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RISIKO MANAGER 23.2015

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12 Ausgabe 23/2015 che

12 Ausgabe 23/2015 che die Erwartungen über die zukünftige wirtschaftliche Lage widerspiegeln, berücksichtigt werden. Dies ist allerdings nur dann möglich, wenn die mehrjährigen Basis-PDs mithilfe von Migrationsmatrizen erstellt werden. Nachfolgend sollen vier Beispiele für eine solche migrationsmatrizenbasierte Anpassung kurz dargestellt werden: 1) DRbasierte Anpassungen; 2) diagonalen-basierte Anpassungen; 3) Auf- und Abschwung-Anpassungen; 4) Konjunkturabhängige Modellierung der Matrixzeilen (z. B. über Probitmodell). Beim DR-basierten Anpassungsansatz wird die langfristige, durchschnittliche (z. B. die Basis-) Migrationsmatrix adjustiert. Hierzu wird in einem ersten Schritt die Spalte mit den durchschnittlichen DRs durch mittels Prognosemodell geschätzte DRs ersetzt. Anschließend werden alle verbleibenden Einträge der Matrix neu skaliert, sodass die Summe der Werte in allen Zeilen genau eins beträgt. Die Neuskalierung kann entweder durch einen einheitlichen Skalarfaktor erfolgen oder auf Verteilungsannahmen – wie etwa der Normalverteilung – beruhen (vgl. Trück, 2008). Der diagonalen-basierte Ansatz beruht auf der Annahme, dass die Wahrscheinlichkeit einer Hoch- oder Abstufung innerhalb einer zuvor festgelegten Anzahl an benachbarten Ratingklassen ähnlich ist. Dies gilt unabhängig von der ursprünglichen Ratingklasse. Die Wahrscheinlichkeiten einer Auf- oder Abwertung werden auf Basis makroökonomischer Faktoren modelliert und geschätzt. Folglich werden Einträge der Haupt- und Nebendiagonalen der Basis-Migrationsmatrix im Einklang mit den makroökonomischen Schätzungen sowie den Modellen der Wahrscheinlichkeiten für Auf- und Abwertungen adjustiert. Für den Auf- und Abschwung-Ansatz wird jeweils eine separate Migrationsmatrix für wirtschaftliche Auf- und Abschwungs-Szenarien berechnet. Abhängig von der prognostizierten wirtschaftlichen Lage in den bevorstehenden Perioden wird die Aufschwungs-, Abschwungs- oder Basis-Migrationsmatrix für die Berechnung mehrjähriger PD-Profile verwendet. Bei der konjunkturabhängigen Modellierung von Matrixzeilen wird versucht, die gesamte Matrix in Relation zu der Konjunktur zu setzen. Eine mögliche Umsetzung wäre hierbei, die Abhängigkeit der einzelnen Matrixzeilen über ein Probitmodell zu beschreiben. Grundsätzlich werden Anpassungsverfahren anhand von Migrationsmatrizen mit hohen Datenanforderungen und geringer Flexibilität in Verbindung gebracht. Analysen auf Basis von bankinternen und externen S&P-Daten zeigen, dass der direkte Anpassungsansatz in Bezug auf Implementierungsaufwand, Transparenz, Robustheit und Performance häufig etwas besser abschneidet als Anpassungsverfahren auf Basis von Migrationsmatrizen. Prinzipiell kann aber auch der direkte Anpassungsansatz für auf Basis von Migrationsmatrizen ermittelte Lifetime-Profile verwendet werden. Dabei ist allerdings zu beachten, dass bei Verwendung der üblichen einjährigen gemittelten Basis-Migrationsmatrizen zumindest für längere Laufzeiten ein grundsätzliches Risiko besteht, dass die empirischen konjunkturunabhängigen Basis-DR-Profile nicht ausreichend gut reproduziert werden. q Fazit IFRS 9 setzt einen deutlichen Schwerpunkt auf die Integration von zukunftsgerichteten Informationen bei der Berechnung des Expected Credit Loss und bei der Anwendung des Transferkriteriums von Stufe 1 nach 2. Damit kommt der entsprechenden Anpassung der Ausfallwahrscheinlichkeit eine zentrale Bedeutung zu. Die Berücksichtigung von Prognosen für makroökonomische Einflussfaktoren bei der Berechnung der Kreditrisikovorsorge zielt darauf ab, dass auch bei erwarteten makroökonomischen Veränderungen angemessene Wertberichtigungen gebildet werden. Gleichwohl beeinflussen diese Anpassungen in der Regel die PD (bzw. den ECL) nur über einen kurzfristigen Horizont, die langfristigen bedingten PDs sollten aufgrund einer antizipierten Mean-Reversion tendenziell eher konjunkturunabhängig sein. Somit wird dann auch eher kurzfristiges Geschäft bei einer bevorstehenden (und auch vorhergesagten) Rezession von einer Zunahme der Transfers von Transaktionen nach Stufe 2 sowie einem erhöhten relativen Anstieg des Lifetime-ELs betroffen sein und damit volatiler auf derartige Konjunkturanpassungen reagieren. Weiter werden zukünftig schon bei den Instituten existierende Prognosen makroökonomischer Parameter sowie auch vorhandene Vorhersagemodelle für Ausfallraten im Umfeld des Stresstestings durch deren Einsatz für IFRS 9 verstärkt in den Fokus der Banksteuerung geraten, da diese Parameter und Modelle zukünftig einen unmittelbaren Einfluss auf die GuV haben werden. Dieser Artikel stellt verschiedene Modelle zur Adjustierung von mehrjährigen PDs an die Risikosituation des jeweils entsprechenden Zeitpunkts im Konjunkturzyklus vor. Dabei führen komplexere Modelle nicht zwangsläufig zu stabileren oder besseren Ergebnissen, vielmehr empfehlen sich die einfacheren Ansätze durch erhöhte Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei häufig auch noch plausibleren Ergebnissen. Die Verwendung zukunftsgerichteter Informationen ist nur ein Baustein von IFRS 9 Impairment; die Aufgabe für IFRS-Bilanzierer liegt insbesondere darin, grundsätzlich konsistent auf bestehenden Methoden, Modellen und Prozessen aufzubauen sowie diese geeignet zu erweitern. Gleichzeitig stellt die adäquate Integration von IFRS 9 Impairment in die Gesamtbanksteuerung aufgrund verschiedener materieller Auswirkungen auf die gesamte Bank, wie etwa die erhöhte GuV-Volatilität, eine besondere Herausforderung dar. Quellenverzeichnis sowie weiterführende Literaturhinweise: IASB (2014): International Financial Reporting Standard “IFRS 9 Financial Instruments”, 24.07.2014, International Accounting Standards Board (IASB). BCBS (2015): Guidance on Accounting for Expected Credit Losses, Consultative Document, Guidelines, February 2015. Carlehed, M., Petrov, A. (2012): A methodology for pointin-time-through-the-cycle probability of default decomposition in risk classification systems, Journal of Risk Model Validation, Vol. 6, No. 3, pp. 3-25. Nußbaum R., Maaß C., Ringschmidt J. (2015): Herausforderung bei der Stufenzuordnung, Risiko Manager 17.2015. Trück S. (2008): Forecasting credit migration matrices with business cycle affects – a model comparison, The European Journal of Finance, Vol. 14, No. 5, pp. 359–379. Financial Services Authority (2006): Use of long run Probabilities of Default, counter-cyclical scaling factors, and the interaction of these with economic cycle stress testing. Autoren: Daniel Börstler, Manager, KPMG WPG AG. Dr. Lora Todorova, Assistant Manager, KPMG WPG AG. Dr. Jürgen Ringschmidt, Director, KPMG WPG AG.

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