Advertisement

Controlling & Management

, Volume 56, Issue 2, pp 145–150 | Cite as

Die Verlustquote bei Handelskreditausfällen – Eine empirische Untersuchung in Deutschland

  • Henry Dannenberg
Praxis | Artikel
  • 169 Downloads

1. Einleitung

Gewährt ein Unternehmen seinen Kunden einen Handels- beziehungsweise Lieferantenkredit, stellt das auch für den Controller eine Herausforderung dar. So sind die mit der Kreditgewährung verbundenen Kosten zu bestimmen, um bei der Preisbildung berücksichtigt werden zu können. Insbesondere die Risikokosten, also die erwarteten Verluste und Eigenkapitalkosten, sind zu ermitteln (vgl. Dannenberg 2011). Das Ausfallrisiko hängt dabei von verschiedenen Größen ab. Am bekanntesten ist sicherlich die Ausfallwahrscheinlichkeit. Aber auch die Höhe der gewährten Forderung zum Ausfallzeitpunkt (Exposure at Default EAD) und die Verlustquote (Loss Given Default LGD) sind für jeden Kredit zu ermitteln. Während zur Bewertung der Ausfallwahrscheinlichkeit beispielsweise auf die Hilfe von Auskunfteien zurückgegriffen werden kann und die Höhe einer Forderung zum Ausfallzeitpunkt für viele Unternehmen vermutlich recht gut prognostizierbar ist, mangelt es jedoch oft aufgrund geringer Fallzahlen...

Literatur

  1. 1.
    Altman, E. I./Kishore, V. M. (1996): Almost Everything You Wanted to Know about Recoveries on Defaulted Bonds, in: Financial Analysts Journal, Nov./ Dec., S. 57 – 64.Google Scholar
  2. 2.
    Altman, E. I./Resti, A./Sironi, A. (2001): Analyzing and Explaining Default Recovery Rates, A Report Submitted to The International Swaps & Derivatives Association.Google Scholar
  3. 3.
    Araten, M./Jacobs Jr. M./Varshney, P. (2004): Measuring LGD on Commercial Loans: An 18-Year Internal Study, in: The RMA Journal, May, S. 28 – 35.Google Scholar
  4. 4.
    Asarnow, E./Edwards, D. (1995): Measuring Loss on Defaulted Bank Loans: A 24-Year Study, in: The Journal of Commercial Lending, March, S. 11 – 23. 5. Basel Committee on Banking Supervision (2005): „International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards A Revised Framework“, Updated November 2005, URL: http://www.bis.org/publ/bcbs118.pdf (06.03.06).
  5. 5.
    Basel Committee on Banking Supervision (2005): „International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards A Revised Framework“, Updated November 2005, URL: http://www.bis.org/publ/bcbs118.pdf (06.03.06).
  6. 6.
    Bosworth, E./Eales, R. (1998): Severity of Loss in the Event of Default in Small Business and Larger Consumer Loans, in: The Journal of Lending & Credit Risk Management, May, S. 58 – 65.Google Scholar
  7. 7.
    Dannenberg, H. (2005): Sind Kreditoreneigenschaften als Indikatoren zur Quantifizierung der Höhe des Forderungsausfallrisikos nutzbar?, in: Wirtschaft im Wandel 12/2005, S. 388 – 396.Google Scholar
  8. 8.
    Dannenberg, H. (2006): Die Verlustverteilung des unternehmerischen Forderungsausfallrisikos – Eine simulationsbasierte Modellierung, in: IWH-Diskussionspapiere 10/2006.Google Scholar
  9. 9.
    Dannenberg, H. (2011): Was kostet ein Lieferantenkredit?, in: Controller Magazin, 2/2011, S. 82 – 87.Google Scholar
  10. 10.
    Davydenko, S. A./Franks, J. R. (2008): Do bankruptcy codes matter? A study of defaults in France, Germany and the UK, in: The Journal of Finance, Vol. 63 LXIII, No. 2, S. 565 – 608.Google Scholar
  11. 11.
    Franks, J./Servigny de, A./Davydenko, S. (2004): A Comparative Analysis of the Recovery Process and Recovery Rates for Private Companies in the U. K., France and Germany, Working Paper, Standard & Poor’s Risk Solution, May, S. 1 – 93.Google Scholar
  12. 12.
    Grunert, J./Weber, M. (2005): Recovery Rates of Bank Loans Empirical Evidence for Germany, URL: http://kreditwesen.uni-muenster.de/assettypes/SimplePage/WS2005_JensGrunert.pdf (26.04.06).Google Scholar
  13. 13.
    Gupton, G. M./Gates, D./Carty, L. V. (2000): Bank Loan Loss given Default, Moody’s Investors Service Special Comment, S. 1 – 24.Google Scholar
  14. 14.
    Gupton, G. M. (2005): Advancing Loss Given Default Prediction Models: How the Quiet Have Quickened, in: Economic Notes by Banca Monte die Paschi di Siena SpA, Vol. 34, No. 2, 2005, S. 185 – 230.Google Scholar
  15. 15.
    Servigny de, A./Renault, O. (2004): Measuring and Managing Credit risk, New York, McGraw-Hill.Google Scholar
  16. 16.
    Henkenjohann, N. (2009): Methoden zur Prognose des LGD Optimierte Risikosteuerung durch adäquate Modellierung der Verlustquote, in: Risiko Manager, 20.08.2009.Google Scholar
  17. 17.
    Kokalj, L./Paffenholz, G./Schröer, E. (2000): Zahlungsverzug und Forderungsmanagement im Unternehmen Sicherung von Außenständen im In- und Ausland, Wiesbaden, Gabler Verlag.Google Scholar
  18. 18.
    Paul, W. (2004): Forderungsmanagement vor dem Hintergrund existenzbedrohender Insolvenzen, in: Finanzbetrieb 6/2004, S. 409 – 419.Google Scholar
  19. 19.
    Peter, C. (2006): Estimating Loss Given Default – Experiences from Banking Practice, in: Engelmann, B./Rauhmeier, R. (Hrsg.) (2006): The Basel II Risk Parameters Estimation, Validation and Stress Testing, Berlin, Heidelberg, Springer Verlag, S. 143 – 175.Google Scholar
  20. 20.
    Rösch, D./Scheule, H. (2008): The Empirical Relation between Credit Quality, Recoveries, and Correlation in a Simple Credit Risk Model, Beitrag zum Workshop „Risikomanagement“ der Universität Innsbruck, Obergurgl, April 2009.Google Scholar

Copyright information

© Gabler Verlag Wiesbaden GmbH 2012

Authors and Affiliations

  • Henry Dannenberg
    • 1
  1. 1.Institut für Wirtschaftsforschung HalleHalle (Saale)Deutschland

Personalised recommendations