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Stresstesting – mehr als ein notwendiges Übel?

Stresstesting vor dem Hintergrund aktueller Entwicklungen im Bereich Basel

Stresstesting ist seit den Anfängen von Basel II immer wieder heiß diskutiert, aber offenbar nur mangelhaft in Banken umgesetzt worden.

Einleitung

Stresstesting ist seit den Anfängen von Basel II immer wieder heiß diskutiert, aber offenbar nur mangelhaft in Banken umgesetzt worden. Nicht nur aus regulatorischer Sicht, sondern insbesondere auch für die interne Risikobetrachtung eines Portfolios unter Stress – auch unter dem Gesichtpunkt von ICAAP – ist das Thema relevant. Dabei wurden vielfältige Abhandlungen zu diesem Thema veröffentlicht. Nicht zuletzt die Finanzmarktkrise hat offen zutage gebracht, wie wichtig ein Stresstesting sein kann. Die Erkenntnis: Im Bereich der gesamtbankübergreifenden Simulation von Stresssituationen sind in vielen Banken nicht zeitgemäße Prozesse und Methoden eingesetzt worden und Risiken systematisch unterschätzt worden. So war zum Beispiel eine Illiqidität der Märkte so nie als mögliches Szenario angenommen worden. In der Folge hatten die Banken in der Krise Liquidität nicht im ausreichenden Maß zur Verfügung. Das Ansehen und Vertrauen in die Bankenwelt hat bei der Bevölkerung durch die Krise sehr gelitten. Als eine Reaktion auf die Krise führte die CEBS1 Stresstests zur Überprüfung europäischer Banken durch und ermittelte auch unter Stress die Höhe des Kernkapitals.2

Auch das Baseler Committee hat in verschiedenen Richtlinien die Geschehnisse der letzten Jahre aufgegriffen und insbesondere das Thema Stresstesting beleuchtet. So wurden in den “Sound Principles” zum Liquiditätsmanagement von 20081 im Zusammenhang mit dem Liquiditätsriskomanagement explizite Ausführungen zu Stresstests veröffentlicht. In expliziten Ausführungen zum Stresstesting fordert der Ausschuß sogar, dass Stresstesting durch den Vorstand und das Senior Management sichergestellt werden muss.2 Aber auch die neusten Ausarbeitungen zum Liquiditätsmanagement gemäß Basel III thematisieren Stresstests erneut, um aufgedeckte Schwächen im Bereich des Risikomanagement zu beseitigen.3
Die europäische Umsetzung von Basel III thematisiert im Rahmen der CRD 4 Konsultationen dementsprechend auch das Thema Stresstesting und merkt direkt an, dass im Bereich Stresstesting und Backtesting Mängel bei den Instituten bestehen.4 Neben den internationalen Richtlinien zeigt aber auch die nationale Auseinandersetzung, dass das Stresstesting als immer wichtiger angesehen wird.5

Überblick

Grundsätzlich werden in Stresstests mit Hilfe von Simulation von unterschiedlichen Umweltzuständen (Szenarien) die Auswirkungen auf die Finanzlage der Bank beleuchtet. Ziel ist es, aus Risikogesichtpunkten einen Anhaltspunkt für die Stabilität einer Bank insbesondere in Krisenzeiten abschätzen zu können. Im Gegensatz zum VaR richtet sich der Blick nicht auf normale Situation innerhalb der Geschäftstätigkeit, sondern vielmehr auf außergewöhnliche Ereignisse. Dabei werden negative wirtschaftliche Entwicklungen mittels Risikoparametern simuliert, um daraufhin die Auswirkungen auf ein Portfolio ablesen zu können. Ziel ist es immer, die Auswirkungen / das Risiko eines Portfolios auch unter abnormalen Annahmen abschätzen zu können.

Univariate Verfahren (häufig auch Sensitivitätsanalysen genannt) zeichnen sich durch ihre Einfachheit aus, da nur ein Risikoparameter (z.B. Devisenkurs Dollar / Euro) gestresst und die Auswirkungen analysiert werden. In der Literatur werden verschiedene Modellierungen von einzelnen Risikofaktoren früh diskutiert und beschrieben.1 Aber auch das Baseler Committee hat zu möglichen Annahmen in den “Sound Principles” Hinweise gegeben, wie einzelne Risikoereignisse aussehen könnten.2 Die Sensitivitätsanalyse anhand eines Risikofaktors erscheint dabei vergleichsweise einfach. Aber gerade diese Einfachheit ist dabei auch gleich der Kritikpunkt. So können univariate Verfahren die Zusammenhänge von Risikoparametern nicht berücksichtigen, was zu verzerrten oder sogar falschen Schlussfolgerungen führen kann.

Multivariate Verfahren berücksichtigen auch die Zusammenhänge von Risikofaktoren und versuchen anhand von komplexen Szenarien die Wertentwicklung eines Portfolios durch die Modulation von Risikoparametern vorherzusagen. Um Szenarien sinnvoll zusammenzustellen und insbesondere die Zusammenhänge zwischen den Risikoparametern abzubilden, werden wiederum grob deterministische und statistische Verfahren unterschieden:

Bei deterministischen Verfahren werden Szenarien aufgrund von Erfahrungswerten oder Einschätzungen von Experten gebildet. Hier modelliert ein Risikoexperte die Risikoparameter, wie es für ihn plausibel erscheint. Inwieweit er sich bei der Modellierung makroökonomischer Modelle (Top down) bedient oder ein Portfolio beeinflussendes eigenes internes Modell (Top down oder aber auch Bottom up) erstellt, bleibt ihm überlassen. Dabei kann bei der Modellierung jeweils auf einen realen Schock der Vergangenheit referenziert werden und diese Krisensituation (ein historisches Szenario wie der „Schwarze Freitag“) mit seinen Risikofaktoren nachgebildet werden.1 Inwieweit der Risikomanager aber tatsächliche historische Realsituationen oder hypothetische Szenarien abbildet, bleibt ihm allein überlassen. Das Szenario muss dabei nur bezüglich der Voraussetzungen und Einflußfaktoren dokumentiert und auch plausibel erklärt werden können.2 Somit sind alle Variationen von Szenarien möglich, wenn sie sinnhaft sind.

Dagegen wird die Modellierung bei statistischen Verfahren insbesondere bei der Ermittlung von Zusammenhängen zwischen Risikoparametern mittels mathematischen, statistischen Methoden (Zeitreihenanalysen, Copula etc.) durchgeführt. Hier sind Vergangenheitsdaten erforderlich, um die Korrelationen zwischen Risikoparametern schätzen zu können. Sobald die Zusammenhänge zwischen den Faktoren ermittelt sind, können Simulationen durchgeführt werden, um eine Schätzung für die erwartete Wertänderung des Portfolios zu erhalten. Simuliert eine Bank hierbei nicht nur ein mögliches Szenario, sondern variiert die Risikofaktoren (zum Beispiel mittels Monte-Carlo-Simulation), so entsteht ein Schätzwert für die Wertveränderung. Je nach Modell ist dann festzulegen, was genau gezeigt werden soll.12

Während die oben genannten Stresstests immer nur die Ermittlung eines konkreten Risikowertes im Auge haben13, untersucht das sogenannte Reverse Stresstesting die Risikoparameter im Rückblick. Hierbei wird von einem festgelegten Risikowert ausgegangen und danach rückwärts errechnet, wie sich die Risikoparameter entwickeln dürfen, um diesen vorgegebenen Risikowert nicht zu überschreiten. Da sich theoretisch nahezu unendlich viele Kombinationen der Risikoparameter ergeben, um genau einen Risikowert zu erreichen, entsteht so eine Linie innerhalb eines ¨Risikogebirges¨. Diese unendlichen Konstellationen von Risikoparametern müssen nun hinsichtlich ihrer Wahrscheinlichkeit beurteilt werden. Dabei kann wiederum eine Abwägung / Beurteilung der Szenarien durch einen Experten geschehen. Alternativ ist die Ermittlung der Eintrittswahrscheinlichkeit durch statistische Verfahren möglich. Erscheint ein Szenario mit einer Konstellation von Risikofaktoren sehr wahrscheinlich, so ist zu prüfen, ob das zur Verfügung stehende Risikokapital tatsächlich ausreichend ist.14

Neben der strukturierten Einführung und Durchführung der Stresstests ist auch ein Überprüfungsprozess einzuführen, welcher im Nachhinein die Ergebnisse der Stresstests anhand von realen Situationen überprüft (Backtesting). Hierbei werden die Modelle getestet. Es werden konkrete Situationen der Vergangenheit mit dem Modell nachgerechnet und mit den tatsächlich eingetretenen Risiken verglichen.

Schematisch ergibt sich folgende Zusammenstellung:

Herausforderungen

Allen Verfahren ist ein Prozess entgegenzustellen, welcher nachvollziehbar die Annahmen, die Modelle, aber auch Ergebnisse dokumentiert. Außerdem sind die Tests kontinuierlich und regelmäßig durchzuführen, um frühzeitig gravierende Änderungen in der Risikostruktur zu erkennen und rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergreifen zu können. Ziel ist. So viel Transparenz zu schaffen, dass sowohl der Vorstand als auch die Aufsicht die Risken verstehen und einschätzen kann. Dafür muss zwingend ein Risikomanagement-Prozess etabliert werden, der die Risiken standardisiert in Modellen modelliert und eine regelmäßige gleiche Simulation der Wertentwicklung des aktuellen Portfolios ermöglicht. Der Risikoprozess ist zudem abteilungsübergreifend anzusiedeln, damit das Risiko gesamtbankübergreifend ermittelt werden kann.

Aus diesem Lastenheft ergeben sich zwangsläufig verschiedene Herausforderungen:

  • Sicherung der Datenqualität
  • Siloübergreifende Modelle
  • Systematisierte Prozesse
  • Einheitliches Reporting
  • Fehlende methodische Unterstützung (statische Verfahren sind nur manuell zu rechnen)
  • Dauer der Durchführung und Dokumentation der Tests
  • Kurzfristige Ad-hoc-Stress Tests
  • Nachvollziehbarkeit der Annahmen, Durchführungen und Ergebnisse

Die Themen sind nur durch eine systemseitige Unterstützung zu lösen. Eine zentrale Rolle spielt dabei ein durchgängiges Konzept / Framework, das Medienbrüche und manuelle Eingriffe vermeidet. Aufgrund der Komplexität des Risikomanagement und der ständig sich ändernden Anforderungen aufgrund ändernder Portfolien (neue Produkte oder neue Strategien) und Märkte muss ein entsprechendes System große Freiheitsgrade für die Modellierung neuer Modelle mit sich bringen. Dabei ist selbstverständlich, dass ein System die erforderlichen Bordmittel (z.B. Abbildung eines allumfassenden Baukastens an statistischen Verfahren) zur Verfügung stellt.

Objektivierbare statistisch / mathematische Verfahren bekommen in der Konsequenz einen höheren Stellenwert. Insgesamt muss das Ziel dabei sein, dass ein System in der komplexen Thematik der Gesamtbanksteuerung den Manager unterstützt und in seinen Möglichkeiten technisch nicht einschränkt. Deshalb spielt auch eine Rolle, dass von aggregierten Werten auf Einzelwerte zurückgegriffen werden kann, um eine Situation besser verstehen zu können. Zuallererst gilt es aber auch, die originären Daten vollständig und richtig zur Analyse bereitzustellen. Hier muss für alle Bereiche eine einheitliche Datenbasis geschaffen werden, um in jedem Fachbereich mit gleichen Voraussetzungen abteilungsspezifische Stresstests durchführen zu können.

Der Blick des Ganzen darf aber nicht verloren gehen: Schließlich soll Stresstesting abteilungsübergreifend aus dem ICAAP Prozeß angestoßen werden. Die Auswirkungen von Risiken müssen direkt gesamtbankweit beurteilt und gemeldet werden können. Neben der technischen Korrektheit der Daten ist die eine Herausforderung. Eine weitere besteht darin, die enormen Datenmengen schnell genug zu verarbeiten, um kurzfristig (täglich, aber auch intraday) Ergebnisse auf Gesamtbestand einer Bank siloübergreifend zur Verfügung stellen zu können. Das bedeutet heute fast zwangsläufig den Einsatz von High-Performance-Technologien wie In-Memory- oder In-Database-Computing. Eine detaillierte, einheitliche und durchgängige Dokumentation und Offenlegung der in einer Simulation durchgeführten Schritte ist außerdem eine unbedingte Pflicht.

So ergeben sich 8 Punkte, die für ein leistungsfähiges Stresstesting von zentraler Bedeutung sind:

  • EDV-gestütztes durchgängiges Konzept / Framework ohne Medienbrüche und manuelle Eingriffe
  • Flexible Parametrisierungsmöglichkeiten, um leicht und effizient auf neue Situationen reagieren / abbilden zu können.
  • Das System kann komplexe statistische / mathematische Verfahren abbilden
  • Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse aufgrund Dokumentation und Drill-Down
  • Datenintegration über die Gesamtbank hinweg zum Stresstest auf Abteilungsebene, aber auch auf Gesamtbankebene
  • Veredelung der Daten zu einem vollständigen und korrekten Datenbestand
  • Einbindung der Stresstests in den ICAAP Prozeß, um Auswirkungen direkt abteilungsübergreifend sichtbar zu machen
  • Performante Verarbeitung von Gesamtdatenbeständen, um täglich / untertäglich Stresstesting durchführen zu können und aufgrund der Informationen steuern zu können
Framework für ein Stresstesting in der Gesamtbank


Wie Ottmar Bongers von der BaFin Anfang 2011 persönlich forderte, sollen Manager in die Lage versetzt werden, Risiken zusammenfassend bankweit zu erfassen und Stresstesting in den Risikomanagementprozeß integrieren zu können.

Fazit

Stresstesting ist eine aus der Gesamtbanksteuerung nicht mehr wegzudenkende Größe, die nicht nur aus aufsichtsrechtlichen Gründen relevant ist. Vielmehr liefert sie aus dem ureigensten Unternehmensinteresse der nachhaltigen Profitabilitätssicherung wertvolle Erkenntnisse. Die Herausforderung innerhalb der Bankenwelt wird es nun sein, diese Methodik nachhaltig und in einer Bank zu leben. Es handelt sich nicht mehr nur um ein Werkzeug für Risikomodellierer, sondern um ein nützliches Werkzeug für das Topmanagement. Aus diesem Grund wird die konsequente Einführung von Stresstesting ein Erfolgsfaktor in der Finanzwirtschaft sein, der klare Wettbewerbsvorteile erzielen kann. Seriöse Entscheidungen werden mit mehr Wissen nicht nur leichter. Stresstesting ist ein probates Mittel, (Entscheidungs-)sicherheit zu generieren. Neben allen genannten Implikationen ist das auch entscheidend, um das sichtbar geschwundene Vertrauen und Ansehen der Banken bei der Bevölkerung wieder aufzubauen.

1 Die ehemalige Committee of European Banking Supervisors (CEBS) ist durch die European Banking Authority (EBA) ersetzt worden.
2 Die Ergebnisse können unter http://www.eba.europa.eu/EuWideStressTesting.aspx nachgeschlagen werden, wobei die Deutschen Banken auch unter der BaFin http://www.bafin.de/cln_152/nn_1946088/DE/Unternehmen/BankenFinanzdienstleister/Stresstests/stresstests__node.html?__nnn=true gefunden werden können.
3 Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision; http://www.bis.org/publ/bcbs144.pdf.
4 Principles for sound stress testing practices and supervision (http://www.bis.org/publ/bcbs155.pdf.
5 Siehe unter anderem „Basel III: International framework for liquidity risk measurement, standards and monitoring“; http://www.bis.org/publ/bcbs188.pdf.
6Siehe Punkt 110 unter http://ec.europa.eu/internal_market/consultations/docs/2010/crd4/consultation_paper_en.pdf.
7 So wird in den Präzisierungen bzw. Neuerungen im speziellen Teil der MaRisk zu Liquiditätsrisiken (BTR 3) die Einführung von Stresstests für das Refinanzierungs-und das Marktliquiditätsrisiko (und für eine Kombination aus beiden) gefordert.
8 Siehe z.B. Derivatives Policy Group: Framework for Voluntary Oversight 1995.
9 Siehe Punkt 103 Principles for Sound Liquidity Risk Management and Supervision; http://www.bis.org/publ/bcbs144.pdf.
10 Auch die EBA kündigt an, Definitionen für ein makroökonomisches Szenario zu entwickeln und zu veröffentlichen; http://www.eba.europa.eu/News--Communications/Year/2011/The-EBA-completes-its-top-management-structure-and.aspx.
11 Eine plausible Dokumentation ist sowohl für die Aufsicht aber insbesondere auch für das Top-Management entscheidend.
12 So könnte ein mögliches Modell untersuchen, wie sich das Risiko entwickelt, wenn es einen Zinsshifts von mindestens 100 bp ergeben würde. Aufgrund der Korellationen sind die übrigen Risikofaktoren mitberücksichtig. Aber auch alle anderen Konstellation wären denkbar.
13 Sonst werden die Parameter vorgegeben und ein Risikowert wird für ein Portfolio ermittelt.
14 Falls sich tatsächlich eine Verschlechterung der Risikofaktoren gemäß des Szenario ergeben würde, so ist das hinterlegte Kapital gerade nur ausreichend. Schlimmere Entwicklungen wären damit nicht mehr abfederbar. Damit wäre zu prüfen, wie das Risikokapital aufgestockt werden könnte bzw. Risiko abgebaut werden könnte.

Bildnachweis: iStockphoto, © albert Jansen van Rosendaal

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