Modellrisiko
Was ist Modellrisiko?
Modellrisiko ist eine Art von Risiko, das auftritt, wenn ein Finanzmodell verwendet wird, um quantitative Informationen wie die Marktrisiken oder Werttransaktionen eines Unternehmens zu messen,. und das Modell versagt oder eine unzureichende Leistung erbringt und zu nachteiligen Ergebnissen für das Unternehmen führt.
Ein Modell ist ein System, eine quantitative Methode oder ein Ansatz, der auf Annahmen und ökonomischen, statistischen, mathematischen oder finanziellen Theorien und Techniken beruht. Das Modell verarbeitet Dateneingaben in eine Ausgabe vom Typ einer quantitativen Schätzung.
Finanzinstitute und Investoren verwenden Modelle, um den theoretischen Wert von Aktienkursen zu ermitteln und Handelsmöglichkeiten zu ermitteln. Während Modelle nützliche Werkzeuge in der Investitionsanalyse sein können, können sie auch anfällig für verschiedene Risiken sein, die durch die Verwendung ungenauer Daten, Programmierfehler, technische Fehler und Fehlinterpretationen der Ergebnisse des Modells entstehen können.
Modellrisiko verstehen
Das Modellrisiko wird als Untergruppe des operationellen Risikos betrachtet,. da das Modellrisiko hauptsächlich die Firma betrifft, die das Modell erstellt und verwendet. Händler oder andere Anleger, die ein bestimmtes Modell verwenden, verstehen möglicherweise seine Annahmen und Einschränkungen nicht vollständig, was die Nützlichkeit und Anwendung des Modells selbst einschränkt.
In Finanzunternehmen kann das Modellrisiko das Ergebnis der Bewertung von Finanztiteln beeinflussen,. aber es spielt auch in anderen Branchen eine Rolle. Ein Modell kann die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fluggast ein Terrorist ist, oder die Wahrscheinlichkeit einer betrügerischen Kreditkartentransaktion falsch vorhersagen. Dies kann auf falsche Annahmen, Programmier- oder technische Fehler und andere Faktoren zurückzuführen sein, die das Risiko eines schlechten Ergebnisses erhöhen.
Was sagt Ihnen das Konzept des Modellrisikos?
Jedes Modell ist eine vereinfachte Version der Realität, und bei jeder Vereinfachung besteht die Gefahr, dass etwas nicht berücksichtigt wird. Die zur Entwicklung eines Modells getroffenen Annahmen und Eingaben in das Modell können stark variieren. Die Verwendung von Finanzmodellen hat sich in den letzten Jahrzehnten im Gleichschritt mit Fortschritten in der Rechenleistung, Softwareanwendungen und neuen Arten von Finanzsicherheiten stark verbreitet. Vor der Entwicklung eines Finanzmodells führen Unternehmen häufig eine Finanzprognose durch, bei der es sich um den Prozess handelt, mit dem die Erwartungen an zukünftige Ergebnisse ermittelt werden.
Einige Unternehmen, wie z. B. Banken, beschäftigen einen Modellrisikobeauftragten, um ein Finanzmodell- Risikomanagementprogramm einzurichten,. das darauf abzielt, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass die Bank aufgrund von Modellrisikoproblemen finanzielle Verluste erleidet. Zu den Bestandteilen des Programms gehört die Einrichtung von Modell-Governance und -Richtlinien. Dazu gehört auch die Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten an Personen, die die Finanzmodelle kontinuierlich entwickeln, testen, implementieren und verwalten.
Beispiele aus der Praxis für Modellrisiken
Langfristiges Kapitalmanagement
Das Debakel des Long-Term Capital Management (LTCM) im Jahr 1998 wurde dem Modellrisiko zugeschrieben. In diesem Fall wurde ein kleiner Fehler in den Computermodellen des Unternehmens aufgrund der hoch gehebelten Handelsstrategie von LTCM um mehrere Größenordnungen vergrößert
Auf seinem Höhepunkt verwaltete der Hedgefonds Vermögenswerte von über 100 Milliarden US-Dollar und verzeichnete jährliche Renditen von über 40 %. LTCM hatte bekanntermaßen zwei Wirtschaftsnobelpreisträger als Hauptaktionäre, aber das Unternehmen implodierte aufgrund seines Finanzmodells, das in diesem speziellen Marktumfeld versagt hatte.
JPMorgan Chase
Fast 15 Jahre später erlitt JPMorgan Chase (JPM) massive Handelsverluste durch ein Value-at-Risk -Modell (VaR), das Formel- und Betriebsfehler enthielt. Risikomanager verwenden VaR-Modelle, um die potenziellen zukünftigen Verluste eines Portfolios abzuschätzen. Im Jahr 2012 stellte sich heraus, dass der von CEO Jamie Dimon proklamierte „Sturm in einer Teekanne“ ein Verlust von 6,2 Milliarden US-Dollar war, der auf fehlgeschlagene Geschäfte in seinem synthetischen Kreditportfolio (SCP) zurückzuführen war .
Ein Händler hatte große Derivatpositionen aufgebaut,. die durch das damals bestehende VaR-Modell gekennzeichnet waren. Als Reaktion darauf nahm der Chief Investment Officer der Bank Anpassungen am VaR-Modell vor, aber aufgrund eines Tabellenfehlers im Modell konnten sich Handelsverluste ohne Warnsignale des Modells häufen.
Dies war nicht das erste Mal, dass VaR-Modelle versagten. In den Jahren 2007 und 2008 wurden VaR-Modelle dafür kritisiert, dass sie die umfangreichen Verluste, die viele Banken während der globalen Finanzkrise erlitten haben, nicht vorhersagen konnten
Höhepunkte
Modellrisiken können durch die Verwendung eines Modells mit schlechten Spezifikationen, Programmier- oder technischen Fehlern oder Daten- oder Kalibrierungsfehlern entstehen.
Modellrisiken liegen immer dann vor, wenn ein unzureichend genaues Modell zur Entscheidungsfindung verwendet wird.
Das Modellrisiko kann durch Modellmanagement wie Tests, Governance-Richtlinien und unabhängige Überprüfung reduziert werden.
Im Finanzwesen werden Modelle umfassend verwendet, um potenzielle zukünftige Aktienwerte zu identifizieren, Handelsmöglichkeiten zu lokalisieren und Unternehmensmanagern zu helfen, Geschäftsentscheidungen zu treffen.
