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Model risk management plays a significant role in today's financial marketplace. Apart from other types of risk such as market risk and credit risk, model risk is the risk within a model indicating whether the model is incorrect or misused. The outcomes and reports based on the used model significantly influence the decision making process of any financial institutions or organizations regarding future events.
This article addresses model risk in financial domains involving risk management in the context of new regulations and requirements. We first review the major quantitative methods involved in risk forecasting and the two distinct approaches towards defining model risk: the value approach and the price approach. Then, we discuss model risk from regulatory and accounting perspectives, in light of the decisive roles of BCBS 239 and IFRS 9 and their associated challenges. We further discuss the recent regulatory developments on model risk management.
samae.bagheri 602 Downloads 01.11.2016
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Break-Even-Rechnungen sind ein beliebtes Mittel zur Beurteilung der Chancen und Risiken, haben aber in ihrer traditionellen Form Grenzen. Sie lassen sich recht leicht um stochastische Ansätze erweitern. Das erlaubt eine tiefergehende Analyse und eine Integration in Planung und Kontrolle. [Veröffentlicht in: Controller Magazin Heft Juli/August 2015, S. 76-82]
rieg 1319 Downloads 13.09.2016
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Dieser Beitrag liefert eine theoretische Klärung des Risikobegriffs für die interdisziplinäre Risikoforschung mit der pragmatischen Absicht zur potentiellen Verbesserung der Risikoidentifikation zugleich für das Risikomanagement. Einerseits gibt es verschiedene Vorschläge zur Definition und Konzeption von "Risiko" und andererseits herrscht eine Diskrepanz zwischen objektiven (realistischen) und subjektiven (relativistischen bis konstruktivistischen) Ansätzen. In Übereinstimmung mit der Argumentation von T. Aven ist jede Risikoevaluation abhängig von der Qualität und Gültigkeit von Daten und der Verlässlichkeit der Evaluation selbst, weshalb eine objektive Risikoevaluation nicht möglich erscheint. Einen Ausweg daraus bietet das Beachten von Vorwarnungen, wie es mit verschiedensten Konzepten durchgeführt wird: "Near Misses" aus der Industrie, "Critical Incidents" aus der Medizin, "Early Warning Signals" aus der Ökologie, "Weak Signals" aus der Unternehmensführung. Auf dieser Grundlage lässt sich ein Risikobegriff beschreiben, welcher theoretisch konsistent die verschiedenen Ansätze stringent verknüpft und zugleich realitätsnahe Risikoevaluationen (Erkennung + Identifikation + Bewertung) erlaubt, dabei aber typische Schwächen vermeidet. Dieser Risikobegriff basiert auf der Idee einer ständigen Änderung der Informationsgrundlage und erlaubt daher in einer erweiternden Anwendung Risikotrendanalysen. Dies wird mittels der Übertragung des Konzepts von Near Misses im Kontext der Technikfolgenabschätzung demonstriert. Dieser Beitrag ist daher eine tentative Erprobung der vorgestellten Grundlegung und weiterführende Fragen wären genauso zu klären, wie eine weitere empirische Ausweitung bei ausreichender Eignung.
brunnhuber-abed-navandi 2108 Downloads 13.09.2016
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Warum sollte sich das Risikomanagement und das Controlling weiterentwickeln. Eine Lösung besteht in der Verzahnung von beiden Funktionen. Dieser Beitrag widmet sich den folgenden Fragen: Wie lassen sich diese beide Funktionen verbinden? Worin besteht der Nutzen der Integration? Welche Anforderungen sind erforderlich? In welchen Unternehmensbereichen bestehen Möglichkeiten für eine Verbindung? Denn die Integration der beiden Funktionen ist ein zukunftsweisender Weg - ein Schritt zur risikoorientierten Unternehmensführung.
benjamin-schilling 1297 Downloads 17.05.2016
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Auch im FIRM Jahrbuch 2016 wird wieder über die Arbeit im Frankfurter Institut für Risikomanagement und Regulierung berichtet. Und zum anderen finden Sie im Jahrbuch ein breites Spektrum von Fachbeiträgen renommierter Autoren aus der bunten Welt des Risikomanagements und der Regulierung. Mehr als 40 Beiträge präsentieren die Aktivitäten des Instituts sowie die bunte Vielfalt und Heterogenität der Themen.
Romeike 22394 Downloads 17.05.2016
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During the 2007 economic crisis, credit risk has been recognized as a core issue and a crucial determination of pricing financial instruments. The basic form of credit risk, known as counterparty risk, particularly impacts the valuation of over the counter (OTC) derivatives through an additional term known as the credit valuation adjustment (CVA). To identify the impact of credit risk, a large amount of research has been rapidly developed in the last decades. These amount of attempts confrm the significance of considering CVA and finding suitable methods to do the measurements in a more effcient manner. In this article, we provide an overview of CVA valuation and intend to give an insight into some of the models of determining counterparty credit risk on market variables. We discuss some recent mathematical methods of valuating CVA and address their potential challenges and outcomes. We then review the regulatory aspects of CVA and question the relation between analytical and regulatory risk models. [Authors: Samae Bagheri, Farhad Khakzad, Sahil Sundriy]
samae-bagheri 965 Downloads 16.05.2016
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Die modernen Orakel unserer digitalen und vernetzten Zeit heißen Big Data und Datenanalysen. Datensammler wie Google und Amazon vermessen die Welt, erstellen Persönlichkeitsprofile und durchforsten blitzschnell riesige Datenmengen auf Muster und Korrelationen, um Voraussagen in Echtzeit zu ermöglichen. Sie erlauben einen gezielten Blick in die Kristallkugel. Davon versprechen sich Staaten, Forschungseinrichtungen und Wirtschaftsunternehmen exakte Voraussagen, um die Risiken des eigenen Tuns zu minimieren und Chancen des zukünftigen Handelns besser einschätzen zu können. Mehr noch geht es darum, das Wissen in Organisationen strukturiert zu nutzen. Insgesamt surfen rund 3,2 Milliarden Menschen im Internet und produzieren permanent Daten über ihre Mobiltelefone, Fitnessbänder, smarte Uhren, vernetzte Navigationsgeräte und Autos. Online-Versandhändler kennen unsere geheimen Wünsche besser als wir selber. Aus Twitter-Nachrichten lassen sich politische Einstellungen sehr gut ableiten. Aus Daten und Algorithmen lassen sich potenzielle Straftaten antizipieren, bevor sie überhaupt geplant oder begangen wurden.
Romeike 1884 Downloads 11.05.2016
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The modern oracles of our networked digital age are Big Data and data analytics. Data gatherers such as Google and Amazon survey the world, create personality profiles and comb through huge volumes of data at lightning speed for patterns and correlations, allowing them to make predictions in real time. They provide a targeted look into the crystal ball. States, research institutions and commercial companies hope that they can provide accurate predictions to minimise the risk of their own actions and to better assess the opportunities for future activities. It is also about making structured use of the knowledge in organisations. Overall, around 3.2 billion people use the Internet, producing permanent data through their mobile phones, fitness bands, smart watches, networked navigation units and cars. Online sellers know our secret desires better than we do ourselves. Political attitudes can be accurately ascertained from Twitter messages. Data and algorithms enable potential crimes to be anticipated before they are even planned or committed.
Romeike 3116 Downloads 11.05.2016
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Es ist u.a. Aufgabe der Internen Revision, die Wirksamkeit der definierten Kontrollen in den eingesetzten rechnungslegungsrelevanten ERP-Systemen zu prüfen und möglichst zu bestätigen. Es droht der Verlust der Ordnungsmäßigkeit der Buchführung, wenn im IT-System Programme vorhanden sind, die es ermöglichen, dass nach Belieben sowohl Daten als auch Programmcode und Abrechnungslogik ohne Nachvollzug der Aktivitäten und Verursacher manipuliert werden können. Der nachfolgende Artikel stellt die Ergebnisse einer limitierten Untersuchung dar, in wie vielen Unternehmen in produktiven SAP-Systemen derartige Programme vorkommen und wer sie üblicherweise in die Umgebungen implementiert. Dieses Thema tangiert die Grenzen des Systemeinsatzes und kann bis zur Ordnungswidrigkeit des IT-Systemeinsatzes führen. Obwohl der deutsche Rechtsrahmen spezifisch ist, wird dieses Thema auch in anderen Ländern von Interesse sein, denn SAP ist ein über die Landesgrenze hinweg tätiges Unternehmen, dessen Produkte weltweit und konsolidierend im Einsatz sind. Es sollte gleichsam auch im Interesse von Wirtschaftsprüfungsunternehmen sein.
wildensee 899 Downloads 16.03.2016
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Als Konsequenz aus der Banken- und Finanzkrise von 2007 / 2008 steht das Liquiditätsrisiko im besonderen Fokus der Aufsichtsbehörden. Neben der unzureichenden Eigenkapitalausstattung wird ein nicht ädaquates Liquiditätsmanagement und -controlling mit zu risikobehafteten Liquiditätspositionen als Hauptursache für die mangelnde Riskoabsorptionsfähigkeit der Institute in der Banken- und Finanzkrise genannt. Die von den G-20-Staaten beschlossene Verschärfung der Regulierung manifestiert sich - neben den qualititativen Vorgaben aus den im Jahr 2008 veröffentlichteten "Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision" - in den 2011 überarbeiteten Dokument "Basel III – internationale Rahmenvereinbarung über Messung, Standards und Überwachung im Bezug auf das Liquiditätsrisiko" und der daraus resultierenden Umsetzung in Form einer Verordnung (CRD IV) auf europäischer Ebene, die ohne weitere nationale Gesetzgebung in den einzelnen Mitgliedsstaaten anzuwenden ist. Auch wenn mit der 2006 verabschiedeten Liquiditätsverordnung (LiqV) und den 2012 neu veröffentlichten MaRisk auf nationaler Ebene bereits eine merkliche Weiterentwicklung des regulatorischen Instrumentariums erfolgt ist, stellen die neuen Kennzahlen des Baseler Regelwerks Liquidity Coverage Ratio (LCR), Net Stable Funding Ratio (NSFR) und die EBA-Monitoring-Tools eine neue Dimension im Hinblick auf die aufsichtsrechtliche Erhebung von Liquiditätsrisikokennziffern auf internationaler Ebene dar. In der vorliegenden Arbeit soll untersucht werden welche ökonomischen Konsequenzen die Einführung der Kennziffer für die einzelnen Institute, den gesamten Finanzsektor und für die Volkswirtschaften haben kann und inwieweit dieses neue Regelwerk zu einer Überregulierung des Finanzsektors führt oder ob tendenziell eher die nach der Banken – und Finanzkrise von den Instituten entwickelten Instrumente der internen Liquiditätssteuerung übernommen wurden.
koebe 853 Downloads 16.03.2016
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