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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.
9169 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]
10897 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]
10043 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]
9086 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.]
7778 Downloads04.10.2006
Datei downloaden Um die Anforderungen der MaRisk zu erfüllen, benötigt ein Kreditinstitut Limitsysteme und geeignete Verfahren zur Kapitalallokation. Im vorliegenden Artikel erläutern die Autoren zunächst die rechtlichen und betriebswirtschaftlichen Voraussetzungen für die Limitierung und Kapitalallokation. Danach wird schrittweise gezeigt, wie die Limitierung und Kapitalallokation gemäß der MaRisk durchzuführen sind. Dabei werden auch Risikoplanung, Risikodeckungspotenzial und Risikodeckungsmasse betrachtet. Darüber hinaus beschreibt der Artikel Risikoarten und Verfahren zu deren Messung sowie die Verteilung der Risikodeckungsmasse auf die Risikoarten.
13282 Downloads04.10.2006
Datei downloaden Ein versicherter Schaden durchläuft bis seine Regulierung mehrere Stadien: die Verursachung des Schadens, den Eintritt des Schadenereignisses, die Entdeckung des Schadens und seine Meldung beim Versicherer. Während in der Sachversicherung die Zeitspanne zwischen dem Schadeneintritt und der Schadenregulierung in der Regel noch in der Versicherungsperiode stattfindet, ist dies in der Haftpflichtversicherung1 oft nicht der Fall. Es können Jahre oder sogar Jahrzehnte vergehen, bis die endgültige Schadenhöhe feststeht. Der Versicherer muss also damit rechnen, dass er noch lange Zeit nach Ablauf des Versicherungsvertrages in Anspruch genommen werden kann. Für den Versicherer ist es wesentlich, die Höhe der noch ausstehenden Zahlungen zu schätzen.
18429 Downloads04.10.2006
Datei downloaden Bei einer Änderung des Renditerisikos ist eine Umschichtung des Portfolios nicht zwingend erforderlich. Entscheidend für die Anpassung des Port folios an die veränderte Risikosituation ist vielmehr die Stärke der Elastizität der Risikoaversion bezüglich des Renditerisikos. Eine risikoeffiziente Gestaltung von nationalen sowie internationalen Finanzanlagen gewinnt aufgrund erheblicher Volatilitäten, verstärkten Wettbewerbs und veränderter institutioneller Regelungen immer größere Bedeutung. Nationale wie internationale Investoren streben nach einer Verbesserung ihres Asset-Liability-Managements. Dies erfordert nicht zwingend kompliziertere Entscheidungsmodelle. Auch die klassischen – das heißt die auf statistischen Maßzahlen beruhenden – Entscheidungsprinzipen können wichtige Fragestellungen eines Portfolio-Managements beantworten. Der vorliegende Beitrag geht von dem klassischen Zwei-Wertpapier-Fall aus, in dem eine stochastische und eine risikolose Finanzanlage zur Verfügung stehen. Ausgehend von einem Wertpapier-Portfolio ist von Interesse, wie risikoaverse Investoren ihre Anlageentscheidung bei einer Änderung des Renditerisikos revidieren. Zur Erklärung und Charakterisierung eines derartigen Risikoeffektes dienen in der finanzwirtschaftlichen Literatur spezielle Annahmen hinsichtlich der Nutzenfunktion der Kapitalanleger. Ein viel beachteter Lösungsweg ist das von Kimball eingeführte Konzept des Vorsichtsmotivs (absolute Prudence).
13205 Downloads29.09.2006
Datei downloaden Seit Ende der 90er Jahre beschäftigt sich die Finanzdienstleistungsbranche intensiv mit dem Thema operationelle Risiken. Der Baseler Ausschuss für Bankenaufsicht (Basel II) definiert operationelle Risiken als -...die Gefahr von Verlusten, die infolge einer Unzulänglichkeit oder des Versagens von internen Verfahren, Menschen und Systemen oder infolge externer Ereignisse eintreten. Nachdem dieser Risikotypus mittlerweile in nahezu allen Instituten als wichtiger Bestandteil des Risikomanagements etabliert ist, hat sich der Schwerpunkt des Interesses spürbar in Richtung fortgeschrittener Fragestellungen verlagert. Dabei ist vor allem die Quantifizierung - die Berechnung eines konkreten Risikomaßes für operationelle Risiken - in den Fokus gerückt. Die Dr. Peter & Company Unternehmensberatung AG, Offenbach am Main hat vor diesem Hintergrund in Zusammenarbeit mit der Fachhochschule Wiesbaden eine wissenschaftliche Marktstudie zum Thema Quantifizierung operationeller Risiken in Kreditinstituten durchgeführt, die eine erhebliche Resonanz in der Branche erfahren hat, was sich an der hohen Teilnehmerzahl von 56 Instituten widerspiegelt. Die Studie gewährt Einblicke in die Motivation der Marktteilnehmer für die Quantifizierung von operationellen Risiken und verdeutlicht, welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede die einzelnen Quantifizierungsmodelle aufweisen und wie verschiedene Probleme im Zusammenhang mit der Quantifizierung erfolgreich gelöst werden können.
45865 Downloads29.09.2006
Datei downloaden Die anhaltende Diskussion über die Quantifizierung operationeller Risiken zeigt, dass der Entwicklungsstand und die Akzeptanz dieser Risikoart in der Branche noch lange nicht vergleichbar zu anderen, etablierten Risikoarten sind. Dennoch treiben aufsichtsrechtliche Vorgaben, wie der Entwurf der Solvabilitätsverordnung (SolvV)und die Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk),auf der einen Seite und die zunehmend ver- fügbaren Daten auf der anderen Seite die OR-Quantifizierung voran. Dem stehen aber auch neue Herausforderungen bei der konkreten Entwicklung und Umsetzung eines Modells zur OR-Quantifizierung gegenüber. Autoren: N. Kunzelmann, M. Daferner; Quelle: RISIKO MANAGER, Ausgabe 18.2006, Mit freundlicher Genehmigung vom Bank-Verlag, Köln]
8411 Downloads29.09.2006
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