Evaluation von Risikomodellen

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1 Evaluation von Risikomodellen Über die Pflicht zum echten Mehrwert Erstellt für: DKF 2015, München 5. Mai 2015

2 Agenda 1 Vorstellung 2 Motivation 3 Das ideale VaR-Modell 4 Testverfahren 5 Implikationen für die Praxis 6 Ausblick 2

3 Vorstellung Tätigkeit an der Schnittstelle von Wissenschaft und Praxis Themengebiete Statistische Rechenkerne Risiko- & Kapitalanlagemanagement Statistische Beratung Fokus auf Finanzsektor Referenzen (Auswahl) Prof. Dr. Daniel Ziggel - Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre insbesondere Wirtschaftsmathematik und Statistik an der FOM Hochschule für Oekonomie und Management - Seit Gründung (2010) geschäftsführender Gesellschafter der quasol GmbH - Forschungsschwerpunkte: Modellierung von Hochfrequenzdaten Portfoliooptimierung & Strukturbrüche Schätzung von Zinsstrukturkurven VaR-Messung/-Backtests 3

4 Agenda 1 Vorstellung 2 Motivation 3 Das ideale VaR-Modell 4 Testverfahren 5 Implikationen für die Praxis 6 Ausblick 4

5 Risikomessung Der VaR ist Pflicht und Standard für Finanzinstitute VaR ist Pflicht Aufsichtsrechtliche Verpflichtung Basel DerivateV Solvency II 1 / 10 Tag(e) 20 Tage 1 Jahr 99% 99% 99,5% Beispielhafte Übersicht zu regulatorischen Verpflichtungen zur Risikomessung und Modellevaluation. VaR ist Standard Modellwahl ist frei Standard zur Risikomessung Verwendung eigener Risikomodelle Solvency II, Artikel 124 Validierungsstandards Die Versicherungs- und Rückversicherungsunternehmen verfügen über einen regelmäßigen Modellvalidierungszyklus ( ). Der Modellvalidierungsprozess umfasst ein wirksames statistisches Verfahren für die Validierung des internen Modells ( ). 5

6 Evaluation* Der VaR ist dennoch zumeist ein ungeprüfter Standard * Ziggel, D., Bergmann, C. (2014): Backtest Attribution Evaluierung von VaR-Modellen, Risiko Manager, 14/2014,

7 Konsequenz Die Qualität des VaR kann oft nicht eingeschätzt werden Zwischen VaR-Modellen bestehen oft große Unterschiede Formale Backtests zur Evaluation werden nur sehr selten eingesetzt Die Qualität der VaR-Modelle bleibt oft ungeprüft 7

8 Agenda 1 Vorstellung 2 Motivation 3 Das ideale VaR-Modell 4 Testverfahren 5 Implikationen für die Praxis 6 Ausblick 8

9 Theorie Folgende Eigenschaften muss ein valides VaR-Modell besitzen Sei: Dann: Die Anzahl der VaR-Verletzungen muss zum VaR-Niveau passen. Die Verteilung der Überschreitungen muss gleichmäßig sein (keine Cluster-Bildung). 9

10 Beispiel Visualisierung der VaR-Schätzungen und tatsächlichen Renditen 10

11 Agenda 1 Vorstellung 2 Motivation 3 Das ideale VaR-Modell 4 Testverfahren 5 Implikationen für die Praxis 6 Ausblick 11

12 Literaturüberblick Kurze Übersicht zu verschiedenen (älteren) Testverfahren Testverfahren Testidee Vorteile Nachteile Christoffersen (1998) χ 2 - Test Intuitiv Schlechte Power Nur 2-seitig Candelon et al. (2011) Orthonormale Polynome Gute Power Komplex Nur 2-seitig Christoffersen und Pelletier (2004) Exponentialverteilung Intuitiv Schlechte Power Nur Prüfung auf Cluster Basel-Ampel (1996) Zähle Anzahl an Ausreißern Intuitiv Schlechte Power Unflexibel Verteilung wird nicht geprüft Schlechte Modelle werden belohnt 12

13 Backtests* Zwei neue Tests prüfen formal die notwendigen Eigenschaften Stimmt die Anzahl der Überschreitungen? Sind diese gleichmäßig verteilt? Mit: * Ziggel, D., Berens, T., Weiß, G.N.F., Wied, D. (2014): A New Set of Improved Value-at-Risk Backtests, Journal of Banking & Finance, Vol. 48,

14 Erweiterung* Inzwischen existieren auch multivariate Backtests Ist die Anzahl der Ausreißer im Schnitt korrekt? Sind VaR-Schätzungen untereinander abhängig? * Wied, D., Weiß, G.N.F., Ziggel, D. (2015): Evaluating Value-at-Risk Forecasts: A New Set of Multivariate Backtests, Working Paper, TU Dortmund. 14

15 Agenda 1 Vorstellung 2 Motivation 3 Das ideale VaR-Modell 4 Testverfahren 5 Implikationen für die Praxis 6 Ausblick 15

16 Zahlenbeispiel Anwendung der Tests auf reale VV-Portfolios Portfolio %-Anteil von VaR-Überschreitungen 7,6% 7,6% 8,4% 9,2% Bär These: Die Anzahl ist nicht korrekt 0,065 0,073 0,023 0,004 These: Die Verteilung ist nicht korrekt 0,000 0,008 0,025 0,010 %-Anteil von VaR-Überschreitungen 1,2% 2,0% 1,2% 1,6% Bulle These: Die Anzahl ist nicht korrekt 0,003 0,013 0,001 0,007 These: Die Verteilung ist nicht korrekt 0,424 0,545 0,428 0,204 %-Anteil von VaR-Überschreitungen 4,4% 4,8% 4,8% 5,4% Gesamt These: Die Anzahl ist nicht korrekt 0,538 0,807 0,914 0,627 These: Die Verteilung ist nicht korrekt 0,003 0,034 0,004 0,001 Erläuterungen: Datenbasis sind 250 VaR-Forecasts für einen Bären- und einen Bullenmarkt ( bzw ) und deren Kombination (500 Forecasts). Schätzung des VaR zu einem Level von 5% für einen Tag mit historischen Simulationen (250 Tage zur Kalibrierung). Sehr signifikant Signifikant Wenig signifikant Nicht signifikant 16

17 Simulationsstudie Anwendung verschiedener Testverfahren auf Labordaten 17

18 Fehlersuche* Suche nach Ungenauigkeiten im Modell * Ziggel, D., Bergmann, C. (2014): Backtest Attribution Evaluierung von VaR-Modellen, Risiko Manager, 14/2014,

19 Agenda 1 Vorstellung 2 Motivation 3 Das ideale VaR-Modell 4 Testverfahren 5 Implikationen für die Praxis 6 Ausblick 19

20 Ausblick Überblick zu laufenden Forschungsprojekten Thema Inhalt Status Geplante Fertigstellung Backtesting Issues Einfluss praktischer Fallstricke auf Backtests Gestartet Q Backtests für den Expected Shortfall Erweiterung der Testmethodik auf den Expected Shortfall (Fundamental Review of the Trading Book) Offen - 20

21 Kontakt Prof. Dr. Daniel Ziggel Geschäftsführer Vanessa Peters Geschäftsführerin Rechtsanwältin quasol GmbH Hauptstraße 5b Hünxe 02064/

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