Kointegrationskonzepte für die Kreditrisikomodellierung

1 Einleitung.- 2 Methoden der Kointegration und der multivariaten Zeitreihenanalyse.- 2.1 Zeitreihenmodelle.- 2.2 Vektorautoregressive Prozesse.- 2.3 Theone kointegrierter Zeitreihen.- 2.4 Analyse von kointegrierten VAR Systemen.- 2.5 Bootstrap-Verfahren und Monte-Carlo-Simulation.- 3 Ökonomischer Zusammenhang von Konjunktur und systematischen Kreditrisiken.- 3.1 Theoretische Fundierung konjunkturbedingter Ausfallwahrscheinlichkeiten.- 3.2 Risikobegriff und Messung von Kreditrisiken.- 3.3 Ausgewählte empirische Studien zur Untersuchung des Zusammenhangs von Konjunktur und Ausfallwahrscheinlichkeiten.- 3.4 Ergebnisse einer Umfrage zum Kreditrisikomanagement der 100 größten Kreditinstitute in Deutschland.- 3.5 Der Indikatorenansatz - Measurement without Theory?.- 3.6 Vorstellung des eigenen Untersuchungsansatzes.- 4 Empirische Analyse von VAR Modellen der systematischen Kreditrisiken.- 4.1 Datenbasis, Methodik der Untersuchung und Vorauswahl der Indikatoren.- 4.2 Auswahl und Tests der Modellspezifikationen.- 4.3 Kointegrationsanalyse.- 4.4 Rekursive Analyse.- 4.5 Strukturelle Eigenschaften der Ausfallwahrscheinlichkeitensysteme.- 4.6 Prognoseevaluation der VAR Modelle.- 5 Zusammenfassung.- A. Asymptotische Verteilung der Modellschätzer für das saisonal kointegrierte VAR Modell.- B. Verwendetes Datenmaterial.- C. Einheitswurzeltests.- D. Bestimmung der Ordnung der VAR Modelle.- E. Kointegrationsrelationen und Ladungsmatrizen.- F. Berechnung der Pseudoinverse oder Moore-Penrose-Inverse.- G. Impuls Antwort Folgen.- H. Vorhersagefehler-Varianzen.- I. Prognosen und Konfidenzintervalle.- J. Boxplots für die Verteilungen der RMSE-Werte.

Dr. Matthias Wagatha ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Manfred Steiner am Lehrstuhl für Finanz- und Bankwirtschaft der Universität Augsburg.