Das Risikomanagement von Unternehmen hat in den vergangenen Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen. Durch die zunehmend globale Ausrichtung der Unternehmen ist der Wettbewerb weltweit härter und der Druck auf die Unternehmensmargen größer geworden. Viele Unternehmen haben Milliardenverluste erlitten, da sie Risiken neuer bzw. komplex aufgebauter Finanzrisiken nicht erkannt oder unzureichend überwacht haben. Deshalb wurden in den letzten Jahren zahlreiche Verfahren zur Risikoquantifizierung entwickelt.
Für die Abschätzung von Marktrisiken hat sich mittlerweile das Value-at-Risk-Konzept, welches auf finanzmarkttheoretischen Modellen bzw. statistischen Verfahren basiert und der
zunehmend komplexeren und volatilen Finanzwelt Rechnung trägt, durchgesetzt. Gründe hierfür sind zum einen die leichte Verständlichkeit bzw. Implementierbarkeit dieses Modells
und zum anderen die bankenaufsichtliche Anerkennung des Value-at-Risk-Konzepts zur Bestimmung der Höhe der benötigten Eigenkapitalunterlegung.
Da Value-at-Risk-Modelle auf Annahmen bezüglich Haltedauer, Beobachtungszeitraum etc. basieren und naturgemäß nur eine vereinfachte Abbildung der Wirklichkeit darstellen,
schreibt die Aufsicht, um zu gewährleisten, dass die von den Unternehmen verwendeten Value-at-Risk-Modelle auch dazu geeignet sind die Höhe des Eigenkapitalerfordernisses zu
bestimmen, die Durchführung von Backtesting-Verfahren vor. In diesen Tests wird gemessen ob die geschätzten potenziellen Verluste nicht wesentlich öfter überschritten wurden, als
nach den getroffenen Modellannahmen zu erwarten war. Hinzu kommt, dass parallel zur Value-at-Risk-Berechnung Stresstests, welche im Gegensatz zu Value-at-Risk-Konzepten dazu geeignet sind, Auswirkungen erheblicher Parameteränderungen (bei abnormaler Marktschwankungen) zu untersuchen, durchzuführen sind. Dadurch soll sichergestellt werden, dass Unternehmen auch in Extremsituationen über genügend Eigenkapitel verfügen.
In dieser Arbeit wird einerseits versucht herauszufiltern, welche Voraussetzungen notwendig sind, damit ein Risikomanagement erfolgreich ist. Andererseits wird der Value-at-Risk einer kritischen Analyse unterzogen um zu sehen inwieweit er die Anforderungen an ein „optimales“ Risikomaß erfüllt.
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
1.1 PROBLEMSTELLUNG
1.2 AUFBAU UND ABGRENZUNG DER ARBEIT
2 DEFINITION WESENTLICHER BEGRIFFE DES RISIKOMANAGEMENTS
2.1 ERKLÄRUNG DES BEGRIFFS RISIKO
2.2 BESCHREIBUNG DER VERSCHIEDENEN RISIKOKATEGORIEN
2.2.1 Kreditrisiken
2.2.2 Marktrisiken
2.2.3 Operationale Risiken
2.2.4 Liquiditätsrisiko
2.2.5 Weitere Risiken
2.3 STRUKTURIERUNG DES RISIKOMANAGEMENTS
2.3.1 Grundlagen des Risikomanagements
2.3.2 Rechtliche Rahmenbedingungen des Risikomanagements
2.3.3 Aufbau des Risikomanagements (Risikomanagement-Organisation)
2.3.4 Ablauf des Risikomanagements (Risikomanagement-Prozess)
2.3.4.1 Risikoidentifikation
2.3.4.2 Risikoanalyse und -bewertung
2.3.4.3 Risikosteuerung
2.3.4.4 Risikoüberwachung
2.4 ANFORDERUNGEN AN DIE RISIKOQUANTIFIZIERUNG
3 DER VALUE-AT-RISK ALS MAßGRÖßE FÜR DAS RISIKOPOTENTIAL
3.1 ANFORDERUNGEN AN EIN RISIKOMAß
3.2 DARSTELLUNG EINFACHER RISIKOMAßE
3.3 DEFINITION DES VALUE-AT-RISK UND EXPECTED SHORTFALL
3.3.1 Value-at-Risk (VaR)
3.3.2 Expected Shortfall (ES)
3.4 VERGLEICH VON VAR UND ES
4 METHODEN ZUR MESSUNG DES MARKTRISIKOS MIT VAR
4.1 DER VARIANZ-KOVARIANZ-ANSATZ (ANALYTISCHES VERFAHREN)
4.2 DIE HISTORISCHE SIMULATION
4.3 DIE MONTE-CARLO-SIMULATION
4.4 VERGLEICH DER UNTERSCHIEDLICHEN VERFAHREN ZUR VAR-BERECHNUNG
4.5 DARSTELLUNG VON BEISPIELEN ZU DEN EINZELNEN METHODEN
4.5.1 Beispiel zum Varianz-Kovarianz-Ansatz
4.5.2 Beispiel zur historischen Simulation
4.5.3 Beispiel zur Monte-Carlo-Simulation
5 KONTROLLE DER QUALITÄT DES VALUE-AT-RISK MODELLS
5.1 ÜBERPRÜFUNG DER PROGNOSEGÜTE MITTELS BACKTESTING-VERFAHREN
5.2 BESTIMMUNG VON POTENTIELLEN VERLUSTEN UNTER ABNORMALEN MARKT- BEDINGUNGEN MITTELS STRESSTESTS
6 FAZIT
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung des Value-at-Risk-Konzepts im Risikomanagement von Kreditinstituten, insbesondere im Kontext der Steuerung von Marktrisiken. Ziel ist es, die Eignung des VaR kritisch zu hinterfragen und die methodischen Voraussetzungen sowie Limitationen dieses Risikomaßes im Vergleich zum Expected Shortfall aufzuzeigen.
- Grundlagen und Strukturierung des Risikomanagements in Kreditinstituten
- Anforderungen an die Risikoquantifizierung und Risikomaße
- Detaillierte Analyse der gängigen Methoden zur VaR-Messung (Varianz-Kovarianz, Historische Simulation, Monte-Carlo)
- Qualitätssicherung durch Backtesting-Verfahren und Stresstests
Auszug aus dem Buch
4.1 Der Varianz-Kovarianz-Ansatz (analytisches Verfahren)
Der Varianz-Kovarianz-Ansatz ist ein analytisches Verfahren, welches zur Berechnung des VaR die Standardnormalverteilung (Normalverteilung mit µ = 0 und σ = 1) verwendet. Der VaR in den einzelnen Risikofaktoren wird dabei über die geschätzten Volatilitäten und Erwartungswerte der Risikofaktoren ermittelt und über die Korrelationskoeffizienten auf Portfolioebene aggregiert. Da bei diesem Ansatz die Wertänderungen normalverteilt sind, kann der VaR als Vielfaches der Standardabweichung bestimmt werden (siehe Abb. 8). Die benötigten Volatilitäten bzw. Korrelationen können aus historischen Zeitreihen ermittelt oder von externen Anbietern (zB Risk Metrics) ins System eingespielt werden.
Ein Vorteil dieser Methode ist, dass sie einfach und schnell umzusetzen bzw. auch leicht kommunizierbar und verständlich aufgebaut ist. Schätzwerte für den VaR können ohne größeren Aufwand generiert werden, eine Neubewertung des gesamten Portfolios ist bei Änderungen im Portfolio nicht notwendig. Weiters werden durch die Berücksichtigung der Korrelation zwischen den Positionen Diversifikationseffekte miteinbezogen.
Wünschenswert wäre es allerdings, alle relevanten Risikofaktoren bei der Implementierung des Varianz-Kovarianz-Ansatzes zu berücksichtigen. Dies ist aber aufgrund der großen Anzahl der dadurch benötigten Risikofaktoren nicht möglich, ansonsten wird dieses Verfahren unpraktikabel. Aus diesem Grund werden nur die wichtigsten Risikofaktoren einbezogen, dies beinhaltet jedoch die Gefahr, dass verschiedene Risikofaktoren, die den VaR maßgeblich beeinflussen, womöglich nicht berücksichtigt werden.
Ein weiterer Kritikpunkt dieser Methode ist die für die Wertänderungen unterstellte Normalverteilungsannahme, da die meisten Kursverteilungen in den Rändern der Verteilung größere Werte abbilden als durch die Normalverteilung (siehe Abb. 8) unterstellt. Damit treten große Verluste mit einer höheren Wahrscheinlichkeit auf als der VaR impliziert, d.h. der VaR wird systematisch unterschätzt. Weiters geht die Normalverteilung von einer symmetrischen Verteilung aus, in der Praxis kommen jedoch häufige schiefe Verteilungen (siehe Abb. 11) vor. Auch diese Abweichung kann zu einer Fehleinschätzung des VaR führen.
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Darstellung der Problemstellung hinsichtlich steigender Finanzrisiken und der Relevanz des Value-at-Risk-Konzepts sowie der Zielsetzung dieser Arbeit.
2 DEFINITION WESENTLICHER BEGRIFFE DES RISIKOMANAGEMENTS: Klärung grundlegender Risikobegriffe, Klassifizierung von Risikokategorien und Beschreibung der Struktur und Prozesse des Risikomanagements.
3 DER VALUE-AT-RISK ALS MAßGRÖßE FÜR DAS RISIKOPOTENTIAL: Erläuterung der Anforderungen an Risikomaße, Definition von VaR und Expected Shortfall sowie ein direkter Vergleich beider Instrumente.
4 METHODEN ZUR MESSUNG DES MARKTRISIKOS MIT VAR: Detaillierte Beschreibung der analytischen und simulativen Messverfahren inklusive konkreter Anwendungsbeispiele.
5 KONTROLLE DER QUALITÄT DES VALUE-AT-RISK MODELLS: Untersuchung der Modellqualität durch Backtesting-Verfahren und ergänzende Stresstests zur Erfassung extremer Marktsituationen.
6 FAZIT: Kritische Würdigung des VaR-Konzepts und Ausblick auf die Notwendigkeit einer gelebten Risikokultur in Unternehmen.
Schlüsselwörter
Risikomanagement, Value-at-Risk, Marktrisiko, Expected Shortfall, Risikoquantifizierung, Varianz-Kovarianz-Ansatz, Historische Simulation, Monte-Carlo-Simulation, Backtesting, Stresstest, Risikokultur, Eigenkapital, Finanzrisiken, Portfoliooptimierung, Kreditinstitute.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt das Risikomanagement in Unternehmen, insbesondere in Kreditinstituten, und fokussiert sich auf die Messung und Steuerung von Marktrisiken mittels quantitativer Verfahren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Arbeit umfasst die Risikodefinition, die Strukturierung von Risikomanagement-Prozessen, die mathematische Messung durch den Value-at-Risk (VaR) und die Qualitätssicherung durch Stresstests.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist die kritische Analyse des Value-at-Risk als Instrument zur Steuerung der Gesamtrisikoposition und der Vergleich mit alternativen Risikomaßen wie dem Expected Shortfall.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer theoretischen Literaturanalyse sowie der mathematischen Darstellung und praktischen exemplarischen Berechnung von Methoden zur VaR-Ermittlung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil erörtert die theoretischen Grundlagen, Anforderungen an Risikomaße, spezifische Berechnungsmethoden (Varianz-Kovarianz, Historische Simulation, Monte-Carlo) und Validierungsverfahren.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Kernbegriffe sind Value-at-Risk, Marktrisiko, Risikomanagement, Risikokultur, Backtesting, Stresstest und Expected Shortfall.
Warum wird der VaR als Standardrisikomaß betrachtet, obwohl er methodische Schwächen hat?
Seine Etablierung ist primär auf die aufsichtsrechtliche Anerkennung im Basel II-Rahmenwerk sowie auf die bestehende IT-Infrastruktur zurückzuführen.
Welche Rolle spielen Stresstests im Risikomanagement?
Stresstests dienen dazu, Auswirkungen extremer Marktsituationen zu untersuchen, die von statistischen VaR-Modellen, die auf Normalverteilungsannahmen basieren, nicht ausreichend abgedeckt werden.
- Quote paper
- Daniela Unger (Author), 2008, Value-at-Risk basiertes Risikomanagement zur Beurteilung von Marktrisiken, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/127256
