Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz. 31. Mai 2007 Dimitri Senik

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1 Neue Anforderungen an Risikomessung bei kollektiven Kapitalanlagen in der Schweiz Dimitri Senik

2 Agenda Risikomanagement bei Fonds: neue regulatorische Vorschriften Risikomessung gemäss KKV-EBK Risikomanagement für Anlagefonds Seite 2

3 Risikomanagement bei Fonds: neue regulatorische Vorschriften Risikomanagement-Prozess im Asset Management Risikomanagement ist ein dynamischer Prozess, welcher die Veränderungen der Marktbedingungen, Anlageprodukte und Anlageinstrumente laufend reflektiert. Risk measurement Compliance perspective Portfolio management perspective Risk policy and documentation Risk reporting Risikomanagement für Anlagefonds Seite 3

4 Risikomanagement bei Fonds: neue regulatorische Vorschriften Neue Vorschriften Die neuen EU-Vorschriften für Fonds (UCITS III) definieren Risikomessungsverfahren bei Fonds mit Einsatz von Derivaten und werden auch von nicht EU-Ländern adoptiert Liechtenstein: FMA-Richtlinie 2006/1 Risikomess- und Meldeverfahren für den Einsatz von derivativen Finanzinstrumenten bei Investmentunternehmen für Wertpapiere : in Kraft seit Schweiz: Verordnung der EBK über die kollektiven Kapitalanlagen vom (KKV-EBK): in Kraft seit (Umsetzung bis Februar 2008). Risikomanagement für Anlagefonds Seite 4

5 Risikomanagement bei Fonds: neue regulatorische Vorschriften Risiken aus Einsatz von Derivaten Risk Marktrisiko Gegenparteirisiko Settlement-Risiko Liquiditätsrisiko Operationelles Risiko Description Risiko eines Verlustes infolge negativer Preisentwicklung der Anlagen oder deren preisbestimmenden Parameter, wie Basiswerte, Zinssätze, Credit Spreads und Währungskurse. Risiko eines Verlustes bzw. Opportunitätskosten infolge eines Ausfalls der Gegenpartei in einer Transaktion. Risiko einer falschen, unvollständigen oder fehlgeschlagenen Ausführung einer Anlage- Transaktion. - Risiko der Unmöglichkeit, ein Investment wegen Marktilliquidität zu veräussern. - Risiko, dass der Verpflichtung aus einer Anlage- Transaktion nicht nachgekommen werden kann. Risiken hinsichtlich der Ausführung der Anlagetransaktionen, bspw. Fehler im Handel. Im Fokus der KKV- EBK Risikomanagement für Anlagefonds Seite 5

6 Agenda Anlagefondsmanager: neue Herausforderungen Risikomessung gemäss KKV-EBK Risikomanagement für Anlagefonds Seite 6

7 Marktrisiko Bei jeder NAV- Berechnung zu ermitteln Einsatz von Derivaten Einfacher Fonds Komplexer Fonds Grundform-Derivate und kein Leverage: Commitment I Nicht nur Grundform-Derivate + Leverage: Commitment II Modell-Ansatz Risikomanagement für Anlagefonds Seite 7

8 Marktrisiko: Commitment-Ansatz Umrechnung der Derivatpositionen in die jeweiligen Basiswertäquivalente gemäss ökonomischem Exposure, bspw. das Basiswertäquivalent einer Option = Preis Basiswert Delta. Gesamtes Derivatrisiko = Summe der Basiswertäquivalente der Derivate in % des NAV. Commitment-Ansatz I: Setzt keine effektive Hebelwirkung voraus, d.h. alle Derivate sind zu ihren Basiswertäquivalenten entweder durch Basiswerte oder durch geldnahe Mittel gedeckt. Commitment-Ansatz II: Das Gesamtrisiko aus Derivaten darf in jeder Risiko-Kategorie (Marktrisiko, Kreditrisiko, Währungsrisiko) 200% des Fonds-NAV nicht überschreiten. Risikomanagement für Anlagefonds Seite 8

9 Commitment-Ansatz: Implikationen Strukturierte Produkte mit implizierten Derivaten sind zu zerlegen und Derivat-Komponenten analog mit anderen Derivaten zu behandeln. Optionsanleihen: zugehörige Optionen sind wie Derivate zu behandeln. Alle Derivate müssen bewertbar sein. Grundsätzlich sollten bei allen Derivaten Deltas berechnet werden. Risikomanagement für Anlagefonds Seite 9

10 Marktrisiko: Modell-Ansatz Value-at-Risk Stress Tests Backtesting Parameter: Konfidenzintervall: 99% Halteperiode: 20 Handelstage Beobachtungsperiode: 1 year 3 Berechnungsarten: Varianz-Kovarianz Historische Simulation Monte-Carlo Vergleich mit einem derivatefreien Benchmark- Portfolio (VaR P 2VaR B ) Jährliche Verifizierung des Modells. Simulation von Szenarien der abnormalen Situationen: Historische Stress-Tests (bspw. 9/11, LTCM-Crisis) Konzeptionelle Stress-Tests auf Basis der abnormalen Veränderungen der Marktparameter (bspw. Marktindizies, Zinssätze, etc) Mindestens auf Monatsbasis Beurteilung der Prognosegüte der VaR- Berechnung Vergleich der VaR- Prognosen mit effektiven Veränderungen Tägliche Berechnung. Haltedauer: 1 Tag. Basis: 250 historische Beobachtungen Meldung an EBK bei mehr als 6 Ausreissern (bei > 6 Ausreissern muss angenommen werden, dass die Verteilung nicht korrekt ist) Risikomanagement für Anlagefonds Seite 10

11 VaR: Historische Simulation Verwendung der effektiven historischen empirischen Verteilung der Marktwerte der Investments im Fonds bzw. der Risikofaktoren Keine Annahme der Normalverteilung VaR entspricht dem p-quantil der Häufigkeitsverteilung Betrachtung: absolute vs. relativ % Sample: 250 monthly returns (in %) Risikomanagement für Anlagefonds Seite 11

12 VaR: Varianz-Kovarianz-Methode VaR = = X ( Z µ) n n n 2 2 wi i + i= 1 i= 1 j= 1 w i w j ij i j ex-ante Anlagerisiko (Volatilität) des Fonds i,j Anlagerisiko (Volatilität) einzelner Wertpapiere im Fonds Z dem vorgegebenen Konfidenzintervall entsprechender Z-Wert der Normalverteilungsfunktion w i,j Gewicht einzelner Wertpapiere im Fonds ij Korrelation zwischen einzelnen Wertpapieren im Fonds µ erwartete (durchschnittliche) Rendite des Fonds X Wert des Fonds Praxis: Mapping der einzelnen Wertschriften zu Risikofaktoren, um die Kovarianzmatrix zu vereinfachen Risikomanagement für Anlagefonds Seite 12

13 VaR: Delta-Gamma-Methode bei Optionen VaR Option = VaR Basiswert 0.5 (VaR Basiswert ) 2 Beispiel: Long-Call-Option auf Aktie X (VaR der Aktie X = CHF 5) mit Delta von 0.8 und Gamma von VaR = = 3.99 VaR einer Option ist begrenzt auf ihren Wert. Risikomanagement für Anlagefonds Seite 13

14 VaR: Monte-Carlo Simulation Verwendung zufällig generierter grosser Anzahl von Szenarios der Marktbewegungen, auf Basis welcher eine Verteilung der Änderungen des Fonds-Werts simuliert wird Kombination der Simulation und der parametrischen Methode Betrachtet als der stärkste Ansatz, jedoch aufwendige Berechnung Vgl. das Excel-Berechnungsbeispiel Risikomanagement für Anlagefonds Seite 14

15 VaR-Berechnung: Problemstellungen Ermittlung der ex-ante Volatilitäten Annahme der normalverteilten, stationären und nicht autokorrelierten Marktwertänderungen (Renditen) Konfidenzintervall von 99%: Angemessenheit? Ausreichende Anzahl der Beobachtungen (Monatsrenditen) bei vorgeschriebenen Haltedauer von 20 Arbeitstagen Haltedauer von 20 Tagen bei VaR-Berechnung vs. Haltedauer von 1 Tag bei Backtesting (Skalierung der VaR bzw. mit Quadratwurzel- T-Regel möglich?) Decay-Gewichtung der historischen Beobachtungen bei Schätzung der ex-ante Volatilitäten? Ist VaR ein sinnvolles Risikomass im Asset Management? Risikomanagement für Anlagefonds Seite 15

16 Regulatorische Sicht: VaR als Vergleichsstatistik VaR wird benutzt vor allem im Vergleich zwischen dem Fonds und dem Benchmark (derivatfreies Vergleichsportfolio) Auswahl der Parameter (Konfidenzintervall, Haltedauer) spielt somit keine grosse Rolle, solange konsequent angewendet Risikomanagement für Anlagefonds Seite 16

17 Modell-Ansatz in verschiedenen Ländern Schweiz Liechtenstein Deutschland Luxemburg Commitment- Ansatz Einfache Fonds Einfache Derivate Einfache Derivate Nonsophisticated Fonds Modell-Ansatz Komplexe Fonds Komplexe Derivate Alle übrigen Derivate Sophisticated Fonds Konfidenzinterval Haltedauer 99% 20 Handelstage 99% 1 Monat 99% 10 Arbeitstage 99% 1 Monat Historischer Beobachtungszeitraum mind. 1 Jahr max. 1 Jahr mind. 1 Jahr max. 1 Jahr Risikomanagement für Anlagefonds Seite 17

18 Fragen? Dimitri Senik, CFA Birchstrasse Zürich Tel: 058 / Risikomanagement für Anlagefonds Seite 18

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