SAS Risk Dimensions als Basis für professionelles Investmentcontrolling beim Insourcer IDS GmbH - Analysis and Reporting Services Wien, 27.

Michael Kathrein SAS Risk Dimensions als Basis für professionelles Investmentcontrolling beim Insourcer IDS GmbH - Analysis and Reporting Services Wien, 27. Mai 2010

2 Agenda 1. Vorstellung der IDS GmbH Analysis and Reporting Services 2. Marktrisikomessung mit SAS Risk Dimensions 3. Zusammenfassung 2

3 Agenda 1. Vorstellung der IDS GmbH Analysis and Reporting Services Die Gesellschaft im Überblick Die Produktpalette Die Produktionskette 2. Marktrisikomessung mit SAS Risk Dimensions 3. Zusammenfassung 3

4 Die Gesellschaft im Überblick Dienstleistungen Portfolio Analyse Compliance Services Kundenreporting Business Outsourcing Management Assets under Reporting > 1.000 Mrd. Euro Assets under Reporting * * per 31.12.2009 Mitarbeiter Mehr als 200 Fachleute aus über 20 Ländern mit hervorragendem akademischen Hintergrund und Finanzmarkterfahrung unabhängig flexibel IDS GmbH Analysis and Reporting Services ist ein internationaler, auf die Bereitstellung von erstklassigen operationellen Investmentcontrolling-Dienstleistungen spezialisierter Anbieter für Asset Management- Unternehmen und institutionelle Investoren. nachhaltig zuverlässig erfahren Kunden > 30 weltweit Aktionär 2001 als 100%ige Tochter der Allianz SE gegründet Standorte Zentrale: München Niederlassung: Frankfurt am Main 4

5 Die Produktpalette Portfolioanalysen komplette Bandbreite an Portfolioanalysen für Renten- und Aktienfonds integrierte Risikoanalyseanwendungen auf marktführenden Plattformen Zusatzauswertungen für Wirtschaftsprüfer konsistente Exposureanalysen Leistung aus einer Hand Straight Through-Kundenreporting konsistentes Kundenreporting basierend auf einem single-point-of-truth-ansatz volle Aggregations- und Drill-Down- Optionen robuste und skalierbare Reportingplattform Berichte im gewünschten Layout OGAW III Liquiditätsrisiken Style-Analysen VAG Reporting Internationales Stimmrechtsmeldewesen Emittenten-/Kontrahentengrenzen Investment-Compliance Komplettservice bei der Datenübernahme Benchmarknahe tägliche Neubewertung hohe Datenqualität durch Datenmanagement kontinuierliches Marktdatenmanagement Datenanreicherung: volle Standardisierung für das gesamte Anlageuniversum Geschäftsprozessmanagement 5

6 Die Produktionskette Kundenbereich Kennzahlen Aufbereitete Daten Rohdaten Datenexport Kennzahlenexport Reportverteilung Geschäftsprozess Stammdatenverwaltung Analysen Reporting Standardisierte Prozesse und ein einheitlicher Datenhaushalt auf einer hochskalierbaren und flexiblen Plattform Portfolio Analysen mit State-of-the-art Anwendungen Kundendefinierte Inhalte planmäßig und ad hoc IDS Plattform Kundensysteme Market Data Sources technical Compliance Golden Records Cross Referencing Preprocessed Client Data Analytics Engines Reporting SAS RD Warehousing Financial Engineering Distribution Leistung aus einer Hand: Der Kunde bestimmt den Umfang der Auslagerung, d. h. er profitiert von der gesamten Wertschöpfungskette oder lediglich von einem oder mehreren Modulen. 6

7 Agenda 1. Vorstellung der IDS GmbH Analysis and Reporting Services 2. Marktrisikomessung mit SAS Risk Dimensions Abgrenzung Marktrisikomessung Produktionsprozess Delta Normal Simulation Stresstest Monte Carlo Simulation 3. Zusammenfassung 7

8 Abgrenzung Marktrisikomessung Marktrisiko Marktrisiko bezeichnet den potentiellen Verlust eines Investments bzw. Investment- Portfolios, der durch eine Veränderung der Marktpreise oder der daraus abgeleiteten fairen Bewertung verursacht wird. Kredit- oder Liquiditätsrisiken finden nur insoweit Berücksichtigung, wie sie sich in beobachtbaren Marktpreisen widerspiegeln. Motivation Aufsichtsrechtliche Anforderung zur regelmäßigen Messung von Marktrisiken Unabhängige nachgelagerte konsistente Überwachung von Risikobudgets Ermittelte Kennzahlen Value at Risk (für Portfolio und ggf. Benchmark) Limitauslastung, Tracking Error Effective Duration, Delta, Vega Szenario P&L Backtesting des Risikomodells 8

9 Produktionsprozess IDS Data Warehouse / Schnittstellen Data Mart Bestandsdaten untergliedert nach Investmenttypen (z.b. Floating Rate Notes) Marktdaten (Aktien-, Wechselkurse, Zinskurven, Implizite Volatilitäten) SAS Data Warehouse Import, Validierung und Archivierung von Bestandsdaten und Marktdaten Selektion der tagesaktuellen Daten SAS Risk Dimensions Dynamische Generierung der Risikoumgebungen Durchführung der Simulationen SAS Risk Dimensions Output Nachbearbeitung des Simulations-Outputs Export der Ergebnisse von SAS ins IDS Data Warehouse IDS Data Warehouse Qualitätssicherung der Ergebnisse Generierung von Reports, Distribution 9

10 Delta Normal Simulation (1/3) Wesentliche Annahmen der Delta Normal Methodik Linearer Zusammenhang zwischen der (absoluten) Veränderung stochastischer Risikofaktoren und Veränderung des Portfoliowertes Normalverteilung sämtlicher Risikofaktoren Keine Trends Eingabeparameter Aktuelles Niveau der Risikofaktoren (z.b. aktueller Aktienkurs) Varianz (Volatilität) der Risikofaktoren Korrelation der Risikofaktoren In der Umsetzung bei IDS werden täglich für rund 8.000 Risikofaktoren auf Basis von 260 täglichen Beobachtungen Volatilitäten und Korrelationen ermittelt. Beispiel 1: Registrierung der Marktdaten in SAS Risk Dimensions proc risk; env open="rd_adm.base"; marketdata All_Curr file=&_rf_dataset_cur type=current; marketdata All_Hist file=&_rf_dataset_hist type=timeseries interval=weekday; marketdata Cov_Mat file=&_rf_dataset_cov type=covariance interval=weekday PSD=&COV_MAT_PSD; env save; run; 10

11 Delta Normal Simulation (2/3) Beispiel 2: Definition und Aufruf des DN Simulations-Projekts proc risk; env open=rd_adm.simulation_dn%left(&filter_id); DELTANORMAL DeltaNormalSim DATA = Cov_Mat%left(&_SCovMat) CONDITIONAL = &CONDITIONAL ; PROJECT Simulation_DN PORTFOLIO = All_InstFile%left(&FILTER_ID) DATA = ( All_Curr ) ANALYSIS = ( DeltaNormalSim ) CROSSCLASS = CrossClass_&CURR_CROSS RFTRANS = ( RFTRANS_STANDARD RFTRANS_MARKET_GROUPS) &CURRENT_FILTER ; RUNPROJECT Simulation_DN DATE = "&EVALDATE_date9"d CURRENCY = &BASECURR OUTPATH = "&ROOTPATH/master/risk/results OUT = dn_%lowcase(&fgroup%left(&filter_id)) OPTIONS = ( &OPTIONS ALPHA=&ALPHA ) ; env save; run; 11

12 Delta Normal Simulation (3/3) Ausgabedateien der Delta Normal Simulation Im OPTIONS Parameter des Simulation-Projekts kann die Ergebnisausgabe beeinflußt werden. IDS nutzt die Ausgabe der einzelnen Bestandspositionen (INSTVALS), verzichtet aber beispielsweise auf die Ausgabe von mehrdimensionalen Datenwürfeln. Die VaR-Zahlen für die im Parameter CROSSCLASS definierten Aggregationslevel (z.b. Gesamtportfolio, Subportfolios je Investmenttyp) finden sich in den Tabellen COMBINE und SUMMARY. Erweiterung IDS: VaR-Beiträge Aus der Ableitung der quadratischen Form VaR = sqrt ( Delta x Cov x Delta ) nach der Veränderung von Delta (sog. Marginaler VaR) kann eine additive Zerlegung des Portfolio-VaR auf einzelne Risikofaktoren bzw. Investmentpositionen bestimmt werden. IDS führt diese Zerlegung auf Basis der Ausgabetabelle DVAR (Sensitivitäten / Deltas) in einer selbst entwickelten nachgelagerten Berechnung durch. Die Risikobeiträge schlagen die Brücke von der Marktrisikomessung zum Marktrisikomanagement und helfen Veränderungen des VaR zu begründen. 12

13 Stresstest Motivation Stresstests ermöglichen die Abstraktion der Marktrisikomessung von einem stochastischen Modell, die Ergebnisse sind intuitiv nachvollziehbar. Stresstests erlauben die Analyse extremer Szenarien (Crash-Situationen), die von einfachen stochastischen Modellen nicht erfaßt werden. Stresstests können zur Visualisierung von Nichtlinearitäten genutzt werden. Stresstests werden häufig aufsichtsrechtlich gefordert. Stresstests mit SAS Risk Dimensions SAS Risk Dimensions bietet in einem eigenen Simulationstyp die Möglichkeit, simultan für mehrere vorgegebene Szenarien die sich ergebende P&L zu bestimmen. IDS beschreitet der höheren Flexibilität wegen den Weg, für sämtliche Szenarien eine einfache Mark-to-Market-Bewertung durchzuführen und die Ergebnisse anschließend entsprechend weiterzuverarbeiten (z.b. zur Bestimmung der Szenario-Duration). Die Marktdaten der einzelnen Szenarien werden in einem vorgelagerten Prozess aus den aktuellen Marktdaten nach definierten Regeln abgeleitet. Zur Abgrenzung von z.b. Basis-Zinskurven gegenüber Credit-Spread-Kurven wird dabei auf die in der Risiko-Umgebung definierten CATEGORIES zurückgegriffen. 13

14 Monte Carlo Simulation (1/3) Motivation Für Investment-Portfolios, bei denen aufgrund der eingesetzten Instrumente die Annahme eines linearen Zusammenhangs zwischen der Veränderung der Risiko- Faktoren und der P&L verworfen werden muß, soll ein VaR in Anlehnung an die Delta-Normal-Simulation geschätzt werden. Umsetzung Basierend auf der für die Delta-Normal-Simulation geschätzten Kovarianz-Matrix sowie auf der Normalverteilungsannahme wird eine große Zahl von Marktzuständen simuliert. Für jeden simulierten Marktzustand wird eine Neubewertung des Investment- Portfolios durchgeführt und die P&L relativ zum Basecase bestimmt. Ausgabedateien der Monte Carlo Simulation Neben den analog zur Delta-Normal Simulation verfügbaren VaR-Zahlen für die vorgegebenen Aggregationslevel sind folgende Informationen optional verfügbar: Simulierte Marktdaten je simuliertem Szenario Bewertungen sämtlicher Investments je simuliertem Szenario Diverse Statistiken und Extremwert-Kennzahlen (z.b. Conditional expected loss) 14

15 Monte Carlo Simulation (2/3) Erweiterung IDS: VaR-Beiträge Die umfangreichen Ergebnisdaten erlauben die Auswertung, mit welcher P&L einzelne Investments im entsprechenden Szenario zur P&L des Aggregats beitragen. Angewandt auf das VaR-Szenario läßt sich so in Analogie zur Delta- Normal Methodik der Beitrag zum Gesamt-VaR ermitteln. Beispiel 3: Definition des MC Simulations-Projekts proc risk; env open=rd_adm.simulation_mc%left(&filter_id); SIMULATION MonteCarloSim CONDITIONAL = ( &CONDITIONAL ) METHOD = covariance GENERATOR = &GENERATOR HORIZON = ( &HORIZON ) INTERVAL = Weekday NDRAW = &NDRAW SEED = 54321 ERRORMODEL = asfit KIND = ( PL ) ; env save; run; 15

16 Monte Carlo Simulation (3/3) Ausblick In einer Modifikation der Monte Carlo Simulation bestimmt IDS den VaR von Portfolios, die mittels dynamischer Anpassung der Portfoliostruktur eine Bestandsgarantie umsetzen. %macro DynPA_Generate_all_Horizon; %do i=1 %to &DynPA_Horizon; &i %end; %mend DynPA_Generate_all_Horizon; proc risk; env open=rd_adm.dynpa; SIMULATION MonteCarloSim_DynPA METHOD = covariance GENERATOR = LEcuyer HORIZON = ( %DynPA_Generate_all_Horizon ) INTERVAL = Weekday NDRAW = &NDRAW_DYNPA SEED = 54321 ERRORMODEL = asfit ; env save; run; 16

17 Agenda 1. Vorstellung der IDS GmbH Analysis and Reporting Services 2. Marktrisikomessung mit SAS Risk Dimensions 3. Zusammenfassung 17

18 Erfolgsfaktoren von SAS Risk Dimensions 1 2 3 Kompetenz SAS Risk Dimensions bietet kompakte Kompetenz in der Umsetzung von Risikomodellen eingebettet in eine zuverlässige Datenhaltung. Flexibilität SAS Risk Dimensions bietet genügend Flexibilität, um stets schnell auf veränderte Anforderungen zu reagieren. Stabilität SAS Risk Dimensions bietet die Stabilität, die einen reibungslosen Betrieb und hohe Skalierbarkeit ermöglicht. 4 Partnerschaft Mit SAS als Partner ist die IDS GmbH hervorragend aufgestellt, ihren Kunden erstklassige Risikoanalysen zu bieten. 18

19 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Michael Kathrein Head of VaR Related Risk Analytics +49 89 3800 15132 michael.kathrein@investmentdataservices.com www.investmentdataservices.com IDS GmbH Analysis and Reporting Services Königinstrasse 28 80802 München 19

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