Edition Risikomanagement 5.4. Risikoanalysemethoden und Risikomodelle bei Union Investment. Gesetzliche Anforderungen und Risikoquantifi zierung

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1 Edition Risikomanagement 5.4 Risikoanalysemethoden und Risikomodelle bei Union Investment Gesetzliche Anforderungen und Risikoquantifi zierung

2 Inhalt Abbildungsverzeichnis 2 Tabellenverzeichnis 2 Vorwort 3 1. Einleitung 3 2. Systemvorstellung Systembausteine Inputdaten Qualitätssicherung der Risikokennzahlen 5 3. Risikomethodik Marktrisiken Finanzinstrumente Schätzmethoden Value at Risk Aktienmodell Rentenmodell Stresstest Front-End-Applikation Risikomessung Relative Risikomessung Weiterentwicklungen 18 Literaturverzeichnis 19 Abbildungsverzeichnis 2-1 Bestandteile des Risikomanagementsystems Struktur des Datenhaushalts Ablauf der Monte-Carlo-Simulation Risikoabbildung in der RiskWatch Bausteine eines Bonuszertifikats mit Pay-Off-Funktion ARA -Stresstestergebnis aus Szenarien der DerivateV und Ergebnis aus einer Zinsstrukturänderung bei Anleihen des Fonds Risikozerlegung (VaR) nach Ländern Risikoaufteilung nach Währungen und Finanzinstrumenten Aufteilung des Exposures nach MSCI-Sektoren Bestandteile der TE-Messung Zerlegung des TE nach Sektoren und aktives Exposure bei Währungen Veränderung des aktiven Länderexposures und dadurch bewirkte TE-Anhebung 17 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Parametrisierung der Schätzmethoden 9 Tabelle 2: Risikofaktoren für verzinsliche Finanzinstrumente 11 Tabelle 3: Basel II, IFRS, Stress diverser Risikofaktoren 13 2

3 Vorwort Auch wenn sich die Wirtschaft (vor allem in Deutschland schneller als erwartet) von den Folgen der globalen Finanzkrise erholt, so ist an den Märkten nach wie vor eine hohe Volatilität zu erkennen. In der Folge sind auf der einen Seite zwar die Verlustrisiken größer, auf der anderen Seite steigen aber auch die Chancen auf höhere Erträge im Vergleich zu schwankungsärmeren Zeiten. An diesem Punkt setzt das professionelle Risikomanagement von Union Investment an: Verlustrisiken weitgehend vermeiden Ertragschancen gezielt nutzen Während in den letzten Ausgaben vor allem von einer abstrakten und wissenschaftlichen Perspektive das Problem des zu kontrollierenden Risikos betrachtet wurde, wird in der Ihnen vorliegenden Broschüre auf die konkrete Vorgehensweise bei Union Investment eingegangen und das System beschrieben, das Union Investment zur Risikomessung einsetzt. Transparenz ist für Union Investment von großer Wichtigkeit. Aus diesem Grund möchten wir diesem Anspruch auch weiterhin gerecht werden und mit dem vorliegenden Text einen Einblick in das Risikomanagement von Union Investment geben. Ich wünsche Ihnen eine kurzweilige und interessante Lektüre. Herzlichst, Ihr Alexander Schindler 1. Einleitung Risiken zu messen, zu analysieren und zu kontrollieren bildet den Kern eines jeden Risikomanagementsystems. Nachfolgend werden die bei Union Investment eingesetzten Risikomess- und Risikoanalysemethoden vorgestellt. Die zugrunde liegenden Modelle, die für die Umsetzung der gesetzlichen Anforderungen (Investmentgesetz, Derivateverordnung, UCITS, MaRisk, Solvency II) und zur Risikoquantifizierung notwendig sind, werden am Beispiel der Umsetzung der Derivateverordnung näher betrachtet. Im zweiten Kapitel wird zunächst das von Union Investment eingesetzte Risikomanagementsystem Algorithmics mit seinen wesentlichen Komponenten vorgestellt. Darauf aufbauend wird auf die Qualität der Inputdaten (Markt-, Kurs- und Stammdaten) eingegangen. Das dritte Kapitel behandelt verwendete Risikomethoden, damit verbundene Annahmen und die Definition der Risikoumwelt. Im vierten Kapitel wird die im Risikocontrolling und Portfoliomanagement eingesetzte webbasierte Front-End- Applikation vorgestellt und ihre Potenziale im Risikomanagement aufgezeigt. Abschließend werden in Kapitel fünf Weiterentwicklungen und mögliche Potenziale skizziert. 3

4 2. Systemvorstellung Union Investment setzt mit der Software Algorithmics auf ein weltweit führendes Unternehmen im Risikomanagement. Das Unternehmen ist im Finanzsektor aufgrund seiner maßgeschneiderten Lösungen etabliert und wurde von uns in die deutsche Fondsbranche eingeführt. Seit Jahren ist Algorithmics als Softwareanbieter im Marktrisikosegment Spitzenreiter. 1 Im Jahr 2009 belegte die Software zudem einen der Top-Ränge im gesamten Risk Technology -Segment Systembausteine Damit Risiken konsistent quantifiziert werden können, bedarf es mehrerer Komponenten, die grundsätzlich aufeinander abgestimmt werden müssen. So müssen im Rahmen eines Ex-ante-Simulationsansatzes für den Value at Risk (VaR) Szenarien generiert werden, die über die beobachteten Eigenschaften der relevanten Risikofaktoren verfügen. Diese Ausprägungen müssen sich dann in der jeweiligen Verteilung wiederfinden, um daraus den VaR bestimmen zu können. Die Ergebnisse daraus werden anschließend visualisiert und kommuniziert. Union Investment setzt dafür Algo Suite in Kombination mit einer Front-End-Applikation (ARA ) ein, die diese Anforderung vollumfänglich und konsistent umsetzt. Abbildung 2-1: Bestandteile des Risikomanagementsystems Zufallszahlen Szenariogenerierung für Risikofaktoren Verarbeitung von Zeitreihen Schätzung der Parameter Kovarianzmatrix Algo Scenario Engine (ASE) RiskWatch: Full Valuation Bewertung der Instrumente Full Valuation Stresstests Ermittlung des spezifischen Risikos Sensitivitäten Aggregation auf Portfolio ebene Ergänzung des FX-Risikos Visualisierung der Ergebnisse Risikoanalyse What-If-Analyse Algo Risk Application 1 Vgl. Risk Technology Rankings Vgl. (Aufgerufen am: ). Darüber hinaus wurde das Unternehmen zum führenden Anbieter von Risikomanagementsoftware vom Risk Magazine ausgezeichnet. 4

5 2.2 Inputdaten Jedes Risikomanagementsystem ist nur dann in der Lage, qualitativ hochwertige Kennzahlen zu produzieren, wenn die importierten (externen) Inputdaten (Markt-, Kurs-, Stammdaten) ebenfalls qualitativ hochwertig sind. Union Investment bezieht die eingesetzten Inputdaten aus der zentralen Datenquelle Asset Control 3, die eine umfangreiche Qualitätssicherung und eine Informationskonzentration von mehreren Providern betreibt. Daneben existiert eine zusätzliche Einheit, die sich speziell mit der Stammdatenpflege befasst. Auf diese Weise erhält man eine große Markt- und Finanzinstrumentenabdeckung, die individuell an die Systemanforderungen angepasst werden kann. Die daraus produzierten Ergebnisse durchlaufen konsistent alle Produktionsstufen, bis sie in einer zentralen Datenbank (Fonds Data Warehouse, FDWH) historisiert werden. 4 Abbildung 2-2: Struktur des Datenhaushalts Markt-/Kursdaten Stammdaten Asset Control Qualitätsgesicherter Datenhaushalt Risikokennzahlen Reporting Historisierung FDWH zusätzliche Analysen Kennzahlen 2.3 Qualitätssicherung der Risikokennzahlen Damit die qualitätsgesicherten Inputfaktoren in der Wertschöpfungskette zu einem Output mit höchstem Standard beitragen können, wird in der Produktionsstufe Risikokennzahlen eine zusätzliche Qualitätssicherung betrieben. So werden im Rahmen der gesetzlichen Forderung nach einer stetigen Marktrisikoüberwachung 5 bei Union Investment die produzierten Risikokennzahlen täglich auf ihre Validität von einer dem Portfoliomanagement organisatorisch unabhängigen Einheit (Risikocontrolling) überprüft und die Einhaltung ihrer Limite kontrolliert. Hierzu wurde speziell eine Lösung 6 konzipiert, die es erlaubt, auf zwei Ebenen (Instrumenten-, Fondsebene) gleichzeitig zu validieren und den spezialisierten Wissensstand aus der Risikomessung gezielt und zeitnah in die Kennzahlenproduktion (Reporting) einzubinden. 3 Asset Control bedient sich des qualitätsgesicherten Datenpools der DZ Bank. 4 Daten sind abrufbar über: https://fin.union-investment.de/uin/login 5 Vgl. 51 Abs Riskcockpit, KZA-Tool. 5

6 3. Risikomethodik Aufgrund der Vorschriften in der Verordnung über Risikomanagement und Messung beim Einsatz von Derivaten in Sondervermögen nach dem Investmentgesetz (Derivateverordnung, DerivateV) darf das Marktrisikopozential durch den Einsatz von Derivaten und Finanzinstrumenten mit derivativer Komponente höchstens verdoppelt werden. 7 Im Folgenden wird auf die Erfüllung dieser Anforderung eingegangen und gezeigt, welche Methoden und Risikomodelle 8 in der Risikomessung dafür verwendet werden. 3.1 Marktrisiken Gemäß 12 Abs. 1 DerivateV [ ] sind nicht nur unerhebliche Marktrisikofaktoren 9 [in der Marktrisikomessung] [ ] zu berücksichtigen. Deshalb werden bei Union Investment Marktrisiken über diverse Risikofaktoren gemessen und im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation (MC-Simulation) risikotechnisch bewertet. 10 Risikofaktoren sind dabei Aktien, Indizes, Wechselkurse, Fonds 11, Sector-Rating Spreads (1y - 30y) und Zinsstützstellen im Bereich von 1d bis 50y. Die Verwendung dieser Risikofaktoren erfolgt über die individuelle Funktionsbeziehung der Risikofaktoren zu den einzelnen Finanzinstrumenten und wird in der Risikoquantifizierung auf zwei Wegen berücksichtigt: 1. Im Rahmen der Monte-Carlo-Simulation (VaR, Kapitel 3.4) 2. Im Rahmen von individuellen Szenarien (Stresstests, Kapitel 3.5) Bei einer MC-Simulation werden die einzelnen Finanzinstrumente täglich simuliert und vollumfassend neu bewertet. So werden die geschätzten Eigenschaften, Volatilität und die Zusammenhänge zwischen Risikofaktoren (Korrelation) in einem Portfolio vollständig erfasst und auch die nicht linearen Auszahlungsprofile von derivativen Instrumenten berücksichtigt. Im Rahmen von Stresstests werden die Finanzinstrumente dagegen über unterschiedlich definierte Szenarien ausgelenkt und neu bewertet. Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist die Berücksichtigung von Ereignissen, die gewöhnlich an den Enden der Verteilungen liegen und daher über eine kleine Eintrittswahrscheinlichkeit mit einer großen Auswirkung verfügen. 7 Vgl. 51 Abs. 2 InvG. 8 Diese sind somit im Sinne des 1 Abs. 13 KWG geeignet, den potenziellen Risikobetrag für das Marktrisiko zu messen, wenn die Vorschriften der DerivateV damit erfüllt werden, vgl. 10 DerivateV. 9 Dies sind beobachtbare ökonomische Faktoren, deren Wertveränderung eine Veränderung des Portfoliowertes herbeiführen kann. 10 Volatilitätsrisiken werden im Rahmen von Stresstests gemessen. 11 Nach Einführung der Zielfondsauflösung (Release 1.2.3) zählen dazu nur noch Fremdfonds. 6

7 Abbildung 3-1: Ablauf der Monte-Carlo-Simulation Aktienkursrisiken Volatilitätsrisiken Risiko faktoren Zinsstrukturrisiken Währungsrisiken Spreadrisiken Rohstoffkursrisiken Simulationen Cholesky- Zerlegung Finanzinstrumente Zeitreihenmodellierung Varianz- Kovarianz-Matrix Markt-/ Kursdaten Stammdaten Bond Aktie Option Full Valuation Portfolio 1 Portfolio 2 Portfolio 3 7

8 3. Risikomethodik 3.2 Finanzinstrumente Bevor in unterschiedliche Finanzinstrumente investiert werden kann, muss sichergestellt werden, dass die Risikobewertung dieser Instrumente möglich ist. 12 Aktuell stehen uns mehr als 167 Typen der Finanzinstrumente und 111 Kennzahlen zur Verfügung. Insgesamt kann also ein sehr breites Universum von Finanzinstrumenten und damit zusammenhängenden Kennzahlen abgebildet werden. 13 Aufgrund dieser vorhandenen Ressourcen und einer unabhängigen Klassifizierung der Finanzinstrumente ist es deshalb auch möglich, komplexe derivative Finanzinstrumente zu zerlegen und ihr Risiko zu messen: Abbildung 3-2: Risikoabbildung in der RiskWatch Bausteine eines Bonuszertifikats mit Pay-Off-Funktion (rechts) Synthetisches Finanzinstrument Bonuszertifikat Bonuszahlung Bonus- Barriere Long Call einer Low Strike Option Performance Long Put (Down & Out) einer Knock-Out Option Price Underlying 12 Dafür ist die Berücksichtigung der Bedingungen für das Risikocontrolling notwendig, die den Umfang der vorhandenen Risikofaktoren und die risikotechnische Bewertung der Finanzinstrumente (Instrumentenmodelle) betreffen. Des Weiteren ist eine Erwerbbarkeitsprüfung im Vorfeld der Investition von der Abteilung Risikocontrolling durchzuführen. 13 Sollte mit dem vorhandenen Setup keine technische Abbildung ermöglicht werden, kann ein New Instrument Process (NIP) initiiert werden, der eine Erweiterung des Spektrums der Finanzinstrumente herbeiführt. 8

9 3.3 Schätzmethoden Für den Monte-Carlo-VaR werden die historischen Eigenschaften der Risikofaktoren, das Schwankungspotenzial (Varianz, Volatilität) und der lineare Zusammenhang zwischen den Risikofaktoren (Kovarianz, Korrelation) mittels eines gleichgewichteten, gleitenden Schätzers (Moving Average) modelliert und in der Varianz-Kovarianz- Matrix (VCV) abgelegt. 14 In der Diagonale der VCV befindet sich die Variabilität der Risikofaktoren, und außerhalb davon befinden sich die Zusammenhänge zwischen den Risikofaktoren. Für die Aktiensensitivitäten (Beta) wird dagegen ein exponentiell gewichteter Schätzer auf Basis von Wochendaten (Freitagsdaten) verwendet. Tabelle 1: Parametrisierung der Schätzmethoden Risikoparameter Zeitreihenmodell Gewichtung Historienlänge Periode Varianz, Volatilität, Kovarianz, Korrelation Moving Average (MA) gleichgewichtet 1 Jahr täglich Beta Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) exponentiell (Decayfaktor = 0,99) 3 Jahre wöchentlich 3.4 Value at Risk Der Value at Risk (VaR), auch Money at Risk genannt, weist unter Verwendung eines bestimmten Konfindenzniveaus (99%-Quantil) den maximalen Verlustbetrag aus, der unter normalen Marktbedingungen für die angenommene Haltedauer (10 Tage) nicht überschritten wird. 15 Die Berechnung des Ex-ante-VaRs erfolgt bei Union Investment mithilfe eines Simulationsansatzes (Monte- Carlo, MC) 16, der in Szenarien das zukünftige Verhalten des Portfolios simuliert. Auf diese Weise wird das geschätzte Verhalten der Risikofaktoren (Volatilität) täglich und vollständig in den modellierten Preis der Finanzinstrumente transformiert (Full Valuation). So erhält man täglich eine potenzielle (marginale) Verteilung der Instrumente, die in den Portfolien über den geschätzten Zusammenhang zwischen den Risikofaktoren (Korrelation) verfügt. Mit dieser Methodik ist es möglich, die Risiken beliebiger Finanzinstrumente flexibel zu modellieren und in einem Portfolio die Diversifikationsmöglichkeiten darzustellen. 17 Die Methodik für die Schätzung des Aktien- und Renten-VaRs erfolgt auf unterschiedliche Weise und kann problemlos in die MC-Simulation eingebunden werden, da die Architektur der Szenariogenerierung die Kombination beliebiger Komponenten zulässt und so die Risikomodellierung flexibel gestaltet werden kann. 14 Grundsätzlich besteht in der Algo Suite auch die Möglichkeit, unterschiedliche Zeitreihenmodelle mit einer exponentiellen Gewichtung für die VaR-Ermittlung einzusetzen, die nach einer gesetzlichen Novellierung eventuell notwendig werden könnten. Nach aktueller Auslegung der Anforderung der DerivateV ( 11 Abs. 2) muss die Halbwertszeit (Balancepoint) der Zeitreihen bei mindestens 6 Monaten liegen. Bei Verwendung einer einjährigen Historie kann diese Anforderung aktuell nur mit einer Gleichgewichtung der Zeitreihe erreicht werden. 15 Die hier angegebenen Parameter, Quantil, bzw. das Konfidenzniveau und die Haltedauer resultieren aus der Anforderung der DerivateV ( 11). 16 Die Simulation erfolgt über einen Simulationsschritt und gilt als die best-practice-methode für die Ermittlung des VaRs, der die Marktrisiken messen soll, vgl. Reynolds (2001). 17 Die Modellgüte wird permanent im Rahmen eines Backtestings überprüft und die Ergebnisse davon regelmäßig an die BaFin kommuniziert. 9

10 3. Risikomethodik Aktienmodell Für die Risikomessung (VaR) der Finanzinstrumente Aktien stehen uns 30 unterschiedliche Risikofaktoren zur Verfügung: 10 makroökonomische Risikofaktoren 6 Regionen-Indizes 10 Sektor-Indizes 4 Investmentstyle-Indizes Auf diesem Wege kann das risikotechnische Verhalten von Aktien, ausgehend von der Arbitrage-Pricing-Theorie 18, über eine multivariate Zeitreihenregression und ihre Sensitivität (Beta) gegenüber den 30 Risikofaktoren (f n ) modelliert werden: 19 Vereinfacht setzt sich das Risiko der Aktien in dem Multifaktormodell aus dem systematischen (Sensitivität) und dem unsystematischen (emittentenbezogenen ) Anteil zusammen, ergänzt durch das Wechselkursrisiko. Mit dieser Vorgehensweise erhält man ein Modell, das die Risiken der Aktien konsistent mit einer hohen Güte modelliert, 20 und beschränkt so die VCV-Matrix im Rahmen der MC-Simulation nur auf die hier verwendeten Risikofaktoren. Das Modell wird zudem sowohl für die Steuerung und Konstruktion der Portfolien als auch im Risikocontrolling einheitlich eingesetzt. 18 Vgl. Ross (1976). 19 Die Anzahl der tatsächlich verwendeten Risikofaktoren beträgt bei jeder Aktie 16, da aus den Regionen- und Sektor-Indizes immer nur ein Faktor verwendet wird. 20 Die hohe Güte des Risikomodells von Union Investment wurde mehrmals durch interne (Revision) und externe Überprüfungseinheiten (KPMG, 1 Plus i) bescheinigt. 21 Hierbei handelt es sich um einen stochastischen Prozess, der das kurzfristige Verhalten der Zinsen simuliert, vgl. Rinne, Specht (2002) S.164 ff., H. P. Deutsch (2008) S. 29, 581 ff. 22 Häufig wird das Verhalten der Zinsen über längeren Zeitperioden mit mean-reversion Eigenschaften abgebildet. In unserem Fall modellieren wir die absoluten täglichen Zinsänderungen und können so aufgrund der erzeugten Stationarität der Zinsen das Risiko der Zinsen abbilden. 23 Zusätzlich dazu steht uns eine Vielzahl von CDS-Kurven zur Verfügung, die für die Bewertung von strukturierten Produkten herangezogen werden können. 24 Der investmentrechtlich geforderte Grundsatz der Risikomischung nach der 5/10/40-Regel für richtlinienkonforme Spezialfonds mindert grundsätzlich die Gefahr von spezifischen Risiken, die nicht über die zugeordnete Zins-Spread-Kurve erfasst werden können. 10

11 3.4.2 Rentenmodell Das Risikopotenzial der Rentenpapiere, bestehend aus Zins- und Spreadänderungsrisiken, wird über die Verwendung der originären Risikofaktoren regressionsfrei in der Weise ermittelt, dass für das zukünftige Verhalten der Zinsänderung eine Brown sche Bewegung 21 unterstellt wird, die sich direkt auf die simulierte Barwertermittlung (Preise) dieser Finanzinstrumente auswirkt. 22 Bei der MC-Simulation werden deshalb die absoluten Differenzen dieser Risikofaktoren mit unterschiedlichen Laufzeiten und Ratings simuliert: 23 Tabelle 2: Risikofaktoren für verzinsliche Finanzinstrumente Risikofaktor Sektor Marktsektor Laufzeit Ratings Bond-Spreads Government Bonds Government 24 1y - 30y AAA - BB Emerging Markets 1y -10y AA - B Covered Pfand/Jumbo 1y -10y AAA Corporate Bonds Auto/Transport AA - B Banks Food/Retail/Consumer Chemicals Composites Industrials Insurance Media Telecom/tel. Equipment Utilities AAA - BB AA - BB AAA - BBB AAA - CCC AA - BB AAA - BBB A,BBB A - B AAA - BB Zinsen Swaps 1d - 50y Inter-Banken 1d -1y Im Zuge der Bewertung der MC-Simulationen werden dann die einzelnen zugeordneten Zins-Spread-Kurven der Rentenpapiere so lange auf den Marktpreis justiert, bis es keine Abweichung des simulierten Preises zu dem tatsächlichen Marktpreis mehr gibt. Diese adjustierten Rentenpreise werden dann im Rahmen der MC- Simulation mal mit den geschätzten Eigenschaften (Volatilität, Korrelation) ausgestattet und simuliert. Die Bestimmung des VaRs erfolgt dann über die Auszählung des 99 %-Quantils aus der Simulation. Auf diesem Wege wird das Zins- und Spreadänderungsrisiko mit Berücksichtigung der Korrelation zwischen den beiden Risikofaktoren modelliert. Zusätzlich dazu erfolgt die Erfassung der Kreditrisiken über den Einsatz von diversen Szenarioanalysen. 24 Aufgrund der Schuldenkrise im Euroraum wurde der Spreadentwicklung zuletzt besondere Aufmerksamkeit gewidmet und erkannt, dass eine Anpassung des Risikomodells eine differenziertere Risikomodellierung der Zinskurven im Euroraum erfordert. Daher wurde das bestehende Universum der vorhandenen Zinskurven um PIIGS-Staaten erweitert. 11

12 3. Risikomethodik 3.5 Stresstest Das Auftreten extremer Ereignisse auf den Finanzmärkten hat gezeigt, dass die von den Marktteilnehmern erwarteten Schwankungen (Volatilitäten) deutlich überschritten werden können. Mithilfe von Stresstests werden solche potenziellen Marktkonstellationen analysiert. Ein Stresstest ist ein Werkzeug aus der Szenarioanalyse, in dem über eine unterschiedlich definierte Veränderung verschiedener Risikofaktoren und ihrer Interdependenzen untereinander (historische Szenarien) das Portfolio in diversen Krisenszenarien vollständig neu bewertet wird, um eine potenzielle Wertveränderung des gestressten Portfolios zu erhalten. Abbildung 3-3: ARA -Stresstestergebnis aus Szenarien der DerivateV (links) und Ergebnis aus einer Zinsstrukturänderung bei Anleihen des Fonds 12

13 So wird mittels ein- bzw. multidimensionaler Stresstest-Szenarien die Identifikation von außergewöhnlichen Verlusten und die Entwicklung von Handlungsstrategien ermöglicht, die für das Risikomanagement notwendig sein könnten. Für die Definition solcher Szenarien benötigt man keine Annahmen und kann so auf bereits aufgetretene (realisierte) oder vordefinierte Ereignisse zurückgreifen: Tabelle 3: Basel II, IFRS, Stress diverser Risikofaktoren Szenarioeigenschaften Szenariotyp Berücksichtigte Risiken Berücksichtigung der Korrelation Vordefiniert, eindimensional Basel II, IFRS, Stress diverse Risikofaktoren Keine Korrelation Vordefiniert, multidimensional Realisiert, eindimensional Veränderung der Zinsstrukturen 25 Worst-Case (DerivateV) Aktienkurs-, Spread-, Zins-, Volatilitäts-, Währungs-, Rohstoffpreis-, Zinsstrukturänderungsrisiken Annahme der vollständigen Korrelation Annahme der vollständigen Korrelation bei der Ergebnisermittlung Realisiert, multidimensional Historisch Verwendung historischer (impliziter) Korrelationen 25 Hierzu zählen Veränderungen der Zinsstrukturkurven in Form von Parallelverschiebungen, Drehungen (Versteilerung, Verflachung) und gegenläufigen Entwicklungen zwischen den Enden der Zinsstrukturkurven. 13

14 4. Front-End-Applikation Um von den bisher beschriebenen Methoden im täglichen Fondsmanagement zu profitieren und Marktrisiken managen zu können, benötigt man eine unternehmensweite, einheitliche Applikation. Diese sollte die produzierten Risikoergebnisse täglich, flexibel und strukturiert visualisieren können. Aus diesen Gründen wird bei Union Investment eine webbasierte Anwendung, Algo Risk Application (ARA, Version 2.4.2) einheitlich im Risikocontrolling und dem Portfoliomanagement eingesetzt. Damit wird ein konsistentes und unternehmensweites Verständnis der eingegangenen Marktrisiken ermöglicht. Nur so ist das Management der absoluten und relativen Risiken der Fonds auf Basis von zahlreichen Kennzahlen für einen aktiven Assetmanager praktikabel. Täglich ermittelte Ergebnisse der gemessenen Risiken können mithilfe dieser Applikation flexibel an die Eigenschaften der Fonds und Wünsche der Investoren in Form von individuellen Reports angepasst werden. Zusätzlich verfügt diese Anwendung über folgende Funktionen/Eigenschaften: Simulation von Portfolioumstrukturierungen (What-If-Funktion) Intra-Day Zielfondsauflösung Vollauflösung der hochkapitalisierten Indizes indikative Risikoanalysen für unterschiedliche Allokationen der Fonds manueller Wechsel der Investorwährung manuelle Eliminierung des Wechselkursrisikos Auswahl individueller Stresstests individuelle Reports, Variablen und Portfoliogruppierungen 4.1 Risikomessung Risiken können gemessen werden in Form von: Exposures Volatilitäten szenario-basierten VaRs Sensitivitäten (Duration, Beta, Greeks) Stresstests 14

15 Darüber hinaus können in der Front-End-Applikation diverse Allokations- und Konzentrationsübersichten der Portfolien und daraus resultierender Risikobeiträge auch in Form eines speziellen VaRs 26 erstellt werden: Abbildung 4-1: Risikozerlegung (VaR) nach Ländern Abbildung 4-2: Risikoaufteilung nach Währungen (oben) und Finanzinstrumenten (unten) 26 Hierbei wird der Portfolio-MC-VaR analytisch nach seinen durchschnittlichen Positionsbeiträgen zerlegt. Man erhält hiermit die Risikobeiträge der einzelnen Positionen am gesamten Portfolio-VaR. Diese Kennzahl (Decomposition-VaR) ist ein Harrell-Davis-Schätzer, der die Sensitivität gegenüber den Gewichten aus den einzelnen Positionen beschreibt, vgl. dazu Mausser (2001). 15

16 4. Front-End-Applikation Abbildung 4-3: Aufteilung des Exposures nach MSCI-Sektoren 4.2 Relative Risikomessung Relative Risiken werden in der Front-End-Applikation mithilfe des Ex-ante Tracking Errors (TE) erfasst aus einem Renditevektor zum Zeitpunkt der Risikomessung t und einer Kovarianzmatrix: Diese Risikokennzahl beschreibt die potenzielle Abweichung (Standardabweichung) der aktiven Rendite zu einer zum Portfolio definierten Benchmark, also das aktive Risiko. 27 Aufgrund der Vollauflösung der Indizes und der eingesetzten TE-Methoden sind deshalb Allokations- (1), Selektions- (2) oder Interaktionsabweichungen (3) ersichtlich und werden entsprechend in der TE-Messung vollständig erfasst. 28 Abbildung 4-4: Bestandteile der TE-Messung = Vollständige Erfassung 27 Vgl. H. P. Deutsch (2008) S Aufteilung des TE richtet sich nach dem BHB-Model von Brinson et al., vgl. Spaulding (2003), Chapter 3. Es gilt: TE = Allokationsrendite + Selektionsrendite + Interaktionsrendite. 16

17 Zusätzlich wird eine Zerlegung des TE nach seinen Beiträgen ermöglicht (Contribution to Tracking Error): Abbildung 4-5: Zerlegung des TE nach Sektoren (links) und aktives Exposure bei Währungen (rechts) In Kombination mit der What-If-Funktion können so verschiedene Risikoprofile relativ zur Benchmark simuliert werden: Abbildung 4-6: Veränderung des aktiven Länderexposures und dadurch bewirkte TE-Anhebung (rechts) 17

18 5. Weiterentwicklungen Damit das eingesetzte Risikomanagementsystem permanent weiterentwickelt und der Umfang der verarbeiteten Finanzinstrumente erweitert werden kann, wurde im Risikocontrolling dafür ein kurzfristiger Releaseturnus etabliert. Darüber hinaus wurde ein Prozess entwickelt, der die permanente Validierung und die daran anschließende Weiterentwicklung der Methoden, Modelle und Instrumentenmodelle sicherstellt. Die Software von Algorithmics befindet sich seit 2005 im Einsatz im Risikocontrolling. Seit 2009 wird die Front-End-Applikationen (ARA ) auch im Portfoliomanagement aktiv eingesetzt. Im Zuge dieser Erweiterung des Nutzerkreises sind weitere Funktionalitäten für das Portfoliomanagement geplant. So gehört hierzu ein Optimizer, vollständig integriert in die ARA, der die Optimierung des Portfolios unter unterschiedlichen Funktionen (Minimierung des Risikos, Minimierung des TE, Minimierung der Länderrisiken unter Renditeaspekten usw.) betreibt. Weiterhin ist ein Limitmonitor geplant, der eine individuelle Limitierung der Risiken in der Front-End-Applikation erlaubt, gekoppelt an eine Warnmeldesystematik. Für eine geplante Erweiterung der einsetzbaren Finanzinstrumente besteht seit Jahren bei Union ein New Instrument Process (NIP). Um an dieser Stelle eine flexible Verarbeitung der Finanzinstrumente zu erreichen, ist zusätzlich eine eigene Bibliothek für die Bewertung der Finanzinstrumente geplant. 18

19 Literaturverzeichnis Deutsch, Hans-Peter (2008): Derivate und Interne Modelle, Schäffer-Poeschel Verlag Mausser, Helmut (2001): Calculating Quantile-based RiskAnalytics with L-estimators in ALGO RESEARCH QUARTERLY VOL. 4, NO. 4 DECEMBER 2001 (http://www.algorithmics.com/en/media/pdfs/arq_4-4_l-estimators.pdf) Reynolds, Diane (2001): A Framework for Scenario Generation in ALGO RESEARCH QUARTERLY VOL. 4, NO. 3 SEPTEMBER 2001 (http://www.algorithmics.com/en/media/pdfs/algo-nf0905-fsr05sept.pdf) Rinne, Horst; Specht, Katja (2002): Zeitreihen: Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose, Vahlen Verlag Ross, Stephen (1976): The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing in: Journal of Economic Theory, S Spaulding, David (2003): Investment Performance Attribution, McGraw-Hill; 1st edition 19

20 Ihre Kontaktmöglichkeiten Union Investment Institutional GmbH Wiesenhüttenstraße Frankfurt am Main Telefon Telefax (jeweils 0,09 Euro pro Minute aus deutschem Festnetz, max. 0,42 Euro pro Minute aus deutschen Mobil funknetzen) Stand aller Informationen, Darstellungen und Erläuterungen: 15. Oktober 2010, soweit nicht anders angegeben

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