Aspect Advisory_DE

Validierung des ECL-Rating- und Preisgestaltungstools

Übersicht

Übersicht

Aspect Advisory wurde von einer südafrikanischen Entwicklungsfinanzierungsinstitution (DFI) beauftragt, eine strenge Validierung ihres risikobasierten Preisgestaltungstools und ihres Tools zur Bewertung der erwarteten Verluste (EL) durchzuführen. Dieses anspruchsvolle quantitative Projekt erforderte fortschrittliche statistische Methoden und innovative Validierungstechniken, um die Genauigkeit und Wirksamkeit der Modelle innerhalb des Risikomanagement- und Preisgestaltungsrahmens der Institution sicherzustellen. Die Ziele des Projekts waren:

  • Bewertung der Robustheit und Vorhersagekraft der Modelle für die Ausfallwahrscheinlichkeit (PD), den Verlust bei Ausfall (LGD) und die Ausfallquote (EAD).
  • Bewertung der Sensitivität des risikobasierten Preisgestaltungstools gegenüber wichtigen Faktoren der Kreditpreisgestaltung.
  • Identifizierung von Bereichen, in denen eine Neukalibrierung erforderlich ist, um die Einhaltung von Compliance-Richtlinien und Best Practices wie der Baseler Vereinbarung sicherzustellen.
  • Vergleich der Modelle mit denen anderer Finanzinstitute, um die Wettbewerbsposition und die Ausrichtung an der Branche zu bewerten. 

Unser Ansatz

Unser Ansatz

Aspect Advisory entwickelte einen maßgeschneiderten Validierungsrahmen, der den Validierungsprozess in drei verschiedene Komponenten unterteilt:

1. Qualitative Validierung – Bewertung des Modelldesigns und der Einhaltung regulatorischer Vorschriften

  • Es wurden statistische Tests durchgeführt, um die Vorhersagekraft und Stabilität der PD-, LGD- und EAD-Modelle zu messen.
  • Die Korrelationen zwischen den finanziellen Risikofaktoren wurden bewertet, um die Robustheit des Modells zu bestimmen.
  • Identifizierung von Bereichen, die einer Neukalibrierung bedürfen, um sicherzustellen, dass die Modelle die tatsächlichen Risiken auf der Grundlage historischer Beobachtungen widerspiegeln.

 

2. Benchmarking – Vergleich der Modellanwendung mit Branchenstandards

  • Vergleich der Modellannahmen, Parametrisierung und Preisgestaltungsmethoden mit denen anderer Finanzinstitute.
  • Identifizierung von Best-Practice-Verbesserungen zur Steigerung der Modellleistung und Preissensitivität.

 

Sicherstellung, dass das risikobasierte Preisgestaltungsinstrument die tatsächlichen risikobereinigten Kreditpreisstrategien widerspiegelt.

Ergebnisse und Auswirkungen

Ergebnisse und Auswirkungen

Die Validierung lieferte wichtige Erkenntnisse und Möglichkeiten für die Neukalibrierung des Modells, was zu einer erheblichen Verbesserung der Risikomodellierung und Preisstrategien der DFI führte:

  • Neukalibrierung des PD-Modells (Probability of Default) – Es wurde festgestellt, dass das PD-Modell eine geringere Vorhersagekraft als zu Beginn hatte, sodass eine vollständige Neukalibrierung erforderlich war, beginnend mit einer Korrelationsbewertung der finanziellen Risikofaktoren.
  • Anpassungen des LGD-Modells – Obwohl das LGD-Modell Best-Practice-Benchmarks für verschiedene Engagements verwendete, fehlten fundierte historische Beobachtungen, sodass eine historisch basierte Neukalibrierung erforderlich war.
  • Zweckmäßigkeit des EAD-Modells – Das EAD-Modell wurde als effektiv validiert und erforderte keine wesentlichen Anpassungen.
  • Verbesserung der Sensitivität des Preisgestaltungstools – Das risikobasierte Preisgestaltungstool erwies sich als unempfindlich gegenüber Moratorien und Risikopositionsniveaus, sodass eine Neukalibrierung erforderlich war, um es an bewährte Risikopreisgestaltungsrahmen anzupassen. 

Behandelte strategische Themen

Behandelte strategische Themen

  • Risikobasierte Preisgestaltung und Modellvalidierung – Sicherstellung der Genauigkeit und Sensitivität von Preisgestaltungsmodellen für risikobereinigte Kreditentscheidungen.
  • Einhaltung von Vorschriften und Basel-Standards – Anpassung der Kreditrisikomodelle an bewährte Verfahren der Branche und sich ändernde regulatorische Anforderungen.
  • Datengestützte Entscheidungsfindung – Verbesserung der quantitativen Validierungsrahmen zur Unterstützung robuster Risikomanagementstrategien.

Eingesetzte Fachkenntnisse und Kompetenzen

Eingesetzte Fachkenntnisse und Kompetenzen

  • Fortgeschrittene statistische Analyse und Modellvalidierung – Anwendung quantitativer Methoden zur Überprüfung der Vorhersagegenauigkeit.
  • Excel VBA, Python und Datenanalyse – Einsatz fortschrittlicher Datentools zur Durchführung von Modellstresstests und Neukalibrierung.
  • Regulierungs- und Compliance-Expertise – Sicherstellung der Übereinstimmung mit dem Baseler Abkommen und Risikomanagement-Rahmenwerken.
  • Quantitative Risikomodellierung und Preisstrategie – Verbesserung der Sensitivität der Kreditpreisgestaltung gegenüber Kostentreibern.

Betroffene Geschäftsbereiche

Betroffene Geschäftsbereiche

  • Risikomanagement und Modell-Governance – Stärkung des EL-Validierungsprozesses und Verbesserung der Modellzuverlässigkeit.
  • Treasury- und Kreditpreisstrategie – Verbesserung der risikobasierten Preisgestaltungsmethoden, um das tatsächliche Risiko und die Kapitalkosten besser widerzuspiegeln.
  • Quantitative Analyse und Finanzrisikobewertung – Verbesserung der Vorhersagekraft von Risikomodellen, um datengestützte Entscheidungen zu gewährleisten.

Erkenntnisse: Wichtige Erkenntnisse und Auswirkungen auf die Branche

Erkenntnisse: Wichtige Erkenntnisse und Auswirkungen auf die Branche

1. Die wachsende Bedeutung der risikobasierten Preisgestaltung in Finanzinstituten

Die risikobasierte Preisgestaltung wird zu einem zentralen Bestandteil moderner Kreditvergabestrategien und erfordert robuste ECL-Modelle, um Folgendes sicherzustellen:

  • Genaue Kreditrisikobewertungen für Preisentscheidungen.
  • Eine faire, risikobereinigte Kreditpreisgestaltung, die die Ausfallwahrscheinlichkeit und die Kapitalallokationskosten widerspiegelt.
  • Eine höhere Rentabilität bei gleichzeitiger Einhaltung der regulatorischen Vorschriften und nachhaltiger strategischer Ziele.

 

2. Die Notwendigkeit einer regelmäßigen Modellvalidierung und -neukalibrierung

  • Rating- und Preismodelle müssen kontinuierlich überwacht und validiert werden, um ihre Wirksamkeit zu gewährleisten.
  • Risikomanagementteams sollten eine strukturierte Validierungshäufigkeit festlegen, die mindestens einmal jährlich empfohlen wird.
  • Risikomodelle der ersten Generation basieren häufig auf den Basler Richtlinien, müssen jedoch kontinuierlich neu kalibriert werden, da immer mehr Daten verfügbar werden und sich die Natur der Institute weiterentwickelt.

 

3. Die Rolle der Datenerfassung und -speicherung für die Zuverlässigkeit von Modellen

  • Eine umfassende Datenerfassung und -speicherung ist für die genaue Kalibrierung von Risikomodellen von entscheidender Bedeutung.
  • Institute sollten in spezielle Repositorien für Risiko-, Preis- und Leistungsdaten investieren, um die Datenintegrität, -zugänglichkeit und -analyse zu verbessern.
  • Eine ordnungsgemäße Datenstrukturierung ermöglicht eine präzisere Bewertung der Korrelation von Risikofaktoren und eine bessere Neukalibrierung der Modelle.

Fazit

Fazit

Durch die umfassende Validierung der EL-Modelle und des risikobasierten Preisgestaltungstools konnte Aspect Advisory der südafrikanischen DFI helfen, ihr Kreditrisikorahmenwerk zu verbessern, die Preissensitivität zu erhöhen und die Modellkonformität mit den regulatorischen Standards sicherzustellen.

Die Erkenntnisse aus diesem Projekt unterstreichen die Bedeutung einer kontinuierlichen Modellvalidierung, einer datengesteuerten Neukalibrierung und proaktiver risikobasierter Preisstrategien in Finanzinstituten.