Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens

{"ID":4105311,"post_title":"Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens","title":"Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens","post_content":"Diplomarbeit aus dem Jahr 2006 im Fachbereich Energiewissenschaften, Note: 1,5, Europa-Universit\u00e4t Viadrina Frankfurt (Oder) (Wirtschaftswissenschaftliche Fakult\u00e4t), Veranstaltung: Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Controlling, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit \u00e4usserst wenige Ausf\u00e4lle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakul\u00e4re Zusammenbr\u00fcche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Ger\u00fcchte 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 Gesch\u00e4ftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen. Die Entscheidung f\u00fcr eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch \u00e4ussere und innere Einfl\u00fcsse gepr\u00e4gt. \u00c4ussere Einfl\u00fcsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gr\u00fcnde hierf\u00fcr liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Markt\u00f6ffnung 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 \u00fcbrigen T\u00e4tigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Geb\u00fchren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern st\u00e4rken. Zum anderen findet eine Orientierung an der State-of-the-Art -Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einfl\u00fcsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt. Die Kreditrisiken r\u00fchren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gl\u00e4ubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschr\u00e4nkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekund\u00e4rmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die \u00dcbertragbarkeit der Modelle und Ans\u00e4tze 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 Ausf\u00e4lle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in der Vergangenheit \u00e4usserst wenige Ausf\u00e4lle beobachtet worden. Dies erschwert eine Sch\u00e4tzung der Kreditrisiken, beispielsweise das etwaige Kalibrieren von Scoringmodellen auf beobachte Ausf\u00e4lle. Zweitens sind die weitaus meisten Kontrahenten nicht kapitalmarktorientiert, was die Verf\u00fcgbarkeit relevanter Informationen einschr\u00e4nkt. Dennoch sollen kontrahentenindividuell Kreditrisiken quantifiziert werden. Somit werden in dieser Arbeit keine Kreditrisiken aus dem Massenkundengesch\u00e4ft betrachtet. Dies reduziert die Gr\u00f6sse des zu betrachtenden Kontrahentenportfolios. Gang der Untersuchung: Unter Ber\u00fccksichtigung dieser Aspekte werden mittels der vorliegenden Arbeit Vorschl\u00e4ge f\u00fcr die Erweiterung der Risikomessmethodik entwickelt und kritisch gew\u00fcrdigt. Diese basieren auf Gr\u00f6ssen zum eintretenden Schaden im Falle eines Ausfalls, was die Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und potentiellen Verlusten f\u00fcr 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...","image":"https:\/\/images.thalia.media\/00\/-\/b42c623703024a10825eeb7324ea8003\/kreditrisikoberechnung-mittels-dynamischer-portfoliosimulation-am-beispiel-eines-energieversorgungsunternehmens-taschenbuch-maik-pehla.jpeg","url":"https:\/\/www.vergleiche.ch\/unterhaltung\/product\/kreditrisikoberechnung-mittels-dynamischer-portfoliosimulation-am-beispiel-eines-energieversorgungsunternehmens\/","min_price":180,"low_price_merchant_id":70254503,"deeplink":"https:\/\/www.awin1.com\/pclick.php?p=40993259006&a=401125&m=13971&pref1=9783838696058","ean":9783838696058,"brand":"undefined"}