DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorSchwaiger, Walter-
dc.contributor.authorBerger, Michael-
dc.date.accessioned2020-06-30T23:42:14Z-
dc.date.issued2015-
dc.date.submitted2015-11-
dc.identifier.urihttps://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-87342-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12708/14896-
dc.descriptionZusammenfassung in englischer Sprache-
dc.description.abstractAusfallwahrscheinlichkeiten von Krediten werden bei Unternehmensfinanzierungen aufgrund historischer Daten abgeleitet und sind maßgebend für die Eigenkapitalunterlegung des jeweiligen Kredits seitens des Finanzierungsinstituts. In der Projektfinanzierung ist, aufgrund fehlender historischer Daten, ein Konzept der qualitativen Beschreibung und Zuordnung in Risikokategorien in Verwendung. Die, für diese Methode anzuwendende Eigenkapitalunterlegung ist nach dem Basel II und Basel III Akkord um ein Vielfaches höher als bei der Unternehmensfinanzierung. Die vorliegende wissenschaftliche Arbeit untersucht ob, und wie, mittels Einbeziehen unsicherer Eingabeparameter in der Investitionsrechnung, eine quantifizierte Aussage zur Wahrscheinlichkeitsverteilung von Kenngrößen der Projektfinanzierung getroffen werden kann, und wie daraus Ausfallwahrscheinlichkeiten ermittelt werden können. Im Speziellen wird dabei der Finanzierungsgegenstand Wasserkraftwerksneubau aus Sicht der Fremdkapitalgeber analysiert. Aufgrund von zwölf verschiedenen modellierten Risikokategorien , die für den Anwendungsfall zutreffen, werden in einer Monte-Carlo Simulation Verteilung von Kenngrößen aus der Investitionsrechnung ermittelt, die aus Fremdkapitalgebersicht entscheidend sind und deren Erwartungswerte und Standardabweichungen, sowie Minima und Maxima bestimmt. Wie in der Arbeit gezeigt, ist die entwickelte Methode geeignet um daraus Aussagen zur Ausfallwahrscheinlichkeit von Kreditausfällen in der Projektfinanzierung von Wasserkraftwerken abzuleiten.de
dc.description.abstractProbabilities of default of loans are derived from historical data in corporate financing. Those probabilities are mainly used to determine the equity cover for loans used by the financing institute. Due to lacking historical data there is a concept of qualitative descriptions and classifications to risk categories used for project finance. Therefore in project finance the applicable equity cover weights are many times higher than those used in corporate finance after the Basel II and Basel III agreements. This research work examines for project financing whether and how by applying of uncertain input parameters into the investment appraisal a quantified statement about the probabilistic distribution of financial ratios could be given and further how probabilities of default of loans could be derived. The content of research is specialized on the perspective of creditors and for hydropower plant construction pro jects only. Therefore twelve different risk categories are being modelled and used as input parameters for a Monte Carlo-Simulation of an investment appraisal for this certain application. The outcome of this simulation are expected values, standard deviations, minima and maxima of financial ratios from the investment appraisal, which are important to creditors in project finance. These parameters can be analyzed accordingly. As shown in the work, the method used is very suitable to deduce appropriate statements on probabilities of default of loan s in project financing of hydropower plants.en
dc.formatgetrennte Zählung-
dc.languageDeutsch-
dc.language.isode-
dc.subjectAusfallwahrscheinlichkeitde
dc.subjectMonte-Carlo Simulationde
dc.subjectunsichere Eingabeparameternde
dc.subjectProjektfinanzierungde
dc.subjectBonitätsbeurteilungde
dc.subjectBaselde
dc.subjectProbabilities of defaulten
dc.subjectMonte-Carlo Simulationen
dc.subjectuncertain input parametersen
dc.subjectproject financeen
dc.subjectratingen
dc.subjectBaselen
dc.titleBonitätsbeurteilung für Fremdkapitalgeber in der Projektfinanzierung von Wasserkraftwerksneubauten : ein Simulationsansatz unter Einbeziehung von unsicheren Eingabeparameternde
dc.typeThesisen
dc.typeHochschulschriftde
tuw.thesisinformationDonau Universität Krems-
tuw.publication.orgunitE017 - Continuing Education Center-
dc.type.qualificationlevelDiploma-
dc.identifier.libraryidAC12692366-
dc.identifier.urnurn:nbn:at:at-ubtuw:1-87342-
dc.thesistypeMasterarbeitde
dc.thesistypeMaster Thesisen
item.languageiso639-1de-
item.openairetypeThesis-
item.openairetypeHochschulschrift-
item.fulltextwith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
Appears in Collections:Thesis

Files in this item:

Show simple item record

Page view(s)

17
checked on Feb 21, 2021

Download(s)

84
checked on Feb 21, 2021

Google ScholarTM

Check


Items in reposiTUm are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.