Seit Ende der 90er Jahre beschäftigt sich die Finanzdienstleistungsbranche intensiv mit dem Thema operationelle Risiken (OR). Nachdem operationelle Risiken als eigenständige Risikoart mittlerweile bei nahezu allen Instituten als wichtiger Bestandteil des Risikomanagements etabliert sind, 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 der Institute gerückt.
Trends bei der OpRisk-Quantifizierung
Eine aktuelle Marktstudie der Dr. Peter & Company Unternehmensberatung AG, die in Zusammenarbeit mit der Fachhochschule Wiesbaden erstellt wurde, setzt sich detailliert mit der Quantifizierung operationeller Risiken (OR-Quantifizierung) in der Finanzdienstleistungsbranche auseinander. Ziel ist es, den Status quo und aktuelle Trends aufzuzeigen. Die Studie basiert auf einer Befragung von 48 teilnehmenden Kreditinstituten aus Deutschland. Die Datenerhebung erfolgte von April bis Juni 2006.
Die Motivation zur OR-Quantifizierung liegt für die Institute – unabhängig von einer möglichen Ersparnis bei der aufsichtsrechtlichen Eigenkapitalunterlegung – in der Ermittlung eines aussagekräftigen Risikomaßes und den damit verbundenen Möglichkeiten, OR in die interne Steuerung zu integrieren. Nachdem die Entwicklung und Implementierung eines Systems zum Management und Controlling von OR (OR-System) in der Vergangenheit in vielen Instituten größtenteils aufsichtsrechtlich motiviert war, gelingt es heute bereits vielen Instituten, Ergebnisse des OR-Systems in internen Steuerungsprozessen zu nutzen. Dies wird vor allem deutlich, wenn man betrachtet, dass als wichtigste Gründe für die OR-Quantifizierung von den Instituten „die Möglichkeit der Integration in Risikotragfähigkeitsanalysen“ sowie „die Nutzung zur risikoadjustierten Konzernsteuerung unter Allokation von ökonomischem Kapital auf Geschäftsfelder“ angeführt werden. Methodisch bilden der Verlustverteilungsansatz mit Monte-Carlo-Simulation in Verbindung mit dem Value at Risk als Risikomaß den Marktstandard für die OR-Quantifizierung.
Verlustverteilungsansatz hat sich durchgesetzt
Nachdem in der Vergangenheit im Rahmen des Basel II Konsultationsprozesses noch viele verschiedene Modellansätze zur OR-Quantifizierung in der Diskussion standen, hat sich bei den meisten Instituten in den letzten Jahren der Verlustverteilungsansatz durchgesetzt. Das Grundkonzept besteht darin, eine für die jeweilige Risikoart gültige Verlustverteilung zu ermitteln. Die Mehrheit der befragten Institute setzt hierbei nicht auf analytische Lösungsansätze, sondern stellt auf die so genannte Monte-Carlo-Simulation (MCS) ab. Als Risikomaß wird anschließend der Value at Risk (VaR) ermittelt, der einem spezifischen Quantil der Verlustverteilung (z. B. 99,9% im Advanced Measurement Approach (AMA)) entspricht. Hinsichtlich der konkreten Ausgestaltung des Verlustverteilungsansatzes gibt es verschiedene Ansätze, die sich vor allem bezüglich der Strukturierung der verfügbaren Daten unterscheiden. Der am häufigsten gewählte Modellansatz basiert auf einer Matrix aus Geschäftsfeldern und Ereigniskategorien, wobei die Institute hierbei nicht zwangsläufig die aufsichtsrechtlich vorgegebene Matrix verwenden.
Vielmehr werden in Abhängigkeit von der eigenen Geschäftstätigkeit einzelne aufsichtsrechtliche Geschäftsfelder ausgeklammert und/oder eigene Ereignis- oder Ursachenkategorien für die Partitionierung der Verlustdaten verwendet.
Integration von externen Daten ist eine Hürde für die Institute
Externe Daten spielen eine wichtige Rolle für die OR-Quantifizierung. Deren Integration in die Quantifizierungsmodelle bereitet jedoch Schwierigkeiten. Die Sammlung interner Schadensfalldaten wird mittlerweile nicht nur von allen Instituten, die eine Quantifizierung anstreben, sondern auch von vielen weiteren Instituten vorgenommen. Allerdings zeigt sich vielfach, dass die internen Schadensfalldaten – insbesondere im Bereich seltener Großschäden – nicht zahlreich genug vorhanden sind, um eine valide Ableitung von Verteilungen für die Quantifizierung zu gewährleisten. Als Lösungsmöglichkeit bietet sich der Bezug anonymisierter externer Schadensfalldaten von einem oder mehreren der mittlerweile bestehenden Datenkonsortien an. Für eine sinnvolle Verwendung externer Daten gibt es in der Praxis eine Reihe von Restriktionen. Hier sind vor allem die Relevanz der externen Daten für das eigene Institut und die potentielle Notwendigkeit zur Anpassung der Schadenshöhen und -häufigkeiten an die internen Gegebenheiten zu nennen. Die Ableitung sachgerechter, standardisierter Filter- und Skalierungsverfahren zur Selektion und Anpassung der externen Daten stellt für die Institute nach wie vor eine Herausforderung dar.
Die komplette Studie können Sie in der RiskNET eLibrary in der Rubrik Studien bzw. OpRisk herunterladen!
