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Risikomanagement in Sparkassen

Seminararbeit 2007 23 Seiten

BWL - Investition und Finanzierung

Leseprobe

INHALTSVERZEICHNIS

1 Risikomanagement als Wettbewerbsfaktor

2 Messung des Risikopotentials
2.1 Der Value at Risk als Maßgröße des Risikopotentials
2.2 Ermittlung des Risikopotentials
2.2.1 Ermittlung von Zinsrisiken
2.2.2 Ermittlung von Kreditrisiken
2.2.3 Anforderungen an die Aggregation von Risikokategorien

3 Beurteilung des Risikopotential
3.1 Ermittlung der Risikotragfähigkeitsmasse
3.2 Verknüpfung von Risikopotential und Risikodeckungsmassen
3.3 Ermittlung der Risiko-/Ertragsverhältnisse

4 Risikosteuerung
4.1 Maßnahmen der Risikopolitik
4.2 Das Konzept der dualen Risikosteuerung
4.3 Integrierte Rendite-/Risikosteuerung
4.3.1 Risikoadjustiertes Kennzahlensystem
4.3.2 Allokation von Risikokapital durch Risikolimitierung

5 Zusammenfassung und Ausblick

ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

SYMBOLVERZEICHNIS

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Risikomanagement als Wettbewerbsfaktor

Effizientes Risikomanagement wird durch den zunehmenden Wettbewerbsdruck bei gleichzeitig sinkenden Margen immer stärker zu einem strategischen Wettbe­werbsfaktor.[1] Durch die immer weitere Annäherung der Kundenkonditionen an das Marktniveau reduzieren sich die Ertragsspielräume, wodurch zugleich der Druck auf das Eigenkapital als eine der knappsten Ressourcen der Sparkassen zu­nimmt. Oberste Zielsetzung der Sparkasse muss daher sein, die knappe Res­source Eigenkapital in ihrer Geschäftssteuerung in effizienter und risikogerechter Weise den verschiedenen Geschäftsbereichen zuzuweisen. So kann das wohl­überlegte und bewusste Eingehen von Risiken überproportionale Ertragschancen eröffnen. Zudem zeigt die Portfoliotheorie, dass das Risiko eines wohl diversifi­zierten Portfolios unter gewissen Voraussetzungen wesentlich geringer ist, als die Summe der Einzelrisiken, bei gleichzeitiger Erhöhung des Ertrages.

Im Rahmen dieser Arbeit soll Risiko als Abweichung von einem erwarteten Ergeb­nis definiert werden. In dieser Definition ist Risiko stets auch mit einer Chance verbunden. Durch die Einbeziehung von Chancen ist dieser Risikobegriff für die Sparkasse von grundlegender Bedeutung, da Risiken und Chancen gegeneinan­der abgewogen werden können. Bei der Abgrenzung der banktypischen Risikokategorien lassen sich grundsätzlich Liquiditätsrisiken, Marktpreisrisiken, Adressenrisiken, operationelle Risiken und Sonstige Risiken identifizieren, die ihrerseits weiter differenziert werden können.[2]

Das Risikomanagement dient dazu, die Risiken bewusst und zielorientiert einzu­gehen und diese Risiken zu kontrollieren, zu steuern und zu limitieren. Der Risiko­managementprozess lässt sich in die vier Teilprozesse Risikoidentifikation, Risi­komessung und -beurteilung, Risikosteuerung und Risikokontrolle unterteilen.[3] Bei der Risikoidentifikation geht es um die Ermittlung und Systematisierung der für die Sparkasse relevanten Risikokategorien. Im Teilprozess der Risikomessung und -beurteilung werden die Messverfahren festgelegt sowie das Risikopotential, das Risiko­deckungspotential und die Risiko-Ertragschancen ermittelt.[4] Die Risikosteue­rung dient dann der bewussten Begrenzung oder dem bewussten Eingehen von Risi­ken. Die Risikokontrolle, die ihren Niederschlag im Risiko-Reporting findet, prüft die Wirksamkeit der im vorangegangenen Prozessabschnitt getroffenen Maßnahmen.

Sparkassen sind zumeist öffentlich-rechtliche Kreditinstitute in der Rechtsform der Anstalt des öffentlichen Rechts, die unter dem Leitgedanken der Förderung des Sparens im Rahmen der satzungsmäßigen Bestimmungen alle Arten von Bank­geschäften betreiben.[5] Sparkassen sind dem Gemeinnützigkeitsprinzip und dem Regionalprinzip verpflichtet. Das Regionalprinzip sieht vor, dass Sparkassen ihre Geschäftsaktivitäten auf das regionale Zuständigkeitsgebiet ihres Trägers be­schränken. Dadurch wird der Wettbewerb zwischen den Sparkassen einge­schränkt. Das Gemeinnützigkeitsprinzip besagt, dass das Ziel der Geschäftstätig­keit in erster Linie nicht in der Gewinnerzielung, sondern in der Versorgung der Bevölkerung mit Bankprodukten zu sehen ist. Bis zum 17.7.2005 haftete der Ge­währträger im Außenverhältnis unbeschränkt für alle Verbindlichkeiten der Spar­kasse (Gewährträgerhaftung); im Innenverhältnis war der Gewährträger verpflich­tet, die wirtschaftliche Funktionsfähigkeit der Sparkasse zu erhalten.

Im Hinblick auf die eigenen Mittel unterscheiden sich Sparkassen sehr stark von den übrigen Kreditinstituten. Das Eigenkapital besteht hauptsächlich aus der Sicherheitsrücklage, die aus den Gewinnen der Geschäftstätigkeit gebildet wurde. Die Möglichkeiten zur Ausweitung des Eigenkapitals sind somit meist relativ be­grenzt. Daher stellt sich für Sparkassen die Anforderung an ein effizientes Risiko­management in besonderer Weise.

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich hauptsächlich auf die Risikomessung und -beurteilung sowie die Steuerung der Risiken. Im Bereich der Risikokategorien beschränken sich die Ausführungen hauptsächlich auf das Zinsänderungsrisiko sowie auf das Kreditrisiko.

2 Messung des Risikopotentials

2.1 Der Value at Risk als Maßgröße des Risikopotentials

Ein Risikomaß, das im Rahmen der Gesamtbanksteuerung verwendet werden soll, muss sich für eine integrierte Risikomessung unterschiedlicher Risikoarten eignen.[6] Zur Berücksichtigung unterschiedlicher Risikoarten ist es notwendig, dass das Risikomaß zur Risikosteuerung eines Bankportfolios verwendet werden kann und sich zur portfolio-übergreifenden Risikosteuerung eignet. Ein derartiges Risi­komaß muss folgenden Eigenschaften (Kohärenz) entsprechen:

- Subadditivität: Das Risiko eines aus zwei Positionen bestehenden Portfolios muss kleiner oder gleich der Summe der Einzelrisiken sein.
- Positive Homogenität: Das Risiko steigt proportional zu einem positiven Faktor.
- Monotonie: Das Risiko eines Portfolios X ist stets höher als bei einem Portfolio Y wenn der Wert von X in jedem möglichen Zustand kleiner ist als der Wert von Y.
- Translationsinvarianz: Wird zu einem vorhandenen Portfolio für die betrachtete Haltedauer zusätzlich ein Geldbetrag zu einem risikofreien Zins investiert, ver­ringert sich das Risiko um diesen Betrag.

Unter VaR-Ansätzen werden Konzepte zur Messung von Markt- und Kreditrisiken zusammengefasst, die die Risiken in standardisierter Form unter expliziter Be­rücksichtigung von Diversifikationseffekten bei der Portfolio-Bildung im Zusam­menhang mit einer Wahrscheinlichkeitsaussage quantifizieren.[7] Dabei kann der VaR als die in Geldeinheiten ausgedrückte erwartete negative Änderung des Marktwertes einer Position oder eines Portefeuilles definiert werden, die aufgrund der Schwankung spezifizierter Marktfaktoren innerhalb eines festgelegten Zeit­raums auf Basis eines statistischen Modells für ein spezifisches Konfidenzniveau berechnet wird. Das spezifizierte Konfidenzniveau (1-) stellt hierbei die Wahr­scheinlichkeit dar, mit der ein bestimmter Verlustbetrag nicht überschritten wird.

Die Berechnung des VaR basiert grundsätzlich auf einer Verteilungsannahme der Barwertveränderungen.[8] Hierfür existieren drei Ansätze, die sich in der Methodik, mit der die Veränderungen der den Barwert bestimmenden Risikofaktoren model­liert werden, unterscheiden:

- Historische Simulation: Die Wertänderungen der Risikofaktoren aus einer be­stimmten Datenhistorie werden für die Schätzung der zukünftigen Wertverän­derungen übernommen, wodurch unterstellt wird, dass die Verteilung der Risi­kofaktoren dem Muster der bisherigen Ausprägungen folgt. Änderungen, die am gleichen historischen Datum stattgefunden haben, werden hierbei gemein­sam simuliert, wodurch die gegenseitige Abhängigkeit der Veränderungen (Korrelation) im Verfahren automatisch berücksichtigt wird.[9]
- Monte-Carlo-Simulation: Für die Wertveränderungen der Risikofaktoren wird eine statistische Verteilung angenommen. Basierend auf dieser Verteilung werden die potenziellen Portfolio-Barwertveränderungen mithilfe von Zufalls­zahlen simuliert, mit deren Hilfe die statistischen Maßzahlen (Erwartungswert, Varianz) berechnet werden.
- Varianz-Kovarianz-Ansatz: Die Wertveränderungen der Risikofaktoren werden mithilfe der Normalverteilung modelliert. Aus Vergangenheitsdaten werden die Standardabweichungen der Zufallsvariablen und die Korrelationen zwischen den Zufallsvariablen geschätzt. Die Quantile des Gesamtrisikos als VaR kön­nen dann aus der Standardabweichung des Gesamtrisikos berechnet wer­den.[10] Der Nachteil dieses Modells ist allerdings die unterstellte Normalvertei­lung der betrachteten Positions- und Risikoparameterveränderungen, die ins­besondere für Optionen, optionsähnliche Produkte (etwa Caps, Floors, Swap­tions) und Kreditrisiken aufgrund ihres asymmetrischen Risikoprofils nicht gegeben ist.[11]

Der VaR stellt ein leicht zu interpretierendes Risikomaß dar, das die Anforderun­gen an eine integrierte Risikomessung unterschiedlicher Risikoarten erfüllt. Zudem werden unerwartete Verluste in Geldeinheiten ausgedrückt und die Wahrschein­lichkeit der Überschreitung eines maximalen Verlustes angezeigt. Allerdings stellt der VaR keine geeignete Kennzahl zur Lösung von Optimierungsproblemen dar, da ihm die Eigenschaft der Subadditivität fehlt.[12] Somit zählt der VaR nicht zu den kohärenten Risikomaßen und ist damit zur Risikosteuerung eines Bankportfolios ebenfalls nicht zwingend geeignet.

2.2 Ermittlung des Risikopotentials

2.2.1 Ermittlung von Zinsrisiken

Ausgangpunkt der VaR-Ansätze ist stets der gegenwärtige Markt- oder Barwert eines aus verschiedenartigen Finanztiteln bestehenden Portfolios.[13] Für sämtliche Erfolgsrisiken des Bankgeschäfts lässt sich ein VaR quantifizieren.[14] Dabei ist die Risikomessung im VaR nicht nur auf Marktrisiken beschränkt, sondern kann auch für Kreditausfallrisiken berechnet werden. Umfasst ein Produkt mehrere Risiko­arten, muss es durch das sog. Stripping in seine Einzelteile zerlegt und diese Einzelteile getrennt voneinander bewertet werden.

Die Ermittlung der Barwerte von Zinspositionen erfolgt durch Diskontierung der laufzeitspezifischen Cash-Flows mithilfe von Zerobond-Abzinsungsfaktoren, die sich aus der zugrunde gelegten Zinsstrukturkurve ableiten lassen.[15] Die Vorgehens­weise bei der Ermittlung hängt hierbei vordergründig von der Ausge­staltung der Geschäfte ab. Für die Abbildung von Produkten mit unbekannter Kapital- und Zinsbindung wird vom DSGV empfohlen, das Konzept der gleitenden Durchschnitte anzuwenden.[16] Dieses Konzept berücksichtigt die Bodensatztheo­rie, nach der trotz permanenter Einzelverfügungen immer ein bestimmtes Volumen dauerhaft zur Verfügung steht. Basierend auf der historischen Entwicklung des Produktzinses werden alternative Mischungsverhältnisse aus gleitenden Durch­schnittszinsen untersucht. Unter der Bedingung einer minimalen Standardabwei­chung sollen hierbei solche zur Anwendung kommen, die eine möglichst konstante Marge generieren. Mit der Festlegung von Ablauffiktionen, die den gleitenden Durchschnitten zugrunde liegen, werden variabel verzinsliche Positionen den Festzinspositionen direkt vergleichbar.[17] Die exakte Barwertermittlung erfordert die Auflösung des Summen-Cash-Flows in Teilmärkte, da jeder Teilmarkt mit der je­weils individuellen Zinsstrukturkurve bewertet werden muss.[18] In der Praxis wer­den hierfür allerdings meist die Pfandbriefkurve oder die Swapkurve verwendet, die dem unterschiedlichen Risikogehalt der im Summen-Cash-Flow enthaltenen Geschäfte nicht gerecht werden. Die Ermittlung der Zinsbuchrisiken erfolgt zu­meist mit der Methode der historischen Simulation.[19]

2.2.2 Ermittlung von Kreditrisiken

Verluste aus der Nichterfüllung von Zahlungsverpflichtungen bzw. von Bonitäts­verschlechterungen ihrer Kreditnehmer gehören für Sparkassen zu den mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit erwarteten Ereignissen, die als Bestandteil des ordentlichen Betriebsergebnisses zu betrachten sind. Somit können lediglich noch unerwartete Verluste, Gegenstand des Kreditrisikos sein.[20] Zur Quantifizie­rung dieses Risikos ist in Sparkassen vielfach das vom DSGV mitent­wickelte Kreditrisikomodell Credit Portfolio View (CPV) im Einsatz, das die Risikofaktoren auf Basis einer Monte-Carlo-Simulation modelliert.[21] Die Messung des Kreditrisikos erfolgt in diesem Modell grundsätzlich durch die Modellierung von zwei Komponenten:[22]

- Bei der Ermittlung der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Kredit-Exposure und der Rückzahlungsquote unterstellt das Modell, dass diese einer mehr oder weniger starken Volatilität unterliegen. Hierbei wird der Markt­wert marktfähiger Kredittitel durch die Diskontierung der ausstehenden Zah­lungsströme mit einer ratingspezifischen Zinsstrukturkurve ermittelt. Bei illiqui­den Kreditpositionen wird der Barwert durch Diskontierung der zukünftigen potentiellen Verluste ermittelt.
- Als zweite Komponente werden die sektorspezifischen bedingten Ausfallraten bzw. die die Rating-Migrationswahrscheinlichkeiten unter Berücksichtigung von makroökonomischen Einflussfaktoren ermittelt. Es wird unterstellt, dass eine Abhängigkeit von der Entwicklung der Konjunkturzyklen besteht.

Für jeden Kreditnehmersektor werden die sektorspezifischen bedingten Rating-Migrationswahrscheinlichkeiten bzw. Ausfallraten ermittelt, wodurch es möglich ist, dass zwei Kreditnehmer aufgrund ihrer unterschiedlichen Sektorzugehörigkeit voneinander abweichende Rating-Migrationswahrscheinlichkeiten aufweisen. Die Korrelationen werden in diesem Modell implizit durch die Berücksichtigung der Sektorzugehörigkeiten, der Rating-Klassen sowie der makroökonomischen Ein­flussfaktoren abgebildet.

2.2.3 Anforderungen an die Aggregation von Risikokategorien

Da für die Sparkasse grundsätzlich die Gefahr besteht, dass sich Risiken einzel­ner Risikokategorien und/oder Geschäftsbereiche kumulieren, aber evtl. auch kompensieren, muss das Ziel einer integrativen Risikobetrachtung darin bestehen, sämtliche Risikokategorien unter Berücksichtigung der Korrelati­onseffekte zu einem Gesamtbank-Value-at-Risk zu verdichten.[23] Das Ergebnis ist ein umfassender Risikostatus der Gesamtbank, der beispielsweise in Form einer Risikomatrix aufgebaut sein kann. Dabei werden die Risiken differenziert nach Risikokategorie und Geschäftsbereichen dargestellt und zum Gesamtstatus ver­dichtet.[24] Bei der Aggregation der einzelnen Risikopositionen unter Berücksichti­gung verschiedener Szenarien zum Risikopotential der Risikokategorie, bzw. des Geschäftsbereichs, und im nächsten Schritt zum Gesamtbank-Risikopotential können dann innerhalb jedes Feldes der Matrix die risikokompensierenden Effekte in die Betrachtung einfließen.

[...]


[1] Vgl. Biermann 2002, S. 104-105.

[2] Vgl. Biermann (2002), S. 106-109; Wegner/Sievi (2005), S. 458.

[3] Vgl. Mauch (2001), S. 332; Schierenbeck (2003a), S. 14-16.

[4] Vgl. Schierenbeck (2001), S. 14-15.

[5] Vgl. Adrian/Heidorn (2000), S. 24-27.

[6] Vgl. Daldrup/Gehrke/Schumann (2006), S. 238-240.

[7] Vgl. Wilkens/Völker (2001), S. 415.

[8] Vgl. Wiedemann (2002), S. 1418; Schierenbeck (2003b), S. 73.

[9] Vgl. Crecelius/Sievi (2004), S. 274.

[10] Vgl. Crecelius/Sievi (2004), S. 275.

[11] Vgl. Jansen/Wittrock (1996), S. 632.

[12] Vgl. Daldrup/Gehrke/Schumann (2006), S. 240.

[13] Vgl. Wilkens/Völker (2001), S. 416.

[14] Vgl. Schierenbeck (2003b), S. 43-44.

[15] Vgl. Wiedemann (2002), S. 1416.

[16] Vgl. Böttrich/Drosdzol/Hager/Schleicher (2004), S. 29.

[17] Vgl. Benke/Gebauer/Piaskowski (1991), S. 463.

[18] Vgl. Wegner/Sievi (2005), S. 457-458.

[19] Vgl. SK Trier (2006), S. 7; Becker/Heinrich/Kühne (2007), S. 39-40.

[20] Vgl. Schierenbeck (2003b), S. 153.

[21] Vgl. SK Düsseldorf (2006), S. 43; SK Karlsruhe (2006), S. 25.

[22] Vgl. Schierenbeck (2003b), S. 180-191.

[23] Vgl. Rolfes (2006), S. 663.

[24] Vgl. Kirmße (2001), S. 1025-1027.

Details

Seiten
23
Jahr
2007
ISBN (eBook)
9783638856126
ISBN (Buch)
9783638854658
Dateigröße
432 KB
Sprache
Deutsch
Katalognummer
v78697
Institution / Hochschule
FernUniversität Hagen
Note
1,7
Schlagworte
Risikomanagement Sparkassen Finanzwirtschaft Unternehmensbewertung

Autor

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Titel: Risikomanagement in Sparkassen