Bachelorarbeit, 2022
71 Seiten, Note: 1,7
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Aufbau der Arbeit
2 Der Begriff der ESG-Risiken und regulatorische Entwicklungen
2.1 Grundlagen von ESG-Risiken mit besonderer Betrachtung von Klimarisiken
2.2 Regulatorische Entwicklungen und Erwartungen bezüglich Klimarisiken
3 Klimarisikoquantifizierung in Banken und verfügbare Methoden
3.1 Risikomanagement in Banken und Quantifizierung von Klimarisiken
3.1.1 Quantifizierung von Risiken
3.1.2 Kreditrisikomanagement in Banken und statistische Ansätze zur Risikomodellierung
3.1.3 Aktueller Stand der Klimarisikoquantifizierung in Banken
3.2 Methoden zur Messung von Klimarisiken in Banken
3.2.1 Exposure-Methode
3.2.2 Klima-Szenarioanalyse und bei der Klimarisikoquantifizierung eingesetzte Szenarien
3.2.3 Klima-Stresstesting
3.2.3.1 Stresstests von Aufsichtsorganen wie BoE, Bank of Canada, EZB und EBA
3.2.3.2 Stresstesting für Transitionsrisiken am Beispiel des Stresstesting-Frameworks der TU München
3.2.3.3 Stresstesting für physische Risiken am Beispiel des Drought Stress Testing Model
3.2.4 Analyse von physischen Risiken durch Natural Capital Analysis
3.2.5 Einbindung von ESG-Faktoren direkt in Finanzmodelle
3.2.6 Climate Value at Risk
3.2.7 Erweiterung von bestehenden Kreditrisikomodellen um den Faktor Klimarisiko am Beispiel des Climate Extended Risk Model CERM
4 Kritik und Fazit
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den aktuellen Stand und die Methoden zur Quantifizierung von Klimarisiken im Bankensektor, um Kreditinstituten einen praktischen Überblick für die Implementierung dieser Risiken in ihre Portfoliosteuerung zu geben.
1.1 Problemstellung
Die Existenz des menschgemachten Klimawandels gilt im Bereich der Klimawissenschaften seit Jahren als erwiesen, die Temperaturmuster von Luft und Wasser besonders des letzten Jahrhunderts zeigen seine Effekte deutlich im Vergleich zu Werten früherer Jahrhunderte bzw. Jahrtausende. Ursache sind v.a. der Anstieg der Treibhausgasemissionen seit Beginn der Industriellen Revolution. Auch in der Wirtschaft ist das Bewusstsein darum in den letzten Jahren deutlich gestiegen. Im Allianz Risk Barometer des Jahres 2022, welches weltweit über 2600 Risikomanagementexperten befragt, um die aktuell zehn wichtigsten Risiken für Unternehmen der nächsten 12 Monate und längerfristig zu ermitteln, steht der Klimawandel auf Platz 6 der Liste, mit Sorgen um Verluste, Störungen der Lieferketten, und Änderungen des Marktumfelds.
Jedoch werden auch andere Risiken genannt, die unweigerlich mit den Auswirkungen des Klimawandels zusammenhängen wie Betriebsunterbrechungen und Störungen in der Lieferkette auf Platz 2, Naturkatastrophen an Stelle 3, und Änderungen gesetzlicher Vorgaben und Anforderungen v.a. auch in Bezug auf ESG auf Platz 5. Für Kreditinstitute sind ESG-Risiken ebenfalls ein wichtiges Thema, sie sind v.a. durch die Auswirkungen auf Kunden und damit auf ihr eigenes Portfolio von diesen Risiken betroffen. In der nachhaltigen Transformation kommt dem Finanzsektor zudem als Kapitalgeber eine Schlüsselrolle zu. Ein Großteil der Folgen des Klimawandels wird sich erst im Lauf dieses Jahrhunderts materialisieren, was unwiederbringlich unsere Wirtschaft verändern wird mit unausweichlichen Folgen für den Finanzsektor, die Effekte stellen möglicherweise auch ein systemisches Risiko für das weltweite Finanzsystem dar bei unzureichenden Anstrengungen zur Folgenminimierung. Dies macht bereits heute eine Berücksichtigung der daraus erwachsenden Risiken dringend notwendig.
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz des Klimawandels als wirtschaftliches und finanzielles Risiko ein und erläutert das Ziel der Arbeit, einen Überblick über methodische Ansätze zur Klimarisikoquantifizierung in Banken zu geben.
2 Der Begriff der ESG-Risiken und regulatorische Entwicklungen: Das Kapitel definiert ESG-Risiken sowie deren Unterkategorien Klimarisiken (physische und Transitionsrisiken) und beleuchtet die aktuellen regulatorischen Rahmenbedingungen und Anforderungen an Finanzinstitute.
3 Klimarisikoquantifizierung in Banken und verfügbare Methoden: Hier werden detailliert verschiedene mathematische und strategische Methoden vorgestellt, darunter die Exposure-Methode, Szenarioanalysen, Stresstests sowie spezifische Risikomodelle wie das Climate Extended Risk Model.
4 Kritik und Fazit: Das Kapitel reflektiert die Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden, betont den bestehenden Aufholbedarf der Banken in der Datenbeschaffung und plädiert für eine stärkere kooperative Zusammenarbeit im Bereich der Klimarisikomodellierung.
Klimarisiken, ESG, Banken, Risikomanagement, Klimarisikoquantifizierung, Szenarioanalyse, Stresstesting, Transitionsrisiken, Physische Risiken, Sustainable Finance, Kreditrisiko, Klimamodelle, Offenlegung, Regulatorik, Nachhaltigkeit.
Die Arbeit befasst sich mit der quantitativen Erfassung und Messung von Klimarisiken durch Kreditinstitute als integraler Bestandteil ihres Risikomanagements.
Die Schwerpunkte liegen auf der Definition von Klimarisiken, den regulatorischen Rahmenbedingungen sowie der methodischen Umsetzung durch Szenarioanalysen, Stresstests und Modellierungen.
Das Ziel ist es, den aktuellen Stand und die Vielfalt der vorhandenen Methoden zur Messung von Klimarisiken in Banken darzustellen und deren praktische Anwendbarkeit zu bewerten.
Es handelt sich um eine Literatur- und Sekundäranalyse, die aktuelle regulatorische Berichte, wissenschaftliche Studien und Fachpublikationen zusammenführt.
Der Hauptteil erörtert detailliert verschiedene Messmethoden, von einfachen Exposure-Ansätzen bis hin zu komplexen Modellen wie Monte-Carlo-Simulationen und speziellen Modellen wie dem CERM.
Wichtige Begriffe sind Klimarisikoquantifizierung, Szenarioanalyse, Stresstesting, Transitionsrisiken und ESG-Integration.
Sie erfordert unterschiedliche methodische Ansätze, wobei Transitionsrisiken oft stärker auf politischen und technologischen Veränderungen beruhen, während physische Risiken durch direkte Ereignisse wie Dürren oder Überflutungen definiert werden.
Die Datenverfügbarkeit wird als eine der größten Herausforderungen identifiziert, da für eine fundierte quantitative Analyse oft granulare, bisher in Banken nicht standardisierte Daten benötigt werden.
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