Makroökonomische Kreditrisikoprognose Financial Institutions. Wien, 29. April 2014

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2 CreditDynamix ist ein hochgradig effizientes Kreditrisikosystem welches höchste Transparenz bietet A B C D E Bilanzdaten Szenarioanalyse Makroökonomische Daten Bilanz- Abhängigkeits modell Ratingmodell Makromodell Risikomanagement Portfoliomanagement Operating Revenue vs. GDP growth GDP growth Op revenue chg Year Datenbank historischer Bilanzen für Firmen- und Bankbilanzen in Kooperation mit BvD (Orbis, Bankscope) Alternativ interne Zeitreihen Makroökonomische Daten basierend auf externen Quellen, zb EIU Source: Quantic Risk Solutions Statistische Analyse der Zusammenhänge zwischen Schwankungen der Bilanzpositionen und Makrofaktoren Verfügbar für 70 Länder, bis zu 100Mio Firmen weltweit Separates Modul für Banken verfügbar Regelmäßige automatische Updates Off-the-shelf Bankratingmodell von AuDit voll integriert Individuelle Anpassungen auf interne Modelle möglich Analyse von Einzelszenarios Mehrjahres-Projektionen Auswirkungsanalyse von zukünftigen (Stress-) Szenarios Migrationsanalysen basierend auf Einzelszenarios als auch maßgeschneiderte Monte Carlo-Simulationen Mehrperiodische Prognose von Kreditrisiko und Provisionen Management von Zyklizität und Migrationsverhalten Berechnung von szenariobasierten RWA- Projektionen Fundamentale (Kreditrisiko-)Stresstestanalyse 2

3 In Europa basiert CreditDynamix auf länderspezifischen Bilanzmodellen und inkludiert ca 1.6 Mio Firmen Ländermodelle - Europa Firmen mit hinreichender Bilanzhistorie (8-10 Jahre) Umsatz und Mindestbefüllungsgrad als zusätzlicher Filter Banken Financial Institutions mit ca historischen Bilanzen Individuelles Modell für EU Banken verfügbar Verfeinerung für Österreich möglich 3

4 Dependence model: Consumer finance example Individuelle Abhängigkeitsmodelle verbinden Bilanzpositionen mit makroökonomischen Faktoren für die Risikoprognose GDP ± FX ± Dependency Model Total assets Equity - Illustrative - IR ± Unemployment rate ± Real estate prices ± Equity market ± Inflation ± Other Risk Factor Sensitivities Macroeconomic Factor Forecast Rating Model Total liabilities Cash equivalent Short term liabs Current assets Turnover Others KOMMENTARE Ausgangspunkt sind aktuelle bzw Prognosen für makroökonomische Szenarios Durch die Verknüpfung zu den Bilanzpositionen können die Makroszenarios auf die einzelnen Positionen direkt Bottom-up je Firma / Bank angewandt werden Output ist eine Prognose der Bilanz/G&V und darauf basierend eine Ratingprognose bzw migration sowohl individuell als auch aggregiert auf Portfolioebene Current and future credit risk rating Portfolio rating migration 4

5 Financial Institutions: Bilanzfaktoren sind zu einem hohen Grad mit der Makroökonomie verknüpft Total assets (chg) vs 3M Euribor (chg) Interest income on loans (chg) vs EU GDP growth Impaired loans (chg) vs EU UR (chg) KOMMENTARE Analyse von historischen Bank-Bilanzen von ca 400 EU-Banken mit ca historischen Bilanzen ( ) Differenzierung zwischen Größenklassen und Banktypen Die meisten Rating-relevanten Faktoren zeigen eine hohe Korrelation mit Europäischen Makrofaktoren wie BIP-Wachstum, Arbeitslosenrate oder Zinsen (3M- Euribor) Source: Quantic Risk Solutions 5

6 Die Projektionen sind direkt mit dem Bankenrating AuDiT verknüpft und in FACT voll integriert Bank portfolio Macro scenario Forecasted rating distribution GDP growth Unemployment rate Inflation Equity markets? FX rates? Interest rates OVERALL TENDENCY KOMMENTARE Makroökonomische Szenarios können direkt Outside-in auf die Bilanzen von Banken abgebildet werden Die Auswirkungen auf Rating-relevante Finanzkennzahlen werden direkt berechnet und als Eingangsgrößen in das Bankratingmodell verwendet So können Szenario-bedingte Ratings, PDs und RWAs direkt berechnet werden WICHTIG: Für eine umfassende Bankenanalyse (wie zb Bank-Stresstests) müssen die dargestellten Prognosen durch Fundamentalanalysen entsprechende ergänzt bzw untermauert werden Source: Quantic Risk Solutions 6

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