Makrovariablen zur Kreditrisikobeurteilung (Literature Review)

Lydia Darmann, Lisa Praschl

Research output: Contribution to conferenceAbstractpeer-review

Abstract

Um potenzielle Ausfallrisiken vorherzusagen, verwenden Kreditinstitute derzeit vorwiegend unternehmensspezifische Daten. Allerdings ist die gesamtwirtschaftliche Entwicklung, die durch makroökonomische Faktoren wie die Inflation repräsentiert wird, ebenfalls als relevant zu sehen, obwohl sie derzeit kaum für die Risikobeurteilung berücksichtigt wird. Daher ist es essenziell, jene Makrovariablen, die bereits in empirischen Studien zur Kreditrisikobeurteilung verwendet wurden, zu identifizieren und deren Häufigkeit zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen, dass der Zinssatz die am häufigsten verwendete Makrovariable ist, gefolgt vom Bruttoinlandsprodukt (BIP) und der Inflation. Die meisten Autoren stellen eine positive Korrelation zwischen dem Zinssatz und der Ausfallwahrscheinlichkeit fest. Allerdings gibt es unterschiedliche Ansichten darüber, wie stark die Verwendung dieser Makrovariablen tatsächlich die Prognosegenauigkeit verbessert. Die genaue Auswirkung und der konkrete Nutzen bleiben oft unklar und erfordern weitere Untersuchungen.
Original languageGerman (Austria)
Pages173-182
Number of pages10
Publication statusPublished - Nov 2023
EventCARF Luzern 2023: Controlling. Accounting&Audit. Risk&Compliance. Finanzen. - HSLU Hochschule Luzern, Luzern, Switzerland
Duration: 7 Sept 20238 Sept 2023
https://www.hslu.ch/de-ch/wirtschaft/forschung/konferenzen/carf-luzern/

Conference

ConferenceCARF Luzern 2023: Controlling. Accounting&Audit. Risk&Compliance. Finanzen.
Country/TerritorySwitzerland
CityLuzern
Period07.09.202308.09.2023
Internet address

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