Date post: | 06-Apr-2016 |
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1Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Vorlesung GesamtbanksteuerungAdressenrisikomanagement
Dr. Klaus Lukas
Dr. Karsten Geiersbach (CIA)
2Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Adressenrisikomanagement
GliederungTeil I• Grundlagen• Rating
Teil II• Einzelkreditbepreisung• Kreditportfoliomodelle• KreditportfoliosteuerungTeil IIISpreadrisiko
Ziele / Erwartungenan die heutige
Veranstaltung?
3Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten (Moody's)
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
Aaa Aa A Baa Ba BBonitätseinstufung
Ausfall-wahrschein-
lichkeit
Eigenkapital-unterlegung; risikounab-hängig: 8 %
investiv spekulativ
Grundlagen
regulatorisches (= aufsichtlich notwendiges) Kapital
ökonomisches (= betriebswirtschaftlich notwendiges) Kapital
=> Unterschied zwischen regulatorischem und ökonomischem Kapital fördert das Umgehen aufsichtlicher Kapitalvorschriften und das Eingehen höherer Risiken
4Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Grundlagen
Risiko versus Unsicherheit- Unsicherheiten sind nicht mit Risiken gleichzusetzen
- Risiko, wenn Ereignisse mit Wahrscheinlichkeiten unterlegt werden können.
- Risiko i.w.S.: Positive (Chance) und negative (Risiko i.e.S.) Abweichung einer Zufallsvariable von ihrem Erwartungswert.
- Risiko: „Mögliche negative Abweichung der tatsächlichen von der geplanten Entwicklung bzw. die Möglichkeit von negativen künftigen Auswirkungen auf die wirtschaftliche Lage.“
- Negative Veränderung von Chancen wird nicht als Risiko betrachtet. Quelle: Handbuch Risiko der Kasseler Sparkasse
„Risk comes from not knowing
what you‘re doing.“(Warren Buffett)
5Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Unerwartete - Erwartete VerlusteRisikoübernahme als bewußtes und systematisches Eingehen von Risiken.
• das Institut muss mit Ausfällen „rechnen“
• aufgrund von Erfahrungen können erwartete Verluste statistisch erfasst werden und quantifiziert/geschätzt werden; sie bekommen somit den Charakter von Kosten
• Unerwartete Verluste werden auf ihre Eintrittswahrscheinlichkeit abgeschätzt
• für die Abdeckung unerwarteter Verluste ist ein Eigenkapitalpolster erforderlich (Eigenkapital = Risikokapital)
• Bei Kreditinstituten wird die Mindest-Eigenkapitalunterlegung auch der Höhe nach durch die Bankenaufsicht festgelegt (BaFin: Anlegerschutz, Investitionsschutz, Systemschutz)
Grundlagen
6Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
sieheBeispiel
Grundlagen
Quelle: DSGV
7Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditrisiko als Ausdruck des unexpected loss / unerwarteter Verlust
Ausfallrisiko
= innerhalb des Konfidenzniveaus über den expected loss hinausgehender
Bonitätsrisiko
insolvenzinduzierter möglicher Kreditausfall
migrationsinduzierter möglicher Wertverlust
Periodenrechnung Barwertige Rechnung
verrechnete Standard-Risikokosten < Ist-RisikokostenKredit-Risikoergebnis < 0 (unerwartete Kreditverluste)
ex ante
ex post
Quelle: Schierenbeck, Ertragsorientiertes Bankmanagement, 2003, S. 154.
Grundlagen
8Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Grundlagen
„Beispielsweise verwenden Banken auch heute noch Modelle (wie value-at-risk), welche annehmen, dass alle Risiken
bekannt seien und sich präzise berechnen ließen, obgleich diese illusorische Ge-
wissheit zur globalen Finanzkrise beigetragen hat, statt sie zu verhindern.“
(G. Gigerenzer, Risiko, 2013, S. 69 f.)
9Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Adressenrisikomanagement
GliederungTeil I• Grundlagen• Rating
Teil II• Einzelkreditbepreisung• Kreditportfoliomodelle• KreditportfoliosteuerungTeil IIISpreadrisiko)
10Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Rating und Scoring für die Risikoklassifizierung
RisikoadjustiertesPricing
Kredit-portfolio-steuerung
Rating
Quelle: DSGV
11Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Rating
Was ist Rating?- Rating ist eine Einschätzung der Kreditqualität, d.h. die
Beurteilung der Wahrscheinlichkeit des Zahlungsverzugs oder Zahlungsausfalls.
- Unterschiedliche Bonitäts- und Risikofaktoren werden zu einem Gesamturteil verdichtet und i.d.R. als Buch-stabensymbol auf einer (ordinalen) Skala dargestellt.
- Zuordnung zu einer bestimmten durchschnittlichen Ausfallwahrscheinlichkeit je Ratingklasse
- Siehe auch Ratingagenturverordnung (CRA III; Verordnung (EU) Nr. 462/2013); CRR (Art. 111 – 191)Ausführlicher vgl. M. Berndt/U. Schneider-May: Kreditgeschäft: Risikoklassifizierungs-verfahren, in Geiersbach/Prasser (Hrsg.): Prüfung der Gesamtbanksteuerung, 2014.
12Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Masterskala
CCC
PDin (BP)
1 AAA Aaa2 AA+ Aa13 AA Aa24 AA- Aa35 A+ A17 A A28 A- A3
2 12 BBB+ Baa13 17 Baa24 305 40 BBB-6 60 BB+7 908 130 Ba29 200 BB-
10 300 B+11 440 B112 670 B213 1000 B- B314 150015 200016 Nur EWB
17Abgabe an die
Rechtsabteilung
18Eröffnetes Insol-venzverfahren
Ba3
B
D
1
BBBBaa3
Ba1BB
MASTERSKALA Externe Ratings
Klassen S&P MOODY‘S
Fein-unterteilung der Klasse „1“
Bsp.: PD = 200 bedeutet:
Es ist wahrscheinlich, dassvon 100 Unternehmen mitder Ratingklasse 9 in den nächsten 12 Monaten2 Unternehmen (2%)ausfallen werden.
Rating
Quelle: DSGV
13Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Zahl der Ausfälle(kumuliert)
0
2
4
6
8
10
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40
Anzahl der Kreditnehmer (aufsteigend geordnet z.B nach Eigenkapitalquote)
Zufallsmodell
Fläche B
Fläche ARealistisches Rating
Perfekte Information
Power = Fläche BFläche A + Fläche B
Die Power als Maßstab für Trennfähigkeit
Alle Ratings wurden bezüglich der Trennfähigkeit (Prognosequalität) optimiert
Rating
Quelle: DSGV
14Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Zusammenführung von qualitativen Faktoren mit hoher Trennfähigkeit : Qualitatives Rating
…
…
Planungssysteme
…
Ausbildung
…. Kundenabhängigkeit
…
…
Beispiele für qualitative Faktoren
Zusammengeführt werden mehrere Faktoren mit hoher Trennfähigkeit und geringer Korrelation. Naturgemäß nimmt jedoch der zusätzliche Beitrag (Grenznutzen) eines jeden zusätzlichen Faktors zur Power des Gesamtmodells ab.
Die zusätzliche Power sinkt !
Rating
Quelle: DSGV
15Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Fiktives Beispiel: Firmenkundenrating
Alle Angaben, wie z.B. Kennzahlen, Gewichte, sind zufällig gewählt.
16Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Rating
17Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Adressenrisikomanagement
GliederungTeil I• Grundlagen• Rating
Teil II• Einzelkreditbepreisung• Kreditportfoliomodelle• KreditportfoliosteuerungTeil IIISpreadrisiko
18Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
– Die Profitabilität des Kreditgeschäftes wird in vielen Kreditinstituten durch unzureichende Risikodifferenzierung beeinträchtigt
• Der aktuelle Differenzierungsgrad zwischen Krediten mit unterschiedlicher Besicherung ist zu gering
• Der aktuelle Differenzierungsgrad zwischen Krediten mit unterschiedlicher Ratingklasse ist zu gering
– Zielsetzung der Einzelkreditbewertung ist die Berechnung risikoadjustierter Bonitätsprämien
• Erwartete Verluste und Risikokapitalverzinsung sind zu bestimmen
• Diese Bonitätsprämie ist nach Risikofaktoren zu differenzieren
• Die so ermittelte Bonitätsprämie ist eine Voraussetzung für eine moderne Kreditorganisation und den Kredithandel
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
19Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Verfahren zur Einzelgeschäftskalkulation/Bonitätsprämienbestimmung
• ... Standardkondition
• ... Ratingbasiertes risikoadjustiertes Pricing
• ... Optionspreismodell
Annahmen bei Standardkonditionen
Vollkostenansatz
Standardrisikokosten und -eigenkapitalkosten
Standardgewinnbeitrag
Keine Risikodifferenzierung nach Bonitäten und/oder Sicherheiten
Einzelkreditbepreisung
Optionspreisansatz
Ausfall
Wert
Zeit
Fremdkapital
Ratingbasierter AnsatzJahr 0 Jahr 1 Jahr 2 …
1 …2 …3 …4 …5 …D …
Anteil der voraussichtlichausfallenden Unternehmen
Quelle: DSGV
20Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
ZIELSETZUNG BONITÄTSPRÄMIENBESTIMMUNG
AprilMärz
Februar
Januar2000
AAAAAA
BCCC
Bonität Sicherheiten
LaufzeitTilgungs-modalitäten
...ZielsetzungAuf Einzelgeschäft berechnete Bonitätsprämie, differenziert nach:
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
21Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
MIGRATIONSMATRIX S&P, 1981 - 1997in Prozent
AAAAA
ABBB
BBB
CCCD
0,9080,0080,0010,0000,0000,0000,0010,000
AAA0,0830,9100,0250,0030,0010,0010,0000,000
AA0,0070,0750,9100,0590,0060,0030,0040,000
A0,0010,0060,0540,8690,0750,0050,0110,000
BBB0,0000,0020,0030,0130,0900,8340,1150,000
B0,0000,0000,0000,0010,0090,0370,6630,000
CCC0,0000,0000,0010,0020,0120,0540,1851,000
D
Wanderungsbewegungenzwischen Rating-Klassen
Ausfall eines Kredites
11111111
å
Der Wert 0,054 gibt die Wahrscheinlickeit an, dassein ursprünglich mit A gerateter Kredit innerhalbeines Jahres in die Ratingklasse BBB migriert
0,0010,0010,0070,0530,8060,0660,0200,000
BB
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
22Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
ZUSAMMENSETZUNG KREDITKONDITION
* Marktaufschlag beinhaltet zusätzlichen Verzinsungsanspruch VaR sowie ggf. "Marktintransparenzaufschlag"** Relativ zu einem Benchmarkportfolio
Options-prämie("fairerPreis")
Kredit-kosten• Hand-
lungs-kosten
• Oppor-tunitäts-kosten
Risiko-kapital-verzin-sung
Markt-auf-schlag*
WesentlichestatistischeGrößen• Erwartete
Verluste• Risikokapital-
verzinsung**
Er-warteteVerluste
Bonitätsprämie
Preis
Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV
23Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Die Preisstellung muß sich auch nach der Bonität richten.
Kundenverlust-potenzial
Verlustkunden-potenzial
Bon
itäts
präm
ie
undifferenziertes Pricing
Faire Prämie
RatingAAA BBB CCC
Einzelkreditbepreisung
24Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Vergleich von Vorkalkulation und Bonitätsprämie
Grundschuld 1 2 3 4 5
0 %
50 %
100 %
-0,45 -0,26
-0,53 -0,47 -0,21
-0,54 -0,52 -0,40
0,48 3,42 12,92
0,93 4,83
0,08 1,55
RatingVorkalkulation:
0,55 %
Pricing-Beispiel
Einzelkreditbepreisung
25Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Adressenrisikomanagement
GliederungTeil I• Grundlagen• RatingTeil II• Einzelkreditbepreisung• Kreditportfoliomodelle• KreditportfoliosteuerungTeil IIISpreadrisiko
26Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditportfoliomodelle
Nutzen von Portfoliomodellen:– Vollständiges Kreditportfolio wird analysiert
– Vorausschauende, wertorientierte Risikobetrachtung– Risikomaß (VaR) berücksichtigt mehrere Faktoren, deren Einfluß
messbar gemacht wird• Schadenshöhe, Besicherung
• Bonität
• Diversifikation bzw. Konzentration
– Synergien zur risikoadjustieren Bepreisung von Krediten
– Zukunftsrichtung der Bankenaufsicht
– Grundlagen für modernes Risikomanagement und -controlling
– Basis zur Ableitung von Steuerungsmaßnahmen
– …
27Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditportfoliomodelle
– Modelle können die Zukunft nicht prognostizieren• keine sog. Punktprognose möglich
• nur erwarteter Verlust und unerwarteter Verlust unter „Restrisiko“ als verdichtete Informationen
– Den speziellen Kreditnehmer, der ausfällt, kann man mit den Modellen nicht erkennen
• aber marginales Risiko eines Kreditnehmers ist erkennbar
– „Das Restrisiko kann schlagend werden.“
– Modellrisiko• falsche Parameter, fehlerhafte Datenerfassung
• Kreditnehmereinheiten nicht beachtet ...
28Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditportfoliomodelle
– Fortlaufende Überprüfung der Modellannahmen• Erfüllung der Voraussetzung für den Modelleinsatz?
• Sind alle Inputdaten qualitativ sauber vorhanden?
• Ist das Modell für mein konkretes Portfolio das richtige?
– Ergänzende Stresstests• Zum Beispiel, wie reagierte das Modell/Portfolio auf Veränderungen in
den Ausfallwahrscheinlichkeiten?
– Back-Testing des Modells
– …
– Verstehen, was man tut!
Konsequenzen für den Modelleinsatz:
29Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditportfoliomodelle
– Generell: Unterscheidung nach dem implizierten Risiko-begriff, Beachtung von Korrelationen, technischen Grundkonzeption
– Modell Credit Metrics• 1997 erstmals von JP Morgan vorgestellt• Simulationsmodell, ursprünglich amerikanischer Bond-Markt• Korrelation von Aktienkursen
– Modell Credit Risk+• 1997 veröffentlicht von Credit Suisse Financial Products (CSFP)• setzen von Annahmen, die es erlauben, die Portfolioverlustverteilung
analytisch, also ohne Simulationen, zu bestimmen
– Modell KMV• optionspreistheoretischer Ansatz
– Modell CreditPortfolioView• 1997 entwickelt von Thomas Wilson• CPV-Macro (makroökonomische Daten) vs. CPV-Direct (beobachtete
Ausfälle)Quelle: DSGV
30Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
DARSTELLUNG VaR (= ÖKONOMISCHER EIGENKAPITALBEDARF)
* VaR bei einem Konfidenzniveau von 95%** VaR bei einem Konfidenzniveau von 99%
*** Ein Konfidenzniveau von 95% bedeutet, dass innerhalb dieses Intervalls 95% der auftretenden Ergebnisse zu finden sind,d.h. in einem von 20 Fällen liegt das Ergebnis außerhalb
Quelle: DSGV
Wahrschein-lichkeit
Wert-änderungErwartete
WertänderungKonfidenzniveau*** 95%
Konfidenzniveau 99%
VaR*
VaR**
Weitere Größen, z.B. Volatilität, sind
ebenfalls aus der Kurve ablesbar
ILLUSTRATIV
Grundlagen
max. Wertänderung
Risikobeitrag
Mittelwert = Conditional-
VaR
31Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
AUSFALLKOMBINATIONEN MIT ZWEI KREDITEN ILLUSTRATIVES BEISPIEL
OHNE BONITÄTSÄNDERUNGEN
Basisfall
Kredit-nehmerAKredit-nehmerB
100
500
Zah-lungin t1
10%
5%
Ausfallwahr-schein-lichkeit
Ausfall-volumen
0
500
100
600
Wahrscheinlich-keit
85,5% = 0,9 × 0,95
4,5% = 0,9 × 0,05
9,5% = 0,1 × 0,95
0,5% = 0,1 × 0,05
100%
Kredit-nehmer A
Kredit-nehmer B
t0
0,1
0,90,05
0,95
* Unbesicherter Zahlungsstrom
Quelle: DSGV
*
*
*
0,05
0,95*
**
Kreditportfoliomodelle
32Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
ÜBERSICHT CPV
Quelle: DSGV
Makro-simulation
Mikro-simulation
ÄußereEin flüsse
KorreliertesZiehen
Risiko-segmente
Migrations-matrix
Wert-änderung
Wahrschein-lichkeit
VaR
Aggre-gation
Portfolio-daten
ErwarteteWert-änderung
Simulation alspraktische Um-
setzung
KombinatorischerFall als theoretisches
Gerüst
Kreditportfoliomodelle
„unbesicherte Cashflows“
Ausführlicher vgl. C. Claßen: Kreditgeschäft: Adressenausfallrisiken,in Geiersbach/Prasser (Hrsg.): Prüfung der Gesamtbanksteuerung, 2014.
33Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditportfoliomodelle
Quelle: DSGV
34Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Kreditportfoliomodelle
BEISPIEL MIT ZWEI KREDITPORTFOLIOSILLUSTRATIVES BEISPIEL OHNE BONITÄTSÄNDERUNGEN BEISPIEL
* (5 × 20 Mio. €) × 0,01 = 1 Mio. € bzw. (100 × 1 Mio. €) × 0,01 = 1 Mio. €** Hier gilt: Kreditvolumen = Summe der unbesicherten Zahlungsströme
Quelle: DSGV
Portfolio A Portfolio B• 5 Kredite à 20 Mio. €• Ausfallwahrscheinlichkeit je Kredit: 1%
• 100 Kredite à 1 Mio. €• Ausfallwahrscheinlichkeit je Kredit: 1%
1 Mio. € 20 Mio. €
VaR
Konfidenzniveau99,9%
Wahrscheinlichkeit
Wert-änderung 1 Mio. € 4 Mio. €
VaR
Konfidenzniveau99,9%
Wahrscheinlichkeit
Wert-änderung
Erwarteter Verlust*VaRKreditvolumen**
= 1 Mio. €= 19 Mio. €= 100 Mio. €
Erwarteter Verlust*VaRKreditvolumen**
= 1 Mio. €= 3 Mio. €= 100 Mio. €
35Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Adressenrisikomanagement
GliederungTeil I• Grundlagen• Rating
Teil II• Einzelkreditbepreisung• Kreditportfoliomodelle• KreditportfoliosteuerungTeil IIISpreadrisiko
36Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Arten von Kreditderivaten
blau = schwebende Geschäfte
Credit Default Swaps
Credit Spread Options
Total Return Swaps
Credit Linked Notes
Vier Grund-
strukturen
Quelle: Vortrag SGVHT Sparkassenprüfertag 2001
37Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Einsatz von Kreditderivaten
Marktpartner, der ein Kreditrisiko
übernimmt
Sicherungs-geber
(protection seller)
Marktpartner, der ein Kreditrisiko
veräußert
Sicherungs-nehmer
(protection buyer)
zahlt eine in Basispunkten
ausgedrückte Prämie
zahlt Default Payment (cash settlement oder physical settlement)
im Falle des Credit Events
Quelle: Vortrag SGVHT Sparkassenprüfertag 2001
38Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Einsatz von Kreditderivaten
Quelle: Monatsbericht Dt. Bundesbank, S. 61, 12/2010.
39Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Wertorientierte Steuerung unter Einhaltung regu-latorischer Ne-benbedingung
Ökonomisches EK Regulatorisches EK
Aus
last
ung
Zu hoch
Zu gering
Ineffizient (Konzentra-tionsrisiken)
Effizient (Diversi-fikation)
Effizienz
Optimierung Effizienz bei angestrebtem Risikoniveau
Vermeidung regulatorischer
Engpass
Mini-mum*
Kernkapital-verhältnis
Basis der Portfoliosteuerung ist der Auslastungsgrad und die Nutzungseffizienz des ökonomischen Eigenkapitals
*Regulatorisches Minimum 4%, Erfahrungswert operativ notwendiges Minimum 5,5%
Kreditportfoliosteuerung
Quelle: DSGV
40Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Adressenrisikomanagement
GliederungTeil I• Grundlagen• Rating
Teil II• Einzelkreditbepreisung• Kreditportfoliomodelle• KreditportfoliosteuerungTeil IIISpreadrisiko
41Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Einordnung von Spreadrisiken
Spreadrisiken
Quelle: DSGV Interpretationsleitfaden MaRisk, Version 5.1 (Februar 2014)
42Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
Was sind Spreadrisiken?•Credit-Spread: Renditeaufschlag für die Übernahme eines Bonitäts- oder Ausfallrisikos1)
•Credit-Spread-Risiko: Risiko, dass sich der Risikoaufschlag eines Finanzproduktes gegenüber dem gewählten Referenz-Instrument im Zeitablauf verändert. 1)
• Spezifisches Zinsrisiko•BaFin - Leitfaden vom 12. Dezember 2011: Aufsichtliche Beurteilung bankinterner Risikotragfähigkeitskonzepte:
1) Quelle: RISKBalance, Spreadrisiken, 19.09.2012, S. 7 f.
43Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
44Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
45Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
46Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
47Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
48Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
49Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Spreadrisiken
50Vorlesung Adressenrisikomanagement, 14.12.2015
Informations-/Literaturquellen: z.B.• www.bis.org (insbes. „Entwicklung von Modellen zum Kreditrisiko: aktuelle Verfahren und Verwendung“; http://www.bis.org/publ/bcbs49de.pdf)
• www.bafin.de und www.bundesbank.de
• K. Geiersbach / S. Prasser (Hrsg.): Prüfung der Gesamtbanksteuerung, 2014
• H. Schierenbeck, Ertragsorientiertes Bankmanagement, 2008, insbes. Band 2,
• B. Rolfes, Gesamtbanksteuerung,
• T. Hartmann-Wendels, A. Pfingsten, M. Weber, Bankbetriebslehre
• F. Bröker, Quantifizierung von Kreditportfoliorisiken,
• Eller, Gruber, Reif: Handbuch Kreditrisikomodelle und -derivate,
• A. Oehler, Kreditrisikomanagement: Portfoliomodelle und Derivate,
• L. Johannig / B. Rudolph: Handbuch Risikomanagement, insbes. Kap. 3 „Risikomanagement für Kreditrisiken“
• EZB: „Ratingagenturen: Entwicklungen und politische Grundsatzfragen“, Monatsbericht 05/2009
• Monatsbericht Dt. Bundesbank: Entwicklung, … für Kreditausfall-Swaps, 12/2010
Adressenrisikomanagement