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[Quelle: RISIKO MANAGER 05/2012, S. 1, 6-16]
Although in principal this concept is addressing the problem of a bank’s illiquidity correctly, it is too raw to be used or a bank’s internal liquidity risk management. From the various possible enhancements, we will focus in this article on the bank’s CounterBalancing Capacity, the economically more elaborated version of the HLA. In the LCR there are only three classes of liquifiability of securities: HLA1, HLA2, and the rest which is considered as ‘not liquid’. In practice, an asset’s liquifiability can range from ‘immediately liquifiable’ (e.g. in a central banks refinancing window) to piecewise liquifiability in time with changing haircuts and prices and is also scenario-dependent.
Specifying the liquifiability of each asset separately would be arduous and hardly consistent. To circumvent this, we define an algorithm to assign a number to each individual asset (its Liquifiability Index LiX). The LiX expresses for a pre-defined scenario the asset’s assumed liquifiability as a number, e.g. from zero (completely illiquid) to 100 (best conceivable liquifiability). We will subsequently fine-tune an asset’s LiX to mirror the asset’s specific liquifiability relative to an average asset with the same credit rating. Because the LiX numbers are linearly ordered (0, 1, 2, ... , 99, 100) we can then for practical purposes sort assets with a comparable LiX in liquifiability groups (e.g. from 80 to 90) and assume they have (almost) the same liquifiability in our model. The first is to group securities together that will behave similarly in the chosen scenario.
[Authors: Matthias Küstner, Robert Fiedler and Darren Brooke]
> In welcher Relation steht der Einsatz von Simulationsmethoden im Vergleich zu anderen Steuerungsinstrumenten?
> Welche Unternehmen und betrieblichen Funktionen setzen Simulationsmethoden ein und seit wann?
> Welche Gründe sprechen für bzw. gegen einen Einsatz von Simulationen?
> Welche (operativen) Schwierigkeiten werden beim Einsatz wahrgenommen?
> Wie werden die Simulationsergebnisse genutzt?
> Welche Bedeutung messen Unternehmen dem Einsatz von Simulationen bei?
Ziel der Studie war es, ein differenziertes Bild zum Einsatz von Simulationen in der Unternehmenspraxis zu gewinnen. Im Mittelpunkt stand die Identifikation von möglichst allgemeingültigen Zusammenhängen und Faktoren, die diese wahrgenommene Diskrepanz zwischen Nutzen und Anwendung dieser Methoden erklären (oder widerlegen). Aus diesem Grund konzentriert sich die Studie nicht auf eine bestimmte Simulationsmethode.
[Autoren: Matthias Meyer/Frank Romeike, Jan Spitzner]