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RISIKO MANAGER 08.2016

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Abb. 05 Analysen

Abb. 05 Analysen Jahressicht – Prognosen Stresstestmodelle vs. Ausfallraten Prognose (quartärlich) Gesamt (BT Stichtag 2) Prognose (quartärlich) Corporates (BT Stichtag 2) Prognose (quartärlich) Financials (BT Stichtag 2) Prognose (quartärlich) Specialized Lending (BT Stichtag 2) LB-Rating Ausfallrate LB-Rating CT Obergrenze Untergrenze Ausfallrate Prog. Stresstestmodelle 36 RISIKO MANAGER 08|2016 gen, Projektfinanzierungen, Flugzeugfinanzierungen und SPC-Immobilienleasing. Die zu erklärenden Variablen der RSU-Stresstestmodelle sind pro Quartal die Mittelwerte der RSU-Merton-Modell- PDs im Zeitablauf pro Branche/Land/Region. Modelliert werden jeweils bis zu 20 Branchen in drei Regionen (USA, Developed Countries und Emerging Markets). Diese werden durch die jeweiligen Makrovariablen zeitgleich beziehungsweise mit einem Zeitverzug von einem Quartal erklärt. Das den Merton-Modell-PDs zugrunde liegende RSU-Merton-Modell basiert dabei auf dem optionspreistheoretischen Ansatz nach Black and Scholes (1973) und Merton (1974) und verwendet auf Unternehmensebene Aktien und Bilanzinformationen. Allein am aktuellen Rand werden pro Monat für circa 31.000 Unternehmen RSU-Merton-Modell-PDs berechnet, die die Grundlage für die jeweilige Mittelwertbildung pro Branche/Land/ Region darstellen. Die mittleren RSU-Merton-Modell-PDs werden dann in den Modulclustern jeweils auf Basis der Branchen/Sitzlandinformation der internen Ratings aggregiert. Die resultierenden mittleren RSU-Merton-Modell-PDs auf Modulclusterebene sind ein guter Proxy für die tatsächlichen beobachteten Ausfallraten und haben je nach Modulcluster einen zeitlichen Vorlauf von ein bis vier Quartalen vor den tatsächlich beobachteten Ausfallraten. Die Bestimmtheitsmaße (R^2) zwischen tatsächlich beobachteten Ausfallraten und via mittlerer RSU-Merton-Modell-PDs approximierter Ausfallraten liegt auf Modulclusterebene unter Berücksichtigung des jeweiligen zeitlichen Vorlaufs bei 78 Prozent (Gesamt), 83 Prozent (Corporates), 82 Prozent (Financial Institutions) bzw. 70 Prozent (Specialized Lending). Auf Basis der RSU-Stresstestmodelle werden nun unter Verwendung der Consensus-Prognosen für die makroökonomischen Variablen sowie der mittleren RSU- Merton-Modell-PDs für die portfoliorelevanten Länder des RSU-Datenpools Ausfallraten prognostiziert. Diese prognostizierten Ausfallraten werden pro Quartal rollierend berechnet und den tatsächlich

Regulierung 37 ex post beobachteten Ausfallraten gegenübergestellt. Dabei verwenden wir alle Informationen, die zum Stichtag 1 nach Backtesting-Methodik zur Verfügung stehen, um die Ausfallrate am Stichtag 2 vorherzusagen. Folgende Analysen werden unterschieden: » Analyse Jahressicht: Ausgehend von Stichtag 1 wird jeweils die Ausfallrate in einem Jahr prognostiziert. » Analyse Mehrjahressicht: Ausgehend von Stichtag 1 wird hier jeweils die Ausfallrate in zwei Jahren prognostiziert. Die Analysen wurden zudem auch auf Basis des sogenannten Nowcastings durchgeführt. Hierbei wird unterstellt, dass auch die Makrovariablen in dem auf Stichtag 1 folgenden Quartal bereits bekannt sind. Nowcasting wird dabei durch die Verwendung der tatsächlich realisierten Werte der Makrovariablen in diesem Quartal approximiert. Die Ergebnisse der Nowcasting-Analysen zeigen eine noch etwas bessere Anpassung der über die Stresstestmodelle prognostizierten Ausfallraten an die tatsächlichen Ausfallraten im Krisenzeitraum; die Ergebnisse sind mit den nachfolgend dargestellten jedoch grundsätzlich vergleichbar und werden deshalb nicht gesondert ausgewiesen. Abb. 06 Analysen Jahressicht – Prognosefehler Fehler Prognose Gesamt Fehler Prognose Corps Fehler Prognose Finanzials Analysen Jahressicht In einem ersten Schritt werden in den Stresstestmodellen der RSU jeweils die zum Stichtag 1 zur Verfügung stehenden mittleren RSU-Merton-Modell-PDs (Marktinformationen) und die tatsächlich realisierten Makrovariablen zwischen Stichtag 1 und Stichtag 2 verwendet, um die Ausfallraten zum Stichtag 2 zu prognostizieren. Die über die Stresstestmodelle prognostizierten Ausfallraten zeigen dabei ebenfalls einen hohen Erklärungsgehalt gegenüber den tatsächlich beobachteten Ausfallraten auf Modulclusterebene. In-Sample liegt das Bestimmtheitsmaß R^2 auf Ebene der Modulcluster bei 78 Prozent (Gesamt), 81 Prozent (Corporates), 62 Prozent (Financial Institutions) und 70 Pro zent (Specialized Lending). Zum Stichtag 1 stehen die tatsächlich realisierten Makrovariablen für die vier folgenden Quartale bis zum Stichtag 2 jedoch noch nicht zur Verfügung. Diese ha- Fehler Prognose Specialized Lending Squared Error: LB-Rating-Ausfallrate vs. LB-Rating Squared Error: LB-Rating-Ausfallrate vs. Ausfallrate Prog. Stresstestmodelle

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