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RISIKO MANAGER 03.2017

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20 RISIKO MANAGER 03|2017 » »» Frequenz: Die DRC Ermittlung muss wöchentlich erfolgen. »» Stabilität: Der Kapitalbedarf ist gleich dem Maximum aus (1) dem Durchschnitt des DRC Werts der vergangenen zwölf Wochen und (2) des letzten ermittelten DRC Werts. »» Verlustbetrag: Für jede Position ist ein zusätzlicher Verlustbetrag, relativ zur aktuellen Bewertung im Zeitpunkt t für den Fall, dass der Positionsschuldner ausfällt, zu bilden. Dies bedeutet, dass Verluste aus der Perspektive des inkrementellen Verlusts durch Ausfall zu betrachten sind, also zusätzlich zu den bei der aktuellen Bewertung bereits berücksichtigten Marktwertverlusten. »» Verluste aus Eigenkapital: Der Ausfall eines Emittenten entspricht im Modell einem Kursverfall der Aktie auf Null. »» Modellierungsoptionen: Das Modell muss die nichtlineare Wirkung von Optionen und anderen Positionen mit materiellem, nichtlinearem Verhalten berücksichtigen. Bei Aktienderivatepositionen mit mehreren Basiswerten können vereinfachte Modellansätze (z. B. Monur sehr wenig einschlägige Literatur. Unser Modellierungsansatz stützt sich auf [Wilkens, Predescu (2016)], die den allgemeinen Default-Risk-Charge (DRC)-Rahmen beschreiben. Wir weichen von dem dort beschriebenen Ansatz ab, indem wir nicht systematische Faktoren aus beobachteten Finanzzeitreihen ableiten, sondern zur Beschreibung der gemeinsamen Asset-Dynamik eine Hauptkomponentenanalyse durchführen, mit deren Hilfe wir latente, systematische Faktoren aus der Asset-Korrelationsmatrix extrahieren. Der in unserem Modell verwendete Ausfallkorrelationsmechanismus entspricht den Darlegungen in [Merton (1974), Vasicek (1987, 2002)]. [Laurent et al. (2016)] analysieren die theoretischen Grundlagen der im FRTB vorgeschriebenen DRC-Modellregeln. Insbesondere untersuchen sie die praktischen Auswirkungen der Zwei-Faktor- und Korrelationskalibrierungs-Restriktionen anhand von numerischen Anwendungen. Die von uns für die Modellierung des Basisrisikos verwendete Methode folgt einer in „Fundamental review of the trading book: outstanding issues“ skizzierten Idee [vgl. Basel, BCBS d305 (2014)]. Regulatorischer Rahmen Der neue Standard definiert „Default Risk“ (Ausfallrisiko) als Risiko des direkten Verlusts aufgrund des Ausfalls eines Schuldners sowie als potenzielle indirekte Verluste, die sich aus einem Ausfall ergeben können. Die regulatorischen Anforderungen können in sechs Dimensionen klassifiziert werden. Im Folgenden gehen wir auf die wichtigsten Kriterien des neuen Standards entlang dieser Dimensionen ein. Wir beziehen uns dabei auf die jeweiligen Abschnitte im BCBS d352 und führen diese weiter aus, wo dies sinnvoll erscheint. 1. Definition und Berechnung von Risikomessgrößen Ausfallrisiko (Default Risk): Direkter Verlust durch Ausfall sowie potenziell damit verbundene indirekte Verluste »» Metrik: Das Ausfallrisiko muss mithilfe des VaR-Modells berechnet werden. »» Faktoren: zwei Kategorien systematischer Risikofaktoren Abb. 02 A B C D E F Portfoliogröße Portfoliokonzentration Portfoliokorrelation Verteilung der PDs Portfolioqualität Portfoliozusammensetzung Quelle: BCG Analyse. Vergleich zwischen SA-DRC und IMA-DRC in Bezug auf Portfoliomerkmale Beschreibung Anzahl der verschiedenen Schuldner/ Portfoliopositionen Grad der Diversifikation zwischen den Portfoliopositionen Durchschnittliche Korrelation zwischen den Portfoliopositionen PDs größer als 0,1 % schlagen voll auf den 99,9 % VaR durch Qualität/Rating der Portfoliopositionen Zusammensetzung des Portfolios (z. B. Eigenkapitalpositionen und Anleihen) » Konfidenzintervall: einseitig, auf 99,9 Prozent Konfidenzniveau »» Liquiditätshorizont (Halteperiode): Die VaR-Berechnung muss auf einem Ein-Jahres-Zeithorizont basieren. Bei Aktienteilportfolios liegt es im Ermessen der Banken, einen Mindestliquiditätshorizont von 60 Tagen für die Bestimmung der DRC zu verwenden. 2. Enthaltene Positionen und Umfang »» Instrumente: Alle dem Marktrisikorahmen unterliegenden Positionen mit Ausfallrisikodefinition gemäß Absatz 186(a) BCBS d352 fallen unter das DRC-Modell, ausgenommen solche Positionen, bei denen standardisierte Risikoaufschläge anfallen. Daher müssen Staatsanleihen (einschließlich solcher, die in der Inlandswährung des jeweiligen Staats ausgewiesen sind), Eigenkapitalpositionen und notleidende Positionen in das Modell aufgenommen werden (Anmerkung: Eigenkapital wird neuerdings bei der DRC berücksichtigt; dies war bei der IRC nicht der Fall). Relativ niedriger Kapitalbedarf SA Niedrig Konzentriert Positiv Wenige Positionen mit Top-Rating Stabile Portfolioqualität IMA Hoch Diversifiziert Negativ Viele Positionen mit Top-Rating Volatile Portfolioqualität Beide Methoden profitieren von Short- Eigenkapitalpositionen zum Risikoausgleich von Long-Fremdkapitalpositionen

Kreditrisiko 21 dellansätze, die nur Einzelausfallsensitivitäten berücksichtigen, um Verluste durch den Ausfall mehrerer Basiswerte zu schätzen) zum Einsatz kommen (vorbehaltlich aufsichtsrechtlicher Genehmigung). »» Konzentration: Das Modell muss sowohl die Wirkung von Emittenten- und Marktkonzentrationen abbilden als auch Konzentrationen, die unter Stressbedingungen innerhalb von und zwischen Produktklassen entstehen können. »» Positionsabweichungen: Das Modell muss wesentliche Diskrepanzen zwischen einer Position und ihrer Kapitalunterlegung erfassen. Bei Ausfallrisiken mit einjährigem Anlagehorizont muss das Modell den Zeitpunkt des Ausfalls als Risiko berücksichtigen, um das relative Risiko der Laufzeitinkongruenz bei Long- und Short-Positionen mit weniger als einem Jahr Laufzeit abzubilden. »» Netting bei demselben Schuldner: Das Modell kann das Netting von Long- und Short-Positionen gegenüber demselben Schuldner berücksichtigen; falls solche Positionen sich auf verschiedene Instrumente beziehen, muss die Netting-Wirkung die verschiedenen Verluste der verschiedenen Instrumente berücksichtigen. »» Basisrisiko: Das Basisrisiko zwischen Long- und Short-Positionen verschiedener Schuldner muss explizit modelliert werden. Die Möglichkeit, Ausfallrisiken zwischen Long- und Short-Positionen über verschiedene Schuldner hinweg zu kompensieren, muss durch die Modellierung von Ausfällen abgebildet werden. Das Pre-Netting von Positionen vor ihrer Eingabe in das Modell – mit Ausnahme von Positionen desselben Schuldners mit gleicher Laufzeit und gleichem Rang – ist nicht erlaubt. 3. Voraussetzungen für die Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten (PDs) »» Granularität: Das Ausfallrisiko muss mithilfe des VaR-Modells berechnet werden. »» Historische Schätzung: PDs werden auf Basis von historischen Ausfalldaten gemessen; diese beinhalten sowohl formale Ausfallereignisse als auch Kursverluste, die in ihrer Höhe Ausfallverlusten entsprechen. Wo möglich, sollten diese Daten auf öffentlich gehandelten Wertpapieren basieren, die über einen vollständigen Konjunkturzyklus im Umlauf sind. Der historische Beobachtungszeitraum für Kalibrierungszwecke beträgt mindestens fünf Jahre (nicht Teil unseres Modells). »» Verwendung des IRB-Ansatzes: Wenn ein Institut im Rahmen des IRB-Ansatzes PD-Schätzungen zugelassen hat, müssen die erhobenen Daten verwendet werden. Wo solche Schätzungen nicht existieren oder von der Aufsicht als nicht genügend robust bewertet werden, müssen die Ausfallwahrscheinlichkeiten (PDs) – sofern in FRTB nicht anders angegeben – nach einer IRB-basierten Methodik berechnet werden (nicht Teil unseres Modells). »» Externe Quellen: Von externen Quellen bereitgestellte PDs können von Bankinstituten ebenfalls verwendet werden, sofern sie für das Portfolio der Bank nachweislich relevant sind (implizite PDs: Von Marktpreisen abgeleitete PDs sind nicht akzeptabel, sofern diese nicht bereinigt werden, um eine objektive Ausfallwahrscheinlichkeit zu gewährleisten. Risikoneutrale PDs sollten nicht als Schätzungen von beobachteten [historischen] PDs verwendet werden) (nicht Teil unseres Modells). »» Floor: Für PDs gilt eine Untergrenze von 0,03 Prozent. »» Hierarchie: Banken müssen ein Hierarchie-Ranking ihrer bevorzugten PD- Quellen erstellen, um eine für sie vorteilhafte Auswahl bei den Parametern zu verhindern. 4. Voraussetzungen für die Schätzung von Loss Given Defaults (LGDs, Verluste bei Ausfall) »» Verwendung von IRB-LGDs: Wenn ein Institut im Rahmen des IRB-Ansatzes LGD-Schätzungen zugelassen hat, müssen die erhobenen Daten verwendet werden. Wo solche Schätzungen nicht existieren oder von der Aufsicht als nicht genügend robust bewertet werden, müssen die LGDs – sofern in FRTB nicht anders angegeben – nach einer IRB-basierten Methodik berechnet werden. »» Ableitung von Verlusten: LGDs müssen aus Sicht des Markts ermittelt werden, basierend auf dem aktuellen Marktwert einer Position abzüglich des erwarteten Marktwerts der Position nach dem Ausfall. Der LGD sollte den Typ und den Rang der Position abbilden und darf nicht kleiner als Null sein. »» Empirische Basis: LGDs müssen auf historischen Datenbeständen basieren, die groß genug sind, um robuste und genaue Schätzungen zu ermöglichen. »» Implizite Marktpreis-LGDs: Von externen Quellen bereitgestellte LGDs können von Bankinstituten ebenfalls verwendet werden, sofern sie für das Portfolio der Bank nachweislich relevant sind. »» Granularität: Diese Verlustschätzungen müssen den Konjunkturzyklus abbilden; beispielsweise muss das Modell die Abhängigkeit der Zykluserholung von den systemischen Risikofaktoren berücksichtigen. »» Floor: Banken müssen ein Hierarchie-Ranking ihrer bevorzugten LGD- Quellen erstellen, um eine für sie vorteilhafte Auswahl bei den Parametern zu verhindern. 5. Anforderungen an Ausfallkorrelationen »» Kalibrierung: Ausfallkorrelationen müssen auf Credit Spreads oder börsennotierten Aktienkursen basieren. Banken müssen über klare Richtlinien und Verfahren verfügen, die den Kalibrierungsprozess für Korrelationen beschreiben und die dokumentieren, in welchen Fällen Credit Spreads bzw. Aktienkurse verwendet werden. »» Zeitreihen: Ausfallkorrelationen müssen auf Datenbeständen basieren, die sich über einen Zeitraum von zehn Jahren erstrecken. Der Zeithorizont muss auch eine Stressperiode enthalten. »» Liquiditätshorizont (Halteperiode): Die Schätzung muss auf einem Liquiditätshorizont von einem Jahr basieren. »» Zugrunde liegende Daten: Das DRC-Modell muss die Wirkung von Korrelationen zwischen Schuldnerausfällen abbilden, einschließlich der Wirkung von Stressperioden auf Korrelationen. (1) Diese Korrelationen müssen auf objektiven Daten

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