Operationelle Risiken bei Kreditinstituten - Versicherungsmagazin

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Operationelle Risiken bei Kreditinstituten 3.4 Methoden zur Identifikation und Messung operationeller Risiken Tabelle 1: Mindesthöhe in Euro, ab der Schadensfälle in die Datenbank aufgenommen werden, und Datenhistorie in Jahren Peer Group Minimum Maximum Mittel 1 € 0,00 30.000,00 8.214,00 Jahre 0,50 5,50 2,75 2 € 0,00 20.000,00 4.777,00 Jahre 0,00 5,00 0,92 3 € 0,00 25.000,00 4.706,00 Jahre 0,00 3,50 1,68 4 € 0,00 10.000,00 1.160,00 Jahre 0,00 10,00 1,70 als mittelmäßig ein. 38 Dabei ordnen größere Institute die Datenverfügbarkeit tendenziell besser ein als kleinere Banken. 39 Eng verbunden mit der Problematik nur unzureichend verfügbarer Daten ist die Historie einer entsprechenden Schadensfallsammlung. Die Tatsache, dass 75% der Studienteilnehmer Verlustdaten haben, die nur maximal zweieinhalb Jahre in die Vergangenheit zurückreichen, und gut 32% der Institute bisher noch keine Daten gesammelt haben, dokumentiert den meist noch frühen Entwicklungsstand einer Schadensfallsammlung im Bankenbereich. 40 Aus Tabelle 1 lassen sich die jeweiligen Durchschnittswerte der einzelnen Peer Groups entnehmen. Bestehen geeignete Anreize für Mitarbeiter, Verlustdaten in die Schadensfalldatenbank aufzunehmen? Um die Verfügbarkeit der internen Verlustdaten zu erhöhen und damit eine solide Voraussetzung für die Anwendung quantitativer Methoden zu schaffen, ist es notwendig, geeignete Regelungen oder Anreize zu implementieren, die das Personal in den Abteilungen /Geschäftseinheiten dazu anhalten, Schadensfalldaten in die Datenbank aufzunehmen. Abbildung 26 zeigt, wie die Studienteilnehmer ihre dazu im Unternehmen vorhandenen Anreizstrukturen einschätzen. 38 Das Mittel liegt auf einer Skala von 1 (= sehr gering) bis 5 (= sehr hoch) bei 2,98 (3 = mittelmäßig) bei einer Standardabweichung von 0,768. 39 Spearman-Rho = 0,231. Die Korrelation ist auf 90%-Niveau signifikant. 40 Das 75%-Quantil liegt bei 2,5 Jahren. 41 Mittelwert = 2,79; Standardabweichung = 0,871. 42 Spearman-Rho = 0,454. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 43 Spearman-Rho = 0,293. Die Korrelation ist auf 95%-Niveau signifikant. 44 Spearman-Rho = 0,365. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 45 Spearman-Rho = 0,382. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 22 Auf einer Skala von 1 („entgegengesetzte Anreize“) bis 5 („sehr geeignete Anreize“) bewerten die Studienteilnehmer ihre Anreizlösungen zwischen 2 („keine Anreize“) und 3 („wenig geeignete Anreize“). 41 Die meisten Institute versuchen, die Anreizproblematik über Arbeitsanweisungen zu lösen. Häufig sind aber keine speziellen Regelungen vorhanden oder man verlässt sich auf die Wirkung einer entsprechenden „Risikokultur“. Nur ein Studienteilnehmer hat bisher ein Incentive Scheme implementiert, das über die Allokation ökonomischen Kapitals die variable Vergütung der Geschäftsbereiche beeinflusst. Analysiert man obige Ergebnisse zur Beurteilung bestehender Anreize genauer, ergibt sich einerseits ein positiver Zusammenhang zwischen der Einschätzung der Anreizsysteme und der beurteilten Datenverfügbarkeit 42 und andererseits zwischen der Einschätzung der Anreizsysteme und der Datenhistorie in der Schadensfalldatenbank 43 . So schätzen Institute, die ihre Anreizsysteme als geeignet ansehen, nicht nur die Verfügbarkeit dieser Daten tendenziell höher ein, sondern sie können auch meist auf eine längere Datenhistorie zurückgreifen. Nimmt Ihr Unternehmen an externen Konsortien teil? Zur Verbesserung der Datenlage, gerade was seltenere, aber dafür hohe Verlustfälle betrifft, bietet sich den Instituten die Möglichkeit, an externen Konsortien teilzunehmen. Dazu müssen sich die Daten der eigenen Datenbank in die des externen Konsortiums überführen lassen. Bei nur 6,5% der Studienteilnehmer besteht diese Möglichkeit. Weitere 17,4% planen, ihre Schadensfalldatenbank zu externen Konsortien kompatibel zu gestalten. Auch auf Abb. 26: Vorhandensein von geeigneten Anreizen für Mitarbeiter, Verlustdaten in die Schadensfalldatenbank aufzunehmen 100% 80% 60% 40% 20% 0 0 0 14 5 13 20 50 36 31 1 2 3 4 5 = Peer Group 1 = Peer Group 2 = Peer Group 3 = Peer Group 4 = Gesamt 63 80 50 40 29 diesem Gebiet sind größere Banken tendenziell fortgeschrittener als kleinere, die meist noch keine Überführbarkeit der Daten sichergestellt haben. 44 Aus Abbildung 27 geht hervor, dass Studienteilnehmer, die an externen Konsortien teilnehmen oder dies planen, in der Minderheit sind. Zugleich lässt sich auch hier wieder ein signifikant positiver Zusammenhang zwischen der Bilanzsumme des Instituts und der Teilnahme an externen Konsortien feststellen. 45 Die Zahlen Abb.27: Teilnahme der Kreditinstitute an externen Konsortien 32,6% 13 17,4% 0 10 14 10 6,5% 43,5% = ja = nein = geplant = Entscheidung offen 12 0 0 7 4
elegen, dass auf diesem Gebiet vor allem für die Institute Nachholbedarf besteht, die beabsichtigen, quantitative Methoden anzuwenden und dazu eine ausreichende interne und externe Datenbasis benötigen. Ein Mittel, um eingesetzte OR-Methoden auf Basis tatsächlich eingetretener Schadensfälle im Zeitablauf auf Validität zu überprüfen, ist der Einsatz von Korrelationsanalysen. Nur zwei Studienteilnehmer setzen dieses Instrument bereits ein, weitere 16 planen eine Verwendung. Dabei wird dieses Instrument vorwiegend von größeren Banken angewandt oder geplant, die ihre Verfügbarkeit von Schadensfalldaten tendenziell höher einschätzen. 46 Der niedrige Verwendungsgrad dürfte darauf zurückzuführen sein, dass sich diese Methode aufgrund der oben angesprochenen mittelmäßig eingeschätzten Datenverfügbarkeit noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet. 3.4.2.4 Risikoindikatoren Risikoindikatoren für operationelle Risiken sind Kennziffern, die Aufschluss über die gegenwärtige und zukünftige Risikosituation der Bank geben sollen. Diese quantitativen Größen, wie zum Beispiel Häufigkeit von Systemausfällen oder Anzahl von Fehlbuchungen, werden jeweils für die einzelnen Risikokategorien erhoben. Fast die Hälfte der Banken (47,2%), die Risikoindikatoren verwenden oder planen, befinden sich auf diesem Gebiet noch in einem sehr frühen Stadium und können daher noch keine genauen Angaben über die Zahl ihrer verwendeten Risikoindikatoren machen. Tabelle 2 stellt, jeweils aufgeschlüsselt nach Peer Groups, die Anzahl der Indikatoren dar, die von den übrigen 16 Banken verwendet werden. Betrachtet man die Anzahl der Indikatoren in den Risikokategorien Technologie, Personal, interne Verfahren und externe Einflüsse, so zeigt sich, dass die Studienteilnehmer im Mittel die meisten Indikatoren in den Kategorien interne Verfahren und Technologie nutzen. 47 Nur eine Bank wendet keine Risikoindikatoren in der Kategorie Technologie an, wohingegen sechs von 15 Instituten keine Indikatoren in der Kategorie externe Einflüsse erheben. 46 Spearman-Rho = 0,462. Die Korrelation ist auf 99%-Niveau signifikant. 47 Einbezogen sind nur die Banken, die Risikoindikatoren verwenden oder planen und bereits konkrete Angaben darüber machen können. 48 Mehrfachantworten waren möglich. 49 Mehrfachantworten waren möglich. 50 Auf einer Skala von 1 (= gering) bis 4 (= sehr hoch) liegt der Mittelwert bei 2,22, (2 = mittelmäßig; 3 = hoch). Standardabweichung = 0,647. 3.4 Methoden zur Identifikation und Messung operationeller Risiken Operationelle Risiken bei Kreditinstituten Tabelle 2: Anzahl Risikoindikatoren (gesamt) Minimum Maximum Mittel Peer Group 1 50 80 65,0 Peer Group 2 6 20 11,8 Peer Group 3 10 50 30,0 Peer Group 4 5 100 38,4 3.4.2.5 Szenarioanalyse Die Szenarioanalyse ist ein Instrument zur Abschätzung operationeller Risiken mit Hilfe von Szenarien, die stark auf subjektiven Einschätzungen beruhen. Besonders geeignet sind Szenarioanalysen, um das Risiko für extreme Schäden abzuschätzen, die entweder nicht im eigenen Haus oder noch überhaupt nicht schlagend geworden sind. Bei den meisten Studienteilnehmern ist diese Methode noch in der Entwicklungsphase. Sechs der 13 Institute, die eine Szenarioanalyse planen, können noch keine genaueren Angaben zu deren Ausgestaltung machen. Diejenigen Banken, die bereits Details angeben können, führen Szenarioanalysen meist jährlich durch. Um operationelle Risiken mit Hilfe von Szenarioanalysen abzuschätzen, setzen die befragten Institute verschiedene Methoden zur Ermittlung von Szenarien ein. Studienteilnehmer, die bereits konkretere Angaben zu ihrer Szenarioanalyse machen können, verwenden dazu hauptsächlich Interviews mit Mitarbeitern in den einzelnen Abteilungen/Geschäftsbereichen. 48 Zudem setzen die Institute Risikoworkshops ein, in die vor allem Mitarbeiter der OR- Controllingeinheit, OR-Beauftragte und Mitarbeiter der Abteilungen/Geschäftsbereiche sowie teilweise die Abteilungs- und Geschäftsbereichsleitungen einbezogen werden. 49 Szenarien werden in diesen Workshops meist unter Anwendung eines gemeinsamen „Brainstormings“ entwickelt. 3.4.2.6 Quantitative Methoden Abb. 28: Verwendung und Planung quantitativer Methoden Anzahl der Nennungen 10 8 6 4 2 0 5 4 2 IMA versicherungsmathematische Modellierung = geplant = verwendet 3 3 2 Scorecard kausale Modellierung Wie bereits in Kapitel 3.4.1 festgestellt, wenden tendenziell größere Banken quantitative Methoden an. Nur 23 Studienteilnehmer verwenden oder planen diese Instrumente. Abbildung 28 verschafft einen Überblick über die am häufigsten verwendeten und geplanten quantitativen Methoden. Welche quantitative Methode wird verwendet/ist geplant? Unter denjenigen Studienteilnehmern, die sich für die Verwendung quantitativer Methoden entschieden haben, planen gut 65% die Berechnung eines Operational Value at Risk (OpVaR) oder führen diese bereits durch. Dabei beurteilen die Institute die Qualität der Ergebnisse des OpVaR im Durchschnitt mit mittelmäßig. 50 Im Rahmen quantitativer Methoden werden zur Messung operationeller Risiken Verlustfälle aus der Schadensfalldatenbank herangezogen. 2 1 1 1 0 Extremwerttheorie neuronale Netze 0 4 Sonstige 23
Seite 1: Global Financial Services Operation
Seite 4 und 5: 1. Management Summary
Seite 6 und 7: Operationelle Risiken bei Kreditins
Seite 30 und 31: 5. Glossar
Seite 34: Operationelle Risiken bei Kreditins

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