Top-down versus Bottom-up


Seminararbeit, 2003

20 Seiten, Note: 2,0


Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung: Problemstellung und Zielsetzung

2. Eigenschaften von operationellen Risiken
2.1 Definition von operationellen Risiken
2.2 Unterteilung von operationellen Risiken
2.3 Verlustverteilung von operationellen Risiken

3. Methoden der Risikobewertung
3.1 Quantitative und Qualitative Top-down Ansätze
3.1.1 Volatilitäten Ansatz
3.1.2 CAPM -basierter Ansatz
3.2 Quantitative und Qualitative Bottom-up Ansätze
3.2.1 Simulationsmodell
3.2.2 Statistisch-versicherungsmathematischer Ansatz
3.3 Hybridansätze

4. Schlussbetrachtung

Literaturverzeichnis

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

Abbildung 1: Risikokategorisierung des BvöBD

Abbildung 2: Verlustverteilung

Abbildung 3: Bewertungsmethoden operationeller Risikomethoden

Abbildung 4: Vierphasiges Vorgehensmodell

Abbildung 5: Bestandteile der Risikomessung

Abbildung 6: Grundschema von Hybridansätzen

1. Einleitung: Problemstellung und Zielsetzung

Das Management von Risiken und deren Optimierung gelten im Bankenwesen als strategisch wichtige Erfolgsfaktoren. Während das Management von Markt- und Kreditrisiken weitgehend etabliert ist, weckt das Thema Operationelle Risiken erst seit kurzem das Interesse der Banken.[1] Dies liegt nicht zuletzt an den zahlreichen spektakulären Vorfällen der letzten Jahre, die im Bankenbereich zu außergewöhnlich hohen Verlusten geführt haben und weder Markt- noch Kreditrisiken zugeordnet werden konnten. Bekannte Fälle für Großverluste aus operationellen Risiken sind beispielsweise der Fall Schneider, Peter Young, die Barings & Allied Irish Bank, Merrill Lynch und auch der 11. September. Die steigende Komplexität der Produkte, Technologie, erhöhte Fluktuationsraten, immer höherer Transaktionsvolumina und verstärkte Outsourcing- sowie M&A-Aktivitäten sind einige Beispiele für die verstärkte Anfälligkeit von Finanzinstituten für Verluste aus operationeller Risiken.[2] Daher werden operationelle Risken in Banken inzwischen als Disziplin mit eigenen Managementstrukturen, Instrumenten und Prozessen begriffen und stehen in vielen internationalen Banken gleichberechtigt neben den Markt- und Kreditrisiken.[3]

Das Basel Committee on Banking Supervision stellt die Banken mit dem Basel II Akkord vor die Herausforderungen einer erwarteten Eigenkapitalhinterlegung von 12 - 20 %, wobei die Messung von operationellen Risiken im Vordergrund steht.[4] Ziel dieser Eigenkapitalvereinbarung ist es, eine hinreichende Rückstellung von Eigenkapital zur Abdeckung von operationellen Risiken sicherzustellen und die Erstellung eines Rahmenkonzeptes für das Management operationeller Risiken. Damit wird die Beherrschung des operationellen Risikos ein bestimmender Faktor im Konkurrenzkampf, eine Bank mit wenig Eigenkapitalbedarf für operationelles Risiko wird ein größeres Gewinnpotential haben als eine Bank mit hohem Kapitalbedarf.[5] Aufgrund der komplexen Zusammensetzung von operationellen Risiken bestehen zurzeit weder einheitliche Standards noch allgemein anerkannte Managementlösungen.

Zielsetzung dieser Arbeit ist es einen Überblick über die derzeitigen Bewertungsmethoden von operationellen Risiken zu geben.

Der erste Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit den Eigenschaften von operationellen Risiken, ihrer Definition und ihrer Kategorisierung. Der Hauptteil gibt einen Überblick über die verschiedenen Bewertungsmethoden von operationellen Risiken. Der Schwerpunkt liegt hier auf den Ansätze Top-down und Bottom-up, sowie ihrer kombinierten Verwendung. In der Schlussbetrachtung wird ein Resümee gezogen und versucht mögliche zukünftige Entwicklungen aufzuzeigen.

2. Eigenschaften von operationellen Risiken

2.1 Definition von operationellen Risiken

Operationelle Risiken umfassen unter anderem Betrug, Beratungsrisiko, unerlaubtes Handeln, Diskriminierungsrisiko, Naturkatastrophen, Betriebsunterbrechung und Reputationsrisiko. Derzeit gibt es keine allgemein akzeptierte Definition von operationellen Risiken. Der Baseler Ausschuss hat eine gängige Definition von operationellen Risiken übernommen, nach der dies die „Gefahr von Verlusten ist, die infolge der Unangemessenheit oder des Versagens von internen Verfahren, Menschen und Systemen oder von externen Ereignissen eintreten“.[6] Diese Definition der Basler Kommission deckt Rechtsrisiken ab, wohingegen strategische und systematische Risiken sowie Reputationsrisiken zum Zweck der aufsichtsrechtlich geforderten Mindestkapitalunterlegung nicht berücksichtigt werden.

Operationelle Risiken stellen einen großen Anteil des Gesamtrisikos einer Bank, der aufgrund von Marktentwickelungen weiter zunimmt. Die Bank unterscheidet zwischen Kredit-, Markt-, Liquiditäts- und operationellen Risiken. Diese Risikoarten können nach wie vor nicht allgemeingültig und überschneidungsfrei kategorisiert werden, es bleibt eine Restkategorie von Risikoarten übrig, welche unter den so genannten „other Risks“ subsumiert werden.[7]

2.2 Unterteilung von operationellen Risiken

Operationelle Risiken können weiter in einzelne Kategorien unterteilt werden. Sie lassen sich einerseits in interne Risiken, deren Ursache innerhalb der Bank liegen, und andererseits in externe Risiken, deren Ursachen außerhalb des Einflussbereichs der Bank liegen, unterschieden.[8] Interne Risiken können anschließend weiter in Personelle Risiken, Prozessrisiken und Systemrisiken differenziert werden.

Eine für Deutschland oftmals übernommene Einteilung ist die des Bundesverbands für öffentliche Banken Deutschlands (BvöBD).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Risikokategorisierung des BvöBD[9]

2.3 Verlustverteilung von operationellen Risiken

Operationelle Verluste werden durch eine asymmetrisch linkssteile Verteilung beschrieben. Diese Art der Verteilung lässt sich auf die Häufigkeit von Ereignissen mit geringem Schadenswert (high frequency, low impact: HFLI) und der selten zu beobachten Ereignissen mit hohem Schadenswert (low frequency, high impact: LFHI) zurückführen. Die Verlustverteilung bestimmt den erwarteten und den unerwarteten Verlust. Der erwartete Verlust (Expected loss) ergibt sich als Mittelwert der Verteilung, der unerwartete Verlust (Unexpected loss) in Höhe der Standardabweichung. Der unerwartete Verlust kann weiter in Severe Loss und Catastrophic Loss unterteilt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Verlustverteilung

Hinterlegt werden erwartete Verluste mit Standardrisikokosten, Severe Losses durch ökonomisches Kapital und Catastrophic Losses mit Versicherungen abgedeckt. Das ökonomische Kapital oder Risikokapital wird als das Kapital definiert, das von einer Bank gehalten wird, um Risiken abdecken zu können. Das heißt, um selbst bei unerwarteten Verlusten bis zu einem definierten Wahrscheinlichkeitsniveau für einen bestimmten Zeitraum solvent zu bleiben.[10] Das ökonomische Kapital ergibt sich aus der Differenz von erwartetem und unerwartetem Verlust. Die Verlustverteilung wird grundsätzlich bei den Bewertungsmethoden von operationellen Risiken herangezogen. Die Bewertung operationeller Risken lassen sich in zwei Methoden gliedern.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Bewertungsmethoden operationeller Risikomethoden[11]

Globale Verfahren der Risikoanalyse betrachten Risiken auf einer aggregierten Ebene, es wird eine Top-down Perspektive eingenommen. Die Bottom-up Analyse setzt hingegen bei der Entstehung der einzelnen operationellen Risiken an und sucht hiervon ausgehend, die Risikosituation von Grund auf zu analysieren.[12]

3 Methoden der Risikobewertung

3.1 Quantitative und Qualitative Top-down Ansätze

Bei Top-down Ansätzen stehen die Folgen von operationellen Risiken auf der Ebene der Gesamtbank im Vordergrund der Betrachtungen, also die Risikowirkung. Top-down Ansätze werden weiter in quantitative und qualitative Ansätze gegliedert.

Kennzeichnend für quantitative Top-down Ansätze ist, dass einzelne Kennzahlen zentral zur Bewertung von operationellen Risiken herangezogen werden. Die Grundlegende Annahme hinter diesem Ansatz ist, dass schlagend gewordene operationelle Risiken erhöhte Kosten und/oder verminderte bis ausbleibende Erträge zur Folge haben, wodurch die Schwankungen um den Ertragsmittelwert als Risikomaß für operationelle Risiken interpretiert werden können.[13] Buchhalterisch geprägte Ansätze verwenden Daten der Gewinn- und Verlustrechnung, die im Hinblick auf ihre historische Volatilität untersucht werden. Es wird eine Verbindung zwischen der Leistung in der Gewinn- und Verlustrechnung und dem ökonomischen Wert des Unternehmens unterstellt.[14]

Qualitative Top-down Ansätze bewerten operationelle Risiken anhand von subjektiven Werteinschätzungen. Kennzeichnend ist die Bestimmung und Systematisierung von Schlüsselindikatoren, die als Warnsignal für Risikoereignisse dienen. Werden diese Indikatoren den Präferenzen des Entscheidensträgers entsprechend gewichtet und geordnet, entsteht ein individuelles Bewertungsschema, eine so genannte Nutzenanalyse.[15]

Vorteile der Top-down Ansätze bestehen in der hohen Verfügbarkeit und der Breite der Datenbasis und der dadurch ermöglichten schnellen Implementierbarkeit sowie der einfachen Konzeption. Im Bereich der Risikostreuung zeigt sich, dass mit vergleichsweise geringem Aufwand geschäftsbereichsspezifische Rückstellungen für operationelle Risiken gebildet werden können und den Geschäftsbereichen Risikokapital zur Abdeckung unerwarteter Verluste zugewiesen werden kann.[16]

Als Nachteile sind zu nennen, dass keine Informationen bezüglich des Risikogehalts spezifischer Prozesse oder der Wirksamkeit von bestehenden Kontrollen geschaffen werden.[17] Die Volatilität in der Gewinn- und Verlustrechnung ist meist das Ergebnis von Transaktionsvolumina und einem Mix unterschiedlicher Geschäftsarten und hat deshalb als solches wenig mit dem operationellen Risiko selbst zu tun.[18] Da buchhalterische Kennzahlen nicht in einer Ursachen-Wirkungsbeziehung zu operationellen Risken stehen, wird der kontraproduktive Anreiz geschaffen diese Kennzahlen nicht zu verändern. Hinzu kommt eine geringe Akzeptanz innerhalb des Finanzinstituts, da Ergebnisse des Top-down Ansatzes als intransparent und manipulierbar angesehen werden.

Im Hinblick auf die Steuerung operationeller Risiken können reine Top-down Zugänge dazu verwendet werden, um auf Basis der historischen Daten unternehmensbereichspezifische Rückstellungen für operationelle Risiken zu bilden.[19]

3.1.1 Volatilitäten Ansatz

Dieser Ansatz verwendet Daten der Gewinn- und Verlustrechnung oder des internen Rechnungswesens und untersucht diese im Hinblick auf ihre historische Volatilität. In Frage kommen Ertrag-, Kostenvolatilität, Schwankungen des Betriebsergebnisses, der Cashflow, Vermögenswerte, sowie Zins-, Handels- und Provisionsspannen. Zu Berücksichtigen ist, dass Volatilitäten, durch die Verwendung eigener Ertragszeitreihen, nur tatsächlich auftretende Verluste einbeziehen und die Möglichkeit hoher, aber seltener, bislang nicht aufgetretener Verluste nicht einbeziehen.[20]

Dem Volatilitäten Ansatz liegen folgende Schritte zu Grunde:[21]

- Sammlung von Rechnungslegungsdaten über mehrere Daten hinweg, sowohl intern als auch extern
- Bereinigung der Daten um Kredit- und Marktrisikokosten
- Bereinigung um Eigenkapitalzinsen
- Bereinigung um außergewöhnliche interne und externe Ereignisse, sofern sie diese nicht aus operationellem Risiko resultieren
- Konjunktur- und Inflationsbereinigung der Zeitreihen
- Kalkulation des Mittelwertes und der Standardabweichung
- Wahrscheinlichkeitsgewichtung der Zeitreihe

Dieser Ansatz stellt einen Zusammenhang zwischen der Gewinn- und Verlustrechnung und dem ökonomischen Wert des Unternehmens auf. Des Weiteren werden Daten aus der Vergangenheit als Indikatoren für die Zukunft angesehen. Es wird zudem vorausgesetzt, dass sich die Zusammensetzung der Aktiva nicht wesentlich verändert hat und sich somit auch die Geschäftsstruktur nicht auf eine Weise verändert hat, die zu einem stark abweichenden Risikoprofil führte.[22]

3.1.2 CAPM -basierter Ansatz

Eine besondere Variante der Top-down Volatilitätsanalyse besteht in der Verwendung des Capital Asset Pricing Model (CAPM). Dem CAPM-basiertem Ansatz liegt die Prämisse zugrunde, dass sich schlagend gewordene operationelle Risiken bei Bekanntgabe in Form von Aktienkursschwankungen niederschlagen.[23] Es wird die Beziehung zwischen Risiko und Rendite genutzt. Hierbei steht vor allem Beta als Maß des Risikogehalts, welches die abweichende systematische Schwankung der Anlage von der Marktrendite reflektiert, im Zentrum der Betrachtung. Unter Abzug anderer messbarer Risikokomponenten (z.B. finanzwirtschaftlicher Risiken) und dem Risikokapital kann das Ausmaß der operationellen Risiken ermittelt werden.[24]

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten[25]

Ergebnis dieser Analyse ist eine Risikokapitalgröße in Form von Risikokosten.[26] Der CAPM basierte Ansatz stützt sich ausschließlich auf Markteinschätzungen und lässt somit keine Rückschlüsse auf die Prozesssicherheit im Institut zu. Außerdem bleibt die Möglichkeit eines Bankrotts unberücksichtigt. Aufgrund seiner Fokussierung auf externe Daten sowie auf Risiken mit hohem Schadensausmaß und niedriger Schadenswahrscheinlichkeit wird man den CAPM-Zugang meist nur ergänzend in Verbindung mit anderen Methoden zum Einsatz bringen.[27]

3.2 Quantitative und Qualitative Bottom-up Ansätze

Im Fall einer Bottom-up Vorgehensweise wird, ausgehend von den Ursachen operationeller Risiken, versucht, die möglichen Folgen für das Unternehmen herzuleiten und zu bewerten.[28] Bottom-up Ansätze werden, wie Top-down Ansätze in quantitative und qualitative Vorgehensweisen unterteilt. Kennzeichnend für Bottom-up Ansätze ist die Modellierung der Ursachen-Wirkungs-Beziehung von operationellen Risiken anhand von Prozess- und Kausalanalysen. Das hiermit identifizierte operationelle Risiko wird im Folgenden bewertet. Die Quantifizierung erfolgt in einem zweidimensionalen Raster. Für jeden Geschäftsbereich und je Risikokategorie wird eine Verlustverteilung erstellt. Nach Aggregation der prozess- bzw. bereichsindividuellen Risiken je Risikokategorie, kann das zu unterlegene Risikokapital sowohl auf dezentraler Geschäftsbereichsebene als auch auf zentraler Gesamtbankebene errechnet und jeweils ein detailliertes Risikoprofil erstellet werden.[29]

[...]


[1] vgl. Ebnöther (2001), S.3

[2] vgl. Basel (2001), S.1

[3] vgl. Fischer (2001), S.662

[4] vgl. Basel (2001), S.3f

[5] vgl. Brink (2001), S.1

[6] Basel (2001), S. 2

[7] vgl. Jovic/Piaz (2001), S. 924

[8] vgl. Schierenbeck (2001), S. 336

[9] vgl. BvöBD (2001), S.

[10] vgl. Brink van den (2003), S.2

[11] vgl. Jovic/Piaz (2001), S. 926

[12] vgl. Münchbach (2000), S. 96

[13] vgl. Peter/Vogt/Kraß (2000), S. 658

[14] vgl. Röckle (2001), S. 43

[15] vgl. Jovic/Piaz (2001), S. 926f

[16] vgl. Röckle (2001), S. 45f

[17] vgl. Peter/Vogt/Kraß (2000), S.659f

[18] vgl. Brink van den (2001), S. 41

[19] vgl. Peter/Vogt/Kraß (2000), S.660

[20] vgl. Beeck/Kaiser (2000), S.641

[21] vgl. Financial Service Authority (2000), S.64f

[22] vgl. Röckle (2001), S.44

[23] vgl. Schierenbeck (2001), S. 341

[24] vgl. Jovic/Piaz (2001), S. 926

[25] vgl. Damodaran (1996), S. 32

[26] vgl. Röckle (2001), S. 44

[27] vgl. Peter/Vogt/Kraß (2000), S. 660

[28] vgl. Jovic/Piaz (2001), S. 926

[29] vgl. Röckle (2001), S.38

Ende der Leseprobe aus 20 Seiten

Details

Titel
Top-down versus Bottom-up
Hochschule
Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main  (Professur für Derivate und Financial Engineering)
Veranstaltung
Seminar
Note
2,0
Autor
Jahr
2003
Seiten
20
Katalognummer
V40127
ISBN (eBook)
9783638387187
Dateigröße
607 KB
Sprache
Deutsch
Anmerkungen
Modellierung und Modellvalidierung Top-Down versus Bottom-up: Vergleich zweier Modellstrategien
Schlagworte
Top-down, Bottom-up, Seminar
Arbeit zitieren
Nadine Wellermann (Autor), 2003, Top-down versus Bottom-up, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/40127

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