Es ist Ziel der vorliegenden Arbeit, verschiedene Ansätze der Risikomessung unter den Aspekten der regulatorischen Anforderungen zu untersuchen. In diesem Zusammenhang ergeben sich die Fragestellungen, worunter die Risikomessung im Risikomanagementprozess einzuordnen ist, welche Ansätze eine geeignete Quantifizierung von Einzel- und Gesamtrisiken ermöglichen und welche Vorschriften seitens der Aufsichtsbehörden im Hinblick auf Risikomessung bestehen.
Dafür ist in Kapitel 2 zunächst der Risikobegriff unter aktuellem Verständnis in der allgemeinen Definition und seinen verschiedenen Ausprägungen zu erläutern. Eine Risikomessung geht mit einer vorherigen systematischen Identifizierung und einer anschließenden Steuerung und Überwachung aller Risiken einher. Im Rahmen des aufge-zeigten Risikomanagementprozesses soll daher unter Kapitel 2.2 der idealtypische Ablauf in einem installierten Risikomanagement einer Bank, einer Versicherung oder eines Wirtschaftsunternehmens aufgezeigt werden. Nicht jede Art von Risiko lässt sich auf dieselbe Art und Weise bewerten. Daher wird eine Unterteilung in verschiedene Risiko-arten, unter Berücksichtigung von möglichen Risikomessungen, in Kapitel 2.3 vorgenommen.
Risiken können eingegangen werden, sofern sie transparent und in einer Größe quantifizierbar sind. Für die Risikomessung eignen sich sogenannte Risikomaße, wodurch gewisse Risikoarten quantifiziert und in einem Portfolio aggregiert werden können. Der Value at Risk (VaR) beschreibt dabei ein modernes Risikomaß und gibt Auskunft über eine mögliche Schadenshöhe. Die Stärken und Schwächen des VaR, inklusive der Analyse von möglichen Berechnungsmethoden, werden als Schwerpunkt dieser Arbeit in Kapitel 3 erläutert. Weitere mit dem VaR verwandte Risikomaße werden ebenfalls unter kritischen Aspekten in Kapitel 3 untersucht. Dabei werden für alle Risikomaße und die Berechnungsmethoden die jeweiligen Vor- und Nachteile analysiert.
Die Banken- und die Versicherungsbranche gehören zu den am stärksten überwachten und regulierten Branchen. Diese Regulierung zielt insbesondere auf verschärfte Anfor-derungen in Bezug auf die Implementierung eines Risikomanagements ab. Einen Überblick über die Aufsichtsbehörden und die wichtigsten Forderungen in Bezug auf die zu etablierende Risikomessung verschafft Kapitel 4. Unter dieses Kapitel gehören auch mögliche Ansätze von Rückvergleichen zur Plausibilisierung der prognostizierten Risikowerte.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Gang der Arbeit
2 Risikomanagement im Überblick
2.1 Risikobegriff
2.2 Risikomanagementprozess
2.3 Gliederung und Messung der Risikoarten
2.3.1 Marktrisiken
2.3.2 Kreditrisiken
2.3.3 Liquiditätsrisiken
2.3.4 Operationelle Risiken
3 Moderne Methoden der Risikomessung und kritische Analyse
3.1 Standardabweichung als traditionelles Risikomaß
3.2 Value-at-Risk
3.3 Conditional Value-at-Risk
3.4 Lower Partial Moments
3.5 Berechnungsmethoden der Value-at-Risk-Modelle
3.5.1 Varianz-Kovarianz-Ansatz
3.5.2 Historische Simulation
3.5.3 Monte-Carlo-Simulation
4 Regulatorische Anforderungen an das Risikomanagement
4.1 Gesetz zur Kontrolle und Transparenz im Unternehmensbereich
4.2 Vorschriften aus Basel und Solvency
4.2.1 Basel
4.2.2 Solvency
4.3 Regelung gemäß Kreditwesengesetz
4.4 Mindestanforderungen an das Risikomanagement
4.5 Solvabilitätsverordnung
4.6 Backtesting
5 Fazit
5.1 Zielerreichung
5.2 Perspektiven
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht verschiedene Ansätze der Risikomessung im Kontext regulatorischer Anforderungen für Banken und Versicherungen. Ziel ist es, die Einordnung der Risikomessung in den Risikomanagementprozess zu klären, geeignete Quantifizierungsmethoden für Einzel- und Gesamtrisiken zu identifizieren und die aufsichtsrechtlichen Vorgaben kritisch zu bewerten.
- Methoden der Risikomessung (VaR, CVaR, LPM)
- Regulatorische Anforderungen (Basel II/III, Solvency II)
- Risikomanagementprozesse und Risikokategorien
- Kritische Analyse von Modellannahmen und Backtesting
Auszug aus dem Buch
3.5.3 Monte-Carlo-Simulation
Um einige Nachteile der historischen Simulation zu vermeiden, kann der VaR ebenfalls mit der Monte-Carlo-Simulation bewertet werden.311 Dabei setzt sich dieses Verfahren ebenfalls aus einzelnen Bausteinen des Varianz-Kovarianz-Modells und der historischen Simulation zusammen und fällt unter die Simulations- bzw. die semi-parametrischen Verfahren.312
Der Unterschied zu den beiden zuvor dargestellten Ansätzen besteht darin, dass die Monte-Carlo-Simulation die zukünftigen Szenarien nicht von einer historischen Verteilungskurve ableitet, sondern mithilfe eines stochastischen Prozesses auf Basis von Zufallszahlen verschiedenste Ausprägungen der Risikofaktoren ermittelt.313 Damit werden durch Simulationen mit Zufallszahlen beliebig viele Zufallsszenarios generiert, die in gewissen Zügen ebenfalls durch historische Parameter unterstützt und angereichert werden können.314 Durch die theoretische Simulierung unendlicher Szenarien eignet sich dieser Ansatz vor allem dann, wenn nicht ausreichend oder keine Daten in hinreichender Qualität für das Varianz-Kovarianz-Modell zur Verfügung stehen.315 Aufgrund der Vielzahl an Simulationen fällt die Monte-Carlo-Simulation oft unter die Kategorie der Stichprobenverfahren, durch die nach der Aufnahme einer repräsentativen Stichprobe von Zukunftsszenarien auf die Gesamtheit aller Szenarien approximiert wird.316
Für die Anwendung in der Praxis müssen zunächst für alle Risikofaktoren stochastische Prozesse definiert werden.317 Für einige bestimmte Basisparameter, z.B. Korrelationen oder Volatilitäten, können wiederum historische Daten als Grundlage herangezogen werden.318 Stehen keine Daten zur Verfügung, können andernfalls diese Daten subjektiv geschätzt oder auf Basis von aktuellen Marktindikationen oder Referenzdaten auf das Modell abgeleitet werden.319 Zusätzlich ist für diese Daten eine Verteilungsannahme zu spezifizieren, die vielfach auf Basis der Standardnormalverteilung beruht.320 Dieser Schritt lehnt sich an das Varianz-Kovarianz-Modell an.321
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet die Relevanz des Risikomanagements und die Notwendigkeit präziser Messansätze für Unternehmen angesichts regulatorischer Anforderungen.
2 Risikomanagement im Überblick: Dieses Kapitel erläutert den Risikobegriff, den Risikomanagementprozess sowie verschiedene Risikoarten, wie Markt-, Kredit-, Liquiditäts- und operationelle Risiken.
3 Moderne Methoden der Risikomessung und kritische Analyse: Es werden klassische und moderne Risikomaße sowie verschiedene Berechnungsmodelle detailliert analysiert und kritisch hinterfragt.
4 Regulatorische Anforderungen an das Risikomanagement: Die gesetzlichen Rahmenbedingungen, insbesondere das KonTraG, Basel-Vorschriften, Solvency II und die Solvabilitätsverordnung, werden auf ihre Anforderungen an das Risikomanagement untersucht.
5 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse hinsichtlich der Zielerreichung zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von Risikomessmodellen.
Schlüsselwörter
Risikomanagement, Risikomessung, Value-at-Risk, Basel II, Basel III, Solvency II, Marktrisiko, Kreditrisiko, operationelles Risiko, Risikotragfähigkeit, Backtesting, Monte-Carlo-Simulation, Risikostrategie, Eigenkapitalhinterlegung, Korrelation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Analyse und dem Vergleich verschiedener Methoden zur Risikomessung sowie deren Integration in den Risikomanagementprozess unter Berücksichtigung gesetzlicher Vorschriften.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Themen umfassen die Definition von Risiken, verschiedene Risikomaße wie VaR und CVaR, Berechnungsmethoden wie historische Simulation, sowie regulatorische Anforderungen aus Basel und Solvency.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Ziel ist es, zu untersuchen, wie verschiedene Ansätze der Risikomessung den regulatorischen Anforderungen entsprechen und welche Methoden eine geeignete Quantifizierung von Einzel- und Gesamtrisiken ermöglichen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich primär um eine theoretische Analyse und einen Vergleich wissenschaftlicher Literatur sowie regulatorischer Vorgaben, ergänzt durch die Darstellung und kritische Würdigung quantitativer Risikomessmodelle.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die Darstellung des Risikomanagementprozesses, die detaillierte Analyse von Risikomaßen und deren Berechnungsmethoden sowie die Untersuchung regulatorischer Rahmenbedingungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Kernbegriffe sind Risikomanagement, Risikomessung, Value-at-Risk, regulatorische Anforderungen, Basel, Solvency und Backtesting.
Welchen Stellenwert nimmt der Value-at-Risk (VaR) ein?
Der VaR nimmt einen zentralen Stellenwert ein, da er sich in der Praxis als Standardansatz für die Risikomessung etabliert hat und zur Bemessung der notwendigen Eigenkapitalhinterlegung herangezogen wird.
Wie unterscheiden sich die genannten Simulationen?
Die historische Simulation nutzt vergangene Datenreihen ohne explizite Verteilungsannahme, während die Monte-Carlo-Simulation mithilfe stochastischer Prozesse und Zufallszahlen unendlich viele Szenarien generiert.
Welche Rolle spielt das Backtesting?
Das Backtesting dient der Überprüfung der Prognosegüte, indem die berechneten Risikowerte (wie der VaR) mit den tatsächlich eingetretenen Verlusten verglichen werden.
- Quote paper
- Simon Schweihoff (Author), 2015, Value-at-Risk and beyond. Analyse moderner Ansätze der Risikomessung im regulatorischen Umfeld, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/310141
