1. Einleitung
1.1 Beschreibung des Themas
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Vorgehensweise bei der Durchführung des inversen Stresstests
1.4 Strukturierung der Arbeit
2. Risikomanagement in Banken
3. Identifikation der Risikofaktoren
3.1 Kreditrisiko
3.1.1 Kontrahentenrisiko
3.1.2 Konzentrationsrisiko
3.1.3 Beteiligungsrisiko
3.2 Marktpreisrisiko
3.2.1 Zinsänderungsrisiko
3.2.2 Währungsrisiko
3.2.3 Aktienpositionsrisiko
3.2.4 Rohstoffpreisrisiko
3.3 Operationelles Risiko
3.4 Liquiditätsrisiko
4. Quantifizierung der Risiken mit VaR – Modellen
4.1 VaR im Marktpreisrisiko
4.1.1 Varianz-Kovarianz Ansatz
4.1.2 Historische Simulation
4.1.3 Monte Carlo Simulation
4.2 VaR im Kreditrisiko
4.2.1 CreditMetrics
4.2.2 CreditRisk+
4.2.3 Portfoliomanager von KMV
4.2.4 Credit Portfolio View
4.3 Notwendigkeit von Stresstests
5. Stresstests im Risikomanagement von Banken
5.1 Anforderungen an die Ausgestaltung der Stresstests
5.1.1 Regulatorische Anforderungen
5.1.2 Interne Anforderungen
5.2 Stresstests vor der Finanzkrise
5.2.1 Historische Stressszenarien
5.2.2 Hypothetische Stressszenarien
5.2.3 Hybride Stressszenarien
5.3 Entwicklung neuer Stresstestmethoden nach der Finanzkrise
5.3.1 Integrierter Stresstest
5.3.2 Inverser Stresstest
5.4 Kritische Evaluierung der Stresstests
6. Analytischer Teil – Durchführung eines inversen Stresstests
6.1 Einleitung und Problemstellung
6.1.1 Hypothesen
6.2 Beschreibung der Daten
6.3 Vorgehensweise
6.4 Simulation inverser Stresstest im Kreditrisiko
6.4.1 Überprüfung der Hypothese H1
6.4.2 Interpretation der Ergebnisse zur Hypothese H1
6.4.3 Überprüfung der Hypothese H2
6.4.4 Interpretation der Ergebnisse zur Hypothese H2
7. Conclusio
Literaturverzeichnis.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1 – Phasen des Risikomanagementprozesses (vgl. OeNB 2006, S. 76)
Abbildung 2 – Verlustverteilung eines Kreditportfolios (vgl. Klaassen / Eeghen 2009, S. 5).
Abbildung 3 – Marktrenditen vs. Kreditrenditen (vgl. Crouhy et al. 2000, S. 64).
Abbildung 4 – Darstellung der von Stresstests erfassten Ereignisse (vgl. BIS 2005b, S. 4).
Abbildung 5 – Übersicht konventioneller Stresstests (vgl. Bühn / Klauk 2007, S. 354).
Im Zuge der Finanzkrise, die 2007 mit dem Ausfall von Subprime Hypotheken in den USA begann und sich innerhalb kürzester Zeit zu einer globalen Krise entwickelte (vgl. Eichengreen et al. 2008, S. 3), mussten vor allem Bankinstitute unerwartet hohe Verluste verbuchen und einen entsprechenden Wertverfall an den Börsen hinnehmen (vgl. Haldane 2009, S. 5). Die mangelhafte Vorbereitung auf die Finanzkrise hatte zur Folge, dass 92% der im Rahmen einer Studie befragten Risikomanager die in der Bank etablierten Risikomanagementsysteme in Frage stellten (vgl. KPMG 2009, S. 5).
Das schlechte Abschneiden der Risikomanagementsysteme lag vorrangig daran, dass die Stresstests nicht ausreichend im Risikomanagement integriert waren und die Ergebnisse keinen Einfluss auf die Entscheidungsfindung des Top-Managements hatten. Darüber hinaus waren die Parameter der Szenarien oft nicht kritisch genug gewählt. (vgl. CEBS 2009, S. 2)
Als Lehre aus der Krise mussten folglich die Stresstestmethoden weiterentwickelt und neue Anforderungen an die Ausgestaltung von Stresstests durch die europäischen Aufsichtsbehörden definiert werden. Einerseits sollte zukünftig sichergestellt werden, dass Stresstests einen integralen Bestandteil im Risikomanagement der Bank darstellen und regelmäßige Gesamtbankstresstests durchgeführt werden. (vgl. CEBS 2010, S. 8) Andererseits sollten zusätzlich zu den bereits bestehenden, konventionellen Stresstests auch inverse Stresstests zum Einsatz kommen (vgl. BIS 2009a, S. 14).
Generell kann mit Hilfe von konventionellen Stresstests analysiert werden, welche Auswirkungen seltene, aber plausible Stressszenarien auf die Portfolien der Bank haben könnten. Je nach Definition der Szenarien wird dabei zwischen historischen, hypothetischen und hybriden Stresstests unterschieden. (vgl. Bühn / Klauk 2007, S. 352-354)
Mittels inverser Stresstests kann hingegen analysiert werden, welche Ereignisse den eigenständigen Fortbestand der Bank gefährden. Somit werden jene Parameter und Szenarien gesucht, bei denen ein vordefiniertes Ergebnis, wie zum Beispiel das Unterschreiten der Kapitalanforderungen, eintritt. (vgl. Grundke 2012, S. 131)
Die Durchführung inverser Stresstests wurde deshalb als Schwerpunkt dieser Diplomarbeit gesetzt, da es im Gegensatz zu konventionellen Stresstests noch wenig Literatur zur konkreten Implementierung gibt. Dies liegt zum Teil auch daran, dass seitens der Aufsicht noch keine genauen Vorgaben zur Ausgestaltung der inversen Stresstests definiert wurden. So können die Institute bei der Durchführung inverser Stresstests zwischen einer quantitativen oder einer qualitativen Umsetzung wählen. (vgl. CEBS 2010, S. 19)
Ein weiterer Grund für die besondere Betrachtung inverser Stresstests im Rahmen dieser Diplomarbeit ist, dass sich die Logik zur Durchführung inverser Stresstests nicht aus der Umsetzungslogik bereits bekannter Stresstests, wie historischer, hypothetischer oder hybrider Stresstests ableiten lässt. Im Gegensatz zu diesen konventionellen Stresstests wird bei inversen Stresstests nicht im Vorfeld überlegt, welche Szenarien plausibel sind. Stattdessen werden die einzelnen Risikofaktoren solange gestresst, bis das vorgegebene Ereignis eintritt. (vgl. BIS 2009a, S. 14) Erst wenn dieser kritische Punkt erreicht ist, wird überlegt wie hoch die Wahrscheinlichkeit eines derartigen Stressereignisses ist und ob entsprechende Maßnahmen getroffen werden müssen. (vgl. Grundke 2011, S. 72)
Bei der Umsetzung des inversen Kreditrisikostressverfahrens wird in dieser Diplomarbeit gezielt nach einer einfachen Methode gesucht, die es ermöglicht, schnell und ressourcenschonend jene Parameterveränderungen zu identifizieren, die das Stressereignis auslösen würden.
Die Schwerpunkte dieser Diplomarbeit sind somit welche Risikofaktoren gestresst werden können, wie die Quantifizierung der Risiken mittels VaR-Modellen erfolgt, weshalb zusätzlich der Einsatz von Stresstests im Risikomanagement notwendig ist, welche Ausgestaltungsformen zur Verfügung stehen beziehungsweise welche Anforderungen damit verknüpft sind und wie ein inverser Stresstest in der Praxis, bei reiner Betrachtung des Kreditrisikos, in einem einfachen, raschen Verfahren umgesetzt werden könnte.
Nicht behandelt wird in dieser Diplomarbeit inwiefern sich die Wahl des Kreditrisikomodells auf das Ergebnis des Stresstests auswirkt. Somit ist eine Evaluierung der unterschiedlichen Kreditrisikomodelle nicht Teil der Diplomarbeit, da nicht die Wahl des Kreditrisikomodells, sondern die Wahl der Parameter für das Ergebnis entscheidend ist (vgl. Koyluoglu/Hickman 1998, S. 17). Bei der Simulierung des inversen Stresstests wird ausschließlich das Kreditrisiko betrachtet und bleiben somit die anderen Risikoarten unberücksichtigt.
Die Diplomarbeit hat zum Ziel die Notwendigkeit von Stresstests im Risikomanagement einer Bank zu begründen, sowie die unterschiedlichen Ausgestaltungsformen von Stresstests und deren regulatorischen und internen Anforderungen darzustellen. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Implementierung eines inversen Stresstests über das Kreditrisiko gelegt. Darüber hinaus soll dem Leser die hinter dem inversen Stresstest liegende Umsetzungslogik nähergebracht werden.
Die zentrale Forschungsfrage „Wie können Stresstests bei besonderer Betrachtung von inversen Stresstests im Risikomanagement von Banken eingesetzt werden?“ unterteilt sich in die folgenden Unter-Fragen:
-Welche unterschiedlichen Faktoren, gruppiert nach Risikoarten, wirken sich maßgeblich auf das Gesamtrisiko einer Bank aus?
-Weshalb ist im Risikomanagement von Banken die Durchführung von VaR-Berechnungen im Standardszenario nicht ausreichend?
-Wieso waren Banken trotz der bereits im Risikomanagement bestehenden Stresstests nicht ausreichend auf die Finanzkrise vorbereitet?
-Welche Anforderungen aus regulatorischer Sicht, sowie welche internen Anforderungen werden an die Ausgestaltung von Stresstests im Risikomanagement von Banken gestellt?
-Welche unterschiedlichen Ausgestaltungsformen von konventionellen Stresstests können im Risikomanagement von Banken eingesetzt werden?
-Wie sollten Stresstests ausgestaltet sein um einen integralen Bestandteil des Risikomanagements darzustellen und welche Aspekte sollten diesbezüglich bei Gesamtbankstresstests beachtet werden?
-Wie kann ein inverser Stresstest über das Kreditrisiko einer Bank mit einem einfachen und raschen Verfahren durchgeführt werden?
Die Diplomarbeit beginnt mit dem theoretischer Teil, anschließend folgt der analytische Teil und am Ende steht die Conclusio. Eine analytische Auseinandersetzung mit der Durchführung konventioneller Stresstests fällt nicht unter die Zielsetzung dieser Diplomarbeit, da es dazu bereits entsprechende Literatur gibt. Ebenso wird aufgrund der Bedeutung des Kreditrisikos, das normalerweise den größten Risikotreiber von Kreditinstituten darstellt, lediglich für diese Risikoart im analytischen Teil ein inverser Stresstest simuliert.
Im analytischen Teil werden die Kreditdaten ausgewählter Musterbanken einem inversen Stresstest unterzogen. Für den Stresstest können mehrere, unterschiedliche Kreditrisikomodelle verwendet werden, wobei sich die folgenden Modelle etablieren konnten:
-Credit Metrics von J.P. Morgan
-CreditRisk+ von Credit Suisse
-Portfoliomanager von KMV
-Credit Portfolio View von McKinsey Company
Eine detaillierte Beschreibung dieser unterschiedlichen Kreditrisikomodelle wird im Kapitel 4 erfolgen, wobei es, wie bereits bei der Beschreibung des Themas erwähnt wurde, bei einer entsprechenden Harmonisierung der Parameter nur geringe Unterschiede in den Ergebnissen der einzelnen Modelle gibt (vgl. Koyluoglu/Hickman 1998, S. 17).
Für den inversen Stresstest, der im Rahmen dieser Diplomarbeit durchgeführt wird, kommt das Programm Credit Risk Manager von zeb zum Einsatz, das eine Weiterentwicklung von CreditRisk+ darstellt. Gegenüber CreditRisk+ ermöglichen die Weiterentwicklungen im Credit Risk Manager eine Charakterisierung des Kreditrisikos, das über die beiden Zustände „ausgefallen“ und „nicht ausgefallen“ hinausgeht und somit statt einem Zwei-Zustandsystem ein Viel-Zustandsystem erlaubt. (vgl. zeb/information.technology 2003, S. 7 f.)
Am Beginn der Durchführung der inversen Stresstests für das Kreditrisiko steht die Identifikation der relevanten Risikofaktoren. Diese werden so lange gestresst, bis der Anteil der freien Risikodeckungsmasse an der gesamten Risikodeckungsmasse unter 10 % fällt. Weshalb diese Vorgehensweise sowie die 10%-Grenze als relevantes Stressergebnis für den inversen Stresstest im analytischen Teil gewählt wurde, wird im Kapitel 5.3.2 beschrieben.
Nach der Definition der in dieser Diplomarbeit zentralen Begriffe erfolgt eine Beschreibung der Aufgaben des Risikomanagements, sowie des entsprechenden Risikomanagement-prozesses, der in den Banken implementiert sein muss.
Anschließend werden im nächsten Kapitel die für eine Bank wesentlichen Risikotreiber identifiziert, indem zuerst eine Gruppierung nach den wichtigsten Risikoarten vorgenommen wird und dann die korrespondierenden Risikofaktoren definiert werden.
Mit der Quantifizierung der Risikofaktoren durch VaR-Modelle setzt sich das 4. Kapitel auseinander, wobei sowohl die entsprechenden Modelle für das Marktpreisrisiko, als auch jene für das Kreditrisiko vorgestellt werden. Aufbauend auf diesen Kenntnissen wird anschließend erläutert, weshalb zusätzlich zur Risikomessung mittels VaR-Modellen im Standardszenario der Einsatz von Stresstests erforderlich ist.
Im 5. Kapitel werden, nachdem die Anforderungen an Stresstests sowohl aus regulatorischer, als auch aus interner Sicht definiert wurden, die möglichen Ausgestaltungsformen von konventionellen Stresstests, so wie sie bereits vor der Finanzkrise bei vielen Banken im Einsatz waren, beschrieben.
Darauf aufbauend werden die Mängel der bestehenden Stresstests, die durch die Finanzkrise offenbart wurden, dargelegt. Anschließend werden jene Anforderungen und Stresstestmethoden, die von den Aufsichtsbehörden zur besseren Vorbereitung auf zukünftige Krisen definiert wurden, beschrieben. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Beschreibung der möglichen Implementierungsformen inverser Stresstests.
Im letzten Teil des 5. Kapitels erfolgt eine kritische Evaluierung der Stresstests, die auf den zuvor erlangten Kenntnissen aufbaut und den Abschluss des theoretischen Teils darstellt.
Im Anschluss an den theoretischen Teil beginnt mit der Simulation von inversen Stresstests der analytische Teil der Diplomarbeit. Nachdem sowohl die Problemstellung, als auch die verwendeten Daten sowie die Vorgehensweise definiert wurden, werden die einzelnen Risikofaktoren des Kreditrisikos bei jeder Musterbank so lange gestresst, bis die freie Risikodeckungsmasse unter eine vorgegebene Grenze fällt. Dabei wird gezielt nach einem einfachen Stressverfahren gesucht, das eine rasche Identifikation der relevanten Parameterveränderungen ermöglicht. Mit der Interpretation der Ergebnisse aus dem inversen Stresstest endet der analytische Teil.
Als letzter Teil der Diplomarbeit folgt die Conclusio, in der nicht nur die aus der wissenschaftlichen Arbeit gewonnenen Erkenntnisse präsentiert werden, sondern auch offene Punkte für zukünftige wissenschaftliche Arbeiten dargestellt werden.
Bevor auf die Notwendigkeit von Stresstests im Risikomanagement von Banken eingegangen wird, erfolgt eine Definition der in dieser Diplomarbeit zentralen Begriffe Risiko, Risikomanagement, Risikomanagementprozess und Stresstest.
Risiko kann allgemein als eine Größe definiert werden, die sowohl von der Wahrscheinlichkeit, dass ein unerwünschtes Ereignis eintritt, als auch vom Ausmaß des Schadens dieses Ereignisses, abhängt (vgl. Hubbard 2009, S. 8 f).
Es sollte unbedingt zwischen Risiko und Unsicherheit unterschieden werden, da diese völlig unterschiedliche Zustände beschreiben. Risiko ist dadurch gekennzeichnet, dass die Menge sowie die Verteilung der möglichen Ergebnisse bekannt ist. Bei Unsicherheit dagegen ist es unmöglich Berechnungen anzustellen, da diese Situation in hohem Maß speziell und somit ohne Vergleichswerte ist. (vgl. Knight 1921, S. 233)
In der Finanzwissenschaft wird Risiko als die Verteilung von unerwarteten Ergebnissen, die durch Wertänderungen der zugrunde liegenden Variable auftreten, definiert. Somit werden nicht nur negative Abweichungen vom erwarteten Wert, sondern auch positive Abweichungen als Risiko definiert. (vgl. Jorion 2007, S. 75)
Demgegenüber wird von der OeNB (vgl. 2006, S. 38 f.) die Abweichung vom erwarteten Wert, sofern es sich um eine positive Zielabweichung handelt, nicht als Risiko sondern als Chance bezeichnet. Jener Fall, wenn das vorgegebene Ziel erreicht wird, stellt somit auch dann kein Risiko dar, wenn mit diesem Ziel negative finanzielle Ergebnisse verbunden sind. Beispielsweise stellt der Kreditausfall nur dann ein Risiko dar, wenn dieser Ausfall über dem erwarteten Wert liegt und somit nicht im Pricing Berücksichtigung fand.
Als für eine Bank besonders relevante Risiken können das Kredit-, Markt- und Liquiditätsrisiko, sowie das operationelle Risiko identifiziert werden (vgl. Chorafas 2007, S. 22), die im Detail im nächsten Kapitel besprochen werden.
Aufgabe des Risikomanagements ist es, Risiken mit dem Ziel der effizienten Steuerung zu identifizieren, bewerten und priorisieren (vgl. Hubbard 2009, S. 10).
Da die Transformation sowie die gezielte Übernahme von Risiken zum täglichen Geschäft von Banken gehören, nimmt das Risikomanagement bei diesen Instituten eine besonders große Bedeutung ein. Deshalb sind im Rahmen des von der Aufsicht vorgeschriebenen ICAAP, das auch internes Kapitaladäquanzverfahren genannt wird, die Risiken nicht nur zu identifizieren und zu berechnen, sondern ist auch eine angemessene Ausstattung der Risikodeckungsmasse in Abhängigkeit vom Risikoprofil sowie die Weiterentwicklung geeigneter Risikomanagementsystemen sicherzustellen. (vgl. OeNB 2006, S. 8 ff)
Der Risikomanagementprozess wird im Rahmen des ICAAP in die folgenden fünf Phasen unterteilt (vgl. OeNB 2006, S. 76-83):
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1 – Phasen des Risikomanagementprozesses (vgl. OeNB 2006, S. 76)
1. Identifizierung der wesentlichen Risiken: In diesem Prozess sind sämtliche für die Bank relevante und wesentliche Risiken strukturiert zu erfassen und in einem Risikohandbuch zu dokumentieren. Nur für diese identifizierten Risiken sind dann entsprechende Methoden zur Risikoberechnung festzulegen.
2. Quantifizierung der Risiken und der Risikodeckungsmasse: Um eine Entscheidungsgrundlage für die Risikosteuerung zu erhalten, müssen die im ersten Schritt identifizierten Risiken quantifiziert werden. Die dabei zum Einsatz kommende VaR-Berechnung wird im Detail in Kapitel 4 beschrieben.
Im Rahmen der Risikotragfähigkeitsanalyse ist auch die Risikodeckungsmasse, die zeitlichen Schwankungen unterliegt, zu quantifizieren.
3. Aggregation der Berechnungen auf Gesamtbankebene: Um eine Risikosteuerung zu ermöglichen, sind sämtliche Risiken auf Gesamtbankebene zu aggregieren. Dabei ist darauf zu achten, dass diese vollständig erfasst werden und es zu keiner mehrfachen Berücksichtigung derselben Risiken kommt. Darüber hinaus sind bei der Aggregation der Einzelrisiken die zugrunde liegenden Interdependenzen zu berücksichtigen.
Durch die Gegenüberstellung der berechneten Risiken mit den aggregierten Risikodeckungspotentialen kann das Risiko unter Berücksichtigung des Risikoprofils gesteuert werden.
4. Vorsteuerung: Die Vorsteuerung kann einerseits durch das Festsetzen von Limitwerten für die einzelnen Steuerungseinheiten erfolgen, sodass bestimmtes Neugeschäft nicht oder nur begrenzt möglich ist. Andererseits ist die Vorsteuerung auch durch die Festlegung einer bonitätsbedingten Risikoprämie im Rahmen der Preisgestaltung möglich.
5. Überwachung der Risiken und Nachsteuerung: Die Risikoüberwachung stellt einen Soll-Ist-Vergleich zwischen den definierten Limitwerten und der tatsächlichen Risikosituation der Bank dar. Durch die Risikoüberwachung soll sichergestellt werden, dass die Risikostrategie tatsächlich befolgt wird. Die Limitauslastung kann mit einem Ampelsystem visualisiert werden und für den Fall der Limitüberschreitung sollte eine standardisierte Vorgehensweise definiert werden. Im Rahmen des Risikoreporting sind die Ergebnisse der Risikoüberwachung zu dokumentieren, wobei der Fokus auf den wesentlichen Fakten, wie der Gegenüberstellung der Gesamtrisiken mit dem Risikodeckungspotential liegen sollte.
Die Nachsteuerung hat zur Aufgabe die Risiken so anzupassen, dass sie mit der festgelegten Risikostrategie übereinstimmen. Dabei stehen die folgenden Alternativen zur Auswahl:
1. Reduktion oder Überwälzung der Risiken:
Eine Reduktion der Risiken kann durch entsprechende Diversifikation, Besicherung bei Krediten oder Versicherungen erfolgen. Die Überwälzung der Risiken auf Dritte ist durch Weiterverkauf der Risiken oder durch Absicherungsgeschäfte möglich.
2. Neuverteilung des Risikokapitals:
Eine sogenannte Re-Allokation des Risikokapitals kann dann durchgeführt werden, wenn noch nicht sämtliche Limite ausgelastet sind oder noch genügend Puffer bei der Risikodeckungsmasse vorhanden ist.
3. Erhöhung des Risikodeckungspotentials:
Die Erhöhung der Risikodeckungsmasse kann durch Kapitalzufuhr der Anteilseigner, zum Beispiel im Rahmen einer Kapitalerhöhung, erfolgen.
Im Rahmen des soeben beschriebenen Risikomanagementprozesses wird bei der Risikoquantifizierung jedoch außer Acht gelassen, wie sich die Risikosituation in der Bank bei extremen Ereignissen, wie Börsencrashs, verändern würde (vgl. OeNB 2006, S. 75). Um auf solche Ereignisse entsprechend vorbereitet zu sein, ist es erforderlich, zusätzlich zu den statistischen Portfoliomodellen Stresstests durchzuführen (vgl. Gundlach 2011, S. 349). Unter Stresstest werden somit Techniken verstanden, die zum Ziel haben, Risiken in einem Portfolio zu erkennen, die durch makroökonomische Veränderungen oder andere außergewöhnliche, aber mögliche Ereignisse, ausgelöst werden. Am Beginn des Stresstests steht die Auswahl der zu stressenden Risikoart sowie des geeigneten Modells, wobei auch mehrere Risikoarten gemeinsam gestresst werden können. (vgl. Blaschke et al. 2001, S. 4)
Eine detaillierte Vorstellung der unterschiedlichen Ausgestaltungsformen von Stresstests, sowie den diesbezüglichen Anforderungen wird in Kapitel 5 erfolgen. Im nächsten Kapitel werden die für eine Bank wesentlichen Risikoarten beschrieben und erfolgt eine Identifikation der entsprechenden Risikofaktoren.
Rumsfeld (vgl. 2002) zufolge kann Wissen in die folgenden drei Kategorien unterteilt werden: Es gibt das bekannte Wissen, also jene Dinge, von denen uns bewusst ist, dass wir sie wissen. Davon abweichend gibt es das bekannte Unwissen, also jene Dinge, von denen uns bekannt ist, dass wir sie nicht wissen. Als dritte Kategorie ist das unbekannte Unwissen zu nennen, somit jener graue Bereich wo wir nicht einmal die Frage stellen können, auf die wir ohnehin keine Antwort hätten.
Eine solche Klassifizierung kann bei der Einstufung von Risiken im Rahmen des Risikomanagements ebenfalls herangezogen werden (vgl. Jorion 2009a, S. 926-929):
Bekanntes Wissen liegt dann vor, wenn sämtliche Risikofaktoren korrekt identifiziert werden und sowohl das aushaftende Obligo als auch die Verteilung der Risikofaktoren korrekt berechnet werden. Dadurch kann die Verteilung der korrespondierenden Gewinne und Verluste entsprechend abgeschätzt werden. Sollte es nun aufgrund von Marktschwankungen zu einem erhöhten Verlust kommen, bedeutet dies nicht automatisch, dass das Risikomanagement fehlerhaft war. Im Gegenteil, wenn die Berechnung des maximalen Risikos auf einem Konfidenzniveau von 99% basiert, so impliziert dies im Umkehrschluss, dass in einem Prozent der Fälle das Risiko sogar höher als der errechnete Wert ausfallen muss um die Modellbedingungen zu erfüllen.
Bekanntes Unwissen tritt im Risikomanagement in Form des Modellrisikos auf. Dies kann dann der Fall sein, wenn nicht sämtliche, für das Bankinstitut wesentliche Risikofaktoren identifiziert wurden oder sich die Annahmen über die Verteilung der Risikofaktoren später als falsch herausstellen. Der Fehler bei der Bestimmung der Verteilung kann dadurch entstehen, dass die Historie zur Bestimmung der Volatilität falsch gewählt wurde. Darüber hinaus besteht das Problem, dass die Parameter der Risikoverteilungen, wie zum Beispiel die Korrelationen der Assetklassen, keine statischen Größen sind, sondern sich im Zeitverlauf verändern können. Genauso ist die korrekte Risikoeinstufung von neuen Finanzprodukten schwierig, da entsprechende Vergleichswerte fehlen. Durch die Finanzkrise wurde offensichtlich, dass die Einstufung der neuen Finanzprodukte wie der Kreditausfallsversicherungen oder der forderungsbesicherten Wertpapiere letztendlich zu optimistisch war.
Die Risiken aus der dritten Kategorie, dem unbekannten Unwissen, können auch als Black Swan Ereignisse bezeichnet werden. Diese Bezeichnung wird deshalb als Synonym für unbekanntes Unwissen verwendet, da vor der Entdeckung schwarzer Schwäne die Menschen außerhalb Australiens aufgrund empirischer Beobachtungen davon überzeugt waren, dass sämtliche Schwäne weiß sind. (vgl. Taleb 2007, xvii)
Black Swan Ereignisse können allgemein dadurch beschrieben werden, dass sie einen statistischen Ausreißer darstellen und nicht aus vergangenen Beobachtungen abgeleitet werden können. Darüber hinaus haben sie eine große Auswirkung zur Folge und werden trotz ihrer geringen Eintrittswahrscheinlichkeit im Nachhinein als erklärbar und vorhersehbar eingestuft. (vgl. Taleb 2007, xvii f.) Als Beispiel für ein Black Swan Ereignis kann die Terrorattacke vom 11.09.2011 genannt werden, deren Eintritt äußerst unwahrscheinlich war, eine enorme Auswirkung hatte und im Nachhinein durch fehlende Sicherheitsbestimmungen erklärt wurde. (vgl. Taleb 2007, xix) Generell lassen sich unter dem unbekannten Unwissen externe Einflüsse subsumieren, auf die das Bankinstitut keinen unmittelbaren Einfluss hat.
Die oberste Maxime des Risikomanagements muss es somit sein, sämtliche wesentliche Risikofaktoren im Bereich des bekannten Wissens zu identifizieren und adäquat zu berechnen. Deshalb werden in den nächsten Kapiteln die für eine Bank wesentlichen Risikofaktoren separat vorgestellt.
Es darf nicht außer Acht gelassen werden, dass jedes Modell nur ein Versuch ist, die Realität abzubilden, aber mit dieser niemals übereinstimmen wird und insofern immer ein Modellrisiko bestehen bleiben wird (vgl. Haldane 2009, S. 2). Auf die diesbezügliche Problematik wird in Kapitel 4 noch näher eingegangen werden, wenn die Quantifizierung mittels VaR-Modellen im Detail besprochen wird.
Um für das unbekannte Unwissen vorgesorgt zu haben, sollte einerseits ein entsprechender Puffer bei der Planung der Risikodeckungsmasse berücksichtigt werden und andererseits entsprechende Stresstests definiert und berechnet werden. Stresstests stellen dabei insofern ein wichtiges Instrument im Risikomanagement dar, als dass Veränderungen bei den Risikofaktoren, die nicht unbedingt sehr wahrscheinlich aber plausibel und mit hohen Verlusten behaftet sind, simuliert werden können. (vgl. Gundlach 2011, S. 368) Das Kapitel 5 wird sich deshalb mit den Einsatzmöglichkeiten von Stresstests im Risikomanagement von Banken auseinandersetzen.
Unter Kreditrisiko werden jene Risiken subsumiert, die aus der Schlecht- oder Nichterfüllung bereits abgeschlossener Kreditverträge resultieren und auf eine Bonitätsverschlechterung des Kreditnehmers zurückzuführen sind. Das Kreditrisiko kann im Wesentlichen in die folgenden Unterkategorien unterteilt werden:
1. Kontrahentenrisiko
2. Konzentrationsrisiko
3. Beteiligungsrisiko
Kreditminderungstechniken bergen in jenem Fall ein Risiko, wenn die Erwartungen an die Werthaltigkeit der hinterlegten Sicherheiten nicht erfüllt werden. Dieses Risiko wird ebenfalls dem Kreditrisiko zugeordnet, wenngleich es sich hier um ein Rechtsrisiko handelt. (vgl. OeNB 2006, S. 39)
Bei der Bewertung des Kontrahenten- bzw. Ausfallrisikos können bei der Anwendung des ICAAP unterschiedliche Methoden zum Einsatz kommen, wobei zwischen dem erwarteten und dem unerwarteten Verlust unterschieden wird. (vgl. OeNB 2006, S. 42 f.)
Unter dem erwarteten Verlust (Expected Loss, EL) wird jener Ausfall von Kreditnehmern verstanden, mit dem die Bank in einem durchschnittlichen Jahr rechnet. Dieser erwartete Verlust wird bei der Berechnung der Kreditzinsen entsprechend eingepreist, sodass aus jenem Fall, wo der Ausfall der Kreditnehmer den Erwartungen entspricht, kein Risiko für die Bank resultiert (vgl. Wernz 2012, S. 47). Dies setzt jedoch voraus, dass vor allem die folgenden Risikoparameter korrekt bestimmt werden (vgl. OeNB 2006, S. 43 f.) :
- Probability of Default (PD): Bei diesem Parameter wird berechnet mit welcher Wahrscheinlichkeit die einzelnen Kreditnehmer im Laufe eines Jahres ausfallen.
- Loss given Default (LGD): Dieser Parameter gibt an wie hoch die tatsächliche Verlustausfallsquote bei Ausfall des Kreditnehmers in Prozent des aushaftenden Obligos sein wird.
- Exposure at Default (EaD): Darunter wird das zum Ausfallszeitpunkt ausstehende Kreditobligo verstanden.
Der erwartete Verlust (EL) kann entweder als Zinssatz (3.1) durch Multiplikation der Ausfallswahrscheinlichkeit (PD) mit der Verlustausfallsquote (LGD) berechnet oder als absolutes Risiko (3.2) durch anschließende Multiplikation mit dem bei Ausfall aushaftenden Obligo (EaD) dargestellt werden: (vgl. Wernz 2012, S. 47)
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
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Im Rahmen der risikoadjustierten Bepreisung wird der erwartete Verlust bei der Festsetzung des Kreditzinses nicht auf sämtliche Kreditnehmer gleich verteilt, sondern erfolgt zuerst eine Segmentierung nach Risikoklassen in Abhängigkeit von der Ausfallswahrscheinlichkeit. Danach wird der Kreditzinssatz für die jeweilige Risikoklasse so festgesetzt, dass die einzelnen Kreditnehmer nur die erwarteten Verluste für ihre jeweils zugeordnete Risikoklasse übernehmen. Jene Banken, die eine risikoadjustierte Bepreisung durchführen, können somit Kunden besserer Bonität auch bessere Konditionen anbieten, als Kunden mit schlechterer Bonität und dadurch gezielt die Kundenstruktur steuern. Demgegenüber besteht bei anderen Banken, die keine risikoadjustierte Bepreisung durchführen, das Problem der Negativauslese, auch Adverse Selection genannt. Während gute Kunden vergleichsweise schlechte Konditionen vorfinden, werden in diesen Banken vor allem schlechte Kunden durch die für sie aus Risikogesichtspunkten zu günstige Bepreisung angezogen. (vgl. Wernz 2012, S. 47 f.)
Unabhängig davon, ob die Bepreisung der Kredite nun unter Rücksichtnahme der jeweiligen Risikoklassen erfolgt oder pauschal für alle Kreditnehmer gleich berechnet wird, werden die erwarteten Verluste direkt aus den Erlösen der Kreditprodukte abgedeckt. Im Gegensatz dazu ist der unerwartete Verlust meist nicht durch die Margen aus dem Kreditgeschäft abgedeckt, sondern muss mit den Eigenmitteln der Bank ausgeglichen werden. Wenn jedoch im Voraus kein ausreichender Kapitalpuffer aufgebaut wurde, wie dies bei Ausbruch der Subprime-Krise im Jahr 2007 für viele Institute der Fall war, ist ein zusätzlicher Kapitalzufluss von außen notwendig um die Kapitalquoten einhalten zu können. (vgl. Klaassen / Eeghen 2009, S. 3 f.) Die Berechnung des unerwarteten Verlustes im Kreditrisiko wird im Detail im Kapitel 4.2 beschrieben.
Die Verlustverteilung des Kreditrisikos kann gemäß der Abbildung 2 in die folgenden zwei Bereiche unterteilt werden (vgl. Chorafas 2007, S. 22-24):
- Body: Dies ist der rechte Bereich, der den erwarteten Verlust (Expected loss) abbildet. Der Verlust aus dem Kreditrisiko wird sich somit mit hoher Häufigkeit (Probability) in diesem Bereich bewegen und sollte durch die Einnahmen aus dem laufenden Kreditgeschäft abgedeckt sein.
- Tail: Dies beschreibt den linken Bereich, innerhalb dessen sich der unerwartete Verlust (Unexpected losses) bewegen wird. In der Abbildung ist erkennbar, dass der unerwartete Verlust mit deutlich niedriger Häufigkeit als der erwartete Verlust auftreten wird, allerdings vom Ausmaß des Verlustes ein signifikant höheres Level erreichen kann. Jene Verluste, die außerhalb des Konfidenzniveaus in Höhe von 99,95% liegen, bleiben von der Berechnung des unerwarteten Verlustes unberücksichtigt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 2 – Verlustverteilung eines Kreditportfolios (vgl. Klaassen / Eeghen 2009, S. 5)
Kreditrisikokonzentrationen verursachen sogenannte Klumpenrisiken, die je nach Verlusthöhe sogar den Fortbestand einer Bank gefährden können. Dieses Konzentrationsrisiko kann in den folgenden Formen im Kreditportfolio einer Bank vorhanden sein (vgl. OeNB 2006, S. 48-50) :
- An erster Stelle sind hohe Forderungen gegenüber Kreditnehmerverbünden zu nennen. Diese sind dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen Unternehmen derart miteinander verbunden sind, sodass sich Zahlungsschwierigkeiten bei einem einzigen Kreditnehmer massiv auf sämtliche andere Kreditnehmer auswirken. Im schlimmsten Fall sind diese Unternehmen derart miteinander vernetzt, dass bei Ausfall eines Unternehmens der gesamte Kreditnehmerverbund ausfällt.
- Kreditrisikokonzentrationen können jedoch auch bei Unternehmen bestehen, zwischen denen keine wirtschaftliche oder rechtliche Verbindung besteht. Dies ist beispielsweise der Fall wenn ein hoher Anteil der aushaftenden Kreditvolumina gegenüber Kreditnehmern mit schlechter Bonität besteht. Hier besteht das Risiko aufgrund der bonitätsbedingten hohen Ausfallswahrscheinlichkeit, dass viele Kreditnehmer zur gleichen Zeit ausfallen werden.
- Beim Branchenrisiko besteht eine Konzentration von Kreditnehmern, die in derselben Branche tätig sind. Verschlechtern sich nun die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen für diese Branche, kann dies einen starken Anstieg der Ausfallsraten zur Folge haben.
- Ein Klumpenrisiko besteht auch dann, wenn ein hoher Anteil der Kreditnehmer Fremdwährungskredite abgeschlossen hat und das korrespondierende Währungsrisiko trägt. Kommt es nun zu einer für den Kunden ungünstigen Entwicklung der Wechselkurse, hat dies einen Anstieg der aushaftenden Obligos zur Folge wodurch die Ausfallraten stark zunehmen können.
- Ein indirektes Kreditkonzentrationsrisiko kann im Rahmen der Besicherung der Kredite auftreten. Dies ist vor allem dann der Fall, wenn die Bank nur eine Sicherheitenart, wie zum Beispiel Gewerbeimmobilien, im Portfolio hält.
Allgemein kann beim Konzentrationsrisiko somit zwischen Einzeltitelkonzentrationen und sektoralen Konzentrationen unterschieden werden. Das Konzentrationsrisiko resultiert in beiden Fällen aus einer mangelnden Diversifikation des Portfolios. Während bei den Einzeltitelkonzentrationen eine fehlende Diversifikation des idiosynkratrischen Risikos vorliegt, sind bei Sektor-Konzentrationen die systematischen Risikofaktoren nicht ausreichend gestreut. (vgl. Figini / Uberti 2013, S. 718)
[...]
