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Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens - Maik Pehla
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Maik Pehla:
Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens - neues Buch

2005, ISBN: 9783832496050

ID: 9783832496050

Theoretische Analyse und Umsetzung Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um wirtschaftliche Probleme bei den Stadtwerken Leipzig und offenbarte wirtschaftliche Probleme der Stadtwerke Cottbus. Diese Arbeit bezieht sich auf ein Energieversorgungsunternehmen (EVU) und verfolgt das Ziel, eine Modellierung der Kreditrisiken, welche aus den Geschäftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen. Die Entscheidung für eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch äußere und innere Einflüsse geprägt. Äußere Einflüsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gründe hierfür liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Marktöffnung und die freie Wahl eines Energieversorgers. Hinzu kommt 2005 die Vorschrift der Entflechtung vertikal integrierter Energieversorgungsunternehmen, was eine rechtliche und organisatorische Trennung der Netzbetreibung von den übrigen Tätigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Gebühren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern stärken. Zum anderen findet eine Orientierung an der ¿State-of-the-Art¿-Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einflüsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt. Die Kreditrisiken rühren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gläubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschränkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekundärmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die Übertragbarkeit der Modelle und Ansätze zur Bewertung von Kreditrisiken, auf welche in dieser Arbeit an geeigneter Stelle eingegangen wird. Ein im Vergleich zur Messung von Marktpreisrisiken wichtiger Aspekt ist die schwierigere Datenlage. Zum einen sind Ausfälle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle beobachtet worden. Dies erschwert eine Schätzung der Kreditrisiken, beispielsweise das etwaige Kalibrieren von Scoringmodellen auf beobachte Ausfälle. Zweitens sind die weitaus meisten Kontrahenten nicht kapitalmarktorientiert, was die Verfügbarkeit relevanter Informationen einschränkt. Dennoch sollen kontrahentenindividuell Kreditrisiken quantifiziert werden. Somit werden in dieser Arbeit keine Kreditrisiken aus dem Massenkundengeschäft betrachtet. Dies reduziert die Größe des zu betrachtenden Kontrahentenportfolios. Gang der Untersuchung: Unter Berücksichtigung dieser Aspekte werden mittels der vorliegenden Arbeit Vorschläge für die Erweiterung der Risikomessmethodik entwickelt und kritisch gewürdigt. Diese basieren auf Größen zum eintretenden Schaden im Falle eines Ausfalls, was die Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und potentiellen Verlusten für ein beispielhaftes Portfolio im Rahmen einer Verlustverteilung beinhaltet (Credit-Value-at-Risk). Unter dynamischer Portfoliosimulation soll dabei verstanden werden, dass mittels der tagaktuellen Risikoparameter das Kreditrisiko bestimmt werden kann. Dafür werden zunächst in Kapitel 2 grundsätzliche Darstellungen zum Umgang mit den in dieser Arbeit verwendeten Begriffen und dem Auftreten von Kreditrisiken in einem Energieversorungsunternehmen gegeben sowie mögliche Herangehensweisen zur Ableitung der für eine Kreditrisikomessung notwendigen Daten dargestellt. Dies beinhaltet die Nutzung von Ratingeinstufungen oder in Statistiken veröffentlichte Insolvenzquoten. Es wird ebenso auf die damit verbundenen Probleme eingegangen. In Kapitel 3 erfolgt ein Überblick über ausgewählte in der Literatur vorgestellte Kreditrisikomodelle, die für eine Erzeugung von Kreditriskofaktoren nutzbar sind. Es erfolgt eine entsprechende Einteilung und Würdigung hinsichtlich der Anwendbarkeit. Bei der Kreditrisikomessung ist neben der Bestimmung des kontrahenten-individuellen Risikos vor allem das Risiko, welches aus einem Portfolio an Kontrahenten erwächst, relevant. Dies umfasst Konzentrationsrisiken und Risiken aufgrund von Korrelationen. Hierfür werden in Kapitel 4 Methoden vorgestellt. In Kapitel 5 wird dann aufbauend auf den vorangegangenen Beschreibungen die eigentliche Methodik des in dieser Arbeit entwickelten Strukturmodells beschrieben und auf entsprechende Hintergründe verwiesen. Kapitel 6 diskutiert die praktische Anwendung und deren Ergebnisse. Dafür wurde mit Hilfe von VBA in Excel ein geeignetes Programm mit Datenbankanbindung entwickelt. Abschließend wird in Kapitel 7 ein Fazit gezogen. Inhaltsverzeichnis: Symbol- und AbkürzungsverzeichnisIV AbbildungsverzeichnisVI TabellenverzeichnisVI 1.Einleitung1 2.Bedeutung und Bestimmung des Kreditrisikos3 2.1Definition und Ursachen des Kreditrisikos3 2.2Faktoren und Parameter zur Bestimmung des Kreditrisikos6 2.3Möglichkeiten der Kalibrierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten8 2.4Nutzung von Einschätzungen durch Ratingagenturen9 2.5Nutzung interner oder externer Informationen12 3.Vorstellung bekannter Kreditrisikomodelle15 3.1Strukturmodelle15 3.2Reduzierte Modelle bzw. Intensitätsmodelle18 3.3Mathematisch-statistische Modelle19 3.4Kreditportfoliomodelle22 3.5Einschätzung der Eignung für die Implementierung24 4.Modellierungsansätze und Auswirkungen von Wechselbeziehungen im Portfolio26 4.1Nutzung von Übergangsmatrizen27 4.2Assetkorrelationen als Approximation der Ausfallkorrelation28 4.2.1Historische Equity-Korrelation29 4.2.2Faktormodelle und weitere Methoden29 4.3Contagioneffekte31 4.4Systematisches Risiko und Firmengröße32 4.5Risiken im Portfolio aufgrund von Konzentration34 5.Modifikationen und Anpassungen des Strukturmodells36 5.1Grundlagen zum Random Walk und dem Black-Scholes-Optionsmodell36 5.2Methodik des Modells ¿Credit Monitor(r)¿ von Moody`s KMV39 5.3Probleme bei der Parametrisierung42 5.4Ansätze zur Ausweitung der Methodik auf nicht börsennotierte Unternehmen43 5.4.1Ertragswertverfahren und Discounted Cash Flow-Verfahren44 5.4.2Multiplikatoransatz45 5.4.3Nutzung von Buchwerten46 5.5Kritische Würdigung der Herangehensweise46 6.Praktische Anwendung49 6.1Beschreibung des genutzten Datenbestandes49 6.2Schätzung der Parameter50 6.2.1Spezifische Annahmen für die Anwendung des Modells50 6.2.2Festlegung der Firmenwertvolatilität51 6.2.3Ermittlung der Ausfallwahrscheinlichkeit52 6.2.4Ermittlung der Verlustquote53 6.2.5Erzeugung der Korrelation zwischen den Firmenwertentwicklungen55 6.2.6Bestimmung der Verlustverteilung56 6.3Präsentation und Bewertung der Ergebnisse56 7.Fazit61 Literaturverzeichnis64 Ehrenwörtliche Erklärung71 Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens: Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um wirtschaftliche Probleme bei den Stadtwerken Leipzig und offenbarte wirtschaftliche Probleme der Stadtwerke Cottbus. Diese Arbeit bezieht sich auf ein Energieversorgungsunternehmen (EVU) und verfolgt das Ziel, eine Modellierung der Kreditrisiken, welche aus den Geschäftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen. Die Entscheidung für eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch äußere und innere Einflüsse geprägt. Äußere Einflüsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gründe hierfür liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Marktöffnung und die freie Wahl eines Energieversorgers. Hinzu kommt 2005 die Vorschrift der Entflechtung vertikal integrierter Energieversorgungsunternehmen, was eine rechtliche und organisatorische Trennung der Netzbetreibung von den übrigen Tätigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Gebühren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern stärken. Zum anderen findet eine Orientierung an der ¿State-of-the-Art¿-Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einflüsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt. Die Kreditrisiken rühren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gläubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschränkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekundärmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die Übertragbarkeit der Modelle und Ansätze zur Bewertung von Kreditrisiken, auf welche in dieser Arbeit an geeigneter Stelle eingegangen wird. Ein im Vergleich zur Messung von Marktpreisrisiken wichtiger Aspekt ist die schwierigere Datenlage. Zum einen sind Ausfälle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in der Vergangenheit äußerst wenige Ausfälle beobachtet worden. Dies erschwert eine Schätzung der Kreditrisiken, beispielsweise das etwaige Kalibrieren von Scoringmodellen auf beobachte Ausfälle. Zweitens sind die weitaus meisten Kontrahenten nicht kapitalmarktorientiert, was die Verfügbarkeit relevanter Informationen einschränkt. Dennoch sollen kontrahentenindividuell Kreditrisiken quantifiziert werden. Somit werden in dieser Arbeit keine Kreditrisiken aus dem Massenkundengeschäft betrachtet. Dies reduziert die Größe des zu betrachtenden Kontrahentenportfolios. Gang der Untersuchung: Unter Berücksichtigung dieser Aspekte werden mittels der vorliegenden Arbeit Vorschläge für die Erweiterung der Risikomessmethodik entwickelt und kritisch gewürdigt. Diese basieren auf Größen zum eintretenden Schaden im Falle eines Ausfalls, was die Bestimmung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und potentiellen Verlusten für ein beispielhaftes Portfolio im Rahmen einer Verlustverteilung beinhaltet (Credit-Value-at-Risk). Unter dynamischer Portfoliosimulation soll dabei verstanden werden, dass mittels der tagaktuellen Risikoparameter das Kreditrisiko bestimmt werden kann. Dafür werden zunächst in Kapitel 2 grundsätzliche Darstellungen zum Umgang mit den in dieser Arbeit verwendeten Begriffen und dem Auftreten von Kreditrisiken in einem Energieversorungsunternehmen gegeben sowie mögliche Herangehensweisen zur Ableitung der für eine Kreditrisikomessung notwendigen Daten dargestellt. Dies beinhaltet die Nutzung von Ratingeinstufungen oder in Statistiken veröffentlichte Insolvenzquoten. Es wird ebenso auf die damit verbundenen Probleme eingegangen. In Kapitel 3 erfolgt ein Überblick über ausgewählte in der Literatur vorgestellte Kreditrisikomodelle, die für eine Erzeugung von Kreditriskofaktoren nutzbar sind. Es erfolgt eine entsprechende Einteilung und Würdigung hinsichtlich der Anwendbarkeit. Bei der Kreditrisikomessung ist neben der Bestimmung des kontrahenten-individuellen Risikos vor allem das Risiko, welches aus einem Portfolio an Kontrahenten erwächst, relevant. Dies umfasst Konzentrationsrisiken und Risiken aufgrund von Korrelationen. Hierfür werden in Kapitel 4 Methoden vorgestellt. In Kapitel 5 wird dann aufbauend auf den vorangegangenen Beschreibungen die eigentliche Methodik des in dieser Arbeit entwickelten Strukturmodells beschrieben und auf entsprechende Hintergründe verwiesen. Kapitel 6 diskutiert die praktische Anwendung und deren Ergebnisse. Dafür wurde mit Hilfe von VBA in Excel ein geeignetes Programm mit Datenbankanbindung entwickelt. Abschließend wird in Kapitel 7 ein Fazit gezogen. Inhaltsverzeichnis: Symbol- und AbkürzungsverzeichnisIV AbbildungsverzeichnisVI TabellenverzeichnisVI 1.Einleitung1 2.Bedeutung und Bestimmung des Kreditrisikos3 2.1Definition und Ursachen des Kreditrisikos3 2.2Faktoren und Parameter zur Bestimmung des Kreditrisikos6 2.3Möglichkeiten der Kalibrierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten8 2.4Nutzung von Einschätzungen durch Ratingagenturen9 2.5Nutzung interner oder externer Informationen12 3.Vorstellung bekannter Kreditrisikomodelle15 3.1Strukturmodelle15 3.2Reduzierte Modelle bzw. Intensitätsmodelle18 3.3Mathematisch-statistische Modelle19 3.4Kreditportfoliomodelle22 3.5Einschätzung der Eignung für die Implementierung24 4.Modellierungsansätze und Auswirkungen von Wechselbeziehungen im Portfolio26 4.1Nutzung von Übergangsmatrizen27 4.2Assetkorrelationen als Approximation der Ausfallkorrelation28 4.2.1Historische Equity-Korrelation29 4.2.2Faktormodelle und weitere Methoden29 4.3Contagioneffekte31 4.4Systematisches Risiko und Firmengröße32 4.5Risiken im Portfolio aufgrund von Konzentration34 5.Modifikationen und Anpassungen des Strukturmodells36 5.1Grundlagen zum Random Walk und dem Black-Scholes-Optionsmodell36 5.2Methodik des Modells ¿Credit Monitor(r)¿ von Moody`s KMV39 5.3Probleme bei der Parametrisierung42 5.4Ansätze zur Ausweitung der Methodik auf nicht börsennotierte Unternehmen43 5.4.1Ertragswertverfahren und Discounted Cash Flow-Verfahren44 5.4.2Multiplikatoransatz45 5.4.3Nutzung von Buchwerten46 5.5Kritische Würdigung der Herangehensweise46 6.Praktische Anwendung49 6.1Beschreibung des genutzten Datenbestandes49 6.2Schätzung der Parameter50 6.2.1Spezifische Annahmen für die Anwendung des Modells50 6.2.2Festlegung der Firmenwertvolatilität51 6.2.3Ermittlung der Ausfallwahrscheinlichkeit52 6.2.4Ermittlung der Verlustquote53 6.2.5Erzeugung der Korrelation zwischen den Firmenwertentwicklungen55 6.2.6Bestimmung der Verlustverteilung56 6.3Präsentation und Bewertung der Ergebnisse56 7.Fazit61 Literaturverzeichnis64 Ehre, Diplomica Verlag

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2006, ISBN: 9783832496050

ID: 689393373

Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äusserst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um wirtschaftliche Probleme bei den Stadtwerken Leipzig und offenbarte wirtschaftliche Probleme der Stadtwerke Cottbus. Diese Arbeit bezieht sich auf ein Energieversorgungsunternehmen (EVU) und verfolgt das Ziel, eine Modellierung der Kreditrisiken, welche aus den Geschäftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen. Die Entscheidung für eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch äussere und innere Einflüsse geprägt. Äussere Einflüsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gründe hierfür liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Marktöffnung und die freie Wahl eines Energieversorgers. Hinzu kommt 2005 die Vorschrift der Entflechtung vertikal integrierter Energieversorgungsunternehmen, was eine rechtliche und organisatorische Trennung der Netzbetreibung von den übrigen Tätigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Gebühren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern stärken. Zum anderen findet eine Orientierung an der State-of-the-Art-Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einflüsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt. Die Kreditrisiken rühren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gläubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschränkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekundärmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die Übertragbarkeit der Modelle und Ansätze zur Bewertung von Kreditrisiken, auf welche in dieser Arbeit an geeigneter Stelle eingegangen wird. Ein im Vergleich zur Messung von Marktpreisrisiken wichtiger Aspekt ist die schwierigere Datenlage. Zum einen sind Ausfälle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in [] Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äusserst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um ... eBooks > Fachbücher > Geowissenschaften PDF 26.05.2006 eBook, Diplom.de, .200

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2006, ISBN: 9783832496050

ID: 849885984

Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äusserst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um wirtschaftliche Probleme bei den Stadtwerken Leipzig und offenbarte wirtschaftliche Probleme der Stadtwerke Cottbus. Diese Arbeit bezieht sich auf ein Energieversorgungsunternehmen (EVU) und verfolgt das Ziel, eine Modellierung der Kreditrisiken, welche aus den Geschäftsbeziehungen des EVUs zu seinen Kontrahenten entstehen, vorzunehmen. Die Entscheidung für eine Messung von Kreditrisiken in der Energiewirtschaft ist durch äussere und innere Einflüsse geprägt. Äussere Einflüsse umfassen dabei zum einen den fundamentalen Wandel in der Energiebranche. Gründe hierfür liegen vor allem in der Vorschrift zur Liberalisierung des Marktes, beginnend mit dem Energiewirtschaftsgesetz aus dem Jahr 1998. Dieses regelt die Marktöffnung und die freie Wahl eines Energieversorgers. Hinzu kommt 2005 die Vorschrift der Entflechtung vertikal integrierter Energieversorgungsunternehmen, was eine rechtliche und organisatorische Trennung der Netzbetreibung von den übrigen Tätigkeitsbereichen der Energieversorger beinhaltet. Dies soll die Transparenz der Kosten und erhobenen Gebühren steigern und letztlich den Wettbewerb unter den Energieversorgern stärken. Zum anderen findet eine Orientierung an der State-of-the-Art-Entwicklung der Kreditrisikomessung bei Kreditinstituten und die damit verbunden regulatorischen Einflüsse, nicht zuletzt durch die Entwicklung um den neuen Baseler Akkord (Basel II), statt. Die Kreditrisiken rühren in der Energiewirtschaft aus den Beziehungen zwischen Energieversorger und Kontrahenten. Die Kreditrisiken aus der Gläubiger-Schuldner-Beziehung, die in dieser Arbeit beschrieben werden, sind demnach nur eingeschränkt vergleichbar mit denen aus dem Bankgewerbe (Darlehen, Kredite) oder dem Sekundärmarkt (Anleihen). Dies hat einige Implikationen auf die Übertragbarkeit der Modelle und Ansätze zur Bewertung von Kreditrisiken, auf welche in dieser Arbeit an geeigneter Stelle eingegangen wird. Ein im Vergleich zur Messung von Marktpreisrisiken wichtiger Aspekt ist die schwierigere Datenlage. Zum einen sind Ausfälle von Kontrahenten relativ seltene Ereignisse. Gerade im Sektor der Energieversorgung sind in [] Inhaltsangabe:Einleitung: Obwohl im Sektor der Energieversorgung in Deutschland in der Vergangenheit äusserst wenige Ausfälle von Unternehmen beobachtet worden sind, zeigen spektakuläre Zusammenbrüche wie der von Enron im Dezember 2001 die hohe Relevanz des Themas Kreditrisiko. Weitere Beispiele betreffen den Ausfall von TXU Europe, Gerüchte um ... eBook PDF 26.05.2006 eBooks>Fachbücher>Geowissenschaften, Diplom.de, .200

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2006, ISBN: 9783832496050

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Detailangaben zum Buch - Kreditrisikoberechnung mittels dynamischer Portfoliosimulation am Beispiel eines Energieversorgungsunternehmens - Theoretische Analyse und Umsetzung (Diplomarbeiten)


EAN (ISBN-13): 9783832496050
ISBN (ISBN-10): 383249605X
Erscheinungsjahr: 2005
Herausgeber: Diplomica Verlag

Buch in der Datenbank seit 05.01.2009 11:07:55
Buch zuletzt gefunden am 28.04.2018 07:06:04
ISBN/EAN: 9783832496050

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-8324-9605-X, 978-3-8324-9605-0


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