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Die volkswirtschaftliche Aufgabe einer Bank ist es, als Kapital- und Kreditvermittlerin einen Marktplatz für unterschiedliche Volumina und Laufzeiten von Finanztransaktionen bereitzustellen sowie die Risikotransformation zu übernehmen. Bei Zinsänderungsrisiken sind in erster Linie die unterschiedlichen Laufzeiten (Fristigkeiten) von Interesse. Ist eine Bank vorwiegend kurzfristig refinanziert und transformiert diese Gelder in langfristige Anlagen, profitiert sie vom üblicherweise vorhandenen Termspread zwischen kurz- und langfristigen Zinsen. Sie geht dabei aber gleichzeitig das Risiko ein, dass im Falle einer Erhöhung des Zinsniveaus die Einlagen schneller an das neue Niveau angepasst werden müssen als die Ausleihungen. [Quelle: RISIKO MANAGER 22/2006]
13516 Downloads04.11.2006
Datei downloaden Schätzungen von Verlustquoten (loss given default, LGD) sind in der Bankenlandschaft nach wie vor deutlich weniger entwickelt als etwa Verfahren zur Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten (probability of default, PD). In der Modelllandschaft des Risikomanagements von Banken nehmen LGD-Modelle eine untergeordnete Rolle ein. Bis vor einigen Jahren noch gänzlich fehlend, steuern viele Banken ihr Geschäft heute mit einer pro Segment konstant erwarteten Verlustquote, die auf der Basis historischer Ausfalldaten geschätzt wird. [Quelle: RISIKO MANAGER 20/2006]
5995 Downloads04.11.2006
Datei downloaden Das Hedge Management im Bankenbuch wurde bisher im Wesentlichen nach ökonomischen Gesichtspunkten durchgeführt. Im Rahmen des Aktiv-/Passivvmanagements (ALM) wurden die „Überhänge“ ermittelt, Sicherungsstrategien erarbeitet und entsprechende Geschäfte abgeschlossen.
10984 Downloads04.11.2006
Datei downloaden Die Bedeutung von Klumpen-Risiken in Kreditportfolios ist kaum zu unterschätzen. Die Vorschriften des §13 Kreditwesengesetz bilden einen Kernbereich bankaufsichtlicher Regelungen und geben ein Beispiel für Anforderungen an die Granularität von Kreditportfolios. Diese Regelungen berücksichtigen zwar Parameter wie Kredithöhe und Anzahl von Großkrediten, nicht aber stochastische Abhängigkeiten zwischen den Kreditnehmern eines Portfolios. Mit Hilfe einer Szenarioanalyse wird im Kontext der Regelungen von Basel II am Beispiel eines realistischen Retailportfolios das Zusammenspiel der beiden Einflußgrößen „Abhängigkeit der Kreditausfälle“ und „Granularität des Portfolios“ bezüglich der Auswirkung auf den unerwarteten Verlust gezeigt. Bei dieser werden unterschiedliche Granularitäts- und Korrelationsannahmen kombiniert. [Autor: Gerhard Stahl, Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin)]
18621 Downloads21.10.2006
Datei downloaden Das Aufsichtsrecht für Finanzinstitute und Versicherer befindet sich in einem grundlegenden Veränderungsprozess, den die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin) begleitet. Um die Stabilität des Finanzsystems und die Sicherheit von Kundengeldern nach aktuellen Standards zu optimieren, wird insbesondere die Funktion des Risikokapitals als Puffer zur Abfederung von Verlusten neu definiert. Kreditinstitute vollziehen mit Basel II bis 2006 den Wechsel zu einer risikoorientierten Geschäftssteuerung und Berichtspraxis. Für die Versicherungswirtschaft folgt dieser Schritt mit Solvency II etwas später. Hinzu kommt bereits von 2005 an die neue Bilanzierung nach International Financial Reporting Standards (IFRS) für kapitalmarktorientierte Konzerne, die für eine höhere Wert- und Ertragstransparenz sorgt. [Autor: Gerhard Stahl, Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin)]
9252 Downloads21.10.2006
Datei downloaden Die Anstrengungen der Frauenbewegung zur sozialen und wirtschaftlichen Gleichstellung der Frau haben respektable Erfolge bewirkt und das öffentliche Interesse auf das Thema „Gender“ gelenkt, freilich um den Preis einer Vernachlässigung des Themas „Männlichkeit“. Erst in den letzten Jahren erfährt auch das Thema „Männlichkeit“ verstärkte Zuwendung. Sich mit der sozialen Kategorie „Mann“ zu beschäftigen ist nicht ohne Tücken, signalisiert doch bereits die Alltagswahrnehmung, dass es den Mann nicht gibt, sondern sich die Gattung aus einer facettenreichen Vielzahl von Protagonisten rekrutiert.
10026 Downloads21.10.2006
Datei downloaden Die regulatorischen Anforderungen aus Solvency II bringen erhöhte Anforderungen an die Methoden, Prozesse, IT-Systeme und Daten im Rechnungswesen, Controlling und den operativen Bereichen mit sich. Zu den Herausforderungen für die IT zählen u.a. die systemseitige Umsetzung des Risiko- und Kapitalmanagements mit einem internen Modell, die Anbindung der Versicherungssysteme an ein Risikomanagementsystem sowie die Datenverfügbarkeit und -qualität zur umfassenden Abbildung der unternehmensspezifischen Risikosituation. [Autoren: Thomas Willert und Thomas Rauschen, KPMG]
11824 Downloads15.10.2006
Datei downloaden Mit Basel II wurden neben Vorschriften für Markt- und Kreditrisiko zum ersten Mal auch Richtlinien für das Management des Operationellen Risikos in den Banken festgesetzt. Zur Berechnung des entsprechenden Eigenkapitals schlug Basel drei Methoden vor: den Basisindikatoransatz (BIA), den Standardansatz (STA) und die fortgeschrittenen Messansätze (AMA). Je komplexer eine Methode ist, desto risiko-sensitiver ist sie und dadurch sollte sie die Kapitalanforderung einer Bank ihrem Risiko-Gehalt entsprechend abdecken. Im weiteren Sinne würden die fortgeschrittenen Messansätzen das Risiko-Kapital einer Bank am meisten reduzieren. Im vorliegenden Artikel besprechen wir den Loss Distribution Approach (LDA). Dieser Ansatz wird seit geraumer Zeit in der Versicherungswirtschaft angewendet und ist auch in der Bankenindustrie weit verbreitet. Dabei geht es hauptsächlich um die Modellierung der Verlustverteilung, die Grundlage für den Verlustverteilungsansatz. Durch die Monte-Carlo-Simulation der Verlustverteilung ermitteln wir dann den Value-at-Risk (VaR), der das Eigenkapital für das Operationelle Risiko bestimmt. [Autoren: Minh-Tri Nguyen, Martin Ottmann]
10900 Downloads10.10.2006
Datei downloaden In dem Beitrag wird ein konkreter Vorschlag für ein internes Risikosteuerungsmodell für den Nicht-Lebensversicherungsbereich erarbeitet. Das dabei verwendete Simulationsmodell basiert – dem Konzept der „Dynamic Financial Analysis“ (DFA)15 folgend – auf einer Betrachtung von Zahlungsströmen. Unser Ansatz erweitert dabei den in Schmeiser (2004 b) vorgestellten Modellansatz durch unterschiedliche Simulationsszenarien und einer zusätzlichen Verwendung der Risikomaße „Expected Policyholder Deficit“ und „Tail-Value-at-Risk“. Der vorliegende Beitrag ist wie folgt aufgebaut: Nach der Darstellung einiger grundlegender Aspekte der Ruintheorie in Abschnitt 2.1 wird in Kapitel 2.2 ein eigener interner Risikosteuerungsansatz im Sinne des Solvency II-Konzepts vorgestellt. Dabei erarbeiten wir zunächst das Grundmodell des Ansatzes und diskutieren die zentralen Inputfaktoren und deren Modellierung; des Weiteren werden zahlreiche Simulationsbeispiele dargelegt und deren Ergebnisse anhand unterschiedlicher Risikomaße ausgewertet. [Autoren: Anna Osetrova, Hato Schmeiser]
9878 Downloads10.10.2006
Datei downloaden Dynamic Financial Analysis (‘DFA’) is a systematic approach based on large-scale computer simulations for the integrated financial modeling of nonlife insurance and reinsurance companies aimed at assessing the risks and the benefits associated with strategic decisions. The most important characteristic of DFA is that it takes an integrated, holistic point of view, contrary to classic financial or actuarial analysis in which different aspects of one company were considered in isolation from each other. Specifically, DFA models the reactions of the company in response to a large number of interrelated risk factors including both underwriting risks – usually from several different lines of business, as well as asset risks. In order to account for the long time horizons that are typical in insurance and reinsurance, DFA allows dynamic projections to be made for several time periods into the future, where one time period is usually one year, sometimes also one quarter. DFA models normally reflect the full financil structure of the modeled company, including the impact of accounting and tax structures. Thus, DFA allows projections to be made for the balance sheet and for the profit-andloss account (‘P&L’) of the company. Technically, DFA is a platform using various models and techniques from finance and actuarial science by integrating them into one multivariate dynamic simulation model. Given the complexity and the long time horizons of such a model, it is not anymore possible to make analytical evaluations. Therefore, DFA is based on stochastic simulation (also called Monte Carlo imulation), where large numbers of random scenarios are generated, the reaction of the company on each one of the scenarios is evaluated, and the resulting outcomes are then analyzed statistically. The section ‘The Elements of DFA’ gives an in-depth description of the different elements required for a DFA. [Autoren: Peter Blum, Michael Dacorogna; reproduced from the Encyclopedia of Actuarial Science. John Wiley & Sons, Ltd, 2004.]
9560 Downloads04.10.2006
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