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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Risikostruktur in Leasingverträgen und versucht damit Einblicke und Handlungsempfehlungen für das Risikomanagement von Leasingfirmen zu geben. Der Fokus liegt dabei auf einer besonderen und wichtigen Risikoart in eben diesen Verträgen, dem sogenannten Restwertrisiko. Dieses beschreibt das Risiko der Abweichung des vertraglich festgelegten Restwertes vom tatsächlichen Wert des Leasingobjektes am Ende der Vertragslaufzeit. Meine Untersuchung beschäftigt sich dabei mit Automobilleasing, das den größten Anteil am Leasingmarkt besitzt. Das Ziel der Arbeit ist die Untersuchung der folgenden zwei Forschungsfragen: 1.) Welche Faktoren beeinflussen in welcher Weise den Restwert? 2.) Wie lassen sich Restwerte voraussagen? Zum einen ist ein Mindestmaß an Berechenbarkeit notwendig, um das Restwertrisiko managen zu können. Daher ist eine Identifikation von Einflussfaktoren von Restwerten von großer Wichtigkeit. So lassen sich Schwankungen in den Restwerten auf Veränderungen in den beeinflussenden Variablen zurückführen, wodurch der Werteverlauf des Fahrzeuges von dem Werteverlauf der Einflussfaktoren abgeleitet werden kann. Zum anderen sind Restwerte nicht vorab bekannt, werden jedoch beim Abschluss eines Leasingvertrages benötigt. Aus diesem Grund müssen Restwerte prognostiziert werden. Beide Fragen werden mit Hilfe einer empirischen Untersuchung auf Basis einer ARIMAX-Regression untersucht. Hierfür wird ein Datensatz bestehend aus monatlichen Restwerten von 17 Fahrzeugen des deutschen Automobilmarktes im Untersuchungszeitraum von Juni 1992 bis Dezember 2008 verwendet. Die Einflussfaktoren der Restwerte beschreiben die Marktumgebung dieser Fahrzeuge. Diese lassen sich in drei Kategorien einteilen, wobei die erste Kategorie die gesamtwirtschaftliche Lage, die zweite die Situation auf dem Neu- und Gebrauchtwagenmarkt und die dritte die Charakteristika eines bestimmten Fahrzeuges beschreiben. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass die gewählten Faktoren einen Einfluss auf die Restwerte von Fahrzeugen haben. Darüberhinaus lassen sich mit der Hilfe der Einflussfaktoren Fahrzeugrestwerte sehr genau vorhersagen, was zu einer guten Vorhersagefähigkeit führt. Zusätzlich werden die empirischen Ergebnisse und Überlegungen verwendet, um Implikationen für das Risikomanagement von Leasingfirmen theoretisch zu untersuchen. Dazu wird das Bewertungsmodell von McConnell und Schallheim (1983) herangezogen, um zum einen die Auswirkungen v on Schwankungen in einem der zugrundeliegenden Faktoren auf die Leasingrate zu quantifizieren und zum anderen, um die Auswirkungen von Fehlspezifikationen einer der beeinflussenden Faktoren auf die Leasingrate und den Wert des Leasingvertrages zu bestimmen. Die theoretischen Überlegungen geben Einblicke und Handlungsempfehlungen, um das Restwertrisikomanagement für Leasingverträge zu verbessern. The work at hand concentrates on the risk structure of lease contracts and therefore aims to give insights and support to the risk management of lease firms. The focus lies on a special and highly important type of risk in such contracts named residual value risk describing the risk arising from deviations of the actual residual value at maturity stage of the contract from the estimated one fixed in the contract at its completion. My analysis deals with automobile leases covering the major share of this market. The main objective of this work is the analysis of two research question: 1.) What determines residual values? 2.) How can residual values be predicted? On the one hand, a minimum level of predictability is necessary to manage residual value risk. That is why an identification of determinants of residual values is extremely important. The possibility to link fluctuations in residual values to changes in explanatory variables allows one to trace the pattern of residual values based on the pattern of the identified risk factors. On the other hand, residual values are not known in advance but needed at the completion of the lease contract. This is why residual values have to be predicted. These questions are assessed by an empirical analysis using the ARIMAX regression methodology. The analysis uses a sample covering monthly residual values of 17 cars in the German automobile market for the observation period from June 1992 to December 2008. The determinants of the residual values describe the market environment of used cars. Those can be classified into three man categories. The first one illustrates the overall economic situation, the second one describes the situation in the new and used car market and the third one specifies a certain car model in more detail. The empirical results give evidence that the chosen factors influence the residual values of cars. Moreover, those determinants lead to very accurate predicted residual values showing a high forecast ability. Furthermore, the empirical results and considerations are used to conduct a theoretical analysis in order to derive implications for the residual value risk management. The valuation model of McConnell and Schallheim (1983) is used on the one hand to quantify the impact of fluctuations in the underlying factors on the lease rate and, on the other hand, to analyse the effects of misspecifications in an underlying market factor on the lease rate and the value of the lease contract. These theoretical considerations give insights and support to improve the risk management of residual values in lease contracts. |
