Komponenten empirischer Credit Spreads von Banken und deren Abbildung in Unternehmenswertmodellen
Jan Vogelheim
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Jan Vogelheim, Komponenten empirischer Credit Spreads von Banken und deren Abbildung in Unternehmenswertmodellen (2020), Logos Verlag, Berlin, ISBN: 9783832586850
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Beschreibung / Abstract
Während der globalen Finanzmarkt- und Eurokrise sind die Credit Spreads europäischer Banken erheblich gestiegen, was nicht allein auf das Ausfallrisiko zurückzuführen ist. Credit Spreads können empirisch und anhand von Kreditrisikomodellen ermittelt werden. Unternehmenswertmodelle erklären den Ausfall eines Unternehmens ökonomisch anhand der Kapitalstruktur. Die vorliegende Dissertation untersucht den Zusammenhang zwischen Unternehmenswertmodellen und den Komponenten empirischer Credit Spreads von Banken. Die empirische Studie stellt die erste integrierte Analyse der Determinanten der Entwicklung empirischer Credit Default Swap (CDS-) Spreads und der modelltheoretisch fundierten Ausfallwahrscheinlichkeit, Expected Default Frequency (EDF^T^M), europäischer Banken im Zeitraum von 2004 bis Mitte 2015 dar. Insgesamt erweitert die Arbeit die empirische Evidenz zu den Einflussfaktoren von CDS-Spreads und der Validität der EDF von Banken â mit besonderem Fokus auf Finanzmarktkrisen. Das Werk richtet sich an Wissenschaftler, Studierende und Praktiker insbesondere im Risiko- und Portfoliomanagement bei Kredit- und Finanzinstituten.
Inhaltsverzeichnis
- BEGINN
- 1 Einführung
- 1.1 Thematische Einleitung und Zielsetzung
- 1.2 Struktur und Aufbau der Dissertation
- 2 Risikoarten und Credit Spreads
- 2.1 Risikobegriff
- 2.2 Risikoarten von Unternehmensanleihen
- 2.3 Grundlegende Prämienkomponenten von Credit Spreads
- 2.4 Methoden zur Messung des Credit Spreads
- 2.5 Credit Default Swap Spreads
- 2.6 Besonderheiten des Bankensektors
- 3 Unternehmenswertmodelle
- 3.1 Einführung
- 3.2 Grundmodell von Merton (1974)
- 3.3 KMV-Modell
- 3.4 Empirische Validität von Unternehmenswertmodellen
- 3.5 Zwischenfazit
- 4 Einflussfaktoren empirischer Credit Spreads
- 4.1 Statische und dynamische Credit-Spread-Komponenten
- 4.2 Einflussfaktoren von Credit Default Swap Spreads
- 4.3 Einflussfaktoren der Credit Default Swap Spreads von Banken
- 4.4 Expected Default Frequency als Determinante der Credit Default Swap Spreads von Banken
- 4.5 Empirische Studie: Einflussfaktoren der CDS-Spreads europäischer Banken
- 4.6 Zwischenfazit
- 5 Krisenbedingte Credit-Spread-Komponenten und Unternehmenswertmodelle
- 5.1 Empirische Credit Spreads von Banken während Finanzmarktkrisen
- 5.2 Empirische Validität der Expected Default Frequency von Banken während Finanzmarktkrisen
- 5.3 Sprungdiffusionsmodelle und Liquiditätsschocks
- 5.4 Zwischenfazit
- 6 Integrierte Untersuchung der Determinanten der CDS-Spreads und EDF europäischer Banken
- 6.1 Ökonomische Idee
- 6.2 Datenbasis und deskriptive Statistiken
- 6.3 Pooled-OLS-Regression in Logarithmen
- 6.4 Lineare Panel-Regression in Logarithmen
- 6.5 Empirische Validität des systematischen Residualeinflusses als marktweiter Indikator
- 6.6 Determinanten des iTraxx Senior Financials Europe
- 6.7 Risikoprämien europäischer Banken
- 6.8 Analyse des idiosynkratischen Residualeinflusses
- 6.9 Zwischenfazit
- 7 Gesamtbewertung und Ausblick
- 7.1 Gesamtbewertung
- 7.2 Ausblick und Schlussbetrachtung
- Anhang
- A Anhang: Unternehmenswertmodelle
- A.1 Grundmodell von Merton (1974)
- A.2 Empirische Validität der Expected Default Frequency (EDF)
- A.3 Sprungdiffusionsmodell von Merton (1976)
- A.4 Modell von He/Xiong (2012)
- B Anhang: Bedeutung der Risikofaktoren von Banken während Finanzmarktkrisen
- C Anhang: Empirische Studie
- C.1 Einflussfaktoren der Credit Default Swap Spreads europäischer Banken
- C.2 Analyse des systematischen Residualeinflusses
- C.3 Risikoprämien europäischer Banken
- C.4 Analyse des idiosynkratischen Residualeinflusses
- Literaturverzeichnis