Erhebung granularer Kreditdaten Analytical Credit Datasets (AnaCredit)

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1 Erhebung granularer Kreditdaten Analytical Credit Datasets (AnaCredit) Informationsveranstaltung zu AnaCredit am 20. Mai 2015 im Hause der Deutschen Bundesbank

2 1. Informationsveranstaltung zu AnaCredit am 20. Mai 2015 im Hause der Deutschen Bundesbank; Begrüßung und Einführung

3 1. Ansprechpartner in der Bundesbank Ingo Techet, Statistik S17, Gesamtprojektleiter AnaCredit Bundesbank Dr. Jürgen Krelaus, Statistik S42, Technische Projektleitung AnaCredit Bundesbank Michael Ritter, Bankenaufsicht B42, Leiter der Hauptgruppe Groß- und Millionenkreditwesen, Beteiligungsmeldewesen, Institutsdatenbank Stefan Brunken, Statistik S16, Europakoordination des Zentralbereichs, Statistics Committee (STC)-Mitglied und Chairman der Working Group on Securities Statistics AnaCredit-Team S17 der Bundesbank Sebastian Grünberg Nathalie Hock Martin Nissen Dr. Sigrid Röhrs Giuseppe Zuccala Seite 3

4 2. AnaCredit-Verordnung: Umfang der Meldung, Betroffene

5 2.1. Kreis der Meldepflichtigen nach derzeitigem Entwurf Kreditgeber Meldepflichtige der Stufe I (ab Januar 2018 / Januar 2018) 1 : Kreditinstitute ( credit institutions nach CRR) Meldepflichtige in Stufe II (ab Juli 2019 / März 2019) Auf individueller Basis: Einlageninstitute, welche nicht Kreditinstitute sind ( deposit-taking corporations other than credit institutions nach EU No 1071/2013) Auf konsolidierter Basis: Muttergesellschaften von significant supervised groups ((EU) No 468/2014) Meldepflichtige in Stufe III (ab September 2020 / Juni 2020) Auf konsolidierter Basis: Muttergesellschaften von less significant supervised groups ((EU) No 468/2014) Darüber hinaus mögliche Meldepflichtige: Other financial corporations providing credit (ESCB Statistics Committee bis Ende 2018) Seite 5 1 (Implementierung / Referenzperiode)

6 2.2. Einzubeziehende Geschäfte und Kreditnehmer (akt. Entwurf) Zu melden sind Stufe I Buchkredite Einlagen All commitments to lend embedded in the contract hosting the deposit or loan Stufe II Finanzderivate Other Accounts Receivable Außerbilanzielle Posten Kontrahent Juristische Person nichtanonymisierte Datenübertragung Stufe III anonymisierte Datenübertragung an die EZB Wohnungsbaudarlehen (an Privatpersonen) Kredite, die keine Konsumentenkredite sind und nicht zum Hauskauf dienen, sofern an Einzelkaufleute und Personengesellschaften Seite 6

7 2.3. Meldegrenzen nach derzeitigem Entwurf Meldegrenzen (weitere Änderungen möglich) Auf individueller Basis je Kreditnehmer (Summe aller von AnaCredit erfassten Einzelkredite und außerbilanziellen Verpflichtungen) 100 je Kreditnehmer bei Vorliegen leistungsgestörter oder wertgeminderter Kredite Auf konsolidierter Basis je Kreditnehmer bei Institut ansässig in Meldemitgliedsstaat 1 Mio je Kreditnehmer bei Institut ansässig in Nichtmeldemitgliedsstaat 100 je Kreditnehmer bei Vorliegen leistungsgestörter oder wertgeminderter Kredite Seite 7

8 2.4. Meldefrequenz und Fristen nach derzeitigem Entwurf Vorgesehene Meldefrequenz Einmalig sowie bei Änderung z.b. für Stammdateninformationen Quartalsweise / monatlich je nach Attribut und Art der Meldung (auf individueller bzw. konsolidierter Basis) Fristen für die Weitergabe der Daten von der Bundesbank an die EZB; Meldungen an die Bundesbank innerhalb einer angemessenen Frist vorher Für monatlich erhobene Daten: 30 Werktage nach Ultimo des Meldemonats Für quartalsweise erhobene Daten: 15 Werktage nach den Stichtagen aus der Verordnung EU 680/2014 (11.02.; ; ; ) Seite 8

9 3. AnaCredit-Verordnung: Umsetzung in Deutschland durch die Bundesbank

10 3.1. Nationaler Zeitplan zur Implementierung Grundsatz: Frühere Implementierung als auf europäischer Ebene vorgesehen, soweit wichtige Gründe dafür sprechen Daten zu privaten Immobilienfinanzierungen sind von großer Bedeutung, insbesondere auch für die Finanzstabilitätsanalyse Siehe hierzu nachfolgende Darstellung des Zentralbereichs Finanzstabilität (F) Somit höchstwahrscheinlich Einbezug privater Haushalte vor Phase III (d.h. bereits vor 2020) Zeitlich vorgezogene Meldung weiterer Kreditnehmer und / oder Kreditarten auf nationaler Ebene möglich Ziel hierbei: Keine nationalen Interimslösungen, die nicht für die Zwecke einer granularen Datenerhebung verwendbar sind und deutlichen Zusatzaufwand für die Meldepflichtigen bedeuten könnten Seite 10

11 Exkurs (1): Datenanforderungen aus Finanzstabilitätsperspektive Mikrodaten für makroprudenzielle Zwecke?! Wohnimmobilien größte Anlageklasse privater Haushalte Meist fremdfinanziert (nicht so z. B. bei Aktien) Teilweise lange Intermediationsketten Vom Immobilienmarkt ausgehende Finanzkrisen i.d.r. tief und hartnäckig AFS prüft Notwendigkeit zusätzlicher Instrumente für Wohnimmobilienmarkt Datenverfügbarkeit kritisch zur Beurteilung der Risikolage zur Kalibrierung eines möglichen Instrumenteneinsatzes Zurzeit nur (Sonder)Umfragen Verbesserung Datenbasis nötig Wiederholte Sondererhebungen für alle Beteiligten unbefriedigend Seite 11

12 Exkurs (2): Datenanforderungen aus Finanzstabilitätsperspektive Deshalb Standardisierte Erfassung von Einzelkreditdaten (auf Haushaltsebene) wichtig zur Analyse der Verteilung von Risikoparametern (D(S)TI, LTV) Mittelwerte ggf. wenig informativ zur Früherkennung Minimierung des regulären Erhebungsaufwands für Kreditgeber Internationale Harmonisierung reduziert Aufwand für große Institute Ermöglicht objektive Vergleichbarkeit über Regionen bzw. Zeit Variablen Schwerpunkt auf routinemäßig erhobenen Daten (Einkommen, Darlehensvolumen, sonstige finanzielle Verpflichtungen des KN, Wert der Immobilie, etc.) Seite 12

13 3.2. Ausnahmeregelungen ( Derogations ) Verlängerte Implementierungsphase lt. Verordnung Grundsätzlich möglich für Institute, deren Kreditvolumen insgesamt nicht mehr als 2% des Gesamtbestandes in Deutschland ausmacht Ziel der Bundesbank: Keine Anwendung dieser Ausnahmeregelung; Grund: Jede Abweichung von einer Vollerhebung führt zu signifikanten Einschränkungen bei einer möglichen Ablösung bestehender, aggregierter Meldungen (z.b. Kreditnehmerstatistik) Seite 13

14 3.3 Stand der technischen Planung: Stamm- und Betragsdaten Einteilung von Projekt und späterem Verfahren in Stammdaten und Betragsdaten Es wird getrennte Meldungen für Stamm- und Betragsdaten geben: Das Stammdatenverfahren muss massentauglich ausgelegt sein, mit ihm steht und fällt die spätere Datenqualität Seite 14

15 3.3 Stand der technischen Planung: Konzept der Stammdaten-Erhebung Konzept: wie bisher im Mio-Kreditwesen Änderungsanzeigen oder Neumeldungen durch die Institute Qualitätssicherung in der Bundesbank Rückmeldung mit Bekanntgabe des in den Betragsdaten zu verwendenden Identifikators Neuerung: Elektronische Anzeige (Datei über Extranet) Im Regelfall schnelle, elektronisch verarbeitbare Rückmeldung Seite 15

16 3.3. Stand der technischen Planungen: Identifikation von Entitäten Nationale / Internationale führende Identifier Erstmeldung soll alle dem Institut bekannten IDs enthalten, die eine eindeutige Zuordnung ermöglichen (LEI, Bbk.-Identnummer, Handelsregister-Nr, Ust-Nr, etc.) Daraufhin vergibt oder wählt die Bundesbank eine führende ID, die ab dann genutzt werden soll genaue Systematik steht derzeit noch nicht fest Automatisierung der Stammdatenmeldungen absehbar Deutliche Ausweitung des Datenvolumens Seite 16

17 3.3 Stand der technischen Planung: Elektronische Einreichung und Quittierung Seite 17

18 3.3 Stand der technischen Planung: Parallelität zum derzeitigen Mio-Meldewesen Das Mio-Meldewesen bleibt zunächst bestehen Nur für Mio-relevante Kreditnehmer: Die Suchmaschine bleibt weiterhin nutzbar Doppelte Stammdatenanzeige in einer Anfangsphase Seite 18

19 4. Banking Data Dictionary und European Reporting Framework

20 4.1 Langfristiges Ziel: Datenintegration EZB-Rat (Dezember 2007): Collect data only once Status Quo: Vielzahl von unterschiedlichen Erhebungen Jede Erhebung konzentriert sich auf bestimmte Aspekte (z.b. Zinsstatistik nur Inlandsteil) Attribute aus verschiedenen Erhebungen oft nicht vergleichbar / kombinierbar Herausforderung für Meldepflichtige Überforderung der Datennutzer: Vorübergehendes Gremium: Groupe de Reflexion on the Integration of Statistical and Supervisory Data Ziel: Analyse des aktuellen Bestands an Erhebungen Entwicklung von Visionen, wie der aus Nutzersicht unbefriedigende Status Quo überwunden werden kann Verzahnung statistischer Erhebungen (BSI, MIR, SHSDB, ) Zusammenführung statistischer und bankenaufsichtlicher Daten Seite 20

21 4.2 Banking Data Dictionary (1) Gremium: Expert Group on Statistical and Banking Data Dictionary Aufgaben: Notenbanken wollen Meldesysteme der Banken verstehen Entwicklung eines Dokuments (Banking Data Dictionary), das folgende Beschreibungen enthält: Mögliches harmonisiertes Datenmodell ( Input Layer ) Transformationsregeln: Vom Input Layer zur Meldung Kein IT-Tool! Service für Banken, keine Verpflichtung zur Umsetzung! Bank Nationale Zentralbank Primärdaten Bank definiert Transformationsregelnieren Input Layer Bank, NZB und EZB defini- Meldung Transformations- regeln gemeinsam Banking Data Dictionary (BDD) Seite 21

22 4.2 Banking Data Dictionary (2) Position der Deutschen Bundesbank zum Banking Data Dictionary: Zu Beginn: Notwendigkeit für ein solches BDD besteht nicht Anordnungen, Richtlinien, FAQs und Rundschreiben deutsche Vorstufe eines BDD Auf europäischer Ebene Entwicklung eines BDD gewünscht Aus Bundesbank-Sicht: Nutzengewinn für Meldepflichtige durch Entwicklung eines BDD-Prototypen für AnaCredit Aktueller Stand: Erste Workshops fanden im April statt auch mit Teilnahme verschiedener europäischer Banken und Rechenzentren. Entwicklung eines BDD-Konzepts für AnaCredit Einhellig positive Rückmeldung aller Teilnehmer! Seite 22

23 4.2 Banking Data Dictionary (3) Informationen aus dem Input Layer CRR class exposure Risk weight AnaCredit Attribut aus "Credit Risk Table Inflows of Financial collateral exposures due to Exposure value adjusted value CRM Type of instrument X X X X X Currency X X X X Default status X X Credit assessment Short term credit assessment X X X Connected to a securitisation X X Instrument Inception date X Legal final maturity date X X X X Preferential risk weight X Credit conversion factor X Outstanding nominal amount X X X X Fair value X X X X Seite 23

24 4.2 Banking Data Dictionary (4) Vorteile für den Bankensektor: Einrichtung einer dauerhaften Arbeitsgruppe (EZB, NZB, Banken) Ein kleiner Arbeitskreis erarbeitet praktikable Lösungen für alle Effizienz: Weniger Zeiteinsatz nötig, um Verordnungen und Meldeanforderungen zu analysieren und zu implementieren Compliance: Vermeidung von Fehlern aufgrund falscher Interpretation von Verordnungen Erhöhtes Bewusstsein, Verständnis und Interesse für die Hintergründe, warum bestimmte Verordnungen eingeführt werden Seite 24

25 4.3 European Reporting Framework Gremium: Task Force STC/SSM Ziel: Abdeckung aller statistischen Reports (BSI, MIR, SHS, AnaCredit) in einer einheitlichen, stringenten Meldesystematik Angestrebtes Endergebnis: Abdeckung statistischer und bankenaufsichtlicher Anforderungen Bank Nationale Zentralbank EZB Primärdaten Input Layer European Reporting Framework ( ERF ) Secondary Layer Banking Data Dictionary Seite 25

26 5. Fragen und Anmerkungen der Teilnehmer

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!