Einsatz von MATLAB-Anwendungen im Risikomanagement eines Energieversorgers Counterparty Risk Management
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- Anneliese Albrecht
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1 Einsatz von MATLAB-Anwendungen im Risikomanagement eines Energieversorgers Counterparty Risk Management Sebastian Böhm Risikosteuerung Leipziger Stadtwerke
2 Vorstellung Kurze Vorstellungsrunde Die Leipziger Stadtwerke Als 360 -Energiepartner machen wir unsere Kunden stärker und bieten ihnen Orientierung in der komplexen Energiewelt. Teil der Leipziger Gruppe Verbrauchsstellen: Strom: Gas: Fernwärme: ca Mitarbeiter Gewinn ( 16): 64,1 Mio. EUR Sebastian Böhm seit 2014 im Risikomanagement der Leipziger Stadtwerke tätig Risk Controlling/ Monitoring für strukturierte Finanzierungen Studium der Mathematik (Nebenfach VWL) an der Technischen Universität Dresden 2 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
3 Gründe für die Etablierung eines Risikomanagements Warum Risikomanagement? Rechtliche Vorgaben Handelsrecht KonTraG MaRisk Risiken der gewöhnlichen Geschäftstätigkeit Operationelle Risiken Liquiditätsrisiken Marktrisiken Adressausfallrisiken Aufgabe des Risikomanagements Erkennung, Analyse, Bewertung und Überwachung von Risiken Zusammensetzung des Exposures für das Counterparty Risk Wiederabsatzrisiko Vorleistungsrisiko Potentielles Exposure Weitere Informationen dazu: Borchert/Schemm/Korth: Stromhandel [2006] 3 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
4 Nutzung der Ergebnisse Verwendung verschiedener Werkzeuge zur aktiven Risikosteuerung Steuerungsgrößen Rating Erwarteter Portfolioverlust Kredit Value at Risk Conditional Value at Risk Stresstests Portfoliozusammensetzung Instrumente Handelsbeschränkungen (Kauf/Verkauf) Limitierung des maximalen Exposures Portfoliozusammensetzung 4 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
5 Typischer Workflow Übersicht über den Workflow für die typischen Anwendungsfälle Ziel: Erstellung von Simulationen zu Berechnung typischer Risikokennzahlen. Datenimport Vorverarbeitung Berechnung Reporting Datenimport aus vorgelagerten Datenbanken. Aufbereitung der importierten Daten. Risikokennzahlen mittels Simulationen. Bereitstellung der Ergebnisse für die Fachabteilung. MATLAB, Database Toolbox MATLAB MATLAB, Statistics and Machine Learning Toolbox MATLAB, MATLAB Compiler! Rechenzeit, Speicher! 5 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
6 Typischer Workflow Für den Datenimport werden verschiedene Systeme per Database Toolbox abgefragt Datenimport Import relevanter Daten aus vorgelagerten Datenbanken. Import von Ausfallwahrscheinlichkeit, Verlustquote, Exposurehöhe, Limit aus SQL-Datenbanken Import Simulations-Parametern, u.a. Anzahl, Quantil, Korrelationsinformationen etc. Vorverarbeitung der Daten Aufbereitung der importierten Daten. Beispieldatensatz Der Handelspartner mit ID HP_001 hat Ausfallwahrscheinlichkeit 1 % p.a., Verlustquote NaN und ein Exposure i. H. v EUR. 6 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
7 Typischer Workflow Für den Datenimport werden verschiedene Systeme per Database Toolbox abgefragt Vorverarbeitung Aufbereitung der importierten Daten. Ersetzen von NULL-Werten und anderen technische Werte Bereitstellung der Korrelationsstruktur zwischen den Handelspartnern Aggregation importierter Daten, um bspw. den Geldbetrags, der tatsächlich im Risiko steht, zu ermitteln Kennzahlen Risikokennzahlen mittels Simulationen. Beispieldatensatz 7 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
8 Typischer Workflow Für den Datenimport werden verschiedene Systeme per Database Toolbox abgefragt Kennzahlen Risikokennzahlen mittels Simulationen. iterative Berechnung korrelierter Zufallszahlen Überführung in eine (binäre) Ausfallmatrix Bestimmung der Szenario-Ausfälle Bestimmung von erwartetem Verlust, Kredit Value at Risk und Conditional Value at Risk auf Basis der Verteilung. Reporting Bereitstellung der Ergebnisse für die Fachabteilung. Variationen Berechnung von Stresstests Handelspartnerlimitierung 8 Counterparty Risk Management 26. Juni 2018
9 Kontakt Sebastian Böhm Risikosteuerung Telefon:
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