News Aktuelles aus unserem Hause. > msggillardon - was ist neu? > Moderne Asset Allocation > Ganzheitliche Vertriebssteuerung

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1 News Aktuelles aus unserem Hause > msggillardon - was ist neu? > Moderne Asset Allocation > Ganzheitliche Vertriebssteuerung

2 Liebe Leserinnen, liebe Leser, Sie halten heute die erste Ausgabe der msggillardon.news in Ihren Händen. Ein vertrauter und doch zugleich neuer, ungewohnter Anblick. Die Zeitschrift kommt mit neuem Layout und neuem Namen daher. Genau wie wir: Aus der GILLARDON AG financial software und dem Geschäftsbereich Finanzdienstleistungen der msg systems ag ist die msggillardon AG geworden. Eins und eins ist mehr als zwei haben wir den Zusammenschluss der beiden Ursprungsunternehmen zu einem der führenden Anbieter von Lösungen für die Finanzbranche überschrieben. Mehr als zwei, weil wir unseren Kunden nun ein noch umfassenderes Angebots- und Lösungsspektrum aus einer Hand bieten können. Lesen Sie mehr über das neue Unternehmen msggillardon auf den folgenden Seiten. Die Themenvielfalt in diesem Heft gibt schon einen ersten Überblick über das erweiterte Portfolio unseres Unternehmens. Selbstverständlich werden wir auch bei msggillardon unsere marktführende Position in der Entwicklung, Bereitstellung und Integration von Standardsoftwarelösungen ausbauen. Unsere Autoren und Experten berichten objektiv und fundiert über aktuelle Themen, die die Finanzbranche bewegen, liefern Hintergrundberichte zu gesetzlichen Änderungen wie der Verbraucherkreditlinie und informieren Sie über Neuerungen aus unserem Hause. Und nun wünschen wir Ihnen eine interessante Lektüre der ersten msggillardon.news. Karl-Martin Klein, Peter Dietrich, Judith Jaisle und Stephan Schmid Vorstand msggillardon AG

3 Inhalt 03 Inhalt 04 msggillardon: > 2 Menschen beraten, Ideen realisieren Unternehmenssteuerung 08 Asset Allocation Bedeutung der Risikosicht und Benchmarkwahl 13 Marktpreisrisiko Auswirkung in der GuV 17 LGD-Modell Bausparkasse Schwäbisch Hall erhält IRBA-Genehmigung 18 Leistungsstörungskalkulation mit THINC Vertrieb und Kundenmangement 21 Ganzheitliche Vertriebssteuerung Produktmanagement und -kalkulation 23 Die neue Verbraucherkreditrichtlinie Einsatz von MARZIPAN Kernbankenlösung 26 Industrialisierung der Banken erschienen in der informationweek Ausgabe1, Einbindung von MARZIPAN Web in den Kreditprozess Wir über uns 34 Strategische Kooperation 35 Zertifizierungen 36 GILLARDON-Hausmesse 37 Rätsel 38 Veranstaltungen 3

4 > msggillardon msggillardon: > 2 msggillardon: > 2 - Aus der GILLARDON AG financial software und dem Geschäftsbereich Finanzdienstleistungen der msg systems ag entsteht der führende Anbieter von Lösungen für die Finanzbranche. Eins und eins ist mehr als zwei? Rein mathematisch betrachtet, kann diese Aussage nicht zutreffen in diesem Fall aber schon... Eins steht für die GILLARDON AG financial software. Die zweite Eins für den Geschäftsbereich Finanzdienstleistungen der msg systems ag. Zusammen bilden sie seit Anfang Oktober 2008 die msggillardon AG. Jung und doch schon etabliert Die msggillardon AG ist nicht einfach nur die Summe zweier bislang getrennt erfolgreich agierender Anbieter von Lösungen für die Finanzbranche. Es ist ein Unternehmen entstanden, das Finanzdienstleister ganzheitlich und umfassend unterstützt mit intelligenten und zukunftssicheren Lösungen. Ein ganz neues, junges Unternehmen und gleichzeitig doch schon so erfahren und seit langem am Markt etabliert. msggillardon deckt die gesamte Leistungskette ab angefangen beim strategischen und bankfachlichen Consulting, über die Entwicklung von Fach- und IT-Konzepten, Standardsoftware bis hin zur Implementierung von kundenindividuellen, maßgeschneiderten Softwarelösungen. Menschen beraten, Ideen realisieren Durch den Zusammenschluss verzahnen wir unsere finanzfachlichen und IT-technischen Kompetenzen noch enger und bieten unseren Kunden ein noch umfassenderes Angebots- und Leistungsspektrum als bisher und das nun aus einer Hand, begründet Karl-Martin Klein, Vorstandsvorsitzender der msggillardon AG, das Zusammengehen der GILLARDON AG financial software und des Geschäftsbereichs Finanzdienstleistungen der msg systems ag zu einem Unternehmen. Mehr als 400 Mitarbeiter arbeiten für die msggillardon AG mit Hauptsitz in Bretten und Standorten in Ismaning, Eschborn, Köln und Berlin. Die Nähe zum Kunden ist wichtig: Enge Zusammenarbeit und ein offener, vertrauensvoller Umgang miteinander präg- Daten & Fakten Hauptsitz: msggillardon AG Edisonstraße Bretten Mitarbeiter > 400 (Stand Oktober 2008) Management Karl-Martin Klein (Vorstandsvorsitz) Peter Dietrich Judith Jaisle Stephan Schmid Standorte Eschborn Ismaning Köln Berlin 4

5 > msggillardon ten schon das Verhältnis von GILLARDON und dem Geschäftsbereich Finanzdienstleistungen der msg systems zu ihren Kunden und sind auch charakteristisch für das neue Unternehmen, das sich ganz bewusst das Motto Menschen beraten, Ideen realisieren auf die Fahnen geschrieben hat. Kunden und Mitarbeiter als Menschen und Partner sehen, mit denen gemeinsam innovative Ideen realisiert werden, ist gleichermaßen Anspruch und Herausforderung für msggillardon. Themenführerschaft Schwerpunktthemen von msggillardon sind Unternehmenssteuerung, Vertrieb und Kundenmanagement, Produktmanagement und -kalkulation, Kernbankenlösungen und Financial Business Intelligence. In diesen Bereichen wollen wir uns als Themenführer profilieren, unterstreicht Stephan Schmid, Vorstand für Bankinnovation und Markt, und unsere Kunden mit innovativen und maßgeschneiderten Lösungen strategisch begleiten. Innovative Lösungen das heißt bei msggillardon Beratung, Projekte, Software und Seminare rund um die fünf Schwerpunktthemen. Dank dieses ganzheitlichen Ansatzes macht msggillardon seine Kunden fit für alle Herausforderungen des Marktes. Und davon gibt es eine ganze Reihe. Angefangen bei der Finanz-Krise, die die Bankenbranche kräftig durcheinanderwirbelt, über aufsichtsrechtliche, betriebswirtschaftliche und technische Fragestellungen bis hin zur Herausforderung, den Ertrag bestmöglich zu optimieren. In diesem thematischen Spannungsfeld bewegt sich die msggillardon AG, die bei ihren Lösungsansätzen auf die langjährige Expertise von GILLARDON in der Gesamtbanksteuerung und dem Risikomanagement und die fundierte Beratungs- und Umsetzungskompetenz bei (IT)-Projekten des Geschäftsbereichs Finanzdienstleistungen der msg systems vertrauen kann. Im Folgenden ein Überblick über die Themengebiete, auf die sich die msggillardon AG konzentriert und in denen sie mit ihren Lösungen im Markt führend ist. Themengebiete im Fokus Unternehmenssteuerung Sich schnell verändernde Märkte, ein intensiver Wettbewerb, wachsendes Risikopotenzial und rechtliche Anforderungen machen eine integrierte Unternehmenssteuerung unverzichtbar. msggillardon verfügt über tiefgehendes Know-how in den Themen Risikomanagement (insbesondere Marktpreisrisiko, Adressrisiko, Liquiditätsrisiko, operationelle Risiken, implizite Optionen, Risikotragfähigkeit und -limitierung und Asset Allocation), Aufsichtsrecht (Schwerpunkte SolvV, MaRisk und Solvency II) sowie Rechnungslegung (Bilanzstruktur und GuV-Planung, IAS / IFRS, Kreditrisikovorsorge). Vertrieb und Kundenmanagement Das Wettbewerbsumfeld für Finanzdienstleister wird ständig schwieriger, die Margen haben sich auf einem niedrigen Niveau eingependelt. Das sind die täglichen Herausforderungen im Wettbewerb um das wertvollste Asset in der Finanzbranche: den Kunden. msggillardon berät und unterstützt Finanzdienstleister dabei, ihre Kunden langfristig an sich zu binden und profitable Kundenbeziehungen aufzubauen. Mit seinem Leistungsangebot rund um die Themen Vertrieb und Kundenmanagement erhöht msggillardon die Effizienz von Banken in der Akquise, Entwicklung, Bindung und Rückgewinnung wertvoller Kundenbeziehungen. Was für die Kunden gilt, gilt natürlich auch für die Vertriebspartner (Vendoren). Die Beziehungen zu Vertriebspartnern müssen kontinuierlich aufgebaut und erfolgreich gemanaged werden. msggillardons Kompetenzen im Vertrieb und Kundenmanagement: Vertriebsorganisation und -prozesse, wertorientierte Vertriebssteuerung, Kunden- und Vendormanagement und PoS-Lösungen. Produktmanagement und -kalkulation Eine immer größer werdende Modellpalette und kurze Produktzyklen prägen seit einigen Jahren den Finanzmarkt. Um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, müssen Finanzinstitute reagieren: Die Herausforderung besteht darin, das richtige Produkt zur richtigen Zeit und in hoher Qualität auf den Markt zu bringen. Das 5

6 > msggillardon msggillardon: > 2 gelingt nur mit einem ausgefeilten Produktmanagement im Verbund mit einer wertorientierten Produktkalkulation. msggillardon unterstützt Finanzdienstleister mit seinem Knowhow in den Themengebieten Produktmanagementprozess, Produktdesign, Produktdokumentation und Produktkalkulation. Kernbankenlösungen Ein modernes Kernbanksystem mit einer hohen Produktivität, eine schnelle Time-to-market und eine intensive Kundenorientierung ist dank komponentenbasierter und serviceorientierter Architektur heute gefragt. msggillardon unterstützt Sie bei der Auswahl der für Sie objektiv besten Lösung. Die Beratung erstreckt sich unter anderem auch auf die Themenfelder Kredit, Wertpapier, und Finanzierung und Leasing. Financial Business Intelligence Der immer schnellere Wandel und die engere Verflechtung der globalen Märkte, macht die zeitnahe Verfügbarkeit steuerungsrelevanter Informationen wichtiger denn je. msggillardon berät und unterstützt Finanzdienstleister sowohl fachlich als auch technisch bei der Erfassung, Aufbereitung und Analyse steuerungsrelevanter Informationen in Themen wie Business Performance Management, Compliance, Fraud Detection, Controlling und Analytical CRM sowie Kernbereichen mit zentraler Service- und Abwicklungsverantwortung (Vertriebssteuerung, Meldewesen, Rechnungswesen, Treasury und Risiko Management). Historie msggillardon entstand im Oktober 2008 aus dem Zusammenschluss des Geschäftsbereichs Finanzdienstleistungen der msg systems ag und seinem eigenständigen Tochterunternehmen GILLARDON AG financial software. msg systems ag Die 1980 gegründete msg systems ag zählt zu den Top 10 IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen in Deutschland und nimmt im Lünendonk-Ranking aktuell Rang 7 ein. msg systems verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung ganzheitlicher Anwendungslösungen für die Bereiche Automotive, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Versicherungen. Zurzeit beschäftigt das Unternehmen mehr als Mitarbeiter. Der Geschäftsbereich Finanzdienstleistungen, der nun in die msggillardon AG eingegliedert wurde, hat sich mit maßgeschneiderten Individualentwicklungen und erprobter Standardsoftware für die Finanzbranche einen Namen gemacht. GILLARDON AG financial software GILLARDON, einer der führenden Branchenspezialisten für Bankensoftware, finanzmathematische Seminare und Beratung, blickt auf eine mehr als 85-jährige Geschichte zurück: 1920 gründete Wilhelm Gillardon seinen Fachverlag für die legendären Zinstabellen ein Geschäft, das er bis in die 1970er-Jahre erfolgreich ausbaute. Immer wieder machte GILLARDON mit wegweisenden Entwicklungen von sich reden. Das Unternehmen bot als Erstes Effektivzins und Renditeprogramme für Taschencomputer an, es war durch Herrn Dr. Christian Sievi maßgeblich an der Entwicklung der Barwert- und Performance- Methode beteiligt und setzte mit Produkten wie MARZIPAN oder sdis mmer wieder Standards am Markt. 6

7 > msggillardon Das Management der msggillardon AG Karl-Martin Klein, Vorstandsvorsitzender Karl-Martin Klein ist als Vorstandsvorsitzender von msggillardon zuständig für die Geschäftsstrategie sowie den Geschäftsbereich Produktentwicklung. Karl-Martin Klein gehörte als Vorstandsvorsitzender bereits seit 2004 dem Vorstand von GILLARDON an. Außerdem ist er Vorstandsmitglied der msg systems ag, einem der Top 10 IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen in Deutschland. Seit 1994 ist er in verschiedenen Funktionen in der Geschäftsleitung von msg systems tätig. Davor war der Diplom-Informatiker mehr als 10 Jahre lang in der IT-Beratung als Softwareingenieur und Managementberater tätig. Peter Dietrich, Vorstand Projektgeschäft Peter Dietrich trägt die Verantwortung für den Geschäftsbereich Projekte sowie für Finanzen und Controlling bei msggillardon. Nach dem Studium der Verwaltungswirtschaft war Peter Dietrich zunächst mehrere Jahre als Berater für verschiedene Versicherungsunternehmen tätig stieg er bei der msg systems ag als Berater und Projektmanager für Großkunden ein wurde er mit dem Aufbau des Bereichs Finanzdienstleistungen betraut und verantwortete diesen seit 2002 als Geschäftsbereichsleiter. Judith Jaisle, Vorstand Banklösungen Judith Jaisle ist verantwortlich für den Geschäftsbereich Banklösungen sowie Personal und Personalentwicklung. Die Wirtschaftsmathematikerin ist seit 1997 für GILLARDON tätig, unter anderem als Bereichsleiterin Gesamtbanksteuerung übernahm sie als Mitglied der Geschäftsleitung von GILLARDON die Verantwortung für den Bereich Produktlösungen. Davor war Judith Jaisle mehrere Jahre in der Beratung als Projektmanagerin tätig. Stephan Schmid, Vorstand Markt- und Geschäftsentwicklung, Bankinnovation Stephan Schmid verantwortet die Markt- und Geschäftsentwicklung, das Marketing sowie den Geschäftsbereich Bankinnovation. Seine Karriere startete der Diplom-Betriebswirt als Unternehmensberater im Geschäftsbereich Financial Services bei Andersen Consulting. Danach übernahm er bei Mummert Consulting verschiedene Aufgaben im Geschäftsbereich Kreditinstitute. Vor seinem Wechsel zur msg systems 2007 war er bei Steria Mummert Consulting im Vorstand tätig. von links nach rechts: Judith Jaisle, Peter Dietrich, Stephan Schmid, Karl-Martin Klein 7

8 > Unternehmenssteuerung Asset Allocation Bedeutung der Risikosicht und Benchmarkwahl Effizienzsteigerungen in der Vermögensanlage nach den Erkenntnissen der modernen Portfoliotheorie, der sogenannten Asset Allocation, können von jeder Bank als Ertragsquelle genutzt werden. In Fortsetzung des Artikels Höhere Ertragschancen durch optimierte Asset Allocation aus den GILLARDON.News Nr. 41 wird in diesem Beitrag der Fokus auf Fragestellungen der praktischen Umsetzung des Asset Allocation-Prozesses gerichtet. In diesem Artikel wird nun gezielt auf Fragestellungen eingegangen, die sich bei der praktischen Umsetzung der Aufteilung der Assets auf Asset-Klassen und bei der Abbildung mit einer Benchmark ergeben. Insbesondere werden die Ergebnisse einer Untersuchung vorgestellt, die aufzeigt, welche Folgen die Wahl einer Benchmark hat, bei der Anzahl und Gewichte der Assets nicht genau dem Ist-Portfolio in der Asset-Klasse entsprechen. Im ersten Artikel standen zunächst die theoretischen Hintergründe und Zusammenhänge im Vordergrund, die die Grundthese: In der Asset Allocation schlummern noch ungenutzte Ertragschancen. stützen. Asset Allocation heißt übersetzt Zusammensetzung (Allocation) der Vermögensgegenstände (Asset = der Aktivposten, die Anlage, das Anlagegut, das Vermögen). Gesucht wird bei der Optimierung der Asset Allocation eine Mischung der Assets, die unter Risiko-Performance-Gesichtspunkten und unter Ausnutzung des Diversifikationspotenzials unterschiedlicher Risikotreiber optimal ist. Die Risikosicht als Grundlage Bis Optimierungsrechnungen mit Asset Allocation-Modellen auf Gesamtbankebene durchgeführt werden können, sind im Asset- Allocation-Prozess einige wichtige Schritte zu bearbeiten. Da die Erkenntnisse der modernen Portfoliotheorie nur dann greifen, wenn wahre Diversifikationspotenziale vorliegen, sind zuerst die tatsächlich verfügbaren Assets auf Asset-Klassen in Abhängigkeit von ihren Risikotreibern aufzuteilen. Im ersten Teil der Artikelreihe wurde herausgearbeitet, dass geeignete Benchmarks als Repräsentanten für die den Asset-Klassen zugeordneten Assets dienen. Die Zuordnung einer Benchmark auf jede Asset-Klasse ist zur Wahrung der Handhabbarkeit der Risiko- und Performance-Schätzung und insbesondere der Schätzung der Abhängigkeiten über Korrelationen notwendig. Die Auswahl der Benchmark sollte dabei so erfolgen, dass das Chancen- / Risiko-Profil der Assets in der Asset-Klasse möglichst adäquat abgebildet wird. Abbildung 1 Instrumente mit stark unterschiedlichen Vermögenswerten bei identischem Risikoprofil Obwohl die Übersetzung von Asset korrekterweise Vermögen bedeutet, läuft die Optimierung der Asset-Klassen unter Risiko- Rendite-Gesichtspunkten und nicht auf den eigentlichen Vermögenswerten ab. Da das Ziel die Optimierung der Vermögensentwicklungschancen ist, müssen die Chancen und Risiken der einzelnen Asset-Klassen optimal zueinander ausgerichtet werden. Daher ist im Rahmen der Asset Allocation stets auf Risikowerten bzw. risikoadjustierte Vermögenswerten statt auf Nenn- oder Kurswerten zu optimieren. Die Vermögensaufstellung muss aus diesen Gründen in eine Risikosicht überführt werden. Vermögen = 100 Eurostoxx 50 Vermögen = 0 Aktie 100 Eurostoxx 50 Risiko- und Ertrags- Erwartung (fast) identisch Future 100 8

9 > Unternehmenssteuerung In der Regel treten zwei Fälle auf, in denen die Vermögenssicht nicht mit der Risikosicht übereinstimmt. Zum einen kommt es zu großen Abweichungen der beiden Sichten, wenn der Vermögenswert der Assets gering ist, null entspricht oder sogar negativ ist (z.b. bei Put short ), aber durch eine derivative Struktur eine Risikoposition wie in einem Basiswert eingegangen wurde. Die potenzielle Vermögenswertänderung dieser Assets, also das Risiko dieser Position, ist somit im Vergleich zum Vermögenswert sehr groß. Beispiele für solche Instrumente sind Futures, Optionen, gehebelte Instrumente, strukturierte Produkte und teilweise Spezialfonds. In Abbildung 1 ist dieser Unterschied an einem Beispiel mit Aktie und entsprechendem Future dargestellt. steht darin, dass die Investition gleicher Geldbeträge in die die Asset-Klasse repräsentierende Benchmark und in die Assets selbst die identische Wirkung auf Risiko- und Performance- Verhalten haben. Diese Vorgehensweise kann jedoch bei einigen Positionen, meist derivativen Instrumente, nicht zum gewünschten Ergebnis führen. Investiert man beispielsweise den Kurswert (=Vermögen) des Derivats in die Benchmark, ergeben sich dort andere (teilweise deutlich geringere) Auswirkungen als im eigentlichen Instrument. Damit der Gleichlauf zwischen Asset und Benchmark wieder hergestellt werden kann, muss der Betrag ermittelt werden, der in der Benchmark dieselbe Wirkung entfaltet wie im gehaltenen Asset. Es muss also das relevante risikoadjustierte Vermögen ermittelt und als Basis für die Optimierung der Asset Allocation verwendet werden. Anstatt mit dem Future das Risikoprofil der Aktie nachzubilden, könnte der Future beispielsweise auch dafür eingesetzt werden, eine Aktie (Long) durch die Gegenposition (Short) im Future glatt zu stellen. Bei dieser Transaktion ändert sich das Vermögen in Aktien im Abschlusszeitpunkt nicht die Vermögenswirkung, also das Risiko, allerdings schon. Für sehr viele, vor allem für die klassischen Assets in ungehebelten Strukturen wie Immobilien und Aktien, liegt der Gleichlauf vor, so dass für diese Assets Vermögenssicht und Risikosicht identisch sind. Zum Beispiel erzeugt die Investition in ein Rohstoffzertifikat und in die geeignete Benchmark ein analoges Risiko-Performance-Profil. Damit Instrumente mit diesen Wirkungsweisen im Sinne der Optimierungsaufgabe adäquat abgebildet werden, muss hier die relevante Größe Risiko zur Abbildung entsprechend dem Wirkungsmechanismus des Instruments gewählt werden. Für eine Vielzahl der übrigen Assets bildet der aktuelle (stichtagsbezogene) Vermögenswert auch die Risikosicht adäquat ab. Dies gilt beispielsweise für Kassa-Instrumente wie unstrukturierte Wertpapiere, Aktien und für Immobilien. Kasse Abbildung 2 Unterschied und Überdeckung der Vermögenssicht mit der Risikosicht im Beispiel Welche Abweichungen, aber auch welche Überdeckungen, zwischen der Risikosicht und der Vermögenssicht bestehen, ist in Abbildung 2 schematisch dargestellt. Aktie Immobilie Future Der zweite Grund für eine Abweichung der Risikosicht von der Vermögenssicht liegt dann vor, wenn kein vollständiger Gleichlauf der Wirkung von Vermögen und Risiko zu verzeichnen ist. Der Gleichlauf be- Vermögenssicht Vermögenssicht / Risikosicht Risikosicht 9

10 > Unternehmenssteuerung Asset Allocation Bedeutung der Risikosicht und Benchmarkwahl Die Aufteilung des Summen-Cash-Flows aus der wertorientierten Zinsbuchsteuerung auf die Asset-Klassen Zinsen Kapitalmarkt und die Hebelklasse risikolos verwendet gerade dieses Prinzip der Abbildung über Risikowirkungen. Hierbei wird der Cash-Flow mit seinem Barwert anhand seiner Positionierung im Risko-Rendite- Diagramm aufgeteilt. Anhand dieser Positionierung wird über eine Umrechnung der Anlagebetrag bestimmt, der in der Benchmark die gleiche Wirkung erzielt. Da die Refinanzierungsseite nicht nur der Investition in Zinstiteln, sondern auch der Refinanzierung weiterer risikobehafteter Asset-Klassen dient, muss diese isoliert in der Hebelklasse risikolos abgebildet werden. Beispielsweise ergibt sich bei einem Hebel von 5 x gleitend 10 Jahre 4 x gleitend 3 Monate und einem Barwert des Summen- Cash-Flows von 100 Geldeinheiten GE folgende Aufteilung: > 500 GE sind in die Benchmark gleitend 10 Jahre investiert. > GE sind in der Asset-Klasse risikolos mit der Benchmark gleitend 1 Jahr refinanziert. Es wird somit eine ungehebelte Benchmark gewählt, aber in der Risikosicht der entsprechend hochgehebelte Geldbetrag eingestellt, um die Risikowirkung der Investition korrekt abzubilden. Da in diesem Beispiel die Umrechnung über die Parameter Risiko und Performance erfolgte, sollte im praktischen Einsatz die Cash-Flow-Struktur nicht zu stark von der Benchmark abweichen. Ansonsten könnten andere Methoden bei der Zinsbuch-Aufteilung vorzuziehen sein. Interpretation der Optimierungsergebnisse Bei der Interpretation und der Umsetzung der Optimierungsergebnisse sind dieselben Punkte zu beachten, wie bei der Aufstellung der Ist-Risikosicht, da das Ergebnis der Optimierung entsprechend der Eingaben in den Größen Risiko und erwartete Performance ausgegeben wird. Es wird nämlich nicht angegeben, wie viel Vermögen in eine Asset-Klasse zu investieren ist, sondern nur, wie viel Risiko in einer Asset-Klasse optimalerweise eingegangen werden sollte. Daher liefert das Optimierungsergebnis auch keine Hinweise über die Art der Finanzinstrumente, mit denen das entsprechende Risiko eingegangen werden soll. Wie oben aufgezeigt, lassen sich identische Risikowirkungen über verschiedene Instrumente und Kapitaleinsätze erzielen. Die Beziehung ist also nicht eineindeutig. Dieser Sachverhalt ist nichts Neues und schon aus der wertorientierten bzw. cash-flow-orientierten Zinsänderungsrisikosteuerung bekannt. Auch hier liefert das Steuerungsmodell lediglich Informationen über die optimale Cash-Flow-Struktur. Die Möglichkeiten die jeweiligen Cash-Flows mit verschiedenen Instrumenten zu erzeugen, sind zahlreich. Zum Beispiel sind Instrumente wie Wertpapiere, Refinanzierungen oder Swaps möglich. Die letztendliche Entscheidung wird in der Regel durch weitere Nebenbedingungen mitbestimmt, was auch in der Asset Allocation durch die Formulierung von Umsetzungsstrategien zum Ziel führt. Abbildung von Assets in der Optimierung über Benchmarks Wie eingangs erwähnt, hängt die Auswahl der Benchmark als Repräsentant für die jeweilige Asset-Klasse von der tatsächlichen Bestückung der Asset-Klasse ab. Sollen innerhalb einer Asset- Klasse deutsche Blue-Chip-Aktien zusammengefasst abgebildet werden, so bietet sich als Benchmark der DAX30 an. Sollen in der Asset-Klasse alle deutschen Aktien zusammengefasst werden, so bietet sich eher der CDAX als adäquater Repräsentant an. Da die Parameter auf Basis der Benchmark geschätzt werden, ist die Auswahl der Benchmark entscheidend für die späteren Optimierungsergebnisse. Welche Benchmark am besten zu einem gegebenen Portfolio in einer Asset-Klasse passt, kann mit einem Strukturkonsistenztest ermittelt werden, bei dem neben den Rendite- Risiko-Profilen auch Korrelationen und die Kennzahl beta des gehaltenen Ist-Portfolios zu den möglichen Benchmarks untersucht wird. Nachdem die bestmögliche Benchmark ausgewählt wurde, stellt sich immer noch die Frage, welche Auswirkungen sich auf die Parameterschätzungen ergeben, wenn sich das gehaltene Ist-Portfolio in der Asset-Klasse von der bereits so adäquat wie möglich gewählten Benchmark in Anzahl und Gewichtung der Einzeltitel unterscheidet. 10

11 > Unternehmenssteuerung Zur Untersuchung dieser Fragestellung wurden Renditeund Risikokennzahlen sowie Korrelationen des DAX30 und von zufällig gewählten Portfolien bestehend aus maximal 19 Einzeltiteln des DAX30 betrachtet und gegenübergestellt. Der Zeitraum der Untersuchung umfasst Monatsdaten von Juli 1997 bis April Da diese 19 Einzeltitel während dieser Zeit ununterbrochen im DAX30 enthalten waren, handelt es sich bei diesen Aktien um verhältnismäßig gute Titel. Durch dieses Phänomen, das in empirischen Untersuchungen häufig auftritt, sind die Ergebnisse somit eher nach oben verzerrt, was auch unter dem Begriff Survivorship Bias bekannt ist. Somit ist davon auszugehen, dass sich bei einer Untersuchung, die alle 30 Titel umfassen würde, wenn die benötigte Datengrundlage dafür existieren würde, eher geringere Renditen bei einem höheren Risiko ergäben. Die Zufälligkeit der gewählten Portfolien wurde durch ein 0-1-Experiment mit je 50% Wahrscheinlichkeit (vergleichbar mit einem Abbildung 3 Risiko-Rendite-Diagramm der zufälligen Portfolien aus Einzeltiteln im Vergleich zum DAX30 Abbildung 4 Korrelation der zufälligen Portfolien zum REXP und zum CRB im Vergleich zum DAX30 Münzwurf) für die Entscheidung, ob der Titel in dem jeweiligen Portfolio enthalten ist, gewährleistet. Die Gewichtung im Portfolio wird als gleichverteilt angenommen, d.h. bei einem Portfolio mit 10 Titeln ist der Anteil jedes Titels am Portfolio 10%. Auf Basis dieser zufällig gewählten Portfolien wurden in einem nächsten Schritt die durchschnittliche jährliche Rendite und die Volatilität der Portfolien bestimmt und im Vergleich zu den Kennzahlen des DAX30 in ein Rendite-Risiko-Diagramm in Abbildung 3 eingetragen. Die Portfolien liegen im Rendite-Risiko-Diagramm in Abbildung 3 in einer Punktewolke dicht nebeneinander. Im Vergleich zur Position des DAX30 lässt sich diese Wolke in drei Bereiche einteilen. Zum einen liegen links oberhalb vom DAX30 Portfolien, die bei einer höheren Rendite ein niedrigeres Risiko haben, so dass diese Portfolien die Bench- 11

12 > Unternehmenssteuerung Asset Allocation Bedeutung der Risikosicht und Benchmarkwahl mark DAX30 dominieren. Rechts unterhalb liegen die vom DAX30 dominierten Portfolien, d.h. solche, die bei einem höheren Risiko eine niedrigere Rendite aufwiesen. Über die restlichen Portfolien kann zunächst keine vergleichende Aussage zum DAX30 getroffen werden, da sich die Portfolien von ihrer Risikoneigung im Vergleich zum DAX30 unterscheiden. Betrachtet man jedoch die Effizienzlinie, die durch Geldanlage bzw. -aufnahme in der Hebelklasse risikolos und Anlage in der Benchmark entsteht, so wird die Punktewolke in zwei Gruppen geteilt, so dass die beliebigen Portfolien der einen Gruppe besser und die der anderen Gruppe schlechter performen als der DAX30. In diesem Beispiel erweist sich die Parameterschätzung bezogen auf den DAX30 im Durchschnitt als eine gute Approximation an das gehaltene Ist- Portfolio. In einem nächsten Schritt wurden die Korrelationen der zufällig gewählten Portfolien zum DAX30 selbst berechnet, die jedoch zu 87% über 0,9 liegen, was eine sehr hohe Abhängigkeit bedeutet. Neben der Korrelation der beliebigen Portfolien zum DAX30 ist von besonderem Interesse, ob die Korrelationen zu anderen Asset-Klassen, geschätzt auf Basis der Benchmark von den Korrelationen, geschätzt auf Basis des gehaltenen Ist-Portfolios stark von einander abweichen. Bei großen Differenzen würden somit über die Benchmark andere Abhängigkeiten abgebildet als im gehaltenen Ist-Portfolio existieren. Daher wurden die Korrelationen der zufällig gewählten Portfolien zu zwei weiteren Benchmarks REXP und CRB für die Asset-Klassen Zinsen Kapitalmarkt und Rohstoffe berechnet und in Abbildung 4 mit der Korrelation zum DAX30 verglichen. Es stellt sich heraus, dass die Korrelationen der Portfolien sowohl mit REXP als auch mit CRB in einem recht engen Intervall um den Wert der Benchmark streuen. Die Tendenz der Korrelation, d.h. ob stark korreliert, schwach korreliert oder unkorreliert etc., stimmt bei allen zufälligen Portfolien mit dem Wert der Benchmark überein. Da aufgrund von Schätzungenauigkeiten stets nur ein Intervall an möglichen Korrelationen relativ sicher bestimmt werden kann, sind die Abweichungen der Korrelationen der Portfolien schon in dieser Größenordnung der Schätzfehler einzuordnen. Nur bei einigen Ausreißern, die sich aus Portfolien ergeben, die sich aus sehr wenigen Einzeltiteln zusammensetzen, kommt es in Abbildung 4 zu größeren Abweichungen. Ist somit in einem Portfolio eine Konzentration in wenigen Titeln festzustellen, kann es in diesen Fällen zielführender sein, eine Einzelfallbetrachtung im Sinne einer Durchschau, durchzuführen. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass es bei der Korrelationsschätzung der Asset-Klassen untereinander in den meisten Fällen keine Rolle spielt, ob in der Asset-Klasse tatsächlich die Benchmark oder ein in Anzahl und Gewichtung abweichendes Portfolio gehalten wird. Fazit In diesem zweiten Beitrag zur Artikelsreihe Asset Allocation in den News wurden zunächst die Notwendigkeit der Aufstellung einer Risikosicht als Grundlage für die Berechnung der Ist-Allokation, die als Ausgangspunkt für die Optimierungsrechnungen dient, dargestellt und Abweichungen zwischen der reinen Vermögenssicht und der Risikosicht aufgezeigt. Anschließend wurde die Fragestellung empirisch an Zeitreihen untersucht, ob es bei einer Abweichung im gehaltenen Ist-Portfolio einer Asset-Klasse von der Benchmark aber bei Verwendung der Benchmark zur Parameterschätzung zu großen Auswirkungen kommt. An zufälligen Beispiel-Portfolien konnte gezeigt werden, dass die Abweichungen vor allem für die Schätzung der Korrelationen zu Benchmarks weiterer Asset-Klassen in der überwiegenden Anzahl der Fälle sehr gering sind und sich eher in Größenordungen einer Schätzungenauigkeit bewegen. Auch für die Schätzung des Rendite-Risiko-Profils ist die Benchmark im Durchschnitt ein durchaus geeigneter Indikator für das Profil des gehaltenen Portfolios. Wird das Portfolio jedoch von wenigen Titeln beherrscht, sollten diese Aussagen im Einzelfall geprüft werden. In der kommenden Ausgabe der msggillardon.news wird in einem dritten Teil der Reihe die Umsetzung der Asset Allocation Methoden weitergeführt und anhand eines beispielhaften Projektberichts durchleuchtet. Autoren: Jonas Andrulis (Management Consulting), Dr. Manuela Ender (Research), Martin Schmid (Management Consulting) 12

13 > Marktpreisrisiko Marktpreisrisiko Auswirkung in der GuV Warum Rechnungslegung und Risikosteuerung verknüpfen? Warum wurde die Rechnungslegungssicht in eine Anwendung integriert, die primär zur Steuerung der Marktpreisrisiken dient? Die Wirkung von Marktpreisänderungen wird sich in Zukunft deutlich stärker in der Gewinn- und Verlustrechnung von deutschen Kreditinstituten niederschlagen. Nach dem vom Bundeskabinett am beschlossenen Entwurf eines Gesetzes zur Modernisierung des Bilanzrechts (BilMoG), sollen zu Handelszwecken erworbene Vermögensgegenstände künftig bei allen Unternehmen zum Bilanzstichtag mit dem Marktwert (Fair Value) bewertet werden. Das bisher für die Bilanzierung maßgebliche Realisationsprinzip wird für den Handelsbestand durchbrochen und es müssen auch unrealisierte Gewinne genauso wie die Verluste ergebniswirksam erfasst werden. Unter diese Regelung fallen nicht nur Finanzinstrumente wie Aktien, Schuldverschreibungen und Fondsanteile sondern auch solche Derivate, die bisher aufgrund von fehlenden Anschaffungskosten nie als Vermögensgegenstände in der Bilanz berücksichtigt wurden. Das sind beispielsweise Swaps, Devisentermingeschäfte oder Forward Rate Agreements. Für die Beurteilung der bilanziellen Situation reicht eine einfache, periodische Bewertung der Bestände nun nicht mehr aus. Analysen auf Basis von Szenarien, die beispielsweise Änderungen im Zinsniveau oder Währungskursschwankungen auf einen Planungshorizont simulieren, werden benötigt, um frühzeitig Steuerungsmaßnahmen einleiten zu können. Funktionen, die ein Werkzeug zum Management der Marktpreisrisiken von Hause aus mitbringt. Allerdings werden die vielfältigen Anforderungen, die aus den Rechnungslegungsvorschriften erwachsen, in der Regel nicht unterstützt. Mit sdis+ bietet msggillardon nun eine valutagenaue und fremdwährungsfähige Bestandsführung und damit die Grundlage für eine umfassende Analyse der Auswirkungen von Marktpreisschwankungen auf die Buchwerte und das Zins-, Handels- und Devisenergebnis. Mit sdis+ stellt msggillardon ein modernes und vielseitiges Werkzeug für die Steuerung und Kommunikation der Marktpreisund Liquiditätsrisiken zur Verfügung. sdis+ umfasst nicht nur den Funktionsumfang der Module sdis und PIA+, sondern beinhaltet ein deutlich erweitertes Leistungsspektrum. Hier ist insbesondere die Bestandsführung zu nennen, die parallel die Rechnungslegungsvorschriften des HGB und der International Financial Reporting Standards (IFRS) unterstützt. GuV-Simulation Mit der GuV-Simulation ist eine detailierte Analyse der bilanziellen Auswirkungen von Marktpreisänderungen unter Berücksichtigung von Szenarien zu einem beliebigen Planungshorizont möglich. 13

14 > Marktpreisrisiko Marktpreisrisiko Auswirkung in der GuV Parallele Bestandsführung nach HGB und IFRS Zwar ist in Deutschland die Rechnungslegung nach HGB nach wie vor verpflichtend, jedoch orientiert sich diese zunehmend an internationalen Standards, wie das aktuelle Beispiel BilMoG zeigt. Und die International Financial Reporting Standards (IFRS) gewinnen für nationale Unternehmen weiter an Bedeutung: Kapitalmarktnotierte Unternehmen innerhalb der EU müssen seit dem Jahr 2005 ihre Konzernabschlüsse bereits gemäß IFRS erstellen. Grundlage hierfür ist die am von der EU-Kommission verabschiedete Verordnung (EG) Nr. 1606/2002. Seit 2007 gilt diese Bilanzierungspflicht auch für nicht börsennotierte Unternehmen, die Fremdkapital an einen geregelten Markt innerhalb der EU begeben haben sowie für Unternehmen, die bereits nach US-GAAP bilanzieren. Integrierte Risikosteuerung für Kundengeschäfte und Depot A Auch wenn sdis+ viele Aspekte der Rechnungslegung unterstützt, ist das Kernstück der neuen Anwendung die integrierte Risikomessung aller Marktpreisrisiken, die aus dem Kundengeschäft, dem Eigenhandel mit Wertpapieren, Optionen und anderen Derivaten sowie den eigenen Emissionen erwachsen. Durch umfangreiche Simulations- und Analysefunktionen ermöglicht sdis+ außerdem ein effizientes Management des Zinsbuchs und des Depot A. Um den vielfältigen und oft unterschiedlichen Anforderungen nach HGB und IFRS gerecht zu werden, bietet sdis+ eine parallele Bestandsführung für beide Rechnungslegungsgrundsätze. Dabei werden nicht nur die Angabenpflichten nach IAS 39 unterstützt, sondern auch die nach IFRS 7 bezogen auf die Risikoarten Marktpreisrisiko (inklusive Zinsänderungsrisiko) und Liquiditätsrisiko. sdis+ unterstützt diese Anforderungen unter anderem durch den gegliederten Ausweis umfangreicher Angaben zur Gewinn- und Verlustrechnung und die Bereitstellung von Informationen zur Risikokonzentration. Die vorgenannten Analysen zur bilanziellen Auswirkung von Marktpreisschwankungen stehen ebenso für die IFRS-Sicht zur Verfügung. Mit der IFRS-Solution stellt msggillardon bereits ein Werkzeug zur Bilanzierung des Kundengeschäfts nach den internationalen Rechnungslegungsvorschriften zur Verfügung. Nun können auch die Wertpapierpositionen und die derivativen Geschäfte aus sdis+ in die IFRS-Solution übergeleitet werden. Mit diesen Positionen stehen die benötigten Daten für die Bilanzierung nahezu aller Bankgeschäfte in der IFRS-Solution zur Verfügung. Einzelpositionen in sdis+ sdis+ stellt für alle Einzelpositionen die für die Rechnungslegung relevanten Kennzahlen zur Verfügung. > Buchwert nach HGB und IFRS > Zu- und Abschreibungsbedarf, Stille Reserven, Rückstellungsbedarf > Beizulegender Zeitwert (Fair Value) > Fortgeführte Anschaffungskosten > Neubewertungsrücklage > Zinsergebnis nach HGB und IFRS > Handelsergebnis > Währungsergebnis 14

15 > Marktpreisrisiko Für die Geschäfte des Eigenhandels und die eigenen Emissionen führt sdis+ den Bestand auf Ebene der Einzelpositionen. Die Umsätze können über eine Schnittstelle aus dem Handelssystem importiert oder direkt in der Anwendung erfasst werden. Andere Geschäftsvorfälle, wie Zins- und Dividendenzahlungen oder Fälligkeiten bucht das System automatisch. Verlustrechnung des Instituts können in den verschiedenen Auswertungen der Entwicklung ohne Maßnahmen gegenübergestellt und an einer Benchmark gemessen werden. Flexible Auswertungen Das Kundengeschäft kann institutsspezifisch aggregiert in Form von Cash-Flows importiert werden. Auf diese Weise werden alle wesentlichen Geschäfte, die zur Beurteilung und Steuerung der Marktpreisrisiko-Exposition relevant sind, in einem Modul zusammengeführt. Die Messung der Marktpreisrisiken erfolgt auf Basis der Modernen Historischen Simulation. Dabei wird für jede Einzelposition das Risiko unter Berücksichtigung des spezifischen Teilmarkts und der Währung quantifiziert. Die zugrunde gelegte Haltedauer, der historische Beobachtungszeitraum und das Konfidenzniveau können individuell eingestellt werden. Außerdem kann über eine flexible Definition von Portfolien der Value-at-Risk nicht nur auf dem Gesamtbestand, sondern auch auf Teilbeständen analysiert werden. Alle Auswertungen können institutsspezifisch parametrisiert und in beliebigen Intervallen automatisch durchgeführt werden. Für diese regelmäßig berechneten Simulationen wird die Prognosegüte des ermittelten Value-at-Risk mittels Backtesting überprüft. Die Daten stehen dann beispielsweise täglich morgens bereit und können direkt in sdis+ oder über ein externes Werkzeug ausgewertet werden. Dafür schreibt die Anwendung die Simulationsergebnisse in einen spezialisierten Auswertungsbestand, der als Moderne Historische Simulation Bei der Analyse der Riskoexposition mit Hilfe der Modernen Historischen Simlation können Maßnahmen und Benchmarks berücksichtigt werden. Zur Beurteilung der Sensitivität des Bestandes auf stetige oder plötzliche Änderungen der Marktparameter stehen die Barwert- und Prognosewertsimulation zur Verfügung. Damit können prognostizierte Veränderungen der Marktparameter oder Krisenszenarien und deren Wirkung auf das Vermögen des Instituts simuliert werden. In die Simulationen können Dispositionsmaßnahmen und Benchmarks einbezogen werden. Die Auswirkungen der Maßnahmen auf die Risikoexposition, die Vermögenssituation und die Gewinn- und 15

16 > Marktpreisrisiko Marktpreisrisiko Auswirkung in der GuV Basis für das sdis+-eigene Reporting und für externe BI-Werkzeuge dient. Ergebnisse aus sdis+ können so leicht in das bestehende institutsinterne und das externe Berichtswesen integriert werden. An dieser Stelle können wir nur auf die wesentlichen Funktionen der neuen Anwendung zur Rechnungslegung und Risikosteuerung eingehen. Doch sdis+ bietet noch vieles mehr. Weitere Informationen erhalten Sie auf unserer Homepage unter > Autor: Stefan Quaschnewski (Produktmanagement Banksteuerung) Förderpreis für hervorragende Abschlussarbeit verliehen Der mit EUR dotierte Förderpreis der msggillardon AG, der besonders hervorragende Abschlussarbeiten auf den Gebieten der praxisorientierten Bankbetriebslehre, Bankinformatik, Finance und verwandter Themen honoriert, wurde am 06. Juni 2008 verliehen. Diesjähriger Preisträger ist Mario Rometsch von der Universität Ulm. Der Förderpreis, der seit dem Jahr 2000 vergeben wird, stellt einen wesentlichen Teil des Förderprogramms dar, das msggillardon für den wissenschaftlichen Nachwuchs anbietet. Mit seiner herausragenden Diplomarbeit Quasi-Monte-Carlo Methods in Finance with Application to Optimal Asset Allocation bei Prof. Dr. Karsten Urban, Institut für Numerische Mathematik der Universität Ulm, hat Rometsch auf einem hohen fachlichen wie technischen Niveau eine finanzmathematische Fragestellung im Umfeld der numerischen Mathematik untersucht. Am konkreten Beispiel einer Portfolio-Optimierung hat er überprüft, inwieweit unterschiedliche Methoden der Quasi- Monte-Carlo-Simulation bei gleicher Genauigkeit weniger Simulationen benötigen als die bisher hauptsächlich eingesetzten Monte-Carlo-Methoden mit dem Ziel, die Performance der Simulationen zu steigern. Im Kern geht es in seiner Arbeit um die Frage, wie ein Investor sein Vermögen im Markt investieren sollte, um bestimmte Ziele wie zum Beispiel die Absicherung gegenüber Marktrisiken zu erreichen. Wir gratulieren Mario Rometsch ganz herzlich und wünschen ihm für seinen weiteren Weg viel Erfolg. 16

17 > Management Perspektiven LGD-Modell Bausparkasse Schwäbisch Hall erhält IRBA-Genehmigung Die Bausparkasse Schwäbisch Hall hat im Frühjahr 2008 mit ausgezeichnetem Erfolg eine IRBA-Abnahme für den fortgeschrittenen Ansatz im Mengengeschäft (Retail) absolviert. Für den fortgeschrittenen Ansatz ist die institutsindividuelle Schätzung der folgenden Parameter notwendig: Bei der Konzeption, Realisierung und der Abnahme eines LGD- Modells sind nach Erfahrungen der Bausparkasse Schwäbisch Hall wie auch nach Einschätzung von msggillardon auf Basis verschiedener IRB-Projekte und Nicht-IRB-Projekte insbesondere folgende Punkte erfolgskritisch: > Ausfallwahrscheinlichkeit (Probability of Default, PD) > Verlustquote (Loss Given Default, LGD). Gegenstand eines entsprechenden Umsetzungsprojekts in 2007 bei der Bausparkasse Schwäbisch Hall zur Vorbereitung der Abnahmeprüfung war daher neben der Weiterentwicklung der PD-bezogenen Ratingsysteme die Entwicklung eines modernen LGD-Modells, das auf Basis quantitativ-statistischer Methoden die Prognose der Verlustquote für alle relevanten Geschäfte im Retailportfolio der Bausparkasse vornimmt. Dieses Modell wurde unter Federführung der Organisationseinheit FRC / KOR der Bausparkasse Schwäbisch Hall gemeinsam mit msggillardon unter Einbeziehung weiterer Experten entwickelt. Dabei wurde neben der Fachkonzeption und Umsetzung auch das Projektmanagement für das Umsetzungsprojekt gemeinsam durch die Bausparkasse Schwäbisch Hall und durch das Management Consulting von msggillardon durchgeführt. Das entwickelte LGD-Modell deckt insbesondere die Anforderungen der Solvabilitätsverordnung (SolvV) zur Prognose der > Verlustquote für nicht-ausgefallene Geschäfte > Verlustquote für ausgefallene Geschäfte (best estimate) sowie alle weiteren Anforderungen der SolvV und der ökonomischen, institutsinternen Steuerung ab. > Intensive Einbindung des Top-Managements in das Projektvorgehen > Stringentes und ganzheitliches Projektvorgehen unter Einbeziehung aller relevanten Bereiche im Unternehmen (insbesondere Risikocontrolling, Marktfolge Aktiv, Sanierung / Abwicklung, Rechnungswesen, IT) > Besonderer Fokus auf Datenverfügbarkeit und Datenqualität > Kombination von Expertenwissen und quantitativ-statistischen Methoden > Regelmäßige Validierung der getroffenen Modellannahmen und der erzielten Modellergebnisse > Konsistenz zwischen verschiedenen Ratingsystemen und den unterschiedlichen Sichten der Unternehmenssteuerung Über die Grenzen marktführender Kreditinstitute wie der Bausparkasse Schwäbisch Hall hinaus bleibt zu hoffen, dass die zukünftigen aufsichtlichen Rahmenbedingungen für die Kreditwirtschaft und für Versicherungsunternehmen so gestaltet werden, dass IRB-Ansätze oder vergleichbare Systematiken auch von einem breiteren Kreis von Unternehmen genutzt werden. Die langfristigen Wettbewerbsvorteile einer konsistenten Unternehmenssteuerung über die Steuerungskreise > Wertorientierte Sicht (unternehmensinterne Steuerung) > Periodische Sicht (Bilanz / GuV) > Regulatorische Sicht (SolvV) Vor allem der Beitrag eines modernen LGD-Modells zur Unternehmenssteuerung ist nicht zu unterschätzen, denn ein solches Modell bietet bei hinreichender Güte neben der effizienten Allokation regulatorischen Eigenkapitals auch Wettbewerbsvorteile in der ökonomischen Kapitalsteuerung und in der Bewertung von Kreditrisiken in verschiedenen anderen Sichten der Unternehmenssteuerung. sind evident auch unter Kostengesichtspunkten für das betrachtete Unternehmen. Autoren: Rainer Kaschel (Leiter FRC/KOR bei Bausparkasse Schwäbisch Hall) Dr. Frank Schlottmann (Leiter Management Consulting) 17

18 > Unternehmenssteuerung Leistungsstörungskalkulation mit THINC Die Software-Lösung THINC liefert mit den Margenbarwerten am Einzelgeschäft die Grundlage für eine neugeschäftsorientierte Profit-Center-Rechnung. Bisher war es allerdings nur über Umwege möglich, an abgeschlossenen und bewerteten Geschäften eintretende Leistungsstörungen innerhalb von THINC zu berücksichtigen. Dadurch konnte es unter Umständen zu Verzerrungen in den einzelnen Profit-Center-Sichten kommen, wenn eingetretene Störungen, z.b. durch großzügiges Akzeptieren von Sondertilgungen, kostenlose Ablösung bestehender Verträge oder Konditionsänderungen, nicht nachträglich bewertet und den Profit-Centern zugeschlüsselt wurden. Diese Lücke wird nun geschlossen. Zukünftig kann die Bewertung von Leistungsstörungen im Kundengeschäft auf Einzelgeschäftsebene aus ASKET / CASHVER heraus erfolgen. Störungen werden bewertet und die betroffenen Geschäfte um die Ergebnisse der Störungskalkulation erweitert. Die ursprünglich kalkulierten Werte bleiben dabei erhalten. Daher können Störungen im CASHVER-Marktcontrolling sowohl separat, als auch am Gesamtgeschäft betrachtet werden. Neben der Bruttomarge wird gegebenenfalls auch die durch die Störung bedingte Reduktion der Risikoprämien ermittelt, so dass Auswertungen auch auf Nettomargensicht erfolgen können. Grundlage der Störungskalkulation ist die Cash-Flow-Historisierung, die den THINC-Kunden ab dem Sommerrelease 2008 zur Verfügung steht. Hierbei werden die aus ASKET auf Einzelgeschäftsebene angelieferten Rest-Cash-Flows mit den schon in der THINC-Datenbank vorhandenen, erwarteten Rest-Cash-Flows verglichen. Ergeben sich Abweichungen, die für mindestens eine Zahlung einen bestimmten, konfigurierbaren Schwellwert (z.b. 50 EUR) überschreiten, wird die Differenz der Cash-Flows als Störungs-Cash-Flow gespeichert. Diese Logik gilt insbesondere auch für Tagesverschiebungen. Einzige Ausnahme von dieser Regel sind Tagesverschiebungen zwischen 30. und 31. eines Monats, da diese üblicherweise technische Ursachen haben. In CASHVER kann ab Beginn der Historisierung bis zum letzten Datenabzug über die zu einem beliebigen Zeitpunkt gültigen Cash-Flows ausgewertet werden. Das folgende Beispiel illustriert den Ablauf der Störungskalkulation: Im Dezember 2006 hat ein Kunde ein fünfjähriges Annuitätendarlehen über EUR zu 6% aufgenommen und zahlt monatliche Raten über EUR. Das barwertige Brutto-Ergebnis des Geschäfts ergibt sich zu 7.394,57 EUR. Das Geschäft läuft bis Juni 2008 erwartungsgemäß, im Juli 2008 leistet der Kunde eine Sondertilgung über EUR. Bei der monatlichen Gesamtverarbeitung Ende Juli wird beim CASHVER-Import eine Störung erkannt und der entsprechende Störungs-Cash-Flow ermittelt. Da es sich um ein annuitäres Ge- 18

19 > Unternehmenssteuerung schäft handelt, weichen tageweise aggregiert nur die Sondertilgung und die Schlusstilgung vom ursprünglichen Cash-Flow ab. In der Detailanalyse wird ersichtlich, dass sich die Tilgungsverläufe vor und nach Sondertilgung deutlich unterscheiden, was jedoch für die Bewertung der Cash-Flows unerheblich ist. Anschließend wird der Störungs-Cash-Flow von der Störungskalkulation barwertig zum bewertet (Bruttomargenbarwert: ,35 EUR) und die Ergebnisse als separater Eintrag in die Controlling-Daten des Geschäfts eingetragen. In CASHVER stellt sich in der Einzelgeschäftssicht die erfolgte Störungskalkulation so dar: Ebenfalls als Störung anzusehen sind Geschäfte, die in CASHVER in der Festzinskorrektur erfasst und korrigiert werden. Es handelt sich dabei um Geschäfte, die sich laut letztem Datenstand noch im Bestand befinden müssten, aber im aktuellen Datenabzug nicht mehr angeliefert werden (z.b. aufgrund einer vollständigen Sondertilgung). In diesem Falle wird der Rest-Cash- Flow bei eingeschalteter Historisierung in Form eines Störungs- Cash-Flows vollständig ausgebucht. Das hier vorgestellte Verfahren funktioniert im Grundsatz, ohne dass vom Institut zusätzliche Daten angeliefert werden. Eine Anpassung der Schnittstellenbefüllung ist daher nicht zwingend notwendig. Über die Anlieferung zusätzlicher Kopfdatenfelder können die Auswertungsmöglichten jedoch deutlich verfeinert werden. So kann ein Geschäft explizit von der Bewertung ausgenommen oder einem bestimmten Störungstyp zugeordnet werden, wie z.b. Konditionsanpassung oder Tilgungsaussetzung. Diese Störungstypen sind in THINC frei definierbar und können anschließend in CASHVER ausgewertet werden. Die durch die Störungskalkulation ermittelten Werte verstehen sich barwertig mit den zum Datum des Datenabzugs gültigen Parametern und können zu einer verbesserten, barwertorientierten Profit-Center-Steuerung herangezogen werden. Eine weitergehende Analyse unter Performance-Gesichtspunkten kann über die so ermittelten Kennzahlen im Übrigen nicht erfolgen, da keine über die Kennzeichnung durch den optionalen Störungstypen hinausgehende Aufgliederung der Ursachen für eine Wertänderung erfolgt. Die von der Sondertilgung eigentlich unabhängigen Wertänderungen im Zeitverlauf (wie z.b. Bonitätsänderungen) sind über die Leistungsstörungskalkulation nicht ersichtlich. Für solche Analysen steht mit der Ex-Post-Analyse 1 ein THINC- Modul zur Verfügung, mit dem die Ursachen von Wertänderungen über beliebige Zeiträume separat bewertet und analysiert werden können, beispielweise kann eine Aufgliederung der Performance in Laufzeitverkürzung, Störungen, Bonitätsänderungen etc. erfolgen. Die Leistungsstörungskalkulation kann maschinell nach einer automatischen Festzinskorrektur oder manuell über die CASHVER-Oberfläche gestartet werden. 19

20 > Unternehmenssteuerung Leistungsstörungskalkulation mit THINC Schematisch stellt sich der Ablauf der Monatsverarbeitung bei Berücksichtigung von Leistungsstörungen also wie folgt dar: Datenverarbeitung ASKET / CASHVER mit Historisierung Festzinskorrektur Zusatzgeschäft Abstimmung fachliche Freigabe Erstellung von Reports ohne Störungsbetrachtung Weiterverarbeitung in Analysemodulen GuV-Planer, sdis... Neu Störungskalkulation Neu Reporting mit Störungsbetrachtung Die Störungsbewertung erfolgt mittels eines Web-Service und stellt damit einen weiteren Schritt der Umstellung von THINC auf SOA 2 dar. Die gewählte Architektur hat unter anderem den Vorteil, dass die Leistungsstörungskalkulation nicht zusammen mit der oftmals zeitkritischen Monatsultimo-Verarbeitung erfolgen muss oder die zur Auswertung verwendeten Client-PCs bremst, sondern nachträglich im Hintergrund auf dem Server durchgeführt werden kann. Die Leistungsstörungskalkulation ist ein lizenzpflichtiges Zusatzmodul von THINC und steht nach aktueller Planung mit dem Hauptrelease 2009 zur Verfügung. Autor: Ingo Müller (Produktmanagement Banksteuerung) Technisch stellen die Historisierung von Cash-Flows und deren anschließende Bewertung zusätzliche Anforderungen an die eingesetzte Hardware. Zwar wurde in der gewählten Modellierung großer Wert darauf gelegt, keine redundanten Informationen zu speichern, dennoch steigt das Datenvolumen bei häufigen Störungen an. Weiterhin beansprucht der Vergleich bestehender mit neuen Cash-Flows beim CASHVER-Importlauf mehr Zeit. Vor dem Einsatz der Leistungsstörungskalkulation empfiehlt sich daher eine kurze Vorstudie gemeinsam mit msggillardon, zum einen um sicherzustellen, dass die angelieferte Datenqualität ausreichend ist, um überflüssige (weil technisch bedingte) Störungen zu vermeiden, und zum anderen zur Prüfung, ob die zur Verfügung stehende Hardware angepasst werden muss. Fußnoten 1 Die Ex-Post-Analyse ist eine Lizenzstufe von GCPM (GILLARDON CREDIT PORTFOLIO MANAGER) 2 SOA - serviceorientierte Architekur 20

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