtung des in der Praxis weit verbreiteten Value at Risk nicht immer ausreichend, sondern es ist oft zusätzlich der gesamte oder erwartete Verlust hinzuzuziehen. Außerdem wird gezeigt, inwieweit Modellannahmen zu Verfälschungen in den Ergebnissen führen können. Zuletzt werden die Vor- und Nachteile der verschiedenen Modellkategorien zusammengefasst.