Aufrufe
vor 2 Jahren

RISIKO MANAGER 08.2016

  • Text
  • Risikomanagement
  • Forecast
  • Risiko
  • Banken
  • Risiken
  • Regulierung
  • Stichtag
  • Ausfallraten
  • Anforderungen
  • Convexity
RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

26

26 RISIKO MANAGER 08|2016 schieht dies jedoch nicht, steigt das Eigenkapital aufgrund des höheren Aktienanteils stärker an, sodass sich über die Jahre ein zunehmender Puffer aufbaut. Besitzt man also hinreichend Kapital, um das anfängliche Risiko tolerieren zu können, zeichnet sich langfristig kein erhöhtes Unternehmensrisiko durch einen höheren Aktienanteil ab. Nutzen des Modells Ein weiterer Vorteil des beschriebenen Modells ist es, dass wir nicht nur den SCR erhalten, sondern die gesamte Verteilung der Eigenmittel und somit auch des Gewinns und Verlusts einer Versicherung. Somit kann direkt ermittelt werden, welchen Einfluss zum Beispiel die Einführung eines neuen Produkts oder die Umschichtung eines Anlageportfolios auf das wahrscheinliche Ergebnis einer Versicherung hätte. Das Beispiel zeigt also, dass eine mathematisch und ökonomisch korrekte Modellierung der Abhängigkeiten sowie ein Projektionstool hilfreiche Werkzeuge sein können, um mögliche geschäftsstrategische Entscheidungen und Maßnahmen im Vorfeld zu simulieren und zu bewerten. Auf der anderen Seite unterstreicht das obige Beispiel die Vielschichtigkeit der Frage der SCR-Optimierung. Denn nicht zwangsläufig führt eine Reduktion des SCR zu einem besseren Ergebnis aus Sicht der Versicherung und ihrer Kunden. Zwar werden einerseits Kosten für das Vorhalten von Eigenkapital gespart. Jedoch werden andererseits mögliche Gewinnchancen liegen gelassen. Im Standardmodell ist es nicht möglich, diese Gewinnchancen quantitativ zu berechnen. Für Versicherungen und auch für ihre Kunden sollte jedoch das Verhältnis zwischen Solvenzkapital und Chancen der ausschlaggebende Punkt bei der Optimierung ihrer Eigenmittel sein, da aufgrund der Überschussbeteiligung beide Seiten an der Optimierung partizipieren. Dies ist jedoch nur möglich, wenn Versicherungsunternehmen den Effekt einer Managemententscheidung auch auf mögliche zukünftige Gewinne und Verluste ermitteln können. Chancen lassen sich hier als die positive Veränderung der Eigenkapitalverteilung verstehen, wie zum Beispiel ein erhöhter Erwartungswert der zukünftigen Gewinne. Ferner erlaubt das Modell auch die Integration weiterer Komponenten in eine gewünschte Zielfunktion, wie beispielsweise eine bestimmte regelmäßige Ausschüttung an Kapitalgeber. Folglich können theoretisch zukünftig alle Entscheidungen auf ihre Chancen und Risiken hin überprüft werden. Auf dieser Modellierung basierend kann sich dann auch eine tiefergehende Sensitivitätsanalyse anschließen, um den Einfluss wesentlicher Parameter auf den SCR genauer zu ermitteln. Auch dies ist wieder von besonderem Interesse für Versicherungsunternehmen, da das Management natürlich für seine Entscheidungen diejenigen Hebel kennen sollte, die die größte Wirkung auf bestimmte Parameter und Größen entfalten. Denn dies ermöglicht eine effizientere und zielgerichtetere Unternehmenssteuerung. Ausgehend von einem Modell zur Projektion des SCR können eine Vielzahl von weiteren Anwendungsmöglichkeiten geschaffen werden, die erheblich über eine bloße Erfüllung der regulatorischen Anforderungen im Rahmen von ORSA hinausgehen. Sie besitzen somit großes Potenzial, um einen echten Mehrwert stiften zu können, der heute in vielen Versicherungsunternehmen bei weitem noch nicht ausgereizt ist. Dieser Mehrwert besteht in einer strukturierten Möglichkeit, oder gar einem Tool, Maßnahmen und geschäftsstrategische Entscheidungen sowie ihre Auswirkungen auf die Eigenkapital- und Gewinnsituation analysieren oder sogar im Vorwege maßgeblich simulieren zu können. In Fällen, bei denen das tatsächliche ökonomische Risikoprofil deutlich von den zugrunde liegenden Annahmen des Solvency-II-Standardmodells abweicht, scheint es sogar denkbar, die Erfahrungen mit dem Modell zur Projektion des SCR zur Entwicklung eines eigenen vollständigen oder partiellen internen Modells zu nutzen und somit das Standardmodell abzulösen. Hierbei ist jedoch der Zertifizierungsprozess nicht zu vernachlässigen. Sind diese Abweichungen nämlich groß genug, können Situationen entstehen, in denen ein solches Modell nicht nur risikound modelltheoretisch Wert für die Unternehmenssteuerung stiftet, sondern sich die Zertifizierung wiederum auch wirtschaftlich rechnet. Dessen ungeachtet bietet die Projektion im Rahmen von ORSA immer ein großes Potenzial an Mehrwert im Rahmen der Unternehmenssteuerung. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise: Aas, K., Czado, C., Frigessi, A., and Bakken, H. [2009]. Pair-copula construction of multiple dependence. Insurance Mathematics and Economics, 44:182–198. Joe, H [2015]: Dependence Modeling with Copulas, Monographs on Statistics and Applied Probability, 134, Boca Raton 2015. Autoren: Jan-Hendrik Uhlenberg, Associate Partner, Q_PERIOR AG, München. Dr. Sebastian Paik, Aktuar (DAV), Senior Consultant, Q_PERIOR AG, München. Jannick Töppel, Masterand, Q_PERIOR AG, München und Universität Würzburg.

+ Neu + Neu + Neu + Webbasierte Schulungsprogramme » Datenschutz, Datensicherheit und Informationssicherheit » » » » » » » » Automatischer Informationsaustausch über Finanzkonten » » Wir bieten Ihnen: » » » » Bestellen Sie noch heute Ihren Testzugang!

RISIKO MANAGER

RISIKO MANAGER 01.2019
RISIKO MANAGER 02.2019
RISIKO MANAGER 03.2019
RISIKOMANAGER_04.2019
RISIKO MANAGER 05.2019
RISIKO MANAGER 06.2019
RISIKO MANAGER_07.2019
RISIKO MANAGER 08.2019
RISIKO MANAGER 09.2019
RISIKO MANAGER 10.2019
RISIKO MANAGER 01.2018
RISIKO MANAGER 02.2018
RISIKO MANAGER 03.2018
RISIKO MANAGER 04.2018
RISIKO MANAGER 05.2018
RISIKO MANAGER 06.2018
RISIKO MANAGER 07.2018
RISIKO MANAGER 08.2018
RISIKO MANAGER 09.2018
RISIKO MANAGER 10.2018
RISIKO MANAGER 01.2017
RISIKO MANAGER 02.2017
RISIKO MANAGER 03.2017
RISIKO MANAGER 04.2017
RISIKO MANAGER 05.2017
RISIKO MANAGER 06.2017
RISIKO MANAGER 07.2017
RISIKO MANAGER 08.2017
RISIKO MANAGER 09.2017
RISIKO MANAGER 10.2017
RISIKO MANAGER 01.2016
RISIKO MANAGER 02.2016
RISIKO MANAGER 03.2016
RISIKO MANAGER 04.2016
RISIKO MANAGER 05.2016
RISIKO MANAGER 06.2016
RISIKO MANAGER 07.2016
RISIKO MANAGER 08.2016
RISIKO MANAGER 09.2016
RISIKO MANAGER 10.2016
RISIKO MANAGER 01.2015
RISIKO MANAGER 02.2015
RISIKO MANAGER 03.2015
RISIKO MANAGER 04.2015
RISIKO MANAGER 05.2015
RISIKO MANAGER 06.2015
RISIKO MANAGER 07.2015
RISIKO MANAGER 08.2015
RISIKO MANAGER 09.2015
RISIKO MANAGER 10.2015
RISIKO MANAGER 11.2015
RISIKO MANAGER 12.2015
RISIKO MANAGER 13.2015
RISIKO MANAGER 15-16.2015
RISIKO MANAGER 17.2015
RISIKO MANAGER 18.2015
RISIKO MANAGER 19.2015
RISIKO MANAGER 20.2015
RISIKO MANAGER 21.2015
RISIKO MANAGER 22.2015
RISIKO MANAGER 23.2015
RISIKO MANAGER 24.2015
RISIKO MANAGER 25-26.2015
 

Copyright Risiko Manager © 2004-2017. All Rights Reserved.