Vorlesung Gesamtbanksteuerung

Präsentation zum Thema: "Vorlesung Gesamtbanksteuerung"—  Präsentation transkript:

1 Vorlesung Gesamtbanksteuerung
Adressenrisikomanagement Dr. Klaus Lukas Dr. Karsten Geiersbach (CIA)

2 Adressenrisikomanagement
Gliederung Teil I Grundlagen Rating Teil II Einzelkreditbepreisung Kreditportfoliomodelle Kreditportfoliosteuerung Teil III Spreadrisiko Ziele / Erwartungen an die heutige Veranstaltung?

3 Grundlagen Zehnjährige kumulierte Ausfallwahrscheinlichkeiten
(Moody's) 35% Ausfall- 30% wahrschein- ökonomisches (= betriebswirtschaftlich notwendiges) Kapital lichkeit 25% 20% 15% regulatorisches (= aufsichtlich notwendiges) Kapital Eigenkapital-unterlegung; risikounab-hängig: 8 % 10% 5% 0% Aaa Aa A Baa Ba B Bonitätseinstufung investiv spekulativ => Unterschied zwischen regulatorischem und ökonomischem Kapital fördert das Umgehen aufsichtlicher Kapitalvorschriften und das Eingehen höherer Risiken

4 Grundlagen Risiko versus Unsicherheit
„Risk comes from not knowing what you‘re doing.“ (Warren Buffett) Risiko versus Unsicherheit - Unsicherheiten sind nicht mit Risiken gleichzusetzen - Risiko, wenn Ereignisse mit Wahrscheinlichkeiten unterlegt werden können. - Risiko i.w.S.: Positive (Chance) und negative (Risiko i.e.S.) Abweichung einer Zufallsvariable von ihrem Erwartungswert. - Risiko: „Mögliche negative Abweichung der tatsächlichen von der geplanten Entwicklung bzw. die Möglichkeit von negativen künftigen Auswirkungen auf die wirtschaftliche Lage.“ - Negative Veränderung von Chancen wird nicht als Risiko betrachtet. Quelle: Handbuch Risiko der Kasseler Sparkasse

5 Unerwartete - Erwartete Verluste
Grundlagen Unerwartete - Erwartete Verluste Risikoübernahme als bewußtes und systematisches Eingehen von Risiken. das Institut muss mit Ausfällen „rechnen“ aufgrund von Erfahrungen können erwartete Verluste statistisch erfasst werden und quantifiziert/geschätzt werden; sie bekommen somit den Charakter von Kosten Unerwartete Verluste werden auf ihre Eintrittswahrscheinlichkeit abgeschätzt für die Abdeckung unerwarteter Verluste ist ein Eigenkapitalpolster erforderlich (Eigenkapital = Risikokapital) Bei Kreditinstituten wird die Mindest-Eigenkapitalunterlegung auch der Höhe nach durch die Bankenaufsicht festgelegt (BaFin: Anlegerschutz, Investitionsschutz, Systemschutz)

6 Grundlagen siehe Beispiel Quelle: DSGV

7 Kreditrisiko als Ausdruck des unexpected loss / unerwarteter Verlust
Grundlagen Kreditrisiko als Ausdruck des unexpected loss / unerwarteter Verlust ex ante Ausfallrisiko Bonitätsrisiko = innerhalb des Konfidenzniveaus über den expected loss hinausgehender insolvenzinduzierter möglicher Kreditausfall migrationsinduzierter möglicher Wertverlust Periodenrechnung Barwertige Rechnung ex post verrechnete Standard-Risikokosten < Ist-Risikokosten Kredit-Risikoergebnis < 0 (unerwartete Kreditverluste) Quelle: Schierenbeck, Ertragsorientiertes Bankmanagement, 2003, S. 154.

8 (G. Gigerenzer, Risiko, 2013, S. 69 f.)
Grundlagen „Beispielsweise verwenden Banken auch heute noch Modelle (wie value-at-risk), welche annehmen, dass alle Risiken bekannt seien und sich präzise berechnen ließen, obgleich diese illusorische Ge-wissheit zur globalen Finanzkrise beigetragen hat, statt sie zu verhindern.“ (G. Gigerenzer, Risiko, 2013, S. 69 f.)

9 Adressenrisikomanagement
Gliederung Teil I Grundlagen Rating Teil II Einzelkreditbepreisung Kreditportfoliomodelle Kreditportfoliosteuerung Teil III Spreadrisiko)

10 für die Risikoklassifizierung
Rating Kredit- portfolio- steuerung Risikoadjustiertes Pricing Rating und Scoring für die Risikoklassifizierung Quelle: DSGV

11 Rating Was ist Rating? - Rating ist eine Einschätzung der Kreditqualität, d.h. die Beurteilung der Wahrscheinlichkeit des Zahlungsverzugs oder Zahlungsausfalls. - Unterschiedliche Bonitäts- und Risikofaktoren werden zu einem Gesamturteil verdichtet und i.d.R. als Buch- stabensymbol auf einer (ordinalen) Skala dargestellt. Zuordnung zu einer bestimmten durchschnittlichen Ausfallwahrscheinlichkeit je Ratingklasse Siehe auch Ratingagenturverordnung (CRA III; Verordnung (EU) Nr. 462/2013); CRR (Art. 111 – 191) Ausführlicher vgl. M. Berndt/U. Schneider-May: Kreditgeschäft: Risikoklassifizierungs-verfahren, in Geiersbach/Prasser (Hrsg.): Prüfung der Gesamtbanksteuerung, 2014.

12 Rating Masterskala Bsp.: PD = 200 bedeutet:
Externe Ratings PD Klassen in (BP) S&P MOODY‘S 1 AAA Aaa 2 AA+ Aa1 3 AA Aa2 1 4 AA- Aa3 Fein- 5 A+ A1 unterteilung der 7 A A2 Klasse „1“ 8 A- A3 2 12 BBB+ Baa1 3 17 Baa2 4 30 BBB Bsp.: PD = 200 bedeutet: Es ist wahrscheinlich, dass von 100 Unternehmen mit der Ratingklasse 9 in den nächsten 12 Monaten 2 Unternehmen (2%) ausfallen werden. 5 40 BBB- Baa3 6 60 BB+ 7 90 Ba1 8 130 BB Ba2 9 200 BB- 10 300 B+ Ba3 11 440 B1 12 670 B B2 13 1000 B- B3 14 1500 15 2000 CCC 16 Nur EWB Abgabe an die 17 Rechtsabteilung Eröffnetes Insol- 18 venzverfahren D Quelle: DSGV

13 Die Power als Maßstab für Trennfähigkeit
Rating Die Power als Maßstab für Trennfähigkeit Alle Ratings wurden bezüglich der Trennfähigkeit (Prognosequalität) optimiert Zahl der Ausfälle (kumuliert) 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 Anzahl der Kreditnehmer (aufsteigend geordnet z.B nach Eigenkapitalquote) Zufallsmodell Fläche B Fläche A Realistisches Rating Perfekte Information Power = Fläche A + Fläche B Quelle: DSGV

14 Rating Beispiele für qualitative Faktoren
Zusammenführung von qualitativen Faktoren mit hoher Trennfähigkeit : Qualitatives Rating Beispiele für qualitative Faktoren 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% …. Kundenabhängigkeit Ausbildung … … … … Planungssysteme Zusammengeführt werden mehrere Faktoren mit hoher Trennfähigkeit und geringer Korrelation. Naturgemäß nimmt jedoch der zusätzliche Beitrag (Grenznutzen) eines jeden zusätzlichen Faktors zur Power des Gesamtmodells ab. Die zusätzliche Power sinkt ! … Quelle: DSGV

15 Fiktives Beispiel: Firmenkundenrating
Alle Angaben, wie z.B. Kennzahlen, Gewichte, sind zufällig gewählt.

16 Rating

17 Adressenrisikomanagement
Gliederung Teil I Grundlagen Rating Teil II Einzelkreditbepreisung Kreditportfoliomodelle Kreditportfoliosteuerung Teil III Spreadrisiko

18 Einzelkreditbepreisung
Die Profitabilität des Kreditgeschäftes wird in vielen Kreditinstituten durch unzureichende Risikodifferenzierung beeinträchtigt Der aktuelle Differenzierungsgrad zwischen Krediten mit unterschiedlicher Besicherung ist zu gering Der aktuelle Differenzierungsgrad zwischen Krediten mit unterschiedlicher Ratingklasse ist zu gering Zielsetzung der Einzelkreditbewertung ist die Berechnung risikoadjustierter Bonitätsprämien Erwartete Verluste und Risikokapitalverzinsung sind zu bestimmen Diese Bonitätsprämie ist nach Risikofaktoren zu differenzieren Die so ermittelte Bonitätsprämie ist eine Voraussetzung für eine moderne Kreditorganisation und den Kredithandel Quelle: DSGV

19 Einzelkreditbepreisung
Verfahren zur Einzelgeschäftskalkulation/Bonitätsprämienbestimmung • ... Standardkondition ... Ratingbasiertes risikoadjustiertes Pricing ... Optionspreismodell Annahmen bei Standardkonditionen  Vollkostenansatz  Standardrisikokosten und -eigenkapitalkosten  Standardgewinnbeitrag Keine Risikodifferenzierung nach Bonitäten und/ oder Sicherheiten Ratingbasierter Ansatz Jahr 0 Jahr 1 Jahr 2 … 1 … 2 … 3 … 4 … 5 … D … Optionspreisansatz Ausfall Wert Zeit Fremdkapital Anteil der voraussichtlich ausfallenden Unternehmen Quelle: DSGV

20 Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV

21 Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV

22 Einzelkreditbepreisung
Quelle: DSGV

23 Einzelkreditbepreisung
Die Preisstellung muß sich auch nach der Bonität richten. Verlustkunden- potenzial Faire Prämie Kundenverlust- potenzial Bonitätsprämie undifferenziertes Pricing Rating AAA BBB CCC

24 Einzelkreditbepreisung
Pricing-Beispiel Vergleich von Vorkalkulation und Bonitätsprämie Vorkalkulation: 0,55 % Rating Grundschuld 1 2 3 4 5 0 % -0,45 -0,26 -0,53 -0,47 -0,21 -0,54 -0,52 -0,40 0,48 3,42 12,92 0,93 4,83 0,08 1,55 50 % 100 %

25 Adressenrisikomanagement
Gliederung Teil I Grundlagen Rating Teil II Einzelkreditbepreisung Kreditportfoliomodelle Kreditportfoliosteuerung Teil III Spreadrisiko

26 Kreditportfoliomodelle
Nutzen von Portfoliomodellen: Vollständiges Kreditportfolio wird analysiert Vorausschauende, wertorientierte Risikobetrachtung Risikomaß (VaR) berücksichtigt mehrere Faktoren, deren Einfluß messbar gemacht wird Schadenshöhe, Besicherung Bonität Diversifikation bzw. Konzentration Synergien zur risikoadjustieren Bepreisung von Krediten Zukunftsrichtung der Bankenaufsicht Grundlagen für modernes Risikomanagement und -controlling Basis zur Ableitung von Steuerungsmaßnahmen … Basel III: Methoden der Kreditrisikoquantifizierung

27 Kreditportfoliomodelle
Modelle können die Zukunft nicht prognostizieren keine sog. Punktprognose möglich nur erwarteter Verlust und unerwarteter Verlust unter „Restrisiko“ als verdichtete Informationen Den speziellen Kreditnehmer, der ausfällt, kann man mit den Modellen nicht erkennen aber marginales Risiko eines Kreditnehmers ist erkennbar „Das Restrisiko kann schlagend werden.“ Modellrisiko falsche Parameter, fehlerhafte Datenerfassung Kreditnehmereinheiten nicht beachtet ...

28 Kreditportfoliomodelle
Konsequenzen für den Modelleinsatz: Fortlaufende Überprüfung der Modellannahmen Erfüllung der Voraussetzung für den Modelleinsatz? Sind alle Inputdaten qualitativ sauber vorhanden? Ist das Modell für mein konkretes Portfolio das richtige? Ergänzende Stresstests Zum Beispiel, wie reagierte das Modell/Portfolio auf Veränderungen in den Ausfallwahrscheinlichkeiten? Back-Testing des Modells … Verstehen, was man tut!

29 Kreditportfoliomodelle
Generell: Unterscheidung nach dem implizierten Risiko-begriff, Beachtung von Korrelationen, technischen Grundkonzeption Modell Credit Metrics 1997 erstmals von JP Morgan vorgestellt Simulationsmodell, ursprünglich amerikanischer Bond-Markt Korrelation von Aktienkursen Modell Credit Risk+ 1997 veröffentlicht von Credit Suisse Financial Products (CSFP) setzen von Annahmen, die es erlauben, die Portfolioverlustverteilung analytisch, also ohne Simulationen, zu bestimmen Modell KMV optionspreistheoretischer Ansatz Modell CreditPortfolioView 1997 entwickelt von Thomas Wilson CPV-Macro (makroökonomische Daten) vs. CPV-Direct (beobachtete Ausfälle) Quelle: DSGV

30 Mittelwert = Conditional-VaR
Grundlagen max. Wertänderung Risikobeitrag Mittelwert = Conditional-VaR

31 Kreditportfoliomodelle

32 Kreditportfoliomodelle
„unbesicherte Cashflows“ Ausführlicher vgl. C. Claßen: Kreditgeschäft: Adressenausfallrisiken, in Geiersbach/Prasser (Hrsg.): Prüfung der Gesamtbanksteuerung, 2014.

33 Kreditportfoliomodelle
Quelle: DSGV

34 Kreditportfoliomodelle
BEISPIEL MIT ZWEI KREDITPORTFOLIOS ILLUSTRATIVES BEISPIEL OHNE BONIT Ä TS NDERUNGEN BEISPIEL * (5 × 20 Mio. € ) 0,01 = 1 Mio. bzw. (100 1 Mio. ** Hier gilt: Kreditvolumen = Summe der unbesicherten Zahlungsstr ö me Quelle: DSGV Portfolio A Portfolio B • 5 Kredite à Ausfallwahrscheinlichkeit je Kredit: 1% 100 Kredite VaR Konfidenzniveau 99,9% Wahrscheinlichkeit Wert - ä nderung 4 Mio. Erwarteter Verlust* Kreditvolumen** = Mio. = 19 Mio. = 100 Mio. = Mio.

35 Adressenrisikomanagement
Gliederung Teil I Grundlagen Rating Teil II Einzelkreditbepreisung Kreditportfoliomodelle Kreditportfoliosteuerung Teil III Spreadrisiko

36 Arten von Kreditderivaten Vier Grund- strukturen
Credit Default Swaps Vier Grund- strukturen Credit Spread Options Total Return Swaps Credit Linked Notes blau = schwebende Geschäfte Quelle: Vortrag SGVHT Sparkassenprüfertag 2001

37 Einsatz von Kreditderivaten
Marktpartner, der ein Kreditrisiko übernimmt Sicherungs-geber (protection seller) Marktpartner, der ein Kreditrisiko veräußert Sicherungs-nehmer (protection buyer) zahlt eine in Basispunkten ausgedrückte Prämie zahlt Default Payment (cash settlement oder physical settlement) im Falle des Credit Events Quelle: Vortrag SGVHT Sparkassenprüfertag 2001

38 Einsatz von Kreditderivaten
Quelle: Monatsbericht Dt. Bundesbank, S. 61, 12/2010.

39 Vermeidung regulatorischer Engpass
Kreditportfoliosteuerung Basis der Portfoliosteuerung ist der Auslastungsgrad und die Nutzungseffizienz des ökonomischen Eigenkapitals Wertorientierte Steuerung unter Einhaltung regu-latorischer Ne- benbedingung Ökonomisches EK Regulatorisches EK Auslastung Zu hoch Zu gering Ineffizient (Konzentra-tionsrisiken) Effizient (Diversi-fikation) Effizienz Optimierung Effizienz bei angestrebtem Risikoniveau Vermeidung regulatorischer Engpass Mini-mum* Kernkapital-verhältnis * Regulatorisches Minimum 4%, Erfahrungswert operativ notwendiges Minimum 5,5% Quelle: DSGV

40 Adressenrisikomanagement
Gliederung Teil I Grundlagen Rating Teil II Einzelkreditbepreisung Kreditportfoliomodelle Kreditportfoliosteuerung Teil III Spreadrisiko

41 Spreadrisiken Einordnung von Spreadrisiken
Quelle: DSGV Interpretationsleitfaden MaRisk, Version 5.1 (Februar 2014)

42 1) Quelle: RISKBalance, Spreadrisiken, 19.09.2012, S. 7 f.
Was sind Spreadrisiken? Credit-Spread: Renditeaufschlag für die Übernahme eines Bonitäts- oder Ausfallrisikos1) Credit-Spread-Risiko: Risiko, dass sich der Risikoaufschlag eines Finanzproduktes gegenüber dem gewählten Referenz-Instrument im Zeitablauf verändert. 1) Spezifisches Zinsrisiko BaFin - Leitfaden vom 12. Dezember 2011: Aufsichtliche Beurteilung bankinterner Risikotragfähigkeitskonzepte: 1) Quelle: RISKBalance, Spreadrisiken, , S. 7 f.

43 Spreadrisiken

44 Spreadrisiken

45 Spreadrisiken

46 Spreadrisiken

47 Spreadrisiken

48 Spreadrisiken

49 Spreadrisiken

50 Adressenrisikomanagement
Informations-/Literaturquellen: z.B. (insbes. „Entwicklung von Modellen zum Kreditrisiko: aktuelle Verfahren und Verwendung“; und K. Geiersbach / S. Prasser (Hrsg.): Prüfung der Gesamtbanksteuerung, 2014 H. Schierenbeck, Ertragsorientiertes Bankmanagement, 2008, insbes. Band 2, B. Rolfes, Gesamtbanksteuerung, T. Hartmann-Wendels, A. Pfingsten, M. Weber, Bankbetriebslehre F. Bröker, Quantifizierung von Kreditportfoliorisiken, Eller, Gruber, Reif: Handbuch Kreditrisikomodelle und -derivate, A. Oehler, Kreditrisikomanagement: Portfoliomodelle und Derivate, L. Johannig / B. Rudolph: Handbuch Risikomanagement, insbes. Kap. 3 „Risikomanagement für Kreditrisiken“ EZB: „Ratingagenturen: Entwicklungen und politische Grundsatzfragen“, Monatsbericht 05/2009 Monatsbericht Dt. Bundesbank: Entwicklung, … für Kreditausfall-Swaps, 12/2010