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RISIKO MANAGER 06.2015

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6 Ausgabe 06/2015

6 Ausgabe 06/2015 Informationen zur Risikotragfähigkeit Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) hat im Rahmen einer Allgemeinverfügung die Stichtage für die Einreichung von Risikotragfähigkeitsinformationen gemäß § 25 Abs. 1 S. 2 und Abs. 2 S. 2 KWG festgelegt. Die dazu korrespondierende Verordnung zur Einreichung von Finanz- und Risikotragfähigkeitsinformationen nach dem Kreditwesengesetz (Finanz- und Risikotragfähigkeitsinformationenverordnung – FinaRisikoV) hat das Bundesministerium der Finanzen (BMF) am 20. Dezember 2014 erlassen. Gemäß der nun von der BaFin veröffentlichten Allgemeinverfügung wurde für Institute, die einmal jährlich Risikotragfähigkeitsinformationen einzureichen haben, der 31. Dezember 2015 als erster Meldestichtag festgelegt. Von Instituten, die der erhöhten Meldefrequenz unterliegen, ist zusätzlich zum 31. Dezember eines jeden Jahres der 30. Juni als Meldestichtag einzuhalten. Der erste Meldestichtag für diese Institute ist daher der 30. Juni 2015. Wann ein Kreditinstitut einer erhöhten Meldefrequenz unterliegt, regelt § 12 FinaRisikoV: die durchschnittliche Bilanzsumme der letzten drei Geschäftsjahre liegt bei 30 Mrd. ¤ oder darüber, es handelt sich um ein potenziell systemgefährdendes Unternehmen oder es handelt sich um ein Finanzhandelsinstitut i.S.d. § 25f Abs. 1 KWG. Grundsätzlich beträgt die Einreichungsfrist sieben Wochen nach dem jeweiligen Meldestichtag. Für Kreditinstitute mit erhöhter Meldefrequenz wird die Einreichungsfrist für den Meldestichtag 30. Juni 2015 jedoch einmalig bis zum 30. November 2015 verlängert. Weitere Informationen sind auf der Website der BaFin (www. bafin.de) in der Rubrik /Daten & Dokumente /Verfügungen verfügbar. Offenlegung belasteter und unbelasteter Vermögenswerte Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) hat einen Entwurf eines Rundschreibens zur Umsetzung der von der European Banking Authority (EBA) am 27. Juni 2014 veröffentlichten Leitlinien zur Offenlegung belasteter und unbelasteter Vermögensgegenstände (EBA/GL/2014/03) zur Konsultation gestellt. Die Leitlinien beinhalten sowohl die Grundsätze als auch die Erhebungsbögen für die Offenlegung belasteter und unbelasteter Vermögensgegenstände und verfolgen das Ziel einer Europaweit harmonisierten und kohärenten Offenlegung. Die BaFin weist jedoch explizit darauf hin, dass diese Leitlinien andere Offenlegungsanforderungen – insbesondere aus Rechnungslegungsvorschriften – eher ergänzen, als diese zu ersetzen. Das Rundschreiben richtet sich an Institute, welche den Offenlegungsanforderungen gemäß Teil 8 der Verordnung (EU) Nr. 575/2013 (Capital Requirements Regulation – CRR) unterliegen. Diese Institute sollen die relevanten Informationen auf Basis der drei folgenden Erhebungsbögen offenlegen: (1) Vorlage A: Vermögenswerte des berichtenden Instituts – (2) Vorlage B: erhaltene Sicherheiten – (3) Vorlage C: belastete Vermögenswerte / erhaltene Sicherheiten und damit verbundene Verbindlichkeiten. Zusätzlich haben sie im Rahmen von Vorlage D: Angaben zur Höhe der Belastung qualitative Informationen zur Bedeutung der Belastung für das eigene Finanzierungsmodell darzulegen. Im Zusammenhang mit diesen Anforderungen ist ein Vermögenswert als belastet zu behandeln, wenn er verpfändet wurde oder Gegenstand einer Vereinbarung zur Besicherung oder Bonitätsverbesserung eines Bilanzgeschäfts oder eines außerbilanziellen Geschäfts ist, von dem dieser Vermögenswert nicht frei abgezogen werden kann (z. B. aufgrund von Verpfändung). Die erforderlichen Angaben sind auf der Grundlage von Mittelwerten (Median) mindestens vierteljährlicher Daten auf kontinuierlicher Basis für den Zeitraum der vergangenen zwölf Monate offenzulegen. Einmalig dürfen die Institute für die Offenlegung des ersten Berichtszeitraums Daten vom Stand 31. Dezember 2014 verwenden; allerdings müssen sie in diesem Fall die Art des Zeitbezugs in ihre Angaben nach Vorlage D aufnehmen. Die Konsultationsfrist für den vorgelegten Entwurf endet am 27. März 2015. Weitere Informationen sind auf der Website der BaFin (www.bafin.de) in der Rubrik /Daten & Dokumente /Konsultationen verfügbar. Basel III: Deutsche Institute im Soll Die Auswirkungen des Basel-III-Regelwerks werden seit Anfang 2011 auf halbjährlicher Basis im Rahmen des „Basel III-Monitoring“ beobachtet und analysiert. Die Ergebnisse der aktuellen Auswirkungsstudie zeigen deutlich, dass die deutschen Banken in vielen Punkten wieder ein gutes Stück vorangekommen sind, um die Anforderungen der neuen Regulierung zu erfüllen. Zum Stichtag Ende Juni 2014 lag die Quote des harten Kernkapitals bei Vollumsetzung der CRR/CRD IV im Mittel bei 10,6 Prozent für Gruppe-1-Institute und bei 16,7 Prozent für Gruppe-2-Institute. Auch die durchschnittliche Verschuldungskennziffer, Leverage Ratio, nach Basel III wird in der Studie betrachtet. Im Mittel liegt sie für Gruppe-1-Institute bei 3,1 Prozent und für Gruppe-2-Institute bei 5,0 Prozent. Weiterhin befasst sich die Studie mit der Liquiditätsdeckungskennziffer, Liquidity Coverage Ratio (LCR). Zum 30. Juni 2014 beträgt sie für Gruppe-1-Institute im Mittel 109,5 Prozent, die Gruppe-2-Institute übertreffen die ab 2019 geltende Mindestanforderung mit einer mittleren Kennziffer von 177,1 Prozent bereits deutlich. Und schließlich wird auch die strukturelle Liquiditätsquote, Net Stable Funding Ratio (NSFR), betrachtet. Sie beträgt für Gruppe-1-Institute zum aktuellen Stichtag im Mittel 97,2 Prozent. Gruppe-2-Institute weisen eine mittlere NSFR von 107,7 Prozent und einen ausstehenden Bedarf an stabilen Refinanzierungsmitteln in Höhe von 19,9 Mrd. ¤ aus. Weitere Informationen sind auf der Website der Deutschen Bundesbank (www.bundesbank.de) in der Rubrik /Presse /Pressenotizen verfügbar.

7 Fortsetzung von Seite 1 Was ist Kreditrisiko und wie hängt es mit Lévyprozessen zusammen? Den Ausführungen der Bank for International Settlement [vgl. BIS 1999] folgend, bezeichnet Kreditrisiko die Gefahr, dass ein Schuldner den vereinbarten Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommt. Eine umfangreiche Übersicht zu Kreditrisiko, damit verbundenen Derivaten und deren Bewertung findet sich in Schönbucher [vgl. Schönbucher 2003]. Aus der schlichten Definition lassen sich bereits einige Schlussfolgerungen ziehen, welche für die finanzmathematische Behandlung dieser Risikokomponente von grundlegender Bedeutung sind. 1) Seltenheit Die bilaterale Übereinkunft über einen festgeschriebenen Austausch von Zahlungen ist inhärent mit der festen Zuversicht beider Verhandlungspartner verbunden, den Vertragsverpflichtungen nachkommen zu können. In diesem Sinn stellt die Unfähigkeit einer Partei, eine fällige Zahlung zu leisten, ein nicht auszuschließendes, aber seltenes Ereignis dar. Für die mathematische Modellierung heißt das: Da die empirische Validierung eines Ansatzes aufgrund des Mangels an beobachtbaren Kreditereignisdaten in den allermeisten Fällen nicht oder nur rudimentär möglich ist, ist ein Verständnis um die Struktur und Sinnhaftigkeit des gewählten Modells von entscheidender Bedeutung. Beispielsweise kann ein hoher Grad an Komplexität im Gegensatz zur Aktienkursmodellierung im Allgemeinen nur aufgrund theoretischer Überlegungen gerechtfertigt werden. 2) Unvorhersehbarkeit Neben der Seltenheit kann auch die Unvorhersehbarkeit als wesentliche Eigenschaft von Kreditrisiko gelten. Üblicherweise reichen die am Markt verfügbaren Informationen nicht aus, die Verletzung von Zahlungsverpflichtungen durch den Verhandlungspartner zu antizipieren. Dies ist einerseits der Tatsache geschuldet, dass spezifisches Wissen über die Solvenz eines Schuldners nur begrenzt zur Verfügung steht. Andererseits können systemische Faktoren (man erinnere sich der Liquiditätsengpässe im Zuge der Finanzkrise) eine einzelne Vertragspartei in unvorhersehbarer Weise beeinflussen. 3) Signifikanz Die Steuerung von Kreditrisiken zählt zum Kernverantwortungsbereich und damit zu den zentralen Aufgaben von Banken und anderen Finanzinstitutionen. Ein effektives Risikomanagement wird nicht ausschließlich durch die Vorgaben eines zentralen Regulierers erzwungen, sondern im Eigeninteresse eines jeden Finanzmarktakteurs bestmöglich umgesetzt. Für die mathematische Beschreibung von Kreditrisiko haben diese Eigenschaften eine große Bedeutung: Die Signifikanz von potenziellen Zahlungsausfällen bedingt eine rigorose Quantifizierung der damit verbundenen Risiken. Die aufgestellten Modelle müssen zum einen in der Lage sein, beobachtete Muster vergangener (seltener) Kreditereignisse abzubilden, zum anderen eine intuitive Interpretation der Modellkomponenten ermöglichen. Nicht zuletzt stellt die Unvorhersehbarkeit von Kreditereignissen eine natürliche Motivation für die Verwendung von Lévyprozessen in der Modellierung dar. Während stetige stochastische Prozesse das plötzliche Auftreten von Zahlungsausfällen nur unzureichend nachbilden, können die Sprünge eines Lévyprozesses den abrupten Übergang eines Schuldners in die Insolvenz erfassen. Dieser Artikel befasst sich mit der Modellierung der Ausfallzeiten in einem (hochdimensionalen) Portfolio von Krediten. Mathematisch gesehen wird eine Menge k , k = 1, …, d, von d Zufallsvariablen betrachtet, wobei k den Ausfallzeitpunkt des k-ten Anlagegegenstands im gegebenen Portfolio darstellt. Für viele Kreditderivate – zum Beispiel Index Credit Default Swaps (Index CDS) oder die in der Finanzmarktkrise zu Bekanntheit gelangten Collateralized Debt Obligations (CDOs) – spielt die sich im Zeitverlauf akkumulierende Summe von Kreditereignissen und die einhergehende Ansammlung von Zahlungsausfällen die treibende Rolle bei der Bewertung. Geht man vereinfachend von einem Portfolio mit identischen Nominalwerten für die einzelnen Positionen aus und unterstellt eine konstante Rückzahlungsrate (Marktkonsens sind üblicherweise 40 Prozent) der Schuldner bei Ausfall, wird das Auszahlungsprofil eines Kreditderivats im Wesentlichen von dem stochastischen Sprungprozess {L t } t 0 (auch Portfolioverlustprozess genannt) bestimmt (vgl. t Gleichung 01 ), welcher zu jedem Zeitpunkt t den Anteil ausgefallener Positionen im Portfolio beschreibt. Während Index CDS vom (risikoneutralen) Erwartungswert von L t für verschiedene Zeitpunkte t abhängen und damit eine Zerlegung (vgl. t Gleichung 02 ) der Summe in die Ausfallwahrscheinlichkeiten der einzelnen Positionen erlauben, stehen CDOs in nicht-linearem Zusammenhang mit {L t } t 0 . Es gilt daher, ein sinnhaftes mathematisches Modell für die Ausfallzeitpunkte zu finden, welches die Bestimmung der Verteilung einer Summe von Zufallsvariablen 1 {k t} ermöglicht. Wie kann der Portfolioverlustprozess modelliert werden? Bei der Modellierung des Portfolioverlustprozesses {L t } t 0 gibt es verschiedene Ansätze, die im Folgenden kurz erläutert werden sollen. Wie bereits angemahnt, stellt die mathematische „Handhabbarkeit“ des Prozesses eine kritische Voraussetzung für die Bestimmung der Verlustverteilung und damit der praktischen Anwendbarkeit dar. Um diese Voraussetzung zu erfüllen, greifen einige Arbeiten in der Literatur [siehe beispielsweise Giesecke et al. 2010 sowie Giesecke et al. 2013] auf Top-down-Ansätze zurück. Top-down bedeutet, dass der Prozess {L t } t 0 direkt modelliert wird und steht im Gegensatz zum Bottom-up-Konzept, in welchem in einem ersten Schritt die Zufallsvariablen k bzw. 1 {k t} modelliert und erst in einem zweiten Schritt der daraus resul- t Gleichung 01 t Gleichung 02

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