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Diplomarbeit_Hermann_Grab

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Seite VI Anhänge / Ergänzungen / Verzeichnisse 9 Anhang 9.1 Anhang 1: Bemessungsmöglichkeiten operationeller Risiken nach Basel II Abbildung 20: Bemessungsmöglichkeiten operationeller Risiken nach Basel II: Basisindikatoransatz Nach dem Basisindikatoransatz wird die Eigenkapitalunterlegung für das operationelle Risiko aufgrund eines einzigen Indikators ermittelt, der stellvertretend für das Gesamtrisiko der Bank steht. Werden beispielsweise die Bruttoerträge als Indikator bestimmt, hat jede Bank für ihr operationelles Risiko Eigenkapital in Höhe eines festen Prozentsatzes („Alpha -Faktor“) ihrer Bruttoerträge vorzuhalten. Zur Festlegung eines geeigneten Basisindikators für das operationelle Risiko und des Alpha-Faktors ist der Ausschuss in enger Zusammenarbeit mit dem Bankgewerbe. Alpha-Faktor Standardansatz Interner Bemessungsansatz Der Standardansatz baut auf dem Basisindikatoransatz auf und kann von Banken angewendet werden, die bestimmte Mindestvoraussetzungen erfüllen. Die Tätigkeit von Banken wird brancheneinheitlich in mehrere Geschäftsfelder (z.B. Unternehmens-Finanzierung und Privatkundengeschäft), in die Banken ihre interne Geschäftsstruktur einordnen, unterteilt. Innerhalb dieser Geschäftsfelder wird die Eigenkapitalunterlegung jeweils durch Multiplizieren eines Indikators für operationelle Risiken mit einem festen Prozentsatz („Beta -Faktor“) errechnet. Für die Geschäftsfelder kann es sowohl unterschiedliche Indikatoren als auch Beta-Faktoren geben. Die Gesamtkapitalunterlegung für operationelle Risiken ist dann die Summe des aufsichtsrechtlichen Eigenkapitalbedarfs für alle Geschäftsfelder. Der Ausschuss hofft, in enger Zusammenarbeit mit dem Bankgewerbe genauere Bestimmungen erarbeiten zu können. Nach dem internen Bemessungsansatz dürfen einzelne strengere aufsichtsrechtliche Voraussetzungen erfüllende Banken für aufsichtsrechtliche Eigenkapitalzwecke auf interne Daten zurückgreifen. Die Banken werden drei Kategorien von Daten für einige standardisierte Geschäftsfelder und Risikotypen erheben: einen Gefährdungsindikator für das operationelle Risiko, Daten zur Wahrscheinlichkeit eines Schadensfalls und Daten zur Höhe der Verluste im Schadensfall. Die Eigenkapitalunterlegung errechnet die Bank als einen festen Prozentsatz („Gamma -Faktor“) der von ihr erh o- benen Daten, wobei dieser Prozentsatz vom Ausschuss anhand von im gesamten Bankgewerbe erhobener Daten festgelegt wird. Wie beim Standardansatz ist die Gesamteigenkapitalunterlegung für das operationelle Risiko die Summe der Eigenkapitalunterlegungen für alle Geschäftsfelder. Zumindest im Anfangsstadium der Entwicklung des internen Bemessungsgrundsatzes sollten nach Auffassung des Ausschusses einheitliche Definitionen von Geschäftsfeldern, Risikoindikatoren und Schadensfällen angewendet werden. Ein gewisses Mass an Vereinheitlichung wird die Entwicklung von industrieweiten Verlustdatenbanken bringen und damit den aufsichtsrechtlichen Validierungsprozess bankinterner Methoden erleichtern. Einige Banken arbeiten bereits heute an einem Verlustverteilungsansatz, bei dem sie ihre eigene Verlustverteilungsfunktion, Geschäftsfelder und Risikotypen spezifizieren. Beta-Faktor Gamma-Faktor Quelle: Eigene Darstellung

Seite VII Anhänge / Ergänzungen / Verzeichnisse 9.2 Anhang 2: Instrumente zur Bewertung operationeller Risiken Abbildung 21: Mögliche Instrumente zur Bewertung operationeller Risiken: Quantitative Methoden Ausgaben- / Gewinn- Ansatz Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung Methode der Zuverlässigkeitstheorie Methode der Komplexitätstheorie Qualitative Methoden Schlüsselfaktoren- Methode Nutzwertanalysen Szenariotechnik Baumanalysen Prozessanalysen Misst das operationelle Risikoausmass anhand von buchhalterischen Grössen. Werden beispielsweise die Ausgaben als Treibergrösse verwendet, so wird unterstellt, dass höheren Ausgaben eine Zunahme operationeller Risiken folgt. In Anlehnung an bereits erfolgreich verwendete Methoden der Wahrscheinlichkeitsrechnung zur Bewertung von anderen Risikokategorien, insbesondere Marktrisiken, steht auch deren Anwendung bei operationellen Risiken zur Diskussion. Typisch für operationelle Risiken sind hohe Verluste mit geringer Eintretenswahrscheinlichkeit und häufige Ereignisse mit geringfügigen Verlustfolgen. Aufgrund dieser Tatsache wird allgemein davon ausgegangen, dass operationelle Risikoereignisse durch eine assymetrische Häufigkeitsverteilung beschrieben werden können. Operationelle Risiken beziehen sich auf verschiedene unternehmensinterne Bereiche. In Ahnlehnung an die Zuverlässgkeitstheorie werden Fehler bei Prozessabläufen und Systemen erfasst. Entstammend aus dem Operations Research wird ein technisches System auf seine Fehlerhäufigkeit im Zeitvergleich (Lernphase, Hauptphase, Auslaufphase) geprüft. In der Lern- und dann Auslaufphase, wo beispielsweise die Maschine alt geworden ist, ist eine vermehrte Fehlerhäufigkeit zu beobachten. Ausgehend von der Überlegung, dass Unternehmen komplexe Systeme aus interaktiven, sich nichtlinear verhaltenden Einheiten, Prozessen und Entscheidungsträgern darstellen, wird das Unternehmensverhalten hierbei mittels künstlichen Systemen simuliert. Dabei wird ein komplexes System interaktiv handelnder Komponenten vorausgesetzt, d.h. "Agenten" mit autonomen Entscheidungsverhalten, welche einer vorgegebenen Gesetzmässigkeit unterliegen. Als Resultat liegen mögliche Folgen vor, beispielsweise Verluste aufgrund unerwarteter oder fehlbarer Verhaltensweisen von Agenten. Eine qualitative Methode zur Bewertung operationeller Risiken ist die Verwendung von sogenannten "Key Risk Indicators" (KRI). Die Methode befasst sich mit Anzeichen und Symptomen für mögliche Risikowirkungen und versucht die Ursachen operationeller Risiken zu ergründen. Beispiel hierfür sind unter anderem die Fluktuationsrate des Personals oder die Transaktionsvolumen einzelner Geschäfte. Im ähnlichen Rahmen können auch "Key Performance Indicators" (KPI) verwendet werden, welche Faktoren der operationellen Effizienz, wie z.B. Kundenreklamationen und Systemausfälle messen. Eine Nutzwertanalyse verfolgt primär den Zweck, verschiedene Alternativen gemäss Präferenzen des Entscheidungsträgers zu bewerten und zu ordnen. Bei der Anwendung im Zusammenhang mit operationellen Risiken dienen ausgewählte Risikoindikatoren, welche unternehmensspezifisch gewichtet werden, als Faktoren. Die Szenariotechnik wird zu den qualitativen Prognoseverfahren gezählt, wobei die menschliche Intuition und Urteilsfähigkeit im Vordergrund steht. Ein Szenario stellt einen möglichen Zustand dar, in dem sich das Unternehmen in Zukunft befinden könnte. Normalerweise werden drei Grundszenarien erstellt, die einen pessimistischen, einen realistischen und einen optimistischen Fall repräsentieren. Analysen, denen eine vernetzte Entscheidungslogik in Form einer Baumstruktur zugrunde liegt, können sowohl zur Identifikation als auch zur Bewertung herangezogen werden. Können die einzelnen Entscheidungsknoten und die möglichen Verbindungen eruiert werden, so ist eine Bewertung durch das Einschätzen der jeweiligen Wahrscheinlichkeiten möglich. Dabei werden die von einem Knoten ausgehenden Verbindungen mit Eintretenswahrscheinlichkeiten versehen und die dazugehörigen Verluste geschätzt. Auf der letzten Ebene der Baumstruktur resultiert das zu erwartende Risikoexposure. Bei Prozessanalysen erfolgt eine Darstellung betrieblicher Prozesse des täglichen Gechäfts. Analysemodelle versuchen diese Prozesse abzubilden, indem sie den ganzen Geschäftsprozess in einzelne Teilschritte aufspalten. Dann ist eine Bewertung von Risiken insofern möglich, als diese Teilschritte mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen dargestellt werden. Mittels Simulation kann festgelegt werden, auf welche Art und Weise sich der Prozess entwickelt. Quelle: In Anlehnung an "Operational Risk Management bei Banken" von Jean-Marc Piaz, Versus Verlag, 2002, Seite 101 ff

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