Was ist das Modellrisiko?
Das Modellrisiko ist eine Art von Risiko, das auftritt, wenn ein Finanzmodell zur Messung quantitativer Informationen wie Marktrisiken oder Werttransaktionen eines Unternehmens verwendet wird 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 sich auf Annahmen und wirtschaftliche, statistische, mathematische oder finanzielle Theorien und Techniken stützt, um Dateneingaben in einen quantitativ geschätzten Outputtyp zu verarbeiten.
Die zentralen Thesen
- Das Modellrisiko liegt immer dann vor, wenn ein unzureichend genaues Modell zum Treffen von Entscheidungen verwendet wird. Das Modellrisiko kann durch die Verwendung eines Modells mit schlechten Spezifikationen, Programmier- oder technischen Fehlern oder Daten- oder Kalibrierungsfehlern verursacht werden. Das Modellrisiko kann durch Modellmanagement wie Testen verringert werden. Governance-Richtlinien und unabhängige Überprüfung.
Wie das Modellrisiko angewendet wird
Das Modellrisiko wird als Teilmenge des operationellen Risikos betrachtet, da das Modellrisiko hauptsächlich das Unternehmen betrifft, das das Modell erstellt und verwendet. Händler oder andere Anleger, die ein bestimmtes Modell verwenden, verstehen möglicherweise seine Annahmen und Einschränkungen nicht vollständig, was den Nutzen und die Anwendung des Modells selbst einschränkt.
In Finanzunternehmen kann sich das Modellrisiko auf das Ergebnis der Bewertung von Finanztiteln auswirken, ist aber auch in anderen Branchen von Bedeutung. Ein Modell kann die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fluggast ein Terrorist ist, oder die Wahrscheinlichkeit oder eine betrügerische Kreditkartentransaktion aufgrund falscher Annahmen, Programmier- oder technischer Fehler und anderer Faktoren, die das Risiko eines schlechten Ergebnisses erhöhen, falsch vorhersagen.
Was sagt Ihnen das Konzept des Modellrisikos?
Jedes Modell ist eine vereinfachte Version der Realität, und bei jeder Vereinfachung besteht das Risiko, dass etwas nicht berücksichtigt wird. Annahmen zur Entwicklung eines Modells und Eingaben in das Modell können stark variieren. Die Verwendung von Finanzmodellen hat in den letzten Jahrzehnten im Einklang mit den Fortschritten bei der Rechenleistung, bei Softwareanwendungen und neuen Arten von Finanztiteln stark zugenommen.
Einige Unternehmen, wie beispielsweise Banken, setzen einen Risikomodellbeauftragten ein, um ein Risikoprogramm für Finanzmodelle aufzustellen, das darauf abzielt, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass die Bank aufgrund von Risikoproblemen finanzielle Verluste erleidet. Zu den Komponenten des Programms gehört die Festlegung von Modell-Governance und -Richtlinien sowie die Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten an Personen, die die Finanzmodelle kontinuierlich entwickeln, testen, implementieren und verwalten.
Beispiele für Modellrisiken
Das Debakel des langfristigen Kapitalmanagements (LTCM) im Jahr 1998 wurde auf das Modellrisiko zurückgeführt. In diesem Fall wurde ein kleiner Fehler in den Computermodellen des Unternehmens aufgrund der in hohem Maße gehebelten Handelsstrategie LTCM um mehrere Größenordnungen vergrößert. LTCM hatte bekanntermaßen zwei Nobelpreisträger in der Wirtschaft, aber das Unternehmen implodierte aufgrund seines Finanzmodells, das in diesem speziellen Marktumfeld gescheitert war.
Fast 15 Jahre später erlitt JPMorgan Chase (JPM) massive Handelsverluste durch ein VaR-Modell, das Formel- und Betriebsfehler enthielt. Im Jahr 2012 erwies sich der von CEO Jaime Dimon proklamierte "Sturm in einer Teekanne" als ein Verlust von 6, 2 Milliarden US-Dollar, der auf fehlerhafte Transaktionen in seinem synthetischen Kreditportfolio (SCP) zurückzuführen war.
Ein Händler hatte große derivative Positionen aufgebaut, die durch das zu diesem Zeitpunkt existierende VaR-Modell gekennzeichnet waren. Als Reaktion darauf nahm der Chief Investment Officer der Bank Anpassungen am VaR-Modell vor. Aufgrund eines Spreadsheet-Fehlers im Modell konnten sich jedoch Handelsverluste ohne Warnsignale des Modells häufen.
