Grenzen der Quantifizierung operationeller Risiken

In hoch entwickelten Wirtschaftssystemen unterliegen Banken einer
besonderen Beaufsichtigung, da ein gut funktionierendes
Finanzsystem die Grundlage einer soliden Wirtschaft darstellt.
Insbesondere sind Banken verpflichtet, eine gesetzlich vorgegebene
Eigenkapitaluntergrenze einzuhalten. Diese Grenze wurde in der
Vergangenheit im Wesentlichen durch die Höhe der Bilanzaktiva
bestimmt. Banken mussten für die aus diesen Positionen
resultierenden Kredit- und Marktrisiken Eigenkapital vorhalten.
Übrige Risiken wurden nur implizit abgedeckt. Durch die neue
Baseler Eigenkapitalvereinbarung, die eine Empfehlung eines
Ausschusses von Vertreten der Zentralbanken der großen
Industrienationen darstellt und zurzeit in die jeweiligen
nationalen Rechte umgesetzt wird, sollen nun unter anderem
zusätzlich operationelle Risiken explizit mit Eigenkapital
hinterlegt werden müssen. Zur Berechnung des notwendigen
Eigenkapitals werden in der Vereinbarung drei verschiedene Ansätze
aufgeführt, von denen zwei lediglich einfache und vermutlich
risikounabhängige Berechnungsvorschriften darstellen; der dritte
Ansatz jedoch - der Advanced Measurement Approach - kann bei
entsprechender Ausgestaltung risikosensitiv sein, da er die
Entwicklung und Verwendung selbst entwickelter Verfahren zur
Bestimmung des Kapitals gestattet. Typischerweise werden bei
solchen Verfahren Methoden aus der Versicherungswirtschaft
verwendet, die Fragen zu Risiken von Prozessen, Personen,
Technologie und externen Ereignissen bereits seit längerer Zeit zu
beantworten versucht. Dazu werden die Ursachen der in der
Vergangenheit aufgetretenen Verluste analysiert, um die aktuelle
Gefahr zukünftiger Verluste zu ermitteln. Bei der Quantifizierung
von Risiken in Banken müssen sehr hohe Quantile bestimmt werden,
damit sichergestellt ist, dass das Unternehmen mit großer
Wahrscheinlichkeit nicht zahlungsunfähig wird. Dies ist auch bei
operationellen Risiken der Fall. Im Gegensatz zu Markt- oder
Kreditrisiken stehen jedoch bei diesen nur relativ wenige Daten zur
Verfügung. Dennoch wird in vielen zur Zeit verwendeten Modellen die
Sensitivität der Ergebnisse aufgrund dieser sehr geringen
Datenbasis nicht oder nicht ausreichend berücksichtigt. Die
vorliegende Arbeit stellt ein Verfahren vor, um Konfidenzintervalle
für geschätzte typische Risikogrößen wie z.B. einen Value-at-Risk
oder den Expected Shortfall zu ermitteln. Die Anwendung wird dann
anhand beispielhaft generierter Daten dargestellt, wobei die
spezifischen Eigenheiten operationeller Risiken berücksichtigt
werden. Dabei zeigt es sich, dass die bestimmten
Konfidenzintervalle - abhängig von der für die Schätzungen
verwendbaren Daten - mehrere Größenordnungen umfassen können. Bei
der Interpretation der Daten und der daraus folgenden endgültigen
Bestimmung von Mindestkapitalanforderungen für operationelle
Risiken bei Banken müssen dann derartige Unschärfen berücksichtigt
werden.