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32 Beitrag 1 / 2009 ForderungsPraktiker Vorstand Risikomanagement Sanierung Sicherheitenverwertung Forderungsbeitreibung Investor Revision Konzentrationsrisiken Autoren: Philip Stegner, Abteilungsleiter Kreditrisikomanagement /sekretariat und Markus Grünewald, Senior Controller, Abteilung Kreditrisikomanagement /sekretariat, Frankfurter Sparkasse. Defi nition, Messung und Überwachung gemäß neuer MaRisk. » Der BaFin geht es besonders darum, dass sich die Institute mit den Konzentrationsrisikenbeschäftigen und sich intensiv mir Ihren „Klumpen“ auseinandersetzen. « 1 Deutsche Bundesbank, Monatsbericht, Juni 2006, S. 35 ff . 2 Konsultation 3/2009: 2. Entwurf der MaRisk in der Fassung vom 24.06.2009, S. 44. 3 Brief zur Konsultation 3/2009: 2. Entwurf der MaRisk in der Fassung vom 24.06.2009, S. 2. I. Einleitung w Das Thema Konzentrationsrisiken ist mit der Neufassung der Mindestanforderungen an das Risikomanagement (MaRisk) wieder aktuell in die bankpolitische Diskussion gekommen. Im zweiten Entwurf der MaRisk waren die Konzentrationsrisiken eine eigene Risikoklasse. Dies wurde im nun vorliegenden dritten Entwurf unter systematischen Gesichtspunkten in die Anforderungen des Moduls BTR 5 und in den allgemeinen Teil überführt. Die Bundesbank hat sich mit diesem Thema schon in ihrem Monatsbericht vom Juni 2006 1 beschäftigt. Bei Konzentrationsrisiken „handelt es sich um Adressen- und Sektorkonzentrationen, regionale Konzentrationen und sonstige Konzentrationen, die relativ gesehen zum Risikodeckungspotential zu erheblichen Verlusten führen können …“ 2 Der BaFin geht es besonders darum, dass sich die Institute mit den Konzentrationsrisiken beschäftigen und sich intensiv mir Ihren „Klumpen“ auseinandersetzen 3 . Die Institute werden somit aufgefordert sich Gedanken zu machen, wie sie mit den Konzentrationsrisiken umgehen und wie diese gemessen werden können. Der vorliegende Beitrag soll einige Ansätze zur Messung und Überwachung von Konzentrationsrisiken liefern. Es kann mit Sicherheit davon ausgegangen werden, dass für die Messung der Konzentrationsrisiken, die Art und Umfang der Geschäftstätigkeit eines Instituts und damit die Komplexität der verwendeten Methoden und – natürlich – die Größe eines Instituts maßgeblich ist. Dies entbindet andererseits dennoch kein einziges Institut von der Pfl icht, die Methodik und die tatsächliche Anwendung der Verfahren zur Berechnung der Konzentrationsrisiken laufend zu überwachen. Gegenstand des Beitrags ist zunächst die Identifi kation möglicher Konzentrationsrisiken sowie deren Beurteilung im Hinblick auf Rele- vanz. Anschließend wird die Steuerung und Überwachung von Konzentrationsrisiken dargestellt. Betrachtet wird dabei ausschließlich die Auswirkung möglicher Konzentrationsrisiken auf das Adressenrisiko. II. Identifikation und Beurteilung von Risikokonzentrationen 1. SingleName Konzentrationen Das Adresskonzentrationsrisiko stellt das fi rmenspezifi sche Risiko in einem Kreditportfolio dar, welches durch das Ausfallrisiko großer Kreditnehmer entsteht. Das fi rmenspezifi sche Risiko umfasst die Risiken, die sich aus dem potenziellen Ausfall eines einzelnen Kreditnehmers oder einer rechtlich miteinander verbundenen Gruppe von Kreditnehmern ergeben. Von Adressenkonzentrationsrisiken spricht man dann, wenn die Forderungen an einem Kreditnehmer einen Großteil der Gesamtforderung eines Portfolios ausmachen. Im Gegensatz zu der systematischen Risikokomponente kann das fi rmenspezifi sche Risiko durch Diversifi kation reduziert werden. Im Folgenden werden drei Methoden zur Messung von Konzentrationsrisiken dargestellt. a) Kreditportfoliomodell Mit Hilfe eines Kreditportfoliomodells ist die Messung von Konzentrationsrisiken möglich. Im Rahmen von Monte-Carlo-Simulationen werden Ausfallereignisse erzeugt und das Kreditportfolio entsprechend bewertet. Die resultierende Verlustverteilung zeigt dabei die für Kreditausfälle (im Gegensatz zur Normalverteilung) typische Schiefe mit den fat tails an. Genau in diesen fat tails zeigen sich die seltenen, aber für das Portfolio bedeutenden Ausfälle großer Adressen. Das Verhältnis des unerwarteten Risikos zum erwarteten Risiko ist ein Gradmesser für Größenkonzentrationen (Portfoliokennzahl q). In einem optimal diversifi -
zierten Portfolio, in dem Größenkonzentrationen keine Rolle spielen ergeben sich demnach q-Werte von nahe 1. Je stärker der Ausfall einzelner Adressen die gesamte Verlustverteilung beeinflusse, desto höher sind das unerwartete Risiko im Vergleich zum erwarteten Risiko und damit der Q-Wert. b) Granularitätsanpassung Das Kreditrisikomodell, das dem Internen Ratingbasierten (IRB) Ansatz von Basel II unterliegt, berücksichtigt die Adressenkonzentration nicht. Es wird vielmehr angenommen, dass das Portfolio einer Bank perfekt granular ist, in dem Sinne, dass jeder einzelne Kredit nur einen sehr kleinen Anteil am Gesamtportfolio beiträgt. Reale Kreditportfolios der Banken sind selbstverständlich nicht perfekt granular. Im ersten Entwurf von Basel II wurde dem Umstand der Granularität von Kreditportfolien im Rahmen der Säule 1 durch eine Granularitätsanpassung (GA) Rechnung getragen 4 . Aufgrund der hohen technischen Umsetzungsaufwände findet sich dieser Ansatz jedoch nicht mehr im finalen Basel II-Dokument wieder. Dennoch kann das Konzept – in weiterentwickelter Form genutzt werden, um den zusätzlichen EK-Bedarf, der sich auf Grund von Granularität ergibt, zu berechnen. Eine detaillierte Beschreibung des Ansatzes findet sich in Gordy/Lütkebohmert 5 . In diesem Ansatz wird auch die Möglichkeit geboten, den EK-Mehrbedarf abzuschätzen, indem auf Basis der größten Einzelkreditnehmer eine konservative Obergrenze ermittelt wird. Dies ist für Banken sinnvoll, die nicht auf Einzelkundenebene alle relevanten Informationen in auswertbarer Form vorliegen haben. c) HerfindahlHirschmanIndex Ein dritter Ansatz zu Beurteilung des Konzentrationsrisikos sei nachfolgend vorgestellt. Beim Herfindahl-Hirschman-Index (HHI) handelt es sich um die am häufigsten verwendete Kennzahl zur Beurteilung von Konzentrationsrisiken. Auch beim HHI handelt es sich um einen einfachen „modellfreien“ Ansatz zur Quantifizierung des nicht diversifizierten firmenspezifischen Risikos. Gut diversifizierte Portfolios mit sehr vielen, sehr kleinen Sektoren weisen einen HHI nahe null auf, während stark konzentrierte Portfolios deutlich höhere HHI-Werte erreichen können. Im Extremfall mit einem einzigen Sektor nimmt der HHI den Wert eins an. Bei einem Wert kleiner 10% geht man von einer geringen und bei größer 18% bereits von einer hohen Konzentration aus. 2. Geographische Konzentrationen Die Notwendigkeit geographische Konzentrationsrisiken zu messen hängt von der Art des Instituts ab. Bei regional tätigen Instituten ist es logisch, dass geographische Konzentrationsrisiken vorliegen. Diese Risiken bleiben im Weiteren unberücksichtigt. Eine Diversifikation nur um ihrer selbst Willen – also z. B. eine Ausweitung des Kreditgeschäfts außerhalb des eigentlichen Geschäftsgebiets – kann gefährlich sein, da aufgrund mangelnder Expertise Engagements außerhalb des Heimatmarkts deutlich höhere Risikokosten aufweisen 6 . Zur Messung von geographischen Konzentrationen ist zunächst das optimal diversifizierte Portfolio zu definieren. Dies sei gegeben, wenn sich die Kreditnehmer gleichmäßig auf die vorhandenen Regionen verteilen (Referenzportfolio). Diese Definition setzt voraus, dass bezüglich des Adressenrisikos keine nennenswerten Korrelationen zwischen den verschiedenen Regionen existieren. Es geht also darum, die tatsächliche regionale Verteilung mit der des Referenzportfolios zu vergleichen. Ein Konzentrationsrisiko ist dann gegeben, wenn es zwischen diesen beiden Verteilungen zu statistisch signifikanten Abweichungen kommt. a) KolmogorovSmirnovAnpassungstests Um Unterschiede in Verteilungen zu quantifizieren bedient man sich üblicherweise des Kolmogorov-Smirnov-Anpassungstests. Der Kolmogorow-Smirnow-Test ist als nicht parametrischer Test sehr stabil und unanfällig. Ursprünglich wurde der Test für stetig verteilte metrische Merkmale entwickelt; er kann aber auch für diskrete und sogar rangskalierte Merkmale verwendet werden. In diesen Fällen ist der Test etwas weniger trennscharf. Ein großer Vorteil besteht darin, dass die 1 / 2009 ForderungsPraktiker Beitrag » Das Adresskonzentrationsrisiko stellt das firmenspezifische Risiko in einem Kreditportfolio dar, welches durch das Ausfallrisiko großer Kreditnehmer entsteht. « 4 Basel Commitee on Banking Supervision, “The New Basel Capital Accord“, 2001, S. 84–86. 5 Gordy/Lütkebohmert, Granularity adjustment for Basel II, Discussion Paper, Series 2 No. 01/2007, Deutsche Bundesbank. 6 Rohmann, Risikoadjustierte Steuerung von Ausfallrisiken in Banken, Bundesverband öffentlicher Banken (VÖB), 2000, S. 153 f. 33
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