Das Kreditportfoliomodell im Kundengeschäft (KPM-KG) steht wegen seiner grundlegenden Bedeutung für die Risikotragfähigkeit nicht nur im Fokus der Bankenaufsicht, auch für eine moderne Adressrisikosteuerung ist das Management erwarteter und unerwarteter Verluste aus der Übernahme von Kreditrisiken im Kundengeschäft von besonderer Bedeutung. Selbst wenn für das eigene Institut entsprechende Auswertungen bei guter Datenqualität vorliegen, stellt sich die Frage, wie die individuellen Ergebnisse im Kontext anderer genossenschaftlicher Kreditinstitute adäquat zu bewerten sind:
- Ist der eigene Expected Loss des Gesamt-, Firmen- bzw. Privatkunden-Portfolios im Vergleich zu anderen VR-Banken eher hoch oder niedrig?
- Sind die Value-at-Risk-Zahlen für das eigene Portfolio im bundesweiten Vergleich zu Kreditinstituten ähnlicher Größe kritisch oder positiv zu bewerten?
- Wie kann die Angemessenheit für den eigenen Modell-Einsatz überprüft werden?
Daher erstellen wir regelmäßig eine Studie, die die Credit Value at Risk-Kennzahlen und viele weitere Portfolio-Parameter der teilnehmenden Institute umfänglich analysiert. Bis zu 100 genossenschaftliche Institute aus dem gesamten Bundesgebiet beteiligen sich in der Regel an der Vergleichsanalyse.
Auswertung aus der KPM-KG-Vergleichsanalyse zu Verlustverteilungen
Jede teilnehmende Bank erhält einen individualisierten, umfangreichen Bericht, der ihre Kennzahlen im Kontext vergleichbarer Institute detailliert aufzeigt. Grundlage dafür sind Auswertungen, die sich aus der vorhandenen VR-Control-Software mit überschaubarem Aufwand extrahieren lassen. Dabei stehen insbesondere folgende Kennzahlen im Fokus:
- Expected Loss (kurz: EL): Der erwartete Verlust beschreibt, mit welchen Kreditausfällen aus dem heute gesunden Kundenkreditgeschäft in den kommenden 12 Monaten im Durchschnitt zu rechnen ist.
- Credit Value at Risk (kurz: CVaR): Der unerwartete Verlust beschreibt darüber hinaus, welche Höhe von Kreditausfällen bei einem vorgegebenen Konfidenzniveau von z. B. 99,0 % nicht überschritten wird.
Neben diesen Größen lassen sich zusätzlich relative Kennzahlen wie beispielsweise die Risikoquote ermitteln. Damit ist es möglich, eine umfassende CVaR-Analyse aufzubauen, die einen realistischen Vergleich eigener Risiko-Kennzahlen mit den Ergebnissen ähnlicher genossenschaftlicher Kreditinstitute ermöglicht. Dabei können zusätzlich auch Diversifikationskennzahlen ermittelt und verglichen werden, die die Interpretation eigener Zahlen noch vertiefen können.
ANSPRECHPARTNER
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