CPI nutzen, um die LGD-Prognose bei CRE-Darlehen zu verbessern

Die Prognose von Verlusten aus ausgefallenen gewerblichen Immobilienkrediten (CRE) ist eine komplexe Aufgabe. Das gilt besonders für die Vorhersage von Verlusten bei Ausfall (LGD), da es lange dauert, Probleme nach einem Ausfall zu klären. Vorschriften verlangen, dass wir uns auf bestimmte Daten stützen und Informationen, die nach dem Ausfall verfügbar sind, vermeiden. Die aktuelle Situation mit anhaltender Inflation macht es noch schwieriger, diese Verluste genau vorherzusagen. In diesem Papier konzentrieren wir uns darauf, wie der Verbraucherpreisindex (CPI) genutzt werden kann, um LGD für CRE-Kredite besser vorherzusagen.

#Die Rolle des CPI bei der LGD-Prognose

Der CPI ist ein Mass, das Veränderungen im Preisniveau eines Warenkorbs von Gütern und Dienstleistungen über die Zeit hinweg verfolgt. Er hilft, Inflation anzuzeigen und kann ein nützlicher Indikator sein, wenn man versucht, Veränderungen in den wirtschaftlichen Bedingungen vorherzusagen. Unsere Forschung zeigt, dass bestimmte Wachstumsraten des CPI gute Vorhersagewerte für verschiedene Raten und Preise im CRE-Markt liefern könnten.

Zum Beispiel können die Wachstumsraten des CPI mit Raten wie dem Federal Funds Rate verglichen werden. Wenn der CPI steigt, neigen auch die Zinsen dazu zu steigen, was zu niedrigeren Immobilienwerten führen kann. Diese Beziehung macht deutlich, wie der CPI helfen kann, LGD genauer vorherzusagen.

#Die Herausforderungen beim Aufbau von LGD-Modellen

Ein genaues LGD-Modell zu erstellen, ist nicht einfach. Eine grosse Herausforderung besteht darin, dass manchmal, wenn ein Kredit ausfällt, die Bank immer noch Gelder durch den Verkauf der Immobilie zurückgewinnen kann. Dies kann zu einer Situation führen, in der der erfasste Verlust null oder sogar positiv ist, aber Vorschriften besagen, dass LGD immer nicht negativ sein muss. Diese Situation erschwert unsere Berechnungen.

Die Einbeziehung von makroökonomischen Variablen in LGD-Modelle verbessert normalerweise die Vorhersagegenauigkeit. Allerdings dürfen wir aufgrund der Regeln zur Datennutzung nur Informationen verwenden, die zum Zeitpunkt des Ausfalls verfügbar waren. Da der Klärungsprozess eines Ausfalls ein Jahr oder länger dauern kann, könnte der Wert der Immobilie zum Zeitpunkt des Verkaufs gesunken sein.

#Die Auswirkungen makroökonomischer Variablen auf LGD

Historische Daten legen nahe, dass die Einbeziehung makroökonomischer Indikatoren wie Arbeitslosenquoten, BIP und Immobilienpreise im Allgemeinen bessere LGD-Vorhersagen liefert. Da wir jedoch nur Informationen verwenden können, die vor dem Ausfall vorlagen, verpassen wir wertvolle Daten, die uns helfen könnten, den tatsächlichen Zustand der Wirtschaft zu verstehen.

Zum Beispiel standen Immobilien, die 2008 in Verzug gerieten, einem signifikanten Rückgang der Marktpreise gegenüber, als sie 2009 verkauft wurden, was oft zu erheblichen Verlusten führte, die mit den zum Zeitpunkt des Ausfalls verfügbaren Daten nicht genau erfasst werden konnten.

#Nutzung des CPI zur Bekämpfung der LGD-Unterschätzung

Forschung zeigt, dass CPI-Daten das Problem der Unterschätzung von Verlusten während wirtschaftlicher Rückgänge angehen können. Viele frühere Studien haben CPI übersehen, was eine Lücke in LGD-Modellen hinterlassen könnte, insbesondere angesichts der anhaltenden Inflationssorgen von heute. Durch die Einbeziehung des CPI in unsere Analyse können wir robustere LGD-Modelle erstellen.

#Überblick über das Commercial Term Lending Portfolio

Das Commercial Term Lending (CTL)-Geschäft bei JPMorgan Chase bietet Hypothekenfinanzierungen für stabilisierte einkommensgenerierende CRE. Der typische Kreditnehmer ist meistens ein Kleinunternehmer, der Immobilien als Investition hält. Die Mehrheit dieser Kredite sind für Mehrfamilienhäuser, obwohl auch andere Arten wie Büro-, Industrie- und Einzelhandelsdarlehen Teil des Portfolios sind.

Als einer der grössten Kreditgeber für Mehrfamilienhäuser im Land trägt JPMorgan Chase eine erhebliche Verantwortung dafür, Verluste in seinem Kreditportfolio genau vorherzusagen. Die Einhaltung von Vorschriften wie CCAR und CECL erfordert eine sorgfältige Prognose sowohl der Ausfallwahrscheinlichkeiten als auch der erwarteten Verluste.

#Schwierigkeiten mit aktuellen LGD-Modellen

Historische Trends haben gezeigt, dass die Klärung eines Kredit-Ausfalls Zeit in Anspruch nimmt und die Möglichkeit der Rückgewinnung erheblich variieren kann. In vielen Fällen hat die Bank nach einem Ausfall und dem Beginn des Zwangsvollstreckungsverfahrens die Chance, einen Teil ihrer Investition zurückzugewinnen. Allerdings bestimmen rechtliche Vereinbarungen oft, ob diese Gelder behalten oder als Verlust klassifiziert werden können.

Ausserdem haben viele Banken festgestellt, dass die Einbeziehung makroökonomischer Variablen die Genauigkeit ihrer Modelle verbessert. Die Vorgaben der regulatorischen Rahmenbedingungen wie CECL und CCAR schränken jedoch die verwendbaren Informationen ein, was eine Lücke in unserem Verständnis der wirtschaftlichen Bedingungen zur Zeit des Ausfalls schafft.

#Ergebnisse zu CPI und LGD

In unserer Forschung fanden wir heraus, dass der CPI ein starker Frühindikator für die Vorhersage zukünftiger Raten und Immobilienwerte im CRE-Markt ist. Wir haben untersucht, wie der CPI im Vergleich zu verschiedenen anderen wirtschaftlichen Benchmarks, wie Zinssätzen und Immobilienverkaufspreisen, in unterschiedlichen Wirtschaftsphasen abschneidet.

Die Beziehung zwischen CPI und Immobilienpreisen war besonders deutlich. Wenn der CPI steigt, führt dies oft zu höheren Kosten für die Instandhaltung von Immobilien, was den Betrag verringern kann, der beim Verkauf zurückgewonnen wird.

#Die Auswirkungen von Inflation auf Immobilienwerte

Inflation hat direkte Auswirkungen auf Immobilienwerte. Wenn der CPI steigt, steigen auch die Kosten für Ausgaben im Zusammenhang mit der Instandhaltung und Verwaltung von Immobilien. Das bedeutet, dass potenzielle Käufer ihre Angebote möglicherweise nach unten anpassen, um zukünftige Kosten zu berücksichtigen, was zu niedrigeren Rückgewinnungsraten für Banken führt.

Beispielsweise erfordern zwangsversteigerte Immobilien oft Reparaturen, die zu überhöhten Preisen anfallen. Wenn eine Immobilie in schlechtem Zustand ist, werden potenzielle Käufer diese zusätzlichen Kosten bei ihren Angeboten berücksichtigen, was zu niedrigeren Verkaufspreisen und höheren LGD führt.

#Entwicklung des LGD-Modells

Mit unseren CTL-Daten haben wir ein Modell zur Vorhersage von LGD entwickelt, das sich speziell auf den CPI und seine Transformationen konzentriert. Durch die Integration des CPI mit anderen Variablen, wie den Indizes für Immobilienpreise, konnten wir ein genaueres und zuverlässigeres LGD-Modell erstellen.

Die Analyse umfasste verschiedene statistische Techniken, um die Stabilität der Beiträge des CPI in unserem Modell sicherzustellen. Kreuzvalidierungstests zeigten, dass die CPI-Faktoren, die wir einbezogen haben, robust waren und die Modellzuverlässigkeit erheblich erhöhten.

#Praktische Anwendungen der Ergebnisse

Die Auswirkungen unserer Ergebnisse sind bedeutend für Banken und Finanzinstitute. Ein besseres Verständnis des Zusammenspiels zwischen CPI und Immobilienwerten ermöglicht es Kreditgebern, ihre Strategien anzupassen und die Genauigkeit ihrer finanziellen Prognosen zu verbessern. Durch die Berücksichtigung des CPI in LGD-Modellen können Banken sich besser auf potenzielle Verluste in ihren CRE-Portfolios vorbereiten.

#Fazit

Zusammenfassend kann die Einbeziehung des CPI in LGD-Prognosemodelle für gewerbliche Immobilienportfolios die Vorhersagegenauigkeit verbessern. Angesichts der anhaltenden Inflationsdrucks ist es für Kreditgeber unerlässlich, die Bedeutung von Wirtschaftsindikatoren wie dem CPI zu erkennen, wenn sie Kreditportfolios verwalten. Unsere Ergebnisse legen nahe, dass das Lernen aus CPI-Daten die Verlustprognosemodelle verbessern und helfen kann, potenzielle Risiken im gewerblichen Immobilienmarkt zu steuern.

Versuche, den CPI in LGD-Modelle zu integrieren, können den Kreditgebern ein besseres Verständnis von Immobilienwerten und -verlusten vermitteln, was letztlich zu einer stärkeren finanziellen Stabilität und informierteren Entscheidungen in schwierigen wirtschaftlichen Umgebungen führt. Während wir weiterhin die Auswirkungen von Inflation auf Immobilienwerte untersuchen, ermutigen wir Finanzinstitute, die Rolle des CPI in ihren Verlustprognosemodellen zu berücksichtigen.