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Gesamtbanksteuerung – Theoretische und empirische Analyse des Sta-tus Quo in der Bundesrepublik Deutschland, Österreich und der

Schweiz

Von der Fakultät 3: Wirtschaftswissenschaft derder Universität Duisburg-Essen,

Standort Duisburg zur Erlangung des akademischen Grades

eines Doktors der Wirtschaftswissenschaft (Dr. rer. oec.)genehmigte Dissertation

vonDipl.-Kfm. Jörn Ulrich Grimmer

aus Wiesbaden

2003

Erstgutachter: Prof. Dr. Bernd RolfesZweitgutachter: Prof. Dr. Klaus Barth

Tag der mündlichen Prüfung: 22.07.2003

Inhaltsübersicht

III

Inhaltsübersicht

Inhaltsübersicht III

Inhaltsverzeichnis IV

Abbildungsverzeichnis XI

Abkürzungsverzeichnis XVI

Problemstellung und Gang der Untersuchung 1

Teil 1 Das System der Gesamtbanksteuerung 5

A. Begriffsbestimmungen und Grundlagen 5

B. Zielgrößen und Ergebnissystematik 23

C. Steuerungsorganisation 56

Teil 2 Lösungsansätze zu spezifischen Problemen der Ertrags-/ Risiko-Steuerung im barwertorientierten Regelkreis 74

A. Problemadäquate Verrechnungspreiskonzeptionen zwischen zentralen unddezentralen Portfolien 74

B. Risikomessung und -steuerung zentraler Risikoportfolios 98

C. Risikokapitalbudgetierung, -limitierung und risikoadjustiertePerformancemessung als Anwendungsbereiche von Risikomessverfahren 142

Teil 3 Empirische Untersuchung zum Status quo der materiellenGesamtbanksteuerung in der bankbetrieblichen Praxis 185

A. Konzeption und Durchführung der empirischen Untersuchung 185

B. Profil der Gesamtbanksteuerung – Empirische Ergebnisse 201

C. Zusammenfassung und Ausblick 251

Literaturverzeichnis 258

Anhang 286

Inhaltsverzeichnis

IV

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsübersicht III

Inhaltsverzeichnis IV

Abbildungsverzeichnis XI

Abkürzungsverzeichnis XVI

Problemstellung und Gang der Untersuchung 1

Teil 1 Das System der Gesamtbanksteuerung 5

A. Begriffsbestimmungen und Grundlagen 5

I. Geschäftsaktivitäten und Funktionen der Bank 51) Geschäftsaktivitäten der Universalbank 52) Die Bank als Risikomanager 5

II. Risiken des Bankgeschäfts 61) Definition 62) Bankspezifische Risiken 73) Allgemeine unternehmensspezifische Risiken 10

III. Managementkonzeption „Gesamtbanksteuerung“ 121) Abgrenzung des Begriffs 122) Teilportfolios als Einheiten der Geschäftssteuerung 143) Finanzierungssteuerung 17

(a) Grundlagen 17(b) Einflussfaktoren bei der Wahl der optimalen Kapitalstruktur 21

B. Zielgrößen und Ergebnissystematik 23

I. Zielgrößen der Gesamtbank 231) Traditionelle, bilanzielle Zielgrößen 232) Wertorientierte Zielgrößen auf Basis der Marktwert-

/Buchwertansätze 24(a) Marktwert/Buchwert-Ansätze bei vollkommenen Kapitalmarkt 26

(1) Aufwands- und ertragsorientierte Ansätze 26(2) Finanzwirtschaftliche Ansätze 32

(b) Marktwert-/Buchwertansätze bei unvollkommenenKapitalmarkt 33

II. Ergebnissystematik 341) Kundengeschäftsergebnis 36

(a) Grundlagen der Deckungsbeitragsrechnung 36(b) Ergebniskomponenten 39

Inhaltsverzeichnis

V

(1) Konditionsbeitragsbarwert und Zinskonditionsbeitrag p.a. 39(2) Provisionsertragsbarwert und Provisionsertrag p.a. 42(3) Risikoprämienbarwert und Risikoprämie p.a. 42(4) Stückkostenbarwert und Stückkosten p.a. 43

2) Produktivitätsergebnis 443) Ergebnis zentraler Risikoportfolios 45

(a) Grundlagen der Performanceermittlung 45(1) Performanceermittlung im Marktpreisrisikoportfolio 45(2) Performanceermittlung im Adressenausfallrisikoportfolio 46

(b) Grundlagen der Risikomessung 48(1) Marktpreisrisiko 48(2) Kreditrisiko 51

(c) Grundlagen der Risikoadjustierten Performance-Messung 55

C. Steuerungsorganisation 56

I. Duales Steuerungsmodell 56

II. Steuerungsprozesse 571) Strategischer Steuerungsprozess 59

(a) Strategische Diagnose 60(b) Zielbeschreibung 61(c) Wegbeschreibung und Entscheidungsunterstützung 63

2) Operativer Steuerungsprozess 64(a) Fixierung von Plangrößen 64

(1) Ableitung des Gesamtbankergebnisanspruchs undBudgetierung von Risikokapital 65

(2) Planung und Vorsteuerung derDeckungsbeitragskomponenten 67

(3) Vorsteuerung des Ergebnisses der Risikoportfolien 68(b) Nachkalkulation/ Soll-Ist-Vergleich 70

(1) Analyse des Ergebniswürfels imKundengeschäftsportfolio 71

(2) Limitüberwachung der Risikoportfolios 72

Teil 2 Lösungsansätze zu spezifischen Problemen der Ertrags-/ Risiko-Steuerung im barwertorientierten Regelkreis 74

A. Problemadäquate Verrechnungspreiskonzeptionen zwischen zentralen unddezentralen Portfolien 74

I. Kalkulation variabel verzinslicher Bankgeschäfte 751) Definition variabel verzinslicher Bankgeschäfte 752) Bewertungskonzepte 76

(a) Einzelgeschäftsorientierte Ansätze 76

Inhaltsverzeichnis

VI

(1) Orientierung an juristischen oder alternativenlängerfristigen Zins- oder Kapitalbindungen 76

(2) Elastizitätskonzept bei Einzelgeschäftsbetrachtung 78(b) Portfolioorientierte Ansätze 80

(1) Elastizitätsorientierter Ansatz 81(2) Gesamtrefinanzierung auf Basis gleitender

Durchschnittszinsen 843) Eignung der Bewertungskonzepte im operativen Steuerungsprozess 85

II. Verfahren zur Ermittlung ausfallrisikoadäquater Verrechnungspreisefür Einzelkreditgeschäfte 891) Berechnungsparameter der Risikoprämie auf Einzelgeschäftsebene 892) Verfahren zur einzelgeschäftsbezogenen Risikobeurteilung 933) Methoden zur Bestimmung von einzelgeschäftsbezogenen

Risikoübernahmeprämien 95

B. Risikomessung und -steuerung zentraler Risikoportfolios 98

I. Modelle zur Steuerung von Marktpreis- und Zinsänderungsrisiken 981) Marktpreisrisikomodelle 98

(a) Indikatormodelle 100(b) Varianz-Kovarianz-Modell 101(c) Simulationsverfahren 103

(1) Historische Simulation 103(2) Monte-Carlo-Simulation 104(3) Stress-Testing 105

2) Problembezogene Berücksichtigung statistischer Parameter in VaR-Verfahren 106(a) Haltedauer 106(b) Korrelation 107

3) Kritische Würdigung der Marktpreisrisikomodelle 1094) Modelle zur Steuerung von Zinsänderungsrisiken des

Gesamtbankzinsbuchs 114(a) Modelle zur Steuerung der Zinsspanne 115

(1) Zinsbindungs-/ Zinsablaufbilanz 115(2) Statische Elastizitätsbilanz 116(3) Dynamische Elastizitätsbilanz 116(4) Marktzinsorientierte, dynamische Elastizitätsbilanz 117

(b) Barwertorientierte Zinsrisikosteuerung 118

II. Modelle zur Steuerung von Kreditportfoliorisiken 1191) Systematisierung der Kreditportfoliomodelle 119

(a) CreditRisk+TM als Beispiel für ein Ausfallrisikomodell 120(b) CreditMetricsTM als Beispiel für ein Bonitätsmodell 121

Inhaltsverzeichnis

VII

2) Modelltheoretische Gegenüberstellung 1223) Problemspezifische Selektion der Kreditrisikomodelle 124

III. Ansätze zur Steuerung operationeller Risiken 1311) Prozessbereichsbezogene Identifikation operationeller Risiken 1312) Systematisierung bestehender Bewertungs- und

Quantifizierungsansätze 136(a) Qualitatives Assessment 136(b) Quantitatives Assessment 137

(1) Top-Down-Verfahren 138(2) Bottom-Up-Verfahren 140

3) Kritische Würdigung 142

C. Risikokapitalbudgetierung, -limitierung und risikoadjustiertePerformancemessung als Anwendungsbereiche von Risikomessverfahren 142

I. Budgetierung und Allokation von Risikokapital undErgebnisansprüchen 1431) Festlegung der Kapitalbasis 143

(a) Funktionen des Eigenkapitals 143(b) Systematisierung der Eigenkapitalbegriffe 145

(1) Bilanzielles Eigenkapital 145(2) Markt- oder Vermögensorientierter Eigenkapitalbegriff 146(3) Aufsichtsrechtlich haftende Eigenmittel 147

(c) Regelkreisspezifische Selektion der Kapitalbasis 1482) Bestimmung und Budgetierung des Gesamtbankrenditeanspruchs 148

(a) Struktureller Gewinnbedarf 149(b) Ermittlung des kapitalmarkttheoretisch begründeten

Renditeanspruchs mit Hilfe des CAPM 155(1) Prämissen und theoretische Konzeption 155(2) Empirische Ermittlung von Eigenkapitalkosten 157(3) Kritische Würdigung des CAPM 160

3) Allokation von Ergebnisansprüchen und Risikokapital 162(a) Bestimmung der Risikotragfähigkeit 162(b) Allokationsansätze für Risikokapital 165

(1) Systematisierung 165(2) Top – Down - Verfahren 167(3) Bottom – Up – Verfahren durch Verauktionierung des

ökonomischen Eigenkapitals 172(c) Ergebnisabhängige Anpassung von Risikolimiten 176

(1) Systematisierung und Charakteristika 176(2) Eignung ergebnisabhängiger Limite im Steuerungsprozess 178

II. Risikoadjustierte Performancemessung 180

Inhaltsverzeichnis

VIII

1) Steuerungsimpulse von RAPM-Kennziffern bei variierendemökonomischen Risiko 180

2) Allokiertes oder durchschnittlich ausgenutztes Risikokapital alsKapitalbasis 183

Teil 3 Empirische Untersuchung zum Status quo der materiellenGesamtbanksteuerung in der bankbetrieblichen Praxis 185

A. Konzeption und Durchführung der empirischen Untersuchung 185

I. Formulierung von Untersuchungsziel und Informationsbedarf 1851) Überblick über empirische Arbeiten zu materiellen Verfahren zur

Steuerung bankspezifischer Teilportfolios 1852) Repräsentativer Entwicklungsstand der instrumentellen

Gesamtbanksteuerung nach Banksektoren als Untersuchungsziel 191

II. Festlegung der Erhebungsmethodik 1931) Schriftliche Befragung als gewählte Erhebungsmethode 1932) Übersicht über statistische Auswertungsmethoden 194

III. Vorbereitung und Durchführung der Befragung 1951) Entwicklung und Gestaltung der Befragungsunterlagen 1952) Auswahl der Stichprobe 1963) Versand und Rücklauf 197

B. Profil der Gesamtbanksteuerung – Empirische Ergebnisse 201

I. Überwiegend ertragsorientierte Gesamtbanksteuerung 2011) Mehrheitliche Rentabilitätsorientierung bei sektorspezifischen

Präferenzen für finanzielle Zielsetzungen 2012) Minderheitliche Verankerung rentabilitäts- und wertorientierter

Erfolgskennzahlen im Management-Anreizsystem 203

II. Entwicklungsstufen der operativen Steuerung des Kundengeschäfts 2061) Nachholbedarf in der DB III-Rechnung 207

(a) Sachgerechte Ergebnisspaltung des Zinsergebnisses unterEinsatz der Marktzinsmethode 207(1) Orientierung am Zinsanpassungsverhalten als Standard

beim einzelgeschäftsorientierten Kalkulationsansatz 208(2) Einsatz adäquater Portfoliokalkulationsvarianten im

zinsvariablen Geschäft 210(3) Zunehmend geplante Kalkulation von Leistungsstörungen

und Geschäften mit Optionscharakteristika 211(b) Steigende Verbreitung der prozessorientierten Standard-

Einzelkostenrechnung 212(c) Trend zur Berechnung von Standard-Risikoprämien auf Basis

von Verfahren mit höherer Prognosequalität 215

Inhaltsverzeichnis

IX

2) Verbesserungsmöglichkeiten bei der Zurechnung vonErgebnisbestandteilen auf der Auswertungsebene desEinzelgeschäfts 215

3) Annäherung der Einsatzhäufigkeit des vermögensorientierten an denbilanziellen Regelkreis 217

III. Entwicklungsstufen der Steuerung zentraler Risikoportfolios 2181) Entwicklungsstufen materieller Risikosteuerungskonzepte in

zentralen Teilportfolios 218(a) Nachholbedarf in der Steuerung von

Adressenausfallrisikoportfolios 218(1) Umsichtiges Management des Expected Loss 219(2) Zurückhaltende Verbreitung von Kreditportfoliomodellen

bei vorwiegendem Einsatz des Ausfallrisikomodells 228(b) Bedachter Einsatz von Risikosteuerungskonzepten für

Marktpreisrisikoportfolios 229(1) Mehrheitlich umsichtiges Risikomanagement des

Handelsbuchs 229(2) Nach Bankengruppen divergierender Einsatz der

Regelkreise der Zinsbuchsteuerung 232(c) Frühe Entwicklungsstufe der Steuerung des operationellen

Risikos und sonstiger Risiken 235(d) Umsichtige Wahl der statistischen Parameter Konfidenzniveau,

Haltedauer und Korrelation 2372) Entwicklungspotenziale in den Anwendungsbereichen von

Risikosteuerungskonzepten 241(a) Verbesserungsbedarf in der Konzeption von Risikotragfähigkeit

und -limiten 241(1) Überwiegend umsichtige Berücksichtigung der

Risikotragfähigkeit 241(2) Überwiegend volumenorientierte Limitierung des

Ausfallrisikos 242(3) Fortgeschrittene Risikobegrenzungsvorschriften in der

Marktpreisrisikosteuerung des Handelsbuchs und derZinsrisikosteuerung des Bankbuchs 243

(4) Keine Risikobegrenzungsvorschriften für operationelleRisiken 244

(b) Entwicklungsbedarf bei der Kapitalallokation 244(1) Zielgerichtete Eigenkapitalverzinsung bei der Hälfte der

Universalbanken 244(2) Nach Institutsgruppen divergierende Verfahren zur

Ermittlung des Renditeanspruchs 245

Inhaltsverzeichnis

X

(3) Trend zum Einsatz einer risikoorientiertenEigenkapitalallokation 247

3) Sektorspezifika in der Finanzierungssteuerung 249(a) Überragende Bedeutung aufsichtsrechtlicher

Kapitalerfordernisse bei der Wahl der Eigenkapitalausstattung 249(b) Moderate Nutzung moderner Finanzierungsmöglichkeiten zur

Eigenkapitalsteuerung 250

C. Zusammenfassung und Ausblick 251

Literaturverzeichnis 258

Anhang 286

Abbildungsverzeichnis

XI


Abb. 1: Systematisierung bankspezifischer und allgemeinerUnternehmensrisiken 11

Abb. 2: System der Gesamtbanksteuerung 14

Abb. 3: Organisation von Handelsaktivitäten 16

Abb. 4: Teilportfolios der Steuerung 17

Abb. 5: Finanzierungspolitische Ziele und Maßnahmen im Rahmen derGesamtbanksteuerung 20

Abb. 6: Entscheidungsregeln auf Basis von Marktwert-/Buchwertverhältnissen 25

Abb. 7: Systematisierung der Marktwert/ Buchwert-Ansätze 26

Abb. 8: Gordon-Modell - Entscheidungsregeln 29

Abb. 9: Barwertorientierte Ergebnissystematik 36

Abb. 10: Brutto- und Nettomethode zur Berücksichtigung des Kapitalnutzens undder Kapitalkosten in der Deckungsbeitragsrechnung 38

Abb. 11: Beispieldaten zur Berechnung eines Konditionsbeitragsbarwertes 40

Abb. 12: Beispieldaten zur Berechnung eines Konditionsbeitrags 41

Abb. 13: Überführung von Konditionsbeiträgen und Konditionsbeitragsbarwert 41

Abb. 14: Value-at-Risk bei normalverteilten Marktwertänderungen tiV ,� 49

Abb. 15: Bestimmungsfaktoren des Value at Risk in derMarktpreisrisikosteuerung 51

Abb. 16: Dimensionen des Kreditrisikos 53

Abb. 17: Bestimmungsfaktoren des Value at Risk in der Kreditrisikosteuerung 54

Abb. 18: Duale Steuerungsphilosophie 57

Abb. 19: Der Controllingprozess und Beteiligte 59

Abb. 20: Ableitung und Budgetierung von Risikokapital 66

Abb. 21: Systematik variabel verzinslicher Bankgeschäfte 76


XII

Abb. 22: Positions- und Refinanzierungszinssatz nach Elastizitätskonzept(Einzelgeschäftsbetrachtung) 79

Abb. 23: Profil des Refinanzierungsportfolios des Spareinlagenbestands imElastizitätskonzept 82

Abb. 24: Positions- und Refinanzierungszinssatz nach Elastizitätskonzept(Portfoliobetrachtung) 82

Abb. 25: Profil des Refinanzierungsportfolios des Spareinlagenbestands imKonzept der gleitenden Durchschnitte 85

Abb. 26: Alternative Verfahren zum barwertigen Ergebnisausweis amEinzelgeschäft im Elastizitätskonzept bei einer Portfoliobetrachtung 87

Abb. 27: Periodisches und barwertiges Ergebnis im Vergleich (beispielhaft) 88

Abb. 28: Grundgleichung zur Ermittlung des „Expected Loss“ 91

Abb. 29: Komponenten der Zielkondition im Kreditgeschäft 96

Abb. 30: Kalkulationsprinzipien für Risikoprämien 97

Abb. 31: Verfahren zur VaR-Messung des Marktpreisrisikos 100

Abb. 32: Beispiele für Stressszenarien 106

Abb. 33: Positionierung verschiedener Value at Risk-Verfahren 111

Abb. 34: Beurteilung der VaR-Gesamtmodelle zur Messung desMarktpreisrisikos 113

Abb. 35: Übersicht Modelle zur Steuerung von Zinsänderungsrisiken derGesamtbank 114

Abb. 36: Charakteristika von Ausfall- und Wertänderungsrisikomodellen 123

Abb. 37: Kriterienkatalog für die Gegenüberstellung der Portfoliomodelle 125

Abb. 38: Übersicht Kreditrisikomodelle 130

Abb. 39: Ursache-Wirkungs-Beziehungen bei operationellen Risiken 133

Abb. 40: Kategorisierung von Ursachen operationeller Risiken 134

Abb. 41: Operationelle Risiken – Risikomanagementaktivitäten nachRisikobewertung 135

Abb. 42: Qualitatives Assessment operationeller Risiken über ein Scoring-System 137


XIII

Abb. 43: Verfahren zur Messung operationeller Risiken 138

Abb. 44: Ermittlung des strukturellen Gewinnbedarfs 153

Abb. 45: Eigenkapitalkosten deutscher Großbanken im Vergleich 159

Abb. 46: Abstufung der Risikodeckungsmasse 163

Abb. 47: Spezifizierung der Gleichgewichtsbedingung für Erfolgsrisiken imRisikotragfähigkeitskalkül 164

Abb. 48: Systematisierung der Ansätze zur Kapitalallokation 167

Abb. 49: Aufteilung von haftungskapital- und risikobezogenemErgebnisanspruch für einzelne Geschäftsbereiche bei vorrangigerVerzinsung des Kernkapitals mit den bankspezifischenEigenkapitalkosten 169

Abb. 50: Aufteilung von haftungskapital- und risikobezogenemErgebnisanspruch für einzelne Geschäftsbereiche bei Verzinsung desKernkapitals mit dem risikofreien Ergebnisanspruch 170

Abb. 51: Aufteilung von haftungskapital- und risikobezogenemErgebnisanspruch für einzelne Geschäftsbereiche nach dem jeweiligenMaximum aus aufsichtsrechtlichen und ökonomischenKapitalerfordernis 171

Abb. 52: Aufteilung des Ergebnisanspruchs auf einzelne Geschäftsbereiche nachdem ökonomischen Kapitalerfordernis 172

Abb. 53: Varianten der ergebnisabhängigen Anpassung von Limiten 178

Abb. 54: Beispiel zur Berechnung unterschiedlicher RAPM-Kennziffern 181

Abb. 55: Steuerungsimpuls unterschiedlicher RAPM-Kennziffern beivariierendem ökonomischen Risiko 182

Abb. 56: Beurteilung von Geschäftsbereichen auf Basis von RaRoC-Kennziffern 183

Abb. 57: Entwicklungsstufen der materiellen Steuerung des operationellenRisikos 189

Abb. 58: Mapping der Antworten aus der empirischen Befragung von nationalenBankensektoren auf Institutsgruppen 199

Abb. 59: Rücklaufstatistik nach Bankengruppen und Größenklasse 200

Abb. 60: Präferenzprofil für übergeordnete, finanzielle Zielsetzungen derGesamtbank nach Bankengruppen und Größenklasse 202


XIV

Abb. 61: Relative Häufigkeit der umgesetzten Erfolgskennzahlen aufGesamtbankebene 205

Abb. 62: Angewendete Verfahren zur Kalkulation von Zinskonditionsbeiträgen 207

Abb. 63: Zuordnung von Opportunitätssätzen bei Einzelgeschäften mit fixerKapital- und Zinsbindung 208

Abb. 64: Zuordnung von Opportunitätszinssätzen bei festem Kapitalverlauf undvariabler Verzinsung im Einzelgeschäftsansatz 209

Abb. 65: Zuordnung von Opportunitätszinssätzen bei unbekanntemKapitalverlauf und variabler Verzinsung im Portfolioansatz 210

Abb. 66: Zuordnung von Opportunitätszinssätzen bei unbekanntemKapitalverlauf und variabler Verzinsung im Portfolioansatz 211

Abb. 67: Eingesetzte Kostenrechnungssysteme 214

Abb. 68: Einsatz periodischer und barwertiger Ergebnisgrößen in der Vor- undNachkalkulation 217

Abb. 69: Relative Häufigkeit des Einsatzes von Verfahren zur Analyse vonBonitätsrisiken 220

Abb. 70: Häufigkeitsverteilung der Anzahl der qualitativen und quantitativenFaktoren bei der Kreditwürdigkeitsanalyse 221

Abb. 71: Verteilung der Anzahl der Bonitätsstufen für „Gute Kredite“ 224

Abb. 72: Verhältnis zwischen subjektiver und objektiver Entscheidungsfindungbei der Kreditwürdigkeitsanalyse nach Kundensegmenten 226

Abb. 73: Risikomessverfahren für Marktrisiken des Handelsbuch nach Häufigkeitihres Einsatzes 231

Abb. 74: VaR-Gesamtmodelle in Abhängigkeit von der Häufigkeit des Einsatzesvon Finanzinstrumenten in der Zinsrisikosteuerung 232

Abb. 75: Ranking umgesetzte Risikobewertungs- oder Messverfahren Bankbuch 234

Abb. 76: Übersicht Risikokategorien und Analyse- und Messverfahren derSonstigen Risiken 237

Abb. 77: Konfidenzniveau und Haltedauer nach Sektoren 239

Abb. 78: Relative Häufigkeit der am meisten genannten Varianten zurBerücksichtigung des Diversifikationseffekts in der Risikoberechnung 240

Abb. 79: Bestimmung des Eigenkapitalrenditeanspruchs nach Bankengruppen 245


XV

Abb. 80: Relative Häufigkeit des Einsatzes von Methoden zur Ermittlung desgesamtbankbezogenen Ergebnisanspruchs 246

Abb. 81: Relative Häufigkeit der Verwendung unterschiedlicherEigenkapitalbegriffe zur Ermittlung des gesamtbankbezogenenErgebnisanspruchs 247

Abb. 82: Relative Häufigkeit der eingesetzten Allokationsmechanismen zurVerteilung von Ergebnisansprüchen 248

Abb. 83: Ranking Bedeutung finanzierungstheoretischer Faktoren bei derFestlegung der Eigenkapitalquote 250

Abkürzungsverzeichnis

XVI


APT Arbitrage Pricing Theory

APV Adjusted Present Value

BBA British Bankers Association

BVR Bundesverband der Volks- und Raiffeisen-banken e.V.

bzw. beziehungsweise

CAPM Capital Asset Pricing Model

DB Deckungsbeitrag

DDM Dividenden-Diskontierungsmodell

EDF Expected Default Frequency

EVA Economic Value Added

FMEA Failure Mode and Effect Analysis

Hb „Handelsblatt“

HGB Handelsgesetzbuch (Deutschland)

IAS International Accounting Standards

ISDA International Swap Dealers Association

KWG Kreditwesengesetz

KNN Künstliches Neuronales Netz

LGD Loss Given Default

MDA Multivariate Diskriminanzanalyse

MVA Market Value Added

ÖGV Österreichischer Genossenschaftsverband

OTC Over – The – Counter

PSA Public Security Association

PVBP Present Value of the Basis Point

RAPM Risikoadjustierte Performance-Messung

RMA Risk Management Association

RoC Return on (Regulatory) Capital

RoRaC Return on Risk Adjusted Capital


XVII

RoE Return on Equity

u.a. unter anderem

ZfgK „Zeitschrift für das gesamte Kreditwesen“

Problemstellung und Gang der Untersuchung

1


Informations- und Steuerungssysteme sind Hilfsmittel zur Umsetzung geschäftspoliti-scher Ziele. Die Anforderungen an die Informations- und Steuerungssysteme der Ban-ken haben sich in den letzten Jahrzehnten stets gewandelt. Standen in den siebziger Jah-ren vor allem die Markterschließung und damit das Wachstumsdenken im Mittelpunktaller geschäftspolitischen Strategien, waren in den achtziger Jahren erste Sättigungsten-denzen beobachtbar. Hieraus resultierte ein verstärkter Zwang zur Umstrukturierungund Konsolidierung des Bankgeschäfts. Damit rückte die ertragsorientierte Banksteue-rung in den Fokus der bankbetrieblichen Theorie und Praxis. Das rasant wachsende au-ßerbilanzielle Derivategeschäft, aber auch die Globalisierung der Finanz- und Kapital-märkte führten in den neunziger Jahren zu der Erkenntnis, dass der Ertrag allein als ge-schäftspolitische Größe zu Fehlsteuerungen führt, wenn nicht gleichzeitig als Nebenbe-dingung das mit dem Geschäft verbundene Risiko bewertet wird. Mit der fortlaufendenGlobalisierung der Märkte und der wachsenden Macht institutioneller Investoren wirdauf die Banken zunehmender Druck ausgeübt, eine kapitalmarktorientierte Verzinsungdes zur Verfügung stehenden Risikokapitals zu erzielen. Damit gleichbedeutend ist,dass der aus Eigentümersicht maximale Unternehmenswert immer stärker zur Norm be-triebswirtschaftlichen Handelns wird. Parallel zu den marktlichen Anforderungen ver-langt auch die Bankenaufsicht im Zusammenhang mit dem erheblich gewachsenen Risi-kopotenzial funktionstüchtige Systeme zur Begrenzung des Gesamtbankrisikos.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich die Erkenntnis durchgesetzt, dassein umfassendes Gesamtbanksteuerungssystem notwendig ist, das die Dimensionen Ri-siko und Ertrag integriert und zugleich internen, betriebswirtschaftlichen und externenAnforderungen gerecht wird. Die zentrale Problemstellung der Umsetzung liegt in derBewältigung der methodischen Komplexität und der praktischen Implikationen.

Das Konzept der Gesamtbanksteuerung beinhaltet eine formale und eine materielle Di-mension. In formaler Hinsicht ist kennzeichnend, dass die Gesamtbank ein Portfolio de-zentraler Kundengeschäfts- und zentraler Risikoaktivitäten bildet, welche jeweils eigen-ständige Steuerungsbereiche bilden. Dabei resultiert diese Sichtweise aus der bekannten,aber wieder in den Blickpunkt gerückten Tatsache, dass einer Bank aus der Natur desBankgeschäftes die Rolle eines Risikomanagers zufällt: Als Finanzintermediär über-nimmt sie Kundengeschäfte in ihre Bilanz und wird als Eigentümer verantwortlich fürdas finanzielle Risiko. Somit ist das Risikomanagement conditio sine qua non einer mo-dernen Gesamtbanksteuerungskonzeption.

In materieller Sicht ist die Abbildung der Ertragsquellen und des Risikos der jeweiligenGeschäftsportfolios Bestandteil der Steuerung. Die Marktzinsmethode bildet die metho-dische Voraussetzung, Erträge sowohl in zeitpunktbezogener als auch bilanzieller Dar-


2

stellung abzubilden. Im Kundengeschäft ist die Ertragsmessung für das Festzinsgeschäftder Banken zwar weitgehend geklärt. Allerdings verdeutlichen die Diskussionen imSchrifttum, dass eine zeitpunktbezogene Verdichtung nicht für alle Produktbereicheüberlegen ist.1 Weitere Problemstellungen resultieren aus der Verrechnung von Kosten,Leistungen und Risiken zwischen zentralen und dezentralen Steuerungsbereichen.

Die Messung des Risikos und des notwendigen Risikokapitals stellt eine weitere kon-zeptionelle Herausforderung in der Theorie dar. Gleichzeitig bildet es eine erheblicheumsetzungstechnische Hürde in der Praxis. Zwar sind im Bereich der materiellenMarktpreisrisikosteuerung Marktstandards erzielt worden, die auch aufsichtsrechtlicheAkzeptanz gefunden haben. Ebenso konnten im Bereich der Adressenausfallrisikosteue-rung erhebliche konzeptionelle Fortschritte erzielt werden, wobei ein von der Banken-aufsicht akzeptierter Marktstandard in diesem Fall sich noch in abschließender Diskus-sion befindet. Aber wegen der explosiven Zunahme der Volumina im Wertpapier- undDepotgeschäft sind umfangreichere Produktions- und Abwicklungskapazitäten mit zu-nehmend komplexeren Ablaufprozessen entstanden, für die es auch eines überzeugen-den Ansatzes zum Management operationeller Risiken bedarf. Dazu ist trotz erster me-thodischer Vorschläge in der Literatur und erster Umsetzungserfolge in der Praxis nocherhebliche konzeptionelle Basisarbeit notwendig.

Des weiteren weist die Anwendung der Risikomessverfahren in der Steuerung und imManagement-Anreizsystem risikoübergreifend noch konzeptionelle Defizite auf. In derübergreifenden Steuerung einzelner Portfolios bildet z.B. die Berücksichtigung von Di-versifikationseffekten eine konzeptionelle und praktische Herausforderung. Ein weiteresAnwendungsproblem ist die Budgetierung und Allokation von Risikokapital auf einzel-ne Geschäftsportfolios. Zur Erlangung der strategischen Ziele ist sie als wesentliches In-strument in Theorie und Praxis zwar unumstritten. Allerdings besteht noch kein objektiveffizientes Konzept, das zugleich eine praktikable Lösung darstellt.

Vor diesem Hintergrund verfolgt die Arbeit drei Ziele:

� Das moderne Konzept der Gesamtbanksteuerung soll nach materiellen und formalenErfordernissen umfassend in einem Weißbuch dargestellt werden. Betriebswirt-schaftliche und bilanzielle Regelkreise der Steuerung werden dabei gleichermaßenberücksichtigt.

� Der Status quo der konzeptionellen Entwicklung des materiellen betriebswirt-schaftlichen Steuerungsinstrumentariums soll detailliert analysiert werden. Dazu wirdder State of the Art der modernen Steuerungskonzeption je Geschäftsportfolio aufge-

1 Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung.


3

zeigt. Lösungsansätze für latente Problemstellungen der Ertrags- und Risikomessungsowie der Kapitalallokation werden vorgestellt. Dagegen ist es nicht Absicht, sämtli-che in der Bankbetriebswirtschaftslehre entwickelten Methoden zur Steuerung de-tailliert darzustellen und zu bewerten.

� Der Umsetzungsstand der materiellen Verfahren in der bankbetrieblichen Praxis sollempirisch überprüft und Entwicklungspotenziale aufgezeigt werden. Dabei ist es eineweitere Absicht zu analysieren, ob und inwieweit Unterschiede in der finanziellenZielsetzung zwischen öffentlich-rechtlichen, genossenschaftlichen und privaten Ban-ken existieren und zu signifikanten Unterschieden in der Ausgestaltung der Gesamt-banksteuerung führen.

Darauf aufbauend gliedert sich die Arbeit in drei Schwerpunkte. Nach einer kurzen Cha-rakterisierung der Bankgeschäfte und der besonderen Rolle der Bank als Risikomanagerwird die Gesamtbanksteuerung als materielles und formales Steuerungssystem, das dieErtrags- und Risikodimension integriert, erläutert. In materieller Sicht werden dieGrundlagen des betriebswirtschaftlichen und bilanziellen Steuerungskreises präsentiert.In formaler Sicht wird auf die Steuerungsorganisation und die Steuerungsprozesse ein-gegangen. Der Risikomanagementprozess wird in den allgemeinen Steuerungsprozessder strategischen und operativen Steuerung eingefügt.

Im zweiten Teil der Arbeit steht die Diskussion des Status quo der methodischen Kon-zeption des betriebswirtschaftlichen Regelkreises im Vordergrund. Dabei richtet sich dieAnalyse zunächst nach den Problembereichen der operativen Ertrags- und Risikosteue-rung des dezentralen Kundengeschäftsportfolios. Die Untersuchung konzentriert sichauf die Behandlung des variabel verzinslichen Geschäfts im betriebswirtschaftlichenRegelkreis der Vorsteuerung und der Nachkalkulation. Darüber hinaus wird die Frageder Verrechnung einer adäquaten Risikoprämie für das Einzelgeschäft bei der Herein-nahme von Kundenforderungen beleuchtet. Bei den Risikoportfolios stehen die Anwen-dungsbereiche und Grenzen der Risikomessverfahren für Marktpreis-, Adressenausfall-und operationelle Risiken im Vordergrund. Spezielle Probleme der Risikosteuerungwerden detailliert beschrieben und Lösungsansätze aufgezeigt. Im Rahmen des Einsat-zes der materiellen Verfahren bilden die Probleme der Budgetierung und Allokation desRisikokapitals den Untersuchungsschwerpunkt. Dazu werden die zur Herleitung des Er-gebnisanspruchs vorhandenen Ansätze systematisiert, erläutert und die Prämissen kri-tisch überprüft. Nachfolgend werden Ansätze zur Allokation der Ergebnisansprüche aufeinzelne Organisationseinheiten aufgezeigt. Abschließend wird verdeutlicht, wie Ergeb-nisansprüche auf einzelne Geschäftsbereiche in verschiedenen Varianten aufzuteilensind. Die steuerungstechnischen Konsequenzen werden kritisch gewürdigt.

Die herausgearbeiteten konzeptionellen Problembereiche und Anwendungsgrenzen bil-den den Gegenstand der empirischen Untersuchung des dritten Teils der Arbeit. Hier


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wird die Anwendung der Steuerungskonzeption und der Umgang mit den Anwendungs-grenzen in der bankbetrieblichen Praxis empirisch überprüft. Die Umfrage soll gewähr-leisten, dass ein für den deutschen, österreichischen und schweizerischen Bankenmarktrepräsentatives Ergebnis erzielt wird. Die Entwicklung und Fertigstellung der Fragebo-genkonzeption wird unter Berücksichtigung vorliegender empirischer Arbeiten zu mate-riellen Gesamtbanksteuerungsfragen dargestellt und die Durchführung der empirischenBefragung erläutert. Die ausführliche Präsentation und Bewertung der empirischen Er-gebnisse schließt sich an. Insbesondere wird geprüft, ob und inwieweit der Umsetzungs-stand und die Ausgestaltung der Gesamtbanksteuerung von Sektor-(Eigentümer-) oderGrößenmerkmalen abhängt.

Das System der Gesamtbanksteuerung

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Teil 1 Das System der Gesamtbanksteuerung

A. Begriffsbestimmungen und Grundlagen

I. Geschäftsaktivitäten und Funktionen der Bank

1) Geschäftsaktivitäten der Universalbank

Nach dem KWG ist ein Kreditinstitut eine Unternehmung, die Bankgeschäfte gewerbs-mäßig oder in einem Umfang betreibt, der einen in kaufmännischer Weise eingerichte-ten Geschäftsbetrieb erfordert.1 Die Bankgeschäfte sind abschließend festgelegt. Dazuzählen das Einlagengeschäft, das Kreditgeschäft, das Diskontgeschäft, das Finanzkom-missionsgeschäft, das Depotgeschäft, das Investmentgeschäft, der Ankauf von Forde-rungen vor Fälligkeit, das Garantiegeschäft, das Girogeschäft, das Emissionsgeschäft,das Geldkartengeschäft sowie das Netzgeldgeschäft. Neben den Kreditinstituten defi-niert das KWG Finanzdienstleistungsinstitute. Letztere erbringen Finanzdienstleistun-gen für andere in gewerbsmäßigem Umfang, der einen in kaufmännischer Weise einge-richteten Geschäftsbetrieb erfordert, und sind keine Kreditinstitute.2 Zu den Finanz-dienstleistungen zählen die Anlagenvermittlung, die Abschlussvermittlung, die Finanz-portfolioverwaltung, der Eigenhandel, die Drittstaateneinlagenvermittlung, das Finanz-transfergeschäft und das Sortengeschäft. Das KWG unterscheidet im weiteren u.a. Ein-lagenkreditinstitute, die Einlagen oder andere rückzahlbare Gelder des Publikums ent-gegennehmen, und Wertpapierhandelsunternehmen bzw. Wertpapierhandelsbanken, diekeine Einlagenkreditinstitute sind, aber das Finanzkommissions- oder das Emissionsge-schäft bzw. bestimmte Finanzdienstleistungen betreiben.3

Im kontinentaleuropäischen, insbesondere im deutschsprachigen Raum, sind Banken,die das Kredit-, Einlagen- und Wertpapiergeschäft in Kombination betreiben, am weite-sten verbreitet. Dieser Bankentypus wird als Universalbank bezeichnet und steht bei derUntersuchung zur Gesamtbanksteuerung im Mittelpunkt dieser Arbeit.4

2) Die Bank als Risikomanager

Kunden nehmen Finanzdienstleistungen von Banken in Anspruch, weil diese den di-rekten Zugang zu Finanzierungsmöglichkeiten haben, professionelle Marktkenntnis be-sitzen und Transaktionseffizienz ermöglichen. Die Finanztransaktion wird von der Bankim traditionellen Bankgeschäft regelmäßig in ihre Bilanz übernommen. Somit absorbiert

1 Vgl. § 1 Abs. 1 KWG.2 Vgl. § 1 Abs. 1a KWG.3 Vgl. § 1 Abs. 3d KWG.4 Im weiteren Verlauf der Arbeit werden die Begriffe Bank und Kreditinstitut synonym mit dem Begriff

der Universalbank verwendet.

Erster Teil

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sie das mit der Transaktion begründete Risiko.1 Das Kreditinstitut fungiert als Risiko-manager.

Allerdings verbleibt nur ein Teil der Risiken, der sich durch eine kundeninduzierte Fi-nanztransaktion in der Bankbilanz niederschlägt, in den Büchern der Bank.2 Nur in zweiFällen ist es zweckmäßig, das Risiko zu behalten und zu managen. Erstens existierenRisiken, die aufgrund ihrer komplexen oder rechtlichen Natur kaum an Dritte zu ver-äußern sind. Dazu zählt beispielsweise das Risiko, dass eine Forderung an einen Kun-den ausfällt. Zweitens tätigt die Bank Eigenhandelsgeschäfte und übernimmt damit be-wusst risikobehaftete Positionen, um in einem Ertrags-/Risikokalkül Gewinne zu erzie-len. Durch den Selbstbehalt dieser Risiken kommt dem Risikomanagement bei Bankenim Vergleich zu anderen Industrie- bzw. Dienstleistungssparten eine herausragende Be-deutung zu.3

II. Risiken des Bankgeschäfts

1) Definition

Der Terminus Risiko wird in einzelnen Wissenschaftsdisziplinen unterschiedlich ver-wendet. Grundsätzlich umfasst der Begriff jedoch stets die Exposition gegenüber Unsi-cherheit. Auch in der Betriebswirtschaft haben verschiedene Systematisierungsansätzedurch die Betonung unterschiedlicher Aspekte zahlreiche voneinander abweichendeKonkretisierungen des Risikobegriffs hervorgebracht.4 Als Basis dieser Arbeit wird dienachstehende Risikodefinition verwendet, die auf Grund ihrer abstrakten und allgemeingehaltenen Formulierung sehr vielseitig einsetzbar ist:

� Risiko ist die auf einem unzureichenden Informationsstand beruhende subjektive Ge-fahr, dass für eine (finanzwirtschaftliche) Zielgröße eine negative Abweichung zwi-schen dem tatsächlich erzielten Wert und dem ex ante erwarteten Referenzwert in derZukunft auftreten wird.5

Der unzureichende Informationsstand umfasst sowohl die ausnahmslos vorhandene Un-sicherheit über zukünftige Entwicklungen als auch Informationsmängel hinsichtlich ak-tueller oder historischer Sachverhalte. In beiden Sachverhalten kann die Unsicherheit

1 Zur Rolle der Banken im Finanzdienstleistungssektor vgl. Santomero, Anthony, [1996], CommercialBank, S.1 und die dort angegebene Literatur.

2 Vgl. Oldfield, George S.; Santomero, Anthony M., [1997], Risk Management, S.4.3 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.29.4 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement II, S.16; Lister, Michael, [1997], Risikokapita-

lallokation, S.6; Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.29. Zu einer Diskussion der unter-schiedlichen Risikobegriffe vgl. Kirmße, Stefan, [1997], Bepreisung, S.10; Brakensiek, Thomas,[1991], Kalkulation, S.11 ff. und die dort angegebene Literatur.

5 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement II, S.14.


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durch Beschaffung zusätzlicher Informationen reduziert werden. Es ist jedoch evident,dass in Bezug auf zukünftige Entwicklungen nur eine Abschätzung auf Basis aktuellexistenter Informationen in Frage kommen kann. Bei Risiko im engeren Sinne bestehtdie grundsätzliche Möglichkeit der Quantifizierung der Unsicherheit durch Angabe vonsubjektiven Wahrscheinlichkeiten; Risiko im weiteren Sinne beinhaltet hingegen auchdie Ungewissheit als generell nicht quantifizierbare Unsicherheit.1 Die Ausführungen indieser Arbeit sind auf Risiken im engeren Sinne ausgerichtet.

Die aufgeführte Subjektivität des Risikos ist auch durch die in finanztheoretischen Mo-dellen objektiv durchgeführte Risikoquantifizierung nicht in Frage gestellt. Die modell-immanenten Prämissen können zwar plausibel oder berechtigt sein, jedoch bleiben siestets subjektiv und führen somit auch zu einer Modellunsicherheit. Der in der Definitionverwendete Begriff der negativen Wertabweichung einer finanzwirtschaftlichen Ziel-größe ist als finanzwirtschaftlicher Nachteil des dem Risiko ausgesetzten Subjekts zuinterpretieren.

Im folgenden Abschnitt werden bankbetriebliche Risiken systematisiert und abgegrenzt.

2) Bankspezifische Risiken

Die bankbetriebliche Risikosteuerung verlangt eine geeignete Abgrenzung verschiede-ner Risikokategorien. In der Literatur findet sich eine Vielzahl an Risikosystematisie-rungen.2 Für die Zwecke dieser Arbeit werden bankspezifische von allgemeinen unter-nehmensspezifischen Risiken getrennt.3 Banktypische Erfolgsrisiken sind Ausfall-,Markt- und Liquiditätsrisiken.

Das Ausfallrisiko kann unterteilt werden in das Adressen-, das Sachwertausfall- und dasLänderrisiko. Adressenausfallrisiken resultieren aus der Gefahr, dass Forderungen derBank aus bilanziellen oder außerbilanziellen Positionen auf Grund der Zahlungsunwil-ligkeit bzw. der vollständigen oder partiellen Zahlungsunfähigkeit des Schuldners über-haupt nicht, nur unvollständig oder verspätet beglichen werden. Während die Verwen-dung des Begriffs Adressenausfallrisikos nur auf die Insolvenz des Schuldners abzielt,wird der Begriff des Kredit- oder Bonitätsrisikos häufig auch auf die Gefahr zukünftiger

1 Vgl. Perridon, Ludwig; Steiner, Manfred; [1997], Finanzwirtschaft, S.98-101.2 Vgl. Kirmße, Stefan, [1997], Bepreisung, S.10, Fußnote 4 und die dort angegebene Literatur.3 Häufig wird auch zwischen Risiken des internen Leistungsbereichs (technisch-organisatorische Risi-

ken) und Risiken des externen Leistungsbereichs (liquiditätsmäßig-finanzielle Risiken) unterschieden.Erstere Risikokategorie bezieht sich auf den Betriebsbereich der Bank und umfasst das System dernichtmonetären Produktionsfaktoren sowie deren aufbau- und ablauforganisatorische Zuordnung. DieRisiken des externen Leistungsbereiches beziehen sich auf den Geschäftsbereich und die Finanzströmeeiner Bank.

Erster Teil

8

bonitätsinduzierter Wertveränderungen ausgedehnt.1 Da für diese erweiterte Sichtweiseeine marktwertorientierte Betrachtung der Kredittitel erforderlich ist, werden zur Unter-scheidung beider Definitionen auch die Begriffe Ausfall- und Marktwertparadigma desKreditrisikomanagements verwendet. Das Adressenausfallrisiko ist wiederum nach derRechtsposition separierbar in ein Gläubiger- oder Forderungsausfallrisiko und ein An-teilseignerrisiko. Letzteres besteht in der Gefahr des Ausfalls von Beteiligungenund/oder Gewinnanteilen. Das Gläubigerrisiko kann je nach Betrachtungsdimension inein inländisches und ausländisches Gläubigerrisiko oder in ein Risiko aus bilanz- bzw.nicht bilanzwirksamen Geschäften unterteilt werden. Unabhängig von dieser Betrach-tungsweise existiert sowohl ein kreditnehmerspezifisches Risiko als auch ein engage-mentspezifisches Risiko. Das kreditnehmerbezogene Risiko besteht in der Gefahr einernicht bzw. nur teilweisen Rückzahlung eines Kreditbetrages einschließlich fälliger Zin-sen. Das engagementspezifische Risiko resultiert aus der Nichtverwertbarkeit der her-eingenommenen Sicherheiten zu dem geplanten Wert.

Das Sachwertausfallrisiko ist Resultat des Verlusts (unversicherter) Sachwerte wie z.B.Immobilien. Schließlich bezeichnet das Länderrisiko die Gefahr, dass trotz vorhandenerBonität des Schuldners eine grenzüberschreitende Zahlung aufgrund von länderbeding-ten Transferproblemen nicht erfolgen kann. Dies kann sowohl in der Zahlungsunfähig-keit wie in der Zahlungsunwilligkeit des jeweiligen Landes begründet liegen. Im weite-ren Verlauf der Arbeit wird nur auf das kreditnehmerspezifische und engagementspezi-fische Ausfallrisiko Bezug genommen.

Marktpreisrisiken resultieren generell aus der Gefahr negativer Marktpreisparameter-änderungen. Marktpreisbestimmende Faktoren sind Zins-, Währungs-, Aktienkurs- undRohstoffpreisänderungen. Damit ergibt sich ein potenziell negativer Einfluss auf dieErtragslage und somit auf den Wert der Unternehmung. Besonderheit des Marktrisikosist, dass es im Gegensatz zu den anderen beiden banktypischen Risiken in Größe undUmfang über liquide Sekundärmärkte gehedgt werden kann. Eine vollständige Diversi-fikation ist dagegen nicht immer möglich.2 Nachstehend werden die wesentlichenMarktrisiken definiert:

1. Zinsänderungsrisiko: Das Zinsänderungsrisiko besteht allgemein in der Ge-fahr der Verschlechterung der Vermögens- und Ertragslage einer Bank durcheine Veränderung der Zinssätze. Dazu zählt erstens das Ertrags- und Zins-spannenrisiko, welches sich in der Gefahr äußert, dass sich die Bruttozins-spanne einer Bank verschlechtert, weil sich die Relation von durchschnitt-

1 Vgl. Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S. 12; Rolfes, Bernd; [1999], Gesamtbanksteuerung,S. 332 f.

2 Aus diesem Grund findet sich in der englischsprachigen Literatur für das Marktrisiko teilweise auchder Begriff „systematic risk“. Vgl. Santomero, Anthony M., [1996], Commercial Bank, S.9.


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lichem Aktivzinssatz zu durchschnittlichem Passivzinssatz zuungunsten derBank entwickelt. Zweitens existiert das Vermögens- oder Marktwertrisikoals Veränderung des Marktwertes von bilanziellen oder außerbilanziellenPositionen infolge einer Marktzinsänderung.

2. Aktien- und andere Basiswertrisiken: Unter dem Aktienkursrisiko verstehtman die Möglichkeit, dass sich der Wert eines Portfolios aus Beteiligungs-werten aufgrund einer negativen Marktbewegung vermindert. Gleiches giltfür die Marktpreisänderung anderer Basiswerte wie z.B. Edelmetalle.

3. Währungsrisiko: Das Währungsrisiko bezeichnet die Gefahr, dass sich dieVermögens- und Ertragslage einer Bank auf grund von Wechselkursschwan-kungen verschlechtert. Das Währungsrisiko hat drei Ausprägungen: Wäh-rungstransaktionsrisiko, ökonomisches Währungsrisiko und Währungs-umrechnungsrisiko. Das Währungstransaktionsrisiko bezeichnet die Gefahr,dass Wechselkursschwankungen Einfluss auf den Wert von Fremdwährungs-forderungen und –verbindlichkeiten zum Zeitpunkt der Fälligkeit haben. Dasökonomische Währungsrisiko erweitert den zeitlichen Bezugsrahmen desTransaktionsrisikos, in dem auf künftige in Bestand und Höhe unsichereWährungsaktivitäten Bezug genommen wird. Somit beeinflusst auch diekünftige Wechselkursentwicklung den ökonomischen Unternehmenswert.Schließlich bezieht sich das Währungsumrechungsrisiko auf den Zeitpunktdes Jahresabschlusses und kann schlagend werden, sofern eine Bank zumBilanzstichtag Bilanz- und Ausserbilanzpositionen in fremder Währunghält.1

4. Preisrisiken von Optionen: Eine Option ist ein bedingtes Termingeschäft2,bei dem der Käufer das Recht erhält, den Basiswert zu einem festgelegtenPreis nach Ablauf (europäische Option) oder während der Optionslaufzeit(amerikanische Option) zu erwerben oder zu veräußern. Preis- und damit ri-sikobestimmende Parameter der Option sind der Preis des Underlying, dieVolatilität, die Zeit und ggf. der Refinanzierungssatz. Eine Besonderheit desOptionsrisikos resultiert daraus, dass die Wertänderung einer Option nichtlinear zur Änderung des Preises des Underlying verläuft. Optionsrisiken kön-nen durch das Optionsdelta, -gamma, -vega und –theta analysiert werden.3

1 Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.36 f.2 Zu einer Begriffsbestimmung, Abgrenzung und Systematisierung derivativer Finanzinstrumente vgl.

Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.9 – 25 und die dort angegebene Literatur.3 Vgl. Schäfer, K. [1995], Einsatz, S.105 – 106.

Erster Teil

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Das Liquiditätsrisiko stellt die Gefahr dar, dass eine volumenmäßige, aktivische undpassivische Ungleichgewichtigkeit von Zahlungsströmen zu einer Verschlechterung derLiquiditätslage führt. Das Liquiditätsrisiko kann separiert werden in das Refinanzie-rungs-, Termin- und Abrufrisiko. Das Refinanzierungsrisiko bezeichnet die Gefahr, dassbei einem Überhang an festverzinslichen Darlehen die Refinanzierung nicht jederzeitsichergestellt werden kann. Als Terminrisiko wird eine unplanmäßige Verlängerung derKapitalbindungsdauer bei Aktivgeschäften bezeichnet. Letztlich stellt das Abrufrisikodie Gefahr dar, dass Kreditzusagen unerwartet in Anspruch genommen bzw. Einlagenabgehoben werden. Das Liquiditätsrisiko wird im weiteren Verlauf der Arbeit nicht nä-her betrachtet, da es letztlich als ein Bonitätsrisiko der Bank betrachtet werden kann.Solange die Bank über eine gute Bonität verfügt, kann sie jederzeit liquide Mittel an denGeld- und Kapitalmärkten aufnehmen. Von daher kann sie nicht illiquide werden. Erstwenn andere Risiken in erheblichem Maße schlagend werden, verschlechtert sich dieBonität und damit der Zugang zu den Kapitalmärkten. Durch einen verantwortungsvol-len Umgang mit den anderen Risiken wird gleichzeitig dem Liquiditätsrisiko vorge-beugt.

3) Allgemeine unternehmensspezifische Risiken

Zu den allgemeinen unternehmensspezifischen Risiken gehört das Markterfolgsrisiko.Das Risiko liegt in der Unbestimmtheit des Absatzes der produzierten Leistungen einesUnternehmens begründet. Die Unsicherheit kann sowohl die Preis- als auch die Men-genkomponente betreffen. Im einzelnen können folgende Faktoren eintreten:

� Unterschreiten der kontrahierten von den geplanten Konditionsbeiträgen im Neu-geschäft,1

� Überschreiten des Betrages nicht ausgeglichener Leistungsstörungen über die Plan-größe,

� Nichterreichen geplanter Kundengeschäftsvolumina.

Die jeweilige mögliche Konsequenz ist ein mittel- bis langfristig geringerer Cash Flowder Bank.2

Das operationelle Risiko kann ebenfalls unter die nicht-bankspezifischen Risiken sub-sumiert werden. Allerdings existiert für diese Risikokategorie noch keine allgemein-gültige Definition. Dies resultiert nicht zuletzt daraus, dass eine für ein einzelnes Institut

1 Dieses Risiko entspricht dem generellen Absatzrisiko. Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteue-rung, S.319.

2 Vgl. Spremann, Klaus; Herbeck, Thomas, [1996], Kardinalprobleme, S.31.


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geeignete Definition maßgeblich von seinen tatsächlichen Aktivitäten abhängt. Eineeher transaktionsorientierte Bank besitzt andere Risikoschwerpunkte als eine kunden-und beratungsorientierte Bank.1 In dieser Arbeit soll unter dem operationellen Risiko dieGefahr bezeichnet werden, dass Mängel in Informationssystemen oder internen Kon-trollen zu unerwarteten Verlusten führen. Das Risiko steht in Verbindung mit mensch-lichen Fehlern, dem Versagen von Systemen und unzureichenden Prozeduren und Kon-trollen. 2

Das strategische Investitionsrisiko betrifft letztlich die Unsicherheit über den Erfolglangfristiger Investments in neue Geschäftsfelder oder Technologien.

Die nachfolgende Abb. 1 fasst die in dieser Arbeit betrachteten Risiken systematisch zu-sammen.

Engagement-

spezifisch

Kreditnehm

er-spezifisch

Zinsänderungs-risiko

Aktienkurs-/

Basisw

ertrisiko

Optionsrisiko

AusfallrisikenMarktpreisrisiken AllgemeineUnternehmensrisiken

Währungs-risiko

StrategischesInvestitionsrisiko

Operationelles

Risiko

Markterfolgs-

risiko

BankspezifischeErfolgsrisiken

Engagement-

spezifisch

Kreditnehm

er-spezifisch

Zinsänderungs-risiko

Aktienkurs-/

Basisw

ertrisiko

Optionsrisiko

AusfallrisikenMarktpreisrisiken AllgemeineUnternehmensrisiken

Währungs-risiko

StrategischesInvestitionsrisiko

Operationelles

Risiko

Markterfolgs-

risiko

BankspezifischeErfolgsrisiken

Abb. 1: Systematisierung bankspezifischer und allgemeiner Unternehmensrisiken

1 Vgl. van den Brink, Gerrit Jan, [2001], Operational Risk, S.1. Beispiele für Arbeitsdefinitionen in derPraxis finden sich bei Beek, Helmut, [2000], Operational Risk, S.11; Naumann, Matthias, [2000], Pra-xiserfahrung, S.11.

2 Trotz unterschiedlicher Arbeitsdefinitionen kann die hier gewählte Definition aber als gemeinsamerNenner der in vielen Banken verwendeten Definitionen verstanden werden. Vgl. British Bankers As-sociation, [2000], Operational Risk, S.3; Basle Committee on Banking Supervision, [1998], Opera-tional Risk, S.3.

Erster Teil

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III. Managementkonzeption „Gesamtbanksteuerung“

1) Abgrenzung des Begriffs

Die aus den Geschäftsaktivitäten der Bank resultierenden Erträge und Kosten sowie dieaus der besonderen Funktion als Risikomanager stammenden Risiken sind in der Mana-gementkonzeption zur Steuerung der Bank adäquat zu berücksichtigen.

Der Begriff der „Steuerung“ wird im Deutschen synonym mit dem aus dem Englischenstammenden Begriff des „Controlling“ verwendet.1 Dafür gibt es in der Literatur eineVielzahl von Beschreibungen. Eine Konkretisierung kann über das formale und materi-elle Controllingverständnis vorgenommen werden. In einem formalen Verständnis weistKrumnow2 dem Bank-Controlling eine umfassende, zweckgerichtete und zeitnahe Infor-mationsunterstützungsfunktion zu, welche der optimalen Steuerung des Bankgeschäftsdient. Nach Schierenbeck3 kommt dem Bank-Controlling formal die Aufgabe zu, dieRationalität bankbetrieblicher Entscheidungsprozesse durch systematische Planaktivi-täten und Erfolgskontrollen zu gewährleisten. Daneben hat das Controlling eine ausge-prägte Koordinations- und Informationsfunktion zu erfüllen. Relevante Informationensind derart zu erfassen und aufzubereiten, dass die Managementaktivitäten einzelnerTeilbereiche einer Bank im Hinblick auf die Gesamtbank koordiniert und abgestimmtwerden können.4

Die materielle bzw. inhaltliche Steuerungsdimension streicht Schierenbeck5 im Konzeptdes Ertragsorientierten Bankmanagements heraus. In dieser Hinsicht ist für das Konzeptdie Geschlossenheit der Integration von Einzelgeschäft, Geschäftseinheiten und Gesamt-bank kennzeichnend. Den Kern dieser integrierten Managementkonzeption bildet eineertragsorientierte Geschäftspolitik, die die drei Steuerungsobjekte Rentabilität, Risikound Wachstum zu Primärzielen erklärt:

1. Rentabilität: Sämtliche geschäftspolitischen Entscheidungen sind diesem ober-sten Kalkül und damit der Frage zu unterwerfen, inwieweit sie zur Erzielung ei-ner (Mindest-)Rentabilität beitragen. Zur Messung der Rentabilität werden dieErträge in der Regel auf das Eigenkapital bezogen (Eigenkapitalrentabilität)

1 Im Rahmen der Arbeit werden die Begriffe Steuerung und Controlling im weiteren synonym verwen-det.

2 Vgl. Krumnow, Jürgen, [1991], Bankencontrolling, S.9.3 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.1 ff.4 Vgl. Ringel, Johannes, [1994], Controllingorganisation, S.36.5 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.1.


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2. Geschäftswachstum: Das Kalkül des Geschäftswachstums ist der Rentabilitätuntergeordnet und dient ausschließlich als Mittel zur Rentabilitätsmehrung und –sicherung

3. Risikoübernahme: Das Kalkül der Risikoübernahme wird der Rentabilität inso-weit untergeordnet, als dass sich die Risikoübernahme stets aus den zu erwarten-den Ertragsmöglichkeiten rechtfertigen muss. Dabei sind die Ertragsmöglich-keiten strikt an die Risikotragfähigkeit der Bank gebunden.

Für eine, die Gesamtbank umfassende, Steuerungskonzeption findet sich in der Literaturder Begriff der „Gesamtbanksteuerung“.1 Rolfes sieht die Gesamtbanksteuerung im mo-dernen Verständnis durch eine systematische Verknüpfung von Ertrags- und Risikomes-sung gekennzeichnet. Vor dem Hintergrund der in der theoretischen Diskussion undzum Teil auch in der praktischen Umsetzung zunehmenden Bedeutung des ShareholderValue-Konzepts ist die Gesamtbanksteuerung nach dieser Auffassung ein zunehmendwertorientiertes Managementkonzept. Drei Dimensionen werden herausgestrichen:

1. Risikoadjustierte Ertragsbewertung in allen Geschäftsbereichen

2. Vollständige Erfassung und Steuerung des Risikos unter Beachtung von Risiko-tragfähigkeit und Risikotragfähigkeitspotenzial

3. Erwirtschaftung einer angemessenen Verzinsung auf das bereitgestellte Risiko-kapital.

Die Risikotragfähigkeit ist an die Fähigkeit der Bank gebunden, Risikokapital bereit-zustellen. Die Bereitstellung von Risikokapital kann durch externe oder interne Finan-zierung erfolgen. Dieser Zusammenhang verdeutlicht, dass die Finanzierungssteuerungeinen integralen Bestandteil der Gesamtbanksteuerung bildet. So ist auch Kohlhaussenzu verstehen, der Bilanzvolumen- und Bilanzstrukturplanung, Gewinnentstehungs- undGewinnverwendungspolitik sowie Eigenkapitalstrategie als untrennbar miteinander ver-bundene Elemente eines umfassenden Controllingprozesses bezeichnet, die allein aufabstrakter bzw. analytischer Ebene voneinander separiert werden können.2 Von daherwird in dieser Arbeit unter Gesamtbanksteuerung ein materielles und formales Systemder Unternehmenssteuerung für Banken verstanden, das sowohl die ertrags-/ risikoori-entierte Geschäfts- als auch die Finanzierungssteuerung umfasst (vgl.Abb. 2).

1 Vgl. Rolfes, Bernd; [1999], Gesamtbanksteuerung, S.3.2 Vgl. Kohlhaussen, Martin, [1995], Eigenkapitalstrategie, Sp.485.

Erster Teil

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Geschäftssteuerung Finanzierungssteuerung

Kapital-allokation

Eigenkapital-niveau

KapitalbeschaffungAusschüttung

Gesamtbanksteuerung

Ertrag Risiko

Geschäftssteuerung Finanzierungssteuerung

Kapital-allokation

Eigenkapital-niveau


Gesamtbanksteuerung

Ertrag Risiko

GeschäftssteuerungGeschäftssteuerung FinanzierungssteuerungFinanzierungssteuerung

Kapital-allokation

Eigenkapital-niveau


GesamtbanksteuerungGesamtbanksteuerung

ErtragErtrag Risiko

Abb. 2: System der Gesamtbanksteuerung

2) Teilportfolios als Einheiten der Geschäftssteuerung

Eine Bank kann durch drei separate Geschäftseinheiten typisiert werden:1

1. Geschäftseinheit 1, die hauptsächlich das Geschäft mit dem Kundensegment derMengenkunden betreibt. Daraus resultiert ein Einlagenüberschuss, da nur einBruchteil der Einlagen durch die Kreditnachfrage der Mengenkunden in dasselbeMarktsegment weitergegeben werden kann. Diese Geschäftseinheit wird im Fol-genden vereinfachend mit „Kundenbank Privatkunden“ bezeichnet.

2. Geschäftseinheit 2, die das Geschäft mit den Institutionen und Geschäftskundenbetreibt. Diese Bank kann die Kreditnachfrage nicht durch die Einlagen, die sievon dieser Kundschaft erhält, befriedigen. Diese Geschäftseinheit wird im Wei-teren vereinfachend mit „Kundenbank Firmenkunden“ bezeichnet.

3. Geschäftseinheit 3, die am Kapitalmarkt agiert, für den Transfer und Ausgleichder Einlagen- und Finanzierungsmittel sorgt und dabei das Risiko aus der Finan-zintermediation übernimmt.2,3 Diese Einheit wird nachfolgend „Treasury-Bank“1

genannt.

1 Vgl. Copeland, Tom; Koller, Tim; Murrin, Jack, [1996], Value, S.497 f.2 Diese Geschäftseinheit soll hier zugleich als zentrale Einheit verstanden werden, die weitere zentrale

Ressourcen bereitstellt.3 Grundsätzlich kann diese Betrachtung um weitere Geschäftseinheiten erweitert werden. Eine weitere

Geschäftseinheit bildet eine „Transaktionsbank“, die mit dem Verkauf von Bankdienstleistungen zu-sammenhängende Zahlungen, Abwicklung und Buchungen übernimmt.


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Die „Kundenbank Privatkunden“ hat zur Anlage der überschüssigen Mittel drei theore-tische Alternativen: Sie kann die Einlagen am Kapitalmarkt unterbringen, der „Kunden-bank Firmenkunden“ leihen oder an die „Treasury-Bank“ weiterleiten. Letztere kann un-abhängig von der „Kundenbank Privatkunden“ bzw. „Kundenbank Firmenkunden“ ge-zielte strategische Positionen auf dem Geld- und Kapitalmarkt (GKM) einnehmen undbewusste zeitliche Inkongruenzen im Zinsbuch halten. Darüber hinaus kann sie versu-chen, durch das aktive Eingehen von weiteren strategischen oder kurzfristigen Positio-nen zusätzliche Erträge zu erzielen. Schließlich gehört auch die aktive Disposition desAdressenausfallrisikos dazu. Durch die Verknüpfung mit dem Kundengeschäft agiertdie „Treasury-Bank“ allerdings in der Regel auf Grundlage der in das Bankbuch über-nommenen Kundengeschäfte. Dieser Sichtweise folgend, bildet eine Bank aus steue-rungstechnischer Sicht ein Portfolio aus mindestens drei implizit verknüpften, abergrundsätzlich separaten Steuerungsbereichen, welche aus der Natur des Bankgeschäftsals Risikomanager resultieren.2,3

Innerhalb der Geschäftseinheiten können weitere Teilportfolios gebildet werden. Diesist insbesondere bei der Treasury-Bank üblich, die im Eigengeschäft in verschiedeneAsset Classes investiert und auf verschiedenen Märkten agiert. Die Bildung von Teil-portfolios kann nach verschiedenen Kriterien, z.B. nach der Organisationsstruktur, nachErgebnisquellen, nach Risikokategorien oder nach der handelsrechtlichen Zuordnungzum Anlage- oder Umlaufvermögen erfolgen. Um die Entstehungsursachen der Ertrags-quellen korrekt abzubilden, bietet es sich an, die Segmentierung der Handelsbereicheprimär nach folgenden Aktivitätsbereichen zu unterscheiden:4

1. „Market Making and Client Business“: Die Erträge werden aus der Differenzvon Geld-/Briefspannen und aus Kommissionen für börsengehandelte Standard-produkte erzielt.

2. „Over-the-Counter Product Origination and Book Running“: Hier werden dieErträge aus individuellen, strukturierten Produkten mit höheren Margen erzielt.

3. „Proprietary Trading“: Die Erträge werden aus dem aktiven Eingehen von Han-delspositionen und der Risikobewirtschaftung erzielt.

1 Die Funktion des Treasury wird in der deutschsprachigen Literatur auch als Zentraldisposition oderDisposition bezeichnet. Die Begriffe werden im weiteren Verlauf der Arbeit synonym verwendet.

2 Vgl. Zur Funktion der Bank als Risikomanager vgl. Teil 1 Kapitel A.A.I.2).3 Die Wahrnehmung der Bank als ein Portfolio aus verschiedenen Investments wird an verschiedener

Stelle in der Literatur geteilt. Vgl. z.B. Flesch, Johann Rudolf; Gerdsmeier, Stefan; Lichtenberg, Mi-chael, [1994], Unternehmenssteuerung, S.271.

4 Vgl. Grübel, Oswald J.; Kärki, Jaakko P.; Reyes, Cecilia G., [1994], Handelsaktivitäten, S.614.;Krumnow, Jürgen, [1994], Implikationen, S.751.

Erster Teil

16

Innerhalb dieser Aktivitätsbereiche werden Produkte mit den gleichen Hauptrisikofakto-ren häufig in einem Subportfolio aggregiert. So können beispielsweise Anleihen, die auflangfristige Kapitalmarktzinsen reagieren, in einem Subportfolio des Portfolios „Pro-prietary Trading“ zusammengefasst werden. Die mögliche Bildung von Teilportfoliosbei Eigenhandelsaktivitäten wird in der folgenden Abb. 3 zusammengefasst.

Fremd-währung

Euro Euro Euro Euro Euro

Sales

MarketMaking

BookRunning

ProprietaryTrading

Aktien Renten Geldmarkt Währung Edelmetalle

In Anlehnung an: Grübel, Oswald J.; Kärki, Jachvo P./Reyes Cecilia G. (1994), Handelsaktivitäten, S. 616

Fremd-währung

Fremd-währung

Fremd-währung

Fremd-währung

Fremd-währung

Euro Euro Euro Euro Euro

Sales

MarketMaking

BookRunning

ProprietaryTrading

Aktien Renten Geldmarkt Währung Edelmetalle

In Anlehnung an: Grübel, Oswald J.; Kärki, Jachvo P./Reyes Cecilia G. (1994), Handelsaktivitäten, S. 616

Fremd-währung

Fremd-währung

Fremd-währung

Fremd-währung

Abb. 3: Organisation von Handelsaktivitäten

Ein weiteres elementares Portfolio der Bank bildet das zentrale Zinsbuch. Zur Disposi-tionsmasse dieses Buches gehören alle Positionen, deren Wertentwicklungen zins-induziert sind. Damit sind dem Zinsbuch sämtliche zinstragenden Kunden- und Eigen-geschäfte zuzuordnen.1

Die Abb. 4 fasst die Teilportfolios der Steuerung mit den wichtigsten darin verantwor-teten Risiken zusammen.

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.287.


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Firmen-kunden

Privat-kunden

„Kundenbank“ „Transaktions-bank“

Strategisches Investitionsrisiko/Markterfolgsrisiko

Gesamtbank

„Treasury-Bank“

„ProprietaryTrading“

„Book Running“

„Market Making/Sales“

ZinsbuchTreasury

Markt-erfolgs-risiko


Marktpreis-risiko

Marktpreis-/Adressen-

ausfallrisiko

Marktpreis-risiko Zinsrisiko

Zahlung/Settlement/Buchung

OperationellesRisiko

Dezentrale Bereiche Zentrale Bereiche

Geschäftseinheit/ Teilportfolio Risiko

Firmen-kunden

Privat-kunden

„Kundenbank“ „Transaktions-bank“

Strategisches Investitionsrisiko/Markterfolgsrisiko

Gesamtbank

„Treasury-Bank“

„ProprietaryTrading“

„Book Running“

„Market Making/Sales“

ZinsbuchTreasury



Marktpreis-risiko

Marktpreis-/Adressen-

ausfallrisiko

Marktpreis-risiko Zinsrisiko

Zahlung/Settlement/Buchung


Dezentrale Bereiche Zentrale Bereiche

Geschäftseinheit/ Teilportfolio Risiko

Abb. 4: Teilportfolios der Steuerung

3) Finanzierungssteuerung

(a) GrundlagenDas verfügbare Eigenkapital beeinflusst die Geschäftssteuerung der Bank in zweifacherWeise:

� das verfügbare Eigenkapital limitiert das Risikodeckungspotenzial und damit dieÜbernahmefähigkeit risikobehafteter Geschäftsaktivitäten,

� die Relation von Eigenkapital zum Gesamtkapital beeinflusst die Höhe der ge-samtbankbezogenen Eigenkapitalrendite.

Damit kommt der Finanzierung eine wesentliche Rolle im Rahmen der wertorientiertenGesamtbanksteuerung zu. Auf folgende Fragen muss die Finanzierungssteuerung eineAntwort finden:

1. Wie viel Eigenkapital muss die Bank vorhalten, um gegenwärtige und künftigeGeschäftsaktivitäten mit ausreichend Eigenkapital zu hinterlegen?

Erster Teil

18

2. Mit welchen Finanzierungsinstrumenten kann die Refinanzierung der Bank amgünstigsten sichergestellt werden?

3. Welche Ausschüttungspolitik ist zu wählen?

Die Grundlage der Finanzierungssteuerung bildet die Eigenkapitalstrategie. Diese um-fasst jene Grundsätze, nach denen der Eigenkapitalbedarf der Bank berechnet und dieDeckung des Bedarfs nach Höhe und Zusammensetzung langfristig geplant wird.1 Dieoperative Eigenkapitalpolitik folgt dieser Strategie. Operativ wird z.B. bestimmt, in wel-chem Umfang Eigenkapital am externen Kapitalmarkt oder intern durch Gewinnthesau-rierung zu beschaffen ist.2

Wesentliches finanzwirtschaftliches Ziel einer Eigenkapitalstrategie bildet die Mini-mierung der Eigenkapitalkosten unter Beachtung von Nebenbedingungen.3 Infolgedes-sen richtet sich die Höhe und Struktur des Eigenkapitals insbesondere an risikopoliti-schen Überlegungen unter strenger Einhaltung der aufsichtsrechtlichen Restriktionenaus. Unter der Voraussetzung, dass gerade ausreichend Eigenkapital zur Verfügungsteht, kommt es darauf an, die durchschnittlichen Kosten des (haftenden) Eigenkapitalszu minimieren.4 Dazu kann z.B. als Möglichkeit in Betracht gezogen werden, Kernka-pital durch billigeres Ergänzungskapital mit Hybrid- oder Fremdkapitalcharakter zu er-setzen. Für die effektive Wahl der zur Verfügung stehenden Eigenkapitalformen sindfolgende Eigenschaften entscheidungsrelevant:

� Einmalige Kosten der Kapitalbeschaffung

� Laufende Kosten der Kapitalbeschaffung

� Liquiditätszufluss und –belastung

� Aufnahmefähigkeit der jeweiligen Kapitalmarktsegmente

� Publizitätserfordernisse und mögliche Folgen der Kapitalmaßnahme für dasStanding bzw. Rating der Bank

� Aufsichtsrechtlicher Anrechnungsfaktor

1 Vgl. Kohlhaussen, Martin, [1995], Eigenkapitalstrategie, Sp.476 ff.2 Zu beachten ist, dass Sparkassen und Genossenschaftsbanken wegen legislativer Bestimmungen zur

Eigenkapitalbildung im wesentlichen die Möglichkeit der Gewinnthesaurierung und die Ausgabe vonGenussscheinen zur Verfügung steht.

3 Vgl. Kunz, Roger M.; Lucatelli, Adriano, [2000], Kennzahlen, S.33.4 Vgl. Hörter, Steffen, [1998], Bank-Controlling, S.249.


19

� Steuereffekte bei der Bank und beim Kapitalgeber

� Potenzielle Auswirkungen auf das Rating

Das verfügbare Eigenkapital ist stets mit dem notwendigen ökonomischen Kapitalbedarfund dem aufsichtsrechtlichen Mindesteigenkapital zu vergleichen. Zwei Fälle könnenunterschieden werden:

1. Es liegt ein Eigenkapitaldefizit vor, d.h. das Kapital ist kleiner als das ökono-mische Risiko. Ebenso kann die Gefahr bestehen, dass das verfügbare Kapitalunter die von den gesetzlichen Solvabilitätsbestimmungen geforderte Mindest-quote sinkt.

2. Es liegt ein Eigenkapitalüberschuss vor, d.h. das Eigenkapital übersteigt dasökonomische Risiko bei weitem bzw. es liegt eine deutliche Überdeckung derSolvabilitätsanforderungen vor.

Droht ein (Risiko)Kapitaldefizit oder wird Eigenkapital benötigt, um weiteres Ge-schäftswachstum zu realisieren, kann das Bankmanagement zunächst versuchen, diesesaus der Innenfinanzierung heraus zu realisieren. Reicht die Innenfinanzierungskraftnicht aus, können entweder eine externe Kapitalzuführung durchgeführt1 oder eigenka-pitalunterlegungspflichtige Bankgeschäfte verbrieft und verkauft werden, um das Ei-genkapitalerfordernis zu senken. Ein Überschuss an Eigenkapital erlaubt dagegenWachstum durch interne Expansion oder Zukäufe. Stehen diese Möglichkeiten nicht zurVerfügung, kann überschüssiges Eigenkapital durch eine entsprechende Ausschüttungs-politik oder ggf. Aktienrückkäufe abgebaut werden. Die nachfolgende Abb. 5 fasst diefinanzierungspolitischen Ziele und mögliche Maßnahmen im Rahmen der Gesamtbank-steuerung zusammen.

1 Über freie externe Refinanzierungsmöglichkeiten verfügen nur Privat-/Aktienbanken.

Erster Teil

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Abb. 5: Finanzierungspolitische Ziele und Maßnahmen im Rahmen der Gesamt-banksteuerung


21

(b) Einflussfaktoren bei der Wahl der optimalen KapitalstrukturAusgangspunkt finanzierungstheoretischer Überlegungen zur optimalen Kapitalstrukturist das Miller-Modligiani-Theorem.1 Dies besagt, dass die Kapitalstruktur eines Unter-nehmens bei einem vollkommenen Kapitalmarkt ohne Einfluss auf den Unternehmens-wert ist. Es sind viele Anstrengungen unternommen worden, Abweichungen von demTheorem zu erklären und diese Erklärungsansätze empirisch zu testen. Über die wich-tigsten Argumente wird nachfolgend ein Überblick gegeben.

� Aufsichtsrechtliche EigenkapitalanforderungIm Unterschied zu anderen Branchen besteht für Banken die aufsichtsrechtliche Ver-pflichtung, eine an den unterlegungspflichtigen Aktiva gemessene Mindesteigenkapi-talquote vorzuhalten. Die Verpflichtung wird primär mit dem systemischen Risikoder Kreditwirtschaft begründet. Dieses besteht darin, dass der Zusammenbruch einergroßen Bank eine Kettenreaktion auslösen kann, die das finanzielle System des be-troffenen Landes oder gar weiterer Volkswirtschaften aus dem Gleichgewicht bringt.Zugleich kann das systemische Risiko mit erheblichen sozialen Kosten verbundensein. So ist es möglich, dass mit dem Zusammenbruch großer Banken eine Vielzahlkreditnehmerrelevanter Informationen verloren gehen, die für betroffene Kredit-nehmer erhebliche Informationsbeschaffungs- und Weitergabekosten auslösen kön-nen, um ihren Finanzierungsbedarf an anderer Stelle zu decken. Wird darüber hinausdas Zahlungsverkehrssystem beeinträchtigt, ist damit zu rechnen, dass vorübergehendfinanzielle Ressourcen nicht mehr dorthin gelangen können, wo der höchste Returnzu erwarten ist. Wegen dieser Gefahren sollen bankaufsichtsrechtliche Eigenkapi-talanforderungen in erster Linie verhindern, dass eine Krise des finanziellen Systemszu erheblichen sozialen Folgekosten führt.2

� Asymmetrische Informationen und TransaktionskostenAsymmetrische Informationen zwischen Management und Kapitalmarktteilnehmernbeeinflussen die Transaktionskosten zur Kapitalbeschaffung und damit die Relationvon Eigenkapital- und Fremdkapitalkosten. Im Rahmen des Kreditgeschäfts erzielenBanken bonitätsrelevante Informationen über ihre Kreditnehmer. Somit besitzt dasBankmanagement einen Informationsvorsprung gegenüber anderen Kapital-marktteilnehmern in Bezug auf die eigene Ertrags- und Risikolage. Auf diesen In-formationen beruhende Entscheidungen zur Beschaffung von Fremd- und Eigenka-pital haben Signalwirkung für Kapitalmarktteilnehmer, da getroffene Entscheidungendie Erwartungen des Bankmanagements widerspiegeln. Z. B. kann die Geschäftslei-tung mit der Ankündigung einer Erhöhung des Verschuldungsgrades höhere Ertrags-

1 Vgl. Modligiani, Franco; Miller, Merton H., [1958], corporation finance.2 Im übrigen zielen die bankeigenen Sicherungseinrichtungen auch auf die Vermeidung der potenziellen

sozialen Kosten ab.

Erster Teil

22

erwartungen oder eine Stabilisierung des Cash Flow signalisieren.1 Die angekündigteBonitätseinschätzung beeinflusst maßgeblich künftige Refinanzierungskosten bei derFremdkapitalaufnahme.2 Soll dagegen Eigenkapital beschafft werden, kann der Infor-mationsvorsprung des Bankmanagements die Aktionäre veranlassen, eine Neuauf-nahme von Eigenkapital abzulehnen, da die Gefahr besteht, dass dieses unter dem„fair value“ emittiert wird. Dazu kommt, dass die Transaktionskosten für die externeBeschaffung von Eigenkapital einen substantiellen Betrag ausmachen können. Dage-gen sind die Kosten für die Beschaffung von Fremdkapital, insbesondere von Sicht-und Spareinlagen, typischerweise gering.Darüber hinaus kann das Vorhandensein asymmetrischer Informationen zu Interes-senkonflikten zwischen Aktionären und Kreditgebern führen. Möglich ist, dass dieMaximierung des Unternehmenswerts der Gesamtbank im Widerspruch zur Wert-erhaltung der finanziellen Ansprüche der Kreditgeber steht. Zur Steigerung des Sha-reholder Value können Aktionäre geneigt sein, stärker risikobehaftete Forderungengegen weniger risikobehaftete Forderungen zu tauschen. Darüber hinaus besteht dieGefahr, dass Aktionäre das Einbringen von Kapital unterlassen, wenn sich die Bankin ernsthafter Konkursgefahr befindet, da in diesem Fall vor allem Kreditgeber be-günstigt werden. Zur Wahrung ihrer Interessen werden Fremdkapitalgeber höhereZinsen als Entschädigung verlangen, um für das erwartete benachteiligende Verhal-ten der Aktionäre entschädigt zu werden. Zur Vermeidung des Interessenkonfliktskann das Bankmanagement versuchen, die Eigenkapitalquote zu erhöhen, um Kredit-gebern zu signalisieren, dass ihr Geld „sicher“ ist und die Interessen von Aktionärenund Fremdkapitalgebern im Einklang stehen. Im Ergebnis können asymmetrische In-formationen zwischen Aktionären und Fremdkapitalgebern zu einer Erhöhung derEigenkapitalanforderungen führen.Zusammenfassend führen asymmetrische Informationen zwischen Aktionären undManagement auf der einen sowie Aktionären und Fremdkapitalgebern auf der ande-ren Seite zu einem Trade-Off bei der Wahl der Eigenkapitalausstattung. Die Wahl ei-ner höheren Eigenkapitalausstattung vermeidet die Gefahr des Vermögenskonfliktszwischen Aktionären und Kreditnehmern, verstärkt aber den Interessenkonflikt zwi-schen Aktionären und Managern. Umgekehrtes gilt bei einer zu geringen Eigenkapi-talausstattung. Allerdings kann keine Aussage über die konkrete Auswirkung aufeinzelne Finanzierungsentscheidungen getroffen werden.

� SicherungseinrichtungenEinzelne Bankengruppen verfügen über spezifische Einlagensicherungssysteme, dieKundeneinlagen bis zu einer bestimmten Höhe garantieren. Werden die an die Siche-rungseinrichtungen zu zahlenden Prämien nicht an das ökonomische Risiko der Bank

1 Vgl. Hörter, Steffen, [1998], Bank-Controlling, S.276 und die dort angegebene Literatur.2 Vgl. Berger, Allen N.; Herring, Richard J.; Szegö, Giorgio P., [1995], Role of Capital, S.9.


23

und damit an die Kapitalausstattung des Instituts gebunden, kann dies die Geschäfts-leitung veranlassen, eine niedrigere Eigenkapitalausstattung als notwendig zu wäh-len. Diese Hypothese ist konsistent mit der empirischen Beobachtung, dass Bankenim Durchschnitt geringere Eigenkapitalquoten aufweisen als andere Branchen.

� Steuern und BankrottkostenAus der Fremdkapitalaufnahme kann eine Bank Vorteile ziehen, weil Zinsaufwen-dungen im Gegensatz zu Dividendenzahlungen steuerlich abzugsfähig sind. Wird Ei-gen- durch Fremdkapital ersetzt, kann die Bank Steuervorteile durch die zusätzlicheAbzugsfähigkeit von Fremdkapitalzinsen erzielen.1 Gleichzeitig ergeben sich für denAnleger steuerliche Wirkungen auf die ausgeschütteten Gewinne durch seinen per-sönlichen Steuersatz. Andererseits erhöht die zunehmende Fremdkapitalaufnahmedie zu erwartenden Bankrottkosten auf der Seite der Bank. So existiert eine optimaleEigenkapitalquote, bei der sich Vor- und Nachteile, die mit der Fremdkapitalaufnah-me verbunden sind, die Waage halten.

Die vom Miller & Modligiani Theorem abweichende Erklärungsansätze für die Existenzökonomischer Kapitalanforderungen sind zum Teil identisch mit anderen Branchen. Da-zu zählen die steuerlichen Aspekte, potenzielle Bankrottkosten, asymmetrische Infor-mationen und Transaktionskosten. Allerdings verändern aufsichtsrechtliche Kapitalan-forderungen und bankbezogene Sicherungseinrichtungen die Wahl der Eigenkapitalaus-stattung im Vergleich zu anderen Branchen substantiell.

B. Zielgrößen und Ergebnissystematik

I. Zielgrößen der Gesamtbank

1) Traditionelle, bilanzielle Zielgrößen

Traditionell bildet das bilanzielle Ergebnis für das Bankmanagement eine wichtige In-formations- und Steuerungsgrundlage. Seine Ermittlung ist aufgrund externer Rech-nungslegungsvorschriften zwingend erforderlich. Bilanzielle Erfolgsmaßstäbe beruhenauf den handelsrechtlichen Aufwendungen und Erträgen. Als Erfolgsmaßstab kann ent-weder eine absolute Zielgröße, z.B. der Jahresüberschuss oder das Ergebnis der ge-wöhnlichen Geschäftstätigkeit gewählt oder eine Gewinngröße ins Verhältnis zu einerweiteren Bezugsgröße gesetzt werden. Zu letzteren zählen z.B. der Return on Equity(RoE) und der Return on Assets (RoA). Ein bilanzieller Maßstab zur Messung der Effi-zienz des Ressourceneinsatzes ist die Cost-Income-Ratio (CIR).

1 Vgl. Modligiani, Franco; Miller, Merton H., [1963], Cost of Capital; Perridon, Louis; Steiner,Manfred, [1997], Finanzwirtschaft, S.452 – 456.

Erster Teil

24

Allerdings erschweren die im Handelsrecht existierenden unterschiedlichen Bewer-tungs- und Bilanzierungsgrundsätze für das Anlage- und Umlaufvermögen, dass das bi-lanzielle Ergebnis zwischen zwei Geschäften vergleichbar ist. Zum Beispiel sind Kun-denforderungen grundsätzlich zum Nominalwert zu bilanzieren, während Handelsge-schäfte zum Marktwert bewertet werden müssen. Aus diesem Grund sind bilanzielle Er-gebnisse einzelner Geschäftsportfolios kaum vergleichbar. Dadurch wird die steue-rungsadäquate Zuteilung von Risikokapital zu Portfolios unmöglich.

In der allgemeinen und bankbetriebswirtschaftlichen Literatur sind bilanzielle Zielgrö-ßen umfassend kritisiert worden. Die wichtigsten Kritikpunkte, die nicht durch eine al-ternative Bewertung auf bilanzieller Basis ausgeräumt werden können, werden nachfol-gend zusammengefasst:1

1. Vergangenheitsorientierung: Mit der Betrachtung der Bestandsleistungen kannkeine Aussage gemacht werden, welchen Beitrag eine wirtschaftliche Einheit zuden künftigen Zahlungsströmen des Unternehmens leistet.

2. Keine Berücksichtigung von ökonomischen Risiken: Risiken, die in einzelnenGeschäftsfeldern übernommen werden, werden nicht berücksichtigt. Das bedeu-tet, dass Geschäftsfelder identische Investitionshürden besitzen, obwohl sie un-terschiedliche Risiken eingehen.

3. Vernachlässigung ökonomischer Wirkungen nach dem Betrachtungszeitraum:Künftige Wertbestandteile werden vernachlässigt, obwohl diese zum Gesamt-wert des Unternehmens erheblich beitragen können.

So ist festzuhalten, dass bilanzielle Steuergrößen Managemententscheidungen nicht op-timal unterstützen. Die handelsrechtlichen Zielgrößen des bilanziellen Regelkreisesmüssen in der internen Steuerung durch betriebswirtschaftliche Ergebniskennzahlen er-gänzt werden, die dem Primat der risiko-/ertragsorientierten Sichtweise folgen.

2) Wertorientierte Zielgrößen auf Basis der Marktwert-/Buchwertansätze

Die Grundidee der Marktwert-/Buchwert-Ansätze basiert auf der investitionstheore-tischen Überlegung, wie viel Geldeinheiten ein Investor für eine Geldeinheit Investmentzurückerhält.2 Die erzielbaren Rückflüsse werden als Marktwert bezeichnet und könnengegebenenfalls direkt als Börsenwert abgelesen werden. Alternativ kann der Marktwertals Barwert diskontierter Ertrags- oder Einnahmenüberschüsse ermittelt werden. Das In-

1 Vgl. z.B. Günther, Thomas, [1997], Controlling, S.50 – 59 und die dort angegebene Literatur. Goebel,Ralf; Sievi, Christian; Schumacher, Matthias, [1999], Management, S.162 ff.

2 Vgl. zum Folgenden, Günther, Thomas, [1997], Controlling, S.221 – 233.


25

vestment wird in Form des Buchwerts des Eigenkapitals gemessen.1 Übersteigt derBarwert der Ertrags- oder Einnahmenüberschüsse den Barwert des Investments, ist dieInvestition wertsteigernd für den Eigentümer. Unabhängig von der eingesetzten Kon-zeption können für alle Marktwert-/Buchwert-Ansätze vereinfachendREF folgende Ent-scheidungsregeln zur Bewertung von Investitionen abgeleitet werden.

Marktwert-/Buchwertverhältnis Auswirkung auf das Vermögen derEigentümer

>1 Wertsteigerung

=1 Werterhaltung

<1 Wertvernichtung

Abb. 6: Entscheidungsregeln auf Basis von Marktwert-/Buchwertverhältnissen

1 Annahmegemäß entspricht der Buchwert den Anschaffungskosten. Die Annahmen der jeweiligenMarktwert/Buchwert-Ansätze werden nachfolgend modellspezifisch präzisiert.

Erster Teil

26

Die nachfolgende Abb. 7 systematisiert die Marktwert/Buchwert-Ansätze.

Marktwert/Buchwert-Ansätze

Vollkommener Kapitalmarkt

Aufwands- und ertragsorientierte

Ansätze

Marktwert = Ertragswert Marktwert = Börsenwert oderShareholder Value

Unvollkommener Kapitalmarkt

Finanz-wirtschaftliche

Ansätze

� Konstantes, unbegrenztes Wachstum

� Konstantes, zeitlich begrenztes Wachstum


Marktwert/Buchwert-Verhältnis

� Marktwert aus Börsenwert abgeleitet

� Marktwert aus finanzwirt-schaftlichenAnsätzen abgeleitet

Börsenwert/Buchwert

Shareholder Value/Buchwert

Marktwert/Buchwert-Ansätze

Vollkommener Kapitalmarkt

Aufwands- und ertragsorientierte

Ansätze

Marktwert = Ertragswert Marktwert = Börsenwert oderShareholder Value

Unvollkommener Kapitalmarkt

Finanz-wirtschaftliche

Ansätze

� Konstantes, unbegrenztes Wachstum



Marktwert/Buchwert-Verhältnis

� Marktwert aus Börsenwert abgeleitet

� Marktwert aus finanzwirt-schaftlichenAnsätzen abgeleitet

Börsenwert/Buchwert

Shareholder Value/Buchwert

Abb. 7: Systematisierung der Marktwert/ Buchwert-Ansätze

(a) Marktwert/Buchwert-Ansätze bei vollkommenen KapitalmarktIm theoretischen Fall des vollkommenen Kapitalmarktes sind Marktwert und Zu-kunftserfolgswert identisch. Der Marktwert kann daher aus den künftigen Rückflüssenhergeleitet werden. Dabei greifen aufwands- und ertragsorientierte Ansätze auf dieAufwendungen und Erträge des externen Rechnungswesens zurück. Dagegen ziehen fi-nanzwirtschaftliche Ansätze Einnahmen und Ausgaben, d.h. Cash Flows heran. Für dasVerständnis der Ansätze sind deren Annahmen von Bedeutung. Deswegen werden diejeweiligen Modelle nachfolgend kurz skizziert.

(1) Aufwands- und ertragsorientierte AnsätzeAufwands- und ertragsorientierte Ansätze versuchen, das Marktwert/Buchwert-Verhältnis mit Hilfe von buchhalterischen Größen zu erklären. Die Ansätze gehen da-von aus, dass der Marktwert des Eigenkapitals mit dem Barwert zukünftiger Dividen-denzahlungen und/ oder Kursgewinnen erklärt werden kann.


27

� Modell mit konstantem, zeitlich unbegrenztem Wachstum (Gordon-Model)l: In die-sem Modell wird zunächst der Marktwert dem Barwert zukünftiger Dividendenzah-lungen an die Eigenkapitalgeber gleichgesetzt. Dazu werden folgende Annahmen ge-troffen:

� Konstanter Verschuldungsgrad

� Konstante Gesamtkapitalrendite

� Konstante Fremdkapitalkosten

� Neuverschuldung ersetzt jährlich fällige Tilgungen

� Keine Kapitalerhöhungen

� Wiederanlage aller Abschreibungen sowie der einbehaltenen Gewinne

� Konstante Eigenkapitalkosten

� Konstante Eigenkapitalrendite

� Konstante Thesaurierungsrate

� Zeitlich unbegrenztes Wachstum g des Buchwertes des Eigenkapitals (=Wachstumdes Jahresüberschusses).

Der Jahresüberschuss JÜ des Jahres t errechnet sich aus der jährlich konstantenVerzinsung r des Buchwertes des Eigenkapitals B im Jahr t :

tt BrJÜ *� (Gl. 1)

Angenommen wird, dass jährlich p % des Jahresüberschusses einbehalten werden,so dass der Buchwert des Eigenkapitals jährlich um die Wachstumsrate g steigt:

tBgBrpJÜpB **** �� (Gl. 2)

Im Jahr t errechnet sich der Buchwert des Eigenkapitals dann wie folgt:

11

1 *)1( BgBBB ttt

�

�

�� (Gl. 3)

Erster Teil

28

Unter dieser Voraussetzung wird im Jahr t an die Eigenkapitalgeber der nachfolgen-de Betrag ausgeschüttet:

11 *)1(**)1(**)1(*)1( Bgr

rgBrpJÜpngAusschüttu t

tt�

��

11 *)1(*)( Bggr t�

�� (Gl. 4)

Bei obigen Annahmen kann der Marktwert M als Barwert aller künftigen Aus-schüttungen dargestellt werden. Die Diskontierung erfolgt wegen des Eigenkapitalan-satzes mit dem konstanten Eigenkapitalkostensatz EKk :

��

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��

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�

�

��

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(Gl. 5)

Aus der Division des Marktwerts M mit dem Buchwert zum Betrachtungszeitpunkt1B )( B� resultiert das Marktwert-/Buchwertverhältnis:

)()(gk

grBM

EK �

�

� (Gl. 6)

Dabei gilt gkEK � .1

Die zuvor getroffenen verallgemeinernden Entscheidungsregeln können nun für dasGordon-Modell unter der Voraussetzung das die Eigenkapitalkosten das Gewinn-wachstum übersteigen präzisiert werden.

1 Der Fall, dass das Gewinnwachstum die erwartete Rendite der Eigenkapitalgeber übersteigt, wird inder Literatur für eher unrealistisch gehalten. Vgl. Hax, A.C.; Maljuf, N.S., [1984], Strategic Manage-ment, S.214.


29

Marktwert-/Buchwertverhältnis

BM

Verhältnis der Ei-genkapitalrendite rzu Eigenkapitalko-sten EKk („EquitySpread“)

Auswirkung desWachstums

Auswirkung aufdas Vermögen derEigentümer

1�

BM EKkr � Wachstum steigert

UnternehmenswertWertsteigerung

1�

BM EKkr � Wachstum ist wert-

neutralWerterhaltung

1�

BM EKkr � Wachstum mindert

UnternehmenswertWertvernichtung

Abb. 8: Gordon-Modell - Entscheidungsregeln1

� Modell mit konstantem, zeitlich begrenztem Wachstum2: Im Unterschied zum Gor-don-Modell, wird in diesem Modell bei sonst gleichen Annahmen die Voraussetzungdes zeitlich unbegrenzten Wachstums aufgegeben. Nach einem bestimmten Zeitraumvon n Jahren wird ein vollkommener Wettbewerb unterstellt, in dem nur noch eineEigenkapitalrendite r in Höhe der Eigenkapitalkosten EKk erwirtschaftet werdenkann. Nach diesem Zeitraum beträgt der Kapitalwert zusätzlicher Investitionen folge-richtig Null; der Marktwert ist dann identisch mit dem Buchwert des Eigenkapitals.

In diesem Modell errechnet sich der Marktwert des Eigenkapitals als Summe der Di-videndenzahlungen im Planungszeitraum zuzüglich des Restwertes des Eigenkapitalsam Ende des Planungszeitraums:

nEK

n

t EK

t

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�

��

�

��

�

�

��

�

� (Gl. 7)

mit gkEK � und prg *� .

1 In Anlehnung an Günther, Thomas, [1997], Controlling, S.225.2 Vgl. Günther, Thomas, [1997], Controlling, S.226 und die dort angegebene Literatur.

Erster Teil

30

Nun kann das Marktwert-/ Buchwertverhältnis zum Betrachtungszeitpunkt 1B )( B�

für den Fall dass die Eigenkapitalkosten das Gewinnwachstum übersteigen abgeleitetwerden:

nEK

n

nEK

n

EK kg

kg

gkgr

BM

)1()1(

)1()1(1*

)()(

�

��

�

��

�

�

��

�

� (Gl. 8)

Für den Fall eines zeitlich unbeschränkten Wachstums, d.h. ��n

lim , geht die Formel in

die des Gordon-Modells über:

� �gkgr

kg

kg

gkgr

BM

EKn

EK

n

nnEK

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��

�

��

�

��

�

��

�

��

��

)()1(

)1(lim)1(

)1(1*)(

)(limlim (Gl. 9)

Unter der Annahme eines Null-Wachstums, ermittelt sich das Marktwert-/Buchwertverhältnis aus der Relation der Eigenkapitalrendite mit den Eigenkapital-kosten:

EKkr

BM

� (Gl. 10)

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass das Marktwert-/Buchwertverhältnis unterden gesetzten Annnahmen durch vier Faktoren erklärt werden kann:

� Rendite auf den Buchwert des Eigenkapitals r

� Eigenkapitalkosten EKk

� Wachstum g des Buchwerts des Eigenkapitals als Produkt der Thesaurierungsratep und der buchhalterischen Eigenkapitalrendite r

� Anzahl der Jahre n mit konstantem Wachstum (im Gordon-Modell gilt: ��n )

Aus den Modellen können folgende Aussagen getroffen werden:

� Eine Wertsteigerung erfolgt dann, wenn langfristig die Eigenkapitalrendite überden Eigenkapitalkosten liegt, d.h. der sogenannte Equity Spread EKkr � positivist. Dies verdeutlicht, dass ein positiver Jahresüberschuss bzw. ein positive Eigen-kapitalrendite auf das Buchkapital allein aus Sicht des Wertsteigerungsmanage-ments nicht ausreicht.


31

� Eine Wertsteigerung erfolgt dann, wenn das Unternehmen eine Rendite erwirt-schaftet, die die wachstumsbedingte Reinvestitionsrate übersteigt und somit einenpositiven Cash Flow erzielt. Anderenfalls wären die Eigentümer gefordert, beikonstantem Verschuldungsgrad zur Finanzierung des Wachstums mittels Kapital-erhöhung beizutragen. Dies widerspricht den eingangs getroffenen Modellannah-men.

� Wachstum ist nur dann vorteilhaft, wenn zugleich eine über den Eigenkapitalko-sten EKk liegende Rendite r erwirtschaftet wird.

� Werden gerade die Eigenkapitalkosten erreicht, d.h. entspricht die Verzinsung aufdas buchhalterische Eigenkapital r den Eigenkapitalkosten EKk , sind Marktwertund Buchwert des Eigenkapitals identisch.

� Werden die Eigenkapitalkosten nicht verdient, so führt eine höhere Ausschüttung,d.h. niedrigere Thesaurierungsrate, zu höheren Marktwert-/Buchwertverhältnissenund somit zu geringerer Wertvernichtung.

� Beurteilung der aufwands- und ertragsorientierten Ansätze:

� Zunächst ist positiv anzumerken, dass die teilweise buchhalterischen Größen dieUmsetzung und Akzeptanz im operativen Tagesgeschäft erleichtern. Die Ent-scheidungsregeln erlauben, das grundsätzlich mehrperiodige Problem der Wert-steigerung vereinfachend in einperiodige Vorgaben zu zerlegen. Für den Fall, dassin jeder Einzelperiode eine positive Differenz zwischen Eigenkapitalrentabilitätund Eigenkapitalkosten erwirtschaftet wird, wird auch in der Gesamtbetrachtungeine Wertsteigerung erzielt.

� Kritisch anzumerken ist, dass die buchhalterische Rentabilität den Bewertungs-spielräumen des Handelsrechts unterliegt. Die Ausübung von Ansatz- und Be-wertungswahlrechten erlaubt sogar eine gezielte Beeinflussung des Ergebnisses.

� Der Vergleich der Eigenkapitalrendite mit den Eigenkapitalkosten und die Relati-vierung des Marktwertes des Eigenkapitals durch den Buchwert im Marktwert-/Buchwertverhältnis vermischt buchhalterische mit marktbezogenen Bewertungs-maßstäben. Im Zusammenhang mit dem zuvor genannten Kritikpunkt kann dies zueiner falschen Größe und damit zu einer Fehlentscheidung führen.

� Die Performancemessung dezentraler Einheiten, wie z.B. von Unternehmensbe-reichen oder Profit Centern ist problematisch, da diese in der Regel über keine ei-

Erster Teil

32

gene Kapitalstruktur verfügen. Um eine Eigenkapitalrendite zu ermitteln, ist indiesen Fällen Eigenkapital auf dezentrale Einheiten zu allokieren.

� Die Annahmen sind sehr restriktiv. So werden die Eigenkapitalrendite, die Eigen-kapitalkosten, das Gewinnwachstum und die Thesaurierungsrate als konstant an-genommen.

� Die Ableitung einperiodiger Entscheidungsregeln ist insbesondere bei erheblichen,investiven Maßnahmen problematisch. Investitionsentscheidungen mit hohenAnlaufkosten können in der Regel nur mit mehrperiodigen Ansätzen auf ihreWerthaltigkeit beurteilt werden.

(2) Finanzwirtschaftliche AnsätzeFinanzwirtschaftliche Ansätze beruhen auf den Zahlungsstromgrößen Einnahmen undAusgaben. Stellvertretend für die finanzwirtschaftliche Ansätze soll im Folgenden dieKennzahl Economic Value Added (EVA)1 skizziert werden. Zur Berechnung des EVAwird anstelle des Eigenkapitals das gesamte investierte Kapital als zu verzinsende Ka-pitalbasis betrachtet. Bei Beurteilung von rechtlich nicht selbständigen Einheiten bietetdies einen Vorteil, da somit auf eine mehr oder weniger willkürliche Allokation vonbuchhalterischem Eigenkapital verzichtet werden kann. Darüber hinaus ersetzt ein CashFlow orientiertes Rentabilitätsmaß, das sogenannte Stewart’s R, die buchhalterische Ei-genkapitalrentabilität r .

Stewart’s R errechnet sich für das Jahr t wie folgt:

sStewart ' t

tt esKapitalInvestiert

nndvorZinsechSteuernuCashFlownaOperativerR � (Gl.11)

Der operative Cash Flow nach Steuern und vor Zinsen errechnet sich aus der Diffe-renz finanzwirksamer betrieblicher Erträge und Aufwendungen.2

Der EVA des Jahres t ergibt sich dann als Betrag, der über die durchschnittlichenGesamtkapitalkosten GKk hinaus mit dem investierten Kapital tInvK , verdient wird.

tInvtGKtt KksRStewartEVA �� )'( , (Gl. 12)

1 Vgl. zum Folgenden Stewart, G.B.; [1991], Value.2 Strittig ist, ob wie von Stewart vorgeschlagen Abschreibungen zu berücksichtigen sind. Vgl. Günther,

Thomas; [1997], Controlling, S.234 f.


33

Der EVA ist eine absolute Erfolgskennzahl und als solche größenabhängig. ZumVergleich zwischen Geschäftseinheiten kann der EVA standardisiert werden, in demdas investierte Kapital des Jahres t auf ein Basisjahr bezogen wird.

BasisjahrInv

tInvtGKttdardS K

KksRStewartEVA

,

,,,tan *)'( �� (Gl.13)

Mit Hilfe des EVA können für das Wertsteigerungsmanagement folgende Aussagengetroffen werden:

� Mit steigendem Stewart’s R nimmt der Unternehmenswert zu.

� Der Unternehmenswert kann erhöht werden, indem die durchschnittlichen Ge-samtkapitalkosten GKk gesenkt werden.

� Eine Erhöhung des investierten Kapitals InvK ist dann wertschaffend, wenn Ste-wart’s R über den Gesamtkapitalkosten GKk liegt.

� Der Unternehmenswert kann auch erhöht werden, indem gebundenes Kapital mitnegativer Differenz von Stewart’s R und Gesamtkapitalkosten GKk abgebaut wird.

Kritisch zu bemerken ist, dass das investierte Kapital weiterhin eine Buchgröße dar-stellt. Darüber hinaus stellt der EVA eine einperiodische Größe und erlaubt somit wiedie einperiodigen buchhalterischen Ansätze nicht die Beurteilung der Werthaltigkeitlängerfristiger Investitionen. 1

(b) Marktwert-/Buchwertansätze bei unvollkommenen KapitalmarktKann nicht davon ausgegangen werden, dass die Voraussetzungen des vollkommenenKapitalmarktes gegeben sind, stellt der Marktwert des Eigenkapitals bestenfalls eineNäherungslösung des Zukunftserfolgswertes dar. Folglich ist anzunehmen, dass einmathematisch ermittelter Marktwert des Eigenkapitals vom Börsenwert abweicht. Vor-stehend erläuterte Marktwert-/Buchwertansätze und daraus abgeleitete Aussagen stellensomit approximative Lösungen dar.

1 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.457. Zu den praktischen Umsetzungser-fordernissen des EVA vgl. Hörter, Steffen, [1998], Bank-Controlling, S.104 f.

Erster Teil

34

Bei börsennotierten Unternehmen bietet sich die Lösung an, die tatsächliche Bewertungam Kapitalmarkt auf die interne Steuerung des Unternehmens zu übertragen.1 DerartigeVergleiche ermöglichen auch Einblicke, ob und inwieweit der Finanzmarkt unternehme-rische Entscheidungen ähnlich bewertet. Eine gebräuchliche Kennzahl ist der MarketValue Added (MVA). Der Market Value Added (MVA) misst die Differenz zwischender investierten Kapitalbasis und dem von der Börse zu einem bestimmten Zeitpunkt tbewerteten Marktwert des Eigen- und Fremdkapitals des Eigenkapitals. Bleibt man beider Annahme eines effizienten Kapitalmarktes, kann der MVA auch als Barwert derkünftigen diskontierten EVA’s betrachtet werden.2

� �

� ��

� �

��

1,, 1t

tGK

ttINVtMWt r

EVAEEKEKMVA (Gl. 14)

mit MWEK : Marktwert des Eigenkapitals

INVEK : (ursprünglich) Investiertes Eigenkapital

][ tEVAE : Erwarteter EVA zum Zeitpunkt t

GKr : Gesamtkapitalkosten

Aus der formalen Darstellung wird ersichtlich, dass der MVA im Unterschied zumEVA ein mehrperiodiges Kalkül umfasst. Der MVA spiegelt damit die erwarteteWertschaffung eine Unternehmens wider. Problematisch bleibt, dass dieser Wert einhoch aggregiertes Maß darstellt, in dem eine Vielzahl einzelner Informationen ver-dichtet sind. Von daher kann der MVA bei börsennotierten Instituten vor allem alsVergleichsmaßstab für das interne Controlling herangezogen werden.

II. Ergebnissystematik

Im Rahmen der Geschäftssteuerung sind Ergebnisse und Risiken der zentralen und de-zentralen Teilportfolios der Bank jeweils systematisch zu erfassen. Dabei sind die Er-gebniskomponenten der Geschäftsbereiche konsistent zu den Zielgrößen der Gesamt-bank zu formulieren, um gleichgerichtete Steuerungsimpulse zu generieren.

1 Vgl. Günther, Thomas; [1997], Controlling, S.244 f. Ist kein Bezug zum Kapitalmarkt möglich wiez.B. bei internen Geschäftsbereichen oder nicht börsennotierten Unternehmen kann auch auf einenunternehmensintern ermittelten Wertbeitrag zurückgegriffen werden. Vgl. ebenda, S.244 f.

2 Vgl. Hörter, Steffen, [1998], Bank-Controlling, S.103.; Günther, Thomas; [1997], Controlling, S.250ff.


35

Im bilanziellen Regelkreis ist das Marktergebnis die zentrale Ergebnisquelle des Kun-dengeschäfts.1 Es stellt die Summe der im Kredit- und Einlagengeschäft, im Emissions-geschäft, im mit Kunden betriebenen Handelsgeschäft und im Dienstleistungsgeschäfterzielten Ergebnisse der Bank dar. Es berechnet sich als Summe der Konditionsbeiträgeund Provisionsüberschüsse, abzüglich der Standard-Betriebskosten und auf Standard-Basis kalkulierter Risikokosten. Das Risikoergebnis des Marktbereichs gibt an, inwie-weit die ex ante kalkulierten und bei einzelnen Geschäften verrechneten Standard-Risikokosten mit den ex post realisierten Ist-Ausfallkosten übereinstimmen. Die imMarktergebnis berücksichtigten Standard-Risikokosten werden im Risikoergebnis neu-tralisiert, indem sie mit umgekehrten Vorzeichen verrechnet werden. Somit werden persaldo nur tatsächliche Ausfallrisikokosten im Kundengeschäftsergebnis berücksichtigt.Die Kalkulation der Risikokosten verfolgt vor allem das Ziel, über eine nachhaltigeDurchsetzung risikoadäquater Konditionen Risikoprämien zu vereinnahmen, die für dieerwarteten Verluste als „Deckungstopf“ dienen, aus dem die tatsächlichen Verluste ausdem adressrisikotragenden Kundengeschäft gedeckt werden. Schließlich wird das Pro-duktivitätsergebnis analog zum Risikoergebnis kalkuliert. Im Marktergebnis direkt ver-rechnete, standardisierte Betriebskostenbestandteile werden hier in gleicher Höhe mitumgekehrtem Vorzeichen erfasst.

Das Zentralergebnis bildet neben dem Kundengeschäftsergebnis die zweite Ergebnis-säule der Bank. Darin werden diejenigen Erfolgsbeiträge berücksichtigt, die entwederdurch Eigendispositionen am Geld- und Kapitalmarkt erzielt oder aus der Bewirtschaf-tung zentraler Positionen resultieren. Bestandteile des Zentralergebnisses bilden dasHandelsergebnis, das Treasury-Ergebnis und das Anlageergebnis.

In der zeitpunktbezogenen betriebswirtschaftlichen Ergebnissystematik bildet das Kun-dengeschäftsergebnis ebenfalls die zentrale Säule der Ergebnisrechnung. Im Unterschiedzur traditionellen Vorgehensweise werden im Kundengeschäft zentral erzielte Ergebnis-se risikoadjustiert. In dieser Systematik erfolgt die Steuerung der „Treasury-Bank“ überdie Performancerechnung der zentralen Marktpreis- bzw. Adressenausfallrisikoportfo-lios. Verrechnete Ausfallrisikoprämien werden in die Performancerechnung des zentra-len Ausfallrisikoportfolios übernommen. Die Ergebnisse werden in das Verhältnis zumgenommenen Risiko gesetzt. Diese Vorgehensweise erlaubt eine direkte Vergleichbar-keit der Ergebnisse der in diesen Portfolios getätigten Geschäfte. Die Wirtschaftlichkeitder Bereitstellung von Serviceleistungen wird schließlich wiederum im Produktivi-tätsergebnis ermittelt. Die folgende Abb. 9 illustriert die betriebswirtschaftliche Ergeb-nissystematik im Überblick: 2

1 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.372 –374.2 Vgl. Rolfes, Bernd, Kirmße, Stefan, [1999], Risikocontrolling, S.27.

Erster Teil

36

Betriebswirtschaftliches Ergebnis

Kundenge-schäftsergebnis

PerformanceMarktrisiko-portfolios*

PerformanceAusfallrisiko-

portfolios*

Produktivitäts-ergebnis

Barwert derNeugeschäfte

./. Risikoprämien

= B - DB II

./. Standard-Stückkosten

= B - DB III¸ Risiko

= RORAC

Soll-B - DB jeProfit-Center

Marktwert t1./. Marktwert t0

= D Marktwert** t0-t1

+ Lfd. Erträge

= Ergebnis¸ Risiko

= RORAC

Soll-RORAC je Marktpreisrisiko-kategorie



± Ist-Ausfälle

= Ergebnis¸ Risiko

= RORAC

Soll-RORAC für das Ausfallrisiko-portfolio

VereinbarteStückkosten

./. Ist-Kosten

= Ergebnis

Interne Vorgabebzw. externe Markt-preise als Vorgabe

GuV

1. Zinserträge

2. Zinsaufwen-dungen

3. Lfd. Erträge

...

...

...

Benchmark

Messung

Überleitung

* Handelsbücher „Market Making“, „Book Running“, „Proprietary Trading“, Treasury-Zinsbuch ** unter Berücksichtigung eventueller Ein- und Auszahlungen

B = BarwertDB = Deckungsbeitrag

In Anlehnung an Rolfes, Bernd, Gesamtbanksteuerung, S.19

Betriebswirtschaftliches Ergebnis

Kundenge-schäftsergebnis

PerformanceMarktrisiko-portfolios*

PerformanceAusfallrisiko-

portfolios*

Produktivitäts-ergebnis

Barwert derNeugeschäfte

./. Risikoprämien

= B - DB II

./. Standard-Stückkosten

= B - DB III¸ Risiko

= RORAC

Soll-B - DB jeProfit-Center



+ Lfd. Erträge

= Ergebnis¸ Risiko

= RORAC

Soll-RORAC je Marktpreisrisiko-kategorie



± Ist-Ausfälle

= Ergebnis¸ Risiko

= RORAC

Soll-RORAC für das Ausfallrisiko-portfolio

VereinbarteStückkosten

./. Ist-Kosten

= Ergebnis

Interne Vorgabebzw. externe Markt-preise als Vorgabe

GuV

1. Zinserträge

2. Zinsaufwen-dungen

3. Lfd. Erträge

...

...

...

Benchmark

Messung

Überleitung

* Handelsbücher „Market Making“, „Book Running“, „Proprietary Trading“, Treasury-Zinsbuch ** unter Berücksichtigung eventueller Ein- und Auszahlungen

B = BarwertDB = Deckungsbeitrag

In Anlehnung an Rolfes, Bernd, Gesamtbanksteuerung, S.19

Abb. 9: Barwertorientierte Ergebnissystematik

Im Folgenden werden die Ergebnisbereiche und Details zur Ermittlung einzelner Kom-ponenten barwertiger und in periodischer Form näher erläutert.

1) Kundengeschäftsergebnis

(a) Grundlagen der DeckungsbeitragsrechnungUm eine entscheidungsfähige Grundlage zu erhalten, ist das Kundengeschäftsergebnisverursachungsgerecht und transparent zu gestalten. Dazu bietet sich die Ergebnisdar-stellung in Form von Deckungsbeiträgen an. Die Deckungsbeitragsrechnung hat zumZiel, die Vorteilhaftigkeit und die Profitabilität eines Kundengeschäftes festzustellen.Diese Information ermöglicht es den Marktbereichen, ihre Aktivitäten auf die rentabel-sten Kundengeschäfte zu fokussieren.

Zur Kalkulation der Deckungsbeiträge kann das nachfolgende Schema eingesetzt wer-den:1

Konditionsbeitrag

1 Grundsätzlich ist auch ein anderer Aufbau der Deckungsbeitragsrechnung möglich. Vgl. dazu Flesch,Johann Rudolf; Gerdsmeier, Stefan; Lichtenberg, Michael, [1994], Unternehmenssteuerung, S.274.


37

+ Provisionsergebnis

= Deckungsbeitrag I

- Risikoprämie

= Deckungsbeitrag II

- Standardstückkosten

= Deckungsbeitrag III

Deckungsbeiträge werden barwertig oder als annualisierte periodische Größen darge-stellt.

Eine zentrale Rolle spielt die adäquate Berücksichtigung der Kapitalkosten in der Dek-kungsbeitragsrechnung. Die insgesamt auf das Kapital geforderte Rendite wird i.d.R. alsKapitalkosten bezeichnet. Die risikolose Rendite auf das Kapital wird üblicherweise alsKapitalnutzen bezeichnet. Die Differenz aus Kapitalkosten und Kapitalnutzen bestimmtden zusätzlichen Renditeanspruch des vom Marktbereich oder vom entsprechenden Ge-schäftsfeld genommenen Risikos. Sollen die Kapitalkosten und der Kapitalnutzen desEigenkapitals in der Deckungsbeitragsrechnung der Portfolios adäquat berücksichtigtwerden, bestehen dabei grundsätzlich zwei Möglichkeiten:

1. Gutschrift des Kapitalnutzens als zusätzlicher Ertragsbestandteil und Berück-sichtigung der Kapitalkosten als Kostenbestandteil.

2. Verzicht auf den Ausweis des Kapitalnutzens; ausschließliche Berücksichtigungdes zusätzlichen Renditeanspruchs als zusätzlicher Kostenbestandteil im Dek-kungsbeitragsschema. Der zusätzliche Verzinsungsanspruch wird in der unten-stehenden Abbildung als VaR-Verzinsung bezeichnet.

Der Deckungsbeitrag IV ist nach beiden Verfahren identisch.

Die Variante 1 wird in der Literatur als Brutto-Methode bezeichnet. Für die Variante 2findet sich dagegen die Bezeichnung Netto-Methode.1 Die Abb. 10 zeigt die Darstellungder Brutto- und Nettomethode im Vergleich.

1 Vgl. Matten, Chris, [1997], Bank Capital, S.32 f.

Erster Teil

38

NettomethodeBruttomethode

Konditionsbeitrag+ Provisionsergebnis+ Kapitalnutzen= Deckungsbeitrag I- Risikoprämie= Deckungsbeitrag II- Standardstückkosten= Deckungsbeitrag III- Kapitalkosten= Deckungsbeitrag IV

Konditionsbeitrag+ Provisionsergebnis= Deckungsbeitrag I- Risikoprämie= Deckungsbeitrag II- Standardstückkosten= Deckungsbeitrag III- VaR-Verzinsung= Deckungsbeitrag IV

NettomethodeBruttomethode

Konditionsbeitrag+ Provisionsergebnis+ Kapitalnutzen= Deckungsbeitrag I- Risikoprämie= Deckungsbeitrag II- Standardstückkosten= Deckungsbeitrag III- Kapitalkosten= Deckungsbeitrag IV

Konditionsbeitrag+ Provisionsergebnis= Deckungsbeitrag I- Risikoprämie= Deckungsbeitrag II- Standardstückkosten= Deckungsbeitrag III- VaR-Verzinsung= Deckungsbeitrag IV

Abb. 10: Brutto- und Nettomethode zur Berücksichtigung des Kapitalnutzens und derKapitalkosten in der Deckungsbeitragsrechnung

Der Deckungsbeitrag kann in dreifacher Weise zur Steuerung des Kundengeschäfts ge-nutzt werden. Erstens kann mit Hilfe des Deckungsbeitrags geprüft werden, welche Ko-stenbestandteile ein einzelnes Kundengeschäft abdeckt. Generell ist sicherzustellen, dassein positiver DB III erwirtschaftet wird. Dieser deckt die nicht zurechenbaren Kosten(Overhead-Kosten) ab, die über die Absicherung gegen Risiken sowie die Stückkostenhinausgehen, und signalisiert, dass ein Gewinnbeitrag vor Eigenkapitalkosten erzieltworden ist. In Ausnahmefällen kann der Deckungsbeitrag III für Einzelgeschäfte negativsein. Denkbar sind Situationen, in denen das Management die Entscheidung trifft, heuti-ge Defizite hinzunehmen, da eine Deckung durch zukünftige Einnahmen erwartet wird.Dies gilt z.B. im operativen Geschäft bei der Kundenergebnisrechnung. Einzelne Ge-schäfte eines Kunden dürfen dann einen negativen DB III aufweisen, solange diesedurch die Deckungsbeiträge anderer Geschäfte desselben Kunden überkompensiert wer-den. Entscheidend ist, dass ein Kunde bzw. eine Kundengruppe mit der Gesamtheit allerGeschäfte einen DB III erwirtschaftet, der vor Eigenkapitalkosten positiv ist. Bei strate-gischen Investitionsentscheidungen sind in der Anfangsphase ebenfalls negative Dek-kungsbeiträge akzeptierbar. In diesem Fall ist relevant, dass die Investition, über den ge-samten Investitionszyklus betrachtet, positive Deckungsbeiträge erwirtschaftet.

Zweitens gibt der DB III als Barwert das Wachstum bzw. die Minderung des Vermö-gens im Zeitpunkt des Geschäftsabschlusses an.1 Der vollständige Ergebnisbeitrag desNeugeschäfts und Leistungsstörungen des laufenden Geschäfts werden im Kunden-geschäft ausgewiesen. Dabei werden alle Erträge und Kosten durch die Verbarwertungauf einen gemeinsamen Nenner gebracht.

1 Nicht zurechenbare Kosten bleiben unberücksichtigt.


39

Die Mindestdeckungsbeitragsrechnung stellt einen dritten Anwendungsbereich dar.Werden die nicht direkt zurechenbaren Kosten barwertig betrachtet, kann ein Mindest-deckungsbeitrag formuliert und mit dem erzielten Deckungsbeitrag verglichen werden.Allerdings sollten Mindestdeckungsbeiträge auf der Ebene definierter Organisationsein-heiten und nicht auf der Einzelgeschäftsebene erfolgen. Diese dienen zur Kompensationvon Overheadkosten bzw. weiteren Gewinnansprüchen. Auf der Einzelgeschäftsebenewäre die Gefahr der Gemeinkostenschlüsselung und der Fixkostenproportionalisierungsehr groß.

Grundsätzlich liefert die barwertige Ergebnisermittlung mit der zeitpunktbezogenen Er-gebnisverdichtung eine theoretisch überzeugende Darstellung der Leistungsbeurteilungdes Einzelgeschäfts und weiterer organisatorischer Einheiten. Allerdings wird kritisiert,dass eine Anreizwirkung nur für die Akquisition von Neugeschäften, nicht aber zur Be-standspflege geschaffen wird. Insbesondere im Kreditbereich ist auch das Risiko-ergebnis der betreffenden Einheit zur Leistungsbeurteilung heranzuziehen. Darüber hin-aus ist die Steuerungsqualität der barwertigen Kalkulation bei variabel verzinslichenGeschäften fragwürdig.1

(b) Ergebniskomponenten(1) Konditionsbeitragsbarwert und Zinskonditionsbeitrag p.a.Der Konditionsbeitragsbarwert ist die zentrale Größe der DB-I-Rechnung. Der Kon-ditionsbeitragsbarwert stellt den Betrag dar, der der Bank nach strukturkongruenter Re-finanzierung oder Anlage bzw. bei den meisten Derivaten nach Abschluss eines Gegen-geschäftes zur sofortigen Entnahme im Kalkulationszeitpunkt und damit bei Geschäfts-abschluss verbleibt. Bei dieser Entnahmegröße handelt es sich um eine Zahlungsgrößeund nicht um ein GuV-Ergebnis. Letzteres wird in der Regel eine zeitlich abweichendeVerteilung haben.

Ausgangspunkt der Ermittlung des Konditionsbeitragsbarwerts ist die Zerlegung desKundengeschäfts in Cash Flows. Der Konditionsbeitragsbarwert wird berechnet, indemder Zahlungsstrom des Kundengeschäfts durch einen Marktzahlungsstrom, durch denalle in der Zukunft liegenden Zahlungen des Kundengeschäfts geschlossen werden,glattgestellt wird. Dies erfolgt, indem jeder Einzahlung aus dem Kundengeschäft eineAuszahlung und jeder Auszahlung eine Einzahlung gegenübergestellt wird. Die Diffe-renz aus Kunden- und Marktzahlungsstrom zum Zeitpunkt t = 0 stellt dann den Konditi-onsbeitragsbarwert dar. Dies wird an dem folgenden einfachen Beispiel verdeutlicht.

1 Die Behandlung des variabel verzinslichen Geschäfts wird an späterer Stelle vertiefend behandelt. Vgl.Teil II, Kapitel A.A.I.

Erster Teil

40

Zahlenangaben in € t = 0 t = 1

Kundenzahlungsstrom + 100 - 105

Marktzahlungsstrom -98,13 + 105

Konditionsbeitragsbarwert 1,87 0

Abb. 11: Beispieldaten zur Berechnung eines Konditionsbeitragsbarwertes

Im dargestellten Beispiel wird eine Kundeneinlage in Höhe von 100 € zu fünf Prozentmit einer Laufzeit von einem Jahr hereingenommen. Der aktuelle fristenkongruente Ka-pitalmarktzinssatz beträgt sieben Prozent. Die Kundeneinlage wird durch eine Anlagevon 98,13 € (= 105 €/1,07) am Geld- und Kapitalmarkt fristenkongruent geschlossen.Damit wird ein Konditionsbeitragsbarwert von 1,87 € erwirtschaftet. Die „Treasury-Bank“ wäre bereit, der „Kundenbank“ diesen Preis ohne Berücksichtigung weiterer Ko-stenbestandteile zusätzlich zum Nominalbetrag für den Ankauf des Kundengeschäfteszu zahlen.

Sind Höhe und Zeitpunkt der Zahlung determiniert, bereitet die Aufstellung der Zah-lungsreihe keine Schwierigkeiten. Sind Höhe bzw. Zeitpunkt der Zahlung nicht deter-miniert, müssen Kapitalbindungs- bzw. Zinsanpassungsprämissen modelliert werden.Beispiele dafür sind Spar- und Termineinlagen bzw. Geschäfte mit einer impliziten Op-tion.

Ungeplante Kundenverfügungen, d.h. Leistungsstörungen, können ebenfalls als Ereignisdas Kundengeschäftsergebnis beeinflussen. Weicht im Falle einer ungeplanten Kunden-zahlung der tatsächliche von dem kalkulierten Zahlungsstrom ab, so wird die Leistungs-störung durch die resultierende Änderung des Konditionsbeitragsbarwertes ermittelt.Diese lässt sich in zwei Komponenten aufspalten: Die erste Komponente stellt den ausder Veränderung der zu vereinnahmenden Marge resultierenden Margenschaden dar.Die zweite Komponente ist der sogenannte Kapitalmarktschaden, der den Kosten für dieSchließung des neuen Zahlungsstromes entspricht. Der Wert der Leistungsstörung ist alsKonditionsbeitragsbarwert im Deckungsbeitragsschema zu berücksichtigen.

Da der Konditionsbeitragsbarwert das Ergebnis einer Kalkulation nach dem Verfahrender strukturkongruenten Refinanzierung bzw. Anlage darstellt, werden alle zukünftigenZahlungsströme und Optionsrechte des Kundengeschäftes geschlossen, so dass zumKalkulationszeitpunkt ein entnahmefähiger Zahlungsüberschuss verbleibt. Dieser Dek-kungsbeitrag I dient der Abdeckung der Risikoprämie bei Aktivgeschäften, der Be-triebskosten sowie des darüber hinausgehenden Anspruchs für Overheadkosten und für


41

die Überverzinsung des Eigenkapitals. Der positive Konditionsbeitrag stellt den Beitragdes Marktbereiches zum Zinsergebnis dar. Weitere Komponenten des Zinsergebnisseswerden durch die Zentraldisposition verantwortet und werden dieser ergebnisseitig zu-geordnet. Ergibt sich ein negativer Konditionsbeitragsbarwert, deckt das Geschäft seineRefinanzierungskosten nicht. Das bedeutet, dass die Erträge aus der Wiederanlage nichtden Zinsaufwand des Kundengeschäfts egalisieren.

Alternativ kann der Konditionsbeitrag in der periodischen Darstellung als Marge ausge-wiesen werden. Das Grundschema der Berechnung ergibt sich aus Abb. 12:

Zahlenangaben in € t = 0 t = 1

Kundenzahlungsstrom + 100 - 105

Marktzahlungsstrom -100 + 107

Konditionsbeitrag 0 +2

Abb. 12: Beispieldaten zur Berechnung eines Konditionsbeitrags

Die Bank erhält wiederum eine Kundeneinlage in Höhe von 100 € zu fünf Prozent. Die-se wird durch eine strukturkongruente Anlage zu sieben Prozent am Geld- und Ka-pitalmarkt geschlossen. Der Geschäftsbereich erzielt als Konditionsbeitrag eine Margevon 2% p.a. Dies entspricht dem Einzahlungsüberschuss von 2 € im Verhältnis zum ge-bundenen Kapital von 100 €. Konditionsbeitragsmarge und Konditionsbeitragsbarwertsind überführbar. Sie unterscheiden sich lediglich im zeitlichen Anfall des Liqui-ditätszuflusses (vgl. Abb. 13).

T = 0 t = 1

(1) Konditionsbeitrag in €, periodisch +2

(2) Zerobondabzinsfaktor 0,93458

(1) * (2)

Konditionsbeitragsbarwert in €

+1,87

Abb. 13: Überführung von Konditionsbeiträgen und Konditionsbeitragsbarwert

Erster Teil

42

Der Konditionsbeitrag in Höhe von 2,00 € zum Zeitpunkt t = 1 entspricht dem Kon-ditionsbeitragsbarwert in Höhe von 1,87 €, wenn ersterer mit dem einjährigen Zero-bondabzinsfaktor abgezinst wird.1

Der Konditionsbeitragsbarwert kann nach verschiedenen Verfahren zeitlich verteiltwerden. Soll eine Überleitung in ein periodisches Ergebnis gemäß Handelsrecht herge-stellt werden, ist ein den handelsrechtlichen Anforderungen gerecht werdendes Konzeptzu verwenden. Diese Anforderungen werden durch das sogenannte treasurykonformeKonzept erfüllt.2 Dieses Konzept zeichnet sich dadurch aus, dass eine Refinanzierungs-fiktion unterstellt wird, in der alle offene Positionen geschlossen werden. Die sich ausdiesen geschlossenen Positionen ergebenden Zinserträge und Zinsaufwendungen werdenals Marge p. a. ausgewiesen.

(2) Provisionsertragsbarwert und Provisionsertrag p.a.Die zweite Komponente der Deckungsbeitragsrechnung bildet der Provisionsbeitrags-barwert. Darin werden Provisionen erfasst, die im unmittelbaren Zusammenhang mitdem Kundengeschäft stehen. Für eine barwertige Abbildung des Provisionsüberschussesmuss die zeitliche Verteilung der vom Kunden zu entrichtenden Provisionen beachtetwerden. Zur Aufstellung der zeitlichen Verteilung sind einerseits laufende, d.h. peri-odisch wiederkehrende und andererseits nur einmal zu entrichtende Provisionen, die zuBeginn oder während der Laufzeit des zu kalkulierenden Geschäftes anfallen, zu unter-scheiden. Die Provisionen fließen in der Höhe ihres Barwertes in den Deckungsbeitrag Iein, welcher analog der Vorgehensweise beim Konditionsbeitragsbarwert errechnetwird. Wie beim Konditionsbeitragsbarwert ist auch beim Provisionsbeitragsbarwert eineVerrentung über die Zeit, d.h. die Verteilung des Provisionsbeitragsbarwertes auf dieeinzelnen Perioden der Laufzeit des zu kalkulierenden Geschäftes möglich.

(3) Risikoprämienbarwert und Risikoprämie p.a.Beim Risikoprämienbarwert handelt es sich um den bewerteten erwarteten Verlust imKundenkreditgeschäft, der durch den potenziellen Ausfalls eines Kreditnehmers bedingtist. In diesem Sinne ist der „expected loss“ ein bei der Kreditvergabe zu berücksichti-gender Kostenfaktor, der in die Preisfestsetzung als Risikoprämie einfließen muss. Vor-ausgesetzt die Prämie kann von der Bank in der Preisverhandlung durchgesetzt werden,zahlt der Kunde bei Kreditvergabe die Prämie durch zusätzliche Basispunkte in derKundenkondition. Übernimmt ein zentraler Ausfallrisiko-Portfoliomanager das Kredit-geschäft vom Marktbereich, wird die vereinnahmte Risikoprämie mit dem zentralen Be-

1 1,87 = 2 * 0,93458.2 Die vollständige Identität zwischen barwertigen und periodischem Ergebnis hängt allerdings von der

effektiven Disagio- und Zinsabgrenzung ab. Vgl. Schierenbeck, Henner; Wiedemann, Arnd, [1994],Treasury-Konzept.


43

reich verrechnet. Für die Akquisitionsleistung behält der Marktbereich einen festenKonditionsbeitragsbarwert. Die Übernahme des Bonitätsänderungsrisikos erhält der Ri-sikomanager durch den Risikoprämienbarwert vergütet. Der Risikoprämienbarwert isteine kreditindividuelle Größe und wird von einer Reihe von Einflussfaktoren determi-niert. Der Risikoprämienbarwert reflektiert:

� die Bonität (und damit Ausfallwahrscheinlichkeit des Kreditnehmers)

� die Laufzeit (und damit Länge der Kapitalbindung, d. h. den Zeitraum, während derder Kreditnehmer ausfallen kann)

� das Kreditvolumen (und damit den maximal möglichen Verlust bei Ausfall des Kre-ditnehmers)

� die Besicherung (und damit den Anteil des Kreditvolumens, der auch im Falle derRückzahlungsunfähigkeit des Kreditnehmers abgedeckt ist).

Die Risikoprämie p.a. stellt eine Größe dar, die während der betrachteten Periode zurAbdeckung der Möglichkeit des Kreditnehmerausfalls eingenommen wird. Sie wird inder Regel als prozentualer Zinsaufschlag angegeben und reflektiert die Bonität des Kre-ditnehmers.

(4) Stückkostenbarwert und Stückkosten p.a.Die zurechenbaren Kosten bei der Erstellung von Bankdienstleistungen werden in denStückkosten erfasst. In der Deckungsbeitragsrechnung werden Betriebskosten häufignoch als Ist-Stückkosten verrechnet. Theoretisch geeigneter sind Standard-Kostensätze,die anhand des Verbrauchs einzelner Tätigkeiten kalkuliert werden, um die Effekte„Ineffizienzen der Arbeitsweise“, „Beschäftigungsschwankungen“ und „Überkapazitä-ten“ separat steuern zu können.1 Für die Kalkulation des DB III sind die Standardstück-kosten, d.h. alle dem Vertrieb und der Abwicklung des Geschäftes direkt zurechenbarenKosten, vom DB II zu subtrahieren. Dabei werden die Stückkosten auf Basis standardi-sierter Prozesse berechnet.

Bei den Stückkosten handelt es sich um die verrechneten Kosten, die der Kunde für dieBearbeitung des von ihm gekauften Produktes bezahlen muss. Beim Geschäftsabschlusssowie bei der Abwicklung während der Laufzeit und bei Vertragsende entstehen Bear-beitungs- und Sachkosten, die zu unterscheiden sind Diese Unterscheidung ist besondersaugenscheinlich bei Kreditgeschäften: Bei der Kundenberatung, Kreditentscheidung und

1 Zu den Grundproblemen der Bankkostenrechnung und dem Grundaufbau der Standard-Einzelkostenrechnung vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.345 – 366.

Erster Teil

44

Kreditvergabe handelt es sich um sehr arbeitsintensive Bearbeitungsschritte, währenddie nachfolgenden Tätigkeiten wie Überwachung oder Konditionsanpassung lediglicheinen geringen Aufwand verursachen. Zur Ermittlung des Stückkostenbarwerts wird ba-sierend auf dem zeitlichen Anfall der Kosten ein Zahlungsstrom gebildet, der diskontiertwird. In diesem sind sämtliche durch den Abschluss des Produktes anfallende Kostenenthalten, d.h. auch Pflegekosten, die erst in einigen Jahren enstehen.

Gemäß ihrer Zuordnung zu der Periode, in der die Bearbeitung tatsächlich angefallenist, werden die periodischen Stückkosten p.a. bestimmt. Für die Verteilung der Stück-kosten existieren verschiedene Möglichkeiten. Erstens können die Stückkosten gemäßdem gebundenen Effektivkapital verteilt werden. Diese Form der Verteilung wird je-doch nicht dem realen GuV-Ausweis gerecht. Der bilanziellen Darstellung entsprichteher eine Verteilung nach echtem Kostenanfall.1

2) Produktivitätsergebnis

Voraussetzung für eine Berechnung des Produktivitätsergebnisses ist eine existierendeStandardeinzelkostenrechnung.2

Das Produktivitätsergebnis der laufenden Periode ergibt sich aus der Differenz zwischenden im Kundengeschäft erzielten kalkulatorischen Bearbeitungsprämien und den realangefallenen Personal- und Stückkosten der Periode. Es stellt daher die Ausgangsbasisfür den Soll-Ist-Vergleich des Betriebsbereiches einer Bank und damit einen Teil derNachkalkulation dar. Die periodische Betrachtung ist die Grundlage für eine Abschät-zung der Produktivität der entsprechenden Periode und für eine Beurteilung der Effizi-enz des Ressourceneinsatzes. Das Produktivitätsergebnis signalisiert die Fähigkeit derBank, inwieweit die Ist-Kosten einer Kostenstelle in andere Ergebnisbereiche weiterver-rechnet werden und dem Kunden über den Preis belastet werden können.

Die Kalkulation des Produktivitätsergebnisses der laufenden Periode kann immer erst expost erfolgen, da Ist-Kosten nur periodisch ermittelt werden können. Ein negatives Pro-duktivitätsergebnis der Betrachtungsperiode deutet darauf hin, dass Personal- oder Sach-ressourcen suboptimal eingesetzt wurden.

1 Zur kritischen Diskussion der mangelnden zeitlichen Kompatibilität von Standardkosten und Istkostenim Produktivitätsergebnis vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.15.

2 Vgl. zu den Grundlagen der Standard-Einzelkostenrechnung Schierenbeck, Henner, [1999], Bankma-nagement (I), S.352 ff.


45

3) Ergebnis zentraler Risikoportfolios

(a) Grundlagen der Performanceermittlung(1) Performanceermittlung im MarktpreisrisikoportfolioDer vermögensorientierten Sichtweise folgend, bildet der Barwert die zentrale Ergebnis-größe aller zentral zu steuernden Teilportfolios. So stellt für den Portfoliomanager einesRisikoportfolios die Veränderung des Barwertes seiner Dispositionsmasse zwischenzwei Zeitpunkten, abzüglich der zurechenbaren Personal- und Sachkosten, den Erfolgbzw. Misserfolg des Handelns dar.1 Das Prinzip der Ergebnisermittlung eines zentralenRisikoportfolios wird nachfolgend schrittweise betrachtet.

Im ersten Schritt wird der Barwert der im Portfolio befindlichen Instrumente zu Beginnund Ende der Bewertungsperiode berechnet. Zu Beginn ergibt sich der Barwert aus derSumme der Barwerte derjenigen Geschäfte, die einem Teilportfolio, z. B. dem Zins-buch, zu diesem Zeitpunkt zugeordnet sind. Dabei werden die Barwerte aktivischer Ge-schäfte mit einem positiven, die Barwerte passivischer Geschäfte mit einem negativenVorzeichen berücksichtigt. Die Dispositionsmasse des Portfoliomanagers kann sich imZeitablauf durch nicht erfolgswirksame Zahlungsvorgänge in der Höhe verändern. Li-quiditätsabflüsse wie z. B. die Zahlung von Dividenden oder Gehältern, vermindern dieDispositionsmasse. Dagegen erhöhen die Einzahlung von Geschäftsguthaben und Kon-ditionsbeitragsbarwerte von Neugeschäften die Dispositionsmasse. Diese Geschäftsvor-fälle kann der Disponent nicht beeinflussen. Demzufolge sind entsprechende, nicht er-folgswirksame Änderungen bei der Performanceberechnung des Portfolios zu korrigie-ren.

Im zweiten Schritt wird das Vermögen zum Ende der Betrachtungsperiode bewertet.Dabei sind folgende Punkte zu beachten:2

1. Cash-Flows, die zeitlich vor dem Ende der Periode liegen, sind auf den Pla-nungshorizont gemäß der Zinsprognose im zeitlichen Verlauf aufzuzinsen.

2. Cash-Flows, die zum Planungszeitpunkt anfallen, bleiben im Wert unverändert.

3. Cash-Flows, die zeitlich nach dem Planungshorizont anfallen, sind entsprechendder Zinsprognose auf den Planungshorizont abzuzinsen.

1 Dieses Prinzip der Performancemessung entspricht dem Prinzip zur Messung des Anlageerfolgs vonInvestmentfonds. Vgl. Flesch, Johann Rudolf; Gerdsmeier, Stefan; Lichtenberg, Michael, [1994], Un-ternehmenssteuerung, S.274.

2 Vgl. Goebel, Ralf; Sievi, Christian; Schumacher, Matthias, [1999], Management, S.141.

Erster Teil

46

Das Vermögen zum Ende der Betrachtungsperiode berechnet sich aus der Summe desaufgezinsten Werts der Cash-Flows vor dem Planungshorizont, dem Saldo des Cash-Flow am Planungshorizont und der zinsrisikoäquivalenten Bewertung der Cash-Flowsnach dem Planungshorizont.

Durch Vergleich des Ausgangsvermögens und des Vermögens zum Ende der Betrach-tungsperiode wird der absolute oder relative Vermögenszuwachs errechnet. Dieses Er-gebnis wird auch als Performance bezeichnet. Schematisch stellt sich die Performancewie folgt dar:

Barwert zum Ende der Periode

./. Barwert zum Anfang der Periode

+ Erfolgsneutrale Mittelabflüsse der Periode(z. B. Gehaltszahlungen der Bank)

./. Erfolgsneutrale Mittelzuflüsse der Periode(z. B. Konditionsbeitragsbarwerte von Neuge-schäften)

./. Personal- und Sachkosten des Bereiches

= Performance der Periode

Des weiteren ist zu berücksichtigen, dass der Disponent über die Möglichkeit verfügt,die zu Beginn der Bewertungsperiode vorhandene Dispositionsmasse ohne zusätzlicheRefinanzierungsmaßnahmen in Anlagegeschäfte zu investieren. Die Anlage des Bar-wertes mit einem endfälligen Geschäft bis zum Ende der Bewertungsperiode ist – vonAusfallrisiken abgesehen – als risikoloser Erfolg der Disposition zu berücksichtigen.Mit einer davon abweichenden Disposition, z.B. durch Anlage in risikobehaftete Alter-nativen oder auch durch Abschluss zusätzlicher Refinanzierungsgeschäfte, kann derDisponent eine zusätzliche Performance erzielen. Die Leistung des Disponenten ist erstdann als Erfolg zu werten, wenn das insgesamt erzielte Ergebnis größer ist als das Er-gebnis mittels risikofreier Anlage des zu Beginn der Bewertungsperiode vorhandenenBarwerts zum Planungshorizont.

(2) Performanceermittlung im AdressenausfallrisikoportfolioDas Risikoergebnis des Adressenausfallrisikoportfolios spiegelt die Leistung des Port-foliodisponenten aus der Übernahme von Adressrisiken wider. Die Kalkulation der Per-


47

formance des Ausfallrisikoportfolios erfolgt analog zum Marktpreisrisikoportfolio, for-mal:

Wert des Ausfallrisikoportfolios zum Ende der Periode

./. Wert des Ausfallrisikoportfolios zu Beginn der Periode

+ ./. Bestandsänderungen aus Neugeschäften

./. Zurechenbare Personal- und Sachkosten

= Performance des Ausfallrisikoportfolios

Das Ergebnis des Adressenausfallrisikoportfolios ergibt sich somit aus der Differenz derbarwertigen bonitätsbedingten Wertabschläge zu Beginn und zum Ende der Auswer-tungsperiode zu- bzw. abzüglich erfolgsneutraler Mittelzu- bzw. abflüsse und zurechen-barer Personal- und Sachkosten. Damit erlaubt die barwertige Kalkulation eine sachge-rechte Bestimmung der bonitätsbedingten Vermögensänderung.1 Dies wird anhand derfolgenden zwei Beispiele verdeutlicht:

1. Ein Kredit mit einer Restlaufzeit von einem Jahr und einer barwertigen Adress-risikoprämie von 100 €, der während des folgenden Jahres nicht ausfällt undordnungsgemäß zurückbezahlt wird, bewirkt einen positiven Beitrag zum Risi-koergebnis von 100 €.

2. Ein Kredit mit einer barwertigen Adressrisikoprämie in Höhe von 100 € zu Be-ginn und einer durch eine Bonitätsverschlechterung bedingten Erhöhung derPrämie auf 150 € bewirkt eine Reduktion des Risikoergebnisses um 50 €.

In der Realität ist ein Großteil ausfallrisikobehafteter Positionen des Kundengeschäftsnicht dispositionsfähig. In diesem Fall erscheint es praxisgerecht, das Ausfallrisikoer-gebnis im bilanziellen Regelkreis zu steuern. Hier werden Ausfallrisikoprämien, diewährend einer Periode eingenommen werden, den kreditnehmerausfallbedingten Verlu-sten gegenübergestellt:

1 Die faktische Realisierbarkeit der barwertigen Performance setzt die tatsächliche Dispositionsfähigkeitder im Ausfallrisikoportfolio gehaltenen Positionen voraus.

Erster Teil

48

Vereinnahmte Risikoprämien aus dem Bestand

./. Nettozuführungen zu den Wertberichtigungen

./. Forderungs- und Zinsverzichte

= Risikoergebnis des Kreditportfolios

./. Zurechenbare Sach- und Personalkosten

Allerdings ist die Steuerungsadäquanz des periodischen Adressrisikoergebnisses frag-würdig. Vor allem das Ausnutzen subjektiver Gestaltungsspielräume über bilanzielleWertberichtigungsansätze führt zu einem Mangel an Objektivität.

(b) Grundlagen der Risikomessung(1) MarktpreisrisikoAls Maß für das Risiko in den Marktpreisportfolios hat sich der Value-at-Risk etabliert.Der im Bewertungszeitpunkt t bestimmte Value-at-Risk � � tiHpVaR ,, ist als wertmäßi-

ger Verlust einer Position i definiert, der lediglich mit einer vorgegebenen Wahrschein-lichkeit p (Konfidenzniveau von 1- p ) während einer bestimmten Haltedauer H über-schritten wird.1 Danach ist der Value-at-Risk eine Verlustgröße, die grundsätzlich alspositiver Betrag definiert ist. Marktwertänderungen einer Position tiV ,� werden als

barwertige Änderungen verstanden. Damit beinhalten die Kursänderungen einer Positi-on Zins- und Dividendenerträge sowie realisierte Kursgewinne und –verluste.

Zur Ableitung von Wahrscheinlichkeitsaussagen ist eine statistische Verteilungsannah-me über das Eintreten der Verluste notwendig. Wird eine Normalverteilung für dieMarktparameterentwicklung unterstellt, sind dem Streuungs- bzw. Volatilitätsmaß festeKonfidenzintervalle und Wahrscheinlichkeiten zugeordnet. Gleiches gilt für das Mehr-fache (Z-Werte) des Volatilitätsmaßes. Für den Fall normalverteilter Gewinne und Ver-luste wird der Value-at-Risk einer Handelsposition i beispielhaft in Abhängigkeit einesKonfidenzniveaus von 99% in Abb. 14 dargestellt.

1 Vgl. stellvertretend Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.20 f.


49

Relative Häufigkeitf (x)

1% Übertre-tungswahr-scheinlichkeitdes VaR

� = Erwartungswert� = Standardabweichung

99% Konfidenzintervall

2,33s (D Vi,t)

�� Vi,t)�–2� �–� �+� �+2�

Abb. 14: Value-at-Risk bei normalverteilten Marktwertänderungen tiV ,�

Der Value-at-Risk kennzeichnet einen Verlust, der am linken äußeren Rand der Vertei-lung liegt. Von Bedeutung ist, dass es sich bei diesem Verlust nicht um einen Maximal-verlust handelt, sondern um eine Grenze, die mit der Wahrscheinlichkeit p von denrealen Verlusten nicht überschritten wird.1 Es wird keine Aussage darüber getroffen, wiegroß ein Verlust ist, der diese Grenze überschreitet.

Für die Berechnung und Interpretation des Value-at-Risk sind die getroffenen Annah-men bezüglich der Haltedauer und des Konfidenzniveaus maßgeblich. Die Haltedauerentspricht dem Zeitraum, für den die Risikoabschätzung erfolgen soll. Mit der Festle-gung dieses Zeitraumes wird implizit das Ausmaß künftiger Marktparameterverände-rungen und deren Auswirkung auf den Wert der Position bestimmt. So sind mit einerlängeren Haltedauer unter sonst gleichen Bedingungen größere Marktparameterverände-rungen zu erwarten als bei einem kürzeren Zeithorizont. Die Länge der anzusetzendenPeriode orientiert sich primär an dem Zeitraum, der von dem Portfoliodisponenten vomEintritt eines Verlustes bis zur Schließung der Position benötigt wird. Weitere Bestim-mungsfaktoren für die Länge der Haltedauer können die Häufigkeit der Risikomessungund die Entscheidungsstrukturen innerhalb der Bank sein. Für strategisch ausgerichtete

1 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.22.

Erster Teil

50

Portfolios sind zu Planungs- und Dispositionszwecken auch Risikomessungen über ei-nen längeren Zeitraum (z. B. 6 Monate oder 1 Jahr) sinnvoll. Nur dann kann das Chan-cen- und Risikopotenzial für diesen Steuerungshorizont adäquat quantifiziert werden.

Als weiterer Parameter im Rahmen der Risikoquantifizierung ist das Sicherheitsniveau(Konfidenzniveau) zu spezifizieren, auf dem der Risikowert ausgewiesen werden soll.Je höher dieses Konfidenzniveau gewählt wird, desto unwahrscheinlicher ist es, dass eineingetretener Verlust größer als das berechnete Risiko (prognostiziertes Verlustpoten-zial) ist. Je niedriger das Konfidenzniveau angesetzt wird, desto höher wird die Wahr-scheinlichkeit, dass größere Verluste als die prognostizierten eintreten. Erfolgt z.B. dieRisikomessung auf einem Konfidenzniveau von 66,67 %, so werden in einem von dreiFällen die eingetretenen Verluste größer als das berechnete Risiko sein. Ein Konfidenz-niveau in dieser Höhe ist daher zur Quantifizierung des Risikos ungeeignet. Bei einemKonfidenzniveau von 99 % wird -statistisch gesehen- an einem von 100 Tagen derVerlust größer sein als das gemessene Risiko.

Neben den statistischen Parametern beeinflussen das gewählte Risikomessverfahren unddie zur Schätzung der Verteilungsannahmen gewählte historische Referenzperiode derMarktparameter die Value-at-Risk-Kennzahl.

Das folgende Schaubild fasst die Bestimmungsfaktoren des Value-at-Risk zusammen(vgl. Abb. 15).


51

In Anlehnung an: Rolfes, Bernd, Gesamtbanksteuerung, S. 106

Value-at-RiskMarktpreisrisiko

Risikomessverfahren

• Approximationsverfahren

• Simulationsverfahren

Datenhistorie

• 90 Tage• 250 Tage

Sicherheitsniveau

• 95 %

• 99 %

Haltedauer

• Overnight• 10 Tage• 1 Monat• 1 Jahr


Value-at-RiskMarktpreisrisiko

Risikomessverfahren

• Approximationsverfahren

• Simulationsverfahren

Datenhistorie

• 90 Tage• 250 Tage

Sicherheitsniveau

• 95 %

• 99 %

Haltedauer

• Overnight• 10 Tage• 1 Monat• 1 Jahr

Abb. 15: Bestimmungsfaktoren des Value at Risk in der Marktpreisrisikosteuerung

(2) KreditrisikoDie Messung des Kreditportfoliorisikos erfordert die Konkretisierung des Verlust-begriffs. So erlauben verfügbare Portfoliomodelle, entweder auf den Buchwert oder denBarwert des Darlehens abzustellen. Ist der Buchwert des Darlehens maßgeblich, tritt einAusfall erst dann ein, wenn zum Zeitpunkt einer fälligen Kapitaldiensttranche keineZahlung erfolgt und eine Einzelwertberichtigung vorgenommen werden muss. In diesemZusammenhang spricht man von einem (Kredit-) Ausfall (default). Diese Sichtweiseentspricht derzeit am ehesten der Betrachtungs- und Kalkulationsweise von Portfolios,die klassische Kreditprodukte aus dem traditionellen Firmenkundengeschäft beinhalten.

Allerdings bleibt bei dieser Buchwertbetrachtung die Bonitätsverschlechterung des Kre-ditnehmers für das Kreditinstitut außer Betracht, obwohl diese Zustandsänderung zu ei-ner Änderung des erwarteten Rückzahlungswertes führen und damit das Kreditrisiko er-höhen würde. Wird das Kreditgeschäft zum Anfang und Ende einer Periode unter Be-rücksichtigung der jeweiligen Bonität des Kreditnehmers marktgerecht (mark to market)oder modelltheoretisch (mark to model) bepreist, führt die Veränderung der Bonität zuwahrscheinlich geringeren Zahlungsrückflüssen und damit zu einer Verringerung desKurswertes des Kredites im Vergleich zu einem unveränderten Zustand. Dazu zähltauch der Übergang in die Default-Klasse. Dies verdeutlicht, dass die Default-Sichtweise

Erster Teil

52

lediglich ein Spezialfall der mark-to-market-Sichtweise ist, die lediglich zwei Rating-Kategorien aufweist.1 Diese Art des Kreditrisikos wird als Bonitätsrisiko bezeichnet.

Für beide Sichtweisen kann das Kreditrisiko als unerwarteter Verlust („unexpectedloss“) definiert werden. Der „unexpected loss“ gibt die Schwankung des tatsächlichenVerlustes um die ex ante veranschlagte und vereinnahmte Risikoprämie2 an und stelltdas eigentliche Kreditrisiko dar.3

Die Quantifizierung des Kreditrisikos erfordert damit erstens, dass im Kreditvergabe-zeitpunkt ein „Kurswert“ inklusive Risikoprämie berechnet wird, der den Risikostatusberücksichtigt. Zweitens ist die Berechnung der potenziellen Prämienänderung und da-mit – bei nicht veränderbarem Kreditpreis – der potenziellen Kurswertänderung auf-grund von Bonitätswanderungen erforderlich.4 Für die Bank entsteht ein Kreditrisikoerst dann, wenn der tatsächliche Wertverlust eines Kreditgeschäfts während der Ver-tragslaufzeit den erwarteten Verlust übersteigt (unerwarteter Verlust bzw. Value atRisk). Auf Einzelgeschäftsebene ist die Betrachtung des Kreditrisikos wenig aussage-kräftig, da eine Identität von ex ante kalkulierter Risikoprämie und ex post realisiertemVerlust im Prinzip ausgeschlossen ist: Wäre der Kredit vertragsgemäß zurückgeführtworden, hätte der „richtige“ erwartete Verlust Null betragen; die Risikoprämie wäredann als zusätzlicher Ertrag zu vereinnahmen. Fielen die Kreditrückzahlungen teilweiseoder ganz aus, reichte die gezahlte Risikoprämie im Normalfall nicht zur Deckung desNettoverlusts der Kreditposition aus. Deswegen wird die Abbildung und Steuerung un-erwarteter Verluste regelmäßig auf einer zentralen Kreditportfolioebene vorgenommen.

Die folgende Abb. 16 veranschaulicht die Dimensionen des Kreditrisikos.

1 Vgl. Amann, Manuel; Schmid, Christian; Wegmann, Patrick, [2000], Kreditportfolio-Modell, S.44.2 Vgl. Teil 1 Kapitel A.B.II.1)(b)(3).3 Vgl. Rolfes, Bernd, Gesamtbanksteuerung, S. 332; Kirmße, Stefan, [2000], Gesamtbankorientierte

Kreditrisikosteuerung, S.44 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S. 333.


53

* Maximaler Verlust innerhalb einer bestimmten Zeitspanne bei vorgegebenemWahrscheinlichkeitsniveau


Ausfallrisiko Bonitätsrisiko

expectedloss

(aktuelle Risikokosten)

unexpectedloss *

(Value-at-Risk)

Erwarteter KreditausfallErwartete

Bonitätsverschlechterung

Abweichung vom erwarteten Ausfall eines Kredits

Abweichung vom erwarteten Kurswert eines Kredits

* Maximaler Verlust innerhalb einer bestimmten Zeitspanne bei vorgegebenemWahrscheinlichkeitsniveau



expectedloss


unexpectedloss *

(Value-at-Risk)







expectedloss


unexpectedloss *

(Value-at-Risk)





Abb. 16: Dimensionen des Kreditrisikos

Der gewählten Definition des Kreditrisikos folgend, ist das passende Messmodell fürden Value-at-Risk zu wählen. So existieren die Klassen der Ausfall- und Bonitäts-(Wertänderungs-)risikomodelle. Bei Ausfallrisikomodellen wird das Risiko als Abwei-chung der tatsächlichen von den erwarteten Kreditausfällen modelliert und berechnet.Hier wird ausschließlich der Übergang von der Solvenz- in die Insolvenzklasse be-trachtet. Bei den Bonitätsmodellen werden dagegen Wanderungsbewegungen zwischeneinzelnen Solvenzklassen und die damit verbundenen Wertveränderungen von Kreditti-teln bei der Ermittlung des Value-at-Risk berücksichtigt.

Allgemein formuliert ist die Höhe des Value-at-Risk im Kreditgeschäft funktional ab-hängig vom Diversifikationsgrad. Diese Aussage kann an den Grundzusammenhängender Portfolio-Theorie verdeutlicht werden:1

� Je größer die Anzahl der Einzelengagements in einem Kreditportefeuille ist, desto ge-ringer wird die Bedeutung des Einzelrisikos gemessen an der Varianz der Erträge undum so größer wird der Einfluss des Kovarianzrisikos.

1 Gemäß der Portfolio-Theorie ergibt sich das Risiko eines Portfolios – gemessen an der Varianz derErträge – aus der Addition der gewichteten Einzelvarianzen sowie den jeweiligen gewichteten Kovari-anzen. Vgl. Kirmße, Stefan, [2000], Kreditrisikosteuerung, S.10.

Erster Teil

54

� Je stärker die Streuung der Größenklassen im Portefeuille, um so größer ist die Be-deutung der Varianz dieser Großgeschäfte und um so größer ist c.p. der Value-at-Risk.

� Je stärker die Korrelationsbeziehungen zwischen Kredittiteln/-klassen gemessen amKorrelationskoeffizienten ausfallen, um so größer ist der Value-at-Risk.

Zu beachten ist, dass die Wahrscheinlichkeit von Kreditausfällen im Gegensatz zu eini-gen Marktparameterverläufen bei der Marktrisikomessung nicht normalverteilt ist. Inder Regel liegt eine stark rechtsschiefe Verteilung vor. Je besser die Bonität der Kredit-nehmer ist, um so stärker tritt dieser Effekt auf.

Analog zu den Marktpreisrisikomessverfahren ist auch für die Risikomessung des Kre-ditrisikos die Bestimmung der Haltedauer und des Konfidenzniveaus von maßgeblichemEinfluss. Allerdings wird üblicherweise beim Kreditrisiko mit einer Haltedauer von 1Jahr und einem Sicherheitsniveau von 99% gearbeitet. Nachfolgend werden die Cha-rakteristika der Portfoliomodelle zur Kreditrisikosteuerung zusammengefasst (vgl.Abb.17).

Value-at-RiskKreditrisiko

Risikomessverfahren

• „Default“-Modell

• „Marktwert“-modelle

Datenhistorie

• 1-3 Jahre

Sicherheitsniveau

• 99 %

Haltedauer

• 1 Jahr

Value-at-RiskKreditrisiko

Risikomessverfahren

• „Default“-Modell

• „Marktwert“-modelle

Datenhistorie

• 1-3 Jahre

Sicherheitsniveau

• 99 %

Haltedauer

• 1 Jahr

Abb. 17: Bestimmungsfaktoren des Value at Risk in der Kreditrisikosteuerung


55

(c) Grundlagen der Risikoadjustierten Performance-MessungMit der risikoadjustierten Performance-Messung (RAPM) wird das Ergebnis unter ex-pliziter Berücksichtigung des Risikos kalkuliert. Mit der Adjustierung wird ein effizi-enter Vergleich von Portfolioaktivitäten mit unterschiedlichen Risikoprofilen ermög-licht. Die Ansätze zur Kalkulation von RAPM-Kennziffern können im allgemeinen infolgender Formel zusammengefasst werden:1

effektiv

effektiv

KapitalRisikoErtrag

RAPM)(

� (Gl. 15)

Der Nettoertrag effektivErtrag bestimmt sich unter Abzug der Betriebskosten, des erwar-

teten Verlusts und gegebenenfalls der Addition des Kapitalnutzens. Demnach könnenRAPM-Kennziffern auch formal geschrieben werden als:

effektivKapitalRisikonutzenlKapitaVerlustErwarteterKostenbnisBruttoergeRAPM

)()(��

� (Gl. 16)

Spezifische RAPM-Kennzahlen sind danach zu unterscheiden, welche Kapitalgröße zurRelativierung des Ertrags herangezogen wird. Dabei können grundsätzlich zwei Varian-ten unterschieden werden:

� Werden primär regulatorische Anforderungen betrachtet, ist das Risikokapitaläquivalent mit dem aufsichtsrechtlich gebundenen Kapital.

� In einer ökonomischen Sichtweise entspricht das Risikokapital vereinfachenddem Value at Risk.

Danach können folgende zwei RAPM-Kennzahlen charakterisiert werden:

(1) RoC: Return on (Regulatory) Capital.

Diese Kennziffer berücksichtigt das Nettoergebnis und eine nicht-risikobereinigte Ka-pitalgröße. Dabei wird als Kapitalgröße vereinfachend die aufsichtsrechtlich erforder-liche Eigenmittelunterlegung verstanden.

(2) RoRaC: Return on Risk-adjusted Capital

1 Vgl. Hille, Christian T.; Burmester, Christoph; Otto, Matthias, [2000], Kapitalallokation, S.190.

Erster Teil

56

Bei der Kennziffer RoRaC bleibt der Ertrag gegenüber dem RoC unverändert. Zur Ad-justierung wird das ökonomische Risikokapital herangezogen.1

C. Steuerungsorganisation

I. Duales Steuerungsmodell

Grundlage des Steuerungsprozesses der Gesamtbank ist das duale Steuerungskonzept.2

Von zentraler Bedeutung des Konzepts ist die Trennung zwischen zentraler Struktur-bzw. Portfoliosteuerung und dezentraler Geschäftssteuerung. Den beiden Steuerungs-kreisen werden diejenigen Aufgaben zugeordnet, die in ihrem unmittelbaren Einfluss-und Verantwortungsbereich liegen. Zur zentralen Portfoliosteuerung zählen die Aufga-ben, die ausschließlich aus Geschäftsleitungs- und damit aus Gesamtbanksicht vorgege-ben oder übernommen werden können. Dazu gehören die Festlegung und Diagnose derstrategischen Geschäftsfelder, die Eigenkapitalallokation, die zentrale Risikosteuerungund die Produktivitätssteuerung. Dagegen unterliegen die Kundengeschäftsbereiche derdezentralen Steuerung.3 Letztlich ist es Ziel dieser Steuerungsphilosophie, die Ge-schäftsleitung bei der Formulierung und Umsetzung einer unter Ertrags- und Risikoge-sichtspunkten optimalen Geschäftsstrategie zu unterstützen.4 Die Abb. 18 veranschau-licht das duale Steuerungskonzept und seine wesentlichen Bausteine.

1 In der Literatur findet sich darüber hinaus die Kennzahl RaRoC (Risk adjusted Return on Capital).Diese Kennziffer ergibt sich aus dem Verhältnis der Abweichung des tatsächlichen Erfolges einer In-vestition von dem für die Kapitalbereitstellung geforderten Ergebnisbeitrag zum jeweiligen Risikoka-pital. Vgl. Schierenbeck, Henner; Lister, Michael, [1997], Ergebnismessung, S.257.

2 Zum Grundaufbau und den Grenzen des dualen Steuerungssystems vgl. Schierenbeck, Henner, [1999],Bankmanagement (I), S.279 – 289; derselbe, [1995], Steuerungsmodell, S.411 – 433.

3 Vgl. Rolfes, Bernd; Kirmsse, Stefan, [1999], Risikocontrolling, S.28.4 Vgl. Flesch, Johann Rudolf; Gerdsmeier, Stefan; Lichtenberg, Michael, [1994], Unternehmenssteue-

rung, S.279.


57

In Anlehnung an: Rolfes, Bernd; Kirmße, Stefan (1997), Risikocontrolling, S. 27

Integrationdurch:

Ertrags-Risiko-

steuerung

Festlegen von Transferpreisen

für Risiken

Festlegung vonMarktpreisen fürInanspruchnahme

von Service-leistungen

FreiesRisikokapital

Verteilung

Privat-kunden

Firmen-kunden

Aktiv-PassivMigr.

Strategische GeschäftsfelderDiagnose/Zielbeschreibung

Risiken

Renditeerwartungen

Strategische Geschäftsfelder

Wegbeschreibung: Eigenkapital-Allokation

Eigenkapital der Bank

1

2

Risikosteuerung

Produktivitätssteuerung

3

4

Kunden-geschäfts-steuerung

5

Zentrale Portfolio- und Risikosteuerung Dezentrale Geschäftssteuerung

In Anlehnung an: Rolfes, Bernd; Kirmße, Stefan (1997), Risikocontrolling, S. 27

Integrationdurch:

Ertrags-Risiko-

steuerung

Festlegen von Transferpreisen

für Risiken

Festlegung vonMarktpreisen fürInanspruchnahme

von Service-leistungen

FreiesRisikokapital

Verteilung

Privat-kunden

Firmen-kunden

Aktiv-PassivMigr.

Strategische GeschäftsfelderDiagnose/Zielbeschreibung

Risiken

Renditeerwartungen

Strategische Geschäftsfelder

Wegbeschreibung: Eigenkapital-Allokation

Eigenkapital der Bank

1

2

Risikosteuerung

Produktivitätssteuerung

3

4

Kunden-geschäfts-steuerung

5

Zentrale Portfolio- und Risikosteuerung Dezentrale Geschäftssteuerung

Abb. 18: Duale Steuerungsphilosophie

II. Steuerungsprozesse

Die Steuerung der Gesamtbank vollzieht sich in einem Regelkreis, der in die PhasenPlanung bzw. Vorsteuerung und Kontrolle bzw. Soll-Ist-Vergleich unterteilt werdenkann:

� In der Planung werden relevante Größen auf Basis der Möglichkeiten des Marktesund den individuellen Ansprüchen der Bank im voraus festgelegt. Die Planungsphasedient dazu, Handlungsalternativen aufzuzeigen und ihre Bewertung hinsichtlich derKonsequenzen für das Ergebnis der Gesamtbank zu verdeutlichen. In der Planung istzweckmäßigerweise nach einem langfristigen und einem kurz- bis mittelfristigenPlanungshorizont zu unterscheiden. Gegenstand der strategischen Planung ist zum

Erster Teil

58

Beispiel die Entscheidung über den Aufbau von neuen Geschäftsfeldern oder derEinfluss von Technologien auf die Ausrichtung der Gesamtbank. Die Konditions-,Margen- und Deckungsbeitragsplanung ist dagegen Bestandteil der operativen Pla-nung. Veränderungen von Einflussparametern, die einen längeren Planungshorizontals 1 Jahr besitzen, sind in der operativen Planung dagegen nicht zu berücksichtigen.

� Mit Hilfe der Kontrolle bzw. im Soll-Ist-Vergleich werden die Zielgrößen mit denPlangrößen verglichen und Gründe für die Abweichungen festgestellt.

Das Wechselspiel zwischen Planung und Kontrolle läuft in regelmäßigen periodischenAbständen ab. Die Phasen der Steuerung und die Beteiligung verschiedener Bereichemüssen derart koordiniert werden, dass daraus ein Führungsunterstützungsinstrumentwird.1 Der reibungslose Phasenablauf des Controlling benötigt eine konsistente Verbin-dung zwischen strategischer und operativer Steuerung. Dazu gehört z.B. ein laufendesFeed-Back von der ex-post-Analyse zurück zur ex-ante-Planung. Weder der strategischenoch der operative Steuerungsprozess darf zum Selbstzweck werden. Die nachfolgendeAbbildung veranschaulicht den Controllingprozess und die Interdependenzen zwischenden Beteiligten (vgl. Abb. 19):

1 Vgl. Faßbender, Heino, [1995], Strategisches Bankcontrolling, S.452 f.


59

Aufsichtsrat

Vorstand

Controlling

Strategisches Geschäftsfeld/ Profit Center

StrategischePlanung

Geschäfts-durchführung

OperativeKontrolle

StrategischeKontrolle

Operative PlanungPlanerstellung/Zielvereinbarung

Legende:Abstimmung/Zusammen-arbeit

Bericht an Top-Down-Bottom-Up-Prozess

In Anlehnung an: Faßbender, Heiner (1995), Strategisches Bankcontrolling, S. 452

Abb. 19: Der Controllingprozess und Beteiligte

1) Strategischer Steuerungsprozess

Hauptinhalte der strategischen Steuerung sind die strategische Diagnose der eigenen Po-sition und der wesentlichen externen Faktoren in ihren Auswirkungen auf die Bank so-wie die daraus abgeleitete Zielbeschreibung.1 Die strategische Diagnose findet sowohlauf der Ebene der Gesamtbank als auch auf der Ebene der Geschäftsfelder statt. Qualita-tive und quantitative Diagnoseelemente ergänzen sich dabei zu einer umfassenden Ge-samtsicht.

1 Vgl. Faßbender, Heino, [1995], Strategisches Bankcontrolling, S.438 – 442. Schierenbeck spricht imZusammenhang mit der strategischen Planung auch von Portfolio-Management, vgl. Schierenbeck,Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.21.

Erster Teil

60

(a) Strategische DiagnoseDie strategische Diagnose umfasst eine qualitative und quantitative Analyse. Im Vorder-grund der qualitativen Ursachenanalyse stehen die Identifikation und Untersuchung derHaupterfolgsfaktoren. Sobald der Erfüllungsgrad der Erfolgsfaktoren festgestellt wurde,sind diese zu priorisieren und mit den Hauptwettbewerbern zu vergleichen. Das gilt fürdie Gesamtbank und einzelne Geschäftsfelder. Im weiteren kann für die qualitative Dia-gnose ein strukturiertes Stärken-/Schwächen-Profil der Bank erstellt werden. Auf Basisder Diagnose muss nachvollziehbar sein, wie das Institut im jeweiligen Geschäftsfeld zuseiner Position gekommen ist, welche Stärken und Schwächen existieren, und welcheAuswirkungen diese auf ihre komparative Wettbewerbsposition haben. Im Mittelpunktder quantitativen Analyse steht die Messung der Geschäftsfeldergebnisse im Zeitablauf.Alle wichtigen Ergebniskomponenten werden über das Deckungsbeitragsschema1 oderdie Portfolioperformance2 erfasst und idealerweise im Vergleich zu einer Benchmarkgemessen.

Die strategische Diagnose der Gesamtbank geht über die einfache Addition der Ge-schäftsfeldbetrachtungen hinaus. Begründet liegt das in der Tatsache, dass zwischen Ge-schäftseinheiten einer Bank Synergien genutzt werden können. Dazu zählen beispiels-weise:

1. Verringerung von Kreditrisiko- und Eigenkapitalkosten, wenn Risiken verschie-dener Geschäftsfelder stochastisch voneinander unabhängig sind und Eigenka-pital kalkulatorisch mehrfach belegt werden kann, z.B. zwischen Risiko- undKundengeschäftsportfolien.

2. Gemeinsame Nutzung von zentralen Ressourcen wie EDV, die zur Senkung derzu verrechnenden Kosten und zur Nutzenerhöhung der beteiligten Fachbereichedurch gemeinsame Bewirtschaftung der Kundeninformation zum Zweck desCross-Selling führen kann.

Auch die bankweite Betrachtung profitiert durch externes Benchmarking mit den Wett-bewerbern. So können komparative Veränderungen zum relevanten Marktumfeld leich-ter identifiziert und begründet werden.

Mit der Diagnose der eigenen Position und der externen Faktoren steht die Informati-onsbasis zur Ableitung der strategischen Ziele einer Bank.

1 Vgl. Teil 1 A.B.II.1)(a).2 Vgl. Teil 1 A.B.II.3).


61

(b) ZielbeschreibungZu den strategischen Zielen gehören die Vision der Bank, das Portfolio der Geschäfts-felder und die Formulierung von bankweiten und geschäftsfeldbezogenen strategie-adäquaten Ergebnisgrößen. Die Strategieadäquanz der Ergebnisgrößen ist notwendig,damit eine über das Steuerungssystem ausgewiesene Veränderung des Unternehmens-erfolgs auch die Veränderung des tatsächlichen Unternehmensziels ausweisen kann.1

Zur Früherkennung von Geschäftschancen und Risiken sind Szenario- und Prognose-modelle geeignete Verfahren, die in der Lage sind, Änderungen des Vermögenswertsder Bank abzuschätzen. Im Rahmen von Szenariomethoden sind die auf die Zielgrößewirkenden Einflussfaktoren zu identifizieren. Dabei kann nach marktexogenen undmarktendogenen Faktoren unterschieden werden.2 Brammertz fasst marktendogeneFaktoren in drei Hauptparametergruppen zusammen:3

1. Bankeigene Strategie

2. Kundenverhalten

3. Markt/ Wettbewerb4

Zu den prognostizierenden Parametern der bankeigenen Strategie gehören z.B. Volumi-na der Bilanz- bzw. Portfoliopositionen, Kontraktspezifikationen wie Laufzeit, frühzei-tige Verkäufe, Reinvestitionsverhalten, Marktabhängigkeiten und Pricing. Die Zielvo-lumina der Bilanz- bzw. Portfoliopositionen und das Reinvestitionsverhalten können inder Szenarioanalyse nach zwei Prinzipien gestaltet werden: Erstens kann unterstelltwerden, dass Positionen sich beispielsweise mit einer moderaten Wachstumsrate kon-stant verändern. Das bedeutet, dass konjunkturunabhängige Positionen in einem relativstetigen Wettbewerbsumfeld marktparameterunabhängig modelliert werden. Zweitenskönnen Strategien als marktparameterabhängig geplant werden. In diesem Fall werdenmarktzinsabhängige Margen über Elastizitäten geschätzt. Ist die Entwicklung des nochgebundenen, verbindlich kontrahierten Altgeschäfts bekannt, kann sich die Prognose aufdas Neugeschäft konzentrieren. Unplausible unterhalb des Altgeschäftsbestandes lie-gende Strukturprognosen werden so verhindert.5 Die Schätzung der künftigen Personal-kosten sollte vorhersehbare Gehaltsniveau- und Strukturentwicklungen, z.B. das Ver-hältnis von tariflich zu außertariflich bezahlten Bankangestellten berücksichtigen. Die

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.3.2 Vgl. Faßbender, Heino, [1995], Strategisches Bankcontrolling, S.448.3 Vgl. Brammertz, Willi, [1997], Simulationstechniken II., S.115 ff.4 Eine klare Trennung zwischen den drei Gruppen ist nicht möglich, da wechselseitige Abhängigkeiten

zwischen dem bankeigenen Verhalten und den externen Einflussfaktoren existieren.5 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.4.

Erster Teil

62

Prognose von Sachkosten kann inflationsangepaßt und anhand fundierter, kapazitäts-und geschäftsvolumenabhängiger Trendfortschreibungen erfolgen.

Zur Prognose des Kundenverhaltens werden folgende Parameter vorgeschlagen:

� frühzeitige Rückzahlungen von Darlehen mit festen Laufzeiten und

� Anlegerverhalten im Bereich Spar und Kontokorrent

Die frühzeitige Rückzahlung von Darlehen mit festen Laufzeiten kann als spezielle Arteiner Option aufgefasst werden. Frühzeitige Rückzahlungen sind schwieriger als nor-male Optionen zu definieren, da sich Kunden in der Ausübung der Option zum Teil ir-rational verhalten. So nimmt eine erhebliche Anzahl von Kunden die Chance zur Rück-zahlung nicht oder nur mangelhaft wahr. Das Kundenverhalten kann entweder verhal-tensabhängig oder marktparameterabhängig modelliert werden.1

Das Rückzahlungsverhalten im Bereich Spar und Kontokorrent ist analog zu den kündi-gungsbedingten Rückzahlungen im Darlehensbereich zu betrachten. Allerdings fallenhier i.d.R. keine Entschädigungsprämien im Kündigungsfall an. Im Gegensatz zu Darle-hen mit fixierter Laufzeit sind in den passivischen, variabel verzinslichen Produktberei-chen in der kalkulatorischen Planung Kapitalbindungsfiktionen zu unterstellen, da einnatürliches Enddatum fehlt.

Die Prognose der Marktzinsen kann auf verschiedene Weise unterstützt werden. Eineerste Möglichkeit stellt die Verwendung arbitragefreier Forward Rates als Indikator fürkünftige Geld- und Kapitalmarktzinssätze dar. Die Zinsprognose kann nach Märktenweiter differenziert werden, wobei funktionale Zusammenhänge zwischen einzelnenZinsmärkten die Prognose vereinfachen.

Aufgrund des sich rasant wandelnden Wettbewerbsumfelds wird es immer wichtiger,strategische Ziele als „Moving Targets“ zu formulieren.2 Im Bereich des E-Banking

1 Verhaltensabhängige Modelle (Public Security Association (PSA)) unterstellen, dass lebenszyklusab-hängige Variable (z.B. Erbschaften oder Umzug) des Kunden das Verhalten der Kreditnehmer stati-stisch determinieren. Danach spielt in diesen Modellen einzig das Alter des Finanzkontrakts eine Rol-le. Pro Jahr wird ein bestimmter Prozentsatz als gekündigt unterstellt. Marktgegebenheiten spielen indiesem Modell keine Rolle. Dagegen gehen marktparameterabhängige Modelle davon aus, dass einTeil der Bankkunden systematisch auf die Märkte reagieren wird. Zinsniveau und Richtung derZinsänderung beeinflussen danach das Verhalten der Bankkunden in statistisch modellierbarer Weise.Das Rückzahlungsverhalten wird in Abhängigkeit von Kontraktalter, dem Spread von Kupon- undMarktzins und ggf. weiterer Variablen modelliert. Zu beachten ist, dass im Rückzahlungsfall auch dieEntschädigungsprämie zu kalkulieren ist. Vgl. Brammertz, Willi, [1997], Simulationstechniken II,S.116.

2 Vgl. Faßbender, Heino, [1995], Strategisches Bankcontrolling, S.450.


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kann das bedeuten, sich als „first mover“, als „fast follower“ oder als „late follower“ zupositionieren. Die Definition einer Rolle und ein dazu koordiniertes Vorgehen könnenerhebliche Kosten- und Ergebnisrisiken mindern helfen. Mit der Positionierungsent-scheidung sind oftmals Investitionsentscheidungen von außerordentlichen Größenord-nungen verbunden, die häufig nicht mehr allein aus dem periodischen Cash-Flow finan-ziert werden können. Allerdings ist auch eine vorschnelle Festschreibung der Strategiezu vermeiden. So ist z.B. die Entwicklung der Technikakzeptanz bei den wichtigstenKundengruppen nicht immer vorhersehbar.

Allerdings kann das betriebswirtschaftliche strategische Steuerungssystem durch diePrognose der Parameter bestenfalls unterstützt, jedoch in keinem Fall übernommenwerden. Die Festlegung der Prognoseparameter ist letztlich durch die Entscheidungs-träger vorzunehmen. Gerade die Fähigkeit, mittel- und längerfristige Entscheidungenzutreffend zu prognostizieren, ist einer der wesentlichen Faktoren, die eine erfolgreicheUnternehmung von einer weniger erfolgreichen unterscheidet.

(c) Wegbeschreibung und EntscheidungsunterstützungAuf der Grundlage der Zielbeschreibung hat die strategische Steuerung aufzuzeigen, wiedas Ziel erreicht werden soll. In diesem Zusammenhang haben sich verschiedene Instru-mente bewährt.1

1. Geschäftspläne: Analog zur Positionsbeschreibung weisen Geschäftspläne eineErgebnisplanung mit den wichtigsten Ergebniskomponenten auf. Letzteren lie-gen kritische Annahmen zugrunde und bilden die wesentlichen Stellhebel.

2. Ressourcenbudgetierung: Zur Budgetierung von Ressourcen gehören vor allemdie Eigenkapitalallokation, aber auch die Zuteilung von Mitarbeiterkapazitätenund Sachkapital.2

3. Planung organisatorischer Neustrukturierungen: Dazu gehören die Änderungender Aufbau- und Ablauforganisation sowie dazugehörige Anpassungen des Ma-nagement-Informations-Systems. Im Rahmen von ablauforganisatorischen Neu-gestaltungen ist zu beachten, dass häufig auch systemtechnische Umgestaltungendazugehören. Aufgabe der Gesamtbanksteuerung ist es ebenso, die Zeitachse zumanagen, um zu gewährleisten, dass systemtechnische Umstellungen mit derGeschwindigkeit von Marktänderungen Schritt halten.

1 Vgl. Faßbender, Heino, [1995], Strategisches Bankcontrolling, S.451.2 Die Eigenkapitalallokation wird als wichtigster Bestandteil der materiellen Entscheidungsunterstüt-

zung charakterisiert. Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.4.

Erster Teil

64

4. Meilensteine: Last but not least helfen Meilensteine bei größeren Projekt-vorhaben konkrete Zwischenergebnisse zu definieren, anhand derer sich derVeränderungsprozess besser steuern lässt.

2) Operativer Steuerungsprozess

Ziel der operativen Steuerung ist es, über einen kurzfristig ausgerichteten Zeitraum Ent-scheidungen über und für einzelne Steuerungsbereiche zu ermöglichen. Der Zeithorizontbeträgt üblicherweise ein Jahr. Im Folgenden wird auf den Regelkreis der Phasen Pla-nung bzw. Vorsteuerung und Soll-Ist-Vergleich wieder Bezug genommen.

(a) Fixierung von PlangrößenDie erste Aufgabe der operativen Planung ist es, im Sinne einer Vorausschau die mögli-che und angestrebte Entwicklung der Bank für den Planungszeitraum abzuschätzen.Zweite Aufgabe ist es, verbindliche Ziele für die einzelnen Verantwortungsbereiche ei-ner Bank festzulegen. Die Planungsphase umfasst sowohl die Planung der Ergebnisseals auch die Planung der Risiken aus den einzelnen Tätigkeiten der Bank. Zweck ist eswiederum, eine Wegbeschreibung und Unterscheidungsstützung zu liefern, indem

� Handlungsalternativen aufgezeigt werden, mit denen die Ertragszielsetzung erreichtwerden kann,

� eine Bewertung der Handlungsalternativen vorgenommen wird und dadurch

� die Handlungsschwerpunkte festgelegt werden.

Für einen effizienten Planungsprozess sind eine Reihe von Komponenten maßgeblich.Dazu haben sich bewährt:

� Fixierung eines Planungsleitfadens, der die grundsätzliche Vorgehensweise und dieMechanismen der Entscheidungsfindung im Rahmen der Zielfestlegung beschreibt

� Festlegung der Beteiligten (in Abhängigkeit der Planungsphase)

� Festlegung des Planungszyklus

� Definition der Planungskomponenten für einzelne Steuerungsbereiche.

Der Planungsprozess umfasst drei Phasen.

In einer ersten Phase werden im Rahmen einer Top-down-Planung der Ergebnisan-spruch und das Risikotragfähigkeitspotenzial der Bank ermittelt. Das Gesamtbankrisiko-


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potenzial wird anschließend auf die einzelnen Steuerungsportfolios des Instituts herun-tergebrochen. Jedes Teilportfolio hat einen Ergebnisbeitrag für das gesamte Institut zuerbringen. Die zweite Phase umfasst die Bottom-up-Planung. Die für die Ergebnis-realisierung verantwortlichen Manager fixieren die Ergebniserwartung für ihr Portfolio.Dazu können beispielsweise die Ist-Ergebnisse der vergangenen Perioden und Prognose-daten über Marktentwicklungen, historische Aufwandsrentabilitäten und Personal-kapazitäten als Richtgrößen herangezogen werden. Die dritte Phase beginnt mit demAbgleich von Planungsdifferenzen. Durch den Abgleich der Ergebnisse der Bottom-up-mit der Top-down-Planung werden die Ergebnis- und Risikowerte konsolidiert. Auf-getretene Differenzen sind dabei zu bewerten und zu klären. Am Ende des Planungspro-zesses sollen verbindliche, transparente und von allen Beteiligten getragene und akzep-tierte Planungsgrößen festgelegt werden. Für den erfolgreichen Ablauf des Prozesses istes von großer Bedeutung, dass diejenigen Mitarbeiter beteiligt werden, die für die Errei-chung der Ziele verantwortlich sind. Das Controlling übernimmt im gesamten Pla-nungsprozess die Moderatorenrolle. Abschließend werden der Ergebnisanspruch unddas Risikokapital für die einzelnen Steuerungsbereiche verbindlich festgelegt.

(1) Ableitung des Gesamtbankergebnisanspruchs und Budgetierung von Risiko-kapital

Wesentlicher Bestandteil des Budgetierungsprozesses ist die Ableitung des Gesamt-bankergebnisanspruchs und die Ableitung der Verlustobergrenze. Der Ergebnisanspruchder Gesamtbank ist zunächst vom Vorstand festzulegen. Dabei ist zu berücksichtigen,dass die Opportunitätskosten für eine alternative risikoadäquate Verwendung des Rein-vermögens erwirtschaftet werden müssen. Das Vorhandensein eines ausreichendenReinvermögens ist die Voraussetzung für die Übernahme von Risiken in der Bank. So-mit ist die Fähigkeit zur Übernahme von Risiken mit der Bereitstellung von Reinvermö-gen bzw. Risikokapital untrennbar verknüpft.

Bei der Festlegung des Ergebnisanspruchs ist darauf zu achten, dass das damit verbun-dene Risiko die Risikotragfähigkeit der Gesamtbank nicht überschreitet. Die Verlust-obergrenze (Risikodeckungsmasse) steht in einem bestimmten Verhältnis zum Rein-vermögen. Je niedriger die Verlustobergrenze im Verhältnis zum Reinvermögen derBank ist, desto niedriger ist die Existenzgefährdung. Die Festlegung der Verlustober-grenze bezieht sich auf die Zeitdauer des Planungshorizonts. Zugleich ist damit eineWahrscheinlichkeit zu verknüpfen, mit der diese Verlustobergrenze nicht überschrittenwerden soll. Letztlich bestimmt die Risikopräferenz des Bankmanagements die Fest-legung der Verlustobergrenze. Die für die Gesamtbank festgelegte Obergrenze ist imnachfolgenden Schritt für einzelne Teilportfolios zu budgetieren. Das durch die Verlust-obergrenze festgelegte maximale Risiko, das eine Bank nach dem Risikotragfähigkeits-prinzip auf sich nehmen darf, hängt damit von

Erster Teil

66

� der Quantität des zur Verfügung stehenden Reinvermögens der Bank,

� dem Ergebnisanspruch sowie

� der Risikoneigung der Entscheidungsträger ab.

Die nachfolgende Abbildung fasst den Ablauf der Ableitung und der Budgetierung desRisikokapitals zusammen (vgl. Abb. 20)

Ergebnisanspruch/Risisikopotenziale

Prognosen(Zinsentwicklung,

Branchenentwicklung,etc. )

Verlustobergrenze

MarktpreisrisikenAdressausfallrisiken

Kreditgeschäft Handelsgeschäft DevisenZinsenAktien

Operative Planung

Risikotragfähigkeit

Ergebnisanspruch/Risisikopotenziale

Prognosen(Zinsentwicklung,

Branchenentwicklung,etc. )

Verlustobergrenze

MarktpreisrisikenAdressausfallrisiken

Kreditgeschäft Handelsgeschäft DevisenZinsenAktien

Operative Planung

Risikotragfähigkeit

Abb. 20: Ableitung und Budgetierung von Risikokapital

Bei der handelsrechtlich ausgerichteten Rechnung, die parallel durchzuführen ist, ist dassich bilanziell niederschlagende Markt- und Adressrisiko den bilanziellen Deckungs-massen gegenüberzustellen. Als Deckungsmassen stehen dabei bilanzielle Kapital-komponenten zur Verfügung.1

1 Eine vertiefende Darstellung der Ableitung des Risikotragfähigkeitspotenzials erfolgt im Zusammen-hang mit Lösungsansätzen zur Kapitalallokation in Teil 2 A.C.I.3)(a).


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(2) Planung und Vorsteuerung der DeckungsbeitragskomponentenIm Rahmen der Kundengeschäftsplanung ist der barwertige DB III zu planen. Damitwird berücksichtigt, dass die Marktbereiche von Marktpreis- und Adressrisiken frei-gestellt sind. Für nicht direkt zurechenbare Kosten, für allgemeine unternehmensspezifi-sche Risiken der Vertriebsbereiche und Eigenkapitalkosten sind ggf. zusätzliche Ergeb-nisansprüche zu formulieren. Zur Festlegung des Ergebnisziels können als Informations-basis die Neugeschäftsabschlüsse der vergangenen Perioden, das Volumen fällig wer-dender Geschäfte, das eingeschätzte Marktpotenzial, das erwartete Sparvolumen odergeplante Neuproduktentwicklungen herangezogen werden.

Mit der Vorkalkulation sollen zwei Fragen beantwortet werden:1

1. Ist das Einzelgeschäft mit dem Kunden rentabel?

2. Ist eine konkrete Produktart in der Summe aller Produkte rentabel?

Ziel der ersten Frage ist es, eine Aussage über die Wertschöpfung eines Kunden-geschäftsabschlusses zu erhalten. Der Nutzen eines Kundengeschäftes wird an der Er-wirtschaftung eines positiven Deckungsbeitrages III beurteilt. Wichtiger Anwendungs-bereich ist die Fundierung von Entscheidungen z.B. bei Konditionsverhandlungen. Hier-bei wird die „Tragfähigkeit” einer Kondition anhand einer Deckungsbeitragsrechnung(DB-III-Rechnung) unter Berücksichtigung von Refinanzierungskosten, der Risiko-prämie und der Standardstückkosten des Geschäfts berechnet.2 Die Beantwortung derzweiten Frage ermöglicht die Festlegung von Standardkonditionen im Mengengeschäft.Die fortlaufende Überprüfung ist Voraussetzung dafür, dass kostendeckende „gestaffel-te” Preisuntergrenzen im Kundengeschäft gesetzt werden können.

Die Vorkalkulation erfolgt auf der Basis aktueller Marktkonditionen. Nur diese Vor-gehensweise trennt Kundengeschäftserfolg auf der einen Seite und Dispositionserfolgauf der anderen Seite verursachungsgerecht. Die Kalkulation der Deckungsbeiträge er-folgt zum Zeitpunkt der Übergabe des Zahlungsstromes an die Disposition. Damit istgewährleistet, dass das Geschäft grundsätzlich am Markt zinsrisikolos glattgestellt wer-den kann.

1 Vgl. Goebel, Ralf; Sievi, Christian; Schumacher, Matthias, [1999], Management, S.442.2 An dieser Stelle wird wiederum von Eigenkapitalkosten abstrahiert.

Erster Teil

68

(3) Vorsteuerung des Ergebnisses der RisikoportfolienUnter der Vorsteuerung des Risikoergebnisses werden die Planung, Bewertung, Mes-sung und Limitierung der Marktpreis- und Adressrisiken in den Teilportfolios bei gege-benen Risikolimiten verstanden.1

Zur Planung der Ergebnisbeiträge zentraler Risikoportfolios sind die wesentlichenRahmenbedingungen der Investitions- und Risikostrategie heranzuziehen. Als Eck-punkte der Planung für Marktpreisrisikoportfolios gelten z.B. Instrumente, geographi-sche Allokation und Marktsegment. Als Richtgröße der Ertrags-/Risikoerwartung desPortfolios gilt in der Regel eine risikoadäquate Benchmark. Für ein Portfolio aus fest-verzinslichen Wertpapieren kann das zum Beispiel der REX-5P sein. Unter diesen Rah-menbedingungen erfolgt die Festlegung des Ergebnisanspruches simultan mit der Fest-legung des Risikolimits. Die Ergebnisziele werden wiederum als Vermögenszuwächsefixiert. Aufgrund der rein betriebswirtschaftlichen Steuerungsphilosophie stellen han-delsrechtlich orientierte Größen den Charakter einer strengen Nebenbedingung dar. Beider Zielformulierung sind die in dem Bereich anfallenden Personal- und Sachkosten mitzu berücksichtigen. Da die Aktivitäten der zentralen Portfolios insbesondere mit bank-spezifischen Adress- und Marktpreisrisiken verbunden sind, wird die Bereitstellung vonRisikokapital mit einem risikoadjustierten Ergebnisanspruch verknüpft. Der Ergebnis-anspruch ist mit dem zugewiesenen Risikolimit interdependent.

Die aktuelle Portfoliozusammensetzung und aktuelle Marktparameter werden alsGrundlage der Risikobewertung benötigt. Darüber hinaus müssen Marktparameter-prognosen erstellt werden. Mit Hilfe von Positions- und Marktparametersimulationenkönnen Konsequenzen von Geschäftsstruktur- und Marktpreisänderungen auf die Risi-koposition der Bank deutlich gemacht werden. Auf diese Weise lassen sich alternativeHandlungsszenarien der Bank simulieren und Erwartungshaltungen bezüglich der Risi-koentwicklung überprüfen. Risikoanalyse wie auch Risikosimulation sind Basis für dieFormulierung risikopolitischer Überlegungen sowie für die Ableitung konkreter Maß-nahmen der Risikosteuerung.

Den Risikoportfolios werden Limite zur Begrenzung der Risiken zugewiesen. Das inden einzelnen Portfolien tragbare Risiko darf in der Gesamtheit die Risikotragfähigkeitder Gesamtbank nicht überschreiten. Der Portfoliomanager kann innerhalb des erhalte-

1 Der in der bankbetriebswirtschaftlichen Literatur beschriebene Risikomanagementprozess gliedert sichüblicherweise in die Phasen „Risikoidentifikation und –analyse“, „Risikobewertung“, „Risikomes-sung“, „Risikosteuerung“. Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.44 f. Da der Risikoma-nagementprozess einen Bestandteil des Gesamtbanksteuerungsprozesses bildet, wird der Risikomana-gementprozess an dieser Stelle im Rahmen des hier gewählten Zwei-Phasen-Modells des operativenSteuerungsprozesses beschrieben.


69

nen Risikolimits über die Handelsaktivitäten im Rahmen der vorgegebenen Strategiefrei entscheiden.

Die Risikobegrenzungsnormen können Zielgrößen des bilanziellen oder vermögens-orientierten Regelkreises limitieren. Im ersten Fall werden (nominal-)volumenorientierteoder abschreibungsorientierte Restriktionen unterschieden. Im zweiten Fall sind markt-wert-, sensitivitäts- oder verlustorientierte Limite denkbar.1 Darüber hinaus können Li-mite auf einzelne Bezugsobjekte, beispielsweise Kontrahenten und Länder bezogen sein.

Volumenorientierte Limite schränken das Nominalvolumen einzelner Positionen oderdes gesamten Portfolios ein. In Adressenausfallrisikoportfolios mit klassischen Kunden-forderungen ist das der Buchwert. In Marktpreisrisikoportfolios mit Geschäften, die zuMarktwerten bewertet sind, können Volumenlimite sich auch auf den Marktwert bezie-hen. Bei volumenorientierten Limiten ist kritisch, dass keine direkte Verlustobergrenzefixiert wird. Somit fehlt ihnen der explizite Risikobezug. Über Volumenlimite kann je-doch z.B. der Mix der im Portfolio gewünschten Anteile einzelner Instrumente gesteuertwerden. Abschreibungslimite schränken handelsrechtlich notwendige Wertminderungenein. Während bewertungspflichtige Wertminderungen voll erfasst werden, bleibenMarktwertminderungen bei ausgenutzten Bewertungswahlrechten, z.B. bei Wertminde-rungen im Anlagevermögen, außer Betracht.

Die Begrenzung von Risikosensitivitäten bzw. –äquivalenten stellt das einfachste risiko-orientierte Limit dar. Im Fall des Zinsrisikos kann im einfachsten Fall z.B. die maximaleAnzahl von Present Values of the Basis Point (PVBP) je Laufzeitband limitiert werden.Riskoäquivalente werden beispielsweise für festverzinsliche Wertpapiere genutzt. Dazuwerden sämtliche Zinsrisikopositionen im Rahmen der Risikomessung entsprechend ih-rer Risikosensitivität auf eine Wertpapiergattung, z.B. eine Anleihe mit 5 Jahren Rest-laufzeit, normiert. Das auf Basis einer Parallelverschiebung einer Benchmarkzinskurve,z.B. einer Verschiebung um +/- 10 Basispunkte gemessene Risiko darf dann das fixierteRisikoäquivalent nicht übersteigen.2

Limite sind für die Planperiode , i.d.R. das Geschäftsjahr, konzipiert. Somit werden inder definierten Höhe unterjährige Verluste akzeptiert. Die Auslastung der Risikolimiteist in festgelegten Intervallen (täglich, wöchentlich, monatlich) zu errechnen und denLimiten gegenüberzustellen. Für das Handelsgeschäft ist eine tägliche Berechnung derAuslastung zwingend vorgeschrieben.3 Die Auslastung der Limite kann dabei grund-

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.139 f.; Groß, Hermann; Knippschild, Martin,[1997], Risikocontrolling, S.95 f. Eine vertiefende Darstellung der Anwendungsgrenzen unterschiedli-cher Limitvarianten erfolgt in Teil 2 A.C.I.3)(c).

2 Vgl. Groß, Hermann; Knippschild, Martin, [1997], Risikocontrolling, S.96.3 Vgl. Höfer, B.; Jütten, H., [1995], Mindestanforderungen.

Erster Teil

70

sätzlich anhand des ermittelten Verlustpotenzials mit oder ohne Anrechnung kumulier-ter Gewinne oder Verluste gemessen werden.

Wesentlich für die Bestimmung vermögensorientierter Risikobegrenzungsvorschriftenist die Fixierung eines Konfidenzniveaus zur Abdeckung der Verluste und die Festle-gung der sogenannten Halteperiode des Portfolios. So kennzeichnet das Value-at-RiskLimit einem im Zeitpunkt t bestimmten, wertmäßigen Betrag, der während einer fest-gelegten Haltedauer H nur mit der Wahrscheinlichkeit p von den tatsächlichen Verlu-sten übertroffen werden darf. Vom Management festzulegen sind der Limitbetrag, dieHaltedauer H und das Konfidenzniveau p�1 .1 Die Haltedauer H sollte der vom Ma-nagement vorgegebenen oder faktisch maximalen Liquidationsperiode der im Portfoliobefindlichen Finanzinstrumente entsprechen. Z.B. können in Handelsportfolios Positio-nen in marktbreiten Werten schneller glattgestellt werden als illiquide Nischenwerte.Hier ist beim Verkauf stets mit Kursabschlägen zu rechnen. Für Kreditportfolien mitnicht disponierbaren Instrumenten ist es schließlich zweckmäßig, von einer Haltedauerauszugehen, die dem Planungshorizont entspricht.

Mit der Vorgabe eines spezifischen Konfidenzniveaus p�1 legt die Bank fest, in wieviel Prozent der Fälle statistisch gesehen eine auftretende Minderung des Portfoliower-tes den im Risikolimit festgelegten Wert übersteigen darf. So darf auf der Basis einesKonfidenzniveaus von 99 Prozent die Wertminderung des Portfolios nur in einem Pro-zent der Fälle das Risikolimit übertreffen. Zu beachten ist, dass die Wahl des Konfi-denzniveaus und der Haltedauer zwecks Vergleichbarkeit immer gemeinsam für denWert der Risikomessung als auch für das Limit eines Portfolios gelten müssen.

Grundsätzlich können folgende Wirkungszusammenhänge postuliert werden:

1. Je größer das gewählte Konfidenzniveau, desto höher wird ceteris paribus das er-rechnete Risikopotenzial sein und umgekehrt.

2. Je länger die Haltedauer gewählt wird, desto höher wird ceteris paribus das er-rechnete Risikopotenzial sein und umgekehrt.

(b) Nachkalkulation/ Soll-Ist-VergleichDie dritte Phase des Controlling-Regelkreises umfasst die Nachkalkulation und denSoll-Ist-Vergleich. Grundlegende Aufgabe ist die Ergebnisdarstellung in sämtlichenTeil-Portfolios der Bank. Als Teilaufgaben der Nachkalkulation sind zu nennen:

� die Analyse von Abweichungen des Ist-Ergebnisses vom Soll

1 Zu den Grundlagen der Risikorechnung vgl. Teil 1 A.B.II.3)(b).


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� die Identifizierung von Schwächen in der Leistungserbringung mit dem Ziel einerVerbesserung in der Zukunft

� die Optimierung der Ausgangsbasis für den Planungsvorgang der nächsten Periode.

(1) Analyse des Ergebniswürfels im KundengeschäftsportfolioDie Nachkalkulation im Kundengeschäft vergleicht die tatsächlich erzielten mit den ge-planten Deckungsbeiträgen. Im Zentrum der detaillierten Ergebnisanalyse steht dieIdentifikation von Verbesserungs- und Ertragspotenzialen. Das Herunterbrechen desGesamtergebnisses auf die kleinste Einheit „Einzelgeschäft” ist hierfür Voraussetzung.

Im Rahmen der Nachkalkulation des Kundengeschäftsergebnisses erfolgt zunächst einVergleich der gesetzten Ziele mit den erreichten Ergebnissen auf oberster Aggregations-ebene. Aus diesem Abgleich ist unterjährig auch zu überprüfen, ob das Erreichen desErtragsziels auf Basis geplanter Vertriebsaktivitäten zum Periodenende erreicht werdenkann. Im Anschluss werden die Ergebnisbeiträge auf die Ebene von Organisations-einheiten (Profit-Center etc.) heruntergebrochen. Dabei gilt den Organisationseinheitenbesonderes Augenmerk, deren Ist-Werte die Soll-Werte wesentlich unterschreiten. Aberauch deutliche Überschreitungen sollten beachtet werden, um herauszufinden, ob es sichum „zufällige” oder um systematische Abweichungen handelt, die in der nächsten Pla-nung berücksichtigt werden müssen.

Ziel des Soll-Ist-Vergleiches ist die Aufdeckung von Verbesserungspotenzialen für dasGesamtergebnis. Zielabweichungen im Kundengeschäft lassen sich dabei in eine men-gen- und eine konditionsgetriebene Abweichung unterteilen. Negative, mengengetriebe-ne Abweichungen zeigen an, dass zu geringe Neugeschäftsvolumina ursächlich sind.Konditionsgetriebene Abweichungen resultieren daraus, dass die Konditionen, auf derenBasis die Ertragsziele ermittelt wurden, von der betrachteten Organisationseinheit nichtdurchgesetzt werden konnten.

Die Auswertungsdimensionen liefern bereits erste Ansatzpunkte für eine Verbesserungdes Ergebnisses in den folgenden Perioden. Häufige Ursache für konditionsgetriebeneAbweichungen ist eine übermäßige Volumenorientierung. Andere Gründe können eineunzureichende Unterstützung in Preisverhandlungen durch eine Vorkalkulation oderfehlende aktuelle Richtkonditionen sein. Letztlich kann auch die Wettbewerbsintensitätursächlich sein, so dass geplante Nettomargen am Markt nicht durchsetzbar sind.

Dabei verfolgt jede der Auswertungsdimensionen einen eigenen Zweck. Die Auf-schlüsselung der Ergebnisse nach Organisationseinheiten wie Filialen und Beraterndient primär der Kontrolle des Zielerreichungsgrades einzelner Vertriebseinheiten.Durch Quervergleiche von Organisationseinheiten, die in bezug auf Marktumfeld und

Erster Teil

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Kapazitätsausstattung ähnlich sind, können wertvolle Steuerungsimpulse erzielt werden.Nach Produkten wird ausgewertet, wenn der Erfolg einer bestimmten Produktgattungermittelt werden soll. Dies ist vor allem interessant, wenn sich bei mehreren Beraterneine mengeninduzierte Verfehlung des Ertragsanspruches zeigt. Dann sind Produkte zuidentifizieren, die aufgrund von Angebotsalternativen mit vergleichbarem Nutzenprofilnicht profitabel sind. Bereinigungen des Produktportfolios, Reduktionen der Stückko-sten oder die Entwicklung von Neuprodukten sind mögliche Konsequenzen. Die Aus-wertung über die Kundendimension ermöglicht die Identifizierung von wenig profitab-len oder defizitären Kundenengagements bzw. Kundengruppen. Auch hier ist entschei-dend, die Gründe für das ungenügende Ergebnis herauszuarbeiten, um Ansatzpunkte zurErgebnisverbesserung zu erhalten. Oftmals ist eine nicht konsequente Konditionenpoli-tik wie z.B. eine zu großzügige Gewährung von Sonderkonditionen ursächlich. Durcheine strikte kompetenzbezogene Regelung der Vergabe von Sonderkonditionen unterBerücksichtigung der Rentabilität der Gesamtkundenbeziehung kann dies verhindertwerden. Ebenso kann die Ordnungsmäßigkeit der Zuschlüsselung von Kunden zu einembestimmten Betreuungssegment anhand der kundenbezogenen Auswertung überprüftwerden. Reicht das Geschäftspotenzial nicht aus, eine betreuungsintensive Kundenver-bindung profitabel zu gestalten, so kann ein entsprechend geschlüsselter Individualkun-de in das Standardkundensegment übergeleitet werden.

(2) Limitüberwachung der RisikoportfoliosÜberwachungstatbestände der Risikokontrolle sind die Effektivität und Effizienz desRisikomanagements sowie die permanente Überwachung der Einhaltung der Limit-restriktionen. Im Rahmen des internen und externen Reporting sind Form, Umfang undPeriodizität der Berichterstattung festzulegen. Dazu ist der Einsatz eines aussage-kräftigen und zeitgerechten Management-Informationssystems erforderlich.

Aufgabe des Risikoberichtes ist es, dem Adressaten eine Information über die aktuellePositionierung zu geben. Dabei ist eine Berichtsform zu wählen, welche den Risiko-gehalt der Position übersichtlich wiedergibt. Die Positionen im Zinsrisikobereich kön-nen durch eine Cashflow- oder Zinsbindungsdarstellung charakterisiert werden. Im Be-reich der Aktienrisiken sind die Ist-Bestände in bestimmten Aktiengruppen, Indizes, na-tionalen Märkten etc. auszuweisen. Um die Währungsrisiken aufzuzeigen, sollten sämt-liche offenen Kassapositionen nach Währungen getrennt werden.

Im Rahmen des permanenten Soll-Ist-Vergleiches ist über die Ergebnis- und Risikolageder Marktpreisrisikobücher, z.B. das Treasury-Zinsbuch oder das Handelsbuch zu be-richten. Dabei sind das kumulierte barwertige Ergebnis sowie GuV-Ergebnisse als Er-gebnisgrößen separat zu kennzeichnen. Zur Vergleichbarkeit mit den GuV-Resultatenwird die barwertige Performance auf die betreffende Periode abgegrenzt. Über Simula-tionsrechnungen kann eine Ergebnisvorschaurechnung für den Zinsüberschuss und das


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Bewertungsergebnis vorgenommen werden. Über die Risikosituation in den betreffen-den Büchern ist ebenfalls in ausführlicher Weise zu berichten. Dazu sind die Ergebnisseder Risikomessverfahren unter Einschluss von Worst-Case-Simulationen darzustellen.

Die berechnete Performance je Teilportfolio ist den entsprechenden Risikolimiten ge-genüberzustellen und zusammen mit den Auslastungsgraden auszuweisen. Um die Vali-dität der Risikomessung überprüfbar zu gestalten, sind die Ergebnisse des Backtestingoffenzulegen. Daraus kann entnommen werden, ob das verwendete Risikomessverfah-ren geeignet ist, die Risiken der Portfoliopositionen zu messen.

Zweiter Teil

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Teil 2 Lösungsansätze zu spezifischen Problemen der Ertrags-/ Risiko-Steuerung im barwertorientierten Regelkreis

Im ersten Teil der Arbeit wurde die Gesamtbanksteuerung als formales, materielles undprozessuales System der integrierten Ertrags-/Risikosteuerung dargestellt, in dem dieBank in ihrer Funktion als Risikomanager ein natürliches Portfolio einzelner Invest-mentaktivitäten unter dem Aspekt der Geschäfts- und Finanzierungssteuerung leitet. DieOrientierung an der Zielgröße „Barwert“ ermöglicht eine vermögensorientierte Steue-rung, in dem die Ergebnisquellen der Steuerungsbereiche grundsätzlich unter Ertrags-/Risikogesichtspunkten vergleichbar ermittelt werden können. Periodische Zielgrößenbilden eine strenge Nebenbedingung und ermöglichen eine unmittelbare Kompatibilitätzum Erfolgsausweis in der handelsrechtlichen Rechnungslegung.

Die Konsistenz barwertiger risikoadjustierter Portfolioergebnisse ist jedoch nur unteridealtypischen Voraussetzungen möglich. Dazu zählen die barwertige Bewertungsfähig-keit sämtlicher Kunden- und Eigengeschäfte, die damit verbundene risikoadäquate Ver-rechung von Zinsbindungs- und Ausfallrisikoprämien zwischen Markt- und Zentralbe-reichen, eine vergleichbare Bewertung verschiedener Risiken und die konsistente Allo-kation von Risikokapital auf Einzelportfolien. Allerdings ist die barwertige Bewertungvon zinsvariablen Kundengeschäften, deren Zahlungsströme bedingt oder nicht determi-niert sind, konzeptionell schwierig. Eine konsistente Risikobewertung zwischen Markt-preis-, Adressenausfall- und operationellen Risiken ist insbesondere wegen nicht ausge-reifter Messkonzepte für das operationelle Risiko kaum möglich. In der Folge sind dieauf den Messkonzepten basierenden Anwendungsbereiche der risikoadjustierten Per-formancemessung und der Allokation von Risikokapital ebenfalls mit Einschränkungenversehen. In diesem Abschnitt wird nun versucht, konzeptionelle und anwendungsbezo-gene Problemspezifika der Gesamtbanksteuerung herauszuarbeiten und Lösungsansätzedarzustellen.

A. Problemadäquate Verrechnungspreiskonzeptionen zwischen zen-tralen und dezentralen Portfolien

Im Steuerungsbereich des Kundengeschäftsportfolios ist die Vorteilhaftigkeit des Mar-genbarwerts als Entscheidungskriterium für das Festzinsgeschäft bis auf einen Grenzfallin der Literatur unbestritten.1 Die Vorteilhaftigkeit ist damit zu begründen, dass im Falledeterminierter Zahlungsströme bei Geschäftsabschluss über die Geschäftskondition der

1 Als Grenzfall im festverzinslichen Geschäft wird die Vergleichbarkeit des Margenbarwerts bei Sub-stitutions- oder Alternativentscheidungen diskutiert. Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteue-rung, S.21 f.; Goebel, Ralf; Sievi, Christian; Schumacher, Matthias; [1999], Management, S.402 –411.

Lösungsansätze zu spezifischen Problemen der Ertrags-/Risiko-Steuerung

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Gesamtlaufzeit entschieden wird und damit der Margenbarwert zum Entscheidungszeit-punkt als fixierter Vermögenszuwachs betrachtet werden kann. Nachfolgende Änderun-gen im Geschäftsverlauf (z.B. Sondertilgungen) werden einem Neugeschäft gleichge-setzt und werden als solches kalkuliert. Die Ergebnisänderung wird durch den entspre-chenden Margenbarwert erfasst.1 Problematisch ist, ob und inwieweit der Margenbar-wert auch im variabel verzinslichen Geschäft in der Vor- und Nachkalkulation steue-rungsadäquate Ergebnisse liefert. Dies wird nachfolgend untersucht.

I. Kalkulation variabel verzinslicher Bankgeschäfte

1) Definition variabel verzinslicher Bankgeschäfte

Zinstragende Geschäfte einer Bank können nach ihrer Zinsbindung systematisiert wer-den. Eine variable Zinsbindung liegt vor, wenn das Kreditinstitut berechtigt ist, denZinssatz eines Geschäftes nach eigenem Ermessen anzupassen. Dabei ist es bedeu-tungslos, ob der Zinssatz faktisch konstant bleibt oder nicht. Demnach sind klassischeSpareinlagen und Sichteinlagen variabel verzinslich. Wegen der ausschließlich banksei-tigen Gestaltungsfreiheit der Konditionen existieren variable Zinsbindungen in der Re-gel nur im Kundengeschäft.2

Bankgeschäfte mit variabler Zinsbindung sind nach der Bestimmbarkeit des Kapital-verlaufs weiter zu differenzieren. Erstens zählen dazu Positionen, bei denen der nomi-nelle Kapitalverlauf zu Vertragsbeginn vereinbart wird. Dies sind z.B. zinsvariableDarlehen mit vereinbartem Tilgungsplan. Zweitens existieren Geschäfte mit variablerZinsbindung, bei denen der Kapitalverlauf zu Vertragsbeginn nicht bestimmbar ist, z.B.Kontokorrentkredite oder klassische Spareinlagen. Diese Geschäfte sind dadurch ge-kennzeichnet, dass zum Abschlusszeitpunkt erlaubte Verfügungen im voraus nicht be-kannt oder Fälligkeiten nicht definiert sind. Die Abb. 21 systematisiert die variabel ver-zinslichen Bankgeschäfte.

1 Vgl. Teil 1 A.B.II.1)(b)(1).2 Zu Grenzfällen der Zuordnung zwischen variabler und fester Zinsbindung vgl. Rolfes, Bernd; Bannert,

Thomas, [2000], Kalkulation, S.4.

Zweiter Teil

76

Variabel verzinsliche Bankgeschäfte

NominellerKapitalverlauf

Bekannt Unbekannt

Merkmale � Tilgungs-/ Auszahlungsplanfixiert

� Täglich fällig bzw. ohne Fäl-ligkeit

� Unregelmäßige Verfügungen

Beispiele � Mittel – und langfristige Dar-lehen

� Rentensparplan

� Kontokorrentkredite

� Sichteinlagen

� Spareinlagen

Abb. 21: Systematik variabel verzinslicher Bankgeschäfte1

2) Bewertungskonzepte

Die Bewertung des variabel verzinslichen Geschäfts erfordert nach den Grundsätzen derMarktzinsmethode eine zinsänderungsrisikofreie Bewertungsvorschrift. Dazu gehört ei-ne disponierbare Zahlungsreihe und ein eindeutiger Bewertungszins. Zinsvariable Kun-dengeschäfte verursachen ein Bewertungsproblem, weil für die einseitige Zinsanpas-sungsmöglichkeit der Bank und nicht determinierte Zahlungsreihen keine den Usancendes Geld- und Kapitalmarktes entsprechenden Anlage- und Refinanzierungsalternativenexistieren. Deswegen sind in der Theorie unterschiedliche Bewertungsmodelle entwik-kelt worden2, die eine zinsrisikofreie Bewertung und eine adäquate Ergebnisspaltungzwischen dem dezentralen Kundengeschäftsportfolio und dem zentralen Marktpreisrisi-koportfolio ermöglichen.

Die Bewertungsansätze können grundsätzlich danach unterschieden werden, ob einezinsrisikofreie Opportunitätskonstruktion auf der Ebene des Einzelgeschäfts oder aufder Ebene eines Produktportfolios erfolgt.

(a) Einzelgeschäftsorientierte Ansätze(1) Orientierung an juristischen oder alternativen längerfristigen Zins- oder Kapi-

talbindungenEine erste Dispositionsvorschrift ist die Orientierung an der juristischen Zins- bzw. Ka-pitalbindung. Dieser Ansatz unterstellt, dass variable Produkte innerhalb der juristischen

1 In Anlehnung an Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.4 f.2 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.248 – 264; Wimmer, Konrad, [1998], Tenden-

zen, S.43 f.


77

Zinsbindungsfrist vollständig abgezogen werden können. Orientiert man sich an dieserVariante, müssen Kunden- und Refinanzierungsgeschäft die gleiche Laufzeit aufweisen,in der der Kundenzinssatz aufgrund vertraglicher Vereinbarungen nicht angepasst wer-den kann. Demnach wäre ein zinsvariables Kontokorrent mit Tagesgeld zu refinanzie-ren. Der resultierende inkongruente Verlauf von Kundenzins und Geld- bzw. Kapital-marktzins induziert im Zeitablauf schwankende Konditionsmargen. Deswegen gewähr-leistet dieser Ansatz keine zinsrisikofreie Dispositionsvorschrift. Diese Bewertungsvari-ante belastet den Kundengeschäftsbereichmanager mit Ergebnisbeiträgen, die nicht ur-sächlich in seinem Einflussbereich liegen. Tatsächlich stammt die Ergebnisschwankungaus Änderungen der Marktparameter, die durch das zentrale Zinsrisikoportfolio zu steu-ern sind.1

Bei einer zweiten Alternative wird auf die Kapitalbindung abgestellt. Dabei erfolgt dieRefinanzierung über einen kapitalbindungsgleichen Kapitalmarktgeschäft. Die Verwen-dung langfristiger Zinsen führt dabei tendenziell zu geringeren Ergebnisschwankungen.Dies liegt darin begründet, dass die Volatilität der langfristigen Kapitalmarktzinsen ge-ringer ist als die der kurzfristigen Laufzeitbereiche. Diese Variante wird in der Literaturaus zwei wichtigen Gründen verworfen:

� Der längerfristige Bewertungszins ist für die Treasury faktisch nicht disponier-bar, da die bankseitige Zinsanpassung häufiger erfolgt als die gewählte Frist. Dervorzeitige Verkauf der Refinanzierungstranche kann durch die Kursbewegung zuerheblichen Zinsänderungsrisiken führen.2

� Inkongruente Zinsverläufe zwischen Kapitalmarkt- und Positionszins führenweiterhin zu Margenschwankungen, auch wenn diese aufgrund der empirisch ge-ringeren Volatilität der Kapitalmarktzinsen schwächer ausfallen.

Im Ergebnis ermöglicht dieser Ansatz keine zinsrisikofreie Bewertung der zinsbin-dungsvariablen Bankgeschäfte. Verantwortlich dafür ist das inkongruente Anpassungs-verhalten von Kunden- und Refinanzierungszinssatz. Deswegen ist die einfache Aus-richtung an der Zins- und Kapitalbindung im Konzept der vermögensorientierten Ge-samtbanksteuerung abzulehnen.3

1 Vgl. Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.8.2 Vgl. Rolfes, Bernd; Schierenbeck, Henner; [1992], Marktwert, S.403 ff.3 Eine Ausnahme können Produkte bilden, bei denen eine hohe Fluktuation des Bestandes und eine star-

ke Marktorientierung der Kunden eine Refinanzierung über die juristische Mindestlaufzeit hinaus nichtsinnvoll erscheinen lassen. Vgl. Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.8.

Zweiter Teil

78

(2) Elastizitätskonzept bei EinzelgeschäftsbetrachtungDie zinsrisikofreie Zurechnung von Ergebnisbeiträgen erfordert eine adäquate Duplika-tion des Zinsanpassungsverhaltens. Dieses kann alternativ für die Laufzeit des Einzelge-schäfts oder für die erwartete Verweildauer des Gesamtbestandes eines Produkttypsmodelliert werden.

Zunächst wird die Modellierung für zinsvariable Einzelgeschäfte mit bekannter Kapital-bindungsdauer betrachtet. Das Zinsanpassungsverhalten kann mit Hilfe der Zinselasti-zität synthetisch dupliziert werden.1 Die Zinselastizität r� kennzeichnet das Verhältniszwischen dem Ausmaß der Änderung des Positionszinses eines Kundengeschäfts mitvariabler Zinsbindung Positionr� und dem Ausmaß der Änderung eines am Geld- oderKapitalmarkt notierten Referenzzinses ferenzRer� , also formal:

ferenzRe

Positionr r

r�

�� (Gl. 17)

Eine Elastizität von 0,6 gibt beispielsweise an, das sich der Kundenzins um 0,6%-Punkte ändert, wenn der Geld- oder Kapitalmarktzinssatz um 1-%-Punkt variiert.

Um Margenkonstanz zu gewährleisten, ist eine Refinanzierung zu konstruieren, dieebenfalls eine Zinselastizität von 0,6 aufweist. Dazu werden Geld- und Kapitalmarkt-geschäfte kombiniert: Das Darlehen wird zu 40% durch ein Festzinsgeschäft mit einerLaufzeit von 5 Jahren, kontrahiert im Zeitpunkt des Darlehensabschlusses, und zu 60%durch revolvierende Monatsgeldtranchen refinanziert. Abb. 22 zeigt, dass die Margeauch bei Veränderung des Marktzinsniveaus unverändert bleibt, sofern der Darlehens-zinssatz dem Zinsanpassungsmodell exakt folgt.

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1985], Zinsänderungsrisiken; Rolfes, Bernd, [1989], Zinselastizitäten.


79

Zinssatz 1 Monat

ZinssatzFestzinsge-schäft Lauf-zeit 5 Jahre

Refinan-zierungs-zinssatz

Positionszins MargeDatum

(2) (3) (4)=(2)*60%+ (3)*40%

(5) (6)=(5)-(4)

31.12.2000 2,75% 6,50% 5,55% 7,70% 2,15%31.12.2001 3,75% 6,50% 6,15% 8,30% 2,15%31.12.2002 4,00% 6,50% 6,30% 8,45% 2,15%31.12.2003 3,75% 6,50% 6,15% 8,30% 2,15%Abb. 22: Positions- und Refinanzierungszinssatz nach Elastizitätskonzept (Einzelge-

schäftsbetrachtung) 1

Als Referenzzinsen ferenzRer kommen Geld- oder Kapitalmarktzinsen in Betracht. Orien-

tiert sich die Refinanzierung am Geldmarktzins, ermöglicht dies die faktische Dispo-nierbarkeit durch die Treasury und eine kalkulatorische Margenkonstanz. Ein kurzfristi-ger Geldmarktzins als Referenzzins wird vorteilhaft bewertet.2,3 Bei der tatsächlichenAuswahl des Referenzzinses stellt letztlich die faktische Disponierbarkeit des Refinan-zierungsgeschäfts das ausschlaggebende Kriterium für das einzelne Kreditinstitut dar.Mit dieser einzelgeschäftsbezogenen Kalkulationsvariante können die Ergebnisbeiträgeder dezentralen Marktbereiche und der Treasury ursachen- und wert- bzw. risikoadäquatermittelt werden. Gleichzeitig besteht die Möglichkeit der alternativen barwertigen undbilanziellen Ergebnisverdichtung.4 So stellt das Elastizitätskonzept für zinsvariable Ein-zelgeschäfte bei bekannter Kapitalbindungsdauer ein für die vermögensorientierte Ge-samtbanksteuerung geeignetes Kalkulationskonzept dar.

Bei Produkten mit unbekannten Kapitalverlauf, z.B. bei einem Sichteinlagenkonto, sindAnfangs- und Endzeitpunkt schwierig zu identifizieren. Zwar ist es rechnerisch möglich,die strenge Einzelgeschäftsbetrachtung durchzuhalten, sofern zu jedem Bewertungszeit-punkt ein erwarteter Kapitalverlauf aufgestellt wird. Dann wäre analog zu der Vorge-hensweise bei zinsvariablen Produkten mit bekannter Kapitalbindungsdauer dem fikti-ven Kapitalverlauf ein Refinanzierungsgeschäft gegenüberzustellen. Weicht der tat-sächliche Kapitalverlauf vom erwarteten ab, wäre eine Leistungsstörung zu kalkulieren.

1 Vgl. Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.9.2 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.257 – 259.3 Bühler schlägt im Sinne des Elastizitätskonzepts die Konstruktion eines Constant Maturity Bond vor,

dessen kurzfristige Zinsanpassung sich allerdings nach einem Kapitalmarktzins, beispielsweise einem5-Jahres-Swap-Satz, richtet. Vgl. Bühler, Alfred, [2000], Kapitalmarktzinsen, S.44 ff.

4 Vgl. Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.10.

Zweiter Teil

80

Jede Abweichung wäre zu berechnen, das Refinanzierungsportfolio zu korrigieren unddazugehörige Erfolgsbeiträge dem Kundengeschäftsportfolio zu erkennen bzw. zu bela-sten. Da der tatsächliche Kapitalverlauf dem erwarteten nur zufällig entspricht, wäre je-weils zum Ende der fiktiven Laufzeit eine Leistungsstörung zu kalkulieren. Dieser an-wendungsbezogene Mangel steht der Anwendung auf Einzelgeschäftsebene entgegen.Darüber hinaus sind wegen der mangelnden Nachvollziehbarkeit der Ergebnisdarstel-lung erhebliche Akzeptanzprobleme zu erwarten. Deswegen sind alternative Vorge-hensweisen zur Ermittlung steuerungsadäquater Ergebnisbeiträge für variable Produktemit unbekannter Kapitalbindungsdauer zu prüfen. Allerdings kommt man im Fall derbarwertigen Ergebnisrechnung auf die einzelgeschäftsbezogene Betrachtung wieder zu-rück.

(b) Portfolioorientierte AnsätzeAls Alternative zum Einzelgeschäft kann das Gesamtportfolio einer Produktgattung be-trachtet werden. Für die statistische Gesamtheit des Portfolios kann der Kapitalverlaufwesentlich zuverlässiger als für das Einzelgeschäft eingeschätzt werden. Während z.B.mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit die Auflösung eines einzelnen Sparbuchs inner-halb der Prognoseperiode anzunehmen ist, kann die Auflösung des gesamten Sparbe-standes innerhalb desselben Zeitraumes ausgeschlossen werden.1

Da das Portfolioverfahren auf der Einschätzung der Gesamtbestandsentwicklung auf-setzt, wird im Gegensatz zur Einzelgeschäftsbetrachtung materiell nicht mehr zwischenAlt- und Neugeschäft unterschieden. Zwar divergieren die Margen von zu unterschiedli-chen Zeitpunkten abgeschlossenen Einzelgeschäften derselben Produktgattung in Höheder unterschiedlichen Verzinsung der Festzins-Opportunität2, doch spielt es für die zins-risikofreie Trennung der Ergebnisbestandteile –zumindest in erster Näherung- keineRolle, welchen Anteil daran ein für die Zukunft erwarteter Bestand aus Alt- und Neuge-schäft hat.3 So liefert sicher erwartetes Neugeschäft denselben Fristentransformations-beitrag und unterliegt demselben Zinsänderungsrisiko wie das Altgeschäft.

Zur Erklärung des Zinsanpassungsverhalten zwischen Kunden- und Refinanzierungszinsauf Portfolioebene existieren zwei Erklärungsansätze. Der erste Erklärungsansatz greiftwiederum auf das Konstrukt der Zinselastizität zurück. Der zweite Erklärungsansatzzieht zur Referenzzinsgestaltung eine Historie gleitender Durchschnittszinsen heran.Beide Varianten werden nachfolgend erläutert.

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.257 f.2 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.257 f.3 Vgl. Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.12.


81

(1) Elastizitätsorientierter AnsatzAnalog zum einzelgeschäftsorientierten Ansatz muss im Portfolioansatz zur risi-koadäquaten Refinanzierung eine Aufteilung in kurz- und langfristige Refinanzie-rungstranchen erfolgen. Folgende Überlegungen gelten bei einer Aufteilung der Tran-chen: Für den Zukunftswert der lediglich formell kurzfristigen Geschäfte ist grundsätz-lich die subjektive Erwartung des Bankmanagements über die Kapitalbindungsdauerentscheidend. Es kann z. B. bei Sichteinlagen, die in erster Linie Zahlungsverkehrs-funktion haben, noch am ehesten eine stabile Beziehung zwischen dem aktuellen undkünftigen Bestand unterstellt werden. Dies rechtfertigt eine längere Kapitalbindungsfik-tion des Bodensatzes.1 Dagegen ist bei der Bewertung von Spareinlagen, die Vorsorge-charakter haben, plausibel anzunehmen, dass die anhaltende Umschichtung zu rentable-ren Anlageformen einen spürbaren, dauerhaften Rückgang dieser Produktgattung aus-löst. Von daher kann bei dieser Produktgattung eine insgesamt kürzere Kapitalbindungs-fiktion angemessen sein. In der Praxis sollten zur konkreten Festlegung der Kapitalbin-dungsfiktion und der damit vorzunehmenden Aufteilung der Refinanzierungstranchenentweder eine Expertenschätzung oder eine historische Analyse des Produktvolumensunter Trennung des kurzfristigen Anteils und des „Bodensatzes“ vorgenommen werden.

Nun wird die Anwendung des Elastizitätskonzeptes auf Portfolioebene am Beispiel ei-nes Spareinlagenbestandes von 100 Mio. € mit gesetzlicher Kündigungsfrist und eineraktuellen Verzinsung von 1,25% dargestellt.2 Für die kurzfristige Tranche wird eineLaufzeit von einem Monat angenommen. Die Laufzeit der längerfristigen Tranche ori-entiert sich grundsätzlich an den Erwartungen des Bankmanagements. Im Beispiel wirdein lineares Abschmelzen des Sparbestandes auf Null innerhalb der nächsten zehn Jahreunterstellt.3 Angenommen wird, dass die Elastizität des Sparzinses zum Ein-Monats-Geldmarktzins 0,20 beträgt. 20% des Bestandes sollen in Ein-Monats-Tranchen und80% in längerfristigen Festzinstranchen angelegt sein.

Damit für den Festzinsanteil der Wiederanlage eine möglichst konstante Verzinsung er-zielt werden kann, erfolgt in der Regel eine monatlich revolvierende Anlage in 10-Jahres-Tranchen. Der Festzinsanteil von 80 Mio. € wird also in 120 Zehn-Jahres-Tranchen je 666.667 € aufgeteilt. Auslaufende Geschäfte werden zu den jeweils gültigen10 –Jahres-Zinssätzen verlängert. Der sich dabei auf lange Sicht einstellende Mischzins,der gleitende Durchschnittszins der 10-Jahres-Zinsen der vergangenen zehn Jahre, isterfahrungsgemäß der konstanteste Zinssatz, der sich mit Kapitalmarktinstrumenten vonmaximal zehnjähriger Laufzeit darstellen lässt. Die nachfolgende Abbildung zeigt die

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Risiken, S.6.2 In Anlehnung an Rolfes, Bernd; Bannert, Thomas, [2000], Kalkulation, S.13 f.3 Die Laufzeit von zehn Jahren ist eine übliche, von der Praxis gewählte Laufzeitobergrenze. Begründet

wird das vor allem mit der Tatsache, dass eine Volumenprognose über einen Zeitraum von mehr als 10Jahren in der Regel nicht mehr zuverlässig ist.

Zweiter Teil

82

dadurch aufgebaute treppenförmige „Ablauffiktion". Dabei werden zur besseren Über-sicht die festverzinslichen Refinanzierungstranchen im 6-Monats-Raster zusammenge-fasst (vgl. Abb. 23).

Laufzeit(Monate)

121 24 36 48 60 72 84 96 108

Variabler Teil der Refinanzierung (1-Monats-Geld)(20 Mio. €)

Fester Teil der Refinanzierung(80 Mio. €)

Laufzeit(Monate)

121 24 36 48 60 72 84 96 108

Variabler Teil der Refinanzierung (1-Monats-Geld)(20 Mio. €)

Fester Teil der Refinanzierung(80 Mio. €)

Abb. 23: Profil des Refinanzierungsportfolios des Spareinlagenbestands im Elastizi-tätskonzept

Wird ein solches Refinanzierungsmodell unterstellt, kann im Zeitablauf eine konstanteMarge, die dem Marktbereich gutgeschrieben wird, realisiert werden. Die nachstehendeAbb. 24 zeigt die Entwicklung von Refinanzierungssatz, Positionszins und Marge beieinem als konstant unterstellten gleitenden 10-Jahres-Durchschnittszinssatz von 6,5% inAbhängigkeit der Änderung des 1-Monats-Zinssatzes.

Zinssatz 1 Monat

ZinssatzGleitenderDurchschnitt10 Jahre

Refinan-zierungs-zinssatz

Positionszins MargeDatum

(2) (3) (4)=(2)*20%+ (3)*80%

(5) (6)=(4)-(5)

31.12.2000 2,75% 6,50% 5,75% 1,50% 4,25%31.12.2001 3,75% 6,50% 5,95% 1,70% 4,25%31.12.2002 4,00% 6,50% 6,00% 1,75% 4,25%31.12.2003 3,75% 6,50% 5,95% 1,70% 4,25%Abb. 24: Positions- und Refinanzierungszinssatz nach Elastizitätskonzept (Portfolio-

betrachtung)

Auf der methodischen Grundlage des Elastizitätskonzeptes kann somit ein Portofolioaus variablen Kundengeschäften zinsrisikofrei refinanziert werden. Der periodischeKonditionsbeitrag des Portfolioproduktes PortfoliobeitragKonditions entspricht dem Pro-


83

dukt aus der Marge PortfolioMarge und dem Portfoliovolumen PortfolioVolumen , korrigiert

ggf. um einmalige Ergebnisbeiträge bei Volumenänderungen einmaligVolumenPortfolioErgebnis ,

� ,

formal:

einmaligVolumenPortfolioPortfolioPortfolioPortfolio ErgebniseargMVolumenbeitragKonditions ,* �� (Gl. 18)

Die für die operative Steuerung notwendige Zurechnung der Marge auf Kunden- oderProfit-Center-Ebene gelingt, in dem das Portfolioergebnis auf die jeweilige Organisati-onseinheit heruntergebrochen wird. Dazu wird die auf Portfolioebene berechnete Marge

PortfolioeargM mit dem Volumen des Einzelkontos oEinzelkontVolumen multipliziert:

teargMVolumenbeitragKonditions PortfoliooEinzelkontoEinzelkont �� * (Gl. 19)

mit t : Periodenlänge.

Dieses Verfahren führt zu einem plausiblen, zeitlich gleichmäßigen periodischen Ergeb-nis. Zugleich stimmt die Summe über alle Geschäfte mit dem Portfolioergebnis überein.Zu beachten ist jedoch, dass der ausgewiesene Erfolg nur im Kontext des Gesamtport-folios erwirtschaftet werden kann. Das am Einzelgeschäft ausgewiesene Ergebnis stelltnicht den Grenznutzen des Einzelgeschäftes dar.

Im Portfoliokontext ermöglicht der Elastizitätsansatz eine konstante Marge, die demMarktbereich zugerechnet werden kann, sofern insgesamt drei Prämissen erfüllt sind:

� Konstantes Sparvolumen

� Zutreffendendes Zinsanpassungsmodell, d.h. der Sparzins folgt dem l-Monats-Zinsmit einer Zinsanpassungselastizität von 0,20

� Konstanter, gleitender 10-Jahres-Durchschnittszins.

Treten Schwankungen des Sparvolumens auf, können diese kalkulatorisch durch dieBildung von Korrekturtranchen ausgeglichen werden.

1 Steigt z.B. das Sparvolumen um

10 Mio. € von 100 Mio. auf 110 Mio. € und wird ein zehnjähriger Verbleib des zusätzli-chen Volumens antizipiert, muss für den Festzinsanteil des zusätzlichen Volumens inHöhe von 8 Mio. € der Ablauf nachgebildet werden. Dies ist natürlich nur zu den aktuell

1 In der Praxis wird das Ablaufprofil an die Treasury gemeldet. Diese entscheidet über die tatsächlicheRefinanzierung des aus den Geschäftsbereichen gemeldeten, zusammengefassten Zinsbindungsprofils.

Zweiter Teil

84

marktgerechten Kapitalmarktkonditionen mit Restlaufzeiten zwischen einem und 120Monaten möglich.1

(2) Gesamtrefinanzierung auf Basis gleitender DurchschnittszinsenIm Elastizitätskonzept wird die Refinanzierung so gestaltet, dass der zinsvariable Anteilder Refinanzierung die Konditionsschwankungen des Kundenproduktes gerade aus-gleicht, während der langfristige Anteil der Refinanzierung mit der Bildung revolvie-render Tranchen eine möglichst konstante Verzinsung dupliziert. Dagegen wird mit demKonzept der Gesamtrefinanzierung mit gleitenden Durchschnittszinsen versucht, die Re-finanzierung aus revolvierenden Tranchen verschiedener Laufzeiten so zusammenzuset-zen, dass die Konditionsschwankungen des Kundenproduktes durch eine Änderung desRefinanzierungszinssatzes unter Einschluss der Veränderung des Durchschnittszinsesdes Festzinsanteils erklärt werden.

Das Verfahren wird wiederum am Beispiel eines Spareinlagenblocks von 100 Mio. €erläutert. Für die zinsrisikofreie Wiederanlage der Spareinlagen wird folgende Zusam-mensetzung angenommen:

� 10% revolvierende 3-Monats-Tranchen (3 Tranchen von je 3.333.333 € undRestlaufzeit von 1,2 und 3 Monaten)

� 10% revolvierende 1-Jahres-Tranchen (12 Tranchen von je 833.333 € und Rest-laufzeit von 1,...,12 Monaten)

� 10% revolvierende 5-Jahres-Tranchen (60 Tranchen von je 166.667 € und Rest-laufzeit von 1,...,60 Monaten)

� 70% revolvierende 10-Jahres-Tranchen (120 Tranchen von je 583.333 € undRestlaufzeit von 1,...,120 Monaten).

1 Der dazugehörige Refinanzierungssatz kann nach zwei verschiedenen Verfahren kalkuliert werden:Entweder kann eine Wiederanlage in 10-Jahres-Tranchen hergestellt werden, die in den letzten 120Monaten im monatlichen Abstand mit den damaligen 10-Jahres-Zinsen als Nominalzins emittiert wur-den. Da der aktuelle Fair Value dieser Tranchen von 100 abweicht, entsteht neben der durch die Vo-lumenänderung nicht veränderten Marge eine zusätzliche Ergebniskomponente, die im Zeitpunkt derVolumenveränderung barwertig ausgewiesen wird. Alternativ können Tranchen mit Laufzeiten von 1bis 120 Monaten zu den aktuellen Marktzinsen abgeschlossen werden. In diesem Fall weicht derDurchschnittszins der Wiederanlagetranchen vom gleitenden 10-Jahres-Durchschnitt ab und führt inder Folge in der periodischen Betrachtung zu veränderten Margen.


85

Der Durchschnittszins der Wiederanlage refr ergibt sich aus der Multiplikation desgleitenden Durchschnittszinssatzes der einzelnen Anlagetranchen ir mit dem entspre-chenden Anteil im , formal:

��

��

n

iiiref rmr

1

(Gl. 20)

In der Praxis sind die Gewichte der Tranchen so zu wählen, dass sich auf Basis der hi-storischen Marktzinsen und des historischen Spareckzinses eine so weit wie möglichkonstante Marge ergibt. Die Abb. 25 illustriert das Profil des Refinanzierungsportfoliosdes im Beispiel gewählten Spareinalgenbestands.

Laufzeit(Monate)

121 24 36 48 60 72 84 96 108

Refinanzierungsanteil in 1-Jahres-Tranchen (10 Mio. €)

Refinanzierungsanteil in 5-Jahres-Tranchen (10 Mio. €)Refinanzierungsanteil in 10-Jahres-Tranchen (70 Mio. €)

Refinanzierungsanteil in 3-Monats-Tranchen (10 Mio. €)

Laufzeit(Monate)

121 24 36 48 60 72 84 96 108

Refinanzierungsanteil in 1-Jahres-Tranchen (10 Mio. €)

Refinanzierungsanteil in 5-Jahres-Tranchen (10 Mio. €)Refinanzierungsanteil in 10-Jahres-Tranchen (70 Mio. €)

Refinanzierungsanteil in 3-Monats-Tranchen (10 Mio. €)

Abb. 25: Profil des Refinanzierungsportfolios des Spareinlagenbestands im Konzeptder gleitenden Durchschnitte

Die Zurechnung der Margen auf Profit-Center oder Kunden- bzw. Kontoebene erfolgtanalog zum Vorgehen des Elastizitätsmodells.

3) Eignung der Bewertungskonzepte im operativen Steuerungsprozess

Das ideale Konzept ermöglicht die barwertige und periodische Kalkulation konstanterZinsmargen und deren Einsatz im operativen Steuerungsprozess im Rahmen von Vor-und Nachkalkulation. Im Folgenden wird die Eignung des Elastizitätskonzepts und desKonzepts der Gleitenden Durchschnitte gegenübergestellt.

� Elastizitätskonzept: Wie gezeigt, können mit Hilfe des Elastizitätskonzepts bei An-wendung auf Produktportfolios im Idealfall im Zeitablauf konstante Margen generiertwerden. Daraus resultiert ein nachvollziehbarer, zeitlich gleichmäßiger Ergebnisaus-

Zweiter Teil

86

weis für das Einzelkonto. Auftretende Margenschwankungen können drei Ursachenhaben:

1. Abweichungen des Kundenzinssatzes vom Zinsanpassungsmodell durch abwei-chende zentrale Konditionsvorgabe. Die Ergebnisänderung ist dem Produkt zuzu-schreiben.

2. Modellgemäß unvermeidbare Abweichung aus den Änderungen des gleitendenDurchschnittszinssatzes bei Produkten mit einer Zinsanpassungselastizität von Null.Die Ergebnisänderung ist ursächlich dem Produkt zuzuschreiben.

3. Änderung des Produktvolumen. Die Ergebnisänderung ist der globalen Bestands-bewegung zuzurechnen.

In allen drei Fällen wird die Margenveränderung durch das Produkt selbst, die zen-trale Konditionsvorgabe oder durch globale Bestandsbewegungen, nicht aber durchden Marktbereich, dem die Konditionsbeiträge gutgeschrieben werden, verursacht.Somit tragen die berechneten Margenschwankungen nur begrenzt zu einer Erhöhungder Steuerungsqualität in den Marktbereichen bei. Die erreichte Summierbarkeit derEinzelgeschäftsergebnisse zum Portfolioergebnis ist gegen Akzeptanzprobleme ab-zuwägen, die durch am Einzelkonto nicht steuerbare Margenschwankungen entste-hen.Da das Verursachungsprinzip durch die Portfoliobetrachtung generell durchbrochenwird, ist es möglich, das Verfahren prinzipiell auch zu anderen, für die Marktberei-che plausibleren periodischen Ergebnisverteilungen zu nutzen. So ist etwa die simpleMethode, dem Profit-Center Konditionsbeiträge auf Basis einer aus der Vergangen-heitserfahrung heraus einmalig festgesetzten, nur in größeren Abständen revidiertenMarge von z.B. 3% für Spareinlagen gutzuschreiben, nicht a priori zu verwerfen.Vielmehr kann es durch seine Einfachheit zu einer höheren Akzeptanz bei gleicherSteuerungsqualität führen. Die Differenz zwischen den ausgewiesenen Einzelge-schäftsergebnissen und dem aus Kundengeschäft und Refinanzierung auf Portfolio-ebene tatsächlich erzielten Überschuss ist einem zentralen Produktverantwortungsbe-reich zuzuordnen. Das Ergebnis würde in der Produktkalkulation berücksichtigt, inder Kunden- und Profit-Center-Kalkulation dagegen vernachlässigt.Mit Hilfe des Elastizitätskonzepts ist auch ein barwertiger Ergebnisausweis am Ein-zelgeschäft möglich. Dabei muss allerdings eine einzelgeschäftsbezogene Ablauffik-tion beibehalten werden. In der Abb. 26 werden die Möglichkeiten der Ergebniser-mittlung zusammengefasst.


87

Nr. Ablauffikti-on

Kommentar

1 Portfolio-bezogeneAblauffikti-on

Die auf Einzelkontoebene kalkulierten barwertigen Erfolge er-geben in der Summe den Erfolg des Gesamtportfolios.

Die Ergebnisverteilung ist nicht verursachungsgerecht, da in dieAblauffiktion des Portfolios auch zukünftiges Neugeschäft miteinfließt.

2 Konto-bezogeneAblauffikti-on

Der Ergebnisausweis beachtet das Grenznutzenprinzip und istdamit verursachungsgerecht.

Es besteht u.U. eine erhebliche Differenz zu dem auf der Port-folioebene erzielten barwertigen Ergebnis. Die Differenz kanneinem zentralen „Produktverantwortlichen“ zugeordnet werden.Sie entspricht der Ergebniswirkung des für die Zukunft erwar-teten Neugeschäfts.

3 Konto- oderportfolio-bezogeneAblauffikti-on und pau-schale Mar-ge

Im Gegensatz zu den Alternativen 1 und 2 wird in diesem Fallnur der innerhalb der Ablauffiktion erwartete Konditionsbeitragauf Basis einer konstanten Marge abgezinst. Die pauschaleMarge führt zu einer geringeren Abhängigkeit des Ergebnis-ausweises von der aktuellen Zinssituation, ist aber nicht verur-sachungsgerecht. Allerdings ist es als einziges Verfahren inVerbindung mit dem Konzept der Gleitenden Durchschnitteanwendbar.

Abb. 26:Alternative Verfahren zum barwertigen Ergebnisausweis am Einzelgeschäftim Elastizitätskonzept bei einer Portfoliobetrachtung

Das Verfahren Nr.2 stellt für die Marktbereiche den wohl besten Kompromiss zwi-schen der Portfoliobetrachtung und der Einzelgeschäftsbetrachtung dar. In diesemFall erfolgt ein grenznutzenorientierter und verursachungsgerechter Ergebnisausweis.Differenzen zur Portfoliobetrachtung werden einem zentralen Produktverantwortli-chen zugerechnet.

Die barwertige Bewertung von variablen Einzelgeschäften führt im Gegensatz zurperiodischen Ergebnisrechnung im Allgemeinen zu massiven Ergebnissprüngen,

Zweiter Teil

88

womit der zurückhaltende Einsatz dieses Ansatzes begründet werden kann. Dies sollim Folgenden beispielhaft verdeutlicht werden. Ein Kundenbetreuer akquiriert zuBeginn des Monats 2 ein Sparvolumen in Höhe von 1.000 €, das in ein Sparkontoeingezahlt wird. Für das Sparkonto wird eine Ablauffiktion mit einer Duration voneinem Jahr unterstellt, das heißt, es wird damit die Erwartung zum Ausdruck ge-bracht, dass das neu akquirierte Sparvolumen im Durchschnitt ein Jahr im Bestandbleibt. Unterstellt wird eine Marge von 4%. In periodischer Ergebnisrechnung wirddem Kundenbetreuer ein Wert von 3,33 €1 je laufendem Monat erkannt. Dagegenwird in der barwertigen Ergebnisrechnung dem Kundenverantwortlichen ein Wertvon 38,46 €2 gutgeschrieben. Dies entspricht dem Barwert der Marge für ein Jahrzum Zeitpunkt der Einlage. In Monat 3 wird unterstellt, dass die Ablauffiktion voneinem Jahr fortgeschrieben werden kann. Das periodische Ergebnis stellt sich unver-ändert auf 3,33 €. In barwertiger Ergebnisrechnung wird dem Kundenbetreuer durchdie Fortschreibung der Ablauffiktion um einen Monat ein Betrag von 3,21 € zuge-rechnet3. Dies entspricht dem Barwertgewinn gegenüber der ursprünglichen Bewer-tung. Verfügt der Kunde am Ende des 4. Monats unerwartet über seine Spareinlage,muss dem Kundenverantwortlichen konsequenterweise der negative Barwert der bis-her erwarteten, nun aber nicht mehr eintreffenden einjährigen Verweildauer in Höhevon –35,26 €4 angerechnet werden. Abb. 27 zeigt das ausgewiesene Ergebnis mit dentypischen Ergebnissprüngen.

Monat 1 2 3 4

Sparvolumen 0 1.000 € 1.000 € 0

PeriodischesErgebnis

0 3,33 € 3,33 € 0

BarwertigesErgebnis

0 38,46 € 3,21 € -35,26 €

Abb. 27: Periodisches und barwertiges Ergebnis im Vergleich (beispielhaft)

Die Ergebnissprünge und der für die einzelgeschäftsbezogene Nachkalkulation er-hebliche DV-technische Aufwand machen das Verfahren nur bedingt praktikabel.

1 1.000 * 4% / 12.2 (1.000 * 4%)^-1 = 38,46.3 3,33 * 1,04 ^-1.4 (11*3,33)*1,04^-1.


89

� Konzept der Gesamtrefinanzierung mit gleitenden Durchschnittszinsen: Für dasKonzept der Gleitenden Durchschnitte sprechen zunächst pragmatische Gründe. Soist die Bestimmung der Eingangsparameter relativ leicht möglich. Zudem kann imIdealfall bei Eintreffen des Kundenzinsmodells und konstantem Portfoliovolumen ei-ne dauerhaft konstante Marge kalkuliert werden.Ein wesentlicher konzeptioneller Kritikpunkt ist die mangelnde ökonomische Fun-dierung.1 Modellimmanent werden längerfristig zurückliegende Marktzinsänderun-gen als ursächlich für den Zinsanpassungsimpuls abgebildet. Damit wird unterstellt,dass Kreditinstitute die Produktkondition in Abhängigkeit historischer Marktzinsengestalten. So ist aber z.B. ein neu gegründetes Kreditinstitut von der Vergangenheitder Zinsentwicklung unabhängig. Es kann trotzdem den gleichen Nutzen erzielen wiejedes andere Kreditinstitut. Daran wird deutlich, dass sich ein Kalkulationsmodellzwingend an aktuellen Marktzinsen zu orientieren hat. Die mangelnde ökonomischeFundierung birgt auch die Gefahr der nicht risikogerechten Abbildung. So zeigtBühler2, dass insbesondere bei Drehungen der Zinsstruktur das tatsächliche Margen-risiko falsch kalkuliert wird.Ein zweiter, anwendungsbezogener Kritikpunkt ist die ausschließliche Anwendbar-keit des Konzepts auf Portfolioebene. Eine kontobezogene, barwertige Behandlungvon Einzelgeschäften ist nicht möglich.

Im Ergebnis erscheint es im Rahmen der regelmäßigen, typischerweise monatlichenKundengeschäftsergebnisrechnung steuerungsgerecht, auf einen periodischen Ergebnis-ausweis im variablen Geschäft zurückzugreifen. Dieser kann über eine portfoliobezoge-ne pauschale Marge je Produktportfolio pro Monat erfolgen.3 Bei Anwendung des Ela-stizitätskonzept ergibt sich der Vorteil, dass der Übergang zu einer kontobezogenen Er-gebnisrechnung des zinsvariablen Geschäfts auf Basis desselben Kalkulationsmodellserfolgen kann.

II. Verfahren zur Ermittlung ausfallrisikoadäquater Verrechnungs-preise für Einzelkreditgeschäfte

1) Berechnungsparameter der Risikoprämie auf Einzelgeschäftsebene

Während der Marktbereich verantwortlich für den Verkauf von Krediten ist, übernimmtein zentraler Ausfallrisikodisponent die Steuerung des Kreditrisikos auf Gesamtbanke-bene. Für die Übernahme des Risikos zahlt der Marktbereich eine kalkulatorische Risi-koprämie in Höhe des erwarteten Verlusts4 an den Risikodisponenten, die in der Kun-

1 Vgl. Brammertz, Willi, [1998], Grenzen, S.417.2 Vgl. Bühler, Alfred, [2000], Kapitalmarktzinsen, S.46.3 Die Marge kann auch als Barwert am Anfang der Periode gebildet werden.4 In der Literatur findet sich dazu auch der Begriff des „Expected Loss“. Dieser wird im Folgenden syn-

onym verwendet.

Zweiter Teil

90

denkondition berücksichtigt werden muss. Dabei ist die zentrale Fragestellung die Er-mittlung der risikoadäquaten einzelgeschäftsbezogenen Risikoprämie.1 Für die Zweckedieser Arbeit werden im Folgenden die Grundlagen der wichtigsten Verfahren skizziertsowie deren modelltheoretische und einsatzbezogenen Anwendungsgrenzen erläutert.

Der erwartete Verlust eines Kreditgeschäftes repräsentiert den wahrscheinlichkeitstheo-retischen Erwartungswert zukünftiger Kreditausfälle. Gedanklich kann dieser Verlust indrei Bestandteile zerlegt werden, und zwar in:

� die erwartete Ausfallrate bzw. -wahrscheinlichkeit2 (expected default frequency)

� das Kreditvolumen bzw. die Kreditexposition und

� die Verlust- bzw. Besicherungsquote.3

Zur Berechnung der Risikoprämie werden die drei Komponenten multiplikativ mitein-ander verknüpft (vgl. Abb. 28).

1 Vgl. Teil 1 A.B.II.1)(b)(3).2 Die (erwartete) Ausfallwahrscheinlichkeit wird in der englischsprachigen Literatur i.d.R. als Expected

Default Frequency (EDF) bezeichnet. Vgl. beispielsweise Basel Comittee on Banking Supervision,Entwicklung von Modellen, S.19 ff.; Z.T. finden sich im Schrifttum auch die Bezeichnungen (erwar-tete) Ausfallrate bzw. (expected) default rate. Vgl. Rolfes, Bernd; Bröker, Frank, [o.Jg.], Good Migra-tions, S.72 f.; Credit Suisse Financial Products, Credit Risk+, S.9. Bei Verwendung des Terminus Aus-fallrate wird häufig unterstellt, dass diese auf Basis einer historisch beobachteten durchschnittlichenAusfallrate einer bestimmten Bonitätsklasse abgeleitet wurde. Die Begriffe Ausfallwahrscheinlichkeitund Ausfallrate werden im Folgenden - unabhängig von ihrer konkreten Ermittlung - synonym ge-braucht.

3 In der angelsächsischen Literatur ist hierfür der Begriff Loss Given Default (LGD) gebräuchlich. Vgl.Basel Comittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.9.


91

Erwarteter Verlust bzw.

Ausfallprämie

ErwarteteAusfallrate

= * Kredit-volumen

*

Kreditnehmer-spezifisch

Engagement-spezifisch

z. B.- Bonität des

Schuldners- Zeithorizont- Garantien- Konjunktur- ...

z. B.- Inanspruchnahme

Kreditlinie- Potentielle

Zinsverluste- Potenzielle

Marktwertänderung- Kontraktstruktur- ...

z. B.- Art und Wert von

Sachsicherheiten- Personalsicherheiten- Verwertungsaufwand- Rangstellung- ...

Grundgleichung

Verlustquote=

(1 – Besicherungs-quote)

Einfluß-faktoren

- Quotient(Anzahl Ausfälle/

- Gesamtzahl Engage-ments

- EDF über Options-preisansatz

Berechnung- Quotient

(Ausgefallenes Volumen/� Kreditvolumen)

- Weitere Verfeinerungen

Erwarteter Verlust bzw.

Ausfallprämie

ErwarteteAusfallrate

= * Kredit-volumen

*

Kreditnehmer-spezifisch

Engagement-spezifisch

z. B.- Bonität des

Schuldners- Zeithorizont- Garantien- Konjunktur- ...

z. B.- Inanspruchnahme

Kreditlinie- Potentielle

Zinsverluste- Potenzielle

Marktwertänderung- Kontraktstruktur- ...

z. B.- Art und Wert von

Sachsicherheiten- Personalsicherheiten- Verwertungsaufwand- Rangstellung- ...

Grundgleichung

Verlustquote=

(1 – Besicherungs-quote)

Einfluß-faktoren

- Quotient(Anzahl Ausfälle/

- Gesamtzahl Engage-ments

- EDF über Options-preisansatz

Berechnung- Quotient

(Ausgefallenes Volumen/� Kreditvolumen)

- Weitere Verfeinerungen

Abb. 28: Grundgleichung zur Ermittlung des „Expected Loss“1

Die (erwartete) Ausfallrate gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der ein Kreditnehmerwährend der Kreditlaufzeit insolvent wird und seine Kreditverpflichtungen nicht wievertraglich vereinbart erfüllen kann. Somit ist die Kreditnehmerbonität ursächlich füreinen potenziellen Kreditausfall. Mit steigender Kreditlaufzeit nimmt die Unsicherheitbezüglich der zukünftigen Kapitaldienstfähigkeit und -willigkeit des Kreditnehmers zu.So muss die erwartete Ausfallwahrscheinlichkeit mit zunehmender Dauer des Kredit-verhältnisses ebenfalls ansteigen. Vom methodischen Standpunkt ist die Kreditlaufzeitbei der Bestimmung der erwarteten Ausfallwahrscheinlichkeit explizit zu berücksichti-gen.2

Der Wert der ausfallgefährdeten Forderung entspricht dem potenziellen (Markt-)Werteines Kreditgeschäftes zum Zeitpunkt der potenziellen Insolvenz des Kreditnehmers und

1 Vgl. Kirmße, Stefan, [2000], Kreditrisikosteuerung, S.7 f.2 Im Konsultationspapier des Basel Comittee on Banking Supervision werden mit steigender Laufzeit

höhere Ausfallwahrscheinlichkeiten vorgeschlagen. Vgl. Basel Comittee on Banking Supervision,[2001], Capital Accord. Die Höhe der resultierenden Eigenkapitalunterlegung ist Gegenstand intensi-ver Diskussion, da in der deutschen Kreditwirtschaft längerfristige Kreditbeziehungen dominieren, de-ren Bepreisung auf Basis der vorgeschlagenen Faktoren erheblich teurer würde.

Zweiter Teil

92

ist der zweite Bestandteil zur Kalkulation des „expected loss“. Da der Insolvenzzeit-punkt ex ante nicht bekannt ist, wird die Kalkulation im Regelfall auf einen bestimmtenPlanungshorizont abgestellt. Dieser entspricht häufig dem Bilanzjahr. Darüber hinausdeterminieren geschäftsspezifische Zahlungscharakteristika den Wert der Kreditexposi-tion.1 So ist beispielsweise bei den durch den Kreditnehmer frei verfügbaren Kontokor-rentlinien zu beachten, dass die Linienauslastung mit Herannahen der Insolvenz häufigansteigt. So kann sich die Inanspruchnahme der Kreditexposition durch den Kreditneh-mer im Zeitablauf verändern.2 Der Wert von Kreditäquivalenten bei Derivaten istschwieriger zu bestimmen. Erstens sind Netting-Vereinbarungen zu berücksichtigen.Zweitens ist der Einfluss von Marktparameteränderungen auf die Höhe der Kreditexpo-sition zu beachten. So führen beispielsweise Zinsänderungen zu einer Veränderung derExposition bei Derivativgeschäften.

Die Rückzahlungsquote im Insolvenzfall ist der dritte Bestandteil bei der Berechnungdes erwarteten Verlusts. Diese ergibt sich aus dem Verhältnis des Nettoerlöses im Insol-venzfall zum Kreditvolumen. Wesentliche Einflussfaktoren sind die Höhe des Blanko-anteils eines Engagements, die Erlöse aus der Verwertung vorhandener Sicherheiten undder Zinsverlust.

Bei Zahlungseinstellung oder Insolvenz des Kreditnehmers besitzt die Kreditexpositionin aller Regel noch einen Wert.3 Sofern ein (Rest-)Vermögen beim Schuldner vorhandenist, aus dem sich die Gläubiger bedienen können, besitzt auch ein notleidender Krediti.d.R. noch einen positiven Liquidationswert. Das Netto-Verlustpotenzial des Kreditin-stituts entspricht der Differenz zwischen der zum Ausfallzeitpunkt bestehenden Kredit-exposition und dem Liquidationswert der Forderung. Der Quotient aus Liquidationswertund Kreditexposition wird in der Literatur auch als „(erwartete) Rückzahlungsquote imInsolvenzfall“ bezeichnet.4 In der Praxis hängt die Rückzahlungsquote im Insolvenzfallvor allem von der Werthaltigkeit der gestellten Sicherheiten sowie der Rangstellung derKreditforderung ab.5 Rückzahlungsquoten können – differenziert nach Art und Umfangder Besicherung sowie in Abhängigkeit der Rangstellung der Gläubiger – empirisch er-mittelt werden.6

1 Vgl. Kirmße, Stefan, [2000], Kreditrisikosteuerung, S.9.2 Vgl. Varnholt, Burkhard, [1997], Kreditrisikomanagement, S. 139 f.3 Vgl. Varnholt, Burkhard, [1997], Kreditrisikomanagement, S.146.4 Im deutschsprachigen Schrifttum finden sich auch die inhaltlich identisch verwendeten Begriffe Rück-

flußquote (vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S. 396) oder Realisierungsquote (vgl.Varnholt, Burkhard, [1997], Kreditrisikomanagement, S. 137 ff.).

5 Zur Bedeutung von Kreditsicherheiten im Konkurs- bzw. Verwertungsfall vgl. Jährig, A.; Schuck, H.,[1989], Handbuch, S.587 ff.; Falter, M. [1994], Praxis, S.820 ff.

6 Vgl. Carty, L.V.; Lieberman, D., [1996], Recoveries; Altman, E.I. ;Kishore, V., [1996], Default;Grossman, R.J.; Brennan, W.T.; Vento, J. [1998], Recovery Study, S.29 ff.


93

Hervorzuheben sind die unterschiedlichen Bezugsgrößen der drei Parameter Ausfallrate,Kreditäquivalent und Rückzahlungsquote im Insolvenzfall: Der erste Parameter ist demKreditnehmer zuzuordnen, während sich das Kreditäquivalent und die Rückzahlungs-quote im Insolvenzfall auf die Kreditposition beziehen.1 Auf der Ebene des Einzelkre-ditnehmers werden die drei Determinanten des erwarteten Verlusts i.d.R. als voneinan-der unabhängige Variable modelliert, da häufig nur schwache Interdependenzen zwi-schen den Größen vermutet werden und eine Messung der Korrelationen de facto kaumrealisierbar ist. Der Separationsansatz und die Annahme der Unabhängigkeit ermögli-chen für jede Komponente isoliert zweckmäßige Ansätze zu entwickeln und sie an-schließend zu einem optimierten Gesamtverfahren zusammenzuführen. Somit ist esmöglich, parallel am Ausbau einzelner Schätzverfahren zu arbeiten und diese in derPraxis schrittweise zu verbessern.

Praktisch gesehen stellt die Ausfallrate den kritischsten und am schwierigsten zu ermit-telnden Parameter bei der Bestimmung des erwarteten Verlusts dar. AussagekräftigeAusfallraten mittels statistischer Verfahren sind nur auf einer sehr umfangreichenGrundgesamtheit an historischen Kreditfällen zuverlässig zu schätzen.2

2) Verfahren zur einzelgeschäftsbezogenen Risikobeurteilung

Zur Wertermittlung des erwarteten Verlusts sind nach Art und Umfang der Segmentie-rung von Kreditnehmern einerseits und der Berechnungsmethodik andererseits unter-schiedliche Ansätze entwickelt worden.3

Bei den „klassischen“, auf Risikoklassen basierenden Verfahren wird die Risikoprämieauf Grundlage einer Durchschnittskalkulation der Vergangenheit ermittelt. Zur Prämi-enberechnung werden die Kreditengagements zunächst in verschiedene, hinsichtlich ih-res Risikogehalts möglichst homogene und untereinander möglichst heterogene Seg-mente unterteilt. Die Risikoklassenbildung kann nach unterschiedlichen Segmentie-rungskriterien systematisiert werden. Eine Segmentierung nach Kreditarten stellt dasdurch den Kreditnehmer in Anspruch genommene Produkt in den Mittelpunkt. Beim ge-schäftsfeldspezifischen Ansatz erfolgt eine mehrdimensionale Segmentierung. Es wer-den hierbei zum Beispiel der Kreditnehmertyp in Verbindung mit der in Anspruch ge-nommenen Kreditart und der Art der Besicherung als Kriterien zur Bildung eines Seg-

1 In der Praxis wird für jeden Kreditnehmer zumeist ein aggregiertes Kreditäquivalent aus allen Einzel-positionen ermittelt. Ebenso wird die erwartete Rückzahlungsquote zumeist nicht für jeden einzelnenKontrakt geschätzt, sondern auf das aggregierte Kreditäquivalents des Schuldners bezogen. Vgl. Brö-ker, Frank, [2000], Kreditportfoliomodelle, S.6.

2 Vgl. z.B. die Abschätzungen zu der benötigten Datenintensität bei Bröker, Frank, [2000], Quantifizie-rung.

3 Vgl. Kirmße, Stefan, [1997], Bepreisung, S. 47; derselbe, [2000], Kreditrisikosteuerung, S.7 f.

Zweiter Teil

94

mentes herangezogen.1 Jedes Segment wird dabei durch eine bestimmte Ausprägung derKriterien definiert. Je Segment ergibt sich der erwartete Verlust als Quotient aus den inder Vergangenheit angefallenen Ist-Risikokosten und dem Kreditvolumen und anschlie-ßender Normalisierung im Sinne einer Durchschnittsrechnung. Die hierdurch gewonne-nen normalisierten Ist-Risikokosten je Segment werden in die Zukunft extrapoliert undzur einzelgeschäftsbezogenen Kreditpreisfindung herangezogen.

Das grundlegende Problem der klassischen Verfahren zur Ermittlung des „expectedloss“ besteht darin, dass es sich beim Ergebnis um bankindividuelle Durchschnittsprä-mien vergangener Rechnungslegungsperioden handelt. Daraus resultieren zwei Effekte:Erstens wird für dasselbe Kreditengagement in verschiedenen Kreditinstituten einePrämie unterschiedlicher Höhe ermittelt, und zweitens wird die Prämienhöhe maßgeb-lich durch die Qualität des Geschäftes der Vergangenheit beeinflusst.2

Weitere Methoden der Prämienermittlung beruhen auf einer Trennung der drei prämien-determinierenden Parameter. Dabei wird die kreditnehmerspezifische erwartete Ausfall-rate aus einem Verfahren zur Erfassung des Risikostatus abgeleitet. Dieses Verfahrenkann auf den Methoden der klassischen Kreditwürdigkeitsanalyse aufbauen, mit denenin der Regel mittels heuristischer Scoring-Verfahren auf Basis qualitativer und quantita-tiver Daten ein Bonitätsurteil gebildet wird, welches die Grundlage der Bestimmung derAusfallwahrscheinlichkeit ist. Ebenso können Expertensysteme zum Einsatz kommen.3

Die Einstufung in eine Ratingklasse und die nachfolgende Ableitung von Ausfallwahr-scheinlichkeiten kann alternativ durch statistisch fundierte Insolvenzprognosen undKreditscorings erfolgen. Grundlage dieser Verfahren ist die Identifikation risikorele-vanter Kennzahlen, die insbesondere aus Jahresabschlüssen der Unternehmen stammenund ex ante eine Trennung in solvente und insolvente Unternehmen ermöglichen. Es istmöglich, aus den jeweils ausgewiesenen Score-Werten auf eine Ausfallwahrscheinlich-keit zurückzuschließen. Die Kreditnehmer werden unter Anwendung der MultivariatenDiskriminanzanalyse (MDA) oder Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) in Solvenz-klassen eingruppiert.4

Bei einem weiteren Ansatz wird eine sogenannte Krisenwahrscheinlichkeit unter Be-rücksichtigung des ökonomischen Verschuldungsgrades sowie der Volatilität des

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S. 360 ff.2 Für eine ausführliche Beurteilung der einzelnen Ansätze vgl. Kirmße, Stefan, [1996], Bepreisung,

S.61-66.3 Vgl. Betsch, O./Brümmer, E./Hartmann, E.; Wittberg, V., [1997], Kreditwürdigkeitsanalyse.4 Zu diesen Verfahren vgl. Baetge, Jörg [1997], Kreditrisiken; Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteue-

rung, S.342-351.


95

Marktwertes der Aktiva ermittelt. Die Krisenwahrscheinlichkeit gibt an, mit welcherWahrscheinlichkeit der Marktwert der Aktiva den Marktwert der Passiva eines Unter-nehmens unterschreitet, und das Unternehmen damit insolvent wird. Dieser Ansatz ent-spricht der Ableitung von EDF’s aus dem Optionspreisansatz, über den auch direkt eineErmittlung des erwarteten Verlustes möglich ist.1

Auch die veröffentlichten Bonitätsurteile externer Ratingagenturen sowie die zu der je-weiligen Ratingkategorie gehörenden historischen Ausfallraten können als Parameterzur Prämienermittlung herangezogen werden. Darüber hinaus kann die Risikoprämiez.T. auch direkt am Markt als Differenz zwischen dem Kurs des vom Unternehmenemittierten Papiers und dem Kurs bonitätsfreier Wertpapiere als Credit Spread identifi-ziert werden. Allerdings stehen sowohl das externe Rating als auch der Credit Spreadbisher nur für wenige Kreditnehmer zur Verfügung. So kann in der Praxis nur in Einzel-fällen, insbesondere im Großkundengeschäft, auf diese Größen zurückgegriffen werden.Die Güte des Credit Spreads als Parameter der Prämienermittlung schränkt allerdingsein, dass weitere Einflussfaktoren, z.B. Marktliquidität, existieren, so dass Unternehmenmit gleicher Bonität Credit Spread-Differenzen allein aufgrund dieser Einflussfaktorenaufweisen können.2

Eine weitere direkte Möglichkeit der Ableitung einer Ausfallrisikoprämie besteht in derInterpretation von Eigen- und Fremdkapitalpositionen als „contingent claims“, derenBewertung mittels eines Optionspreisansatzes erfolgen kann.3 Die Risikoprämie ergibtsich bei diesem Ansatz direkt als Preis einer (aus Kreditgebersicht verkauften) Ver-kaufsoption auf das kreditnehmende Unternehmen mit einem Basispreis in Höhe desKreditrückzahlungsbetrages.4 Aus diesem Ansatz kann auch auf die modellimmanenteneinzelnen Parameter (Ausfallwahrscheinlichkeit und Verlustquote) zurückgeschlossenwerden.5

3) Methoden zur Bestimmung von einzelgeschäftsbezogenen Risikoübernahme-prämien

Die potenziellen Verluste, die ein Finanzinstitut durch die Gewährung eines Krediteserleiden kann, muss das Institut mit einem Risikoaufschlag (Prämie) bepreisen. Diezentrale Problemstellung bezieht sich darauf, wie hoch diese Prämie anzusetzen ist.6

1 Vgl. Kirmße, Stefan, [1997], Bepreisung, S. 76-80 sowie die dort angegebene Literatur.2 Vgl. Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S. 286.3 Vgl. Varnholt, Burkhard, [1997], Kreditrisikomanagement, S.25.4 Vgl. Kirmße, Stefan [1997], Bepreisung, S.76-86 sowie die dort angegebene Literatur.5 Vgl. Rolfes, Bernd; Bröker, Frank, [1999], Rückzahlungsquoten, S. 176-179; Kirmße, Stefan [1997],

Bepreisung, S. 103-106 sowie die dort angegebene Literatur.6 Vgl. dazu Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S.333 ff.

Zweiter Teil

96

Im Bankgeschäft werden Ausfallprämien bzw. Standard-Risikokosten für den erwarte-ten Ausfall bepreist. Zusätzlich sind Risikoübernahmeprämien für den unerwartetenVerlust in der Preisgestaltung zu berücksichtigen. Es müssen zusätzlich zu den Ausfall-prämien und Risikoübernahmeprämien noch Kosten für Abschluss, Administration,Verwertung etc. als direkte Betriebskosten bzw. als Gemeinkostenbeiträge in die Kal-kulation einbezogen werden (vgl. Abb. 29) .

Direkte Be-triebskosten

Ausfall-prämie

Gemeinkosten(Overhead etc.)

Ziel-kondition

Risikoüber-nahmeprämie

Opportunitäts-zinsbzw.

Markt-(einstands)

zins

Kompensation fürden erwarteten Verlust

Performancebeitragdes Kredites zum

unerwarteten Verlustdes Gesamtportfolios

Häufig auch:Interpretation

als Eigen-kapitalkosten


Ausfall-prämie


Ziel-kondition


Ausfall-prämie


Ziel-kondition

Risikoüber-nahmeprämie

Opportunitäts-zinsbzw.

Markt-(einstands)

zins

Kompensation fürden erwarteten Verlust

Performancebeitragdes Kredites zum

unerwarteten Verlustdes Gesamtportfolios

Häufig auch:Interpretation

als Eigen-kapitalkosten

Abb. 29: Komponenten der Zielkondition im Kreditgeschäft1

Mit Ausnahme des einzelgeschäftsbezogenen Optionspreisansatzes und der Deduktionder Prämie aus Credit Spreads bilden Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Verluste ineinem Kreditportfolio die Basis von Prämienkalkulationsverfahren. Dabei wird zunächstnicht differenziert, ob das Portfolio aus zahlreichen Kontrakten oder nur aus einer Policebzw. einem Kredit besteht.

Auf dieser Grundlage werden in Theorie und Praxis verschiedene Prämienkalkulati-onsprinzipien diskutiert und eingesetzt. Zu beachten ist, dass viele Prinzipien nicht ge-nerell den Kriterien für beliebige Verteilungsfunktionen genügen. Allerdings erfüllendiese die Kriterien für bestimmte Untermengen oder gewisse lokale Bereiche der Ver-teilungsfunktionen. Die nachfolgende Tabelle gibt eine Übersicht über diese Verfahren(vgl. Abb. 30).

1 In Anlehnung an Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.40.


97

Nr. Prinzip Kurzcharakteristik1 Prinzip des maximalen

SchadensMaximalprinzip

2 Nettoprämienprinzip Die Prämie entspricht dem erwarteten Verlust3 Erwartungswertprinzip Prozentualer Aufschlag auf den erwarteten Verlust4 Varianzprinzip Höhere Varianz der Verteilung führt zu höheren

Prämien5 Standardabweichungsprinzip Höhere Prämien bei großer Standardabweichung6 Quantilsprinzip Prämie zu einem Verlust bzw. Schaden, der mit

einer Wahrscheinlichkeit � nicht überschrittenwird

7 Prinzip des marginalen Bei-trags zum Verlustquantil desGesamtportfolios

Prämie für ein Teilelement S1 des Gesamtportfo-lios S mit dem Volumen ES1

8 Prinzip des marginalen Bei-trags zur Standardabwei-chung des Gesamtportfolios

Prämie für ein Teilelement S1 des Gesamtportfo-lios S mit dem Volumen ES1

Abb. 30: Kalkulationsprinzipien für Risikoprämien

Das Prinzip des maximalen Schadens und das Nettoprämienprinzip stellen Grenzfälleder Prämienkalkulationsprinzipien dar. Ersteres wird am Markt faktisch nicht durchzu-setzen sein. Das Nettoprinzip bietet keine Prämie für die Risikoübernahme an. Das Er-wartungswertprinzip ist ein einfaches und praxisnahes Verfahren, das jedoch Risikoin-tensitäten außer Betracht lässt. Das Varianzprinzip, das Standardabweichungsprinzipund das Quantilsprinzip beziehen jeweils Risikomaße in die Bepreisung ein. Schließlichfokussieren die zwei Prinzipien zu den marginalen Risikobeiträgen auf Grenzbeiträgeeines Kredites zum Risiko des Gesamtportfolios. Bei der Anwendung der portfolioori-entierten Kalkulationsprinzipien für die Bepreisung und die Ergebniskalkulation ist zubeachten, das hier eine Mischprämie für den erwarteten Verlust und den unerwartetenVerlust ermittelt wird.

In der Literatur wird gezeigt, dass kein optimales Verfahren existiert.1 Aus betriebswirt-schaftlicher Sicht werden allerdings die Prinzipien des marginalen Beitrags zum Ver-lustquantil bzw. zur Standardabweichung der Gesamtportfolios besonders hervorgeho-ben. Beide beziehen sich ausdrücklich nur auf die Prämien für einzelne Kredite in einemPortfoliokontext und nicht auf die Prämien für das Gesamtportfolio. Da das für einenKredit notwendige Risikokapital idealtypischerweise auf Basis von marginalen Risiko-

1 Vgl. Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S.338 ff.

Zweiter Teil

98

beiträgen festgelegt wird, können sie auch als Bepreisungsverfahren interpretiert wer-den, die eine Verzinsung auf das ökonomische Eigenkapital (RoC) fordern.1

Beide Verfahren induzieren erhöhte Prämien für Kredite mit geringem Diversifikati-onserfolg und geben damit Steuerungsimpulse zur Vermeidung hoher Portfoliorisiken.Daraus resultieren institutsabhängige Risikoübernahmeprämien und Kreditbepreisun-gen, da die erforderliche Unterlegung mit ökonomischem Eigenkapital erheblich von dertatsächlichen Diversifikation des Gesamtportfolios abhängen wird. Großkredite könnenin beiden Verfahren daher auch zu einer vergleichsweise hohen Risikoübernahmeprämie(Large Loss Premium) führen.

Ein zentrales Problem beider Verfahren bleibt jedoch, dass die Reihenfolge, in der Kre-dite einem Portfolio hinzugefügt werden, die Höhe des zugewiesenen ökonomischenKapitals und somit auch die Prämienfestlegung beeinflussen. So kann für Kredite K1und K2 die zeitliche Abfolge:

� K1 und K2 zeitgleich

� erst K1 dann K2 und

� erst K2 dann K1

unterschiedliche Einzelprämien ergeben. Falls signifikant unterschiedliche Prämien re-sultieren, kann dies auch die Annahme des Kreditvertrages durch den Antragsteller be-einflussen. Im Extremfall sind die von der Bank kalkulierten Konditionen für den Kre-ditnehmer nur dann akzeptabel, wenn vor ihm oder mit ihm ein anderer Schuldner einenKreditvertrag unterschreibt.

B. Risikomessung und -steuerung zentraler Risikoportfolios

I. Modelle zur Steuerung von Marktpreis- und Zinsänderungsrisi-ken

1) Marktpreisrisikomodelle

Die Marktpreisrisikomessung hat seit der Veröffentlichung von JP Morgans Risk Me-tricsTM einen methodisch akzeptierten Standard gefunden.2 Seitdem sind die Grundlagenund Anwendungsbereiche der Value-at-Risk-Verfahren in der Literatur intensiv disku-

1 Vgl. Federal Reserve System Task Force on Internal Credit Risk Models, [1997], Credit Risk, S.9-11;Institute of International Finance, [1998], Recommendations, S.16.

2 Vgl. JPMorgan, [1995], RiskMetrics.


99

tiert worden.1 Vor diesem Hintergrund werden für die Zwecke dieser Arbeit die Verfah-ren und deren Anwendung systematisiert, skizziert und kritisch gewürdigt.

Zunächst können vorhandene Verfahren nach der Komplexität und Frequenz der statisti-schen Marktdatenanalyse unterschieden werden.2 Im einfachsten Fall werden imZeitablauf konstante Parameteränderungen unterstellt, welche im Rahmen von soge-nannten Benchmarkszenarien Anwendung finden. Die Parameteränderungen könnenentweder auf Basis einer statistischen Analyse oder anhand von subjektiv als „normal“,„problematisch“ oder „sehr ungünstig“ eingeschätzten Entwicklungen ermittelt werden.3

Im Ergebnis wird stets eine lineare Beziehung zwischen den Parametern und den resul-tierenden Marktwerten unterstellt.

Dagegen wird bei sogenannten Marktszenarien die Wahrscheinlichkeitsverteilung derkünftigen Marktwertänderungen i.d.R. auf Basis historischer, über einen bestimmtenBeobachtungszeitraum erfassten Häufigkeitsverteilungen geschätzt. Marktszenarienkönnen nach dem Komplexitätsgrad weiter systematisiert und nach Approximationsver-fahren und Simulationsverfahren unterschieden werden. Bei dem Approximationsver-fahren wird anhand der Verteilungseigenschaften der Risikofaktoren unmittelbar auf dieVerteilungseigenschaften der Portfoliomarktwerte geschlossen. Dabei wird analog zuden Benchmarkverfahren stets ein linearer Zusammenhang zwischen den Faktoren undden Marktwerten angenommen. Diese Annahme kommt in der Bestimmung von Sensi-tivitätsparametern zum Ausdruck.4 Dagegen wird bei den Simulationsmethoden in ei-nem ersten Schritt die Entwicklung der Risikofaktoren nachgebildet. Im zweiten Schrittwird auf Basis der Simulationsergebnisse eine Neubewertung der betrachteten Instru-mente mit Hilfe eines Bewertungsmodells durchgeführt und die Wertänderung durchVergleich der simulierten Werte mit dem Ausgangswert ermittelt.

Die nachfolgende Abb. 31 zeigt die Systematik der VaR-Verfahren zur Marktpreisrisi-komessung im Überblick.

1 Vgl. dazu stellvertretend Jorion P., [1997], Value at Risk; Dowd, K., [1998], Value at Risk; Wittrock,Carsten; Jansen, Sven, [1996], Gesamtbankrisikosteuerung.

2 Vgl. Groß, Hermann; Knippschild, Martin, [1997], Risikocontrolling, S.85.3 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.104.4 Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.84.

Zweiter Teil

100

Bench-mark-

verfahren

VAR-Verfahren

Approximationsverfahren

Annahme linearer Beziehungen zwischen Risikofaktoren und

Portfoliopositionen

Simulationsverfahren

Indikator-modelle

Varianz-Kovarianz-

Modelle

HistorischeSimulation

„StressTesting“

Monte-Carlo-

Simulation

Marktszenarien

Gesamtmodelle

Erfassung linearer und nicht-linearer Beziehungen zwischen

Risikofaktoren und Portfoliopositionen

Abb. 31: Verfahren zur VaR-Messung des Marktpreisrisikos

Nachfolgend werden die Marktszenariomodelle vorgestellt.

(a) IndikatormodelleFür Indikatormodelle ist charakteristisch, dass ein oder mehrere Faktoren als Risikoin-dikator(en) je Position identifiziert werden. Wie stark eine Position von einem Risiko-faktor abhängt, wird durch die sogenannte Sensitivität ausgedrückt. Die Sensitivität be-schreibt, um welchen Geldwert sich die Position verändert, wenn sich der Risikofaktorum eine Einheit erhöht. Das Verlustpotenzial berechnet sich dann wie folgt:1

rpSMWVaR �� ** (Gl. 21)

mit MW : Marktwert der Position

S : Sensitivität des Marktwerts der Position

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.110.


101

rp� : Ausmaß der Veränderung des Risikofaktors

Bei der Auswahl von Faktoren im Zinsbereich besteht grundsätzlich das Problem, dassZinssätze für jede mögliche Cash Flow-Laufzeit als Risikofaktoren gelten. Die Limitie-rung der Anzahl gelingt durch die Wahl standardisierter Laufzeiten. Diesen Zinssatz-laufzeiten werden die entsprechenden Cash Flows der zinstragenden Finanzinstrumentezugeordnet.1 Die Sensitivität der Marktwerte in bezug auf das Zinsänderungsrisiko wirdmit Hilfe der Kennzahlen Modified Duration2 und Price Value of the Basis Point3 ge-messen. Allerdings werden dadurch vereinfachend lineare Ad-hoc-Verschiebungen derZinsstrukturkurve approximiert. Deswegen verliert das Verfahren mit zunehmenderVolatilität der Zinsstrukturschwankungen an Genauigkeit, da die tatsächliche Preis-funktion konvex verläuft. So liegt der Vorteil des Einsatzes von Zinssensitivitäten in er-ster Linie in der Einfachheit, Transparenz und Übersichtlichkeit.

Zur Messung des Aktienkursrisikos eignet sich als Indikatormodell das Marktmodellnach Sharpe (Ein-Faktor-Modell).4 Dabei wird die potenzielle Wertänderung des Port-folios über die Schwankung eines Aktienindex (Bsp. DAX) wiedergegeben. Mit derVolatilität des Marktindex wird jedoch nur das allgemeine Marktrisiko abgebildet. ZurBewertung des Risikos einzelner Aktien wird der sogenannte Beta-Faktor der jeweiligenAktie benötigt. Der Beta-Faktor kennzeichnet die Kursbewegung einer Aktie in Relationzum Index. Über die multiplikative Verknüpfung von Beta-Faktor und Indexvolatilitätkann das Risiko der Position geschätzt werden.5 Voraussetzung für den Einsatz des In-dikatormodells ist eine hohe Korrelation zwischen Index- und Aktienkursschwankungund eine hohe zeitliche Stabilität.6 Problematisch ist die Anwendung des Indikatormo-dells in Aktienportfolios, die verschiedene Gattungen der Aktien eines Unternehmens,z.B. Stammaktien und Vorzugsaktien, beinhalten. Wird nicht jede Aktiengattung mit ei-genem Beta geführt, wird eine divergierende Preisentwicklung dieser Aktien nicht alsRisiko erfasst.

(b) Varianz-Kovarianz-ModellDas Varianz-Kovarianz-Modell kalkuliert potenzielle Marktwertschwankungen mit Hil-fe der statistischen Risikomaße der Varianz und Kovarianz. Diesem Modell liegt als

1 Dieser Vorgang wird als Mapping bezeichnet.2 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.111.3 Vgl. Groß, Hermann; Knippschild, Martin, [1997], Risikocontrolling, S.87 f.4 Vgl. Sharpe, William, F., [1964], Capital Asset Prices.5 Vgl. Groß, Hermann; Knippschild, Martin, [1997], Risikocontrolling, S.86.6 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.110.

Zweiter Teil

102

Annahme zugrunde, dass die Marktrisikofaktoren, die den Wert des Portfolios bestim-men, multivariat normalverteilt sind.1 Der VaR ermittelt sich durch:2

�� WwwzVaR t (Gl. 22)

mit

z : Skalierungsfaktor (1,65 für das 95%-Konfidenzintervall und 2,33 für das 99%-Konfidenzintervall)

w : Zeilenvektor der Portfoliogewichte

� : Varianz-Kovarianz-Matrix

W : aktueller Portfoliowert

Zur Kalkulation des VaR ist die Schätzung der Varianz/ Kovarianz-Matrix notwendig.Die Ermittlung dieser Matrix erfordert die statistische Ermittlung der Varianzen undKovarianzen auf Basis der historischen Marktparameter oder –preise. Zur Schätzung derVarianz-Kovarianz-Matrix können unterschiedliche Schätzverfahren eingesetzt werden.Eine mögliche Variante ist die Schätzung auf Basis der historischen Zeitreihen täglicherReturns mittels gleichgewichteter Durchschnitte.3

Finanzinstrumente, deren Preise nicht linear an die Änderung der Risikofaktoren ge-knüpft sind, werden mit dem sensitivitätsgewichteten Kontraktvolumen in die Berech-nung eingestellt. Für Optionen4 ist das zum Beispiel das Produkt aus dem Optionsdeltaund dem Nominalvolumen des zugrundeliegenden Basiswerts.5

Die tatsächlich zu beobachtende statistische Verteilung der Preis- bzw. Renditeänderun-gen einzelner Marktsegmente stimmt allerdings selten mit der Normalverteilungsann-

1 Damit gilt, dass für jedes „lineare“ Portfolio die Portfoliowertänderungen ebenfalls wieder normal-verteilt sind. Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation. S. 89

2 Vgl. de Raaji, Gabriela, Raunig, Burkhard, [1998], Value at Risk, S.85.3 Vgl. dazu de Raaji, Gabriela; Raunig, Burkhard, [1998], Value at Risk, S.85.4 Zur grundlegenden Definition und Wertbestimmung von Optionen vgl. Hull, John, [1997], Options.5 Mit nicht-linearen Approximationsansätzen (sogenannnte „Greeks-Variante“) können im Rahmen des

Varianz-Kovarianz-Modells auch Risiken höherer Ordnung kalkuliert werden. Vgl. dazu Jovic, Dejan,[1999], Eigenkapitalallokation, S.92 f.


103

nahme überein. So wurden folgende Eigenschaften von Logrenditen finanzieller Anla-gen ermittelt: 1

� Renditeverteilungen weisen an den Enden eine höhere Dichte auf als die Nor-malverteilung („Fat Tails“).

� Der Gipfel der Verteilung ist markanter als bei der Normalverteilung.

� Die Verteilungen sind linksschief.

� Die Renditen weisen eine schwache Autokorrelation auf.

Die linksschiefe Verteilung der Logrenditen und die „Fat Tails“ führen tendenziell dazu,dass die Varianz-Kovarianz-Methode mit einem zunehmenden Konfidenzniveau denValue-at-Risk ungenauer schätzt.2 Mithin besteht die Gefahr, dass größeren Verlusteneine kleinere Wahrscheinlichkeit zugeordnet wird, als dies empirisch beobachtet werdenkann. Damit besteht bei diesem Ansatz die Gefahr, dass Ausreißer unterschätzt unddemnach zu kleine VaR-Zahlen berechnet werden.3 Aufgrund dieser Tatsache wird vor-geschlagen, die Varianz-Kovarianz-Methode stets durch Stress-Tests4 oder Szenario-Analysen zu ergänzen.5 Eine alternative Lösungsmöglichkeit ist der Einsatz sogenannterMisch-Normalverteilungen.6

(c) Simulationsverfahren(1) Historische SimulationWesensbestimmendes Merkmal der historischen Simulation ist die unmittelbare Ver-wendung einer historischen Datenbasis.7 Mit der Simulation auf Basis vergangenerMarktparameteränderungen wird auf die Annahme der Normalverteilung verzichtet. FürPositionen mit linearen Preisermittlungsfunktionen reicht die Hypothese aus, dass dieRenditen bzw. Marktwertänderungen unabhängig und identisch verteilt sind.8 Für opti-

1 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.30 und die dort angegebene Literatur.2 Zur Lösung schlagen neuere Ansätze alternative Verteilungsannahmen vor. Vgl. JP Morgan, [1996],

Risk MetricsTM, , S.7 ff; Hull, John; White, A. [1998], Market Variables.3 Davon zu unterscheiden sind sogenannte „Event Risks“, also die Gefahr von außergewöhnlichen und

extremen Ereignissen. Solche Ereignisse treten zu selten auf, als dass diese in einer auf historischenDaten basierenden Wahrscheinlichkeitsverteilung angemessen wiedergegeben werden können. Vgl.Wittrock, Carsten; Jansen, Sven, [1996], Gesamtbankrisikosteuerung, S.916.

4 Vgl. Teil 2 A.B.I.1)(c)(3).5 Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.94.6 Vgl. de Raaji, Gabriela, Raunig, Burkhard, [1998], Value at Risk, S.85.7 Vgl. z.B. Eller, Roland; Deutsch, H.-P., [1998], Risikomanagement, S.234 f.8 Vgl. Quinn, D.J.; [1995], VaR, S.97 – 113.

Zweiter Teil

104

onsspezifische Positionen müssen i.d.R. weiterhin spezifische Verteilungsannahmengetroffen werden.1

Zur Ermittlung der Basisverteilung der potenziellen Wertänderungen werden die derunterstellten Halteperiode entsprechenden relativen Änderungen der Risikofaktoren übereine bestimmte Beobachtungszeit der Vergangenheit ermittelt. So werden für eine eintä-gige Halteperiode jeweils eintägige Renditeänderungen des Referenzzeitraumes berech-net. Die aktuellen preisbildenden Faktoren werden mit den relativen Änderungen modi-fiziert und neue Marktszenarien simuliert.2 Das aktuelle Portfolio wird neu bewertet undje Szenario eine Wertänderung zum aktuellen Preis ermittelt. Aus der Gesamtheit derSimulationsergebnisse ergibt sich die empirische Verteilung der künftigen Gewinne undVerluste, indem die Simulationsergebnisse der Höhe nach geordnet werden. Dabei kanndie Bestimmung des Value-at-Risk durch drei verschiedene Teilverfahren erfolgen.3

Beim ersten Teilverfahren wird der Value-at-Risk direkt als Quantil der empirischenVerteilung bestimmt, welches auch als „Simulierte Verteilung“ bezeichnet wird. Bei100 simulierten Wertänderungen charakterisiert beispielsweise der zweithöchste Verlustdas 99%-Quantil. Treten längerfristige einseitige Trends in den historischen Marktprei-sänderungen auf, versagt diese Alternative jedoch. Sind z.B. nur positive Marktpreisän-derungen beobachtbar, werden für ein Portfolio mit Long-Positionen ausschließlichGewinne simuliert. Verluste werden in diesem Fall nicht prognostiziert. Eine zweiteAlternative berechnet für jedes simulierte Marktszenario ein weiteres Marktszenario mitumgekehrten Vorzeichen. Diese Variante führt zu einer symmetrischen Verteilung umden Erwartungswert Null und vermeidet damit den Ausweis eines „Null“-Risikos inlängerfristigen Trendphasen. Diese Verteilung wird als „Symmetrische Verteilung“ be-zeichnet. Im obigen Beispiel ergeben sich dann 200 simulierte Wertänderungen. Derdritthöchste Verlust bestimmt in diesem Fall das 99%-Quantil. In der dritten Variantewird die „Symmetrische Verteilung“ mit einer Parametrisierung kombiniert. DieMarktszenarien werden als Stichprobe aus einer in ihrer Grundgesamtheit normalver-teilten Zufallsgröße betrachtet. Die aus der Stichprobe geschätzte Standardabweichungwird mit dem gewünschten Konfidenzniveau multipliziert und ergibt damit den Value-at-Risk.

(2) Monte-Carlo-Simulation

1 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.34.2 Dabei werden implizit die Volatilitäten der Risikofaktoren und die Korrelationen zwischen den Risiko-

faktoren berücksichtigt.3 Vgl. Brandt, Christoph; Klein, Stefan P.; [1997], Orientierungshilfen, S.2 f.


105

Die Monte-Carlo-Simulation ist dadurch gekennzeichnet, dass vorab ein stochastischerProzess1 für finanzielle Variablen und Modellparameter bestimmt wird. Die notwendi-gen Marktparameter können dabei aus historischen Daten oder aus einem Optionsmo-dell abgeleitet werden.2 In den folgenden Berechnungsschritten wird eine Veränderungaller Risikofaktoren angenommen. Bei dieser Simulation ist die Verteilungsannahmegrundsätzlich beliebig, häufig wird aber mit der Normalverteilungshypothese gearbei-tet.3 Nach jedem Simulationsschritt erfolgt eine Neubewertung des ganzen Portfoliosund die Ermittlung der dazugehörigen Portfolio-Wertveränderung. Der Value-at-Riskergibt sich dann analog zur historischen Simulation aus dem Quantil der Verteilung dersimulierten Wertänderungen.

(3) Stress-TestingSowohl bei den parametrischen Messmodellen als auch bei den Simulationsverfahrenbesteht die Gefahr, dass Situationen, die außergewöhnliche Marktumstände und dazu-gehörige Marktparameterkonstellationen repräsentieren, nicht erfasst werden. So könnenexistenzgefährdende Parameterkonstellationen, die nicht in der Beobachtungshistorieliegen, unbeabsichtigt außer acht bleiben. Mit dem sogenannten Stress-Testing werdendiese Situationen erfasst.

Stresstests simulieren die Auswirkungen verschiedenster Parameterkonstellationen. Jenach unterstelltem Szenario kann die Durchführung z.B. mit Hilfe von Simulationsma-trizen erfolgen, bei denen verschiedene Parameter wie die Volatilität und die Zinskurvein bestimmten Abständen verändert werden. Dabei ist entscheidend, dass nicht nur pa-rallele Extrembewegungen der Marktparameter, häufig „Worst-Case“-Szenarien ge-nannt, simuliert werden. Insbesondere in Derivateportfolios mit nicht-linearen Wertver-änderungscharakteristika können die größten Verlustpotenziale aus nicht-linearen Sze-nariobewegungen resultieren, die auf diese Art aufgedeckt werden können.4 Die folgen-de Abb. 32 fasst mögliche Szenarien zusammen.

1 Für wertdeterminierende Risikofaktoren wird ein zufallsbezogener Prozess gewählt, indem die Volati-litäten und Korrelationen dieser Faktoren verwendet werden. Darauf aufbauend werden Szenarien si-muliert, welche im Rahmen der durch die Varianz-Kovarianz-Matrix vorgegebenen Wahrscheinlich-keitsverteilungen eintreten könnten. Vgl. z.B. Beckström, R.A.; Campbell, A.R., [1995], VAR, S.56.

2 Vgl. Jovic, Dejan;[1999], Eigenkapitalallokation, S.101 und die dort angegebene Literatur.3 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.36.4 Die komplementäre Bedeutung von Stress-Tests zu den anderen Marktpreisrisikomodellen wird auch

dadurch dokumentiert, dass deren Durchführung zu den qualitativen Anforderungen bei der Zulassungbankinterner Marktpreisrisikomodelle zur Ermittlung der Eigenmittelunterlegung zählt. Vgl. DeutscheBundesbank, [1998], Risikosteuerungsmodelle, S.73.

Zweiter Teil

106

Szenariokategorien Beispielszenarien

Veränderung einzelner Risiko-faktoren

� Veränderung der Volatilitäten: +/- 20%

� Veränderung der Marktparameter: +/- 10%

� Drehung der Zinskurve: +/- 25 bp

� Parallelverschiebung der Zinskurve: +- 100 bp

Kombinierte Variation ver-schiedener Risikofaktoren(Worst-Case-Szenarien)

� Gleichzeitige, beliebige Entwicklung von Risiko-faktoren, z.B. Volatiltitäten und Zinskurve

� Simulation von Dominoeffekten (Kettenreaktio-nen)

� Schockartige Veränderung der Marktliquidität

Veränderung der Korrelationenvon Risikofaktoren

� Beliebige Konstellationen der Korrelationen zwi-schen Risikofaktoren

Simulation hypothetischer oderhistorischer Schockereignisse

� Börsencrash von 1987

� Russlandkrise von1998

� Misserfolg der euro-päischen Währungs-union

Abb. 32: Beispiele für Stressszenarien1

2) Problembezogene Berücksichtigung statistischer Parameter in VaR-Verfahren

(a) HaltedauerDie Wahl der Haltedauer entspricht dem Zeitraum der (risikolosen) Liquidierbarkeit ei-ner Position. Zunächst ist zwischen Positionen des Handelsbuchs und des Bankbuchs zuunterscheiden. Während Positionen des Handelsbuchs zum Erzielen von Kursgewinnenkurzfristig gehalten werden, dienen Positionen des Bankbuchs der Finanzanlage und derSicherung der Liquidität. Damit stellt sich zunächst die Frage nach der Wahl spezifi-scher Haltedauern für die Risikosteuerung von Einzelportfolios.

In welchem Zeitraum eine Position risikolos liquidiert werden kann, hängt vom Anlage-horizont, Finanzinstrument, Marktsegment und Größe der Position ab. Aber auch beikurzem Anlagehorizont muss unterschieden werden, ob im Portfolio eine Währungspo-sition handelsüblicher Größe oder eine wenig liquide Anleihe außerordentlicher Größeverkauft werden soll. Positionen des Handelsbuchs sind häufig gar nicht marktfähig. Ein

1 In Anlehnung an Jovic, Dejan; [1999], Eigenkapitalallokation, S.98.


107

weiteres Problem stellt die empirische Beobachtung dar, dass die Länge der Liquidiati-onsperiode in normalen Märkten für Krisenzeiten irrelevant ist. Während ein Verkauf innormalen Marktphasen kurzfristig möglich ist, kann die Zeitspanne zum Verkauf großerPositionen in Krisenzeiten erheblich länger sein. Aber gerade in einer Krisensituationwird eine Bank Positionen regelmäßig liquidieren wollen.

Werden portfoliospezifische Haltedauern gewählt, stellt sich die Frage, wie gemesseneRisiken skaliert werden können, so dass eine konsistente Aggregation möglich ist. Unterder Annahme der Normalverteilung wäre die Haltedauer beliebig skalierbar.1 Allerdingszeigen Untersuchungen, dass eine Normalverteilung der Renditen selbst in liquidenZins- und Aktienmärkten nur approximativ vorliegt. Die Skalierbarkeit der Haltedauerist auch vor dem Hintergrund nichtlinearer Auszahlungsprofile vieler Finanzinstrumenteproblematisch. Während bei Aktien oder Fremdwährungskassapositionen eine 1%-Änderung des Aktienkurses bzw. des Währungskurses zu einer 1-%-Wertänderung derjeweiligen Position führt, gilt die Linearität der Wertänderung weder bei festverzinsli-chen Instrumenten noch bei Instrumenten mit Optionscharakteristika. Besonders bei er-heblichen Marktänderungen –das betrifft die äußeren Bereiche der Renditeverteilungund somit exakt den vom Value at Risk abzuschätzenden Risikowert- besteht bei Port-folios mit einem erheblichen Anteil an Finanzinstrumenten mit nichtlinearem Auszah-lungsprofil die Gefahr der Unterschätzung des wahren Risikos. Das trifft z.B. zu fürBond-Portfolios mit starker Konvexität und Optionsportfolios.

Als pragmatische Vorgehensweise bietet sich an, auf Portfolioebene mit portfoliospezi-fischen Haltedauern zu arbeiten. Müssen Top-Down-Entscheidungen z.B. zum Zweckder bereichsübergreifenden Kapitalallokation auf Basis aggregierter Risiken vorgenom-men werden, ist die Skalierung der Haltedauer auf einheitlicher Basis conditio sine quanon. Dabei muss man sich der Mängel der statistischen Annahmen und der ggf. resultie-renden geringen Aussagekraft der auf eine einheitliche Haltedauer normierten Risikozif-fer bewusst bleiben.

(b) KorrelationDie Berücksichtigung von Korrelationen hat zum Ziel, Wechselverbundeffekte sowohlzwischen Instrumenten einer Risikokategorie als auch zwischen verschiedenen Risiko-kategorien einzukalkulieren. Die Verwendung von Korrelationen ist insoweit problema-tisch, als dass eine Stabilität dieser Verbundeffekte über die Zeit nicht als gegeben an-genommen werden kann. Gerade in Krisensituationen ist zu beobachten, dass Korrela-tionen keine zeitliche Stabilität aufweisen. In Extremfällen können Korrelationen inmarktlichen Krisenphasen sogar das Vorzeichen wechseln. Trotz dieser Restriktionenerscheint eine Vernachlässigung der Wechselverbundeffekte in der Banksteuerung nicht

1 Schierenbeck, Henner; Lister, Michael; [1998], Ergebnismessung, S.200.

Zweiter Teil

108

vorteilhaft, da das Ausmaß des Risikodiversifikationseffekts erhebliche Größenordnun-gen erreichen kann. Die Nichtberücksichtigung kann falsche Risikokapitalallokations-und Risikolimitentscheidungen auslösen und in der Folge zur Benachteiligung betroffe-ner Geschäftsbereiche im Wettbewerb führen.

Deswegen werden im Folgenden die in Literatur und Praxis diskutierten Varianten zurBerücksichtigung des Diversifikationseffekts charakterisiert. Konzeptionelle Vor- undNachteile werden gegeneinander abgewogen und mögliche Einsatzbereiche vorgeschla-gen.

Bei der Value-at-Risk-Messung existieren drei verschiedene Varianten zur Berücksich-tigung von Korrelationsbeziehungen:

� Keine Berücksichtigung (Undiversifiziertes Value-at-Risk)

� Vollständige Berücksichtigung (Diversifiziertes Value-at-Risk)

� Berücksichtigung marginaler Effekte bei Hinzufügen von Einzelgeschäften(Marginales Value-at-Risk)

Keine Berücksichtigung: Das undiversifizierte Value-at-Risk entspricht derSumme der Einzelrisiken eines Portfolios zum Gesamtrisiko. Dabei wird unter-stellt, dass sämtliche Risikofaktoren sich gleichzeitig zu Ungunsten des Kredit-instituts auswirken. Dabei kann die Summe der Einzelrisiken das Gesamtrisikoje nach Aggregationslevel jedoch deutlich übersteigen. Für Allokationsentschei-dungen ist der undiversifizierte Value-at-Risk nicht geeignet, da die Möglichkeitbesteht, dass in diesem Fall weit mehr Risikokapital bereitgestellt wird als tat-sächlich notwendig ist und somit das verfügbare Risikokapital nicht effizient ge-nutzt wird.

Vollständige Berücksichtigung. Die Berücksichtigung von Korrelationen erlaubteffizientere Allokationsentscheidungen zu fällen. So kann beispielsweise eineinzelnes Portfolio oder einzelner Geschäftsbereich zwar in der Einzelbetrach-tung einen sehr volatilen Ergebnisbeitrag liefern, in der Gesamtbetrachtung al-lerdings zu einer Risikoreduktion führen.

Berücksichtigung marginaler Effekte: Der Risikobeitrag einzelner Geschäftsbe-reiche zum Gesamtbankrisiko ist abhängig von den Verbundeffekten. Bei dervollständigen Berücksichtigung der Korrelationen ist eine direkte Rückvertei-lung auf Einzelportfolios nicht ohne weiteres möglich. Gerade dies ist jedoch imRahmen einer risikoadjustierten Performancemessung wünschenswert. Vor die-sem Hintergrund wird vorgeschlagen, den individuellen Beitrag eines Geschäfts-


109

bereichs über das Konzept des Teil-Value-at-Risk zu berücksichtigen.1 Unterdem Teil-Value at Risk einer Risikoposition wird dabei der Beitrag der einzelnenPosition zum Portfoliorisiko verstanden. Gedanklich bindet ein einzelner Ge-schäftsbereich diejenige Menge an Risikokapital, die er im Vergleich zu einerNichtberücksichtigung an zusätzlichem Kapitalbedarf zum Risikokapital der Ge-samtbank auslöst. Dabei liegt die Bandbreite des Teilrisikos einer Position zwi-schen den Extremfällen „Null-Risikoreduktion“ und „perfect hedge“, also zwi-schen dem negativen und positiven Value at Risk der Position. Im Ergebniskann mit dem marginalen Value at Risk die Entscheidung eines Portfoliohänd-lers im Gesamtbankkontext bewertet werden. Aus zwei Gründen ist das Konzeptdes Teil-Value at Risk problematisch: Erstens ist der Manager in den meistenFällen in seiner Verantwortung auf sein konkretes Portfolio in z.B. einem kon-kreten Marktsegment beschränkt. Zweitens wird das Risiko und, das allokierteLimit und schließlich ggfs. sein Handelserfolg durch Aktionen anderer Portfo-liomanager beeinflusst.

3) Kritische Würdigung der Marktpreisrisikomodelle

In diesem Abschnitt wird eine Gegenüberstellung der charakterisierten Modelle zurMessung der Marktpreisrisiken in zentralen Portfolios anhand konzeptioneller undpraktischer Anforderungen vorgenommen. Die Richtigkeit und Genauigkeit der Model-lergebnisse bilden die konzeptionellen Basisanforderungen. Für den konkreten prakti-schen Einsatz gelten eine Reihe weiterer Faktoren, die auf die Auswahl des Messmo-dells wesentlichen Einfluss haben. Abschließend werden Handlungsempfehlungen ge-geben, unter welchen Umständen und für welche Frage- bzw. Problemstellung einzelneModelle als besonders geeignet beurteilt werden können.

Inwieweit einzelne Verfahren die Realität modellgetreu abbilden, kann zunächst anhandder Genauigkeit festgestellt werden. Mit der Genauigkeit wird das Einhalten der Anzahlder prognostizierten mit den tatsächlich auftretenden Überschreitungen des Value-at-Risk-Wertes bezeichnet.2 Die Genauigkeit der Value-at-Risk-Gesamtmodelle wurde inverschiedenen Arbeiten überprüft. Diese Untersuchungen können danach unterschiedenwerden, ob sie das theoretische Schätzkonzept oder die Ergebnisse der Schätzungenempirisch auf Genauigkeit überprüfen. Gegenstand der ersteren Arbeiten ist die Ziehungvon Schätzwerten aus Stichproben für die unbekannte Grundgesamtheit der Wertver-teilungen. Die Genauigkeit der Schätzwerte kann auf Basis geordneter Statistiken undasymptotisch normalverteilter Quantile ex ante und somit theoretisch genau berechnet

1 Vgl. Rolfes, Bernd; Henn Eric Tobias, [1998], Teil-Value-at-Risk; Arnsfeld, Torsten, [1998], Deduk-tion; Hille, Christian T.; Burmester, Christoph; Otto, Matthias, [2000], Kapitalallokation, S.192.

2 Die Genauigkeit ist zugleich ein maßgebliches Kriterium für die bankaufsichtsrechtliche Anerkennungder internen Modelle zur Risikomessung.

Zweiter Teil

110

werden. Diese Arbeiten kommen zu der Erkenntnis, dass die Genauigkeit der Value-at-Risk-Schätzung mit zunehmendem Konfidenzniveau und kürzerem historischem Be-trachtungszeitraum abnimmt.1 Empirische Studien basieren auf dem Prinzip des Backte-sting und untersuchen, ob die Anzahl der Handelsverluste während einer vorgegebenenHaltedauer tatsächlich kleiner war als die Anzahl der Verluste, die der im Modell vor-gegebenen Wahrscheinlichkeit entsprochen hätte. Die Studien vergleichen Höhe undStabilität der VaR-Kennziffern zwischen den einzelnen Risikoverfahren und unterschei-den sich nach der Anzahl der jeweils einbezogenen Risikokategorien, der Länge desUntersuchungszeitraums und der Anzahl der einbezogenen Portfolios.2 VergangeneStudien erzielten unterschiedliche Ergebnisse, wobei die Untersuchungen z.T. verschie-dene Portfolien, Untersuchungszeiträume und –dauer, Konfidenzniveau und Haltedaueraufweisen. Johanning stellte folgenden eher losen Zusammenhang zwischen methodi-scher Aufwendigkeit, Höhe der Risikowerte und der Genauigkeit der Verfahren fest: Jehöher die Aufwendigkeit des Verfahrens und je höher die Risikowerte sind, desto ge-nauer war der Schätzwert des Verfahrens.3

Die nachfolgende Abb. 33 veranschaulicht den Zusammenhang zwischen Komplexitätund Genauigkeit der Verfahren und zeigt die daraus resultierende tendenzielle Positio-nierung derselben.

1 Vgl. beispielsweise Kupiec, P.H., [1995], Risk Measurement Models; Jorion, Philippe, [1997], Valueat Risk.

2 Vgl. Pritsker, M.B., [1997], Value-at-Risk-Methodologies; Beder, T.S., [1995], VAR.; Mahoney,J.M., [1995], Value-at-Risk; Bühler, W.; Korn, O.; Schmidt, A., [1998], Eigenkapitalanforderungen;Brandt, Christoph; Klein, Stefan P., [1997], Orientierungshilfen; Hendricks, D., [1996], Value-at-RiskModels; de Raaji, Gabriela; Raunig, Burkhard, [1998], Value at Risk.

3 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.41. Johanning schränkt dies aber bereits für eine expo-nenzielle Gewichtung der Marktparameter bei der Berechnung der Standardabweichung ein. In diesemFall waren die Risikowerte geringer und gleichzeitig genauer als bei anderen Verfahren.


111

ZunehmendeKomplexität

ZunehmendeRisikoadäquanz

Simulation der Faktoren und Neu-bewertung allerPositionen

Bewertung derPositionen mittelsSensitivitäten

Lineare Bewertungzwischen Risikofaktorenund Finanzinstrumenten

Berücksichtigung nicht-linearer Beziehungen zwischen Risikofaktoren und Finanzinstrumenten

Benchmarking/Indikatorm.

Varianz-Kovarian


Monte CarloSimulation

Abb. 33: Positionierung verschiedener Value at Risk-Verfahren1

Neben der methodischen Akzeptanz bilden praktische Anforderungen wesentliche Aus-wahlkriterien. Dazu zählt die Verständlichkeit, die Transparenz, der Rechenaufwand,sowie die erforderliche Datenbasis der einzelnen Methoden.

Die methodische Einfachheit der historischen Simulation erleichtert die Verständlich-keit und damit Akzeptanz. Dies resultiert aus dem Verzicht auf spezielle Verteilungsan-nahmen bei der Value-at-Risk-Berechnung. Somit werden nicht-lineares Preisverhalten,„Fat-Tails“ sowie Verteilungen implizit berücksichtigt.2 Allerdings kann der Risikowertnur innerhalb einer zuvor tatsächlich beobachteten Häufigkeitsverteilung liegen.3 Nach-teilig kann sich auch die fehlende Skalierbarkeit für verschiedene Konfidenzniveaus undHalteperioden auswirken. Haltedauer und Zeitraum der Renditebeobachtung müssen

1 In Anlehnung an Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.842 Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.96.3 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.34.

Zweiter Teil

112

identisch sein. Bei längeren Halteperioden, z.B. mehrere Wochen oder Monate wie siefür strategische Portfolios üblich sein können, vermindert sich der verfügbare Stichpro-benumfang und vermindert damit die Genauigkeit der Value at Risk-Schätzung.1 Wirdein längerer Beobachtungszeitraum als Referenzperiode herangezogen, steigt darüberhinaus die Wahrscheinlichkeit, dass die Annahme der Stationarität verletzt wird. Diesist insoweit problematisch, als dass die ökonomischen Rahmenbedingungen einem stän-digen Wandel unterliegen.2 Die Monte-Carlo Simulation ist die bei weitem umfassend-ste VaR-Berechnungsmethode, zu deren Vorteil die Variabilität der Verteilungsannah-men und die Möglichkeit, selbst komplexe Portfolios mit nicht-linearen Auszahlungs-strukturen zu simulieren, zählt. Auch „Fat Tails“ und extreme Szenarien können model-liert werden.3 Zugleich ist die Monte Carlo Simulation allerdings das komplexeste derzur Verfügung stehenden Verfahren. Sie birgt so ein erhebliches „Modellrisiko“. Ist derstochastische Prozess kein geeignetes Modell der Realität, kann trotz rechenintensiverSimulation und komplexer Methode keine geeignete Risikohöhe bestimmt werden.

Unter dem Kriterium der Transparenz erweisen sich parametrische Messverfahren alsvorteilhaft. Durch die explizite Angabe der Volatilität bzw. der Korrelation einzelnerMarktparameter wird dessen Beitrag zum Risiko bzw. dessen Zusammenwirken mit an-deren Risikoparametern unmittelbar deutlich. Auch unter dem Aspekt des Rechenauf-wands sind parametrische Verfahren als vergleichsweise vorteilhaft einzustufen. Sobalddie notwendigen Eingangsparameter verfügbar gemacht oder berechnet worden sind,können Portfoliosimulationen schnell durchgeführt werden. Dagegen ist bei Simulati-onsverfahren der Zeit- und Rechenaufwand wegen der vollständigen Neubewertung ty-pischerweise deutlich höher.4

In der Praxis stellt das Datenproblem oftmals das größte Hindernis dar. Erstens bereitetdie Datenvollständigkeit große Schwierigkeiten. Das gilt sowohl für Positions- als auchfür Marktdaten. Zwar sind die Positionsdaten i.d.R. existent. Sie müssen allerdings ausverschiedenen, unabhängigen Systemen bezogen werden. Das gilt z.B. für neu einge-führte Derivate, die oftmals in manuellen Insellösungen gehalten werden. Bei Marktda-ten kann sich vor allem die Verfügbarkeit von Daten für illiquide Teilmärkte als pro-blematisch erweisen. Zweitens ist die Datenqualität häufig kritisch, da Markt- und Be-wegungsdaten nicht immer vollständig, korrekt und zeitnah erfasst sind.

1 Zu den Möglichkeiten der Erhöhung der Schätzgenauigkeit der Historischen Simulation vgl. Johan-ning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.35 und die dort angegebene Literatur.

2 Vgl. Wittrock, Carsten; Jansen, Sven, [1996], Gesamtbankrisikosteuerung, S.916.3 Vgl. Jovic, Dejan, [1999], Eigenkapitalallokation, S.103.4 Vgl. Beckström, R.A.; Campbell, A.R., [1995], VAR, S.59.


113

Last but not least ist die Integration der Systemumgebung und die damit einhergehendeSchnittstellenproblematik ein wesentlicher Faktor bei der Bemessung des Implementie-rungsaufwands.

Die nachfolgende Abb. 34 fasst die Beurteilungskriterien der drei charakterisierten Ge-samtmodelle zusammen.

Approximations-verfahren Simulationsverfahren

Beurteilungsmaßstab

Varianz-Kovarianz-

ModellHistorische Si-

mulationMonte-Carlo-

Simulation

Art der BewertungLineare Bewer-

tung Neubewertung NeubewertungBerücksichtigung von

nicht-linearem Preisver-halten Nein Ja Ja

Methodik

VerteilungsannahmeNormal-

verteilungKeine Vertei-

lungs-annahme

Beliebige Ver-teilungs-annahme

Berücksichtigung vonExtremszenarien Nein

Ja, Unbefriedi-gend Ja, Möglich

Berücksichtigung vonKorrelationen Ja (Explizit) Ja (Implizit) Ja (Explizit)

Skalierbarkeit Risikopa-rameter (Haltedauer/

Konfidenzniveau) Ja Ja (Bedingt) JaImplementierungs-

aufwand Gering Mittel GrossRechenaufwand Gering Mittel Gross

Erforderliche Datenbasis Gering Umfangreich GeringPrakti-kabilität Verständlichkeit/ Kom-

munizierbarkeit Leicht Mittel SchwierigAbb. 34: Beurteilung der VaR-Gesamtmodelle zur Messung des Marktpreisrisikos1

1 Vgl. J.P.Morgan, [1995] RiskMetrics; Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.124; Jovic,Dejan; [1999], Eigenkapitalallokation, S.105.

Zweiter Teil

114

4) Modelle zur Steuerung von Zinsänderungsrisiken des Gesamtbankzinsbuchs

Während für die Marktpreisrisikomessung in Eigenhandelsportfolios ausschließlichbarwertorientierte Modelle diskutiert werden, sind Modelle zur Steuerung von Zinsän-derungsrisiken zunächst nach der Zielgröße zu unterscheiden. Dazu stehen die Zins-spanne oder der Barwert zur Verfügung. Letzterer findet im vermögensorientierten Re-gelkreis Anwendung. In diesem Fall sind sämtliche Cash Flows aus bewertungsrele-vanten Geschäften einzubeziehen und mit Hilfe von aktuellen Diskontfaktoren zu be-werten. Die Zinsspanne fügt sich in den bilanziellen Regelkreis ein und ermöglicht dieAbbildung zeitlicher Entwicklungen. Je nach Planungshorizont ist festzulegen, ob künf-tige Geschäfte in den Steuerungsansatz mit einzubeziehen sind. Das gilt insbesonderebei der unterjährigen Steuerung des Zinsbuchs im vermögensorientierten Regelkreis.

Für Modelle beider Verdichtungsvarianten kann weiterhin unterschieden werden, ob dieDimensionen Geschäftsumfang und Marktparameter statisch oder im Zeitablauf be-trachtet werden. Beim Geschäftsumfang kann einmal auf die zum Zeitpunkt der Be-trachtung existierenden Geschäfte abgestellt werden (statische Analyse) oder es werdenauslaufende oder verkaufte Kontrakte simulatorisch durch neue Kontrakte ersetzt (dy-namische Analyse). Bei der Simulation von Marktparametern werden entweder plötzli-che Preisänderungen unterstellt (statische Analyse) oder Preisbewegungen im Zeitablaufberücksichtigt (dynamische Analyse).

Statisch

Dynamisch

Zinsspanne Barwert

StatischeElastizitätsbilanz

DynamischeElastzitätsbilanz

Barwert,VaR

DynamischerBarwertansatz

Zielgröße

Ges

chäf

tsum

fang

/ Mär

kte

Abb. 35: Übersicht Modelle zur Steuerung von Zinsänderungsrisiken der Gesamtbank


115

Die entsprechenden Instrumente sind in der Literatur umfassend diskutiert und kritischgewürdigt worden.1 Deswegen wird im Folgenden lediglich ein Überblick über die In-strumente in Abhängigkeit der Steuerungsgröße gegeben und die wesentlichen Kritik-punkte zusammengefasst. Dabei wird die Beurteilung immer vor dem Hintergrunddurchgeführt, ob und inwieweit das Risiko von Eigen- und Kundengeschäften steue-rungsadäquat erfasst werden kann.

(a) Modelle zur Steuerung der Zinsspanne(1) Zinsbindungs-/ ZinsablaufbilanzDie Zinsbindungsbilanz ist einer der ältesten auf die Zielgröße der Zinsspanne abstel-lenden Ansätze. In diesem Ansatz werden im Bestand befindliche, festzinsgebundeneAktiva und Passiva gegenübergestellt und die zeitliche Ablaufstruktur des Festzinsge-schäfts nach Perioden gegliedert. Maßgeblich für das Einstellen der Positionen in dieZinsbindungsbilanz ist der Zinsanpassungstermin. In der Zinsablaufbilanz werden Fix-zins- und variabler Zinsblock unterschieden.2 Periodenbezogene Überhänge der Bilanz-positionen werden als offene Festzinspositionen bezeichnet. Weisen Aktiv- und Passiv-positionen die gleiche Höhe auf, liegt eine geschlossene Festzinsposition vor. Aus derFestzinslücke wird das potenzielle Zinsänderungsrisiko abgeleitet. Unterstellt wird, dassdie variablen Positionen Marktzinsänderungen in unmittelbarer, gleichgerichteter undgleichmäßiger Weise folgen und so den Zinsüberschuss verändern.3 In der Literatur fin-det sich eine breite Diskussions- und Kritikbasis.4 Relevante Kritikpunkte an der Zins-bindungsbilanz sind:

� Die Risikobetrachtung beschränkt sich auf die Festzinslücke. Diese Beschrän-kung führt in der Regel zu Widersprüchen mit der Realität, wenn die variabelverzinslichen Positionen nicht in der unterstellten Weise auf Marktzinsänderun-gen reagieren.

� Die Beeinflussung der Gesamt-Reagibilität von Festzinsbindungen aufMarktzinsänderungen wird in der Wirklichkeit z.T. dadurch überkompensiert,dass sich signifikant höhere Zinselastizitäten variabler Aktivpositionen auf dieZinsspanne auswirken.

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1985], Zinsänderungsrisiken; Rolfes, Bernd; [1994], Elastizitätskonzept; Herzog,Walter, [1990], Zinsänderungsrisiken; Rolfes, Bernd; Koch, Ulrich, [2000], Zinsrisikosteuerung;Brammertz, Willi, [1997], Simulationstechniken (I); (II).

2 Zu den variablen Positionen können auch indikatorgebundene Positionen gezählt werden. Werden in-dikatorgebundene Zinspositionen nicht unter zinsvariable Positionen subsumiert, wird die Zinsbin-dungsbilanz in drei Blöcke gegliedert. Vgl. Penthor, Jürgen, [1995], Asset/ Liability Management,S.47.

3 Vgl. Schwanitz, Johannes, [1996], Zinsrisikosteuerung, S.36.4 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement Bd.2, S.107 f.; Rolfes, Bernd; Bellmann, K.;

Napp, U., [1988], Zinsänderungsrisiken, S.12 – 16.

Zweiter Teil

116

(2) Statische ElastizitätsbilanzAus der Kritik an der Zinsbindungsbilanz wurde zu Beginn der achtziger Jahre dasKonzept der Elastizitätsbilanz entwickelt.1 Im Konzept der statischen Elastizitätsbilanzwird das unterschiedliche Zinsanpassungsverhalten der variabel verzinslichen Positio-nen als Ursache des Zinsspannenrisikos identifiziert und modelliert. Dabei finden sämt-liche Bilanzpositionen eines Kreditinstitutes ihre Zuordnung in einem festverzinslichenoder einem variabel verzinslichen Block. Die Volumina einzelner Bilanzpositionenwerden mit den zugehörigen Elastizitäten gewichtet. Die Ergebnisveränderung ergibtsich durch Multiplikation der beiden Größen bei einer Marktzinssteigerung um 1%-Punkt. Als Marktzins wird ein Geldmarktzinssatz herangezogen.2

Gegenüber der Zinsbindungsbilanz identifiziert das Elastizitätskonzept Zinsänderungs-risiken auch dann, wenn ein Institut keinerlei Festzinsbindungen eingeht, da es die Än-derung der Positionszinsen als Zinsänderungsrisiko analysiert. Der Elastizitätsüberhangist eine leicht verständliche Risikokennzahl für die Zinsspannenentwicklung, die unab-hängig von Richtung und Stärke der prognostizierten Referenz-Zinsentwicklung ist.

Restriktive Prämissen des Konzepts sind insbesondere:

� Festzinspositionen werden innerhalb des Prognosezeitraums nicht fällig, sondernbleiben im Volumen konstant.

� Die Bilanzstruktur ist innerhalb des Prognosezeitraums konstant.

Wegen der statischen Betrachtung fällt die statische Elastizitätsbilanz allerdings keinezufriedenstellende Prognose. Dies gilt insbesondere in Phasen sich drehenderZinstrends.3

(3) Dynamische ElastizitätsbilanzDie Hauptrestriktionen der statischen Elastizitätsbilanz werden im Konzept der dynami-schen Elastizitätsbilanz aufgehoben. Bestehende und künftige Geschäfte werden mit ih-rem Volumen bzw. mit ihrem Volumenanteil und ihrem Positionszinssatz berücksich-tigt. Bereits getätigte Geschäfte wirken über ihr Volumen und ihre Verzinsung auf dasZinsergebnis der Ausgangsperiode. Sie sind aber auch in ihrer Wirkung auf künftigeBruttozinsspannen zu berücksichtigen.

1 Vgl. Rolfes, Bernd; [1985], Zinsänderungsrisiken.2 Vgl. Schwanitz, Johannes, [1996], Zinsrisikosteuerung, S.133.3 Vgl. Schwanitz, Johannes, [1996], Zinsrisikosteuerung, S.137.


117

Drei Risikokennzahlen kennzeichnen die dynamische Elastizitätsbilanz. Zum erstenwird der Elastizitätssaldo identifiziert. Dieser kennzeichnet die saldierte Zinsreagibilitätdes gesamten variabel verzinslichen Geschäfts. Liegt beispielsweise ein positiver Elasti-zitätssaldo von 0,5 vor, bedeutet das einen Anstieg der Bruttozinsspanne um 0,5%-Punkte, falls der Marktzins um 1,0%-Punkt steigt. 1 Zum zweiten werden Elastizitäts-und Ablaufeffekte der festverzinslichen Positionen erkannt. Der Elastizitätseffekt imFestzinsgeschäft charakterisiert analog zu den variabel verzinslichen Positionen die zumProlongationszeitpunkt mögliche Änderung des Neugeschäftszinses in Abhängigkeit desprognostizierten Marktzinsszenarios. Der Ablaufeffekt kennzeichnet die im Betrach-tungszeitpunkt bereits determinierte Zinsänderung für zur Prolongation anstehende Po-sitionen als Differenz zwischen der Neugeschäftskondition im Prolongationszeitpunkt –Konstanz der im Betrachtungszeitpunkt aktuellen Marktzinsen unterstellt- und der ur-sprünglich kontrahierten Kundenkondition.2 Zum dritten quantifiziert der Struktureffektdie Veränderung der Bruttozinsspanne und/oder des Elastizitätsprofils aufgrund vonBilanzstrukturverschiebungen.3

Die dynamische Elastizitätsbilanz ist ein Verfahren, dass das zukünftige Zinsergebnis ineiner periodischen Zielgröße abbildet, ohne eine Ergebnisspaltung in Zinskonditions-und Transformationsbeträge vorzunehmen.4 Wenn nun auch die Prognosegüte der Ab-bildung des handelsrechtlichen Erfolgs weitgehend exakt erfolgen kann, mangelt es derdynamischen Elastizitätsbilanz an der ursachengerechten Abgrenzung von Konditions-und Strukturmargen. Dies ist deswegen nachteilig zu beurteilen, da die vom zentralenRisikoportfolio zu verantwortenden Strukturmargen auf dieser Grundlage nicht disposi-tiv gesteuert werden können.

(4) Marktzinsorientierte, dynamische ElastizitätsbilanzMit Hilfe des marktzinsorientierten Elastizitätskonzepts gelingt die Trennung von Kon-ditions- und Strukturbeitragsprämien auch über mehrere Perioden.5 Dabei wird die dy-namische Elastizitätsbilanz in die sogenannte Strukturbeitrags-Elastizitätsbilanz und dieKonditionsbeitragselastizitätsbilanz gespalten.

In der Strukturbeitrags-Elastizitätsbilanz werden sämtliche Positionen und zugeordneteOpportunitätszinsen übernommen. Die Strukturbeitragsspanne entspricht der Differenzaus aktivischem und passivischem durchschnittlichen Opportunitätszins. Die Struktur-beitrags-Elastizitätsbilanz gibt den periodischen Fristentransformationserfolg in Abhän-

1 Vgl. Koch, Ulrich, [1996], Integration, S.68 f.2 Vgl. Koch, Ulrich, [1996], Integration, S.69 ff.3 Vgl. Rolfes, Bernd, [1994], Elastizitätskonzept, S.337 ff.; Schwanitz, Johannes, [1996], Zinsrisiko-

steuerung, S.145 ff., Koch, Ulrich, [1996], Integration, S.71 ff.4 Vgl. Koch, Ulrich, [1996], Integration, S.76.5 Vgl. Koch, Ulrich, [1996], Integration, S.79 –124.

Zweiter Teil

118

gigkeit von der prognostizierten Zinsentwicklung wieder. Die Vorteilhaftigkeit der er-zielten Zinsbindungsprämien wird auf Basis der zeitlichen Verdichtung der bestehendenGeschäfte im Rahmen der Strukturbeitragsbarwertbilanz beurteilt. Im methodischen An-satz entspricht das der Transformationsbeitrags-Performance.

Die Konditionsbeitrags-Elastizitätsbilanz fokussiert die periodische Betrachtung derausschließlich im Kundengeschäft erzielten Konditionsbeiträge und unterstützt dieKonditionensteuerung mit zwei wichtigen Erkenntnissen:

� Nimmt man eine konstante Geschäftsstruktur an, können Konditionsmargen fürvariabel verzinsliche und festverzinsliche Geschäfte sowie für Positionen mitkapitalmarktorientierter Zinsanpassung auf Geschäftsartenebene im Zeitablaufbei Marktzinsänderungen nicht stabil gehalten werden. Die Gestaltung einigerKundenprodukte führt zu nicht absicherbaren Margenrisiken. Die Tatsache, dassdiese Kundenprodukte in den Absatz gehen, muss als Beleg dafür gesehen wer-den, dass die erzielbaren Konditionsmargen das übernommene Risiko rechtferti-gen.

� Die Trennung von Zinskonditions- und Transformationsbeitrag ermöglicht zubeurteilen, welche Erträge im dezentralen Kundengeschäft im Zeitablauf erzieltwerden, die in einer gemeinsamen Betrachtung mit der Zinsbindungsprämie ge-gebenenfalls kompensiert werden.

Somit werden für die Konditionensteuerung dezentraler Geschäftssparten im Vergleichzur dynamischen Elastizitätsbilanz überlegene Steuerungsinformationen erzielt. Für daszentrale Bankbuch fehlt jedoch weiterhin eine adäquate Risikomessung potenziellerWertänderungen.

(b) Barwertorientierte ZinsrisikosteuerungDie parametrischen Meßmethoden und Simulationsverfahren für Marktpreisrisiken kön-nen zur Steuerung des Zinsänderungsrisikos des Gesamtbankbuchs unter Einschluss desdispositiven Margenrisikos in der statischen Betrachtung prinzipiell analog zur Anwen-dung kommen. Dabei ist die notwendige Cash Flow-Zerlegung für Festzinsgeschäfteunproblematisch. Für die risikoadäquate Bewertung des zinsvariablen Kundengeschäftsgelten die gleichen Überlegungen wie bei der Ermittlung des Zinskonditionsbeitrags-barwerts im Kundengeschäft.1

Zur Bewertung des Zinsbuchs und Messung des Risikos ist eine wert- und risikoäqui-valente Duplikationszahlungsreihe der den künftigen Kundengeschäften zugehörigen

1 Vgl. Teil 2 A.A.I.


119

Zinskonditionsbeiträgen zu extrahieren. Für die Modellierung des zinsvariablen Ge-schäfts im Zeitablauf haben Rolfes/ Koch einen Ansatz entwickelt, der über das Kon-strukt der Zinselastizität die künftige marktzinsänderungsbedingte Schwankung derMarge modelliert.1 Die Grundidee des Ansatzes besteht darin, den Wert des Kundenge-schäfts unter Annahme des Eintritts deterministischer Forward-Rates zum prognosti-zierten Abschlusszeitpunkt mit Alternativszenarien zu vergleichen. Die risikoäquiva-lente Duplikation der Zahlungsreihe erfolgt über die Einstellung deterministischer Kon-ditionsbeiträge und eines laufzeitkongruenten Forward-Rate-Agreement in Höhe desprognostizierten Kundenvolumens in den Gesamtbank-Cash-Flow. Das Forward-Rate-Agreement ist dabei mit einem Faktor zu gewichten, der die prognostizierte unter-schiedliche Entwicklung von Kunden- und Opportunitätszins berücksichtigt.2 Mit die-sem Ansatz kann das Dispositionsrisiko, d.h. die Gefahr, dass sich bei unterstelltem Zu-standekommen des künftigen Geschäfts der Margenbarwert in Abhängigkeit derMarktzinsen ändert, dargestellt werden.3 Für die strategische Steuerung bietet der An-satz eine wertvolle Planungshilfe, die den Unternehmenswert der Gesamtbank und daszinsänderungsbedingte Risikopotenzial prognostizierbarer gestaltet.4 Für die unterjähri-ge, operative Steuerung des Treasury-Buchs bleibt grundsätzlich zu überlegen, ob undinwieweit zukünftige Kundengeschäfte einzubeziehen sind.

II. Modelle zur Steuerung von Kreditportfoliorisiken

1) Systematisierung der Kreditportfoliomodelle

Zur Steuerung des Kreditrisikos im Portfolio haben sich in den letzten Jahren eine An-zahl von Modellen herausgebildet. Dabei handelt sich u.a. um die Modelle Credit-Risk+TM der Credit Suisse Financial Products, Portfolio ManagerTM der KMV Corpora-tion, CreditMetricsTM von J. P. Morgan und CreditPortfolioViewTM von McKinsey &Company. 5

1 Vgl. Rolfes, Bernd; Koch, Ulrich, [2000], Zinsrisikosteuerung, S.541 - 543.2 Diese Abweichung wird über die sogenannte Konditionsmargen-Elastizität, die als Differenz der Ela-

stizitäten von Opportuitäts- und Kundengeschäft definiert ist, ermittelt. Vgl. Rolfes, Bernd; Koch, Ul-rich, [2000], Zinsrisikosteuerung, S.543.

3 Die Gefahr bzw. Unsicherheit, dass ein Geschäft überhaupt zustande kommt bezeichnet das Absatzri-siko. Das Absatzrisiko ist separat über das Kundenverhalten und die bankeigene Strategie zu modellie-ren. Vgl. Rolfes, Bernd; Koch, Ulrich, [2000], Zinsrisikosteuerung, S.541 f.; Brammertz, Willi,[1997], Simulationstechniken (II), S.117 f.

4 Vgl. Rolfes, Bernd; Koch, Ulrich, [2000], Zinsrisikosteuerung, S.544.5 Es wird darauf hingewiesen, dass die aufgeführten Modellnamen durch das Urheberrecht geschützt

sind.

Zweiter Teil

120

In der Literatur wurden die Portfoliomodelle inzwischen intensiv diskutiert und kritischin ihren modelltheoretischen Grenzen und praktischen Implikationen gewürdigt.1 Fürdie Zwecke dieser Arbeit werden die Modelle systematisiert, jeweils ein Portfoliomodellder wichtigsten Modellklassen vorgestellt und die modelltheoretischen und praktischenAnwendungsgrenzen erläutert.

Die Modelle können entsprechend der unterschiedlichen Definition des erwartetenVerlustes als Maßgröße für den Value-at-Risk im Kreditgeschäft klassifiziert werden.2

So existieren die Klassen der Ausfall- und Bonitäts-(Wertänderungs-)Modelle. Bei Aus-fallmodellen wird das Risiko als Abweichung des tatsächlichen von dem erwartetenKreditausfall modelliert und berechnet. Damit wird ausschließlich der Übergang von derSolvenz- in die Insolvenzklasse betrachtet. Bei den Bonitätsmodellen werden dagegenWanderungsbewegungen zwischen einzelnen Solvenzklassen und die damit verbunde-nen Wertveränderungen von Kredittiteln bei der Ermittlung des Value-at-Risk berück-sichtigt.3

(a) CreditRisk+TM als Beispiel für ein AusfallrisikomodellDas Verfahren CreditRisk+TM berechnet den Value-at-Risk für das Ausfallrisiko auf Ba-sis unerwarteter Wanderungen in die Default-Klasse. Bonitätsveränderungen innerhalbder Solvenzklassen und die damit ausgelöste Veränderung der Kurswerte von Kreditti-teln bleiben unberücksichtigt. CreditRisk+TM erzeugt in einem analytischen Berech-nungsverfahren eine diskrete Verlustverteilung, die ausschließlich durch Ausfälle derKreditnehmer verursacht werden.4 Die Verlusthöhe eines Portfolios wird durch zweiElemente bestimmt:

� Anzahl der ausgefallenen Kreditnehmer

� Höhe des Verlusts der einzelnen Ausfälle.

Die Anzahl der Ausfälle wird mittels einer doppelten Stochastik bestimmt: erstens wirdeine (zufällige) sektorspezifische Ausfallwahrscheinlichkeit fixiert, zweitens wird die(zufällige) Anzahl der Ausfälle innerhalb eines Sektors für die vorgegebene Ausfall-wahrscheinlichkeit ermittelt. Der zweite Schritt unterstellt eine Unabhängigkeit der ein-zelnen Ereignisse.

1 Vgl. Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung; Bröker, Frank, [2000], Kreditportfoliomodelle; Wahren-burg, Frank; Niethen, Susanne, [2000], Kreditrisikomodelle. Schwaiger, Walter, S.A., [2000], Ausfall-risiko.

2 Vgl. Teil 1 A.B.II.3)(b)(2).3 Vgl. Kirmße, Stefan, [2000], Kreditrisikosteuerung, S.10.4 Vgl. Wahrenburg, Mark; Niethen, Susanne, [2000], Kreditrisikomodelle, S.7 f.


121

Die Bestimmung des Ausfallrisikos basiert auf den für die Kreditnehmergruppen unter-stellten Ausfallwahrscheinlichkeiten. Letztere ergeben sich in der Regel aus den histori-schen Ausfallraten des bankspezifischen Kreditportfolios. Eine Besonderheit des Ver-fahrens liegt in der Art der Berücksichtigung von Mengen- und Volumenstruktureffek-ten. Die Modellierung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Anzahl der Kreditausfälleerfolgt aus einer Poisson-Verteilung. Die Volumenstruktur wird über sogenannte Expo-sure-Bänder abgebildet, deren „expected loss“ sich aus der Ausfallwahrscheinlichkeitder einzelnen Schuldner sowie den dazugehörigen Kreditexposures ergibt. Aufbauendauf diesen Grundlagen wird die Wahrscheinlichkeitsverteilung der potenziellen Ausfall-volumina ermittelt. Aus dieser Verteilung kann der Value-at-Risk unmittelbar als Diffe-renz zwischen erwartetem und unerwartetem Verlust abgelesen werden. Zusätzlich kön-nen volatile Ausfallraten einbezogen werden. Korrelationseffekte von Kreditausfällenwerden über die Zuordnung einzelner Kreditnehmer zu sogenannten Hintergrundsekto-ren (z.B. eine Branche) erreicht. Zwischen diesen Hintergrundsektoren wird dabei eineKorrelation von Null unterstellt.

(b) CreditMetricsTM als Beispiel für ein BonitätsmodellBonitäts-(Wertänderungs-)modelle entsprechen der modernen wertorientierten Auffas-sung über das Kreditrisiko, das potenzielle Wertänderungen berücksichtigt, die nicht be-reits den Übergang in die Default-Klasse bedeuten. Zentrales Element ist die Modellie-rung der Wanderungsbewegungen von Kreditengagements zwischen verschiedenen Ri-sikokategorien. Typisch ist weiterhin, dass für die potenziellen Migrationen eine anMarktpreisen orientierte Neubewertung der Kredittitel vorgenommen wird.1 Im Folgen-den wird stellvertretend für dieses Modell der von JP Morgan publizierte Ansatz Cre-ditMetricsTM erläutert.

CreditMetricsTM quantifiziert das Ausfallrisiko als wertänderungsbedingten unerwarte-ten Verlust. So werden auch Wertänderungen innerhalb des Solvenzbereiches berück-sichtigt. In einem ersten Schritt werden aus dem historischen Datenmaterial Migrati-onsmatrizen aufgestellt. Diese Matrizen geben an, mit welcher Wahrscheinlichkeit einKreditnehmer zwischen zwei Ratingklassen wandert.2 Die Berechnung des Value-at-Risk für eine Einzelposition wird auf Basis dieser Wanderungsbewegungen in zweiweiteren Schritten vorgenommen. Im folgenden Schritt werden in Abhängigkeit von denpotenziellen, sich aus der Migrationsmatrix ergebenden Ratingeinstufungen einer An-leihe für den Zeitpunkt 1t alternative Kurswerte simuliert. Die Diskontierung des in 1tnoch ausstehenden Cash -Flows einer Anleihe erfolgt mittels Forward-Zinsstrukturen,die aus den in 0t gültigen Zinsstrukturen der verschiedenen Ratingkategorien für denZeitpunkt 1t errechnet werden. Das Berechnungsergebnis stellt einen Vektor möglicher,

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.332 f., 403, 415ff., 432ff.2 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S. 415 ff.

Zweiter Teil

122

von der zukünftigen Ratingbeurteilung abhängiger Kurswerte der Anleihe in 1t dar. Imzweiten Schritt werden diesen Vektor-Kurswerten Eintrittswahrscheinlichkeiten, diesich aus der Migrationsmatrix ergeben, zugeordnet. Aus der Addition der mit den je-weiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten gewichteten Vektor-Kurswerte ergibt sich als Er-gebnis der Erwartungswert der Forderung. Der Value-at-Risk berechnet sich abschlie-ßend aus der Differenz des ermittelten Erwartungswertes und dem aktuellen Marktwert,auf den die Forderung in t1 mit einer angenommenen Wahrscheinlichkeit maximal fallenkann. Diese Wahrscheinlichkeit muss vom Anwender gewählt werden.

Um ausgehend von dieser Einzelwertbetrachtung die Wahrscheinlichkeitsverteilung desWertes eines Kreditportfolios (unter Berücksichtigung von Korrelationen) und damitden Value-at-Risk für das Kreditportfolio ableiten zu können, wird eine Monte-Carlo-Simulation durchgeführt. Die generierten Zufallszahlen führen dann entsprechend derWahrscheinlichkeiten aus den Migrationsvektoren zur Zuordnung zu einer Ratingklasse.Die Korrelationen zwischen einzelnen Kreditnehmern werden bei der Zuordnung derZufallszahlen berücksichtigt, die damit nicht unabhängig erfolgt.

2) Modelltheoretische Gegenüberstellung

Nachfolgend werden die fundamentalen Charakteristika der jeweiligen Konzeptionengegenübergestellt (vgl. Abb. 36).


123

Charak-teristika

Ausfallrisiko-modell

Wertänderungs-modell

Kreditereignis Kreditausfall(ein Ereignis)

Up-/Downgrades(mehrere diskrete

Ereignisse)

Risikoverständnis Unerwartete Verlustedurch Kreditausfälle

RatingdeterminierteMarktwert-

veränderungen

MarktauffassungIlliquide Märkte(Verluste nur bei

Ausfall)

Liquide, unvoll-kommene Märkte

(Maßgeblichkeit desRatings für Marktwerte)

Wertdifferenzzu risikolosenKrediten

Orientierung anAusfallprämien

(= Erw. Verluste)

MarktdeduzierterWertabschlag

(i.a. ��Erw. Verlust)(phänomenologisch)

Bezugsgröße derQuantifizierung

VertragskonformeKreditrückzahlung

Verzicht auf eineBezugsgröße

(Orientierung anPortfoliowerten)

ModelleCharak-teristika

Ausfallrisiko-modell

Wertänderungs-modell

Kreditereignis Kreditausfall(ein Ereignis)

Up-/Downgrades(mehrere diskrete

Ereignisse)

Risikoverständnis Unerwartete Verlustedurch Kreditausfälle

RatingdeterminierteMarktwert-

veränderungen

MarktauffassungIlliquide Märkte(Verluste nur bei

Ausfall)

Liquide, unvoll-kommene Märkte

(Maßgeblichkeit desRatings für Marktwerte)

Wertdifferenzzu risikolosenKrediten

Orientierung anAusfallprämien

(= Erw. Verluste)

MarktdeduzierterWertabschlag

(i.a. ��Erw. Verlust)(phänomenologisch)

Bezugsgröße derQuantifizierung

VertragskonformeKreditrückzahlung

Verzicht auf eineBezugsgröße

(Orientierung anPortfoliowerten)

Modelle

Abb. 36: Charakteristika von Ausfall- und Wertänderungsrisikomodellen1

� Ausfallrisikomodelle bilden den Kreditnehmerausfall als diskretes Kreditereignis ab.Für Wertänderungsmodelle ist demgegenüber die Abgrenzung mehrerer Bonitätsstu-fen (Rating- oder Scoring-Kategorien) und die Betrachtung von Migrationen zwi-schen diesen Bonitätsstufen charakteristisch.

� Ausfallrisikomodelle entsprechen dem eher traditionellen, bilanzierungsorientiertenRisikoverständnis, in dem Risiken als unerwartete Verluste durch Kreditausfällequantifiziert werden.2 In Wertänderungsmodellen wird das Kreditrisiko demgegen-über aus einer marktwertorientierten Perspektive als die Gefahr eines bonitätsbe-dingten Wertverlustes für ein Kreditportfolio interpretiert. Es wird folglich ein er-weitertes Risikoverständnis zu Grunde gelegt, bei dem sich durch Herauf- bzw. Her-abstufungen der Bonität auch Wertveränderungen des Kreditportfolios ergeben kön-nen, ohne dass Kreditausfälle eintreten.

1 In Anlehnung an Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S.265.2 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.415ff., S.432ff.

Zweiter Teil

124

� Ausfallrisikomodellen liegt die Auffassung illiquider Kreditportfolios zu Grunde, fürdie kein Markt existiert und in denen die Positionen bis zur Rückzahlung gehaltenwerden (müssen). Dagegen bauen Wertänderungsmodelle in der Regel auf Wande-rungsbewegungen zwischen den Ratingkategorien und den damit verbundenen Wert-änderungen auf. Somit werden liquide Kreditmärkte vorausgesetzt.

� Ausfallrisikomodelle wählen die vertragskonforme Kreditrückzahlung als Bezugs-größe.1 Veränderungen gegenüber dieser Referenzgröße können nur negativ sein undwerden als Verluste relativ zur vertragskonformen Rückzahlung erfasst. Die Wertän-derungsmodelle hingegen modellieren direkt potenzielle Kreditportfoliowerte undverzichten auf eine Bezugsgröße.

� In Wertänderungsmodellen wird die Wertdifferenz eines ausfallrisikobehafteten Ti-tels gegenüber einem entsprechenden ausfallrisikolosen Titel phänomenologisch aufBasis von Marktpreisen ermittelt. Es werden keine Annahmen getroffen, ob oder in-wieweit diese Wertdifferenz quantitativ auch mit dem zu erwartenden Verlust desTitels übereinstimmt. Eine einjährige, zum aktuellen risikofreien Marktzins emittierteAnleihe mit einem erwarteten Verlust von 2 % muss somit nicht zwangsläufig einenKurs von 98 aufweisen, sondern kann am Markt auch zu einem anderen Kurs gehan-delt werden. Dagegen orientieren sich Ausfallrisikomodelle an dem zu erwartendenVerlust des Engagements. Dies erfolgt implizit, indem der Verlust im Insolvenzfallmit der zugehörigen Eintrittswahrscheinlichkeit gewichtet wird.Dieser Unterschied gilt nicht nur für die statischen Wertdifferenzen gegenüber risi-kolosen Kredittiteln, sondern analog auch für deren dynamische Wertveränderungen.So führt in Ausfallrisikomodellen die durch eine Bonitätsverschlechterung ausgelösteVerdopplung der Ausfallrate bei gleichbleibendem Verlust im Insolvenzfall zu einerVerdopplung des erwarteten Verlustes. Ein entsprechender Rückgang des Portfolio-wertes ist in den Wertänderungsmodellen jedoch nicht zwangsläufig. Dementspre-chend kann es sein, dass der Markt zusätzlich zu dieser Erhöhung des erwartetenKreditverlustes eine Risikoübernahmeprämie berücksichtigt, die zu einer stärkerenErniedrigung des Portfoliowertes führt.

3) Problemspezifische Selektion der Kreditrisikomodelle

In diesem Abschnitt erfolgt eine Gegenüberstellung der charakterisierten Modelle an-hand modelltheoretischer und praktischer Anforderungen. Dabei bildet die Richtigkeitder Modellergebnisse zunächst die grundlegende Anforderung für den Einsatz der Kre-

1 Bei den optionspreistheoretischen Modellen ergibt sich die Orientierung an der vertragskonformenRückzahlung dadurch, dass nur die Put-Position als der für das Ausfallrisiko maßgebliche Teil einesKredites betrachtet wird. Für die optionspreistheoretische Modellierung von Marktwerten eines Kre-ditportfolios müsste zudem auch der risikolose Zahlungsstrom als zweite Duplikationskomponente ei-nes Kredites in das Konzept einbezogen werden.


125

ditportfolioansätze. Deswegen bildet dieser Aspekt bei dem Vergleich der Modelle zu-nächst den Fokus der Untersuchung. Im Zusammenhang mit dem praktischen Einsatzgelten eine Reihe von Faktoren, die die Selektion eines Kreditportfoliomodells in derPraxis maßgeblich beeinflussen. Diese werden ebenfalls berücksichtigt. Darauf aufbau-end werden Handlungsempfehlungen und Richtlinien gegeben, unter welchen Umstän-den und für welche Frage- bzw. Problemstellung einzelne Modelle als besonders geeig-net zu beurteilen sind.1

• Richtigkeit

• Konzeptionelle Integrationsfähigkeit in den Kreditmanagementprozess

• Technische Implementierbarkeit

• Akzeptanz

• Flexibilität

• Wirtschaftlichkeit

• Modellgetreue Abbildung der Realität• Objektivität, Aktualität, Sicherheit

• Übereinstimmung zwischen strategischen Zielen desManagements und den operativen Prozessen

• Isomorphie zwischen dem Kalkulationskonzept und denrealen Entscheidungsstrukturen

• Adäquate Problem- und Zielgrößenorientierung

• Existierende Softwarelösungen• Datenanforderungen und -verfügbarkeit

• Transparenz und Nachvollziehbarkeit• Handhabbarkeit des Modells• Schnelligkeit und Einfachheit• Adaptierbarkeit und Konfigurierbarkeit• Umsetzungsaufwand, Komplexität und Rechen-

intensität• Kosten-/Nutzen-Relationen

Kriterien Konkretisierung

• Richtigkeit

• Konzeptionelle Integrationsfähigkeit in den Kreditmanagementprozess

• Technische Implementierbarkeit

• Akzeptanz

• Flexibilität

• Wirtschaftlichkeit

• Modellgetreue Abbildung der Realität• Objektivität, Aktualität, Sicherheit

• Übereinstimmung zwischen strategischen Zielen desManagements und den operativen Prozessen

• Isomorphie zwischen dem Kalkulationskonzept und denrealen Entscheidungsstrukturen

• Adäquate Problem- und Zielgrößenorientierung

• Existierende Softwarelösungen• Datenanforderungen und -verfügbarkeit

• Transparenz und Nachvollziehbarkeit• Handhabbarkeit des Modells• Schnelligkeit und Einfachheit• Adaptierbarkeit und Konfigurierbarkeit• Umsetzungsaufwand, Komplexität und Rechen-

intensität• Kosten-/Nutzen-Relationen

Kriterien Konkretisierung

Abb. 37: Kriterienkatalog für die Gegenüberstellung der Portfoliomodelle2

Ausgehend von der systematischen Einordnung der diskutierten Kreditrisikomodelle,die auf charakteristische konzeptionelle Elemente abstellt,3 wird die Gegenüberstellungnachfolgend anhand des in Abb. 37 dargestellten und auf die Modellauswahl abzielen-den Kriterien- und Anforderungskatalogs weitergeführt.

� In bezug auf das Kriterium der Richtigkeit ist in der Literatur gezeigt worden, dassunterschiedliche Resultate zwischen den aufgeführten Kreditrisikomodellen primärauf die konkrete Parametrisierung des Modells zurückgeführt werden können. Fallssignifikante Unterschiede in den Modellergebnissen auftreten, können diese auf zu-einander inkonsistente Schätzungen der Eingangsparameter zurückgeführt werden.Für ein Kreditportfolio kann es z. B. sein, dass die für CreditRisk+TM erforderlichen

1 Vgl. Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S.263 ff.2 Vgl. Bröker, Frank, [2000], Quantifizierung, S.264.3 Vgl. Teil 2 A.B.II.2).

Zweiter Teil

126

Schätzungen der Sektorzuordnungen sowie der Standardabweichungen der Ausfall-raten nicht zu den Schätzungen der Kreditnehmerkorrelationen „passen“, die für Cre-ditMetricsTM benötigt werden.So ist es nicht möglich, die Ergebnisse eines der Modelle grundsätzlich als „besser“oder „schlechter“ einzustufen. Genauso wenig können Aussagen darüber gemachtwerden, welche Modelle generell höhere oder niedrigere Risiken ausweisen. Auchdie Objektivität, die Sicherheit und die Aktualität der Modellprognosen sind im We-sentlichen an die Qualität und Aktualität der dem Modell zugrunde liegenden Ein-gangsparameter gebunden.So stellt nach Bröker die Parametrisierung und die hohe Abhängigkeit der Modeller-gebnisse von den zugrunde liegenden Prämissen und den Schätzungen der Eingangs-daten eine bedeutsame Hürde für den Einsatz von Kreditrisikomodellen dar. Bei Ent-scheidungen auf Basis der Modellergebnisse muss berücksichtigt werden, dass auchdie Kreditportfolioansätze stets Vereinfachungen der Wirklichkeit implizieren undreale Vorgänge bestenfalls näherungsweise beschreiben können. Vor dem Hinter-grund der Schwierigkeiten bei der Parametrisierung und dem hohen Komplexitäts-grad der Ansätze bedarf es eines umsichtigen Kreditrisikomanagements.Infolgedessen ist es zweckmäßig, weitere Kriterien bei der Selektion eines Ansatzeszu berücksichtigen, zumal bei den einzelnen Modellen auch bedeutsame Unterschie-de bezüglich der Eingangsparameter, der konkreten Realisierung der Rechenmetho-dik und der genauen Spezifikation der Zielgrößen bestehen.

� Die Integrationsfähigkeit eines Kreditrisikomodells in die Abläufe des Kreditrisiko-managements einer Bank umfasst eine Reihe von Aspekten, die nur zu einem Teilvon der konkreten Wahl eines Modells beeinflusst werden. So ist z.B. die aufbau-und ablauforganisatorische Ausgestaltung des Kreditrisikomanagements prinzipiellnicht an den Einsatz eines bestimmten Modells gebunden.Sicherzustellen ist, dass die Steuerungsgrößen des ausgewählten Modells mit denstrategischen und operativen Zielsetzungen der Bank kompatibel sind. Bröker ver-deutlicht, dass der Berücksichtigung der bankspezifischen Portfoliostrukturen einehohe Relevanz bei der Wahl eines Modells einzuräumen ist.Sind für die Positionen des Kreditportfolios eines Institutes Marktwerte verfügbar, istdas Kreditrisikomodell daher so auszugestalten, dass es dem Marktwertparadigmagenügt und möglichst alle bonitätsinduzierten Marktwertänderungen erfasst. Falls je-doch – wie im klassischen Kreditgeschäft – die Kreditpositionen nicht an Märktengehandelt werden, wäre es nicht sachgerecht, mit Marktwerten von Krediten zu rech-nen, obwohl die Kredite überhaupt nicht ge- bzw. verkauft werden können.Die Unterschiede zwischen dem Ausfall- und Marktwertparadigma werden ebenfallsin der bilanziellen Behandlung deutlich. Während bei liquiden Kredittiteln wie An-leihen ggf. auch Marktpreise in die Bilanzierung einbezogen werden können, gilt fürdie klassischen, illiquiden Kreditpositionen das Nominalwertprinzip. Deswegen führteine geringfügige Bonitätsverschlechterung bei einem weiterhin als unkritisch anzu-


127

sehenden Kredit auch zu keiner Rückstellungsdotierung, wie dies bei einer Orientie-rung am Marktwertparadigma zu erwarten wäre.Weiterhin impliziert die Ausrichtung am Marktwertparadigma, dass stets ein festerZeithorizont gewählt wird, für den die potenziellen Werte der Kreditpositionen abge-schätzt werden. Tatsächlich können nur liquide Kredittitel innerhalb des Zeithori-zontes veräußert werden, während illiquide Positionen de facto bis zur vollständigenTilgung im Portfolio gehalten werden müssen. In dieser Zeitspanne können zusätzli-che Verluste auftreten, da die Positionen nicht veräußert werden können. Auch eineOrientierung an der maximalen Laufzeit der im Portfolio enthaltenen Kredite ist nichtzweckmäßig, da ohne weitere Prämissen der Wert der zuvor fälligen Kreditpositio-nen nicht angesetzt werden kann.Die Verwendung des Marktwertparadigmas für illiquide Positionen ignoriert somit,dass das Management von illiquiden Kreditportfolios im Wesentlichen eine Neuge-schäftssteuerung ist. Das Ausfallparadigma erlaubt hingegen, sowohl die in einem fe-sten Zeithorizont anfallenden Verluste abzuschätzen als auch das Verlustpotenzialaus allen abgeschlossenen Krediten bis zum Ende der jeweiligen kreditindividuellenLaufzeit (bzw. realen Kündigungsmöglichkeit) zu modellieren. Das entspricht demFaktum, dass die Strukturen illiquider Kreditportfolios fast nur durch eine Steuerungdes Neugeschäfts zu beeinflussen sind.Der Einsatz von Wertänderungsmodellen für liquide Kreditportfolios und der Einsatzvon Ausfallmodellen für illiquide Kreditportfolios erlaubt, Risikoverständnis, Ent-scheidungsorientierung, bankübliche Zielgrößen und sonstige Steuerungsinstrumen-tarien für den jeweiligen Portfoliotypus zu harmonisieren.

� Im weiteren beeinflusst die Eignung modellspezifischer Daten für unterschiedlicheSegmente des Kreditgeschäftes die Wahl eines Kreditrisikomodells. Bei der Auswahleines bestimmten Ansatzes ist relevant, inwieweit die erforderlichen Determinantender Ausfallraten und der Ausfallkorrelationen in guter Qualität verfügbar sind.So ist CreditMetricsTM einfach anzuwenden, wenn Kreditportfolios aus Anleihen miteinem externen Rating bestehen, da für diese Kredittitel eine Reihe an Eingangspa-rametern veröffentlicht werden, die die Implementierung erheblich erleichtern. Fürandere Kreditinstrumente sind z.B. Credit Spreads je Bonitätsklasse und Migrati-onsmatrizen nur schwer in geeigneter Qualität zu ermitteln. CreditMetricsTM eignetsich auch deshalb primär für Anleiheportfolios, da die im Modell verwendeten CreditSpreads den Strukturen des Anleihemarktes besonders gut entsprechen.Bei der Selektion eines Modells ist schließlich darauf zu achten, dass für einzelneSegmente des Aktivgeschäftes die jeweils in der Kreditpraxis als adäquat und ge-schäftsfeldtypisch anzusehenden Daten verwendet werden können. Die Philosophieder Deutsche Bank AG ist es, diejenigen Risikoeinstufungen zur Bestimmung der

Zweiter Teil

128

Ausfallraten heranzuziehen, die integraler Bestandteil des Kreditprozesses sind.1 Ent-sprechend werden in der Deutsche Bank AG fünf verschiedene Ansätze zur Ermitt-lung von Ausfallraten eingesetzt und kombiniert: interne Ausfallhistorien, externeRatings und deren Kalibrierung, Ausfallraten gemäß dem optionspreistheoretischenAnsatz der KMV Corporation, aus Credit Spreads von Anleihen abgeleitete Ausfall-raten sowie Ausfallraten auf Basis von Neuronalen Netzen und Diskriminanzanaly-sen.

� Die technische Implementierung der Konzepte der vorgestellten Kreditportfoliomo-delle wird durch kostenfrei erhältliche bzw. kommerziell vertriebene Softwarepaketedeutlich erleichtert. Im Blickpunkt der technischen Implementierung steht daher dieAnbindung der Softwarelösungen an die Datenstrukturen der Banken. Die Imple-mentierung ist im Allgemeinen mit einem erheblichen personellen, finanziellen undtechnischen Aufwand verbunden. Nach Bröker scheint die technische Implementie-rung von CreditRisk+ vor allem für kleinere Institute, deren verfügbare Ressourcenstärker eingeschränkt sind, erleichtert, da diese vergleichsweise geringe Datenanfor-derungen hat und im Internet Softwareprogramme auf Basis des Tabellenkalkulati-onsprogramms Microsoft ExcelTM kostenlos bereitgestellt werden.Zu beachten ist, dass die Verfügbarkeit von Daten zur Ausfallhistorie eine wichtigeEingangsvoraussetzung des Aufbaus der Kreditportfoliosteuerung darstellt. Ist dieselimitiert, umfasst die Spezifizierung eines Kreditrisikomodells zahlreiche vereinfa-chende Annahmen und erfordert ein beträchtliches Einschätzungs- und Urteilsver-mögen der verantwortlichen Bankmitarbeiter.

� Um eine hohe Akzeptanz zu erzielen, ist der Ansatz so übersichtlich und einfach wiemöglich und so komplex und detailliert wie nötig zu wählen. Generell besteht bei derVerwendung von komplizierten statistischen Verfahren die Gefahr, bei der Vielzahlstatistischer Prämissen, Datenbergen und Detailinformationen das betriebswirt-schaftliche Ziel der Generierung von steuerungsrelevanten Management-Informationen aus den Augen zu verlieren. Eine transparente und eingängige Strukturdes Konzeptes, eine hohe Plausibilität und gute Nachvollziehbarkeit der Modellre-sultate sowie eine einfache Handhabung des Ansatzes sind daher wichtige Entschei-dungsfaktoren bei der Selektion eines Portfoliomodells.Eng mit dem Akzeptanzkriterium ist auch die Frage der Flexibilität verknüpft. Sosind generell Ansätze zu bevorzugen, bei denen sich Analysen schnell und einfachdurchführen lassen und die zugleich mit geringem Aufwand an sich ändernde Bedin-gungen oder Fragestellungen anzupassen sind. Bank- oder portfoliospezifische Ad-aptionen und detailgenauere Analysen können bei allen Modellen primär über Modi-fikationen der Eingangsparameter realisiert werden.

1 Vgl. Blache, Raimund, [1999], Ausfallrisiko, S.31.


129

Ein weiteres Kriterium ist die Rechenzeit. Einige Ansätze erfordern rechenintensiveund zeitaufwendige Monte-Carlo-Simulationen, die bei umfangreichen Portfoliosleicht Rechenzeiten in der Größenordnung von Stunden erfordern. Das bedeutet, dassnotwendige Analysen sorgfältig vorbereitet werden müssen und nicht ad hoc durch-geführt werden können. Gerade die Möglichkeit rasch durchzuführender Analysenerhöht jedoch die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Modellergebnisse.

� Last but not least müssen die Kosten der Einführung einer aktiven, modellgestütztenKreditportfoliosteuerung durch den Nutzen, soweit nicht aufsichtsrechtlich erzwun-gen, gerechtfertigt werden. Die hohen Investitionskosten für die Einführung undPflege der Modelle sind nur dann zu rechtfertigen, wenn es gelingt, die Qualität ope-rativer und strategischer Entscheidungen im Kreditgeschäft zu verbessern und darausentsprechende Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Als Hauptmotiv für den Einsatz vonKreditrisikomodellen werden dabei zumeist die Bestimmung des ökonomisch erfor-derlichen Risikokapitals und eine an Risiko/Rendite-Gesichtspunkten orientierte Ge-samtbanksteuerung angegeben.1

Die nachfolgende Abb. 38 fassen die Konzeption, das Risikoverständnis, die Risikomo-dellierung, Portfoliostrukturen, Implementierungsanforderungen und Voraussetzungenzur Umsetzung der Kreditrisikomodelle Credit Risk + und Credit Metrics und zusam-men.

1 Vgl. Blache, Raimund, [1999], Ausfallrisiko, S.7-10.

Zweiter Teil

130

• Verlust aus Kreditausfall• Keine Kausalität • Ja• Nein (aber: integrierbar)

• Marktwertänderung• Unternehmensvermögen• Ja• Ja (Credit Spread)

• Risikodefinition• Kausaler Risikofaktor• Kreditausfälle• Bonitätsveränderungen

Risikoverständnis

• Internes Scoring / Rating

• Volatilität der Ausfallrate als Parameter

• Konstant (als Teil des Verlustes im Insolvenzfall)

• Volatile Ausfallraten und Sektorzuordnung -> Korr.

• Rating

• Korrelationen führen zu volatilen Ausfallraten

• Volatil (Beta-Verteilung der Rückzahlungsquoten)

• Korrelationen der Aktien-indizes (Branche, Region)

• Zuordnung der Ausfallraten

• Veränderungen der Ausfallrate

• Rückzahlungsquoteim Insolvenzfall

• Korrelation der Kreditereignisse

Risikomodellierung

CreditRisk+TM

• Credit Suisse FinancialProducts (1997)

• Methodik / Software kos-tenfrei zugänglich (Internet)

• Etablierte Methodik der Versicherungsmathematik

CreditMetricsTM

• J.P. Morgan (1997)

• Methodik / Daten kostenfrei zugänglich (Internet)

• Etabl. Ansatz der Statistik / Versicherungsmathematik

• Initiator

• Publikationen

• Methodische Grundlagen

Konzeption

• Software• Datenanforderungen• Rechenmethodik• Rechengeschwindig-

keit

Implementierung

• Kostenloses Excel-Tool• Relativ gering• Analytischer Ansatz• Sehr schnell

• CreditManagerTM

• Relativ hoch• Monte-Carlo-Simulation• Sehr Langsam

• Flexibilität

• Umsetzungsaufwand• Umsetzungserfahrung

Umsetzung

• Einfache / schnelle Aus-wertungen und Adaptionen

• Relativ gering• Mehrere Banken

• Flexibilität v.a. durch Eingangsparameter

• Mittel• Mehrere Banken

• Liquidität der Portfoliopositionen

• Zeithorizont der Risikoprognose

• Ausrichtung der Datenanforderungen auf


Portfoliostrukturen

• V.a. illiquide Portfolios

• Fester Zeithorizont / biskreditspezif. Fälligkeit

• V.a. Kreditpositionen im Bankbuch


• Liquide Portfolios, sonst kein Kurswert existent

• Fester Zeithorizont

• Anleihen mit einem externen Rating

• Rating




Risikoverständnis




Risikoverständnis





• Rating








Risikomodellierung





• Rating








Risikomodellierung

CreditRisk+TM




CreditMetricsTM




• Initiator

• Publikationen


Konzeption CreditRisk+TM




CreditMetricsTM




• Initiator

• Publikationen


Konzeption


keit

Implementierung


• CreditManagerTM



keit

Implementierung


• CreditManagerTM


• Flexibilität


Umsetzung





• Flexibilität


Umsetzung









Portfoliostrukturen








• Rating





Portfoliostrukturen








• Rating

Abb. 38: Übersicht Kreditrisikomodelle


131

III. Ansätze zur Steuerung operationeller Risiken

Aus der Produktion bzw. Bereitstellung von Bank- bzw. Finanzdienstleistungen resultie-ren operationelle Risiken. Vor dem Hintergrund der fortschreitenden Industrialisierungbankbetrieblicher Produktionsprozesse bei gleichzeitiger Ausweitung des Volumens undzunehmender Produktkomplexität wird die aktive Bewirtschaftung des operationellenRisikos zunehmend wichtiger.1 Einige Experten schätzen, dass sich das ökonomischnotwendige Kapital zu 70% auf das Ausfallrisiko, zu 10% auf das Marktrisiko und zu20% auf das operationelle Risiko verteilen. Allerdings hängt die tatsächliche Risikoal-lokation nach Kategorien von dem tatsächlichen Geschäftsportfolio einzelner Instituteab.2

Anders als bei den Marktpreis- und Adressenausfallrisiken befinden sich die Messver-fahren zum Management des operationellen Risikos in einer frühen Phase der methodi-schen Entwicklung. Im Folgenden wird ein Überblick über die in der Literatur disku-tierten Lösungsansätze gegeben.

1) Prozessbereichsbezogene Identifikation operationeller Risiken

Zur Identifikation operationeller Risiken bietet sich eine strukturierte, detaillierte Unter-suchung bestehender Prozesse, Systeme und Organisationsstrukturen an.3 Die Identifi-kation operationeller Risiken wird durch die Abgrenzung eindeutiger Prozessbereiche,in denen Transaktions- und Datenintegrität sichergestellt werden können, systematischerleichtert.4 Für Handelsaktivitäten können beispielhaft folgende drei Prozessbereichegenannt werden:

� Aufnahme neuer Geschäftsaktivitäten: Beispiele für die Aufnahme neuer Ge-schäftsaktivitäten sind das Aufsetzen neuer Geschäftsprozesse oder das Einfüh-ren neuer Handelsinstrumente respektive neuer Produkte oder neuer Kontrahen-ten.

� Aktivitäten vor Geschäftsbuchung: Dazu zählen die Erfassung von Geschäftsda-ten und die Bestätigung von Geschäften.

� Aktivitäten nach Geschäftsbuchung: Zu diesem Bereich zählt vor allem die phy-sische Kontrolle über Vermögensgegenstände der Bank. Beispiele dafür sind dasHalten von Bargeld oder die effektive Wertschriftenhaltung.

1 Vgl. Keck, Walter; Jovic, Dejan, [1999], Operationelle Risiken, S.964.2 Vgl. Crouhy, Michael; Galai, Dan; Mark, Robert, [1998], Operational Risk, S.59.3 Vgl. Buhr, Reinhard [2000], Betriebsrisiken, S.203; Utelli, Christophe, [1998], Operationelle Risiken,

S.37 f.4 Vgl. Davies, Jonathan et.al., [1998], Operations Risk, S.66.

Zweiter Teil

132

Nach der Abgrenzung der Prozessbereiche sind Kontrollmöglichkeiten und Ereignissezu identifizieren, die Auslöser eines Schadens sein können. In der Literatur werden alsMethoden Baumanalysen und die FMEA (Failure Mode and Effect Analysis – Fehler-möglichkeits- und Einflussanalyse) gennant.1 Baumanalysen identifizieren mit Hilfe derBooleschen Logik fehlerhafte Ereignisse in Prozessen. Zu unterscheiden ist zwischender Fehlerbaumanalyse und der Störablaufanalyse. Erstere identifiziert die Ursachen un-erwünschter Ereignisse, letztere reflektiert die Auswirkungen der fehlerhaften Ereignis-se. Die FMEA wurde von der NASA entwickelt und wird beispielsweise in der industri-ellen Fertigung zur Qualitätsverbesserung eingesetzt. Es werden verschiedene Variantender FMEA unterschieden, die spezifische Kategorien des operationellen Risikos anspre-chen.

� Die Predictive-Human-Error-Analyse kann für die Identifikation des menschli-chen Irrtums herangezogen werden. Diese Variante betrachtet die Schnittstellenzwischen Menschen und technischen Systemen im Ablauf eines Prozesses. DieSchnittstellen werden systematisch analysiert, Fehlerquellen abgeleitet und nachIrrtumsmöglichkeiten klassifiziert.

� Katastrophen- bzw. Ereignisrisiken werden mit Hilfe von Szenarioanalysen imSinne von „What-if“-Analysen durchgeführt. Den Analysen liegt die Idee zu-grunde, dass eine Störung im Ablauf eines Prozesses eine Kettenreaktion auslö-sen kann. Zur Ermittlung potenzieller Schadenshöhen werden Szenarien der Stö-rung simuliert.

� Das Verfahren „Hazard and Operability Study“ (HAZOP) findet für das Mana-gement technischer Risiken Anwendung. Qualitative und quantitative Erwartun-gen an einen Prozess werden formuliert und Abweichungen gegenüber diesenErwartungen simuliert.

Operationellen Risiken können komplexe Ursachen- Wirkungsketten zugrunde liegen.Dies soll an folgendem Beispiel verdeutlicht werden: Eine fehlerhafte Zahlungsver-kehrsentwicklung verursacht Kundenregressansprüche bei der Bank. Eine erste Untersu-chung ergibt, dass dies auf das Fehlverhalten eines Mitarbeiters bei der Kontrolle zu-rückzuführen ist. Eine tiefere Analyse ergibt, dass ein junger Mitarbeiter vertretungs-weise eingesetzt wurde und keine Information über den Kontrollablauf im Zusammen-hang mit der Zahlungsabwicklung bestand. Mangelnde Erfahrung und fehlendes knowhow begründen hier das unbewusste Fehlverhalten des Mitarbeiters. Zudem kann dasunbewusste Fehlverhalten auch in Interpendenz mit der Systemtechnik stehen. Hierkönnen Ursachen in Hard- und/ oder in Softwarefehlern liegen. Auch eine beliebige

1 Vgl. Utelli, Christophe, [1998], Operationelle Risiken, S.38.


133

Kombination der Ursachen ist möglich, die das Schadensereignis auslösen und zumoperationellen Verlust führen. Die folgende Fehler! Verweisquelle konnte nicht ge-funden werden. veranschaulicht diese Überlegung:1

MangelndeErfahrung

Mangelndes„Know How“

„Mensch“ „Prozesse“ „Technologie“Ursache

Produkt-eigenschaften

Prozess-definitionenBetrug

Anwendungs-bezogeneRisiken

Wirkung

Schadensereignis

Schadensumfang Total VaR Schadens-häufigkeit

: Wechselseitige Abhängigkeit

MangelndeErfahrung

Mangelndes„Know How“

„Mensch“ „Prozesse“ „Technologie“Ursache

Produkt-eigenschaften

Prozess-definitionenBetrug

Anwendungs-bezogeneRisiken

Wirkung

Schadensereignis

Schadensumfang Total VaR Schadens-häufigkeit

: Wechselseitige Abhängigkeit

Abb. 39: Ursache-Wirkungs-Beziehungen bei operationellen Risiken

So ist es zweckmäßig, eine detaillierte Zuordnung der Ursachen operationeller Risikenvorzunehmen. Diese Zuordnung bildet den Ausgangspunkt der späteren Darstellung vonUrsache-Wirkungs-Beziehungen und erleichtert das Erfassen dazugehöriger Verluste.Das genaue Erfassen der Verluste bildet die Datengrundlage für eine Schadensfalldaten-bank, die institutsintern oder –übergreifend für eine modellgetreue Quantifizierung desoperationellen Risikos notwendig ist.

Die nachfolgende Abb. 40 gibt eine Übersicht über eine mögliche Zuordnung von Ursa-chen operationeller Risiken zu den Kategorien „Mensch“, „Prozesse“ und „Technolo-gie“.1

1 Vgl. Laycock, Mark, [1998], Analysis, S.143.

Zweiter Teil

134

Kategorie Subkategorie Ursache

Stress

Krankheit

Konzentrations-probleme

Überstunden

Mitarbeiter erkennen nicht, dass Kenntnisse fehlenUnzureichendeKenntnisse Mitarbeiter erkennen, dass Kenntnisse fehlen, geben

das aber nicht zu

Mensch

Betrug

Fehlende Berücksichtigung von Produkteigenschaften

Schnittstellen nicht definiert

Falsches Design

Unklare Prozessdefinition

Prozesse

Falsche Ausfüh-rung

Keine Kenntnisnahme durch Mitarbeiter

Falsche HardwarespezifikationAllgemeine Risi-ken Keine Notfallplanung

Falsche KalkulationAnwendungs-bezogene Risiken Falsche Speicherung

Technologie

Anwender-bezogene Risiken

Mitarbeiter verstehen Systemfunktionalität nicht

Abb. 40: Kategorisierung von Ursachen operationeller Risiken

Wegen der Vielzahl, Komplexität und Interdependenzen der möglichen Ursachen ope-rationeller Risiken ist zu empfehlen, die identifizierten Kontrollpunkte nach dem indivi-duellen Schadensumfang und der bekannten oder geschätzten Eintrittswahrscheinlich-keit zu trennen. Schäden mit einer hohen Eintrittswahrscheinlichkeit bei zugleich hohemSchadensausmaß werden mit einer hohen Risikobewertung versehen. Sie gilt es durchgeeignete Maßnahmen, wie der Einführung von Genehmigungsprozessen für neue Pro-dukte, hohe operationelle Risiken zu vermeiden. Kritische Schadensumfänge mit einergeringen Eintrittswahrscheinlichkeit können dagegen Gegenstand einer versicherungs-

1 In Anlehnung an van den Brink, Gerrit Jan, [2000], Herausforderung, Chart 12 – 14. In Großbritanni-en hat die British Bankers Association im Jahr 1999 in einem ersten Schritt zur Generierung eines in-dustrieweiten Datenpools für operationelle Risiken einen Diskussionsentwurf zur Kategorisierung ope-rationeller Risiken vorgelegt. Dieser umfasst 5 Risikokategorien und 41 Subkategorien. Vgl. BritishBankers Association, [1999], Draft Data Pooling.


135

technischen Übertragung auf Dritte sein. Schäden mit einer hohen Eintrittswahrschein-lichkeit bei eher unbedeutendem Schadensausmaß werden aktiv gemessen, überwachtund gesteuert. Schließlich können Schäden mit einer geringen Eintrittswahrscheinlich-keit bei zugleich geringem Schadensausmaß vernachlässigt werden, so dass sie letztlichals Kosten des Geschäftsbereichs getragen werden. 1

Die nachfolgende Abb. 41 veranschaulicht diese Einteilung.

Scha

dens

höhe

Kritisch

Unbe-deutend

Hoch

Eintrittswahrscheinlichkeit

Gering

Risiko-bewertung

Hoch

Mittel

Gering

Sehr gering

Risiko-vermeidung

Risiko-transfer

Risiko-kontrolle

Risiko-akzeptanz

Scha

dens

höhe

Kritisch

Unbe-deutend

Hoch

Eintrittswahrscheinlichkeit

Gering

Risiko-bewertung

Hoch

Mittel

Gering

Sehr gering

Risiko-vermeidung

Risiko-transfer

Risiko-kontrolle

Risiko-akzeptanz

Abb. 41: Operationelle Risiken – Risikomanagementaktivitäten nach Risikobewer-tung

Bei der Auswahl und Entwicklung von Bewertungs- und Messverfahren kann sich dasBankmanagement auf diejenigen Kontrollpunkte beschränken, die eine hohe Eintritts-wahrscheinlichkeit bei tragbaren Schadensumfängen besitzen.

1 Vgl. Rachlin, Chris, [1998], Operational Risk, S.119.

Zweiter Teil

136

2) Systematisierung bestehender Bewertungs- und Quantifizierungsansätze

(a) Qualitatives AssessmentEin erster Schritt zur Quantifizierung ist die qualifizierende Bewertung der identifizier-ten Kontrollmöglichkeiten. Detaillierte Check-Listen1 erleichtern das Auffinden derKontrollpunkte in den Prozessbereichen und bilden die Grundlage für ein bereichsüber-greifendes „Best-Practice“-Benchmarking.2

Im Rahmen eines diagnostischen Check-Ups werden Kontrollpunkte3 eines bestehendenProzessbereiches mit Hilfe von detaillierten Fragen4 analysiert. Beispiele für Kontroll-punkte sind Zugriffsmöglichkeiten auf die Hardware oder die Notfallplanung bei Syste-mausfall. Der Ist-Zustand der Kontrollpunkte wird geprüft und in einer Ratingskala er-fasst. Zur Einordnung in das Rating können beispielsweise Testfälle durchgeführt oderStichproben ex-post erhoben werden. Ergänzend können die Kontrollpunkte nach ihrerBedeutung für den Prozess sowie dem möglichen Schadensausmaß gewichtet werden.Das Produkt aus dem Gewichtungsfaktor und dem tatsächlich erzielten Rating ergibt ei-nen Qualitäts-Scoringwert. Wird dieser mit dem maximal möglichen Qualitätswert ver-glichen, kann eine prozentuale Qualitätskennziffer je Schwachstelle erhoben werden.Durch eine gewichtete Addition des maximalen Rating und dem tatsächlichen Ratingkönnen auf jeder beliebigen Aggregationsstufe –z.B. Prozess oder Geschäftsbereich-Qualitätskennziffern errechnet werden.

Die Vorgehensweise wird beispielhaft für den Kontrollpunkt „Geschäftsbestätigung“des Prozessbereiches „Aktivitäten vor Geschäftsbuchung“ im Handelsgeschäft erläutert.Eine Untersuchung ergibt, dass eine Geschäftsbestätigung unabhängig von der Höhe desGeschäfts von einer Person durchgeführt werden kann und somit nicht dem Vier-Augen-Prinzip folgt. Dies kann dazu führen, dass der Bank aus Versehen oder durch bewusstesbetrügerisches Handeln der Person ein erheblicher Schaden entsteht, falls aus unrichti-gen Geschäften Schadensersatzansprüche geltend gemacht werden. Der geprüfte Kon-trollpunkt erhält wegen dieser Feststellung die Ratingziffer eins auf einer Skala von 0 =keine Qualität bis 4 = sehr hohe Qualität. Zusätzlich wird die Bedeutung des Kontroll-punkts festgestellt. Dabei ist mit Bedeutung das unmittel- oder mittelbare Schadensaus-maß gemeint, das durch einen Fehler an diesem Kontrollpunkt ausgelöst werden kann.Im Beispiel kommt der Geschäftsbestätigung eine erhebliche Relevanz zu, da hier ver-sehentliche oder bewusst unrichtige Angaben eliminiert werden können und somit jedes

1 Ein Beispiel für eine Diagnose-Checkliste findet sich bei van den Brink, Gerrit Jan, [2001], Operatio-nal Risk, S.92 ff.

2 Vgl. Buhr, Reinhard, [2000], Betriebsrisiken, S.203; Naumann, Matthias, [2000], Praxiserfahrung,Folie 16.

3 Der Begriff „Kontrollpunkt“ erfolgt in Anlehnung an Buhr, Reinhard, [2000], Betriebsrisiken, S.203.4 Eine Frage im Prozessbereich „Aktivitäten vor Geschäftsbuchung“ könnte lauten: „Wie wird sicherge-

stellt, dass Geschäfte nur mit aktuellen Marktparametern abgeschlossen wurden?“


137

Schadensmaß an dieser Stelle ursächlich verhindert werden kann. Deswegen wird die-sem Kontrollpunkt ein Gewichtungsfaktor von vier zugeordnet. Das Produkt aus zuge-ordneter Ratingziffer und Gewichtung ergibt vier. Damit ermittelt sich für den Kontroll-punkt „Geschäftsbestätigung“ eine relative Qualität von 25%, da bei der negativstenBewertung eines Kontrollpunktes eine Punktzahl von 16 hätte erreicht werden können.Die nachfolgende Abb. 42 veranschaulicht die Berechnung. Der Kontrollpunkt „Ge-schäftsbestätigung“ ist mit der Nr.1 gekennzeichnet.

Scoring Prozessbereich „Aktivitäten vor Geschäftsbuchung“IV. Quartal 2000

Kontroll-punkt

Max.Rating

Tatsächl.Rating

Tatsächl.Gewichtung

Max.Punktzahl

Tatsächl.Punktzahl

Qualitätin %

(1) (2) (3) (4) (2)·(4) (3)·(4)

1

2

3

4

4

4

4

4

1

3

2

2

4

1

1

3

16

4

4

12

4

3

2

6

25

75

50

50

42Aggregiert:

Legende:Rating: 0 = keine Qualität; 4 = sehr hohe QualitätGewichtung: 1 = geringe Relevanz; 4 = sehr hohe Relevanz

Scoring Prozessbereich „Aktivitäten vor Geschäftsbuchung“IV. Quartal 2000

Kontroll-punkt

Max.Rating

Tatsächl.Rating

Tatsächl.Gewichtung

Max.Punktzahl

Tatsächl.Punktzahl

Qualitätin %

(1) (2) (3) (4) (2)·(4) (3)·(4)

1

2

3

4

4

4

4

4

1

3

2

2

4

1

1

3

16

4

4

12

4

3

2

6

25

75

50

50

42Aggregiert:

Legende:Rating: 0 = keine Qualität; 4 = sehr hohe QualitätGewichtung: 1 = geringe Relevanz; 4 = sehr hohe Relevanz

Abb. 42: Qualitatives Assessment operationeller Risiken über ein Scoring-System1

(b) Quantitatives AssessmentErst die wertmäßige Quantifizierung erlaubt die Bemessung des potenziellen Vermö-gensverlusts aus operationellen Risiken. Die in Literatur und Praxis diskutierten quanti-tativen Ansätze können danach systematisiert werden, ob sie auf Gesamtbank- oder Ge-schäftsbereichsebene vorliegenden verdichteten Zahlungs- oder Aufwandsgrößen beru-hen („Top-Down“-Verfahren) oder ob sie singuläre Schadensursachen bewerten und ag-

1 In Anlehnung an Buhr, Reinhard, [2000], Betriebsrisiken, S.204.

Zweiter Teil

138

gregieren („Bottom-Up“-Verfahren). Darüber hinaus unterscheiden sie sich in der me-thodischen Komplexität.

Mit „Top-Down“-Verfahren wird primär das Ziel verfolgt, eine Einschätzung des not-wendigen ökonomischen Risikokapitals zu Budgetierungszwecken auf Gesamtbankebe-ne zu erlangen. Dagegen sollen „Bottom-Up“-Verfahren mit der ursachenbezogenenKalkulation des operationellen Risikos zugleich Steuerungsimpulse für das operativeManagement der Risiken setzen. Dabei erfordert die „Bottom-Up“- Quantifizierung dieBestimmung von Eintrittswahrscheinlichkeiten der Ereignisse. Diese können ggf. ausdem qualifizierenden Assessment1 abgeleitet werden. Bei der Ausfallrisikomessung istdas vergleichbar mit dem Transfer von Ratingklassen in Ausfallwahrscheinlichkeiten.2

Die Häufigkeit und das Ausmaß der Schadensereignisse sind auf Prozess- oder Bereich-sebene zu modellieren. Die Ergebnisse können zum operationellen Gesamtbankrisikoaggregiert werden.

Die nachfolgende Abb. 43 systematisiert die Verfahren zur Quantifizierung des opera-tionellen Risikos.

Verfahren zur MessungOperationeller Risiken

Top-Down Bottom-Up

Earnings-Volatility-

Ansatz

Indikator-/Risikofaktor-

modelle

Mathematisch-Statistische

Modelle

CAPM-Ansatz

Verfahren zur MessungOperationeller Risiken

Top-Down Bottom-Up

Earnings-Volatility-

Ansatz

Indikator-/Risikofaktor-

modelle

Mathematisch-Statistische

Modelle

CAPM-AnsatzCAPM-Ansatz

Abb. 43: Verfahren zur Messung operationeller Risiken

(1) Top-Down-VerfahrenZu den Top-Down-Verfahren können der CAPM-Ansatz und der Earnings-Volatility-Ansatz gezählt werden. Beide werden im Folgenden charakterisiert.

1 Vgl. Teil 2 A.B.III.2)(a).2 Vgl. Teil 2 A.A.II.


139

� CAPM-Modell: Untersucht man die Gesamtbank, so unterstellt das CAPM1, dass derBeta-Faktor die systematischen Risiken der Gesamtbank widerspiegelt. Dieser kannals Ansatzpunkt herangezogen werden, das operationelle Risiko zu extrahieren. 2 Beider Anwendung des CAPM-Ansatzes ist kritisch, dass er über die Abschätzung desGesamtbankrisikokapitals hinaus keine weitere Verwendung erlaubt. Eine Disaggre-gation in Risikokapital je Geschäftsbereich ist nicht möglich.3 Risikosteuerungs- undmanagementanreizkompatible Steuerungsimpulse können nicht generiert werden.

� Earnings-Volatility-Ansatz: Der Earnings-Volatility-Ansatz misst die Schwan-kungsbreite des erwarteten Deckungsbeitrags -nach Abzug von Risikokosten ausMarkt- und Ausfallrisiken- als Kapitalbetrag für das operationelle Risiko..Auf Gesamtbankebene kann der Earnings-Volatility-Ansatz vereinfachend formaldargestellt werden:4 Zum Planzeitpunkt 1�t besteht der erwartete Vermögenszu-wachs der Gesamtbank � �1�� tMWE aus drei Komponenten: Erste Komponente ist dererwartete Wertzuwachs des bestehenden Vermögens zum Zeitpunkt 1�t � �1�� tPE ,die zweite Komponente entspricht dem Deckungsbeitrag der neu abgeschlossenenKundengeschäfte im Zeitpunkt 1�t � �1�tDBE und die dritte Komponente sind diegeplanten barwertigen Kosten )( 1�tKE . Formal ergibt sich:

� � � �1111 �� tttt KDBPEMWE (Gl. 23)

Das Risiko entspricht der Varianz 21�t� von )( )1( �

� tMWE , formal:

� � � � � �1,11,11112

12

122

1 covcov,cov2��

�� tttttttttt KDBKPDBPKDBP ��

(Gl. 24)

Folgendes kann mit Hilfe der Gleichung geschlussfolgert werden:

1) Konzentriert sich das Bankmanagement ausschließlich auf das Adressenausfall-und das Marktpreisrisiko, werden lediglich die Varianz des Zuwachses des zu Be-ginn der Planperiode vorhandenen Vermögens 1

2�

� tP� und die Varianz des Dek-

1 Zu den Grundlagen des CAPM vgl. Sharpe, William, [1964] Capital Asset Prices.2 Vgl. Hoffmann, Douglas G., [1998], New Trends, S.35.3 Vgl. O’Brian, Niall; Smith, Barry; Allen, Morton, [1999], Case, S.16.4 Vgl. dazu Davies, Jonathan; Fairless, Matthew; Libaert, Sonia; Love, Jason; O'Brien David; Slater,

Peter; Shepheard-Wallwyn, Tim; [1998], Operations Risk, S.75.

Zweiter Teil

140

kungsbeitrags 12

�� tP� erfasst. Dabei bleiben der Einfluss der Betriebskosten auf

die Schwankungsbreite ausser Betracht.

2) Es sind alle Faktoren, die die Varianz der Deckungsbeiträge 12

�tDB� der Planpe-riode beeinflussen, zu berücksichtigen. Dies gilt für alle Geschäftsbereiche auchunter Einschluss derjenigen Portfolios, die typischerweise keine oder wenigMarktpreis- und Adressenausfallrisiken aufweisen, wie das Retail Banking unddas Asset Management. Somit wird gewährleistet, das auch das Risiko dieser Ge-schäftsbereiche erfasst wird und Risikokapital zugeordnet werden. kann.

3) Alle Faktoren, die auf die Varianz der geplanten Kosten 12

�tK� einwirken, sind indie Messung einzubeziehen. Zu beachten ist, dass die Kovarianz zwischen Erträ-gen und Kosten ),cov( 11 �� tt KDB ein Bestandteil des Risikoterms ist. Insofernwird formal deutlich, dass die Stabilisierung der Steuergrösse Cost-Income-Ratiozur Risikoreduktion beiträgt.

(2) Bottom-Up-VerfahrenUnter die Bottom-Up-Verfahren werden Indikator-/ Faktormodelle und mathematisch-statistische Verfahren subsumiert.

� Indikator-/Faktormodelle: Analog zu Indikatormodellen im Marktrisikomanagementkönnen in einzelnen Prozessbereichen Indikatoren oder Risikofaktoren extrahiertwerden, mit denen ein ökonomischer Erklärungszusammenhang zu potenziellen ope-rationellen Verlusten hergestellt wird.1 Indikatoren sind Merkmale, die das jeweiligeAktivitätslevel der Gesamtbank oder einzelner Geschäftsbereiche kennzeichnen.2

Beispiele für Indikatoren sind:

HandelsvolumenKostenbasisAnzahl der MitarbeiterPrüfungsergebnisse der RevisionMitarbeiterfluktuationsratenDurchschnittliches Transaktionsvolumen je Geschäft

1 Vgl. Hoffman, Douglas G.; [1998], New Trends, S.35.2 Der Basler Ausschuss schlägt im Rahmen seines Konsultationspapiers zur Eigenmittleunterlegung im

Basisindikator- bzw. Standardverfahren bankweite bzw. geschäftsbereichsbezogene Indikatoren vor.Vgl. Basel Committee on Banking Supervision, [2001], Operational Risk – Consultative Document.Der fragwürdige Zusammenhang der Indikatoren zum operationellen Risiko steht in der besonderenKritik der Banken.


141

Allerdings ist bei einzelnen Indikatoren kritisch, ob und inwieweit ein tatsächlicherErklärungszusammenhang zum operationellen Risiko besteht. So ist z.B. fraglich, obdurch Absenken der Kostenbasis das operationelle Risiko vermindert werden kann.Manchmal ist das Gegenteil der Fall. Andererseits ist mit steigender Kostenbasisauch keine zwingende Zunahme des operationellen Risikos verbunden.

� Mathematisch-statistische Verfahren: Mit Hilfe von mathematisch-statistischenVerfahren soll die potenzielle Schadenswirkung von Ereignissen quantifiziert wer-den. Die Verfahren sind nach der Komplexität der Modellierung des kausalen Zu-sammenhangs von Ereignissen zu unterscheiden. Zu beachten ist, dass ein Kontroll-punkt in der Regel verschiedene Ursachen hat, so dass sich das Ausmaß des Scha-dens durch eine Kette oder Verknüpfung verschiedener Ursachen oder das Zusam-menwirken von Ereignissen stark erhöhen kann. Modelltheoretisch sind damit be-dingte Ereignisse und Korrelationen zwischen Ursachen und Ereignissen zu berück-sichtigen.1 Kausalmodelle setzen Ursache und Wirkung von Ereignissen durch be-dingte Wahrscheinlichkeiten miteinander in Beziehung.

Generell erfolgt die Berechnung des operationellen Risikos in drei Schritten.2

Im ersten Schritt wird die Verlusthäufigkeit simuliert. Dazu ist eine geeignete Ver-teilungsannahme notwendig. Im zweiten Schritt wird die Verlusthöhe simuliert. Dieskann beispielsweise durch eine Log-Normalverteilung erfolgen. Im dritten Schrittwerden die Einzelverluste aggregiert.

Zur Berechnung werden institutsspezifische Wahrscheinlichkeiten benötigt. Proble-matisch ist, dass Verlustwahrscheinlichkeiten nur für häufig auftretende Schädenvorliegen, deren Schadensausmaß in der Regel gering ist. Von daher wird eine diffe-renzierende Vorgehensweise der Wahrscheinlichkeitsmodellierung vorgeschlagen.Für hohe Verlustwahrscheinlichkeiten wird die empirische Verteilung herangezogen,bei mittleren Wahrscheinlichkeiten die lognormale Verteilung als vorteilhaft gese-hen, während für seltene Ereignisse eine Extremwertverteilung empfohlen wird.3 Fürjede Schwachstelle ist der maximale Schaden unter Berücksichtigung bestehender ri-sikoausgleichender Versicherungspolicen zu ermitteln. Die Erhebung dieser maxi-malen Schadensgrößen ist situationsbedingt in Abhängigkeit verfügbarer Daten zuhandhaben. Im Bereich transaktionsverarbeitender Prozesse und Systeme können z.B.

1 Für einen pragmatischen Ansatz zur Berücksichtigung von Korrelationen, Buhr, Reinhard, [2000],Betriebsrisiken, S.205 f.

2 Vgl. Beeck, Helmut, [2000], Operational Risk, Chart 24.3 Vgl. Ceske, Robert; Hernandez, Jose H.; Sanchez, Luis M., [2000], Event Risk, S.10 f. ; Beeck,

Helmut, [2000], Operational Risk, Chart 20.

Zweiter Teil

142

übergangsweise Indikatoren oder Risikofaktoren als objektivierende Anhaltsgrößenunter Beachtung der bereits diskutierten Problematik benutzt werden.1

3) Kritische Würdigung

Beim Management operationeller Risiken ist die systematische, prozessual orientierteSchwachstellenanalyse wichtigste Voraussetzung. So wird gewährleistet, dass die Feh-lermöglichkeiten durch die Kombination von Menschen, Prozessen und IT-Systemen inder Organisation identifiziert und entsprechende Daten ggf. gesammelt werden können.Bei der Wahl des Messverfahrens ist der konkrete Anwendungsbereich in der Bank zuberücksichtigen. Während ein Top-Down-Ansatz das Ziel der risikoadäquaten Kapita-lallokation unterstützen hilft, ist für eine integrierte Risikosteuerung ein mathematisch-statistischer Ansatz notwendig. Allerdings scheint dieser nur geeignet für Produkt- undServicebereiche, deren Aktivitäten weitgehend standardisiert und repetitiv sind, wiezum Beispiel in der Wertpapierabwicklung. Dem Vorteil der Integration steht allerdingsdas hohe Modellrisiko entgegen. Die Modellierung der bedingten Wahrscheinlichkeitenund kausalen Zusammenhänge ist komplex, zumal verschiedene Verlustverteilungen fürmittlere und große Schadensumfänge geschätzt werden müssen. Erschwerend ist, dassProzesse und Technik einer schnellen Veränderung unterliegen und somit kaum stabilsind. In der Prozessaufnahme ermittelte Inputparameter gelten für die Umfeldbedingun-gen des Erhebungszeitraums. In einem dynamischen Umfeld werden diese kaum zurPrognose künftiger Verlustpotenziale geeignet sein. Schließlich können neue Geschäfts-aktivitäten erst dann in den mathematisch-statistischen Ansatz integriert werden, wennInputdaten verfügbar sind.

Für alle Institute ist zu empfehlen, insbesondere gegen Schäden aus Ereignissen mit po-tenziell großen Schadensumfängen prozessuale Vorkehrungen zu treffen oder ihnendurch entsprechende Versicherungen zu entgegnen.

C. Risikokapitalbudgetierung, -limitierung und risikoadjustierte Per-formancemessung als Anwendungsbereiche von Risikomessverfahren

Im Rahmen der integrierten Ertrags-/Risikosteuerung hat der Value at Risk vier Anwen-dungsbereiche:

1. als Maß für das einer Organisationseinheit allokierte Eigenkapital

2. als Risikomaß und Bestandteil eines Performance-Maßes zur Beurteilung einerOrganisationseinheit

1 Vgl. Teil 2 A.B.III.2)(b)(2)


143

3. als Maß für das Risikolimit zur Begrenzung der Risikoübernahme einer Organi-sationseinheit und

4. zum internen bzw. externes Risiko-Reporting.

Im bankbetrieblichen Einsatz des Value-at-Risk sind die Grenzen der Anwendungsbe-reiche (1) bis (3) von besonderem Interesse. Im Folgenden wird darauf eingegangen.

I. Budgetierung und Allokation von Risikokapital und Ergebnisan-sprüchen

Zu Beginn des Budgetierungsprozesses ist zu klären, welche Höhe der Ertragsanspruchauf das Eigenkapital erreichen soll. Dazu müssen drei zentrale Fragen beantwortet wer-den:

� Welche Eigenkapitalbasis ist maßgeblich für den Renditeanspruch und zugleichVerteilungsbasis der Allokation?

� Wie hoch ist die (Mindest-)Höhe des Ergebnisanspruches auf das Eigenkapital undwie ist diese zu ermitteln?

� Für welche organisatorische Ebene -Gesamtbank, Geschäftsfeld oder Einzelgeschäft-soll der Renditeanspruch formuliert und nach welchem Allokationsprinzip kann derAnspruch auf die gewünschte Ebene verteilt werden?

1) Festlegung der Kapitalbasis

(a) Funktionen des EigenkapitalsUm die relevante Kapitalbasis zu bestimmen, ist zunächst die Zweckbezogenheit desEigenkapitals im Rahmen der Gesamtbanksteuerung zu präzisieren. Dazu werden dieFunktionen des Eigenkapitals erläutert.

In der Entstehungsperiode des modernen Bankwesens galt das Eigenkapital der Kredit-institute in erster Linie als Finanzierungsmittel für das Kreditgeschäft und war somitBasis der Geschäftstätigkeit der Banken.1 Erst als der durch den Industrialisierungspro-zess gestiegene Kreditbedarf der Volkswirtschaft nicht mehr durch bankeigene Mittelabgedeckt werden konnte, hat der Gesetzgeber den für das Kreditgewerbe spezifischenBegriff des „haftenden Eigenkapitals“ entwickelt.2 Das haftende Eigenkapital ist durcheinen funktionsorientierten Eigenkapitalbegriff gekennzeichnet. Als Regel für die Aner-

1 Vgl. Büsselmann, Elke, [1993], Bankenaufsicht, S.56.2 Vgl. Krümmel, Hans-Jacob, [1983], Bankenaufsichtsziele, S.9.

Zweiter Teil

144

kennung einzelner Kapitalbestandteile als Finanzierungsmittel dienen typische Eigenka-pitalfunktionen. Sieben Eigenkapitalfunktionen werden in der Literatur in der Regel be-nannt.1

1. Funktion der Errichtungsgrundlage: Das Bundesaufsichtsamt für das Kreditwe-sen verlangt für die Genehmigung der Geschäftstätigkeit eines Kreditinstitutsden Nachweis eines ausreichenden Eigenkapitals,2 um damit der höheren Gefahrvon Anfangsverlusten zu begegnen.

2. Funktion der Begrenzung des Geschäftsvolumens: Der Umfang risikobehafteterBankgeschäfte wird an die Höhe des haftenden Eigenkapitals gebunden.3

3. Funktion der Risikobegrenzung: Das Eigenkapital soll eintretende Verluste auf-fangen und die Gläubiger des Kreditinstituts vor möglichen Verlusten schützen.Dazu zählt auch die Garantie- und Haftungsfunktion im Insolvenzfall, in demder Ausgleich für fehlende Haftungsmassen zum Schutz der Gläubiger sicherzu-stellen ist.

4. Finanzierungsfunktion: Anlagevermögen und langfristige Investitionen solltendurch das Eigenkapital finanziert werden. Dazu müssen die erforderlichen Mittelgrundsätzlich eingezahlt sein, anders ist diese Bedingung nicht erfüllbar.

5. Funktion des intertemporären Gewinn- und Verlustausgleichs: Der Gewinnaus-weis soll nach Möglichkeit kontinuierlich erfolgen. Dies kann durch die Bildungund Auflösung stiller Eigenkapitalreserven erfolgen. Absicht ist es, zu verhin-dern, dass Einleger aufgrund vorübergehend schlechter Ergebnisse in Panik ge-raten.

6. Funktion der Gewinnverteilungsbasis: Das Eigenkapital ist Grundlage für dieGewinnverteilung an die einzelnen Anteilseigner.

7. Vertrauensfunktion: Eine angemessene Eigenkapitalausstattung signalisiert denGläubigern ein hohes Maß an Zahlungsfähigkeit und stärkt das Vertrauen in dieBank.

Aus vorgenannten Funktionen wird deutlich, dass diese sämtlich im direkten oder engenZusammenhang mit der Risikoübernahme stehen.4 Darin materialisiert sich im Kern der

1 Vgl. stellvertretend Hagenmüller, Karl Friedrich, [1964], Bankbetrieb, S.186 – 190.2 Vgl. §33 Abs. 1 KWG.3 Vgl. §10 KWG.4 Vgl. Lister, Michael, [1997], Risikokapitalallokation, S.10.


145

Nutzen des Eigenkapitals und begründet, dass das Eigenkapital in der betriebswirt-schaftlichen Steuerung auch überwiegend als Risikokapital betrachtet wird. Nachfol-gend ist zu klären, welche Eigenkapitalbestandteile zur Abdeckung von Risiken zurVerfügung stehen. Dazu werden die Eigenkapitalbegriffe systematisiert und erläutert.

(b) Systematisierung der Eigenkapitalbegriffe(1) Bilanzielles EigenkapitalDas bilanzielle Kapital richtet sich nach den vom Kreditinstitut angewendeten Bilanzie-rungsbestimmungen, die sich in der landesspezifischen Gesetzgebung unterscheiden. ImFolgenden werden die für die Eigenkapitalhöhe maßgeblichen Regeln des HGB und derIAS für in Deutschland ansässige Banken charakterisiert und beurteilt.

(a) Bilanzielles Eigenkapital nach HGB

Das bilanzielle Eigenkapital entspricht dem (nominellen) Gegenwert der in der Bankvon den Anteilseignern angelegten Geldsummen und Sacheinlagen. ThesaurierteGewinne und Einlagen erhöhen das bilanzielle Eigenkapital. Gewinnausschüttungen,Kapitalrückzahlungen und Verluste führen dagegen zu einer Verminderung. Aus derFortschreibung des bilanziellen Eigenkapitals resultiert der Buchwert des Bankeigen-kapitals. In einer einfachen Fassung bestimmt sich der Buchwert des Eigenkapitalseiner Aktienbank zu einem bestimmten Stichtag als:1

Gezeichnetes Kapital (Sollsumme aller Aktien)2

+ Kapitalrücklage

+ Gewinnrücklage [aus Gewinnthesaurierung gebildeter Kapitalanteil]

+ Rücklagen [gesetzliche/ eigene/ satzungsmäßige/ andere]

+/- Bilanzgewinn/ Bilanzverlust

= Bilanzielles Bankeigenkapital

Allerdings wird die Höhe des bilanziellen Eigenkapitals maßgeblich von den zugrun-de gelegten Bilanzierungsrichtlinien bestimmt. Einerseits führt die handelsrechtlicheOrientierung am Vorsichtsprinzip regelmäßig zu einem niedrigen Wertansatz, ande-rerseits erlauben Bewertungswahlrechte vielfältige Gestaltungsmöglichkeiten, so dass

1 Vgl. Rudolph, Bernd, [1991], Bankeigenkapital, S.52 f.2 Bei öffentlich-rechtlichen Banken gilt die Sicherheitsrücklage als Kernkapital.

Zweiter Teil

146

das bilanzielle Eigenkapital zur Bestimmung der tatsächlich vorhandenen Risikodek-kungsmasse eher ungeeignet erscheint.

(b) Bilanzielles Eigenkapital nach IAS

Kreditinstitute können einen befreienden (Konzern-)Abschluss nach IAS aufstellen.Die Anwendung der IAS-Bestimmungen zielt inhaltlich auf eine Bewertung vonVermögensgegenständen zu Marktpreisen ab und hat damit materielle Konsequenzenfür die Bilanzierung des Eigenkapitals. Da ein differenzierter Vergleich zwischenHGB und IAS den Rahmen dieser Arbeit sprengt1, werden nachstehend nur einigeder bilanzierungstechnischen Unterschiede klargestellt.

Eigenkapitalerhöhend wirken sich zunächst die Bewertungsvorschriften für die Posi-tionen des Handelsbestandes aus, die zu Marktwerten zu bilanzieren sind. Finanzan-lagevermögen kann wahlweise zu Anschaffungskosten oder zu Marktwerten beigleichzeitigem Ausweis einer Neubewertungsrücklage bilanziert werden. Beispieledafür sind Anteile an nicht konsolidierten verbundenen Unternehmen, Anteile an as-soziierten Unternehmen, die nach der Equity-Methode bewertet werden, sowie son-stige Finanzanlagen. Anders als beim HGB sind Abschreibungen auf das Finanzanla-gevermögen nur bei dauernder Wertminderung möglich. Wird von HGB auf IASumgestellt, sind die Abschreibungen rückgängig zu machen. Dies wirkt eigenkapital-erhöhend. Das Aufdecken stiller Lasten dagegen wirkt eigenkapitalmindernd.

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass die Umstellung von HGB auf IAS-Vorschriften in der Tendenz zu einer höheren verteilbaren Kapitalbasis führt. Aller-dings unterliegt der IAS-Eigenkapitalbetrag aufgrund der marktorientierten Bewer-tung tendenziell größeren Schwankungen als das bilanzielle Eigenkapital nach HGB.

(2) Markt- oder Vermögensorientierter Eigenkapitalbegriff(1) Shareholder Value

Der Shareholder Value entspricht dem intern oder extern ermittelten Marktwert desBankeigenkapitals. Synonym mit dem Begriff Shareholder Value ist der Begriff Ak-tionärsvermögen, welches der Vermögensposition der Eigentümer entspricht. DaWertpapiere existieren, die eine unterschiedliche Rechtsposition am Unternehmungs-eigentum begründen, ist zu definieren, auf welchen Aktionärs- bzw. Eigentümerkreissich der Marktwert des Bankeigenkapitals verteilt. Argumentiert werden kann, dassder Shareholder Value sich ausschließlich auf den Marktwert der Rechtspositionenbezieht, die ein volles Mitbestimmungsrecht und einen vollen Bedienungsanspruch

1 Einen vertiefenden Überblick gibt Krumnow Jürgen, [1996], IAS-Rechnungslegung.


147

begründen und zugleich das volle Ertragsrisiko beinhalten.1 Die individuelle Aktio-närseinschätzung des Shareholder Value kann aufgrund unterschiedlicher Erwartun-gen bezüglich Ertragslage und Risiken variieren.

Das durch den Markt bewertete Aktionärsvermögen entspricht der Börsenkapitalisie-rung einer Bank. Zu einem Stichtag t gleicht die Börsenkapitalisierung BK demMarktpreis P der Aktien multipliziert mit der Stückzahl der emittierten Aktien n .Formal ergibt sich:

tt PnBK *� (Gl. 25)

Der Marktpreis kann auch periodenbezogen, d.h. über den durchschnittlichen Akti-enkurs einer Periode berechnet werden. Die Börsenkapitalisierung ist die Kapital-marktmeinung über den Tauschwert und bietet insoweit einen Anhaltspunkt für dieRealitätsnähe einzelner Shareholder Value-Schätzungen.

(2) Marktbezogenes Bankeigenkapital

Die Berechnung des Reinvermögens bzw. des marktbezogenen Bankeigenkapitals er-folgt durch die Subtraktion des Zeit-/ Barwerts der Verbindlichkeiten vom Zeit-/Barwert des Vermögens. Folglich werden die stillen Reserven sämtlich im marktbe-zogenen Bankeigenkapital berücksichtigt. Vom Shareholder Value bzw. Marktwertdes Eigenkapitals unterscheidet sich das marktbezogene Bankeigenkapital durch dasFehlen des Zukunftserfolgswerts.2 Das marktbezogene Bankeigenkapital wird auchals Nettosubstanzwert bezeichnet. Die Ermittlung des Reinvermögens erfordert somitdie Bewertung sämtlicher Positionen zu aktuellen Marktpreisen. Bei der konkretenBerechnung ist problematisch, dass Teile des Vermögens und der Schulden objektivnur schwer zu Marktwerten bewertet werden können.

(3) Aufsichtsrechtlich haftende EigenmittelDas bankaufsichtsrechtliche Eigenkapital hat das Primärziel, die Überschuldung derBank zu vermeiden. Das haftende Eigenkapital wird zum Regulativ für das risikobehaf-tete Geschäftsvolumen.3 Das bankaufsichtsrechtliche Klassifizierungsschema der ban-keigenen Mittel ist wegen seiner bindenden Wirkung für alle Kreditinstitute sehr ge-bräuchlich. Als Differenzierungskriterium gilt die Haftungsqualität der eigenen Mittel.Grundsätzlich werden national und international drei Kapitalklassen unterschieden:

1 Vgl. Hörter, Steffen, [1998], Bank-Controlling, S.52f.2 Eine andere Bezeichnung für den Zukunftserfolgswert ist der „Good Will“.3 Vgl. §10 KWG.

Zweiter Teil

148

� Kernkapital bzw. Tier-1-Kapital

� Ergänzungskapital bzw. Tier-2-Kapital

� Nachrangkapital, bzw. Tier-3-Kapital.

Eingezahltes Kapital, offene Rücklagen, der Sonderposten für allgemeine Bankrisikenplus nachgewiesene Zwischengewinne addieren sich zum Kernkapital. Zusätzliche Ei-genkapitalsurrogate –dazu zählen Vorsorgereserven, Neubewertungsreserven, Rückla-gen, kumulative Vorzugsaktien mit fester Laufzeit und längerfristige nachrangige Ver-bindlichkeiten- bilden das Ergänzungskapital. Kernkapital und Ergänzungskapital sum-mieren sich zum haftenden Eigenkapital.

Die Eigenmittel ergeben sich, wenn zum haftenden Eigenkapital noch das Nachrangka-pital hinzugezählt werden. Die Eigenmittel sind äquivalent mit dem aufsichtsrechtlichanerkannten Haftungskapital. Für die Zusammensetzung des Haftungskapitals gelten be-stimmte Höchstrelationen zwischen Kernkapital und ergänzenden Kapitalbestandteilen.Innerhalb der Eigenbestandteile gelten separate Anrechnungssätze als Eigenkapitalbe-standteil.

(c) Regelkreisspezifische Selektion der KapitalbasisDie Wahl der Eigenkapitalbasis orientiert sich an dem vom Management priorisiertenRegelkreis der Gesamtbanksteuerung. Wird, wie in dieser Arbeit vorgeschlagen, dievermögensorientierte Sicht vorgezogen und damit der gesamte Erfolg eines Geschäftszum Zeitpunkt des Geschäftsabschlusses als vermögensverändernd betrachtet, ist dasvermögenswert- oder marktorientierte Eigenkapital die entsprechende Kapitalbasis undsomit Grundlage weiterer Allokationsentscheidungen.

Da alle Kreditinstitute aufsichtsrechtliche Vorschriften über Eigenmittel verbindlich zuberücksichtigen haben, gehen diese als strenge Nebenbedingung in die Gesamtentschei-dung ein.

2) Bestimmung und Budgetierung des Gesamtbankrenditeanspruchs

Verfahren zur Ermittlung der Mindesthöhe können nach der methodischen Fundierungdes Ergebnisanspruches unterschieden werden. Wird methodisch auf die durch auf-sichtsrechtliche Strukturnormen begründete Eigenkapitalunterlegungspflicht abgestellt,ist der daraus resultierende Eigenkapitalbedarf Basis der Ermittlung des Ergebnisan-spruchs. Diese Vorgehensweise wird in der Literatur als „Ermittlung des strukturellen


149

Gewinnbedarf“ bezeichnet.1 Davon zu unterscheiden sind die der Kapitalmarkttheorieentstammenden Grundkonzepte zur Eigenkapitalkostenermittlung. Im Folgenden wer-den die Verfahren charakterisiert und beurteilt.

(a) Struktureller Gewinnbedarf2

Die Bestimmungen zur Solvabilität verlangen, dass ausfallgefährdete Positionen einerBank mit haftendem Eigenkapital unterlegt werden. Infolgedessen hängt die erforderli-che Eigenkapitalquote vom Verhältnis des Risikovolumens zum gesamten Geschäftvo-lumen ab. Das Risikovolumen umfasst bilanzielle und außerbilanzielle Geschäfte sowieRisikoäquivalente. Die erforderliche Eigenkapitalhöhe wird zudem von der Risiko-struktur und -qualität gemäß aufsichtsrechtlicher Anrechnungsfaktoren beeinflusst. Dasmit den Anrechnungssätzen gewichtete Risikovolumen ist mit mindestens acht Prozentan Eigenmitteln zu unterlegen. Somit hat jede Bank eine aufsichtsrechtlich eindeutigfestgelegte Mindesteigenkapitalquote.

Die Beziehung zwischen Eigenkapitalquote, Risikostruktur und Eigenkapitalanforde-rung kann formal wie folgt dargestellt werden:

AVol

Bil

Gesamt

AVolGesamt

RVEK

RVRV

BSRVEKQ **� (Gl. 26)

mit

EKQ = Eigenkapitalquote

GesamtRV = Risikovolumen, gesamt

AVolRV = Risikovolumen, angerechnet

BS = Bilanzsumme

BilEK = Bilanzielles Eigenkapital.

Der erste Term der Gleichung (17) bildet die Risikoquote RQ . Der zweite Term ist alsdurchschnittlicher Anrechnungsfaktor DAF zu interpretieren. Der dritte Term gibt denSolvabilitätskoeffizienten SK wieder. Danach kann die Eigenkapitalquote EKQ formalauch ausgedrückt werden als:

SKDAFRQEKQ **�1 (Gl. 27)

1 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.446f.2 Vgl. zu den folgenden Ausführungen: Schierenbeck, Henner, Rolfes, Bernd; [1984], Gewinnbedarf,

S.887 – 902.

Zweiter Teil

150

Darauf aufbauend wird nachfolgend beispielhaft die Ermittlung des strukturellen Ge-winnbedarfs erläutert:

Im Betrachtungszeitpunkt beträgt das Risikovolumen der Beispiel-Bank 960 Mio. GEbei einer Bilanzsumme von 1.200 Mio. GE. Davon sind jeweils 480 Mio. GE zu 100%bzw. 50% gemäß Solvabilitätsbestimmungen anrechnungsfähig. Das haftende Eigenka-pital beträgt 100 Mio. GE. Die Bestimmungsfaktoren der aufsichtsrechtlich erforderli-chen Eigenkapitalquote ermitteln sich mit:

8,0.200.1

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GEMioGEMioRQIst

75,0.960

5,0*.4801*.480�

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GEMioGEMioGEMioDAF Ist

1389,0.720.100

5,0*.4801*.480.100

��

�

�

GEMioGEMio

GEMioGEMioGEMioSK Ist

Als aktuelle Eigenkapitalquote IstEKQ ergibt sich:

08344,01389,0*75,0*8,0 ��IstEKQ

Für das kommende Jahr plant die Beispiel-Bank ein Geschäftswachstum von fünf Pro-zent. Dies entspricht einem absoluten Wachstum von 60 Mio. GE auf eine Planbilanz-summe PlanBS von 1.260 Mio. GE. Vereinfachend wird angenommen, dass sämtlicheaktivischen Positionen am Geschäftswachstum in gleicher Weise partizipieren. Am En-de der Planperiode beträgt das gesamte, ungewichtete Risikovolumen Plan

GesRV somit1.008 Mio. GE, mithin eine Zunahme von 48 Mio. GE. Die unveränderte Risikostrukturbedingt eine gleichbleibende Risikoquote PlanRQ von 0,8. Die gewichteten Risikovolu-mina steigen dadurch um 38,4 Mio. GE.

Der aus dem Geschäftswachstum resultierende, tatsächliche Eigenkapitalbedarf hängtnun davon ab, welche Zieleigenkapitalquote die Beispiel-Bank anstrebt. Dabei muss dieBank als Randbedingung die aufsichtsrechtliche Eigenkapital-Mindestunterlegungspflicht in Höhe von acht Prozent des angerechneten Risikovolu-mens AVolRV beachten.

1 Sollen neben dem bilanziellen Eigenkapital noch Bestandteile des Kern- und Ergänzungskapitals miteinbezogen werden, können diese über einen Zuschlagssatz berücksichtigt werden. Vgl. Schierenbeck,Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.460.


151

Demnach kann in einem ersten Schritt das notwendige Mindesteigenkapital PlanMindestEK aus

der Multiplikation der geplanten Bilanzsumme PlanBS mit der erforderlichen Mindest-Eigenkapitalquote Plan

MindestEKQ zu Ende des Planjahres errechnet werden. Die Mindest-Eigenkapitalquote Plan

MindestEKQ ermittelt sich gemäß (Gl. 28). Schließlich resultiert diegeplante Bilanzsumme PlanBS aus der einfachen Multiplikation der Ist-Bilanzsummemit der Bilanzsummenwachstumsrate BSWR :

)1(***** BSWRBSSKDAFRQBSEKQEK IstPlanPlanPlanPlanPlanMindest

PlanMindest �� (Gl. 28)

Zur Ermittlung des gegenüber der Ausgangsperiode mindestens notwendigen zusätzli-chen Eigenkapitalbedarfs EK� ist der Mindest-Eigenkapitalbestand am Ende der Plan-periode Plan

MindestEK vom Eigenkapitalbestand IstEK zu subtrahieren:

IstPlanMindest EKEKEK �� (Gl. 29)

Wird das Ist-Eigenkapital IstEK analog zur (Gl. 29) ausgedrückt, dann kann der Min-dest-Eigenkapitalzuwachs EK� der Beispiel-Bank allgemein errechnet werden aus:

IstIstIstIstIstPlanPlanPlan BSSKDAFRQBSWRBSSKDAFRQEK ***)1(**** ��

� �� IstIstIstPlanPlanPlanIst SKDAFRQBSWRSKDAFRQBS **1**** �� (Gl. 30)

Annahmegemäß plant die Beispiel-Bank mit einem gegenüber der Ausgangsperiode un-veränderten Solvabilitätskoeffizienten PlanSK von 0,1389. Wird von einer externen Ka-pitalzuführung abstrahiert, ergibt sich als notwendige Kapitalthesaurierung:

� � GEMioGEMio .5]1389,0*75,0*8,005,01*1389,0*75,0*8,0[*.200.1 ��

Neben der Deckung des aufsichtsrechtlichen Eigenkapitalbedarfs sind aus dem Gewinnweitere Ansprüche zu befriedigen. Dazu zählen

� Ausschüttungserfordernisse zur Verzinsung des Anteilseignerkapitals

� Finanzielle Ansprüche des Staates in Form von Steuern.

Auch eine Entlastung des Gewinnbedarfs durch externe Eigenkapitalzuführung istgrundsätzlich möglich. Daraus resultierende Ausschüttungserfordernisse würden mittel-

Zweiter Teil

152

fristig den Gewinnbedarf allerdings wieder belasten und somit lediglich zu einer zeitli-chen Verschiebung des tatsächlichen Gewinnbedarfs führen.1

Schließlich gehen in die Ermittlung des strukturellen Gewinnbedarfs folgende weitereBestimmungsfaktoren ein:2

D : Dividende in % des zu Planungsbeginn vorhandenen Eigenkapitalbestandes; liegtder geplante Gesamtbankgewinn vor, wird somit implizit auch die Thesaurierungs-quote festgelegt.

Ds : Steuersatz auf ausgeschüttete Gewinne, im Beispiel 45%

Qs : Steuersatz auf thesaurierte Gewinne, im Beispiel 50%

Unter Berücksichtigung dieser Determinanten stellt sich der strukturelle Gewinnbedarfformal dar als:

� �

)1(11

*1***1*** *

Q

D

QIstIstIstPlanPlanPlanIst

Struktur sss

DSKDAFRQBWSRSKDAFRQBSGB

�

��

��

��

��

�

��

� (Gl. 31)

Im Beispiel ergibt sich damit:

� �5,0145,015,01*02,01*1389,0*75,0*8,0)05,01(*1389,0*75,0*8,0*200.1

�

��

��

��

��

�

��

�

MioGEGBStruktur

GEMio.636,13� .

Die nachfolgende Abb. 44 gibt die Vorgehensweise zur Ermittlung des Gewinnbedarfsschematisch wider.

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.64.2 Von einer externen Eigenkapitalzuführung wird dabei abstrahiert.


153

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Abb. 44: Ermittlung des strukturellen Gewinnbedarfs

Zweiter Teil

154

Im Ergebnis liegt unter Berücksichtigung aufsichtsrechtlicher Eigenkapitalanforderun-gen und normativ festgelegter Ausschüttungsansprüche ein absoluter Gewinnanspruchin Höhe von 13,636 Mio. GE vor. Setzt man den Gewinnbedarf StrukturGB zum durch-schnittlichen Eigenkapitalbestand �EK ins Verhältnis, ermittelt sich eine Mindest-

Eigenkapitalrentabilität vor Steuern PlanMindestStEKRv .. formal durch:

�EKGBStEKRv StrukturPlan

Mindest �.. (Gl. 32)

Das (bilanzielle) Eigenkapital der Beispiel-Bank beträgt in der Ausgangssituation 100Mio. GE. Mit der geplanten Zuführung von 5 Mio. GE ermittelt sich ein durchschnittli-cher Eigenkapitalbestand in der Planungsperiode von 102,5 Mio. GE[=(100+(100+5)/2}. Daraus errechnet sich eine Mindest-Eigenkapitalrentabilität vorSteuern Plan

MindestSTEKRv .. von 13,30%:

1330,0.102

.636,13.. ��

GEMioGEMioStEKRv Plan

Mindest

Für die strukturelle Gewinnbedarfsermittlung ist charakteristisch, das primär auf den zu-sätzlichen Eigenkapitalbedarf zur Befriedigung aufsichtsrechtlicher Eigenkapitalanfor-derungen abgestellt wird. Verzinsungsansprüche der Eigenkapitalgeber werden durchaufsichtsrechtliche Normen festgelegt, ohne ihre Höhe zu objektivieren.1 So wird derVerzinsungsanspruch aufgrund aufsichtsrechtlicher Strukturvorgaben ohne Bezug zudem tatsächlichen ökonomischen bzw. geplanten Risiko der Bank fixiert. Ob mit derermittelten Zielrendite eine Vorgabe erreicht wird, die auch einem kapitalmarktorien-tiertem Maßstab gerecht wird, hängt davon ab, ob die Summe aus aufsichtsrechtlichemThesaurierungserfordernis und die an dieser Stelle willkürlich festgelegte Gewinnaus-schüttung zufällig der risikoadäquaten Marktrendite entspricht.2 3

Vorteil des Ansatzes ist die eindeutige Trennung zwischen der aufsichtsrechtlich be-gründeten Thesaurierung und dem Ausschüttungsanspruch der Eigenkapitalgeber, wel-che zu einer einfachen Handhabung und Verständlichkeit führt. So können die Ursachen

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.65.2 Abstrahiert man von einer divergierenden steuerlichen Behandlung von thesaurierten und ausgeschüt-

teten Gewinnen, werden Eigentümer zwischen ausgeschütteten und (in diesem Fall aufsichtsrechtlicherforderlichen) thesaurierten Gewinnen nicht unterscheiden.

3 Ein empirischer Vergleich zwischen Dividendenrendite und Marktrendite für den Zeitraum von 1970 –1992 zeigte, das für den deutschen Kapitalmarkt der Anteil der Dividendenrendite an der Marktrenditelediglich 47% betrug. Dies ist ein Anzeichen dafür, dass eine Gleichsetzung von Ausschüttungserfor-dernissen mit der Eigenkapitalrendite tendenziell zu einer Unterschätzung der tatsächlichen Eigenka-pitalkosten führen würde. Vgl. Behm, Ulrich, [1994], Eigenkapitalkosten, S.141.


155

des Eigenkapitalbedarfs leicht identifiziert werden. Unabhängig von geplanter Risiko-quote RQ , durchschnittlichem Anrechnungsfaktor DAF und SolvabilitätskoeffizientSK und somit geplanter Eigenkapitalquote EKQ ergibt sich ein linearer Zusammen-hang zwischen Wachstumsziel und Ergebnisbedarf. Änderungen können gegebenenfallsursachengerecht zurückverfolgt werden.1 Wird Bilanzsummen- und Risikostrukturkon-stanz unterstellt, wären nur die Bardividende, die für die Ausschüttung zu leistendenSteuern sowie das außerordentliche Ergebnis als Mindest-Teilbetriebsergebnis zu erzie-len.

(b) Ermittlung des kapitalmarkttheoretisch begründeten Renditeanspruchs mitHilfe des CAPM

Steht die Vermögensmaximierung im Vordergrund, orientiert sich der Gesamtbankren-diteanspruchs an der von den Eigentümern der Bank geforderten risikoadäquatenMarktrendite. Zur Bestimmung der Eigenkapitalkosten ist das von Sharpe, Lintner undMossin entwickelte Capital Asset Prcing Modell (CAPM) der gebräuchlichste Ansatzder modernen Kapitalmarkttheorie, um die Preisbildung auf dem Kapitalmarkt bzw.Renditen riskanter Wertpapiere im Gleichgewicht zu bestimmen.2

(1) Prämissen und theoretische KonzeptionNeben den grundlegenden Prämissen des Neoklassischen Ansatzes (Nutzenmaximie-rung, Präferenzstabilität, Marktgleichgewicht) beruht das CAPM auf fünf Annahmen,die für die Aussagen des Modells von entscheidender Bedeutung sind:3

1. Alle Investoren verhalten sich risikoavers und maximieren ihren Nutzen imRahmen eines einperiodigen Kalküls. Die Investoren gehen rational vor, d.h. siebeteiligen sich nur an einem Unternehmen, dessen Ausschüttungen einen Nutzenerwarten lassen, zu dem es keine Alternative mit entweder noch größerem Nut-zen bei gleichem Risiko oder mit noch geringerem Risiko bei gleichem Nutzengibt. Das Risiko messen die Investoren mittels der Streuung um den Erwar-tungswert der Investitionsrendite. Für die Investitionsrendite wird eine Normal-verteilung unterstellt.

1 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.65. Für die Trennung von Wachstums- und Risi-kostruktureffekt vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement Bd.1, S.465.

2 Vgl. Sharpe, William, [1964] Capital Asset Prices; Lintner, J. [1965] Valuation; Lintner, J.[1965] Se-curity Prices; Mossin J. [ 1966] Equilibrium.

3 Vgl. dazu und zum Folgenden Rubinstein, Mark [1973], Corporate Financial Theory, S.167 – 181;Brennan, M.J. (1989), Model, S.91 – 102; Franke, Günther; Hax, Herbert, [1990], Finanzwirtschaft,S.280 – 282; Rolfes, Bernd, [1992], Investitionsrechnung, S.30 – 41; Drukarczyk, Jochen, [1993], Fi-nanzierung, S.234 – 245; Richter, Frank, [1996], Konzeption, S.38- 49.

Zweiter Teil

156

2. Alle Investoren besitzen homogene Erwartungen in Bezug auf die Investitions-rendite.

3. Alle Investoren können sich innerhalb der Betrachtungsperiode zu einem kon-stanten, risikolosen Zinssatz i verschulden bzw. zu diesem Zinssatz anlegen.

4. Sämtliche Wertpapiere sind in beliebig teilbaren Mengen, ohne Transaktionsko-sten und frei von Marktbeschränkungen durch Steuern und Vorschriften handel-bar.

5. Die Informationseffizienz des Kapitalmarktes ist sichergestellt. Alle entschei-dungsrelevanten Informationen sind für Investoren zugänglich und können ko-stenlos verarbeitet werden. Diese Informationen sind in den Marktpreisen ent-halten.

Diese Prämissen bilden die Grundlage der ersten Aussage des CAPM: Im Kapitalmarkt-gleichgewicht besteht aus der Beteiligung am Marktportfolio (= das Portfolio sämtlicherInvestitionsmöglichkeiten am Kapitalmarkt) für eine Einheit übernommenes Marktrisi-ko ein fest definierter Marktpreis, um den die von allen Beteiligten erwartete Renditeüber dem Zins der risikofreien Geldanlage liegt. Wird die erwartete Marktrendite mit

Mr , das Risiko des Marktportfolios mit M� und die risikofreie Verzinsung mit i be-zeichnet, ergibt sich der Marktpreis für eine zusätzliche Risikoeinheit mit � � MM ir �/� .Der lineare Zusammenhang zwischen der mit einem Portfolio P übernommenen Risi-komenge P� und der zu erwartenden Rendite Pr kann formal wie folgt ausgewiesenwerden:

� �P

M

Mp

irir �

�

�

�� (Gl. 33)

Das Ziel besteht nun darin, für jedes einzelne im Marktportfolio enthaltene Wertpapierspezifische Risikoprämien und Marktwerte zu berechnen. Dabei werden die einzelnenWertpapiere nicht isoliert bewertet, sondern im Kontext des Gesamtmarktes. Gleichzei-tig wird im Rahmen des CAPM lediglich die systematische Risikokomponente betrach-tet, da nur deren Übernahme vom Markt vergütet wird. Dagegen können unsystemati-sche, unternehmensspezifische Risiken, wie beispielsweise Managementfehler und Pro-duktionsausfälle durch Diversifikation eliminiert werden. Sie spielen im Rahmen derAnlageentscheidung von Investoren keine Rolle.1

1 Zu beachten ist, das die Universalbank systematische Risiken und unsystematische Risiken eingeht. Zuersteren zählen das Markt- und Kreditrisiko. Fraglich ist, ob operationelle Risiken auch zu den syste-


157

Die Gleichgewichtsrendite r eines einzelnen Wertpapiers j ergibt sich in Abhängigkeitvom marktbestimmten systematischen Risiko zu

� � jMJ ßirir �� (Gl. 34)

mit � �

2

;cov

Mr

Mjj

rrß

�

� .

Das marktbedingte Risiko jedes einzelnen Wertpapiers, das der Relation zwischen derKovarianz der Renditen );cov( Mj rr und der Varianz der Marktrendite 2

Mr� entspricht,wird als ß -Faktor eines Wertpapiers bezeichnet.

Die Gl. 34 stellt den Kern des CAPM dar. Sie wird als Wertpapierlinie bezeichnet: ImKapitalmarktgleichgewicht entspricht die erwartete Rendite jedes einzelnen Wertpapiersder risikofreien Verzinsung i zuzüglich einer Prämie für das systematische, mit jß ge-

messene Marktrisiko. Diese Rendite entspricht denjenigen Kosten, die das Unternehmendem Anleger für die Bereitstellung von Eigenkapital mindestens zahlen muss. Ist einUnternehmen dazu nicht in der Lage, wird ein rationaler Anleger seine Mittel derjenigenUnternehmung zur Verfügung stellen, die bei identischem systematischem Risiko dieerwartete Rendite erwirtschaftet.

(2) Empirische Ermittlung von EigenkapitalkostenAuf Basis der Gl. 34 können empirische Eigenkapitalkosten Pr ermittelt werden. Dazusind die Modellparameter ‚risikoloser Zinssatz’ i , die Marktrisikoprämie � �irM � undder Betafaktor jß mit Hilfe von Marktinformationen zu schätzen, wobei es sich defini-

tionsgemäß um künftige Schätzgrößen handelt. In der Praxis werden die Schätzer in derRegel auf der Basis von „ex-Post“-Daten bestimmt.1

(1) Ermittlung des risikolosen Zinssatzes

Der risikolose Zinssatz i ist eine theoretische Größe, die realiter nicht existiert.2 ImSchrifttum wird in der Regel vorgeschlagen, stattdessen die Rendite von Staatsanleihenzu verwenden. Allerdings unterliegen selbst Anleihen mit sicherer Rückzahlung einem

matischen Risiken zu zählen sind. Ist dies nicht der Fall und wird das CAPM zur Ableitung des Ren-diteanspruchs herangezogen, ist zu beachten, das sich der CAPM-Renditeanspruch definitionsgemäßnur auf das systematische Risiko bezieht. Für das Eingehen operationeller Risiken ist dann kein sepa-rater Renditeanspruch zu fordern, da unsystematische Risiken definitionsgemäß in der Anlageent-scheidung der Investoren keine Rolle spielen.

1 Vgl. Copeland, Tom; Koller, Tim; Murrin, Jack, [1996], Value, S.265 f.2 Vgl. Kloster, U., [1988], Kapitalkosten, S.125.

Zweiter Teil

158

Zinsänderungs- und Inflationsrisiko.1 Die Risikolosigkeit bezieht sich somit ausschließ-lich auf das Bonitätsrisiko. Zu entscheiden ist auch, ob die Rendite kurzfristiger Wert-papiere oder langfristiger Kapitalanlageformen als Referenz zur Approximation des ri-sikolosen Zinssatzes herangezogen werden sollen. Gegen das Heranziehen der Renditevon kurzfristigen Wertpapieren ist einzuwenden, dass diese im Rahmen der Geldmarkt-steuerung zur Beeinflussung der Geldmenge und des Geldmarktzinses Verwendung fin-den.2 Für die Approximation des risikolosen Zinssatzes mit Kapitalmarktrenditenspricht, dass Investoren Aktien oder Unternehmensbeteiligungen überwiegend als lang-fristige Kapitalanlageform betrachten und damit ähnliche Inflationserwartungen vorlie-gen.3

(2) Bestimmung der Marktrisikoprämie

Die Bestimmung der Marktrisikoprämie setzt voraus, dass das Marktportfolio und diedazugehörige Rendite existiert. Theoretisch ist die Durchschnittsrendite sämtlicher ris-kanter Anlagemöglichkeiten zu ermitteln. Als gute Approximation des Marktportfoliosbzw. der Marktrendite werden allgemein weitgehend umfassende Aktienindices bzw.deren Renditen gesehen.4

(3) Bestimmung des Beta-Faktors

Die Bestimmung von Beta-Faktoren kann grundsätzlich mit Hilfe einer linearen Regres-sion aus historischen Aktienrenditen und der Rendite eines ausgewählten Marktindexerfolgen. Einfacher ist der Rückgriff auf regelmäßig publizierte Betas.

In der Literatur finden sich empirische Ergebnisse zu den Eigenkapitalkosten deutscherGroßbanken. Die Resultate werden in der Abb. 45 zusammengefasst.5

1 Vgl. Hachmeister, Dirk, [1995], Discounted Cash Flow, S.182.2 Vgl. Mengele, Andreas, [1998], Shareholder-Return, S.78-79.3 Vgl. Copeland, Tom; Koller, Tim; Murrin, Jack, [1996], Value, S.265 f.4 Vgl. Copeland, Tom; Koller, Tim; Murrin, Jack, [1996], Value, S.268 f. Die genannten Autoren ver-

weisen für die USA auf den S&P 500. Göppl, H. et.al., [1996], S.264 ff. Das Marktportfolio wird indiesem Fall durch den Deutsche-Aktien-Forschungs-Index (DAFOX) approximiert. Für Österreichliegt aufgrund der institutionellen Rahmenbedingungen kein geeigneter, umfassender Aktienindex vor.Vorgeschlagen wird die Übernahme der Marktrisikoprämie des deutschen Marktes. Vgl. Wüest, Ger-hard, [1997], Geschäftsfeldlenkung, S.114 f.

5 Vgl. Behm, Ulrich, [1994], Eigenkapitalkosten; Rolfes, Bernd, [1997], Retailbanking.


159

Mr fr )( fM rr � � EKrAutor Bank

(1) (2) (3) =(1)-(2) (4) (5)=(2)+(4)*(3)DeutscheBank

10,071 6,562 3,51 0,913 9,75

DresdnerBank

10,071 6,562 3,51 0,893 9,68

Behm ,Ulrich(1994)

Commerz-bank

10,071 6,562 3,51 0,953 9,89

DeutscheBank

11,74 7,755 3,95 1,126 12,17

DresdnerBank

11,74 7,755 3,95 1,096 12,06

Rolfes, Bernd(1997)

Commerz-bank

11,74 7,755 3,95 1,046 11,87

1) Zeitraum 1970-92; 2) Rendite langf. Bundesanleihen 07/1993; 3) 3-Jahres-Beta 07/1991 – 06/1993; 4)Zeitraum 1954 – 1995; 5) Rendite langfr. Bundesanleihen; 6) 5-Jahres-Beta 1991-95

Abb. 45: Eigenkapitalkosten deutscher Großbanken im Vergleich

(4) Unternehmensspezifische Steuern

Im CAPM-Modell wird annahmegemäß unterstellt, dass der Markt frei von Steuern ist.So ist im konkreten Anwendungsfall zu prüfen, ob der risikofreie Zins und die Markt-prämie als Vor- oder Nachsteuergröße betrachtet werden muss. Gegebenenfalls müssendie beiden Größen um den unternehmensspezifischen Steuersatz korrigiert werden.1

Angenommen die ermittelte CAPM-Rendite vor Steuern beträgt 12,17% und es existiertein Steuersatz in Höhe von 50%, ermittelt sich eine Eigenkapitalrendite nach Steuernvon 6,085% (12,17% * (1-0,5)).

Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die Höhe der Eigenkapitalkosten maßgeblich vonden Faktoren

� Zeitpunkt der Untersuchung

� Referenzzeitraum zur Bestimmung der historischen Rendite und

1 Vgl. Rolfes, Bernd [1999], Renditeansprüche, Folien 25,28,29.

Zweiter Teil

160

� Wahl der Referenzzeitdauer zur Ermittlung des Beta

beeinflusst wird. In Abhängigkeit des Untersuchungszeitpunktes und der verfügbarenDatenhistorie können sich unterschiedliche risikofreie Zinsen i und unterschiedlicheMarktrisikoprämien einstellen. Zieht ein Institut das CAPM-Modell zur Ermittlung desEigenkapitalrenditeanspruchs heran, so sollte dieser periodisch überprüft werden.1

(3) Kritische Würdigung des CAPMDas CAPM wurde seit seiner Veröffentlichung intensiv diskutiert, getestet und kritisiert.Diese Kritik bezieht sich einerseits auf die modelltheoretischen Annahmen und anderer-seits auf die Restriktionen bei der praktischen Anwendung des Modells. Die wesentli-chen Kritikpunkte sind:

(a) Modelltheoretische Kritik

� Die Übertragung von Gleichgewichtsmodellen auf Kapitalmärkte wird für unzutref-fend erachtet.2 Nicht feststellbar ist, wann in der Realität ein Gleichgewicht besteht.Von daher seien Modelle auf Basis der Prämisse des Kapitalmarktgleichgewichts zurBestimmung von Kapitalkosten ungeeignet.

� Die Annahme normalverteilter Renditen wird von verschiedener Seite für unrichtigerklärt.3 Empirische Belege für das Vorliegen normalverteilter Renditen finden sichhingegen bei Fama (monatliche Renditen, USA) und Möller (wöchentliche Renditen,Deutschland).4

� Der einperiodige Planungszeitraum schränkt nach Ansicht mehrerer Autoren denAnwendungsbereich des Modells ein.5 Um diese Restriktion aufzuheben, sind zu-sätzliche Prämissen erforderlich; der Kalkül ist zu erweitern. Das einperiodigeCAPM kann jedoch im Mehrperiodenfall angewandt werden, wenn ein kontinuierli-cher Handel von Wertpapieren angenommen wird, der risikolose Zinssatz und dieMarktrisikoprämie als nicht stochastisch unterstellt werden.6

1 Die Deutsche Bank passt z.B. die Eigenkapitalkosten nach eigenen Angaben in periodischen Abstän-den den tatsächlichen Marktgegebenheiten an. Vgl. Deutsche Bank Zwischenbericht zum 30. Juni1999, S.38.

2 Vgl. Schneider, Dieter; [1990], S.485 – 490.3 Vgl. Loistl, Otto, [1991a], S.116; Mandelbrot, B., [1987] und die dort angegebene Literatur, S.353;

Peters, E.E.,[1991], S.90.4 Vgl. Fama, E.F., [1976], S.26 – 35; Möller, H.P., [1986], S.31 – 39.5 Vgl. hierzu McDougall, F.M.[1981], S.33 – 44; Bogue, M.;Roll, R., [1974], S.601 – 612; Fama, E.F.,

[1970], S.163 – 174.6 Vgl. Merton, Robert C., [1973],Intertemporal.


161

(b) Empirische Kritik

� Die empirische Bestimmung des risikolosen Zinssatzes wird wegen des theoretischenKonstruktes problematisiert.1 Allerdings wird dieses Problem für Planungszweckenäherungsweise für lösbar betrachtet, indem auf die Rendite von Staatsanleihen - imFall der Bundesrepublik Deutschland Bundesanleihen- zurückgegriffen wird.

� Die berechneten Renditen schwanken je nach Wahl des Referenzzeitraums zur Be-stimmung der historischen Renditen.

� Der risikofreie Zins und die Marktrendite sind im konkreten Anwendungsfall gege-benenfalls um Steuereffekte zu bereinigen.2 Der Vergleich von Nachsteuerrenditensetzt die Kenntnis der genauen Kapitalstruktur und Prämissen zur Risikoneigungvoraus und lässt damit nur bedingt verallgemeinernde Aussagen zu.

Trotz der Kritik ist das CAPM der bislang wichtigste Ansatz von praktischer Relevanz,der eine Verknüpfung von Renditeanforderungen der Kapitalgeber und Mindestanforde-rungen an Investitionsrenditen von Unternehmen erlaubt.3

Grundsätzlich ist an dem Konzept vorteilhaft, dass der risikolose Alternativzinssatz undder risikoadäquate Verzinsungsanspruch jeweils einzeln empirisch überprüft werdenkönnen. Zusätzlich erleichtert das Konzept den Vergleich des eigenen Verzinsungsan-spruchs mit Drittinstituten, die unter gleichen makroökonomischen Rahmenbedingun-gen und im gleichen Marktgebiet agieren. Während die risikolose Verzinsung –gleicherAnlagehorizont unterstellt- für alle Institute übereinstimmen, sind einzig die unter-schiedlichen Risikoprämien der Benchmarkinstitute zu schätzen. Dazu sind die Wettbe-werbsposition der Bank und der jeweils relevante Bankenmarkt des Instituts zu be-trachten.4

Abschließend ist festzuhalten, dass die endgültige Festlegung des Renditeanspruchsüber das CAPM wegen der vorhandenen Gestaltungsspielräume eine Managementent-scheidung bleibt. Die empirisch ermittelten Werte bilden von daher vor allem eine Ori-entierungshilfe.5

1 Vgl. Richter, Frank, [1996], Konzeption, S.47.2 Vgl. Rolfes, Bernd [1999], Renditeansprüche, Folie 30.3 Vgl. Rudolph, Bernd; [1986], S.892.4 Vgl. Schmittmann, Stefan; Penzel Hans-Gerd; Gehrke, Norman, [1996], Gesamtbanksteuerung, S.649.5 Vgl. Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.36. Diese Sichtweise wurde auch in Interviews

bestätigt. Vgl. Interviewergebnisse.

Zweiter Teil

162

3) Allokation von Ergebnisansprüchen und Risikokapital

Die Allokation von Risikokapital bezeichnet den Vorgang, bei dem bankspezifische Ri-siken mit einem Kapitalbetrag unterlegt werden. Die Kapitalallokation ist von einemKapitalinvestment zu unterscheiden, da im ersteren Fall kein Geldfluss stattfindet.1 Mitder Zuteilung von Risikokapital wird ein Ergebnisanspruch verknüpft.

(a) Bestimmung der RisikotragfähigkeitAusgangspunkt der Allokation ist die Bestimmung der Risikotragfähigkeit. Das Total-verlustpotenzial aus der Übernahme von Risiken darf nicht höher sein als die Risi-kotragfähigkeit der Gesamtbank. Die Risikodeckungsmasse stellt auf substanzwertori-entierte, d.h. tatsächlich vorhandene, bilanzielle Kapitalbestandteile ab.2 Das aufsichts-rechtlich notwendige Kapital bildet dabei stets eine strenge Nebenbedingung.

Die verfügbaren Kapitalbestandteile können danach unterschieden werden, inwieweitdiese im Fall des Kapitalverzehrs der Publizitätspflicht unterliegen. Folgt man einem inder Literatur vorgeschlagenen Abstufungsprinzip3, werden der ersten Stufe –dem soge-nannten primären Risikodeckungspotenzial- diejenigen Bestandteile zugeordnet, dieprinzipiell ohne Publizitätswirkung verzehrt werden können. Das sekundäre Risikodek-kungspotenzial setzt sich aus den Bestandteilen zusammen, die ohne Publizitätswirkungnoch zur Gewinnausschüttung aufgelöst werden können. Das tertiäre und quartäre Risi-kodeckungspotenzial ist bei Auflösung bilanztechnisch offen zu legen, belastet aber le-diglich die Eigenkapitalgeber.4

Die Einteilung der Deckungsmasse wird anhand des folgenden Beispiels demonstriert:Für eine Bank ermittelt sich ein Nettosubstanzwert in Höhe von 100 Mio. €, davon sind60 Mio. € Kernkapital. Die Kapitalbestandteile des Nettosubstanzwertes werden in Ab-hängigkeit der Publizitätspflicht bei Kapitalverzehr vier verschiedenen Qualitätsstufenzugeordnet (vgl. Abb. 46).

1 Vgl. Matten, Chris, [1997], Bank Capital, S.32.2 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (II), S.53.3 Das Abstufungsprinzip folgt dem Vorschlag von Lister, Michael, [1997], Risikokapitalallokation,

S.190 f. Bei gleicher Anzahl an Abstufungen nimmt Schierenbeck eine etwas andere Zuordnung derEigenkapitalbestandteile vor. Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (II), S.53.

4 Nutzt das Management den aufsichtsrechtlichen Eigenmittelbegriff, können einem hier nicht gezeigtenquintären Risikodeckungspotenzial noch Fremdkapitalpositionen mit Haftungskapitalcharakter zuge-ordnet werden.


163

Kapitalbestandteile In Tsd. € Deckungsstufe

Gewinnüberschuss 2.000 Primär

Stille Reserven 23.000 Sekundär

Mindestgewinn 5.000 Tertiär

Freies Eigenkapital 10.000

Kernkapital 60.000

Quartär

Abb. 46: Abstufung der Risikodeckungsmasse

Im Normalfall sollte der über den Mindestgewinn hinaus erwirtschaftete Gewinnüber-schuss in Höhe von 2 Mio. € genügen, um auftretende Verluste abzudecken. Sofern derÜbergewinn nicht ausreicht, sind nachfolgend stille Reserven aufzulösen oder auf dieMindestgewinnbestandteile zurückzugreifen. Im nächsten Schritt sind bilanzierte Posi-tionen anzugreifen. Diesbezüglich stehen als quartäres Risikodeckungspotenzial dasfreie Eigenkapital sowie das Kernkapital zur Verfügung.

Darüber hinaus ist den jeweiligen Deckungspotenzialen eine Wahrscheinlichkeit der In-anspruchnahme zuzuordnen. (vgl. Abb. 47)

Zweiter Teil

164

Übergewinn(PrimäresRisikodeckungspotenzial)

Übergewinn+ Stille Reserven+ Mindestgewinn(Primäres bis tertiäres Risikodeckungspotenzial)

Risikopotenzial im Normalbelastungsfall(sehr hohe Wahrscheinlichkeit)

Risikopotenzial im außerordentlichen oder negativen Belastungsfall(mittlere Wahrscheinlichkeit)

Risikopotenzial im Maximal-belastungsfall(äußerst geringe Wahrscheinlichkeit)

Übergewinn+ Stille Reserven+ Mindestgewinn+ Freies Eigenkapital+ Kernkapital(Primäres bis quartäres Risikodeckungspotenzial)

<=

<=

<=

Total-Risikodeckungspotenzial <= Risikodeckungsmassen
















<=

<=

<=

Total-Risikodeckungspotenzial <= Risikodeckungsmassen

Abb. 47: Spezifizierung der Gleichgewichtsbedingung für Erfolgsrisiken im Risi-kotragfähigkeitskalkül

Die Inanspruchnahme des primären Deckungspotenzials tritt mit einer hohen Wahr-scheinlichkeit ein und wird deshalb auch als Normalbelastungsfall bezeichnet. Hierhandelt es sich um kleinere Ausfälle, die eine Bank regelmäßig hinnehmen muss. Zu-dem werden Verluste erfasst, die aus kaum prognostizierbaren Veränderungen, z. B. vonZinsen oder Devisenkursen, resultieren. Das Risikopotenzial im Normalbelastungsfalldarf den für diese Risiken verwendbaren Teil des erwirtschafteten Betriebsergebnissesnicht übersteigen. Hierbei gilt die Maxime, dass die Existenz sowie die zielorientierteFortentwicklung des Kreditinstituts nicht durch die Inanspruchnahme über den zur Er-haltung des finanziellen Gleichgewichts erforderlichen Mindestgewinn hinaus gefährdetwerden darf.

Mit nur mittlerer bis geringer Wahrscheinlichkeit darf ein außerordentlicher oder nega-tiver Belastungsfall eintreten. In diesem Belastungsfall übersteigt das Risikopotenzialden Übergewinn. Folglich müssen die entstandenen Verluste durch weitere Deckungs-massen aufgefangen werden. In Frage kommen hierfür neben dem sich aus Über- undMindestgewinn zusammensetzenden Betriebsergebnis auch die Auflösung stiller Reser-ven, die beispielsweise durch die Überdotierung von Rückstellungen oder durch Wert-papier-Kursreserven gebildet wurden.


165

Im dritten Fall, der auch als Maximalbelastungsfall bezeichnet wird, liegt ein sehr gro-ßes Risikopotenzial vor, das allerdings nur mit einer äußerst geringen Wahrscheinlich-keit schlagend wird. Dieses Risikopotenzial kann nur durch die Mobilisierung sämt-licher Deckungsmassen aufgefangen werden. Dabei darf das Risikopotenzial nicht diegesamte zur Verfügung stehende Deckungsmasse übersteigen, da sonst eine Überschul-dung eintreten würde.

Um das gemessene Verlustpotenzial und das Risikotragfähigkeitspotenzial qualitativvergleichen zu können, muss die Wahrscheinlichkeit p , mit der ein bestimmter Verlusteintritt und die Wahrscheinlichkeit p , mit der das Risikodeckungspotenzial verzehrtwerden kann, identisch sein.1 In Fortführung des obigen Beispiels legt die Geschäftslei-tung der Bank als Konfidenzniveau eine Sicherheitswahrscheinlichkeit von 99,98% fest.Die Haltedauer betrage 1 Jahr. Auf Basis dieser statistischen Parameter ermittelt sich eingemessenes Risikovolumen in Höhe von 45,25 Mio. €. Somit übersteigt das Verlustpo-tenzial das verfügbare Deckungspotenzial im außerordentlichen Belastungsfall (30 Mio.€) um 15,25 Mio. €. Unter diesen Rahmenparametern stehen auch das freie Eigenkapitalund Teile des Kernkapitals als Bestandteile der quartären Deckungsstufe im Risiko.Will das Bankmanagement mit der gewählten Sicherheitswahrscheinlichkeit das verfüg-bare Deckungskapital im außerordentlichen Belastungsfall nicht überschreiten, steht esvor der Entscheidung, das Verlustpotenzial durch Verkauf oder Kündigung von risiko-behafteten Positionen zu reduzieren bzw. zusätzliches Risikokapital zu beschaffen.

(b) Allokationsansätze für Risikokapital(1) SystematisierungZiel der Kapitalallokation ist es, das zur Verfügung stehende Risikokapital optimal aufdie Geschäftsbereiche zu verteilen. Optimal bedeutet, dass es zur gewählten Allokati-onskombination keine Alternative gibt, die eine höhere Gesamtbankrendite ermöglicht.Daraus folgt, dass dazu grundsätzlich ein zentrales, portfoliotheoretisches Kalkül unterden folgenden Nebenbedingungen im Rahmen einer linearen Programmierung zu lösenist:2

� Geschäftspolitisch oder marktlich existierende Mengenrestriktionen je Ge-schäftsfeld

� Gewinnerwartungen und Ressourcenrestriktionen einzelner Geschäftsfelder

1 Im Risikotragfähigkeitskalkül ist die Dichtefunktion der Standard-Normalverteilung das Maß für dieWahrscheinlichkeit des Eintreffens einzelner Verlustwerte. Die aus dem Integral der Dichtefunktiongebildete Verteilungsfunktion gibt beim Value-at-Risk die Wahrscheinlichkeit an, mit welcher Wahr-scheinlichkeit ein bestimmter Wert über- bzw. unterschritten wird. Vgl. Lister, Michael, [1997], Risi-kokapitalallokation, S.195.

2 Vgl. zu den Gründzügen des Modells Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (II), S.430 ff.

Zweiter Teil

166

� Verbundeffekte zwischen den Geschäftsbereichen

� Bankaufsichtsrechtliche Eigenkapitalbedingungen.

Die entstehende Planungssituation wird aufgrund der Vielzahl von Handlungsmöglich-keiten sehr kompliziert und unpraktikabel. Mit Hilfe eines linearen Programmierungs-modells kann zwar theoretisch eine optimale Lösung ermitteln werden; in der Umset-zung wäre es jedoch äußerst zeit- und datenintensiv. Darüber hinaus kann mit Hilfe die-ses Modells nur dann ein optimales Ergebnis erzielt werden, wenn alle Geschäftsmög-lichkeiten, die sich bis zum Ende des Planungshorizonts ergeben, ex ante mit Sicherheitbekannt sind. Dies ist in einem dynamischen Umfeld nicht zu erwarten. Die Methode istzwar theoretisch überlegen, scheitert jedoch nach dem momentanen Kenntnisstand anden praktischen Anforderungen.

Alternative, praktikable Allokationsansätze sind primär danach zu unterscheiden, ob dieEigenkapitalallokation nach risikoorientierten oder nicht-risikoorientierten Grundsätzenerfolgt. Nicht risikoorientierte Ansätze basieren auf zentralen Vorgaben und verteilendas Eigenkapital entweder auf Basis des zugrunde liegenden Geschäftsvolumens oderder ergebnisbezogenen Tragfähigkeit des Geschäftsbereichs. Risikoadjustierte Ansätzekönnen dagegen nach hierarchischen und dezentralen Planungsansätzen differenziertwerden. Dabei kann das ökonomische Risikokapital ausschließlich oder in Kombinationmit den aufsichtsrechtlichen Eigenmitteln allokiert werden. Die Verteilung des Risiko-kapitals erfolgt pragmatisch nach heuristischen Verfahren1. Als Alternative zu den zen-tralen Planungsansätzen wird ein dezentrales Auktionsverfahren vorgeschlagen.2

1 Vgl. für konkrete Vorschläge Schmittmann, Stefan/ Penzel Heinz-Gerd/ Gehrke, Norbert, [1996], Ge-samtbanksteuerung, S.648 ff., Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.38 f.

2 Vgl. Klein, Stefan P., [1998], Eigenkapitallimite.


167

Die folgende Abb. 48 illustriert die Systematik der Allokationsansätze im Überblick:

Verfahren zur Allokationvon Ergebnisansprüchen

Nicht-risikoorientiert Risikoorientiert

Duales Top-Down

Verfahren

Zentrale Planungsansätze

Volumenpropor-tionale Allokation

Allokation nach ergebnisbezogener

Tragfähigkeit

VaR-Top-DownVerfahren

Dezentrales Auktions-verfahren

Eigenmittel

Ökonomisches Risikokapital

Abb. 48: Systematisierung der Ansätze zur Kapitalallokation

Für die Zwecke dieser Arbeit werden im Folgenden risikoorientierte Allokationsmecha-nismen analysiert und beurteilt. 1

(2) Top – Down - Verfahren(i) Duales Top – Down – VerfahrenAufsichtsrechtliche Eigenkapitalbestimmungen bilden im wertorientierten Regelkreiseine bindende Restriktion. Von daher liegt es nahe, in einem dualen Verfahren auf-sichtsrechtliche Anforderungen als Nebenbedingung bei der Allokation von Renditean-sprüchen zu berücksichtigen. Zu prüfen ist, ob und inwieweit das aufsichtsrechtliche Ei-genkapitalerfordernis zielführend in den Allokationsmechanismus einbezogen werdenkann.

Für die Übernahme von Kreditrisiken sind aufsichtsrechtliche Eigenmittel in vorge-schriebener Höhe als Sicherheitsleistung zu halten. Fraglich ist, welche Opportunitäts-kosten für die Bereitstellung der aufsichtsrechtlich induzierten Sicherheitsleistung zu

1 Für eine Darstellung der nicht-risikoorientierten Allokationsmechanismen und ihre kritische Würdi-gung vgl. Schierenbeck, Henner, [1999] Bankmanagement (I), S.482 ff.

Zweiter Teil

168

belasten sind. Zum einen wird der Standpunkt vertreten, dass für die Allokation vonKernkapital die Kapitalkosten der Gesamtbank heranzuziehen sind. Dies wird mit derHarmonisierung zum Shareholder Value-Konzept begründet.1 Zum anderen besteht dieAuffassung, dass aus der Allokation des aufsichtsrechtlich gebundenen Kernkapitals dierisikofreien Verzinsungsansprüche vor Steuern zu bedienen sind.2 Argumentiert wird,dass die Geschäftsbereiche gemeinsam vom gesetzlichen Eigenkapital der Bank unddem damit verbundenen Standing profitieren. Demnach bilden gesetzliches Eigenkapitalund ökonomisches Risikokapital unterschiedliche Ressourcen“töpfe“, die separate Ver-zinsungsansprüche besitzen. Aus diesem Grund sollte für die Bereitstellung gesetzlichenEigenkapitals allen Geschäftsbereichen ein risikounabhängiger Verzinsungsanspruchbelastet werden. Als weitere Variante wird vorgeschlagen, das Risikokapital RK alsMaximum der regulatorischen Risikokapitalanforderung regR und des intern verwende-ten Risikomaßes intR zu definieren,3 formal:

� �int,max RRRK reg� (Gl. 35)

Der Einsatz dieser Bedingung soll vermeiden, dass ein Geschäftsbereich für die Risiko-übernahme einer Risikokategorie mit aufsichtsrechtlichem und ökonomischem Kapitaldoppelt belegt wird. Die Varianten werden im Folgenden untersucht:

Variante (1) Unterlegung des Kernkapitals mit den bankspezifischen Eigenkapitalkosten

Angenommen wird, dass der Shareholder Value einer Bank 110 Mio. € beträgt. DerNettosubstanzwert wird mit 100 Mio. € ermittelt. Die risikofreie Rendite sei 7,75%,die Risikoprämie betrage 3,95% und das Beta 1,12. Daraus ergibt sich ein CAPM-Renditeanspruch von 12,17%4, d.h. bezogen auf den Shareholder Value errechnetsich eine absolute Verzinsung von 13,39 Mio. €5. Dies entspricht einer Verzinsungnach Steuern von 13,39% auf den Netto-Substanzwert. Des weiteren wird unterstellt,dass der Anteil des Kernkapitals am Netto-Substanzwert 60% beträgt, d.h. es liegtKernkapital in Höhe von 60 Mio. € vor. Von dem in der internen Risikomessung er-mittelten ökonomischen Kapital in Höhe von 65,25 Mio. € entfallen 49 Mio. € aufdas Adressenausfallrisiko und 16,25 Mio. € auf das Marktrisiko. Die Bank bestehe

1 Vgl. Matten, Chris, [1997], Bank Capital, S.126.2 Zur Berechnung des Ergebnisanspruchs vor Steuern ist der risikofreie Satz noch um den unterneh-

mensbezogenen Steuersatz zu bereinigen. Vgl. Schmittmann, Stefan; Penzel, Hans-Gerd; Gehrke,Norman; [1996], Gesamtbanksteuerung, S.650 f.; Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.38f.

3 Vgl. Hille, Christian T.; Burmester, Christoph; Otto, Matthias, [2000], Kapitalallokation, S.191; Mat-ten, Chris, [1997], Bank Capital, S.54.

4 12,17%=7,75% + 1,12 * 3,95%.5 13,39Mio. € = 110 Mio. € * 12,17%


169

aus den drei Unternehmensbereichen Kommerzkundengeschäft, Privatkundenge-schäft und Treasury. Der Geschäftsbereich Kommerzkunden bindet aufsichtsrechtli-ches Kernkapital in Höhe von 50 Mio. €. Dagegen benötigt der Geschäftsbereich Pri-vatkunden aufsichtsrechtliches Kapital in Höhe von 7 Mio. € und die Treasury erfor-dert 3 Mio. €. Für den Geschäftsbereich Kommerzkunden bzw. Privatkunden wirdein ökonomisches Kapitalerfordernis in Höhe von 43 Mio. € bzw. 6 Mio. € für dasAdressenausfallrisiko gemessen. Die Treasury verursacht einen Value at Risk fürMarktpreisrisiken in Höhe von 16,25 Mio. €. Steuerrechtliche Aspekte bleiben außerBetracht. Nun ist der Ergebnisanspruch von 13,39 Mio. € zu verteilen. Dabei wirdangenommen, dass den Geschäftsbereichen jeweils derselbe Renditeanspruch gestelltwird.

Zunächst wird das Kernkapital mit dem bankspezifischen Ergebnisanspruch belastet.So werden jedem Geschäftsbereich Kapitalkosten in Höhe von 13,39% für die Be-reitstellung des Kernkapitals verrechnet. Der verbleibende absolute Ergebnisanspruchvon 5,351 Mio. € wird im Verhältnis zum allokierten ökonomischen Kapital verteilt.Daraus ergeben sich zusätzliche Kapitalkosten in Höhe von 8,20%.Die Abb. 49 zeigt die Ergebnisse dieser Allokationsvariante.

in Tsd. €Kommerz-kunden

Privat-kunden

Treasury Gesamt

Kernkapital 50.000 7.000 3.000 60.000Ökonomisches Risi-kokapital

Kreditrisiko 43.000 6.000 49.000

Marktrisiko 16.250 16.250ErgebnisanspruchKernkapital

Kapitalkosten 13,39% 6.695 937 402 8.034

ErgebnisanspruchÖkonomisches Risi-ko

Kapitalkosten 8,20% 3.526 492 1.333 5.351

Ergebnisanspruch Gesamt 10.221 1.429 1.734 13.385

Abb. 49:Aufteilung von haftungskapital- und risikobezogenem Ergebnisanspruch füreinzelne Geschäftsbereiche bei vorrangiger Verzinsung des Kernkapitals mitden bankspezifischen Eigenkapitalkosten

Im Ergebnis wird jeder Geschäftsbereich mit einem doppelten Anspruch für über-nommene Risiken belastet, da aufsichtsrechtliche Eigenmittelunterlegung und be-triebswirtschaftliche Kapitalallokation jeweils auf die Abdeckung bankspezifischerRisiken abzielen. Nachteilig wirkt sich diese Aufteilungsvariante für Geschäftsberei-che aus, denen in Relation zum gemessenen ökonomischen Risiko größere Anteiledes aufsichtsrechtlichen Kapitals zugewiesen werden. Im vorliegenden Beispiel sinddas die Geschäftsbereiche Kommerz- und Privatkunden. Der belastende Effekt kanngemildert werden, indem passivlastigen Geschäftsbereichen, die keine aufsichts-rechtlichen Eigenmittelunterlegungspflichten tragen, in adäquater Weise mit auf-

Zweiter Teil

170

sichtsrechtlichen Eigenmitteln verrechnet werden. Wird unterstellt, dass Kundenein-lagen stets in Interbankengeschäfte investiert werden, kann das passivische Ge-schäftsvolumen mit einer Bonitätsgewichtung von 20% angerechnet und durch eineentsprechende Eigenmittelunterlegung belastet werden. Im Gegenzug werden ent-sprechende risikobehaftete Forderungen mit geringeren Eigenmitteln unterlegt, wobeidie Differenz zwischen dem tatsächlichen Bonitäts- und dem 20%-Anrechnungsfaktor zur Anrechnung kommt.1

Variante (2) Unterlegung des Kernkapitals mit der risikofreien Rendite

Nun werden die Konsequenzen untersucht, wenn für die Bereitstellung von Kernka-pital statt der gesamtbankbezogenen Rendite der risikofreie Zins in Rechnung gestelltwird. Dabei wird den Geschäftsbereichen insgesamt ein Betrag von 4,65 Mio. €2 an-teilig für die Bereitstellung des Kernkapitals verrechnet. Der restliche absolute Er-gebnisanspruch in Höhe von 8.740 Mio. € wird entsprechend der Anteile am gemes-senen ökonomischen Risikokapital verteilt. Das ergibt risikoorientierte Kapitalkostenin Höhe von 13,4%. Das Ergebnis ist in Abb. 50 dargestellt.

in Tsd. € Kommerz-kunden

Privat-kunden

Treasury Gesamt


Kreditrisiko 43.000 6.000 49.000

Marktrisiko 16.250 16.250ErgebnisanspruchKernkapital

Kapitalkosten 7,75% 3.875 543 233 4.650

ErgebnisanspruchÖkonomisches Risi-ko

Kapitalkosten 13,40% 5.762 804 2.178 8.744

Ergebnisanspruch Gesamt 9.637 1.347 2.410 13.394

Abb. 50:Aufteilung von haftungskapital- und risikobezogenem Ergebnisanspruch füreinzelne Geschäftsbereiche bei Verzinsung des Kernkapitals mit dem risiko-freien Ergebnisanspruch

In diesem Fall bleiben Geschäftsbereiche, die verhältnismäßig stärker mit aufsichts-rechtlichen Eigenmitteln belastet werden als ökonomisch erforderlich, weiterhin be-nachteiligt. So vernachlässigt die vorrangige Verteilung des risikofreien Ergebnisan-spruchs auf das allokierte Kernkapital den Umstand, dass auch das ökonomische Ka-pital mit dem risikofreien Zinssatz belegt wird. Dieser ist Bestandteil der risikoadju-stierten Rendite.

1 Vgl. Matten, Chris, [1997], Bank Capital, S.55.2 4,65 Mio. € = 60 Mio. € * 7,75%.


171

Variante (3) Maximum aus aufsichtsrechtlichem und ökonomischem Kapital

Unter Fortführung des obigen Beispiels wird den Geschäftsbereichen nun jeweils dasMaximum aus aufsichtsrechtlicher oder ökonomischer Eigenkapitalanforderung allo-kiert. Beim Geschäftsbereich Kommerzkunden entspricht das der aufsichtsrechtli-chen Anforderung in Höhe von 50 Mio. €. Bei dieser Vorgehensweise wird ein Ge-samtbetrag in Höhe von 73,25 Mio. € als Sicherheitsleistung benötigt. Werden nundie absoluten Eigenkapitalkosten –wie unterstellt- in einheitlicher Höhe auf die Ge-schäftsbereiche verrechnet, ergibt sich ein Ergebnisanspruch in Höhe von 18,28%(vgl. Abb. 51).1

In Tsd. € Kom-merzkun-den

Privat-kunden

Treasury Gesamt


Kreditrisiko 43.000 6.000 49.000

Marktrisiko 16.250 16.250Max (Kernkapital; ÖkonomischesKapital)

50.000 7.000 16.250 73.250

ErgebnisanspruchGesamt

Kapitalkosten 18,28% 9.140 1.280 2.971 13.390

Abb. 51:Aufteilung von haftungskapital- und risikobezogenem Ergebnisanspruch füreinzelne Geschäftsbereiche nach dem jeweiligen Maximum aus aufsichts-rechtlichen und ökonomischen Kapitalerfordernis

In dieser Variante tragen die Geschäftsbereiche keine Doppelbelastung. Davon profi-tieren insbesondere die Bereiche, die eine verhältnismäßig hohe aufsichtsrechtlicheEigenmittelbelastung haben. Zum Beispiel reduziert sich der Ergebnisanspruch anden Geschäftsbereich Kommerzkunden gegenüber der Variante (1) von 10.221 Tsd. €um 1.081 Tsd. € auf 9.140 Tsd. € Im Vergleich mit der Variante (2) sinkt die Bela-stung des Geschäftsbereichs um 497 Tsd. €. Nachteilig bleibt unverändert, dass keinAnreiz besteht, das ökonomische Risiko unter die aufsichtsrechtliche Eigenmittelun-terlegungspflicht abzusenken, da in diesem Fall die Kapitalkostenbelastung aus derregulatorischen Eigenmittelunterlegung dominiert.

(ii) VaR – Top-Down-VerfahrenZum Zwecke der internen Steuerung kann -unter Vernachlässigung der aufsichtsrechtli-chen Eigenmittelunterlegungspflicht- das ökonomische Risikokapital als ausschließlicheSicherheitsleistung für potenzielle systematische Risiken kalkuliert werden. Diese Vor-

1 13,39 Mio. €/ 72,35 Mio. €

Zweiter Teil

172

gehensweise und deren Auswirkungen werden in Fortführung des bisherigen Beispielsverdeutlicht.

Der auf Gesamtbankebene errechnete absolute Ergebnisanspruch in Höhe von 13,39Mio. € wird in Relation zum gemessenen ökonomischen Risiko auf die Geschäftsfelderverteilt. So ergibt sich eine Renditeforderung in Höhe von 22,35%.1. Die Abb. 52 veran-schaulicht die Aufteilung des Ergebnisanspruchs nach Geschäftsbereichen.

In Tsd. € Kommerz-kunden

Privat-kunden

Treasury Gesamt

Kreditrisiko 43.000 6.000 49.000Ökonomisches Risi-kokapital Marktrisiko 16.250 16.250ErgebnisanspruchÖkonomisches Risiko

Kapitalkosten 22,35% 9.611 1.341 2.438 13.389

Abb. 52: Aufteilung des Ergebnisanspruchs auf einzelne Geschäftsbereiche nach demökonomischen Kapitalerfordernis

Dem Vorteil der ausschließlich ökonomisch veranlassten Verteilung der Eigenkapital-kosten steht die ungewöhnlich hohe Renditeforderung an die Geschäftsbereiche gegen-über. Die Renditehöhe erklärt sich daraus, dass nur das als Sicherheitsleistung benötigteRisikokapital, nicht aber die insgesamt zur Verfügung stehende Kapitalbasis –der Net-tobsubstanzwert in Höhe von 100 Mio. €- allokiert wurde. Eine zum CAPM-Renditeanspruch äquivalente Verzinsung kann hergestellt werden, indem der Nettosub-stanzwert im Verhältnis zum allokierten Risikokapital auf die Geschäftsbereiche verteiltwird. Diese Vorgehensweise erleichtert die Akzeptanz bei den Geschäftsbereichsver-antwortlichen.2

(3) Bottom – Up – Verfahren durch Verauktionierung des ökonomischen Eigen-kapitals

Als alternativer Mechanismus zur zentralen Verteilung wird in der Literatur ein dezen-traler, interner Markt in Form einer Auktion vorgeschlagen.3 Auf diesem Markt erstei-gern operative Einheiten das zur Unterlegung ihrer Geschäfte benötigte Eigenkapital ineinem konkurrierenden Prozess. Die Auktion kann grundsätzlich mit beliebigen Volu-mina, beliebiger Frequenz und beliebiger Beteiligung verschiedener Organisationsein-heiten und -ebenen durchgeführt werden. Werden Auktionen regelmäßig durchgeführt,kann frei werdendes ökonomisches Eigenkapital aus fälligen Kreditengagements oderWertpapierverkäufen zwischen den Eigenkapital nachfragenden Bereichen neu verteilt

1 13,39 Mio. €/ 55,25 Mio. €2 Diese Allokationsvariante wird von der Deutschen Bank eingesetzt. Vgl. Deutsche Bank, [1999], Ge-

schäftsbericht, S.109.3 Vgl. Sandbiller, K., [1996], Dezentrale Eigenkapitalsteuerung; Klein, Stefan, P., [1998], Eigenkapi-

tallimite; Hille, Christian, T.; Burmester, Christoph; Otto, Matthias, [2000], Kapitalallokation, S.192 f.


173

werden. Gleiches gilt für zusätzlich zugeführtes Eigenkapital aus einer Kapitalerhöhung.Die Vorgehensweise beim Auktionsverfahren wird im Folgenden in Anlehnung an Kleinbeschrieben und kritisch gewürdigt.1

(i) Grundlagen des AuktionsverfahrensZu Beginn des Auktionsverfahrens wird das ökonomische Kapital an einen zentralenAuktionator überschrieben und dann in regelmäßigen Abständen verauktioniert. DieManager der Geschäftsbereiche steigern mit ihren individuell erwarteten RORAC’s.Dadurch wird sichergestellt, dass die Geschäftsbereiche mit risikoadjustierten Eigenka-pitalkosten belastet werden, so dass kein Interesse daran besteht, über überschüssigesKapital zu verfügen. Manager halten nur dann ökonomisches Kapital, wenn den Kosteneine entsprechende Risikochance gegenübersteht. Andernfalls wird das Kapital an denAuktionator zurückgegeben. Zugleich ist mit dem RORAC als Preis gewährleistet, dassnur dann Gebote von den Geschäftsbereichen abgegeben werden, wenn die Renditeer-wartung mindestens der geforderten risikoadjustierten Eigenkapitalverzinsung ent-spricht. Als Auktionsform erweist sich die sogenannte Vickrey-Auktion als vorteilhaft,die dadurch charakterisiert ist, dass ein Bieter mit dem höchsten Preis den Zuschlag er-hält, aber nur einen Preis in Höhe des zweithöchsten Gebots bezahlt. Dabei werden fol-gende Auktionsregeln angewendet:

1 . Die Bieter geben verdeckte Gebote mit der Menge des benötigten Eigenkapitals unddem erwarteten RORAC ab.

2. Der Auktionator ordnet die Gebote nach der Höhe der RORAC und teilt, beginnendmit dem höchsten Gebot, den Bietern die jeweils gewünschte Menge zu. Entspre-chend der Höhe des vorhandenen Risikokapitals erhalten die n - besten Bieter dieangeforderte Menge. Ist das ökonomische Kapital aufgezehrt, gehen alle folgendenBieter leer aus.

3. Alle zum Zuge kommenden Bieter zahlen einen Preis in Höhe des ersten, geradenicht befriedigten Gebots 1�n .

Entscheidend ist, dass das Auktionsverfahren zu Gebotsabgaben führt, deren Höhe denwahren, erwarteten RORAC-Anspruch widerspiegelt. Dies wird durch die oben be-schriebene Vickrey-Auktion gewährleistet und am folgenden Beispiel veranschaulicht:

Manager A ermittelt, dass er mit seinem Geschäft einen RORAC von Ar erzielen kann.Bietet er diesen Wert, und ist er unter den n - Gewinnern, so ist ihm ein Ergebnis in Hö-he der Differenz von Ar und der gerade noch zum Zuge kommenden Rendite r sicher.

1 Vgl. Klein, Stefan P., [1998], Eigenkapitallimite.

Zweiter Teil

174

Zugleich ist er daran interessiert, sein Ergebnis zu maximieren. Somit besteht für ihn derAnreiz, Kapital für Geschäfte mit RAROC-Werten zu ersteigern, die über der bankbe-zogenen Mindestrendite minr liegen. Angenommen wird, dass das beste von Manager Aidentifizierte Geschäft einen RAROC von Ar = 10% bietet. Fraglich ist, ob ihn davonabweichende Gebote in seiner Bemessungsgrundlage für die Gewinnermittlung besserstellen können. Dafür werden die folgenden Fälle geprüft:

Manager A glaubt an relativ geringe RAROC-Erwartungen der Mitbieter und rechnetsich gute Chancen aus, die Auktion zu gewinnen. Deswegen untertreibt er und bietet mit

'Ar = 8% einen Preis unterhalb seiner tatsächlichen RAROC-Einschätzung Ar . ZweiKonsequenzen sind möglich:

a) Manager A wird Eigenkapital zugeteilt, weil Manager in � ein Gebot inr �< 'Ar

abgegeben hat. Manager A erzielt damit - unabhängig von seinem eigenen Gebot -ein Ergebnis in Höhe von 'AA rr � (10%-8%).

b) Manager A verliert die Auktion, weil eine ausreichende Anzahl an Geboten zwi-schen Ar und 'Ar vorliegen und erhält keine Zuteilung. Mit dem wahren Gebot von

Ar = 10% wäre er allerdings zum Zug gekommen.

Befürchtet Manager A dagegen relativ hohe RORAC-Erwartungen der Mitbewerberund bietet ''Ar = 12%, um seine eigenen Chancen zu erhöhen, so ergeben sich wiederzwei Möglichkeiten:

c) Er zählt wieder zu den Gewinnern der Auktion, weil Manager in � diesmal einGebot inr �

< Ar = 9% abgegeben hat. Manager A erzielt damit - wieder unabhängigvon seinem eigenen Gebot - ein positives Ergebnis von inA rr

�� (10% - 9%).

d) Er gewinnt die Auktion, zahlt aber einen zu hohen Preis, weil Manager in � einGebot inr �

zwischen 10% und 12% abgegeben hat. Das erzielte Ergebnis ist dannmit inA rr

�� negativ.

Im Ergebnis kann Manager A weder durch ein Über- oder Untertreiben seiner Preisvor-stellung eine Verbesserung seiner Gewinnmöglichkeiten erzielen. Der Auktionspreiswird vom zweithöchsten Bieter bestimmt. Mit dieser Auktionsform können eigene Ge-bote und zu zahlender Marktpreis derart voneinander entkoppelt werden, dass die tat-sächlichen Risiko-/Rendite-Erwartungen als Preise genannt werden.

Obwohl das Auktionsverfahren dafür sorgt, dass die tatsächlichen RAROC-Preise ge-nannt werden, erweist es sich als problematisch, wenn ein Gebot nur für die volle nach-


175

gefragte Menge an Risikokapital Gültigkeit besitzt. Ein Beispiel dafür ist, dass einMarktbereichsleiter ökonomisches Kapital für die Unterlegung eines Kundenkredits er-steigern möchte, für den der Kunde Auszahlung in voller Höhe verlangt. Der vomMarktbereichsleiter genannte Preis gilt nur für die vollständig nachgefragte Menge anRisikokapital. Wird der Marktbereichsleiter nicht mit der vollständigen Summe Risiko-kapital bedient, verzichtet er. Nun kommt der Manager 1�n mit dem nächsten Gebot,das sonst nicht bedient worden wäre, zum Zuge. Diese Möglichkeit weist zwei Proble-me auf:

1 . Es kann passieren, dass die Menge des zu verteilenden und die Menge des zu demAuktionspreis nachgefragten Kapitals nicht übereinstimmen. Daraus resultiert einlatenter Anreiz, ein niedrigeres Gebot zu nennen, um seinen absoluten Gewinn zuverbessern. Damit ginge der Anreiz zur korrekten Gebotsabgabe verloren.

2. Will man das erste Problem vermeiden, kann die überschüssige Menge an Kapitaleinbehalten werden. Allerdings ergibt sich eine ineffiziente Allokation des Kapitals,wenn das Gebot des Managers 1�n noch über der von der Bank geforderten Min-destrendite liegen würde.

Soll der Anreiz, den wahren Preis zu nennen, aufrecht erhalten werden, muss eine vor-übergehend ineffiziente Kapitalallokation in Kauf genommen werden. Die Kosten derFehlallokation können dabei durch regelmäßige Wiederholung der Auktion relativ ge-ring gehalten werden. Das einbehaltene und neue Risikokapital wird in der nächstenAuktionsrunde wieder angeboten. Der in der Vorauktion verzichtende Marktbereichs-leiter hätte in der Folgeauktion eine neue Möglichkeit, Risikokapital für das nicht be-friedigte Geschäft zu erwerben. So können temporäre Fehlallokationen vermieden wer-den. In der Folgeauktion müsste sich erweisen, ob der Marktbereichsleiters tatsächlichden Zuschlag erhält. Würde der Manager auch in der Folgeauktion wegen eines zu ge-ringen Preises kein Risikokapital erhalten, wäre damit das Geschäft auch als tatsächlichinferiores Geschäft identifiziert. Nicht auszuschließen ist allerdings die Gefahr, dasssich der Kunde während der Wartezeit für ein alternatives Kreditinstitut entscheidet.

Im Grenzfall ergäbe sich ein fortlaufender Handel des Risikokapitals, bei dem freiwer-dendes Eigenkapital ohne Zeitverzögerung wieder am internen Markt angeboten wird.

Zusammenfassend ergeben sich durch die dezentrale Auktion zur Allokation des Eigen-kapitals folgende Vorteile:

� Die Auktionspreise signalisieren Knappheitsinformationen über den Ausnut-zungsgrad des Risikokapitals und führen zu einer effizienten Allokation des Ri-sikokapitals. Mit Hilfe regelmäßiger Auktionen wird die Ressource Risikokapi-

Zweiter Teil

176

tal zu den jeweiligen rendite-/risikooptimalen Verwendungsmöglichkeiten ver-teilt.

� Kurze zeitliche Abstände zwischen den Auktionen bieten die Möglichkeit einerkurzfristigen Umschichtung der knappen Ressource Eigenkapital. Damit kannauf Veränderungen externer Marktgegebenheiten schnell reagiert werden.

� Die Informationsvorsprünge dezentraler Bereiche werden direkt und ohne Zeit-verzögerung zur Kapitalallokation genutzt. Informationen über alternative Ver-wendungsmöglichkeiten werden vor Ort weitgehend ohne transaktionskostenin-tensive, vertikale Kommunikation - etwa an einen zentralen Planungsstab - ver-arbeitet.

(ii) Eignung des Auktionsverfahrens zur AllokationDie Umsetzung des dezentralen Auktionsverfahrens erfordert konzeptionelle, organisa-torische und technische Voraussetzungen.

In konzeptioneller Sicht müssen Adressenausfall-, Marktpreis- und operationelle Risi-ken mit Hilfe von Value-at-Risk-Konzepten in der Gesamtbank konsistent ermitteltwerden können. Wie gezeigt, ist dies konzeptionell vor allem für den Bereich der ope-rationellen Risiken derzeit nicht erfüllt.1 Aus organisatorischer Sicht sind die an derAuktion teilnehmenden Geschäftsbereiche und Hierarchiestufen zu fixieren. Des weite-ren müsste ein Management-Informationssystem vorhanden sein, mit dessen Hilfe mar-ginale, risikoadjustierte Ergebnisbeiträge des Einzelgeschäfts vorkalkuliert werden kön-nen, so dass zum Auktionszeitpunkt eine vollständige, transparente Entscheidungs-grundlage existiert. Vor diesem Hintergrund ist ein potenzieller Einsatz des dezentralenAuktionsverfahrens am ehesten dort geeignet, wo die Risikomessung konzeptionell undumsetzungstechnisch am ausgereiftesten ist. Grundsätzlich möglich ist das für das zen-trale Zinsbuch- und einzelne Marktpreisrisikoportfolios.

(c) Ergebnisabhängige Anpassung von Risikolimiten(1) Systematisierung und CharakteristikaDie Allokation von Risikokapital findet in der Regel im Rahmen des periodischen Ab-stimmungsprozesses von Risikodeckungsmasse und –potenzial statt.2 Während derRechnungslegungsperiode realisiert der Portfolioverantwortliche Vermögensänderungendurch die Bewirtschaftung seines Portfolios. Von der Geschäftsleitung kann dem Mana-ger grundsätzlich die Möglichkeit eingeräumt werden, dass im Jahresablauf erzielte

1 Vgl. Teil 2 A.B.III.2 Vgl. Teil 1 A.C.I.3). Dabei wird eine zentrale Verteilung des Risikokapitals unterstellt.


177

Vermögensänderungen1 mit dem zu Beginn der Planperiode eingeräumten Limit ver-rechnet werden. Damit soll der Handlungsspielraum des Händlers den aktuellen Ergeb-nissen angepasst werden.2 Die Vermögensänderungen können im laufenden Steuerungs-prozess auf unterschiedliche Weise berücksichtigt werden. Zum einen können imZeitablauf erzielte Ergebnisse im Limit angerechnet werden, zum anderen können dieseohne Auswirkung auf den durch das ursprüngliche Limit eingeräumten Handlungsspiel-raum bleiben. Im Folgenden werden die möglichen Limitvarianten näher erläutert.3

� „Starres Limit“: Gewinne oder Verluste bleiben unberücksichtigt. Diese Vari-ante bezeichnet man als „Starres Limit“. Das für die laufende Planperiode einge-räumte Limit bleibt über die Laufzeit unverändert. Somit bleiben realisierteVermögensänderungen ohne Einfluss auf den Handlungsspielraum des Portfo-lioverantwortlichen, auch wenn sich die verfügbare Risikodeckungsmasse durchdas unterjährig erzielte Ergebnis tatsächlich verändert hat.

� „Verlustbegrenzungs- oder selbstverzehrendes Limit“: Im Zeitablauf erzielteVerluste werden vollständig angerechnet, Gewinne aber nur bis zur ursprüngli-chen Limithöhe. Ziel ist hier, eine Kumulierung realisierter Verluste zu verhin-dern. Das ursprüngliche, zu Beginn der Planperiode vorhandene Risikodek-kungspotenzial wird beim Erzielen von Gewinnen aber durchweg verfügbar ge-halten. Bereits angefallene Gewinne können auf spätere, im Laufe der Rech-nungslegungsperiode anfallende Verluste angerechnet werden.4

� „Dynamisches Limit“: In diesem Fall werden im Zeitablauf erzielte Vermö-gensänderungen vollständig angerechnet, d.h. Gewinne werden über das zu Be-ginn der Planperiode festgelegte Limit hinaus berücksichtigt. Das Risikodek-kungspotenzial wird durch die Realisierung von Gewinnen und Verlusten somitvollständig im unterjährigen Steuerungszyklus angepasst.

Die nachfolgende Abb. 53 fasst die drei Varianten der Berücksichtigung realisierterVermögensänderungen zusammen.

1 Bei einer vermögensorientierten Betrachtung ist es nicht von Bedeutung, ob es sich dabei um reali-sierte oder schwebende Gewinne bzw. Verluste handelt.

2 Vgl. Lister, Michael, [1997], Risikokapitalallokation, S.203 – 204.3 Für eine beispielhafte Berechnung der nachfolgend diskutierten Varianten vgl. Schierenbeck, Henner;

Lister, Michael, [1998], Ergebnismessung, S.245 ff.4 Vgl. Johanning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.111., Rolfes, Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung,

S.140.

Zweiter Teil

178

Limit Anrechnung

Starres Limit Vollständiger Verzicht der Anrechnung

Verlustbegrenzungs- oder selbstverzehren-des Limit

Vollständige Anrechnung der Verluste,Anrechnung von Gewinnen nur bis zurHöhe des ursprünglichen Limits

Dynamisches Limit Vollständige Anrechnung von Gewinnenund Verlusten

Abb. 53: Varianten der ergebnisabhängigen Anpassung von Limiten

(2) Eignung ergebnisabhängiger Limite im SteuerungsprozessBeim Einsatz der Limitvarianten ist zu überlegen, welches der Limite eine effektive undeffiziente Steuerung in der Praxis ermöglicht.

Negative Risikoergebnisse entsprechen einer Vermögensvernichtung des bewirtschafte-ten Portfolios. Infolgedessen steht dem Ergebnisverantwortlichen eine geringere Risiko-deckungsmasse zur Verfügung. Da durch die Risikolimitierung der Vermögensverlustwährend der laufenden Periode begrenzt werden soll, erscheint es zweckmäßig, bereits„erlittene“ Vermögensverluste vollständig auf das formulierte Risikolimit anzurechnen.Die Anrechung reduziert das freie Limit in vollem Umfang.

Im Gegensatz zu negativen Risikoergebnissen erhöhen positive Ergebnisse das Vermö-gen, so dass dem Portfolioverantwortlichen in diesem Fall mehr Risikodeckungsmassezur Verfügung steht. Zu beachten ist allerdings, dass der Portfolioverantwortliche imZusammenhang mit dem budgetierten Ergebnisanspruch und den budgetierten RAPM-Zielen durch eine Anrechnung einseitig profitieren kann. Wird der absolute Ergebnisan-spruch nicht in Relation zum zusätzlichen Limit erhöht, kann das zu Beginn der Periodefestgelegte Ergebnis mit einem höheren Risikolimit erreicht werden, so dass das effekti-ve Ertrags-Risiko-Verhältnis im Verhältnis zum verfügbaren Limit sinkt.

Diese qualitativen Überlegungen können empirisch daran geprüft werden, ob und in-wieweit eine unterjährige Einbeziehung erzielter Vermögensänderungen in Value-at-Risk-Limiten zu systematisch höheren risikoadjustierten Portfolioergebnissen führt. Be-


179

eck/ Johanning/ Rudolph1 analysierten zu diesem Zweck die Ergebnisentwicklung vonAktienportfolios mit verschiedenen Limitvarianten.2 Dazu wurden stochastische undreale Aktienrenditen bei 77 deutschen Aktien simuliert. Die realen Aktienrenditen lagenfür den Zeitraum 1974 bis einschließlich 1995 vor. Die Simulation fand auf Basis desVarianz-Kovarianz-Verfahrens statt. In den jeweils simulierten Portfolien wurde durch-gehend nur eine Aktiengattung bei jeweils voll ausgeschöpftem Tageslimit simuliert.Bei den Handelsentscheidungen des Händlers unterstellte man, dass dieser in 55% derFälle die richtige Kursbewegung antizipiert. Alle Handelspositionen wurden am folgen-den Tag glattgestellt; am gleichen Tag wurden dann neue Positionen eingegangen. DieAutoren erzielten folgende Ergebnisse:

� Mit einer ergebnisabhängigen Anpassung unter vollständiger Berücksichtigungvon Gewinnen und Verlusten („Dynamisches Limit“) wurden die absolut höch-sten Jahresergebnisse bei einer höheren Standardabweichung erzielt.

� Das starre Limit erwies sich im Vergleich mit dem Verlustbegrenzungslimit alsvorteilhaft. Das durchschnittliche Jahresergebnis fiel höher, Standardabweichungund Verlustwahrscheinlichkeit fielen geringer aus. Zu begründen ist dies mit derTatsache, dass durch die einseitige Verrechnung von Verlusten im Durchschnittein geringeres Tageslimit zur Verfügung steht als beim starren Limit. Damit er-laubt letzteres im Vergleich zum Verlustbegrenzungslimit eine durchschnittlichgrößere Position.

� Überschreitungen des Jahres-Value-at-Risk-Limits traten nur beim starren Limitauf. Die Anzahl der Überschreitungen war allerdings wesentlich geringer als diein der empirischen Untersuchung gewählte Wahrscheinlichkeit p .

Bei diesen Ergebnissen ist kritisch anzumerken, dass das Händlerverhalten relativ ein-fach modelliert wurde und lediglich lineare Wertveränderungen einer Risikokategoriegemessen wurden.

Fasst man die qualitativen und empirischen Ergebnisse zusammen, sind das starre unddas dynamische Limit dem Verlustbegrenzungslimit vorzuziehen. Da im letzteren Falldurchschnittlich kleinere Tagespositionen erlaubt sind, wird das erzielbare Ergebnis re-duziert, ohne erkennbare Vorteile im Risikobegrenzungsverhalten zu haben. In der em-pirischen Betrachtung verbucht das dynamische Limit gegenüber dem starren Limit

1 Vgl. Beeck, Helmut, Johanning, Lutz; Rudolph, Bernd; [1997], Limitstrukturen. Zitiert nach Johan-ning, Lutz, [1998], Value-at-Risk, S.114 – 118.

2 Weiterer Gegenstand der Analyse war die Ergebniswirkung bei der Anwendung des Wurzelgesetzeszur Umrechnung von Jahres- in Tageslimiten.

Zweiter Teil

180

Vorteile. Allerdings bleibt in der praktischen Anwendung der ersteren Variante zu be-denken, dass die Managementakzeptanz z.T. eingeschränkt ist, da sich die Limithöhe füreinzelne Teilportfolios im Zeitablauf stark ändern kann, was die Vergleichbarkeit vonErgebnissen in der Praxis erschwert.1

II. Risikoadjustierte Performancemessung

1) Steuerungsimpulse von RAPM-Kennziffern bei variierendem ökonomischenRisiko

Spezifische RAPM-Kennzahlen werden danach unterschieden, welche Risiko- und Er-tragsziffern ins Verhältnis gesetzt werden. Das Risikokapital kann entweder die auf-sichtsrechtlich erforderliche Eigenmittelunterlegung oder das ökonomische Risikokapi-tal sein.2

Zunächst wird die Berechnung der RoC und der RoRaC-Kennziffern anhand eines Bei-spiels betrachtet. Die Bank vergibt einen unbesicherten Kredit mit 60 Monaten Laufzeitin Höhe von 10 Mio. € an das Unternehmen A mit einem AA - Rating. Die Nominal-verzinsung beträgt 7,5%. Die Bank refinanziert das Geschäft zu 4,5%. Provisionserträgewerden annahmegemäß keine erzielt. Der Zinsertrag aus dem Geschäft beträgt 750.000€ p.a., der Konditionsbeitrag aus diesem Geschäft beträgt 300.000 €. Nach Abzug vonBearbeitungskosten in Höhe von 200.000 € verbleibt ihr ein Netto-Ergebnis von100.000 €. Darüber hinaus wird angenommen, dass bei Geschäften mit vergleichbaremRisiko im Durchschnitt 0,03% des unbesicherten Kreditvolumens nicht zurückgezahltwerden. Für das konkrete Geschäft ergeben sich damit Standard-Risikokosten in Höhevon 3.000 €.

Auf Basis ihres internen Risikomodells ermittelt die Bank ein Value-at-Risk für dasKreditgeschäft in Höhe von 200.000 € bezogen auf einen Zeitraum von einem Jahr. DasGeschäft bindet nach aufsichtsrechtlichen Bestimmungen Eigenmittel in Höhe von800.000 € (10 Mio. * 1* 0,08). Im Beispiel ermittelt sich als RoC ein Wert von 12,1%(97.000 € /800.000 €). Der RoRaC beträgt in diesem Fall 48,5% (97.000 €/ 200.000 €).

1 In den Interviews wurde die eingeschränkte Managementakzeptanz dynamischer Limite wiederholtgenannt. Vgl. Interviewergebnisse.

2 Vgl. Teil 1 A.B.II.3)(b)(2).


181

Die nachfolgende Abb. 54 zeigt die Ergebnisse für die einzelnen RAPM-Kennziffern.

in Tsd. €1 Konditionsbeitrag p.a. 3002 Provisionserträge p.a.3 Bearbeitungskosten 2004 Standard-Risikokosten 35 Netto-Ergebnis (1)+(2)–(3)–(4) 976 Haftungskapital 8007 VaR (360 Kalendertage) 2008 RoC 12,1%9 RoRaC 48,5%

Abb. 54: Beispiel zur Berechnung unterschiedlicher RAPM-Kennziffern

Nun ist fraglich, welche Steuerungsimpulse von den zwei Varianten der RAPM-Kennziffern RoC und RoRaC ausgehen1, wenn das ökonomische Risiko variiert, dieaufsichtsrechtliche Eigenmittelunterlegungspflicht aber identisch bleibt.

Dazu wird nun das Beispiel um zwei zusätzliche Geschäfte mit den Unternehmen Bbzw. C erweitert. Angenommen wird, dass das Unternehmen B von der Bank intern mitBB geratet wurde; das Unternehmen C hat annahmegemäß das Rating CC erhalten. FürBB-geratete Unternehmen werden Standardrisikokosten in Höhe von 0,27% p.a berech-net, für CC-Ratings betragen die Standardrisikokosten 1,97% p.a. Unterstellt wird, dassdie Bank die Standardrisikokosten im Kundenzinssatz weitergeben kann. Als VaR er-rechnet die Bank für den Kredit an das Unternehmen B einen Wert von 500.000 €, fürden Kredit C einen Wert von 1.000.000 €. Bis auf den Kundenzinssatz sind alle weite-ren Geschäftsmerkmale mit dem Kredit an Unternehmen A identisch. Die nachfolgendeAbb. 55 zeigt die Kalkulationsergebnisse im Überblick.

1 Vgl. Teil 1 A.B.II.3)(c).

Zweiter Teil

182

Kredit:Laufzeit in Monaten 60 60 60Volumen in Tsd. € 10.000 10.000 10.000Kundenzins in % p.a. 7,50% 7,67% 9,47%Refinanzierungskosten 4,50% 4,50% 4,50%Schuldner Unt. A Unt. B Unt. CRating AA BB CC

1 Konditionsbeitrag p.a. 300 317 4972 Provisionserträge p.a.3 Bearbeitungskosten 200 200 2004 Standard-Risikokosten 3 20 2005 Nettoergebnis (1)+(2)-(3)-(4) 97 97 976 Haftungskapital 800 800 8007 VaR (360 Kalendertage) 200 500 10008 RoC 12,1% 12,1% 12,1%9 RoRaC exkl. Kapitalnutzen 48,5% 19,4% 9,7%

Abb. 55: Steuerungsimpuls unterschiedlicher RAPM-Kennziffern bei variierendemökonomischen Risiko

Für die Kennziffer RoC ergeben sich je Kreditgeschäft identische Ergebnisse in Höhevon 12,1%. Wird dagegen die Kennziffer RoRaC herangezogen, sinkt der risikoadju-stierte Ertrag der stärker risikobehafteten Kredit an die Unternehmen B und C aufgrunddes größeren ökonomischen Risikos. Für das Unternehmen B errechnet sich im Beispielein RaRoC von 19,4% (97.000 € /500.000 €).

Das Beispiel verdeutlicht, dass die am aufsichtsrechtlichen Kapital orientierte RoC-Kennziffer nicht zwischen unterschiedlichen, ökonomischen Risiken der Geschäfte dif-ferenzieren kann. Der RoC bewertet alle Geschäfte trotz unterschiedlichen ökonomi-schen Risikos gleich vorteilhaft. Wird dagegen das ökonomische Risikokapital zur Ad-justierung des Ertrages herangezogen, wird die Präferenz auf das Geschäft gelegt, dasdas beste Ertrags-/Risiko-Verhältnis im ökonomischen Sinn erzielt. Im gewählten Bei-spiel ist das der Kredit für das Unternehmen A. Werden Kredite auf Basis der RoC-Kennziffer beurteilt, kann es aufgrund der undifferenzierten Ertragsbeurteilung zu einerÜbernahme von ungewollt hohen Risiken kommen, in der Annahme, vergleichsweiseausreichende Erträge zu erwirtschaften. Auf längere Sicht besteht die Gefahr, dass sichKreditverluste kumulieren und als Resultat Vermögen der Bank vernichtet wird.1

Der Einsatz der RoRaC-Kennziffer führt zu einer Verbesserung des Steuerungsimpul-ses. Geschäfte mit geringerem Risiko und relativ geringem Ertrag, die einen hohen

1 Vgl. Punjabi, Sanjeev, [1998], returns, S.75.


183

RoRaC ausweisen, werden tendenziell bevorzugt. Für Banken, die eine komfortable Ri-sikokapitalbasis besitzen, kann sich das unter Umständen gegenüber riskanten, aber sehrertragreichen Geschäften prohibitiv auswirken, wenn deren RoRaC regelmäßig unter ri-siko- und ertragsarmen Krediten liegt. Im Ergebnis kann die durchschnittliche Bonitätdes Portfolios höher und der Ertrag geringer als gewünscht ausfallen.

2) Allokiertes oder durchschnittlich ausgenutztes Risikokapital als Kapitalbasis

Werden RoRaC-Kennziffern zur Geschäftsbereichssteuerung eingesetzt, stellt sich dieFrage, inwieweit das erzielte Ergebnis mit dem zur Verfügung gestellten oder mit demtatsächlich ausgenutzten Risikokapital zu relativieren ist.1

Anhand des folgenden Beispiels wird dieser Frage nachgegangen. Der GeschäftsbereichA erwirtschaftet ein Nettoergebnis von 25 Mio. €, der Geschäftsbereich B dagegen einErgebnis von 21 Mio. €. Beiden Geschäftsbereichen wurde jeweils ein ökonomischesKapital in Höhe von 100 Mio. € allokiert. Im Lauf der Periode nahmen die Geschäftsbe-reiche A bzw. B ein durchschnittlich gemessenes ökonomisches Risiko in Höhe von 80Mio. bzw. 50 Mio. € in Anspruch.

Unter Berücksichtigung des durchschnittlich in Anspruch genommenen Kapitals errech-net sich für den Geschäftsbereich A ein RoRaC in Höhe von 31,3% (25 Mio. €/ 80 Mio.€) bzw. für den Geschäftsbereich B ein RoRaC in Höhe von 42,0% (21 Mio. €/ 50 Mio.€). Wird dagegen das zu Beginn der Planperiode allokierte Kapital herangezogen, er-mittelt sich für den Geschäftsbereich A ein Wert in Höhe von 25% (25 Mio. €/ 100 Mio.€). Für den Geschäftsbereich B ergibt sich ein RoRaC von 21% (21 Mio. €/ 100 Mio. €).Wird das Ergebnis mit dem zu Beginn der Planperiode allokierten Kapital relativiert, er-zielt der Geschäftsbereich A das bessere Ergebnis. Dagegen wird Geschäftsbereich Bbesser bewertet, wenn das durchschnittlich ausgenutzte Risikokapital berücksichtigtwird. Abb. 56 zeigt die Ergebnisse im Überblick.

GeschäftsbereichA B

in Tsd. €Nettoergebnis 25 21Ökonomisches Kapital, allokiert 100 100Ökonomisches Kapital, durchschnittlich ausgenutzt 80 50RoRaC, Basis Ök. Kapital, allokiert 25,0% 21,0%RoRaC, Basis Ök. Kapital, durchschnittlich ausgenutzt 31,3% 42,0%

Abb. 56: Beurteilung von Geschäftsbereichen auf Basis von RaRoC-Kennziffern

1 Das folgende Beispiel in Anlehnung an Anders, Ulrich, [2000], RaRoC, S.316 f.

Zweiter Teil

184

Zu beurteilen ist, welcher Geschäftsbereich aus Sicht der Bank ein besseres Ergebnis er-zielt hat. Dazu muss generell die risikoadjustierte Rendite des Geschäftsbereichs mitden Kapitalkosten verglichen werden. Die Kapitalkosten werden üblicherweise zu Be-ginn der Planperiode auf Basis des verfügbaren Kapitals ermittelt. Ein konsistenter Ver-gleich zwischen der erzielten Rendite und den Eigenkapitalkosten wird zweckmäßiger-weise mit derselben Bezugsbasis vorgenommen. Diese Bezugsbasis ist das allokierteökonomische Kapital. Dessen Verwendung erscheint angemessen, da es nach einmal er-folgter Allokation bis zu einer erneuten Verteilung keine alternative Verwendung in derGesamtbank finden kann.

Empirische Untersuchung zum Status quo der Gesamtbanksteuerung

185

Teil 3 Empirische Untersuchung zum Status quo der materiellen Ge-samtbanksteuerung in der bankbetrieblichen Praxis

Ziel des 3. Teils der Arbeit ist es, die Wahl der Steuerungskonzeption und den StatusQuo materieller Verfahren der Gesamtbanksteuerung in der bankbetrieblichen Praxisempirisch zu überprüfen und den Handlungsbedarf gemessen am theoretischen StatusQuo aufzuzeigen. Dabei soll die Untersuchung gewährleisten, dass ein für den deut-schen, österreichischen und schweizerischen Bankenmarkt repräsentatives Ergebnis er-zielt wird. Geprüft werden soll insbesondere, ob und inwieweit der Umsetzungsstandund die Ausgestaltung der Gesamtbanksteuerung von Sektor-(Eigentümer-) oder Grö-ßenmerkmalen der Banken abhängen.

A. Konzeption und Durchführung der empirischen Untersuchung

I. Formulierung von Untersuchungsziel und Informationsbedarf

1) Überblick über empirische Arbeiten zu materiellen Verfahren zur Steuerungbankspezifischer Teilportfolios

In der Literatur finden sich verschiedene empirische Arbeiten, die den Entwicklungs-stand einzelner Verfahren zur Steuerung von Teilportfolios der Bank zum Gegenstandhaben. Nachfolgend werden das Vorgehen und die Ergebnisse dieser Untersuchungenfür die Teilportfolios Kundengeschäft, Adressenausfallrisiko und Marktpreisrisikoport-folio unter Einschluss des Gesamtbankzinsbuchs skizziert. Ebenso werden vorhandeneempirische Arbeiten zur Steuerung operationeller Risiken und der Kapitalallokation be-rücksichtigt. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wird das Forschungsziel der empiri-schen Untersuchung konkretisiert.

Obwohl die Kalkulationsverfahren für die Ergebnisbereiche des Kundengeschäftsport-folios in der Literatur ausführlich behandelt werden1, finden sich kaum Arbeiten, dieden Entwicklungsstand und Einsatz der Kalkulationsverfahren des Kundengeschäfts inder bankbetrieblichen Praxis empirisch untersuchen. Zu Beginn der 80er Jahre wurdeunterstellt, dass eine Vielzahl der Banken in der Einzelgeschäfts- und Kundenkalkulati-on zur Fehlsteuerung führende Verrechnungszinsen und unzureichende Kostenrech-nungsverfahren einsetzten.2 Inzwischen wird im deutschsprachigen Raum die mehrheit-liche Anwendung der für den vermögensorientierten und bilanziellen Regelkreis ziel-führenden Marktzinsmethode für die Zinsergebniskalkulation angenommen.3 Die Unter-

1 Vgl. stellvertretend z.B. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement [I]; Wimmer, Konrad,[1998], Tendenzen.

2 Vgl. Droste, Klaus, D. et.al., [1983], Ergebnisinformationen, S.313.3 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.72.

Dritter Teil

186

suchung von Wüest aus dem Jahr 1997 ist einer der wenigen empirischen Belege. ImRahmen einer Analyse zur wertorientierten Geschäftsfeldsteuerung befragte der Autorzwölf ausgewählte österreichische Universalbanken u.a. zum Einsatz von Kalkulations-verfahren des Zinsergebnisses.1 Danach setzte die Mehrheit der befragten Banken einmarktzinsorientiertes Kalkulationsverfahren zur Ermittlung von Zinskonditionsbeiträgenim Rahmen des bilanziellen Regelkreises ein. Keine Bank verwendete das Barwertkon-zept. Drei Banken wollten es mittelfristig umsetzen. Die Zuordnungsvarianten vonMarktzinsen zu einzelnen Geschäftstypen, die insbesondere im zinsvariablen Geschäftüber die Qualität der erzielten Kalkulationsergebnisse entscheiden, wurden hier aller-dings nicht spezifisch erörtert. Über die Anwendung der Marktzinsmethode im zinsva-riablen Geschäft ist keine empirische Untersuchung bekannt.

Im Gegensatz zu den Verfahren der Kundengeschäftssteuerung war die Risikomessungund –steuerung der zentralen Adressenausfall- und Marktpreisrisikoportfolios Gegen-stand mehrerer empirischer Arbeiten. In einer umfangreichen Befragung untersuchte derBasler Ausschuss für Bankenaufsicht den Status quo der Analyse von Adressenausfallri-siken auf Basis von Rating-Systemen im Rahmen der Überarbeitung seines Konsultati-onspapiers „Consultative Paper on a New Capital Adequacy Framework“.2 Befragt wur-den ca. 30 zum Großteil breit diversifizierte internationale Banken, zu einem geringerenTeil kleinere, spezialisierte Institute. Die nationalen Aufsichtsbehörden sprachen denausgewählten Instituten jeweils vorab ein gut entwickeltes internes Rating-System zu.3

Analysiert wurden Verfahren und Details zur Prüfung der Bonität, die eingesetzte Ver-lustdefinition und die Datenverfügbarkeit. Die wichtigsten Ergebnisse waren wie folgt:

Regelmäßige Grundlage der Kreditwürdigkeitsprüfung bildete eine Jahresabschluss-bzw. Cash Flow-Analyse. Diese wurde von allen befragten Banken vorgenommen. In-stitute, die bei der Bonitätsbeurteilung verstärkt mathematisch-statistische Modelle ein-setzten, machten überwiegend von speziellen Finanzkennziffern wie z.B. der Eigenka-pitalrentabilität oder dem Verhältnis von Eigenkapital zu Fremdkapital Gebrauch. In-stitute, die zu einer subjektiven Bonitätsbeurteilung tendierten, überließen die Auswahlquantitativer Kriterien eher dem Engagementverantwortlichen. Nicht nur zwischen denInstituten war eine unterschiedliche Auswahl und entsprechende Gewichtung des Mixaus qualitativen und quantitativen Faktoren bei der Kreditwürdigkeitsprüfung festzu-stellen, auch bankintern konnte ein Nebeneinander von subjektiven, persönlichen undauf mathematisch-statistischen Verfahren beruhenden, objektivierten Rating-Urteilsfindungen in Abhängigkeit einzelner Kundengruppen festgestellt werden.4,1

1 Vgl. Wüest, Gerhard, [1997], Geschäftsfeldlenkung, S.55 – 64.2 Vgl. Basel Committee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice.3 Vgl. Basel Committee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S:2 ff.4 Vgl. Basel Comittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.19.


187

Bei der Definition des Kreditrisikos fand sowohl der ausfall- als auch der bonitätsorien-tierte Risikobegriff Anwendung. Die Mehrzahl der Banken setzte als Verlustdefinitionden wertbezogenen Begriff des Bonitätsrisikos ein.2 Der unterschiedliche Gebrauchwurde teils mit divergierenden landesspezifischen Rechnungslegungsbestimmungen undteils mit bankspezifischen Überlegungen begründet. Die Datenqualität war ein weiteresDifferenzierungskriterium. Der verfügbare interne Datenumfang und die Datenhistoriezur Abschätzung kreditnehmerspezifischer Ausfallwahrscheinlichkeiten bildete bei denmeisten Banken eine Restriktion. Soweit Daten verfügbar, wurden diese insbesonderezur Abschätzung von Verlustwahrscheinlichkeiten für die Kundensegmente „Retail“und „Middle Market“ eingesetzt. Die Mehrzahl der Institute griff auch auf Daten vonDrittanbietern wie Ratingagenturen oder Consultants zurück. Die Datenrestriktion sowiedie Benutzung unterschiedlicher Verfahren und Datenquellen wurden von dem BaslerAusschuss als signifikante Quelle für Messfehler und Inkonsistenzen bei der Ausfallri-sikomessung eingeschätzt. Während die vorgefundenen Risikomanagementsysteme zurAusfallrisikosteuerung zum Teil als fortschrittlich eingestuft wurden, bestanden Zwei-fel, ob und inwieweit die daraus resultierenden Informationen bereits für eine integrierteRisikosteuerung zusammen mit anderen Risikokategorien, wie insbesondere demMarktrisiko, nutzbar waren.

Zur materiellen Steuerung des Zinsrisikos im Gesamtbankzinsbuch liegen ebenfalls em-pirische Nachweise vor. So analysierte Penthor 1994 die Praxis des Asset-/ Liability-Managements in Österreich und der Schweiz unter Fokussierung auf die Ziele, Instru-mente und Funktionen der Bankbuchsteuerung sowie auf die organisatorische Ausge-staltung.3 Sein Befragungsergebnis stützte sich auf Antworten von 150 Instituten, davon100 aus Österreich und 50 aus der Schweiz. Als Instrumente des Aktiv-Passivmanagements wurden Zinsablaufbilanz, Zinselastizitätsbilanz, dynamische Zins-spannensimulationen in zwei Varianten (subjektive Prämissen, Monte-Carlo-Simulation),4 sowie einfache wertorientierte, zeitpunktbezogene Risikoanalysen(Marktwertberechnung, Durationsanalyse) begutachtet. Die Zinsablaufbilanz rangiertemit mehr als 80% der Nennungen als am häufigsten eingesetztes Instrument vor derMarktwertanalyse des Eigenkapitals mit 61%. Eine ebenso hohe Einsatzquote erzieltedie dynamische Zinsspannensimulation in der Schweiz. In Österreich waren die Instru-mente der statischen Elastizitätsbilanz und der dynamischen Zinsergebnissimulation mit

1 Es gibt zahlreiche wissenschaftlichen Untersuchungen zum Einsatz mathematisch-statistischer Verfah-ren, die allerdings in der Regel unterschiedliche Erklärungsvariable und –zusammenhänge benutzen.Für einen Literaturüberblick vgl. Varnholt, Burkhard, [1997], Kreditrisikomanagement, S.93 – 96.

2 Vgl. Basel Committee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.28.3 Vgl. Penthor, Jürgen, [1995], Asset/ Liability Management.4 In der Untersuchung werden die Simulationsvarianten als “Simulationen” und “Monte Carlo Income

Simulation“ bezeichnet. Vgl. Penthor, Jürgen, [1995], Asset/ Liability Management, S.62 – 74.

Dritter Teil

188

jeweils 35% noch relativ wenig verbreitet. Monte-Carlo-Income-Simulationen fandennur bei Schweizer Banken Anwendung.

Zum Entwicklungsstand operationeller Risiken ist die gemeinsame Untersuchung derBritish Bankers Association (BBA), der International Swap Dealer Association (ISDA)und der Risk Management Association (RMA)1 die wohl umfangreichste Studie. In die-ser Analyse wurden die weltweit größten 110 Finanzinstitutionen bzw. Banken einbezo-gen. 55 Unternehmen antworteten, davon hatten 40% der Institute in Nordamerika, 40%in Europa und 20% im asiatisch-pazifischen Raum ihren rechtlichen Sitz. Mit 159 Fra-gen zur Definition, Organisation und Risikoanalyse- und Bewertung war das Design derStudie umfassend und aufwendig: 20 dreistündige Interviews mit selektierten Teilneh-mern und Workshops mit 12 Partnerbanken und den initiierenden Verbänden rundetendie schriftliche Befragung ab. Alle teilnehmenden Banken hatten zum Zeitpunkt derStudie bereits Initiativen zum Management des operationellen Risikos ergriffen. Vondaher müssen die Ergebnisse als „State-of-the-Art“ zum Untersuchungstermin interpre-tiert werden. Zur Definition des operationellen Risikos bestand ein breites Spektrum anAuffassungen. Nach der Meinung der Autoren reflektierte die folgende Definition dieMehrheit der Meinungen: „Operational Risk is the risk of direct or indirect loss resultingfrom failed or inadequate process, systems, people or from external events.“ Zur Identi-fikation, Analyse und Bewertung operationeller Risiken wurden unterschiedliche Ansät-ze verfolgt. Diese konnten auf einer Skala zwischen „subjektiv, qualitativ“ als niedrigsteEntwicklungsstufe und „objektiv-quantitativ“ als höchste Entwicklungsstufe eingeord-net werden. Die folgende Abb. 57 gibt einen Überblick über die beauskunfteten Verfah-ren.

1 Die Befragungsergebnisse werden zitiert bei Wills, Simon; [1999], Rewards, S.52 ff.


189

� Ansatz � Einsatzzweck � Entwicklungs-stufe

� Self Assessment � Risikoidentifikation, Schärfen des Risi-kobewusstseins, Verantwortungszuwei-sung

� 1

� Risk maps/ Proc-ess Flows

� Risikoidentifikation, Schärfen des Risi-kobewusstseins, Verantwortungszuwei-sung

� 2

� Key Risk Indica-tors

� Risikoüberwachung � 3

� Escalation Trig-gers

� Risikoüberwachung � 4

� Loss Event Data-base Model

� Risikoüberwachung und –messung � 5

Abb. 57: Entwicklungsstufen der materiellen Steuerung des operationellen Risikos

Die Mehrheit der befragten Banken orientierte sich bei der Entwicklung und dem Ein-satz der Verfahren an der Messung des ökonomischen Risikokapitals für operationelleRisiken. Zur Frage nach der relativen Belastung des Risikokapitals durch operationelleRisiken machten 16 Respondenten Angaben über die Höhe des ermittelten ökonomi-schen Kapitals. Es ergab sich eine Streubreite zwischen 10 und 65%. Deutlich wurde,dass die unterschiedlichen Messansätze eine zuverlässige und vergleichbare Bewertungdes angegebenen Risikokapitals zum Untersuchungszeitpunkt nicht ermöglichten. Beiden Messverfahren wurde der Bottom-Up-Ansatz favorisiert, da dieser Ansatz einenstärkeren Anreiz für eine risikoorientierte Einstellung der Managementverantwortlichenbildete. Im allgemeinen wurde die Messung erst eine relativ kurze Zeit durchgeführt.Die Autoren schlussfolgerten, dass für eine erfolgreiche Messung operationeller Risikendrei Haupthindernisse aus dem Weg zu räumen sind: die Datenbeschaffung, die Mess-verfahren und Akzeptanz beim Management.

Zu den materiellen Verfahren der Kapitalallokation und -budgetierung liegen für Fi-nanzdienstleister keine empirischen Feldstudien vor. So wird die Gruppe der Finanz-dienstleistungsunternehmen bei branchenübergreifenden Feldstudien zum „CapitalBudgeting“ aufgrund branchenspezifischer Besonderheiten im Vergleich zu Industrie-

Dritter Teil

190

und Handelsunternehmen regelmäßig ausgenommen.1 Einen empirischen Einblick in einin der Praxis eingesetztes Verfahren der Kapitalallokation und -budgetierung gibt JamesFallstudie zum RAROC-System der Bank of America.2 Die dem Kapitalallokationspro-zess zugrundeliegenden Risikomessmethoden und der Prozess selbst werden im Folgen-den skizziert:

Die Bank of America definierte Risiko als Beitrag eines einzelnen Projekts respektiveeiner einzelnen Geschäftseinheit zur Volatilität des Gesamtbank-Cash Flow bzw. desMarktwerts der Bank.3 Risikokapital bzw. ökonomisches Kapital wurde durch den un-erwarteten Verlust für die vier Risikokategorien „credit risk“, „country risk“, „marketrisk“ und „business risk“ ermittelt.4 Die Bereitstellung von Risikokapital hatte zum Ziel,eine ausreichende Risikodeckungsmasse für den potenziellen Verlust aus den vier Risi-kokategorien zu gewährleisten. Als Konfidenzniveau wurde dazu eine Sicherheitswahr-scheinlichkeit von 99,97% herangezogen. Bei der Bemessung des Konfidenzniveausrichtete sich das Bankmanagement nach „implicit risks and default rates of public debt“mit einjährigem Zeithorizont. Die Ausfallwahrscheinlichkeit von 0,03% entsprach derAusfallwahrscheinlichkeit einer mit AA nach Standard & Poor’s gerateten Unterneh-mung. Aus Konsistenzgründen fixierte die Bank of America die Zeitdauer zur Messungvon Markt- und Kreditrisiken auf ein Jahr. Bei der Festlegung des Konfidenzniveauswurden im weiteren unterschiedliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen der potenziellenErgebnisse je Risikokategorie berücksichtigt. Während für Marktrisiken mit einer Nor-malverteilung und einer Standardabweichung von 3,4 gearbeitet wurde, lagen der Be-rechnung von Kreditrisiken wegen der schiefen Verteilung sechs Standardabweichungenzu Grunde.5 Die Risikomessung erfolgte prinzipiell auf der kleinsten Ebene, die daten-seitig unterstützt wurde. Die Risikomessung des „business risk“ erfolgte approximativdurch den Vergleich mit durchschnittlichen Kapitalisierungskennziffern für Nicht-Finanz-Unternehmungen im Retail und Wholesale-Bereich. Zur Messung und Steuerungdes „business risk“ wurde in Erwägung gezogen, alternativ die Ergebnisvolatilität odereinen Vergleich mit „pure play“-Wettbewerbern heranzuziehen.6

Die Verteilung des Risikokapitals auf Geschäftsbereiche erfolgte derart, dass jeweilsdieselben relativen, risikoadjustierten Kapitalkosten zu tragen waren. Dabei wurde be-rücksichtigt, dass Investments in vergleichsweise riskantere Projekte oder Geschäftsein-

1 Für eine branchenübergreifende Feldstudie vgl. z.B. Stanley, Marjorie T.; Block, Stanley B., [1984],Capital Budgeting.

2 Vgl. James, Christopher, [1996], RAROC.3 Im Original: „Risk is defined by Bank of America as any phenomenon that creates potential volatility

in the economic cash flows of the bank.“ Vgl. James, Christopher, [1996], RAROC., S.17.4 Vgl. auch für die Definitionen der Risikokategorien bei Bank of America, James, Christopher, [1996],

RAROC, S.17f.5 Vgl. James, Christopher, [1996], RAROC, S.20.6 Vgl. James, Christopher, [1996], RAROC, S.23.


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heiten einen geringeren Fremdfinanzierungsanteil zugesprochen bekamen als wenigerriskante Projekte bzw. Geschäftseinheiten. Somit erfolgte ein jeweiliges „financial le-verage“ der Kapitalkosten. Grundlage für die Allokationsentscheidung waren Risiko-prognosen. Ein Update der Prognose und die ggf. notwendige Reallokation von Res-sourcen erfolgte im vierteljährlichen Rhythmus. Begründet wurde dies mit dem Anreizfür Manager, den Produktmix des Geschäftsbereichs bzw. die Zusammensetzung desKreditportfolios im Hinblick auf das Risiko-Return-Profil regelmäßig zu optimieren.1

Zur Kalkulation von RAPM-Kennziffern dividierte die Bank of America das um denerwarteten Verlust und die Eigenkapitalkosten adjustierte Nettoeinkommen durch dasallokierte Risikokapital. Dies entsprach der RoRaC-Variante.2 Im Ergebnis war dasPrinzip der Allokation von Risikokapital auf Geschäftseinheiten mit einem internen Ka-pitalmarkt vergleichbar, dessen Ziel das Senken der externen Finanzierungskosten war.Grundlage für die Höhe des zu allokierenden Kapitals je Geschäftsbereich war der indi-viduelle Beitrag einer Geschäftseinheit zur Gesamtvolatilität des Bank-Cash Flow unddamit zum Risiko der Gesamtbank.

Der Überblick über empirische Arbeiten verdeutlicht, dass vergangene Arbeiten jeweilsnur einzelne Steuerungsbereiche der Gesamtbank zum Untersuchungsgegenstand hatten.Das betrifft sowohl die Methoden zur Steuerung der dezentralen Kundenportfolios alsauch die Methoden zur Steuerung zentraler Risikoportfolios. So liegt bisher keine Un-tersuchung vor, die die Methoden zur bankweiten Geschäfts- und Finanzierungssteue-rung umfassend analysiert und deren Einklang zu den erklärten Steuerungszielen der In-stitute geprüft hat. Darüber hinaus trafen diese Arbeiten teilweise eine Vorselektion derInstitute, um „Best-Practice“-Ansätze zu ermitteln. In diesen Fällen liegt kein repräsen-tativer Status quo vor. Vielmehr muss bei diesen Studien von einer Verzerrung der Be-fragungsergebnisse zugunsten der Qualität der untersuchten Anwendungsbereiche imVergleich zum Gesamtmarkt ausgegangen werden.3

2) Repräsentativer Entwicklungsstand der instrumentellen Gesamtbanksteue-rung nach Banksektoren als Untersuchungsziel

Gegenüber bisher vorliegenden Untersuchungen hat die nachfolgende empirische Ana-lyse das Ziel, Erkenntnisfortschritte in dreifacher Hinsicht zu erwirken. Diese sind imeinzelnen:

1 Vgl. James, Christopher, [1996], RAROC, S.19.2 Vgl.Teil 1 A.B.II.3)(c).3 Der Basler Ausschuß lud die Kreditwirtschaft mit der Veröffentlichung seiner Untersuchung aus-

drücklich dazu ein, die Untersuchungsergebnisse im Hinblick auf Repräsentativität und deren Einstu-fung als „Best-Practice“ und „Sound-Practice“ zu kommentieren. Vgl. Basel Comittee on Banking Su-pervision, [2000], Range of Practice, S.3.

Dritter Teil

192

1. Untersuchung der in der Bankpraxis eingesetzten materiellen Konzeption derGesamtbanksteuerung unter Einschluss von Geschäfts- und Finanzierungssteue-rung, die mit den festgelegten Gesamtzielen der Banken übereinstimmen. Bishe-rige empirische Arbeiten bezogen sich vornehmlich auf Instrumente und Verfah-ren zur Steuerung einzelner Ergebnisbereiche. Ein Zusammenhang mit denSteuerungszielen des Managements wurde dabei nicht berücksichtigt.

2. Repräsentative Erhebung des Status quo der Gesamtbanksteuerung in den Län-dern Deutschland, Österreich und der Schweiz. Bisherige Primärerhebungenwandten sich in der Mehrzahl an international tätige Banken, die in der Regelzur Peer Group des jeweiligen Untersuchungsbereichs gehörten.1

3. Prüfung des Entwicklungsstands, der Zielrichtung und der Ausgestaltung derGesamtbanksteuerung nach einzelnen Portfoliobereichen in Abhängigkeit vonder Zugehörigkeit zu einer Bankengruppe und/oder Bankengröße. Damit sollender Einfluss sektorspezifischer Strukturen auf den Entwicklungsstand und dasSteuerungskonzept der Gesamtbanksteuerung untersucht werden.

Den drei Gesichtspunkten folgend, ergaben sich für die Untersuchung folgende Teilbe-reiche:

� Feststellung der finanziellen Zielsetzungen und Zielgrößen der Gesamtbank-steuerung. An den Zielsetzungen und Zielgrößen richtet sich die Beurteilung desEntwicklungsstands der im Mittelpunkt der empirischen Untersuchung stehen-den Methoden und Verfahren zur Messung und Steuerung von Ergebnissen undRisiken einzelner Teilportfolios aus. Es wird qualitativ geprüft, ob und inwie-weit die eingesetzten Kalkulationsverfahren geeignet sind, die festgestelltenZiele zu messen und zu verfolgen.

� Analyse der eingesetzten Verfahren im Bereich der Kundengeschäftssteuerung.Dabei wird auf eine detaillierte Befragung der eingesetzten und geplanten Me-thoden zur Ermittlung des Zins-, Produktivitäts- und Risikokostenergebnissesabgestellt und der Einsatzbereich der Methoden geprüft. Der Status Quo derKalkulation von Zinskonditionsbeiträgen wird anhand der spezifischen Zuord-nung von Opportunitätszinssätzen bei der Anwendung der Marktzinsmethodebeurteilt. Daran soll gezeigt werden, ob und inwieweit in der praktischen Umset-zung die Voraussetzungen für eine adäquate Trennung der Steuerungsbereiche

1 Die Ausnahme davon ist Penthors Untersuchung zum Asset/ Liability Management bei österreichi-schen und Schweizer Kreditinstituten. Vgl. Penthor, Jürgen, [1995], Asset/ Liability Management.


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Kundengeschäft/ Eigengeschäft zum Zweck einer vermögensorientierten undbilanziellen Steuerung gegeben sind.

� Untersuchung der eingesetzten Methoden zur Messung und Steuerung bankspe-zifischer Risiken in den zentralen Adressenausfall- und Marktpreisrisikoportfo-lios. Hier konzentriert sich die Analyse im wesentlichen auf das Adressenaus-fall-, Marktpreis- und operationelle Risiko. Es werden grundlegende, differen-zierende Fragestellungen der Risikoanalyse, -messung und des –managementsaufgeworfen, die es erlauben, die Methoden in ihren wesentlichen Bestandteilenim Hinblick auf Status quo und Qualität zu beurteilen. Bereits existierende Fra-gestellungen aus vorliegenden Untersuchungen werden insoweit adaptiert, dassAnalogieschlüsse zu vorliegenden, internationalen Peer-Group-Analysen gezo-gen werden können.

� Überprüfung und Analyse der eingesetzten Verfahren und Varianten zur Budge-tierung und Allokation von Ergebnisansprüchen und Risikokapital. Zwei Fragenstehen im Zentrum:1. Wird ein Ergebnisanspruch ermittelt und wenn ja, nach welchem Verfahrenwird die Höhe des Anspruchs bestimmt?2. Nach welchem Prinzip wird das Kapital auf einzelne Geschäftsbereiche ver-teilt?Bestimmungsfaktoren zur Wahl der Eigenkapitalausstattung und der finanzie-rungstechnischen Instrumente werden dabei mit untersucht. Finanzierungstheo-retische Erklärungsansätze zur Steuerung des Eigenkapitals finden Berücksichti-gung.

II. Festlegung der Erhebungsmethodik

1) Schriftliche Befragung als gewählte Erhebungsmethode

Die Gestaltung eines geeigneten Untersuchungsdesigns ist von zentraler Bedeutung,weil das formulierte Untersuchungsziel sowohl die Auswahl des globalen Forschungs-und Auswertungsdesigns als auch die Datenerhebungsmethode determiniert. Zugleichbeeinflusst die Wahl des globalen Forschungsdesigns den tatsächlichen Nutzungsgraddes heuristischen Potenzials. Im generellen ist davon auszugehen, dass das heuristischePotenzial um so stärker genutzt werden kann, je größer das heuristische Potenzial desglobalen Forschungsdesigns ist. Das Potenzial kommt dabei um so besser zur Geltung,je stärker das Erfahrungswissen der befragten Personen für die Ableitung generellerAussagen ausgeschöpft werden kann.

Um typologisch-empirische Regelmäßigkeiten bei der Verwendung materieller Verfah-ren der Gesamtbanksteuerung in verschiedenen Banksektoren und –größenklassen auf-

Dritter Teil

194

zudecken, musste eine repräsentative Anzahl an Instituten herangezogen werden. Des-wegen war eine vergleichende Feldstudie in Form einer branchenbezogenen Quer-schnittsanalyse erforderlich. Zur Gewährleistung der Repräsentativität musste eine ge-nügend große Stichprobe gezogen werden. Im Rahmen der zur Verfügung stehendenRessourcen konnte diese Stichprobe nur im Wege einer schriftlichen Befragung reali-siert werden.

Bei einer solchen Befragung bestand nunmehr das Risiko, wegen qualitativer Informati-onsmängel an heuristischem Potenzial zu verlieren. Mängel konnten dadurch entstehen,dass standardisierte Fragestellungen aufgrund einer zu knappen Erläuterung missinter-pretiert werden. Weitere Probleme konnten sich daraus ergeben, dass teilweise nach per-sönlichen Präferenzen gefragt wurde. Schließlich mussten Präferenzaussagen nicht not-wendigerweise mit Handlungen verbunden sein. Zusätzlich bestand bei einer fragebo-gengestützten Untersuchung das Risiko, dass die Antworten nicht repräsentativ für dieGrundgesamtheit der Probanden waren. Um weitestgehend verzerrungsfreie Auswer-tungsergebnisse zu erhalten, wurden die aufgezeigten Probleme bei der Konzeption undErstellung des Fragebogens in geeigneter Weise berücksichtigt.

2) Übersicht über statistische Auswertungsmethoden

Gegenstand der Befragung waren im statistischen Sinne diskrete Variablen. Bei Fragennach dem Umsetzungsstand einzelner materieller Elemente wurden die Ausprägungender Antwortvorgaben nominalskaliert. Dagegen wurden die Antworten zur Einschätzungvon Präferenzen ordinalskaliert. Die in den folgenden Kapiteln unter Einsatz des Stati-stikprogramms „Superior Performing Software Systems“ (SPSS)1 eingesetzten Verfah-ren werden untenstehend kurz erläutert.

Die Auswertung der Fragen fand mit Hilfe univariater Analysen statt. Für den Statusquo der Umsetzung wurden Häufigkeitsverteilungen ermittelt und analysiert. Im Fallevon Präferenzeinschätzungen wurden die statistischen Kennwerte ‚Modus’ und ‚Medi-an’ ausgewertet.2 Weiterer Untersuchungsgegenstand war, ob und inwieweit sich dieEinschätzungen hinsichtlich ihrer zentralen Tendenz nach Bankengruppen bzw. Grö-ßenklassen unterschieden. Zum Vergleich der vier (Merkmal ‚Bankensektor’) bzw. fünf(Merkmal ‚Größe’) unabhängigen Stichproben wurde ein H-Test nach Kruskal undWallis durchgeführt, der auf der gemeinsamen Rangreihe der Werte aller Stichprobenbasiert.3 In der Auswertung wird auf signifikante Unterschiede je Auswertungsmerkmalexplizit eingegangen. Signifikant unterschiedliche Variablen sind auch in den Kreuzta-bellen des Anhangs gekennzeichnet.

1 Zu diesem Statistikprogramm vgl. SPSS Inc., SPSS, S. 1ff.; Bühl, Achim; Zöfel, Peter, SPSS, S. 1ff.2 Vgl. Schlittgen, Rainer, [2000], Einführung, S.13 f.; Bortz, Jürgen, [1999], Statistik, S.36 f.3 Vgl. Bühl, Achim; Zöfel, Peter, [1998], SPSS, S.289.


195

Alle Detailfragen, deren Beantwortung durch Ankreuzen erfolgte, wurden als „gültig“gewertet. Die Anzahl der gültigen Antworten entsprach jeweils „100%“. Sofern bei ei-ner Teilfrage eine Antwort erwartet, diese aber nicht angekreuzt war, wurde diese Teil-frage als „fehlend“ gewertet.

Um besonderen im Rahmen einer Querschnittsuntersuchung nicht möglichen Einzelfra-gen nachgehen zu können, wurden im Nachgang zur schriftlichen Befragung gezielteInterviews geführt. Diese Ergebnisse fließen an entsprechender Stelle bei der Diskussionder Auswertung des Fragebogens ein.

III. Vorbereitung und Durchführung der Befragung

1) Entwicklung und Gestaltung der Befragungsunterlagen

Zur Maximierung der Antwortqualität wurde der Fragebogen in einem mehrphasigenVerfahren entwickelt. In einer ersten Phase entstand der Rohentwurf des Fragebogens,dessen Grundlage eine intensive Literaturrecherche war. Der Fragebogen enthielt vierAbschnitte in der Abfolge ‚Zielsystem und Zielgrößen’, ‚Kalkulationsverfahren zurSteuerung der dezentralen Kundengeschäftsportfolien’, ‚Risikomanagement der zentra-len Risikoportfolios’ sowie ‚Kapitalallokation, -budgetierung und –management’. Erumfasste 40 Fragen.

In einer zweiten Phase wurde der Rohentwurf sieben erfahrenen Fachleuten und Aka-demikern zum inhaltlichen Review vorgelegt. Die Reviewergebnisse zeigten, dass einein dieser Breite angelegte, umfangreiche Befragung zur Beurteilung der Gesamtbank-steuerung soweit als möglich auf Begrifflichkeiten der Kapitalmarkt- und Finanzierung-stheorie verzichten musste, um Unverständlichkeiten zu vermeiden. Die eingebrachtenVorschläge ergänzten den Fragebogen. In einer dritten Phase wurde der überarbeiteteEntwurf Bankpraktikern der Zielsektoren je Land vorgelegt, die die in der Befragungangesprochenen Bankensektoren und -größenklassen repräsentativ vertraten. DerenEinlassungen gingen in Ausführlichkeit und Reihenfolge der Fragen so ein, dass Verzer-rungen im Antwortverhalten weitgehend ausgeschlossen werden konnten. Abschließendwurden die Befragungsunterlagen noch einmal von vier Führungskräften öffentlich-rechtlicher, genossenschaftlicher und privater Institute geprüft, am Lehrstuhl zum Re-view vorgelegt und von diesem abgenommen.

Die fertigen Befragungsunterlagen bestanden aus dem Fragebogen, Bearbeitungshinwei-sen zum Ausfüllen der Befragungsunterlagen, einem Anschreiben des Lehrstuhls fürBanken und Finanzwirtschaft der Universität –Gesamthochschule- Duisburg und einemadressierten Freiumschlag zur Rücksendung des Fragebogens an den Lehrstuhl.

Dritter Teil

196

Das Anschreiben informierte allgemein über die Motive der Erhebung und die Zielset-zung der Befragung. In den Befragungsunterlagen wurde die anonyme Auswertung derzurückgesandten Fragebögen zugesichert, eine Rücksendefrist gesetzt, ein Ansprech-partner für Rückfragen genannt und eine Kurzauswertung der empirischen Erhebung aufWunsch zugesagt.1 Die Anleitung zur Bearbeitung der Befragungsunterlagen lag separatbei. Darin enthalten waren die Angaben zur voraussichtlichen Bearbeitungszeit des Fra-gebogens sowie die explizite Bitte, Unklarheiten oder Anmerkungen direkt im Fragebo-gen zu notieren.

2) Auswahl der Stichprobe

Die Auswahl der Stichprobe sollte gewährleisten, dass das Untersuchungsziel einer re-präsentativen Erhebung bei Universalbanken in Deutschland, Österreich und derSchweiz erreicht werden konnte. Die weitgehende Konzentration auf Universalbankenerklärt sich daraus, dass die Geschäftsfelder dieser Bankengruppe das Vorhandenseinder generischen Geschäftsportfolios des dezentralen Kundengeschäfts und der zentralenRisikoportfolios gewährleistete. Wegen der Bedeutung der Zinsrisikosteuerung für Hy-pothekenbanken wurde diese Institutsgruppe ergänzend aufgenommen. Die Vorgehens-weise zur Auswahl der Institute wird im Folgenden erläutert:

In Deutschland wurden Universalbanken in den Bankensektoren ‚Kreditbanken’, ‚Spar-kassen’ inklusive ‚Landesbanken’ sowie ‚Genossenschaftsbanken’ einschließlich der‚genossenschaftlichen Zentralbanken’ untersucht.2 Für Österreich wurden die Sektoren‚Aktienbanken und Bankiers’, ‚Sparkassen’, ‚Raiffeisenbanken’, ‚Volksbanken’ und‚Landes-Hypothekenbanken’ berücksichtigt.3 In der Schweiz wurden Groß- und Han-delsbanken, Kantonalbanken, Raiffeisenbanken sowie Sparkassen und Regionalbankenals Bankengruppen ausgewählt.4 Niederlassungen ausländischer Universalbanken wur-den von der Untersuchung ausgenommen.

Um ein repräsentatives Befragungsergebnis zu erzielen, wurden in der Stichprobe Kre-ditinstitute der genannten Sektoren in absteigender Größe berücksichtigt, so dass minde-stens 50% der jeweils kumulierten Sektorbilanzsumme mit Stichtag 31.12.1998 einbe-

1 Der Inhalt des Anschreibens und der Aufbau sowie die Anordnung der Fragen orientieren sich weitge-hend an Berekoven, Ludwig; Eckert, Werner; Ellenrieder, Peter, [1991], Marktforschung.

2 Die genauen Bezeichnungen laut Sektorstatistik der Deutschen Bundesbank lauten: Kreditbanken, da-zu gehören Großbanken, Regionalbanken und sonstige Kreditbanken, Zweigstellen ausländischer Ban-ken; Landesbanken; Sparkassen; Genossenschaftliche Zentralbanken (einschl. Deutsche Genossen-schaftsbank); Kreditgenossenschaften; Realkreditinstitute. Vgl. Monatsberichte Deutsche Bundesbank,OeNB, Schweizer Nationalbank.

3 Vgl. OeNB, Bankstatistiken 12/98.4 Vgl. Schweizerische Nationalbank, [1998], Banken, S.21 ff.


197

zogen waren.1 Zugleich wurde als Untergrenze des Einzelabschlusses eine Mrd. € fest-gelegt, da unterstellt werden darf, dass Institute ab dieser Mindestgröße über materielleVerfahren zur Gesamtbanksteuerung im Sinne der Untersuchung verfügen. Die genos-senschaftliche Bankengruppe bildete eine Ausnahme von diese Größenregel, da anson-sten das Ziel von 50% der kumulierten Sektorbilanzsumme nicht erreicht werden konn-te. Folgt man der Annahme, dass zum Zeitpunkt der Befragung eher größere Instituteüber ein System der Gesamtbanksteuerung verfügten, deckt sich die Stichprobe weitge-hend mit der Grundgesamtheit der Universalbanken.2

Darüber hinaus wurde bei der Auswahl der Stichprobe auf die Struktur der öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Bankengruppen in Deutschland und ÖsterreichRücksicht genommen. In diesen Bankengruppen ist es primäre Aufgabe zentraler undregionaler Verbandsinstitutionen, methodisches Know How zu bündeln und inhaltlicheund technische Unterstützung für die Unternehmenssteuerung zu leisten. Da Unter-schiede im Status quo eines Sektors auch durch unterschiedliche Entwicklungsstufenzwischen regionalen Verbundeinrichtungen begründet liegen können, wurde bei der In-stitutsauswahl darauf geachtet, dass aus jedem Verbandsgebiet eine entsprechende An-zahl an Banken je Größenklasse in das Sample mit einbezogen wurde. Eine Auswertungnach regionaler Verbandszugehörigkeit erfolgte im Rahmen dieser Untersuchung aller-dings nicht.

3) Versand und Rücklauf

Die Erhebungsunterlagen wurden in Deutschland und der Schweiz am Mittwoch, den19. April 2000 versandt. In Österreich erfolgte der Versand am Dienstag, den 18. April2000. Angeschrieben wurden die 1. oder 2. Leitungsebene der Kreditinstitute mit demVerantwortungsbereich Unternehmenssteuerung, Planung, Controlling bzw. Risikocon-trolling. Die Angeschriebenen wurden gebeten, die Befragungsunterlagen bis zum Frei-tag, den 5. Mai 2000 zurückzusenden. Die Auswahl eines Dienstags oder Mittwochsorientierte sich an den Empfehlungen der „total design method“ von Dillman.3

Eine bedeutende Zahl an Fragebögen traf erst nach dem 5. Mai 2000 ein. Deshalb wur-den über die ursprüngliche Frist hinaus auch diejenigen Rückläufe mit in die Auswer-tung aufgenommen, die bis zum Dienstag, den 16. Mai 2000 eingingen. Zur Bearbeitungder Befragungsunterlagen stand den Teilnehmern damit der Zeitraum vom 19. bzw. 20.April bis zum 15. Mai 2000 zur Verfügung.

1 Von dieser Regel ausgenommen wurden die Sektoren, denen Kredit- und Regionalbanken zugeordnetsind, da diesen auch spezielle Geschäftsbanken und Auslandsbanken zugeordnet sind.

2 Als Datenbasis lagen vor: Grommes, Heinz-Josef; Schnitzler, Ruth, [1999], Sparkassen 1998, S.341 –346; Scopeland-Datenbank; Auskunft des Fördervereins österreichischer Primärbanken vom28.2.2000.

3 Vgl. Dillman, Don A., [1978], Total Design, S.180 ff.

Dritter Teil

198

Von 692 befragten Instituten sandten insgesamt 135 Institute die Befragungsunterlagenzurück. Davon trafen vier Fragebögen erst nach der verlängerten Deadline ein. Somitkamen insgesamt 131 Beantwortungen in die Auswertung. Von den 131 gültigen Rück-läufen kamen 107 aus Deutschland, 18 aus Österreich und 6 aus der Schweiz. Des wei-teren teilten drei Institute mit, dass sie aufgrund der Umfänglichkeit des Fragebogensvon einer Teilnahme absahen. Die in die Auswertung einbezogenen Antworten entspra-chen insgesamt einer Quote von 18,9% der angeschriebenen Banken. Zieht man denUmfang (12 Seiten) und Detaillierungsgrad (4 Abschnitte, 40 Fragen, 248 Antwortde-tails) des Fragebogens in Betracht, kann die erzielte Rücklaufquote als sehr gut bewertetwerden.

Um den Einfluss sektorspezifischer Strukturen auf die Ausgestaltung der Gesamtbank-steuerung untersuchen zu können, wurden vier rechtsformunterscheidende Bankengrup-pen gebildet. Grundlage dieser länderübergreifenden, sektoralen Zuordnung in vierGruppen bildete die landesspezifische Zuordnung nach Bankensektoren gemäß den Zu-ordnungen der jeweiligen Nationalbanken. So umfasste die erste Gruppe diejenigenBanken, die eine private Rechtsform aufwiesen und nicht den öffentlich-rechtlichenoder genossenschaftlichen Sektoren zuzuordnen waren. Diese Bankengruppe wird imweiteren Verlauf der Untersuchung mit ‚Privat-/Aktienbanken’ bezeichnet. Der zweitenGruppe ‚Öffentlich-rechtliche Institute’ wurden diejenigen Banken zugeordnet, die inöffentlich-rechtlicher Trägerschaft stehen. Dazu zählen die Bankengruppen Landesban-ken und Sparkassen aus Deutschland und Österreich sowie die schweizerischen Spar-kassen und Kantonalbanken. Die Gruppe ‚Genossenschaftliche Banken’ umfasst dieBanksektoren ‚Genossenschaftliche Zentralbanken’ und ‚Kreditgenossenschaften’ ausDeutschland bzw. der Schweiz sowie die österreichischen Institute der Sektoren ‚Raif-feisenbanken’ und ‚Volksbanken’. In der vierten Gruppe ‚Realkreditinstitute’ wurdendie Realkreditinstitute aus Deutschland bzw. die Landes-Hypothekenbanken aus Öster-reich eingeordnet.


199

Das für die Untersuchung vorgenommene Mapping der Rückläufe zwischen nationalenBankensektoren und den untersuchten Institutsgruppen zeigt die nachfolgende Abb. 58:

Banksektornach nationalerBankstatistik

Land Abs. Häu-figkeit

Anteilin %

Sektor-mapping

Häufigkeit nachMapping

Anteil in % nachMapping

Großbank Deutschland 2 1,5 Aktien-/ Pri-vatbanken

12 9,2

Aktienbankenund Bankiers

Österreich 2 1,5

Kreditbank undSonstige Re-gionalbank

Deutschland 8 6,1

Landesbank/Sparkasse

Deutschland,Österreich

46 35,1 Öffentlich-RechtlicheBanken

49 37,4

Kantonalbank Schweiz 3 2,3Genossen-schaftlicheZentralbank/Kreditgenos-sen-schaft

Deutschland,Schweiz

51 38,9 Genossen-schaftlicheBanken

65 49,6

Raiffeisenbank Österreich 12 9,2Volksbank Österreich 2 1,5Realkreditin-stitut/ Landes-Hypotheken-bank

Deutschland,Österreich

5 3,8 Realkredit-institute

5 3,8

Gesamt 131 100,0 Gesamt 131 100,0

Abb. 58: Mapping der Antworten aus der empirischen Befragung von nationalenBankensektoren auf Institutsgruppen

Zur Analyse nach Größenklasse wurden die Institute in fünf Klassen entsprechend ihrerBilanzsumme per Stichtag 31.12.1998 eingeteilt. Getrennt betrachtet wurden sehr kleineInstitute mit einer Bilanzsumme <= 1 Mrd. €, kleine Institute mit einer Bilanzsumme >1 Mrd. – 2,5 Mrd. €, mittlere Institute mit einer Bilanzsumme von 2,5 – 4 sowie von 4 –7 Mrd. €1 und große Institute mit einer Bilanzsumme > 7 Mrd. €. Eine Analyse desRücklaufs nach Banksektoren und Größenklassen ergab eine weitgehende strukturelleIdentität zwischen den angeschriebenen und den antwortenden Kreditinstituten. DieAntwortenden stellten jeweils ca. mindestens 20% der kumulierten bankengruppenspe-zifischen Bilanzsumme dar. Lediglich bei der Gruppe der Realkreditinstitute ergab sich

1 Nachfolgend werden in der Untersuchung Institute mit einer Bilanzsumme von < 1 – 2,5 Mrd. € als„kleine“ und Institute mit einer Bilanzsumme von 2,5 – 7 Mrd. € als „mittlere“ Institute zusammenge-fasst.

Dritter Teil

200

eine Quote von 12% gemessen an der kumulierten, bankengruppenspezifischen Bilanz-summe:1

< 1 1 - 2,5 2,5 - 4 4 - 7 >7 GesamtAnzahl Anzahl Anzahl Anzahl Anzahl Anzahl BS in Mrd. EURO

davon in %Privat-/ Grundgesamtheit 375 3.244Aktienbank Sample 19 7 5 3 17 51 74%

Rücklauf 2 1 1 1 7 12 19%Öffentlich- Grundgesamtheit 796 2.381Rechtlich Sample 35 94 39 36 28 232 75%

Rücklauf 2 20 8 6 13 49 38%Genossen- Grundgesamtheit 2.835 883schaftlich Sample 309 49 9 2 10 379 64%

Rücklauf 44 14 1 0 6 65 28%Realkredit- Grundgesamtheit 41 827institute Sample 1 6 3 21 31 88%

Rücklauf 1 0 4 5 12%Gesamt Grundgesamtheit 4.047 7.335

Sample 363 151 59 44 76 693 75%Rücklauf 48 35 11 7 30 131 25%

1

2

3

4

1 Deutschland: Großbanken, Kreditbanken; Österreich: Aktienbanken; Schweiz: Groß- u. Handelsbanken, Regionalbanken

2 Deutschland: Landesbanken, Sparkassen; Österreich: Sparkassen; Schweiz: Kantonalbanken, Sparkassen3 Deutschland: Genossenschaftliche Zentralbanken, Kreditgenossenschaften; Österreich: Raiffeisenbanken,

Volksbanken; Schweiz: Regionalbanken4 Deutschland: Realkreditinstitute; Österreich: Landes-Hypothekenbanken

Quelle: Monatsberichte Deutsche Bundesbank, OeNB, SNB

Größenklassein Mrd. €

Sektor

< 1 1 - 2,5 2,5 - 4 4 - 7 >7 GesamtAnzahl Anzahl Anzahl Anzahl Anzahl Anzahl BS in Mrd. EURO

davon in %Privat-/ Grundgesamtheit 375 3.244Aktienbank Sample 19 7 5 3 17 51 74%

Rücklauf 2 1 1 1 7 12 19%Öffentlich- Grundgesamtheit 796 2.381Rechtlich Sample 35 94 39 36 28 232 75%

Rücklauf 2 20 8 6 13 49 38%Genossen- Grundgesamtheit 2.835 883schaftlich Sample 309 49 9 2 10 379 64%

Rücklauf 44 14 1 0 6 65 28%Realkredit- Grundgesamtheit 41 827institute Sample 1 6 3 21 31 88%

Rücklauf 1 0 4 5 12%Gesamt Grundgesamtheit 4.047 7.335

Sample 363 151 59 44 76 693 75%Rücklauf 48 35 11 7 30 131 25%

1

2

3

4

1 Deutschland: Großbanken, Kreditbanken; Österreich: Aktienbanken; Schweiz: Groß- u. Handelsbanken, Regionalbanken

2 Deutschland: Landesbanken, Sparkassen; Österreich: Sparkassen; Schweiz: Kantonalbanken, Sparkassen3 Deutschland: Genossenschaftliche Zentralbanken, Kreditgenossenschaften; Österreich: Raiffeisenbanken,

Volksbanken; Schweiz: Regionalbanken4 Deutschland: Realkreditinstitute; Österreich: Landes-Hypothekenbanken

Quelle: Monatsberichte Deutsche Bundesbank, OeNB, SNB

Größenklassein Mrd. €

Sektor

Abb. 59: Rücklaufstatistik nach Bankengruppen und Größenklasse

Die Rücklaufstatistik zeigte einen augenscheinlichen Zusammenhang zwischen Ban-kengruppen und Größenklasse. Deswegen wurde vor einer weiteren Auswertung einKontingenztest zur Überprüfung des statistischen Zusammenhanges zwischen Banken-gruppen und Größenklasse durchgeführt, welcher diese Wechselbeziehung belegte.Deshalb wurde im weiteren Verlauf der Arbeit die Robustheit der statistischen Aus-wertungsergebnisse gegenüber beiden Merkmalen „Bankengruppe“ und „Größenmerk-mal“ jeweils separat getestet. Soweit statistisch robuste Ergebnisse je Merkmal gefun-den wurden, werden diese im Text gesondert erwähnt.

1 Auf eine Darstellung der Rücklaufquote nach Ländern wird verzichtet, um Rückschlüsse auf die Iden-tität der beantwortenden Banken zu vermeiden.


201

B. Profil der Gesamtbanksteuerung – Empirische Ergebnisse

I. Überwiegend ertragsorientierte Gesamtbanksteuerung

1) Mehrheitliche Rentabilitätsorientierung bei sektorspezifischen Präferenzenfür finanzielle Zielsetzungen

Übergeordnete Zielsetzungen einer Bank sind Ausgangspunkt für die Festlegung vonStrategien und Maßnahmen. Dabei ist der Erfolg der längerfristig orientierten Aktivitä-ten letztlich am finanziellen Ergebnis zu messen. Die Ergebnismessung kann im Rah-men eines handelsrechtlichen oder betriebswirtschaftlichen Regelkreises erfolgen.1 Des-halb wurde der erste Analysepunkt darauf gerichtet, finanzielle Zielsetzungen der Kre-ditinstitute zu überprüfen und dem zugrundeliegenden Steuerungsparadigma zuzuord-nen. Gleichzeitig war zu klären, mit welcher Priorität die jeweiligen finanziellen Ziel-setzungen verfolgt wurden. Zu den Antwortvorgaben zählten volumen-, gewinn-, renta-bilitäts- und wertorientierte Ziele. Den Besonderheiten des öffentlich-rechtlichen Auf-trags der öffentlich-rechtlichen Institute und des Förderauftrags der Genossenschafts-banken folgend, wurden gesetzliche bzw. statuarische Auftragsziele ergänzt. Die Be-fragten wurden gebeten, ihre Präferenz bezüglich dieser Zielsetzungen in einer 5er Skala(0 = keine Präferenz; 4 = sehr hohe Präferenz) anzugeben.

Die Zielsetzung „Rentabilität“ genoss mit einem Mittelwert von 3,22 eine hohe bis sehrhohe Präferenz und damit den Vorzug bei der Gesamtheit der Befragten. Bereits anzweiter Stelle folgten die sektorspezifischen, gesetzlichen bzw. statuarischen Auftrags-ziele mit einem Mittelwert von 3,05. Mit einer hohen Präferenz (Mittelwert 3,0) er-reichte der absolute Gewinn den dritten Rang noch vor der risikoadjustierten Rentabili-tät (Mittelwert 2,8). Mit einer mittleren Präferenz (Mittelwert 1,8) folgte die Zielsetzungdes Volumenwachstums. Auf dem letzten Platz lag der Shareholder Value, der lediglicheine geringe Präferenz (Mittelwert 1,3) erreichte.

Die sektorspezifische Analyse der Antworten ergab ein deutliches Indiz für ein nachBankengruppen differenziertes Zielsystem. Während bei den Privat- und Aktienbankendie wert- und rentabilitätsorientierten Zielgrößen präferiert wurden, stand bei den öf-fentlich-rechtlichen Instituten das sektoreigene Auftragsziel an erster Stelle. So erreichtedie „Risikoadjustierte Rentabilität“ bei 8 von 11 privaten Instituten eine sehr hohe Prä-ferenz, als Mittelwert ergab sich 3,6. In der öffentlich-rechtlichen Bankengruppe erzieltedagegen das sektoreigene Auftragsziel einen Mittelwert von 3,20, noch knapp vor der„Rentabilität“ mit einem Mittelwert von 3,16. Dieses Ergebnis illustriert die Bedeutungder sektorspezifischen Auftragszielsetzung für den Zielkatalog der öffentlich-rechtlichen

1 Vgl. Teil 1 A.B.

Dritter Teil

202

Institute. In dieser Bankengruppe folgte die Zielsetzung „Risikoadjustierte Rentabilität“auf Platz fünf mit einer mittleren Präferenz (Mittelwert 2,38) noch hinter den bilanziellorientierten Zielsetzungen „Gewinn“ und „Gewinnwachstum“. Die Institute der genos-senschaftlichen Bankengruppe priorisierten die „Rentabilität“ mit einer hohen bis sehrhohen Präferenz (Mittelwert 3,3). Danach folgten relativ nahe beieinanderliegend dieZiele „Gewinn“, „Gewinnwachstum“ und „Risikoadjustierte Rentabilität“. Das Auf-tragsziel folgte bei dieser Bankengruppe erst an fünfter Stelle. Die sektorspezifischenUnterschiede waren für die Zielsetzungen „Auftragsziel“, Shareholder Value“ und „Ri-sikoadjustierte Rentabilität“ statistisch signifikant.1 Die Abb. 60 illustriert das Antwort-profil in bezug auf die gesamtbankbezogenen Zielsetzungen nach Bankengruppen undGrößenklassen.

Privat-/AktienbankenÖffentlich-RechtlichGenossenschaftlichRealkreditinstitute

Gesamt

Keine SehrHochSektor

<= 1 Mrd. EURO> 1-2,5 Mrd. EURO> 2,5-4 Mrd. EURO> 4-7 Mrd. EURO> 7 Mrd. EURO

Keine SehrHochGröße

0 1 2 3 4

Auftragsziel, Nichtrentabilitätsorientiert

Volumenswachstum

Gewinn

Gewinnwachstum

Rentabilität

RisikoadjustierteRentabilität

Shareholder Value

0 1 2 3 4Mittelwert

Welche Bedeutung haben folgende übergeordnete Ziele für ihre Bank?Präferenz, Mittelwert


Gesamt

Keine SehrHochSektor

<= 1 Mrd. EURO> 1-2,5 Mrd. EURO> 2,5-4 Mrd. EURO> 4-7 Mrd. EURO> 7 Mrd. EURO


0 1 2 3 4


0 1 2 3 4


Volumenswachstum

Gewinn

Gewinnwachstum

Rentabilität


Shareholder Value

0 1 2 3 4Mittelwert


Volumenswachstum

Gewinn

Gewinnwachstum

Rentabilität


Shareholder Value

0 1 2 3 4Mittelwert

Welche Bedeutung haben folgende übergeordnete Ziele für ihre Bank?Präferenz, Mittelwert

Abb. 60: Präferenzprofil für übergeordnete, finanzielle Zielsetzungen der Gesamt-bank nach Bankengruppen und Größenklasse

1 Getestet wurde auf ein Signifikanzniveau von p=0,05.


203

Zusammenfassend können die bankengruppenspezifischen Ergebnisse für die überge-ordneten finanziellen Zielsetzungen wie folgt charakterisiert werden:

� Privat-/Aktienbanken verfolgen primär risiko-/rendite- und wertorientierte Ziel-setzungen auf Gesamtbankebene.

� Öffentlich-rechtliche Institute fühlen sich primär dem öffentlichen Auftrag ver-pflichtet. Die Rentabilität genießt die höchste Priorität als finanzielle Zielset-zung. Risikoadjustierte bzw. wertorientierte Zielsetzungen folgen mit großemAbstand.

� Genossenschaftliche Institute präferieren primär rentabilitätsorientierte Ziele.Das genossenschaftliche Auftragsziel ist dieser finanziellen Zielsetzung unterge-ordnet.1

2) Minderheitliche Verankerung rentabilitäts- und wertorientierter Erfolgs-kennzahlen im Management-Anreizsystem

Damit die durch das Steuerungssystem ausgewiesene Veränderung des Unternehmenser-folgs kompatibel zur gewählten finanziellen Strategie ist, sind das Steuerungssystemund operative Steuerungsgrößen an den finanziellen Zielsetzungen auszurichten. Zurstrategieadäquaten Operationalisierung und Deduktion entsprechender Management-Handlungen müssen die errechneten Erfolgskennzahlen auch im Berichts- und Anreiz-system des Instituts verankert werden. Nur dann ist zu erwarten, dass die verantwortli-chen Manager zur Unternehmensstrategie gleichgerichtete Entscheidungen treffen.Deswegen wurde in der zweiten Frage auf Erfolgskennzahlen der Gesamtbankebene undderen Einsatz im Berichts- und Anreizsystem abgestellt.

Der Jahresüberschuss bzw. Bilanzgewinn war bankenübergreifend ohne Ausnahme um-gesetzt und stand damit an erster Stelle der Nennungen. Dieses Ergebnis ist wegen derhandelsrechtlichen Pflicht zur Ermittlung des Jahresüberschusses nicht überraschend.Auf den Plätzen folgten das Leistungsvolumen mit 75%, die CIR mit 73% und der RoEmit 70% der jeweils gültigen Nennungen. Somit führten Erfolgskennzahlen des bilanzi-ellen Regelkreises das Ranking an. Am finanzwirtschaftlichen Erfolg und Unterneh-menswert orientierte Erfolgskennzahlen wie Economic Value Added bzw. Market ValueAdded wurden jeweils zwei- bzw. einmal genannt und waren damit zum Befragungs-zeitpunkt nahezu bedeutungslos. Die Mehrheit der Institute hatte die im Berichtssystembereitgestellten Erfolgskennzahlen noch nicht im Anreizsystem integriert. Zu den am

1 Einschränkend ist festzustellen, dass die Antworten lediglich Präferenzeinschätzungen widerspiegelnund keine Aussage darüber getroffen werden kann, ob sich das Management bei der Steuerung der Ge-samtbank in der Praxis tatsächlich an den angegebenen, bevorzugten Zielsetzungen orientiert.

Dritter Teil

204

häufigsten im Anreizsystem verankerten Erfolgskennzahlen gehörten der bilanzielleJahresüberschuss (28 Nennungen) und der RoE (15 Nennungen).1

Ein differenzierendes Bild zeigte wiederum eine Analyse nach Bankengruppen. So warder RoE bei Aktien- und Privatbanken und Realkreditinstituten ausnahmslos umgesetzt;45% der privaten Institute hatten diese Kennziffer auch im Anreizsystem verankert.Bankengruppenspezifisch war dies zugleich die höchste Quote für eine im Management-Anreizsystem eingesetzte Kennzahl. Zugleich zeigt diese hohe Quote die Bedeutung derBewirtschaftung der knappen Ressource Eigenkapital bei den privaten Instituten an.Zum Vergleich: Öffentlich-rechtliche (70%) und genossenschaftliche Institute (61%) la-gen im Einsatz des RoE als operative Steuergröße zurück. Lediglich bei jedem 10.(11%) öffentlich-rechtlichen bzw. jedem 15. (7%) genossenschaftlichen Institut war derRoE im Anreizsystem verankert. Dagegen spielte bei einigen Instituten dieser Banken-gruppen die Volumensteuerung noch eine Rolle. So wurde das Leistungsvolumen vonsechs öffentlich-rechtlichen und acht genossenschaftlichen Instituten im Anreizsystemberücksichtigt. Die effiziente Steuerung von Ressourcen über die CIR genoss insti-tutsübergreifend ein mehrheitliches Augenmerk. So berichteten Realkreditinstitute(100%) und öffentlich-rechtliche Banken (89%) am häufigsten die CIR. Allerdings inte-grierten mit 8% bei den öffentlich-rechtlichen Instituten und mit 6% bei den Kreditge-nossenschaften nur relativ wenige Institute die Kennzahl in das Management-Anreizsystem und machten das Management damit nur selten direkt verantwortlich. Beiden Privatbanken betrug die Quote 35%. Dies zeigte wiederum an, dass in dieser Ban-kengruppe die Verantwortung für die Ressourcensteuerung unmittelbarer gehandhabtwird. Die nachfolgende Abb. 61 veranschaulicht die umgesetzten Erfolgskennzahlen aufGesamtbankebene in der Reihenfolge der relativen Häufigkeit.

1 Dazu wurden die Nennungen „Anreizsystem“ und „Berichtswesen und Anreizsystem“ ausgewertet.


205

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank

Öffentlich-Rechtlich

Genossen-schaftlich

GesamtGültige Antworten in %

MW/BW-Verhältnis

Market Value Added.

JÜ/ Gewinn

EconomicValue Added

Leistungsvolumen

Cost-Income-Ratio

Return-on-Equity

Return-on-Assets.

Cost-Earnings-Ratio

Umgesetzte Erfolgskennzahlen auf Gesamtbankebene

99

75

73

70

34

27

16

7

2

100

100

82

100

70

78

25

10

0

98

86

86

70

14

13

16

5

0

83

59

61

37

25

14

5

2

100 100

100

100

100

75

75

25

33

33

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich


MW/BW-Verhältnis

Market Value Added.

JÜ/ Gewinn

EconomicValue Added

Leistungsvolumen

Cost-Income-Ratio

Return-on-Equity

Return-on-Assets.

Cost-Earnings-Ratio

Umgesetzte Erfolgskennzahlen auf Gesamtbankebene

99

75

73

70

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16

7

2

100

100

82

100

70

78

25

10

0

98

86

86

70

14

13

16

5

0

83

59

61

37

25

14

5

2

100 100

100

100

100

75

75

25

33

33

Abb. 61: Relative Häufigkeit der umgesetzten Erfolgskennzahlen auf Gesamtbanke-bene

Nach Größenklassen betrachtet, lagen bei den großen Instituten die Kennzahlen Abso-luter Gewinn, RoE, CIR und Leistungsvolumen an der Spitze des Umsetzungsstands.Bei den kleinen Instituten lag das Leistungsvolumen hinter der Kennzahl „Gewinn“ be-reits an zweiter Stelle. RoE und CIR folgten auf den Plätzen und waren bei jeweils ca.62% der Befragten eingesetzt.

Vergleicht man die Präferenzen bei übergeordneten finanziellen Zielsetzungen mit denResultaten zum Umsetzungsstand der Erfolgskennzahlen, ist generell von einer Konsi-stenz zwischen Ziel und Steuergrößen zu sprechen. So korreliert die Präferenz für dieRentabilität bzw. den absoluten Gewinn mit der Umsetzungsquote für den RoE bzw.den Jahresüberschuss. Die Präferenz und die Umsetzungsquote erreichen jeweils diehöchsten Werte.

Somit ist unter Berücksichtigung der Präferenzen für finanzielle Zielsetzungen und derimplementierten Steuergrößen eine überwiegend gesamtbankbezogene Rentabilitätsori-entierung der Universalbanken zu konstatieren. Diese wird insbesondere bei kleineren

Dritter Teil

206

Banken von der Gewinn- und Volumenorientierung ergänzt. Dieses Ergebnis dokumen-tiert auch die überwiegende Bedeutung des bilanziellen Regelkreises im Verhältnis zumvermögensorientierten Regelkreis auf Gesamtbankebene. Die Tatsache, dass lediglich50% aller Institute die Rentabilität im Berichtswesen bzw. 20% im Management-Anreizsystem verankert haben, verdeutlicht jedoch auch, dass die unmittelbare Mana-gement-Verantwortung für die Rentabilitätssteuerung noch weiter ausgebaut werdenkann. Im Verhältnis zur Präferenz, die der Rentabilität im Zielkontext des öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Sektors beigemessen wird, besteht bei diesen In-stitutsgruppen noch Nachholbedarf in der Umsetzung und im Einsatz entsprechenderKennzahlen im Berichts- und Management-Anreizsystem. Bei den Aktienbanken wirddem Gesamtbankziel „Shareholder Value“ eine höhere Bedeutung (Mittelwert 3,1) zu-gemessen, als in der konkreten Verankerung im Management-Anreizsystem der amWerterfolg orientierten Erfolgskennzahlen „Eonomic Value Added“ und „Market ValueAdded“ abzulesen ist. Dies kann darauf zurückzuführen sein, dass sich neben der tat-sächlichen Ausrichtung des Steuerungssystems an wertorientierten Zielgrößen auch dieVerteilungsdimension des Shareholder Value-Ansatzes1 – die Ausrichtung der Unter-nehmenssteuerung an den Interessen der Eigenkapitalgeber – in der Präferenzeinschät-zung widerspiegelt.

II. Entwicklungsstufen der operativen Steuerung des Kundenge-schäfts

Im Einsatz befindliche Kalkulationsverfahren bestimmen die Richtigkeit der Kalkulati-onsergebnisse und damit die Qualität der zielgerichteten, transparenten Ergebnissteue-rung der Gesamtbank und einzelner Geschäftsbereiche. Eine Ergebnistrennung zwischendezentral zu steuerndem Kundengeschäft und zentral zu steuernden Portfolios muss so-wohl in einer bilanziell orientierten als auch in einer vermögensorientierten Darstellungerfolgen können.

Vor diesem Hintergrund diente der zweite Fragenabschnitt der Analyse und Beurteilungder im Kundengeschäft eingesetzten Kalkulationsverfahren. Die Reihenfolge der Fragenrichtete sich nach den Ergebnisbereichen des Kundengeschäfts. Entsprechend wurdeneingesetzte Methoden zur Berechnung des Zinsergebnisses, zur Kalkulation der Be-triebskosten und zur Kalkulation der Standardrisikokosten erfragt. Darüber hinaus wur-de die Zurechnungsebene der berechneten Ergebnisbestandteile betrachtet.

1 Zur Verteilungs- und betriebswirtschaftlichen Dimension des Shareholder Value-Ansatezs vgl. Rolfes,Bernd, [1999], Gesamtbanksteuerung, S.8 f.


207

Welche Verfahren wenden Sie zur Kalkulation von Zinskonditions-beiträgen an?Angaben in % 3 3

94

Marktzinsmethode Schichtenbilanzmethode Poolmethode

Welche Verfahren wenden Sie zur Kalkulation von Zinskonditions-beiträgen an?Angaben in % 3 3

94

3 3

94

Marktzinsmethode Schichtenbilanzmethode PoolmethodeMarktzinsmethode Schichtenbilanzmethode Poolmethode

Abb. 62: Angewendete Verfahren zur Kalkulation von Zinskonditionsbeiträgen

1) Nachholbedarf in der DB III-Rechnung

(a) Sachgerechte Ergebnisspaltung des Zinsergebnisses unter Einsatz derMarktzinsmethode

Das mit Abstand am häufigsten eingesetzte Verfahren zur Kalkulation von Zinskonditi-onsbeiträgen war die Marktzinsmethode. 94% (=123) der befragten Institute setzten die-ses Verfahren ein. Damit verfügten nahezu sämtliche Institute über die methodischeVoraussetzung der verursachungsgerechten Steuerung des Zinsergebnisses. Zugleichwurde die in der Literatur geäußerte Meinung zur Verbreitung der Marktzinsmethodefür den deutschsprachigen Raum bestätigt.1 Lediglich kleinere Institute mit einer Bilanz-summe kleiner als 1 Mrd. € nutzten noch traditionelle Teilzinsspannenverrechnungs-konzepte. Darunter befanden sich Aktienbanken und genossenschaftliche Institute.

1 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.53.

Dritter Teil

208

(1) Orientierung am Zinsanpassungsverhalten als Standard beim einzelgeschäfts-orientierten Kalkulationsansatz

Während der Einsatz der Marktzinsmethode die Voraussetzung für eine sachgerechteZurechnung und Steuerung des Zinsergebnisses bildet1, kann anhand der effektiven Zu-ordnung von Opportunitätszinssätzen zu einem Einzelgeschäft bzw. eines Portfolios vonGeschäften die Richtigkeit und Steuerungsadäquanz der kalkulierten Konditionsbeiträgebeurteilt werden.2 In diesem Zusammenhang wurden die in der Praxis vorgenommenenZuordnungen von Opportunitätszinssätzen im Rahmen der Kalkulation des Zinsergeb-nisses analysiert.

Bei Kundengeschäften mit fixer Kapital- und Zinsbindung wurde am häufigsten mit ei-ner zinsbindungskongruenten Zuordnung gearbeitet. 90 (89%) Befragte gaben an, dieseVariante einzusetzen. Über eine zahlungsstromkongruente Zuordnung verfügten 48%der Banken. Allerdings planten weitere 30 (32%) Institute demnächst den Einsatz derzahlungsstromkongruenten Zuordnung. Somit werden künftig ca. 80% der befragten In-stitute im Festzinsgeschäft über eine zahlungsstromkongruente Bewertung verfügen.Damit wird die Mehrheit der Banken die kalkulatorische Voraussetzung für eine exaktebarwertige Ergebnisverdichtung besitzen und wird das Festzinsgeschäft im vermögen-sorientierten Steuerungskreislauf sachgerecht kalkulieren können.

30 6 1048

4 2 590

ZahlungsstromkongruenterMarktzins

ZinsbindungskongruenterMarktzins

umgesetzt EDV demnächst geplant spätere oder keine EDV-Anwendung ungeeignet

Nach welchen Grundsätzen ordnen Sie einzelnen Geschäftsarten Marktzinssätze im Rahmen der Marktzinsmethode zu`?

Kundengeschäft, Feste Kapital- und Zinsbindung

Mehrfachnennungen möglich

30 6 1048

4 2 590 4 2 590

ZahlungsstromkongruenterMarktzins

ZinsbindungskongruenterMarktzins



Kundengeschäft, Feste Kapital- und Zinsbindung


Abb. 63: Zuordnung von Opportunitätssätzen bei Einzelgeschäften mit fixer Kapital-und Zinsbindung

1 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (I), S.53 ff.; Droste, K.D.; Fassbender, H.;Pauluhn, B.; Schlenzka, P.F.; Löhneysen, E., [1983], Ergebnisinformationen.

2 Vgl. Teil 1 A.A.I.


209

Bei Zinsgeschäften mit bekanntem Kapitalverlauf und variabler Zinsvereinbarung wurdedie Zinsbindung am häufigsten (58 Nennungen) als umgesetztes Zuordnungskriteriumgenannt. Die Duplikation des Zinsanpassungsverhaltens über die Varianten „Elastizi-tätsorientierter Ansatz“ und „Einfache Kombination aus Zins- und Kapitalbindung“folgten mit einer kumulierten Häufigkeit von 42 bzw. 39 Nennungen. Weitere 23 Ban-ken gaben an, dass sie bei diesem Geschäftstyp den elastizitätsorientierten Ansatz ge-eignet befanden. Davon planten 11 Institute einen baldige EDV-Umsetzung. Das be-deutet, dass künftig in der Einzelgeschäftskalkulation von Zinsgeschäften mit zinsvaria-bler Vereinbarung die relative Mehrheit der Institute ein elastizitätsorientiertes Zinsan-passungsmodell anwenden wird.

28 (20%) Banken antworteten, dass sie die Kapitalbindung als Zuordnungskriteriumnutzten. Somit kalkulierte bei diesem Geschäftstyp ein Fünftel der Institute keinezinsänderungsrisikofreien Zinsmargen. Zu diesen Banken zählten ausschließlich genos-senschaftliche und öffentlich-rechtliche Institute verschiedener Größenklassen. Nebendem unsachgerechten Ergebnisausweis zwischen Kundengeschäft und zentralem Bank-portfolio besteht dadurch für diese Institute auch eine erhebliche Gefahr der Fehlsteue-rung des Zinsänderungsrisikos.

42 11 12 18Elastizitätsansatz

39 5 4 22Einfache Kombination Zins-

und Kapitalbindung

28 7 7 19Kapitalbindung

Zinsbindung


Nach welchen Grundsätzen ordnen Sie einzelnen Geschäftsarten Marktzinssätze im Rahmen der Marktzinsmethode zu`?Kundengeschäft, Variable Verzinsung, fester Kapitalverlauf; Einzelgeschäftsansatz


58 3 1 14

42 11 12 1842 11 12 18Elastizitätsansatz

39 5 4 2239 5 4 22Einfache Kombination Zins-

und Kapitalbindung

28 7 7 1928 7 7 19Kapitalbindung

Zinsbindung

umgesetzt EDV demnächst geplant spätere oder keine EDV-Anwendung ungeeignetumgesetzt EDV demnächst geplant spätere oder keine EDV-Anwendung ungeeignet

Nach welchen Grundsätzen ordnen Sie einzelnen Geschäftsarten Marktzinssätze im Rahmen der Marktzinsmethode zu`?Kundengeschäft, Variable Verzinsung, fester Kapitalverlauf; Einzelgeschäftsansatz


58 3 1 14

Abb. 64: Zuordnung von Opportunitätszinssätzen bei festem Kapitalverlauf und va-riabler Verzinsung im Einzelgeschäftsansatz

Dritter Teil

210

(2) Einsatz adäquater Portfoliokalkulationsvarianten im zinsvariablen GeschäftIm Kundengeschäft mit variabler Verzinsung und unbekanntem Kapitalverlauf setzte dieMehrheit der Banken mit dem Elastizitätskonzept und dem Konzept der GleitendenDurchschnitte ein adäquates Verfahren zur portfoliobezogenen Kalkulation ein. Dabeiüberwog die Nutzung des elastizitätsorientierten Ansatzes leicht gegenüber dem Ansatzder Gleitenden Durchschnitte. 34 bzw. 32 der Befragten gaben an, dass sie den Elastizi-tätsansatz unter Beachtung einer objektivierten materiellen Zinsbindung bzw. subjekti-ven, materiellen Zinsbindung umgesetzt haben. Die formale Zinsbindung spielt in derPortfoliovariante des Elastizitätsansatzes mit 25 Nennungen eine nachgeordnete Rolle.

32 3 8 30

25 3 3 24

34 3 11 24Objektivierte, materielleZinsbindung

Subjektive, materielleZinsbindung

Formale Zinsbindung


Nach welchen Grundsätzen ordnen Sie einzelnen Geschäftsarten Marktzinssätze im Rahmen der Marktzinsmethode zu`?Kundengeschäft, Variable Verzinsung, unbekannter Kapitalverlauf; Portfolioansatz; Elastizitätsansatz


32 3 8 30

25 3 3 24

34 3 11 24Objektivierte, materielleZinsbindung

Subjektive, materielleZinsbindung

Formale Zinsbindung


Nach welchen Grundsätzen ordnen Sie einzelnen Geschäftsarten Marktzinssätze im Rahmen der Marktzinsmethode zu`?Kundengeschäft, Variable Verzinsung, unbekannter Kapitalverlauf; Portfolioansatz; Elastizitätsansatz


Abb. 65: Zuordnung von Opportunitätszinssätzen bei unbekanntem Kapitalverlaufund variabler Verzinsung im Portfolioansatz

Das Verfahren der Gleitenden Durchschnitte wurde von 28 Instituten unter objektivier-ter Festlegung bzw. von 25 Instituten unter subjektiver Festlegung der Refinanzie-rungstranchen benutzt. 22 Banken planten eine baldige Umsetzung des Ansatzes derGleitenden Durchschnitte (subjektive und objektivierte Festlegung der Refinanzie-rungstranchen). Dagegen sahen nur sechs Banken eine kurzfristige Umsetzung des Ela-stizitätsansatzes (subjektive und objektivierte Festlegung der Zinsbindung) vor.


211

28 19 7 22Objektivierte Festlegung

derRefinanzierungstranchen


25 3 3 24Subjektive Festlegung derRefinanzierungstranchen


Kundengeschäft, Variable Verzinsung, unbekannter Kapitalverlauf; Portfolioansatz; Gesamtrefinanzierung im Gleitenden Durchschnitt


28 19 7 22Objektivierte Festlegung

derRefinanzierungstranchen


25 3 3 24Subjektive Festlegung derRefinanzierungstranchen


Kundengeschäft, Variable Verzinsung, unbekannter Kapitalverlauf; Portfolioansatz; Gesamtrefinanzierung im Gleitenden Durchschnitt


Abb. 66: Zuordnung von Opportunitätszinssätzen bei unbekanntem Kapitalverlaufund variabler Verzinsung im Portfolioansatz

Nach Bankengruppen betrachtet, setzten öffentlich-rechtlichen Institute den elastizi-tätsorientierten Ansatz leicht überwiegend ein. Bei den Aktien- und Genossenschafts-banken hielten sich der Einsatz der alternativen Kalkulationsverfahren die Waage. Akti-enbanken tendierten zu dem qualitativ besseren Verfahren der objektivierten Festlegungder Refinanzierungstranchen.

(3) Zunehmend geplante Kalkulation von Leistungsstörungen und Geschäften mitOptionscharakteristika

Im Kundengeschäft existiert eine Vielzahl von Verfügungsrechten in Form von Kündi-gungsrechten oder optionalen Verfügungsmöglichkeiten. Die Verfügungsrechte könnendabei sowohl auf Seiten des Kunden oder auf Seiten der Bank liegen und stellen häufigeinen bedeutenden Wert des Geschäfts dar. Wird dieser Wert in der Kalkulation nichtberücksichtigt, kann das eine falsche Ergebnisdarstellung zur Folge haben und im Ex-tremfall zur Fehlsteuerung führen. Deswegen wurde eine separate Frage nach dem Um-setzungsstand der Kalkulation von Leistungsstörungen und Geschäften mit Optionscha-rakteristika im Kundengeschäft gestellt.1 Es zeigte sich, dass lediglich eine Minderheitder Banken Verfügungsrechte kalkulierte.

1 Zur ausführlichen Diskussion der Kalkulation von Leistungsstörungen und Geschäften mit Optionscha-rakteristika vgl. Rolfes, Bernd; Hassels, Matthias; [1994], Barwertkonzept. Schierenbeck, Henner;Wiedemann, Arnd; [1996], Marktwertrechnungen.

Dritter Teil

212

43 (37%) der Institute gaben an, Leistungsstörungen zu kalkulieren. 18 Institute wolltenLeistungsstörungen alsbald berücksichtigen. Mit erfolgter Umsetzung werden 52% derInstitute in der Lage sein, Leistungsstörungen zu kalkulieren. Nach Bankengruppen be-trachtet, verfügten 43% der öffentlich-rechtlichen Institute über eine entsprechende Kal-kulationsmöglichkeit, bei den genossenschaftlichen Instituten betrug die Quote 35%, beiPrivat-/ Aktienbanken dagegen nur 17%. Werden erneut die Institute mit einbezogen,die eine Umsetzung planen, lagen öffentlich-rechtliche und private Banken mit ca. 60%gleich auf an der Spitze. Bei den genossenschaftlichen Instituten ist lediglich ein An-stieg auf eine Quote von 42% zu erwarten. In der genossenschaftlichen Bankengruppehielten allerdings auch 37% der Befragten die Kalkulation von Leistungsstörungen fürzu aufwändig. Dazu zählten vor allem Institute mit einer Bilanzsumme < 2,5 Mrd. €.

Nur 29 (25%) der befragten Banken berechneten Optionscharakteristika. Allerdingsplanten weitere 20 Institute die baldige Umsetzung optionaler Verfügungsrechte. Mit ei-ner Umsetzungsquote von 36% lagen die Aktienbanken vor den öffentlich-rechtlichenbzw. den genossenschaftlichen Instituten mit einer Quote von 27% bzw. 22%. Insge-samt hielten 27% der Befragten die Kalkulation von Optionscharakteristika für zu auf-wändig, dazu gehörten 18 kleine Institute < 1 Mrd. €.

Unter der Annahme, dass das bilanzielle Geschäft künftig zunehmend aus dem Wachs-tum strukturierter Produkte getrieben wird, deren Zahlungsstruktur häufig an Bedingun-gen geknüpft ist, ist die Absicht zur Umsetzung entsprechender Kalkulationswerkzeugeein wichtiger Schritt zur qualifizierten Abbildung dieser Produkte im Gesamtbanksteue-rungsinstrumentarium. Eine sachgerechte Kalkulation ist deswegen von hoher Bedeu-tung, weil diese zugleich Voraussetzung für eine steuerungsadäquate Abbildung desZinsbindungsprofils in der zentralen Zinsbuchsteuerung ist.

(b) Steigende Verbreitung der prozessorientierten Standard-Einzelkostenrechnung

Bei der Bankkostenrechnung geht es vor allem um die Frage der verursachungsgerech-ten Zu- und Verrechnung von Kosten. Dabei sind Kostenrechnungssysteme nach Um-fang und Steuerungsgrad der verrechneten Kosten zu unterscheiden. Der Fragenkatalogrichtete sich primär nach diesen Kriterien. Gefragt wurde nach dem Einsatz einer Ist-Kostenrechnung auf Vollkostenbasis, die eine Kostenarten-, Kostenträger- und Kosten-stellenrechnung umfasst, sowie nach den in der Literatur diskutierten Varianten und inder Bankpraxis vorkommenden entscheidungsorientierten Kostenrechnungssystemen.1

Ca. 70% der befragten Banken verfügten über eine Ist-Kostenrechnung auf Vollkosten-basis zur Kostenarten- und Kostenstellenrechnung. Dagegen hatten nur 39% der Banken

1 Vgl. Schierenebck, Henner, [1999], Bankmanagement (I); Wimmer, Konrad, [1998], Tendenzen.


213

eine Kostenträgerrechnung (auf Vollkostenbasis) im Einsatz. Die in der Literatur zurAuflösung des Gemeinkostenproblems empfohlene prozessorientierte Standard-Einzelkostenrechnung1 verwendeten erst 32% der Banken. Ein beinahe gleich hoherAnteil der Banken plante demnächst eine EDV-unterstützte Einführung, so dass 63%der Banken über ein entsprechendes Kostenrechnungssystem verfügen werden. NachBankengruppen betrachtet, hatten genossenschaftliche Institute noch erhebliches Nach-holpotenzial. In dieser Institutsgruppe wendeten 20% der Banken eine Standard-Einzelkostenrechnung an, Institute mit einer Bilanzsumme < 1 Mrd. € lediglich zu 17%.Im Vergleich dazu gaben 50% der Privat-/Aktienbanken und 42% der öffentlich-rechtlichen Institute an, eine Standard-Einzelkostenrechnung zu nutzen.

79% der Respondenten hatten eine Deckungsbeitragsrechnung auf der Grundlage vonIstkosten im Rahmen einer Vollkostenrechnung zur Steuerung von Profit-Centern um-gesetzt.

Eine Plankostenrechnung auf Vollkostenbasis verwendeten 33 Institute. Dabei nutztenAktienbanken dieses Verfahren mit einer Quote von 70% relativ am häufigsten. Alter-native, entscheidungsorientierte Kostenrechnungssysteme, die entweder geplanteGrenzkosten (Grenzplankostenrechnung) berücksichtigen oder auf vom Markt abgelei-teten Zielkosten beruhen (Target Costing), waren im praktischen Einsatz weitgehendbedeutungslos.

1 Vgl. Schierenbeck, Henner, [1999], Bankmanagement (II), S.352 ff.

Dritter Teil

214

31 33 49Target Costing

34 32 23 16Prozessorientierte Standard-Einzelkostenrechnung

5 5 28 48Grenzplankostenrechnung

33 6 20 34Plankostenrechnung auf Vollkostenbasis

95 12 8 6Istkostenrechnung, TKo, DB-Rechnung

74 9 11 16Istkostenrechnung, VoKo, Kostenstellenrechnung

39 15 16 29Istkostenrechnung, VoKo, Kostenträgerrechnung

73 4 8 20Istkostenrechnung, VoKo, Kostenartenrechnung


Welches Kostenrechnungssystem setzen Sie ein?


31 33 49Target Costing 31 33 49Target Costing

34 32 23 16Prozessorientierte Standard-Einzelkostenrechnung 34 32 23 16Prozessorientierte Standard-Einzelkostenrechnung

5 5 28 48Grenzplankostenrechnung 5 5 28 48Grenzplankostenrechnung

33 6 20 34Plankostenrechnung auf Vollkostenbasis 33 6 20 34Plankostenrechnung auf Vollkostenbasis

95 12 8 6Istkostenrechnung, TKo, DB-Rechnung 95 12 8 6Istkostenrechnung, TKo, DB-Rechnung

74 9 11 16Istkostenrechnung, VoKo, Kostenstellenrechnung 74 9 11 16Istkostenrechnung, VoKo, Kostenstellenrechnung

39 15 16 29Istkostenrechnung, VoKo, Kostenträgerrechnung 39 15 16 29Istkostenrechnung, VoKo, Kostenträgerrechnung

73 4 8 20Istkostenrechnung, VoKo, Kostenartenrechnung 73 4 8 20Istkostenrechnung, VoKo, Kostenartenrechnung


Welches Kostenrechnungssystem setzen Sie ein?


Abb. 67: Eingesetzte Kostenrechnungssysteme

Zusammenfassend verdeutlicht das Ergebnis, dass viele Banken Produktkosten nur ein-geschränkt kalkulieren können. Konzeptionell kann dies auf das grundsätzliche Problemder Verrechnung des hohen Gemeinkostenanteils zurückgeführt werden. In der Praxis istdes weiteren zu bedenken, dass selbst bei einer Lösung des konzeptionellen Problemsmit Hilfe der prozessorientierten Standard-Einzelkostenrechnung eine entsprechendeImplementierung hohe finanzielle und personelle Ressourcen erfordert. Dies mag insbe-sondere bei kleineren Banken dazu führen, dass ein solches System ohne Verbundunter-stützung nicht umgesetzt werden kann. Allerdings sind die Befragungsergebnisse auchIndiz dafür, dass die Notwendigkeit zur Ermittlung von Stückleistungskosten als Ent-scheidungsgrundlage im Rahmen der Steuerung erkannt und mit der zunehmenden Ver-breitung der prozessorientierten Standard-Einzelkostenrechnung auch einen akzeptiertenStandard findet. Vor dem Hintergrund des intensiven Wettbewerbs und sinkender Mar-gen ist die sachgerechte Betriebskostenkalkulation zur effizienten Ressourcensteuerungeine zunehmend wichtigere Aufgabe.


215

(c) Trend zur Berechnung von Standard-Risikoprämien auf Basis von Verfahrenmit höherer Prognosequalität

Im Kreditgeschäft entstehen Kosten durch die Übernahme des Ausfallrisikos. Zur Be-rechnung stehen vier in der Literatur diskutierte Kalkulationsverfahren zur Verfügung,die sich nach der Art der Datenherkunft und Prognosequalität unterscheiden.1

Die Mehrheit der Banken (79 Nennungen) kalkulierte Standard – Risikokosten auf Basishistorischer Ausfallraten. Weitere 41 Banken setzten Risikokosten mit Ist-Ausfällengleich. Dagegen wendeten erst 25 Respondenten zukunftsbezogene, subjektiv progno-stizierte Standard-Risikokosten an. Modellgestützt ermittelte Standard-Risikokosten be-fanden sich erst bei acht, ein von marktnotierten Bonitätsspreads abgeleiteter „expectedloss“ erst bei zwei Banken im Einsatz.

Eine erhebliche Zahl der Befragten wollte künftig auf prognostizierte Ausfallraten -modellgestützte oder aus dem Markt abgeleitete Risikokosten- zurückgreifen. 28% derBanken beabsichtigten, prognostizierte Ausfallraten zu ermitteln, 25% eine modellge-stützte Risikobepreisung vorzunehmen und weitere 21% am Markt notierte Bonitäts-spreads als Grundlage zu benutzen. Ein nahezu gleich hoher Anteil hielt diese Verfahrenfür geeignet und schloss eine spätere Umsetzung nicht aus. Dabei waren diese Quotenweitgehend unabhängig von der Institutsgruppe und –größe. Allerdings wurden vor al-lem von kleineren Instituten modellgestützte und marktprämienbezogene Verfahren imVergleich zu (subjektiv) prognostizierten Ausfallraten als zu aufwändig erachtet.

Der Trend nach qualitativ besseren Prognoseverfahren verdeutlicht, dass bei der Kalku-lation von Standard-Risikokosten noch erhebliche Verbesserungspotenziale für dieKundengeschäftssteuerung bestehen. Gleichzeitig kann dieser Trend als Reaktion aufdie erwarteten Änderungen durch Basel II gesehen werden, ist aber auch vor dem Hin-tergrund dauerhaft wettbewerbsfähig zu bewirtschaftender Kreditportfolios wohl unab-dingbar. Das Befragungsresultat zeigt gleichzeitig, dass verschiedene Varianten der Ri-sikokostenkalkulation parallel eingesetzt oder für den Einsatz geplant werden. Dies er-möglicht, dass eine kundensegmentbezogene und datenspezifische Verbesserung derKalkulation sukzessive erreicht werden kann.

2) Verbesserungsmöglichkeiten bei der Zurechnung von Ergebnisbestandteilenauf der Auswertungsebene des Einzelgeschäfts

Die entscheidungsorientierte Darstellung des Ergebnisses erfordert die sachgerechte Zu-rechnung der Ergebnisbestandteile auf das jeweilige Entscheidungsobjekt. Ein Ergeb-nisbestandteil ist idealerweise der kleinsten zurechenbaren Ebene zuzuordnen, damit auf

1 Vgl. Teil 2 A.A.II.

Dritter Teil

216

jeder Ebene eine entscheidungsorientierte Kalkulation und (Preis-) Entscheidungsfin-dung möglich wird. Die Befragten wurden gebeten anzugeben, auf welcher Zurech-nungsebene die Ergebnisbestandteile Konditionsbeitrag, Standard-Stückkosten, Stan-dard-Risikokosten und Eigenkapitalkosten zugerechnet werden können.

Nahezu die Gesamtheit der Banken verfügte über die Möglichkeit, (Zins-)Erträge undKosten auf Organisationseinheiten zuzurechnen und damit über eine entsprechende DBII-Rechnung. Allerdings mangelte es bereits einem Viertel der Banken auf dieser Zu-rechnungsebene an Informationen zu Standard-Risikokosten und damit an einer kom-plettierbaren DB-III-Rechnung. Damit konnten 25% der Banken keine Aussage darübertreffen, ob und inwieweit das Kundengeschäft auf der Ebene einzelner Organisations-einheiten das genommene (Bonitäts-)Risiko trägt. Weitere 35% der Banken mussten aufder Ebene der Organisationseinheiten auf die Berechnung von Eigenkapitalkosten ver-zichten.

100 Banken (76%) kalkulierten Konditionsbeiträge auf Einzelgeschäftsebene. Weitere23 Banken errechneten zwar einzelgeschäftsbezogene Zinskonditionsbeiträge mit derMarktzinsmethode, nutzten die Ergebnisse letztlich aber nur auf der Ebene der Organi-sationseinheit. Die Verrechnung von (Standard-) Stückkosten, (Standard-) Risikokostenund Eigenkapitalkosten auf Einzelgeschäftsebene folgte auf den Plätzen: 81 Befragterechneten dem Einzelgeschäft Stückkosten, 64 Banken Risikokosten und 55 InstituteEigenkapitalkosten zu. Dabei kalkulierten private und öffentlich-rechtliche Institute er-heblich häufiger auf der Ebene des Einzelgeschäfts als ihre genossenschaftlichen Pen-dants.

Provisionserträge aus dem Vermittlungsgeschäft bereiteten bei der Zurechnung auf dasEinzelgeschäft Schwierigkeiten. Diese Ertragsart konnte von 41% der Institute lediglicheiner Organisationseinheit zugerechnet werden. Davon waren besonders genossen-schaftliche Institute betroffen. Auf Einzelgeschäftsebene verfügten schließlich nur 27Banken über eine vollständige Ergebnisinformation.

Auch wenn die Natur des Bankgeschäfts die Einzelgeschäftskalkulation methodisch er-schwert, können viele Universalbanken in der einzelgeschäftsorientierten Deckungsbei-tragskalkulation noch erhebliche Fortschritte durch mögliche Zurechnungen von (Stan-dard-) Stückkosten, (Standard-) Risikokosten und Eigenkapitalkosten erzielen. Ebensogilt dies auf der Ebene der Organisationseinheiten für kalkulatorische Bestandteile wieRisikokosten und Eigenkapitalkosten.


217

3) Annäherung der Einsatzhäufigkeit des vermögensorientierten an den bilan-ziellen Regelkreis

Im Rahmen der Gesamtbanksteuerung kann zwischen einem bilanziell orientierten undeinem vermögensorientierten Regelkreis unterschieden werden.1 Während im ersterendas Ergebnis periodenorientiert dargestellt wird, kommt im letzteren die barwertbezoge-ne Verdichtungsform zur Anwendung. Die folgende Frage zielte darauf ab, die Einsatz-häufigkeit der jeweiligen Regelkreise im Rahmen der Vor- und Nachkalkulation zu er-heben.

Nahezu die Gesamtheit der Banken (94%) setzten die bilanziell orientierte, periodischeErgebnisverdichtung in der laufenden Ergebnisnachkalkulation ein. Dagegen stand diebarwertige Ergebnisverdichtung in der Nachkalkulation momentan nur 31 (29%) Ban-ken zur Verfügung. Auch in der Vorkalkulation nutzte die Mehrzahl (96) der Bankendie bilanzielle, periodische Ergebnisverdichtung. Hier erreichte die zeitpunktbezogeneErgebnisdarstellung eine Umsetzungsquote von 37%. Damit steuerte eine deutlicheMehrheit der Banken das Kundengeschäft im Rahmen des bilanziell orientierten Regel-kreises.

Welche Ergebnisgrößen verwenden Sie im Kundengeschäft?Marge vs. Barwert


31

43

115

96

50

18

5

13

18

15

1

3

10

41

2

6

Barwert, Nachkalkulation

Barwert, Vorkalkulation

Marge, Nachkalkulation

Marge, Vorkalkulation

Umgesetzt EDV demnächst geplant spätere oder keine EDV-Anwendung ungeeignet

Welche Ergebnisgrößen verwenden Sie im Kundengeschäft?Marge vs. Barwert


31

43

115

96

50

18

5

13

18

15

1

3

10

41

2

6

Barwert, Nachkalkulation

Barwert, Vorkalkulation

Marge, Nachkalkulation

Marge, Vorkalkulation

Umgesetzt EDV demnächst geplant spätere oder keine EDV-Anwendung ungeeignet

Abb. 68: Einsatz periodischer und barwertiger Ergebnisgrößen in der Vor- und Nach-kalkulation

1 Vgl. Teil 1 A.B.

Dritter Teil

218

Allerdings wird sich in der nahen Zukunft die Einsatzquote der barwertigen Ergebnis-darstellung der Umsetzungsquote der bilanziellen periodischen Ergebnisrechnung annä-hern. Unter Einschluss der Banken, die eine baldige Umsetzung planten, werden dem-nächst 75% der Banken über die Möglichkeit zur barwertigen Nachkalkulation verfü-gen. Weitere 16% konnten sich eine spätere Einführung vorstellen. Dagegen werden nuretwas mehr als die Hälfte (52%) demnächst eine barwertige Vorkalkulation bereitstellenkönnen, weitere 13% wollten diese ggf. zu einem späteren Zeitpunkt einführen.

Während bei der periodischen Ergebnisdarstellung in der Vor- und Nachkalkulation undin der barwertigen Nachkalkulation die cross-sektionalen Daten weitgehend dem Ge-samtsample entsprachen, nutzten Aktien- und Privatbanken die barwertige Ergebnisver-dichtung im Rahmen der Vorkalkulation relativ häufiger als öffentlich-rechtliche undgenossenschaftliche Institute.1

Mit der Implementierung der barwertigen Vor- und Nachkalkulation werden Universal-banken dem vermögensorientierten Regelkreis in der Gesamtbanksteuerung einen zu-nehmenden Stellenwert einräumen. Festzustellen ist, dass damit der Notwendigkeit derEinbeziehung zum Abschlusszeitpunkt hinreichend feststehender, überperiodischer Er-gebnisbeiträge künftig Rechnung getragen und zugleich die Abschlussorientierung imtraditionellen Bankgeschäft nachhaltig gefördert wird. Somit werden die Steuerungspa-radigmen des bilanziellen und vermögensorientierten Regelkreises zunehmend gleich-wertig.

III. Entwicklungsstufen der Steuerung zentraler Risikoportfolios

1) Entwicklungsstufen materieller Risikosteuerungskonzepte in zentralen Teil-portfolios

(a) Nachholbedarf in der Steuerung von AdressenausfallrisikoportfoliosDie umfassende Untersuchung des Basel Comittee on Banking Supervision zur Ausfall-risikosteuerung bei internationalen Banken zeigte, dass sich materielle Verfahren zurSteuerung des zentralen Ausfallrisikoportfolios in einer Phase der erheblichen Weiter-entwicklung befinden.2 Allerdings war ein Standard noch nicht erkennbar. Das galt so-wohl für die Verfahrensstufen zur Ermittlung eines kreditnehmerbezogenen Gesamtur-teils als auch für darauf basierende Modelle zur Berechnung des erwarteten und uner-warteten Verlusts. Um für die vorliegende Untersuchung inhaltlich vergleichbare Er-

1 Das Resultat dieses Abschnitts schreibt die Untersuchungsergebnisse von Wuest für österreichischeUniversalbanken aus dem Jahr 1997 fort. Zu dem damaligen Zeitpunkt hatte kein teilnehmendes, öster-reichisches Institut das Barwertkonzept umgesetzt, allerdings eine mittelfristige Umsetzung geplant.Nun ist in Österreich wie in Deutschland und der Schweiz eine Umsetzung bei ca. 30% der Banken er-folgt.

2 Vgl. Basel Comittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice.


219

gebnisse repräsentativ für das Sample zu erhalten, wurden die Fragestellungen zur Aus-fallrisikosteuerung -soweit sinnvoll- parallel zu dieser Basler Untersuchung aufgebaut.

(1) Umsichtiges Management des Expected Loss(i) Traditionelle Kreditwürdigkeitsprüfung als dominierendes Verfahren der Boni-

tätsanalyseDie folgenden fünf Fragen fokussierten auf Verfahrenselemente zur Ermittlung eineskreditnehmerbezogenen Urteils. Gefragt wurde nach:

� Verfahren zur Analyse und Prognose der Bonität eines Kreditnehmers

� Elemente der Bonitätsanalyse einschließlich der Anzahl der qualitativenbzw. quantitativen Faktoren

� Anzahl der Bonitätsstufen

� Ausmaß der subjektiven Managementeinschätzung im Verhältnis zur objek-tiven, mathematisch-statistisch fundierten Beurteilung im Kreditentschei-dungsprozess

� Gültigkeitsdauer der Bonitätseinschätzung

Für die Analyse und Prognose der Kreditnehmerbonität ist die formelle wirtschaftlicheund persönliche Kreditwürdigkeitsprüfung wichtigste Grundlage und besitzt eine her-ausragende Bedeutung. So setzten ca. 90% der Institute dieses traditionelle Vorgehenein. Weitere Verfahren der Kreditwürdigkeitsanalyse werden meist parallel verwendet.Dazu zählt insbesondere das Scoringverfahren, das bei 60% der Befragten zum Einsatzkam. Privat-/Aktienbanken (67%) und genossenschaftliche Institute (63%) nutzten Sco-ring-Modelle relativ häufiger als öffentlich – rechtliche Banken (53%).

Dagegen haben sich standardisierte Verfahren zur Insolvenzprognose in der Praxis bis-her nicht durchsetzen können. So wendeten nur 15% der Banken die Diskriminanzana-lyse an. Im Bankengruppenvergleich nutzten Aktien-/ Privatbanken bzw. genossen-schaftliche Institute das Verfahren häufiger als öffentlich-rechtliche Institute. Nach In-stitutsgröße betrachtet, überwog der Einsatz bei großen Häusern. Neuronale Netze wa-ren praktisch nahezu bedeutungslos. Lediglich drei Universalbanken setzten dieses Ver-fahren ein. Die Ertrags- und Volatilitätsbewertung wurde von 16% der Banken genutztund lag damit noch vor der Diskriminanzanalyse. Standardisierte Verfahren wurden inder Regel mit der traditionellen Kreditwürdigkeitsanalyse kombiniert. Die nachfolgendeAbb. 69 illustriert die Einsatzhäufigkeit der Verfahren zur Kreditwürdigkeitsprüfung.

Dritter Teil

220

Formelle wirtschaft-liche und persönlichePrüfung

Scoring

92%

60%

Diskriminanz-analyse

NeuronalesNetz

15%

2%

Vermögens-/Volatilitäts-bewertung; Krisenwahr-scheinlichkeit

16%

Welche Verfahren zur Analyse von Bonitätsrisiken wenden Sie an?

Formelle wirtschaft-liche und persönlichePrüfung

Scoring

92%

60%


NeuronalesNetz

15%

2%


NeuronalesNetz

15%

2%

Vermögens-/Volatilitäts-bewertung; Krisenwahr-scheinlichkeit

16%

Welche Verfahren zur Analyse von Bonitätsrisiken wenden Sie an?

Abb. 69: Relative Häufigkeit des Einsatzes von Verfahren zur Analyse von Bonitäts-risiken

(ii) Fokussierung auf wenige qualitative und quantitative Faktoren der Kreditbeur-teilung

Qualitative und quantitative Faktoren spielten eine gleichwertige Rolle bei der Kreditri-sikoanalyse. Unabhängig von Bankengruppe und Größenklasse bezog die relativeMehrheit (43%) der Institute zwischen 5 und 9 qualitative Faktoren in die Bonitätsrisi-koanalyse ein, 38% der Banken betrachteten eine entsprechende Anzahl an quantitativenFaktoren.1

Einige Banken analysierten Kreditengagements noch differenzierter. So berücksichtig-ten 18% der Banken zwischen 10 und 14 qualitative Risikofaktoren, weitere 28% Insti-tute prüften mehr als 14 Faktoren. Mehr als 9 quantitative Risikofaktoren bewerteten31% der Befragten. Andere verwendeten weniger Bewertungskriterien. So analysierten13 Banken weniger als 5 qualitative bzw. 33 Institute weniger als 5 quantitative Fakto-ren. Diese Banken waren nahezu ausschließlich Banken des öffentlich-rechtlichen undgenossenschaftlichen Sektors – unabhängig von der Größenklasse.

1 Rückfragen im Verlauf der Antwortzeit verdeutlichten, dass die Befragten z.T. unterschiedliche Auf-fassungen darüber hatten, welche Faktoren als qualitativ oder quantitativ einzustufen waren. Von daherist nicht auszuschließen, dass bei der Beantwortung des Fragebogens die Einordnung von Faktoren alsqualitatives oder quantitatives Merkmal in divergierender Weise vorgenommen wurde.


221

Insgesamt ist festzuhalten, dass die Mehrheit der Banken eine umsichtige Kreditenga-gementsprüfung vornimmt, indem diese sich auf eine überschaubare Anzahl bewer-tungsrelevanter Faktoren (5-9 Faktoren) beschränken. Die nachfolgende Abb. 70 zeigtdie Häufigkeitsverteilung der Anzahl der qualitativen und quantitativen Faktoren bei derKreditwürdigkeitsanalyse.

KreditrisikoanalyseQualitative Faktoren

Anz

ahl

Rel

. Ant

eil

12%

43%

18%

9%

4%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

15%

>24

12%

43%

18%

9%

4%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

15%

>24

Anz

ahl

Rel

. Ant

eil

Anz

ahl

Rel

. Ant

eil

12%

43%

18%

9%

4%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

15%

>24

12%

43%

18%

9%

4%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

15%

>24

KreditrisikoanalyseQuantitative Faktoren

Gesamt (N=106)Gesamt (N=106)

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

>24

31% 38

%

14%

5% 2%

10%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

>24

31% 38

%

14%

5% 2%

10%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

>24

31% 38

%

14%

5% 2%

10%

<5 5-9

10-1

4

15-1

9

20-2

4

>24

31% 38

%

14%

5% 2%

10%

Anz

ahl

Rel

. Ant

eil

Anz

ahl

Rel

. Ant

eil

(N=108)Gesamt (N=108)Gesamt

Abb. 70: Häufigkeitsverteilung der Anzahl der qualitativen und quantitativen Fakto-ren bei der Kreditwürdigkeitsanalyse

(iii) Branchenbezogene Ratings als bevorzugtes Kriterium der SegmentbildungDie folgende Frage analysierte die in der Praxis eingesetzten Risikosegmente, in denentatsächlich entstandene Kreditausfälle im Zeitablauf durch die Vereinnahmung vonStandard-Risikokosten gedeckt werden sollen. Die Frage orientierte sich an dem stei-genden Differenzierungsgrad der in der Literatur diskutierten Segmentbildungskriteri-en.1

Die in der Praxis am häufigsten verwendete Segmentierung basiert auf dem Rating. 101(77%) der Befragten gaben an, Risikosegmente nach Ratingkategorien bzw. Ausfall-/Krisenwahrscheinlichkeiten zu bilden. Danach folgten die –im Falle der ausschließli-

1 Vgl. Teil 2 A.A.II.2).

Dritter Teil

222

chen Nutzung- weniger differenzierenden Risikosegmente nach Branchen (79 Nennun-gen) bzw. Kreditarten (54 Nennungen). Letzteres Kriterium wurde bei den öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Banken noch mehrheitlich in die Segmentbildungeinbezogen. Institute, die Kreditnehmer nach Ratingklassen segmentierten, nahmen diesbevorzugt in Kombination mit der Branche (67 Antworten) vor.

Kreditnehmerbezogene Größenklassen (45 Antworten) bzw. Geschäftsfelder des Kre-ditnachfragers (43 Antworten) hatten als Segmentierungskriterien geringere Bedeutung.Weitere 28 Banken gaben an, nicht zu segmentieren, sondern eine einzelkreditnehmer-bezogene Betrachtung vorzunehmen. Unter diesen Respondenten befanden sich 19 Ban-ken mit einer Bilanzsumme < 1 Mrd. €. Letzteres Resultat lässt darauf schließen, dass indiesen Fällen die einzelfallbezogene Analyse primär der qualitativen Analyse des Enga-gements galt.1

Die mehrheitliche Verwendung branchenbezogener Ratings als Grundlage der Segmen-tierung verdeutlicht im Zusammenhang mit dem zunehmenden Einsatz höherwertigerKalkulationsverfahren von Standard-Risikokosten2, dass Kreditinstitute der Bepreisungund Risikovorsorge eine zunehmende Bedeutung beimessen. Dies zeigt ein steigendesAusfallrisikobewusstsein und eine entsprechende Umsichtigkeit der Kreditinstitute beimEinsatz geeigneter Risikosteuerungsverfahren an.

(iv) Unterschiedliche Differenzierungstiefe der Ratingsysteme zwischen einzelnenBankengruppen

Die Anzahl der Bonitätsstufen für „gute“ und „notleidende“ Kredite ist Indikator für dieDifferenzierungstiefe und –qualität des Ratingsystems. Die Befragten wurden gebeten,die Anzahl der kreditnehmer- bzw. geschäftsbezogenen Bonitätsstufen für „gute“ bzw.„notleidende“ Kredite anzugeben. Im Rahmen der Befragung wurden Kredite als „gut“qualifiziert, wenn sie keiner gesonderten Überwachung unterlagen. Dagegen wurden„notleidende“ Kredite definiert als Engagements mit gesonderter Überwachung.Hilfseinstufungen wie „+“ oder „./.“ die eine Bonitätsstufe zusätzlich modifizieren,wurden als eigene Bonitätsstufe gewertet.3

Für „gute“ Kredite war die häufigste Anzahl an kreditnehmerbezogenen Bonitätsstufen4;4 die Spannweite der Stufen lag zwischen 1 und 35. Für „notleidende“ Kredite lag der

1 Modellgestützte, z.B. auf Basis des optionspreistheoretischen Ansatzes abgeleitete Risikoprämienwerden nur von sehr wenigen Banken eingesetzt. Vgl. Teil 3 A.B.II.1)(c).

2 Vgl. Teil 3 A.B.II.1)(c).3 Vgl. Anhang Fragebogen, Frage 3.1.4.4 Einige Institute gaben explizit an, dass sie eine Bonitätsstufe vergeben, die kreditnehmer- und ge-

schäftsbezogene Kriterien zusammenfasst. Diese Institute wurden nicht in die Auswertung miteinbezo-gen.


223

Modus bei 2, die Anzahl der Stufen lag zwischen 1 und 18. Allerdings unterschiedensich die Anzahl der Bonitätsstufen nach Bankengruppen und –größe. Bei Privat- undAktienbanken differenzierte das Ratingsystem mit einem Modus für „gute“ Kredite von7 und für „notleidende“ Kredite von 3 weitgehender als Ratingsysteme öffentlich-rechtlicher und genossenschaftlicher Bankengruppen, die für „gute“ Kredite einen Mo-dus von 4 und für „notleidende“ Kredite einen Modus von 2 aufwiesen. Ratingsystemekleinerer Institute waren weniger differenzierend. So ergab sich ein Modus von 2 bis 3bei den Bonitätsstufen für „gute“ Kredite.1 Die Unterschiede zwischen den Größenklas-sen können als Indiz dafür gelten, dass mittlere und kleinere Institute der öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Sektoren, die in einem regionalen Raum agierenund eine eher mittelständische Kundschaft mit engen, vertrauten Kundenbindungen be-dienen, auf eine weitergehende Differenzierung der Ratingklassen verzichten.2

Kreditnehmerbezogene Bonitätsstufen wurden von 57% der Banken explizit vergebenund stets zusammen mit engagementbezogenen Bonitätsstufen eingesetzt. Dabei war dieengagementbezogene Differenzierung weniger tief als die kreditnehmerbezogene. So lagder Modus für „gute“ und „notleidende“ Engagements bei zwei Bonitätsstufen.

Im Vergleich mit der Basler Studie wies der Durchschnitt der hier befragten Universal-banken eine niedrigere Anzahl Ratingstufen auf. Lediglich Aktien- und Privatbanken er-reichten im Fall der „guten“ Kredite den Modus von 7 der Basler Studie. Mit 4 lag derModus der Basler Studie für „notleidende“ Kredite um eine Stufe höher als in der vor-liegenden Analyse. Der relative Anteil der Banken, die eine ausschließlich kreditneh-merbezogene oder eine Kombination aus kreditnehmer- und geschäftsbezogener Boni-tätsanalyse durchführten, war in beiden Studien ähnlich verteilt. Jeweils mehr als dieHälfte der Banken berücksichtigten beide Merkmale.3 Die Abb. 71 zeigt die Verteilungder Bonitätsstufen nach Bankengruppen im Vergleich zu den Basler Studienergebnissen.

1 Für die unterschiedliche Differenzierungstiefe zwischen den verschiedenen Größenklassen konnte al-lerdings keine statistische Signifikanz nachgewiesen werden.

2 Für eine Adaption und weitergehende Differenzierung eines Ratingsystems sind erhebliche Investitio-nen in personelle und technische Ressourcen notwendig, die viele Banken des genossenschaftlichenund öffentlich-rechtlichen Sektors nur mit der Unterstützung des jeweiligen Verbunds schultern kön-nen.

3 Vgl. Basel Comittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.14 f.

Dritter Teil

224

N=117

<5 5-9 10-14 15-19 >=200

10

20

30

40

50

60

AnzahlBonitäts-

stufen

RelativerAnteilin %

Privat-/AktienbankenÖffentlich-RechtlichGenossenschaftlichRealkreditinstituteBasel-30-G-10-Banken

18

4046

14

46

3532

25

35 36

14

7

50

25

7 5

25

19

59 7

Abb. 71: Verteilung der Anzahl der Bonitätsstufen für „Gute Kredite“

(v) Weitgehend stufenloser Einsatz von persönlichem Managementurteil und ma-thematisch-statistischer Entscheidungsunterstützung bei der Kreditentscheidung

Je nach Verfügbarkeit des Verfahrens oder der Managementpräferenz werden Ratingsauf Basis eines persönlichen Managementurteils oder einer objektivierten, mathema-tisch-statistischen Analyse fundiert. Je schwerer das persönliche Managementurteilwiegt, desto eher können individuelle Präferenzen des Beurteilenden Einfluss auf dieBonitätsbeurteilung nehmen. Je stärker dagegen mathematisch-statistische Beurtei-lungskriterien Eingang finden, desto eher besteht eine intersubjektive Vergleichbarkeitzwischen einzelnen Ratingeinstufungen. Allerdings ist im letzteren Fall nicht auszu-schließen, dass wesentliche, die tatsächliche Bonität bestimmende Faktoren, die nurdem Kundenbetreuer bekannt sind, nicht im Urteilsfindungsprozess berücksichtigt wer-den und in der Folge das Rating nicht die tatsächliche Bonität des Kreditnehmers wider-spiegelt. So zielte die Frage darauf ab, die in der Bankpraxis vorherrschende Relationzwischen subjektiver und persönlicher auf der einen Seite und objektiv, mathematisch-statistisch fundierter Bonitätseinschätzung auf der anderen Seite zu analysieren. In derFrage wurde nach den Kreditnehmergruppen „Sovereigns/ Institutionen/ Große Unter-nehmen“, „Kleine und mittlere Unternehmen“ und „Privatkunden“ unterschieden, umdifferenzierende Beurteilungsvarianten nach einzelnen Kreditnehmersegmenten unter-


225

scheiden zu können. Die Relation zwischen subjektiver und mathematisch-statistischerBeurteilung sollte auf einer Skala von 0 bis 100 angegeben werden. „0“ wurde als „Nurpersönliche Managementeinschätzung“, „100“ mit „Nur mathematisch – statistischeBeurteilung“ skaliert.

Bei der Kreditentscheidung bestand zwischen subjektivem, persönlichem Managemen-turteil und mathematisch-statistischer Entscheidungsunterstützung ein ausgewogenesVerhältnis. So maß die Hälfte der Banken dem subjektiven Urteil und der objektiviertenEntscheidung die gleiche Bedeutung zu. Dieses Ergebnis galt sowohl für die Kredit-nehmergruppe „Sovereigns/ Institutionen/ Große Unternehmen“ als auch für die „Klei-nen und Mittleren Unternehmen“. Dagegen hatte bei der Kreditnehmergruppe „Privat-kunden“ das subjektive Urteil mehr Gewicht.

Die Streubreite des Ergebnisses zeigte eine weite und stufenlose Relation zwischen„Experten-“ und „Statistikurteil“ So lag die Streubreite der angegebenen Werte für dieKundengruppen „Sovereigns/ Institutionen/ Große Unternehmen“ und „Privatkunden“zwischen 0 und 100. Bei den „Kleinen und Mittleren Unternehmen“ lagen die Wertezwischen 0 und 90. Das Befragungsresultat stimmte im Wesentlichen auch mit dem Er-gebnis der Basler Untersuchung überein.1

Private Institute tendierten dazu, der statistischen Entscheidungsunterstützung eine hö-here Bedeutung beizumessen. So ergaben sich für die private Bankengruppe unabhängigvon einzelnen Kreditnehmergruppen höhere Mittelwerte als bei anderen Institutsgrup-pen. Allerdings waren die Unterschiede statistisch nicht signifikant.2 Die nachstehendeAbb. 72 illustriert die Gewichtung der Relation zwischen subjektiver und statistisch-fundierter Bonitätseinschätzung nach Bankengruppen.

1 In der Basler Untersuchung wurden die in der Praxis eingesetzten Kreditentscheidungsprozesse nach“statistical based”, “constrained expert judgement-based“ und „expert judgement-based“ separiert. Diebefragten Banken setzten diese Typisierungen in unterschiedlicher Ausprägung ein. Vgl. BaselComittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.17 ff.

2 Außerdem ist zu beachten, dass durch die subjektive Beurteilung der Respondenten die tatsächlicheRelation zwischen den Kriterien nicht dem erhobenen Verhältnis entsprechen muss.

Dritter Teil

226

0 20 40 60 80 1000 20 40 60 80 100

Großkunden/Institutionelle

Kleine u. mittlereUnternehmen

Privatkunden


Gesamt

SubjektivesManagementurteil

Mathematisch-statistisches Urteil

Rel. Anteil in %Mittelwert

0 20 40 60 80 1000 20 40 60 80 100

Großkunden/Institutionelle

Kleine u. mittlereUnternehmen

Privatkunden


Gesamt

SubjektivesManagementurteil

Mathematisch-statistisches Urteil

Rel. Anteil in %Mittelwert

Abb. 72: Verhältnis zwischen subjektiver und objektiver Entscheidungsfindung beider Kreditwürdigkeitsanalyse nach Kundensegmenten

(vi) Dominanz der jährlichen, periodischen Überprüfung der BonitätsprognoseDie überwiegende Zahl der Banken (86%) prognostizierte die Bonität für ein Jahr. DieSpannbreite der Prognosedauer erstreckte sich über einen Zeitraum von 0,5 bis zu 25Jahren. Diejenigen, die einen einjährigen Zeitraum wählten, begründeten die Prognose-dauer vor allem mit dem internen Ratingzyklus und der gesetzlichen Rechnungsle-gungsperiode. Zugleich unterlag das Rating mehrheitlich einer anlassbezogenen Revisi-on. Bei von einer einjährigen Zeitdauer abweichenden Prognose der Bonität war über-wiegend die Zeitdauer des Engagements ausschlaggebend.

Die hier gefundenen Antworten unterschieden sich nur leicht vom Basler Untersu-chungsergebnis. Im letzteren lag der Anteil der Kreditinstitute, die die Prognosedauermit einem Jahr bezifferten, lediglich bei der knappen Mehrheit der Institute. Eine davon


227

abweichende Zeitdauer wurde in der Basler Untersuchung über die Zeitdauer des Enga-gements auch mit einer besonderen Kundenbeziehung begründet.1

Das gefundene Ergebnis zeigt, dass die Vielzahl der Kreditinstitute die periodischeÜberprüfung der Bonität mit einer anlassbezogenen Revision kombinieren und somitüber die Voraussetzungen für eine aktuelle und umsichtige Bonitätseinschätzung verfü-gen.

(vii) Nach Bankengruppen divergierender Status Quo der Quantifizierungsmethodender Loss Characteristics

Grundlage zur vollständigen Quantifizierung des erwarteten Ausfalls ist die Ermittlungder vier sogenannten Loss Characteristics

� EDF

� Marktwert der Forderung zum Zeitpunkt des Forderungsausfalls

� Wert der gestellten Sicherheit sowie

� LGD.2

Die Befragten wurden gebeten, den Umsetzungsstand zur Quantifizierung des erwarte-ten Verlusts je Parameter anzugeben.

Darüber hinaus ist die verfügbare Datenhistorie ein wesentliches Qualitätsbestim-mungsmerkmal bei Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten. Je weiter die Historiezurückreicht, desto eher ist gewährleistet, dass ein vollständiger Konjunkturzyklus in dieDatenanalyse einfließt und Ausfallwahrscheinlichkeiten konjunkturunabhängig berech-net werden können. Anderenfalls besteht die Gefahr der Fehlquantifizierung. Deswegenwurde die Frage um die zur Verfügung stehende Datenhistorie ergänzt.

Erst wenige Banken (10) verfügten bereits über Methodik und Technik, sämtliche vierInput-Parameter zu quantifizieren. Am häufigsten (83%) konnte der Wert der Sicherheitermittelt werden. Das Resultat ist Indiz dafür, dass die Kreditvergabe vieler Institutestark auf den Wert der Sicherheit abstellt. Dagegen kalkulierten 37% der Banken dieEDF, während weitere 48% der Institute die Ermittlung vorbereiteten oder zumindest inErwägung zogen. Den LGD berechneten 35% der Befragten. Über den erwarteten

1 Vgl. Basel Comittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.21.2 Vgl. Teil 2 A.A.II.

Dritter Teil

228

(Markt-)wert der Forderung bei Ausfall verfügten erst 27% der Banken, weitere 49%planten allerdings den baldigen oder späteren Einsatz.

Bei Aktien-/Privatbanken war die know how-, daten- und kostenintensive Ermittlungder Parameter EDF und LGD deutlich weiter verbreitet als in der genossenschaftlichenund öffentlich-rechtlichen Bankengruppe. In der erstgenannten Institutsgruppe kalku-lierten bereits 90% der Befragten den Parameter EDF, 67% den Parameter LGD. In denletzteren Sektoren lagen die vergleichbaren relativen Häufigkeiten zwischen 30 und35%. Dabei verfügten größere Banken tendenziell häufiger über die Datengrundlage zurBerechnung der Ausfallwahrscheinlichkeiten.

Ca. 40% der Banken besaßen eine Datenhistorie, die kleiner als 3 Jahre war. Weitere ca.50% der Befragten konnten auf eine Datenhistorie von mehr als 3 Jahren zurückgreifen,der Rest machte keine Angabe. Dieses Ergebnis war unabhängig von Bankengruppe und–größe. Das Resultat war vergleichbar mit dem Ergebnis der Basler Studie. Dort ver-fügten ebenfalls mehr als die Hälfte der Probanden über eine Datenhistorie zwischendrei und fünf Jahren.1 Für die in der vorliegenden Analyse Befragten bildeten externeDatenquellen zur Ermittlung von Ausfallwahrscheinlichkeiten eine wichtige Alternative.Dabei standen Ausfallwahrscheinlichkeiten externer Drittanbieter oder von Verbund-partnern an erster Stelle. Letztere Quelle war insbesondere für kleinere öffentlich-rechtliche und genossenschaftliche Institute von Relevanz .2 An zweiter bzw. dritter Po-sition für externe Datenquellen folgten externe Ratings bzw. Credit Spreads. Diese In-formationen wurden überwiegend von großen Instituten benutzt. Aber auch eine Reihekleinerer, öffentlich-rechtlicher und genossenschaftlicher Institute griff auf externe Ra-tings zurück.

(2) Zurückhaltende Verbreitung von Kreditportfoliomodellen bei vorwiegendemEinsatz des Ausfallrisikomodells

Die portfoliobezogene Kreditrisikoanalyse befindet sich bei der Vielzahl der Universal-banken noch am Anfang der Entwicklung. Als Vorstufe der portfoliobezogenen Risiko-quantifizierung nutzten ca. ein Fünftel der Banken die Migrationsanalyse zur qualitati-ven Untersuchung von Kreditrisiken. Sofern ein Portfoliomodell eingesetzt wurde, ar-beitete der überwiegende Teil mit einem Ausfallrisikomodell. Das Marktwertmodellwurde dagegen deutlich weniger häufig verwendet. 27% der Befragten planten kurzfri-

1 Vgl. Basel Comittee on Banking Supervision, [2000], Range of Practice, S.25.2 Im Rahmen des Projekts „Management-Informationssystem zum Risikocontrolling“ des BVR wird an

einem verbundinternen Rating-System gearbeitet, was ausschließlich auf verbundinterne Datenanaly-sen aufsetzt; externe Datenquellen werden als nicht geeignet betrachtet. Vgl. Krob, Bernhard, [1999],Organisation, S.20. Die Sparkassenorganisation hat unter Federführung des DSGV, begleitet durch ei-ne Unternehmensberatung, ebenfalls ein internes Rating entwickelt und mit neun Instituten pilotiert,das zur Eigenkapitalunterlegung anerkannt werden soll. Vgl. Klein, Wolfgang; Goebel, Ralf, [1999],Reform, S.443.


229

stig bzw. 22% zu einem späteren Zeitpunkt, das Default-Mode-Modell einzusetzen. Dieentsprechenden Werte für das Marktwertmodell beliefen sich auf 19 bzw. 22%.

Privat-/Aktienbanken besaßen gegenüber den anderen Institutsgruppen einen Vorsprungbeim Einsatz von Kreditportfoliomodellen. So setzten 67% der privaten Institute dasAusfallrisikomodell ein. Bei den genossenschaftlichen und öffentlich-rechtlichen Insti-tuten lag die Umsetzungsquote bei lediglich 12%. Allerdings verfügten drei Institute derzuletzt genannten Bankengruppe bereits über das marktwertorientierte Modell. Im pri-vaten Bankensektor befand sich dieses Modell noch im Planungs- bzw. Umsetzungs-status.

Nach Größenklassen betrachtet, kommt die Mehrzahl der Kreditportfoliomodelle ingroßen Banken zum Einsatz. Dies verdeutlicht, dass für kleinere und mittlere Instituteder genossenschaftlichen und öffentlich-rechtlichen Bankengruppen die Verbundunter-stützung bei der know how-, und investitionsintensiven Entwicklung und Umsetzungder Kreditportfoliomodelle sehr wichtig ist, um ein geeignetes Steuerungsinstrumentari-um für das Kreditportfolio zu erhalten.

35% der Befragten hielten das Marktwertmodell für ungeeignet bzw. unbekannt. Demstand eine Quote von 20% beim Default-Mode-Modell gegenüber. Die hohe Ablehnungdes Marktwertmodells kann damit begründet werden, dass nicht geratete, mittelständi-sche Unternehmen einen großen Anteil an den Kreditportfolios der Universalbankenausmachen. Für diese Kredite existiert derzeit kaum ein Sekundärmarkt. Den Bankensteht zur Bewirtschaftung der Bankbuchforderungen lediglich eine Buy-and-Hold Stra-tegie zur Verfügung. Marktwertbezogene Schwankungen sind danach ohne Relevanz.

Zu beachten ist, dass sich der Markt für das Handeln von Ausfallrisiken allerdings in derEntwicklung befindet. So lancierte die UBS in der Schweiz erstmalig im Juni 2000 eineAnleihe, deren Rückzahlung von Ausfällen in einem Portfolio von Krediten an kleineund mittlere Unternehmen abhing.1 Deswegen erscheint es auch für Banken mit derzeitmehrheitlich oder ausschließlich nicht handelbaren Kreditpositionen problematisch, sichauf die Default-Sichtweise festzulegen, ohne gleichzeitig eine Übergangsstrategie fürdas anspruchsvollere Mark-to-market-Modell offen zu haben.2

(b) Bedachter Einsatz von Risikosteuerungskonzepten für Marktpreisrisikoport-folios

(1) Mehrheitlich umsichtiges Risikomanagement des Handelsbuchs

1 Vgl. o.V., [2000], Obli in neuem Kleid.2 Vgl. Amann, Manuel; Schmid, Christian; Wegmann, Patrick, [2000], Kreditportfolio-Modell, S.44. Zu

den Auswahlkriterien für ein Portfoliomodell vgl. Teil 2 A.B.II.3).

Dritter Teil

230

Das am häufigsten verwendete Verfahren zur vermögensorientierten Risikoanalyse und–bewertung im Depot A ist das mit statischen Parametern arbeitende Benchmark-Verfahren. So setzten 90% der Befragten benchmarkorientierte Standard- oder Crashs-zenarien ein. Auf dem zweiten Platz folgte die Sensitivitätsanalyse in Form der BasisPoint Value- (69%) oder der Durationsanalyse (68%). Bei den in der Praxis am häufig-sten eingesetzten Gesamtmodellen belegte die historische Simulation den ersten Platz.Dieses Gesamtmodell setzten überwiegend kleinere, öffentlich-rechtliche und genossen-schaftliche Institute ein. Größere Institute tendierten dagegen zum Varianz-Kovarianz-Ansatz. Die Monte-Carlo-Simulation wurde von wenigen großen Instituten verwendet.Weitere sechs Institute planten den baldigen Einsatz dieser Methode.

Handelsrechtliche Abschreibungen wurden zur Bewertung von Marktpreisrisiken fastebenso häufig wie Benchmarkverfahren verwendet. Sämtliche Institute, die angaben,handelsrechtliche Abschreibungserfordernisse zu ermitteln, hatten mindestens ein VaR-Bewertungs- oder Messverfahren implementiert. Dieses Resultat verdeutlicht, dass beider Steuerung von Marktpreisrisiken der vermögensorientierte Regelkreis neben demhandelsrechtlichen Steuerungszyklus steht. Die nachfolgende Abb. 73 veranschaulichtdie relative Häufigkeit des Einsatzes der Verfahren zur Bewertung oder Messung desMarktrisikos im Handelsbuch.


231

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich


VaR Varianz-Kovarianz-Modell

VaRMonte-Carlo-Simul. k. A.

37

10

71

33

43

13

19

3

VaR Benchmark 90 100 81 94 100

Standardverfahren 81 100 84 76

VaR BPV 69 100 77 50 100

VaR Duration 68 80 74 61 100

VaR Greeks 48 100 63 23

Handelsrechtliche Abschreibung

86 80 77 94 67Handelsrechtliche Abschreibung

86 80 77 94 67

VaRHistorische Simul.

45 60 56 32 100

VaRBeta-Modell

43 80 55 24 100

100

67

67

Umgesetzte Risikomessverfahren im Handelsbuch

Abb. 73: Risikomessverfahren für Marktrisiken des Handelsbuch nach Häufigkeit ih-res Einsatzes

In einem zweiten Schritt wurde geprüft, ob die Handelsintensität von bestimmten Zins-derivaten mit der Auswahl eines spezifischen Gesamtmodells im Zusammenhang stand.Zu dieser Analyse wurde zu jeder Kombination aus den vorgegebenen vier Kategorienvon Zinsderivaten und den drei Gesamtmodellen zur Marktpreisrisikomessung einSample gebildet. Für jedes der zwölf Sample wurde der Mittelwert der Handelsfrequenzder entsprechenden Finanzderivate ermittelt (vgl. Abb. 74).

Dritter Teil

232

ZinsderivateUnbedingte Ter-mingeschäfte,nicht börsenge-handelt

Bedingte Ter-mingeschäfte,nicht börsenge-handelt

Unbedingte Ter-mingeschäfte,börsengehandelt

Bedingte Ter-mingeschäfte,börsengehandelt


Mittel-Wert 2,0 1,5 1,5 1,0

Var.-Kov.-Modell

Mittel-Wert 2,3 1,7 1,8 1,4

VaR

-G

esam

tmod

ell

Monte-Carlo-Simulation

Mittel-Wert 3,3 2,5 3,0 2,2

Legende: 0=Nie ; 4 = Sehr Häufig

Abb. 74: VaR-Gesamtmodelle in Abhängigkeit von der Häufigkeit des Einsatzes vonFinanzinstrumenten in der Zinsrisikosteuerung

Banken, die Finanzderivate häufiger nutzten, tendierten zum Einsatz eines komplexerenund aufwendigeren, dafür aber genaueren Gesamtmodells. Banken, die die historischeSimulation verwendeten, handelten unbedingte, nicht börsengehandelte Terminge-schäfte1 regelmäßig (Mittelwert 2). Dagegen nutzten Banken, die sich das Varianz-Kovarianz Modell zunutze machten, diese Derivate regelmäßig bis häufig (Mittelwert2,3). Schließlich setzten Institute, die Marktrisiken mit Hilfe der Monte-Carlo-Simulation errechneten, diese Finanzinstrumente häufig bis sehr häufig ein. Die Interde-pendenz von Handelshäufigkeit und Komplexität des Messverfahrens galt unabhängigvon der Kategorie der Finanzderivate. So verdeutlicht das Ergebnis, dass KreditinstituteHandelsintensität und Risikoqualität bei der Auswahl von Risikomessverfahren in um-sichtiger Weise berücksichtigen.

(2) Nach Bankengruppen divergierender Einsatz der Regelkreise der Zinsbuch-steuerung

Die Zinsbindungsbilanz bildete für fast alle Banken die Grundlage der Steuerung desZinsänderungsrisikos. 93% der Befragten gaben an, über die Zinsbindungsbilanz zu ver-fügen. Diese Quote galt für alle Bankensektoren und Größenklassen.

Im Gegensatz zu der Steuerung des Depot A wurde beim Management des gesamtbank-bezogenen Zinsbuches von einer deutlichen Mehrheit der Banken der bilanzielle Regel-kreis favorisiert. So antworteten 76% der Befragten, die dynamische Elastizitätsbilanz inder Bankbuchsteuerung einzusetzen. 56% der Institute planten, die Zinsspanne künftigunter Trennung von Markt- und Fristentransformationsergebnis mit Hilfe der marktzin-

1 Ein Beispiel für ein unbedingtes, nicht börsengehandeltes Termingeschäft ist ein OTC-Swap.


233

sorientierten Elastizitätsbilanz zu ermitteln.1 Die Duration als einfachstes Konzept dervermögensorientierten Steuerung setzte die Hälfte der Banken zur Steuerung des Bank-buchs ein. Value-at-Risk-Verfahren, die potenzielle Vermögensänderungen genauer ab-schätzen, wurden im Asset-Liability-Management erst von einem Drittel der Bankeneingesetzt. Dies bezog sich zu gleichen Teilen auf das Konzept des Varianz-Kovarianz-Ansatzes als parametrisches Verfahren wie auf die historische Simulation als vollstän-diges Neubewertungsverfahren. Erst wenige Institute experimentierten mit der Monte-Carlo-Simulation. Sofern ein vermögensorientiertes Verfahren zur Steuerung des Zins-buchs zum Einsatz kam, war es in den meisten Fällen identisch mit dem Verfahren zurRisikosteuerung des Depot A.

Nach Bankengruppen betrachtet unterschied sich der Einsatz der Regelkreise zur Steue-rung des Zinsbuchs. Von den öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Institutengaben jeweils ca. 80% der Respondenten an, die dynamische Elastizitätsbilanz einzuset-zen. Dagegen wendeten Aktien-/ Privatbanken und Realkreditinstitute mehrheitlich einSteuerungskonzept mit zeitpunktbezogener Verdichtung an. Dabei standen die Gesamt-modelle des Varianz-Kovarianz-Ansatzes (70% der Privat-/Aktienbanken, 100% derRealkreditinstitute) und der historischen Simulation (67% der Privat-/Aktienbanken,75% der Realkreditinstitute) nahezu gleichauf an erster Stelle. Die dynamische Elastizi-tätsbilanz setzten lediglich 25% der antwortenden privaten Banken ein.2 Die sektoralenUnterschiede können als Indiz dafür gewertet werden, dass in der Gruppe der Privatban-ken das Gesamtbankzinsbuch überwiegend als aktiv zu bewirtschaftende Dispositions-masse mit dem Ziel der Vermögensmehrung gesehen wird. Hingegen stellen öffentlich-rechtliche und genossenschaftliche Bankengruppen die nachhaltige Erzielung eines pe-riodischen Zinsüberschusses in den Vordergrund, ohne gleichzeitig auf eine nachhaltigeVermögensmehrung zu achten.

Die nachfolgende Abb. 75 illustriert das Befragungsergebnis.

1 Dass Befragungsergebnis zum marktzinsorientierten Elastizitätskonzept kann Verzerrungen aufweisen,da aus Rückfragen geschlossen werden konnte, dass Begriff und Methodik noch nicht den Bekannt-heitsgrad aufwiesen wie nach den Reviewergebnissen zur Fragebogenentwicklung erwartet wordenwar.

2 Die dynamische Elastizitätsbilanz wird vornehmlich als Instrument der strategischen Planung gesehen,nicht als Konzept zur operativen Steuerung des Zinsänderungsrisikos. Vgl. Interviewergebnisse.

Dritter Teil

234

Zinsbindungsbilanz

DynamischeElsatizitätsbilanz

Statische Elastizitätsbilanz

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich


Marktzinsorientierte Elastizitätsbilanz

Duration

VaR-Varianz-Kovarianz-Modell

VaR HistorischeSimulation

VaRMonte-Carlo-Simulation

93

76

71

56

50

33

31

4

100

25

57

43

71

70

67

100

82

83

51

66

39

32

9

88

80

66

63

30

18

23

3

100

75

k. A. k. A.

80

33

80

k. A.

k. A.

Umgesetzte Risikomeßverfahren für das Gesamtbankzinsbuch

Abb. 75: Ranking umgesetzte Risikobewertungs- oder Messverfahren Bankbuch

Unter Einbeziehung der Antworten zu einem kurzfristigen oder späteren Einsatz ist zubetonen, dass öffentlich-rechtliche und genossenschaftliche Institute zunehmend die Be-deutung der vermögensorientierten Disposition des Gesamtbankbuchs für sich erkann-ten. So planten bei diesen Instituten mehr als 30% demnächst oder später den Einsatzeines den Barwert fokussierenden Modells. Demnach ist zu erwarten, dass sich in diesenInstitutsgruppen die Einsatzhäufigkeit des bilanziellen und vermögensorientierten Re-gelkreises auch in der Bankbuchsteuerung angleicht.

Die zwischen den Bankengruppen bestehende Zielgrößendivergenz in der Bankbuch-steuerung ist konsistent zu den sektorspezifischen Zielsetzungen.1 So korrelierte bei Pri-vat-/Aktienbanken der Einsatz eines vermögensorientierten Steuerungskonzepts für dasGesamtbankzinsbuch mit der stärkeren Orientierung am Shareholder Value bzw. an ei-ner ertrags-/risikoorientierten Zielgröße. Bei öffentlich-rechtlichen und genossenschaft-liche Banken stand der Einsatz des an der Zinsspanne ausgerichteten Steuerungskon-zepts im Zusammenhang mit der bevorzugten Orientierung an der Rentabilität.

Der Vergleich mit der früheren Untersuchung von Penthor verdeutlicht, dass sich dasManagement des Zinsänderungsrisikos in der Aktiv-/Passiv-Steuerung weiter verbessert

1 Vgl. Teil 3 A.B.I.1)


235

hat. Zum Zeitpunkt der vorliegenden Untersuchung hatten in Deutschland, Österreichund der Schweiz ca. 76% der Institute ein dynamisches Zinsspannenkonzept zur Verfü-gung, verglichen mit einer Einsatzquote per 1994 in Österreich und der Schweiz von43%. Die Zinsbindungsbilanz wird inzwischen fast ausnahmslos -auch bei kleineren In-stituten- zur Zinsrisikoanalyse des Bankbuchs eingesetzt. Darüber hinaus werden auchdynamische Zinsspannenkonzepte stärker genutzt. 1

(c) Frühe Entwicklungsstufe der Steuerung des operationellen Risikos und sonsti-ger Risiken

Expertengespräche in der Designphase des Fragebogens verdeutlichten, dass die Umset-zung materieller Verfahren zur Messung und Steuerung des operationellen Risikos sichin allen Bankengruppen noch in einer frühen Phase der Entwicklung und Umsetzung be-finden. Unter dieser Prämisse konzentrierten sich die Analyse in der schriftlichen Befra-gung auf folgende Punkte:

� Ob und inwieweit werden operationelle Risiken mit dem Ziel der Integration indie Gesamtbanksteuerung analysiert und bewertet?

� Welche Indikatoren bzw. Verfahren werden zur Messung operationeller Risikeneingesetzt?

� Welche Datenhistorie ist verfügbar?

Mit 49 (37%) der antwortenden Banken betrachtete lediglich eine Minderheit die Analy-se und Bewertung des operationellen Risikos unter dem Aspekt der Integration in dieGesamtbanksteuerung. Allerdings beschäftigten sich Privat-/Aktienbanken bereitsmehrheitlich (75%) mit dem Management des operationellen Risikos. Mit deutlichemAbstand folgten Realkreditinstitute und Genossenschaftsbanken mit einer relativen Häu-figkeit von ca. 40%. Erst ein fünftel der öffentlich-rechtlichen Institute analysierte dasoperationelle Risiko mit dem Ziel der Integration in die Gesamtbanksteuerung.

Sofern das operationelle Risiko aktiv gemanagt wurde, war bankengruppen- und grö-ßenklassenübergreifend die interne Revision die mehrheitliche (83%) grundlegende,analytische Maßnahme. Eine qualitative Selbsteinschätzung -wie z.B. die Bewertungvon Kontrollpunkten verschiedener Prozessketten in einzelnen Geschäftsbereichen-wurde von insgesamt 17 (35%) Banken vorgenommen. Dabei dominierten private undöffentlich-rechtliche Institute. Bei den genossenschaftlichen Instituten lag der Anteil da-gegen bei lediglich 20%.

1 Vgl. Penthor, Jürgen, [1995], Asset/ Liability Management, S.66.

Dritter Teil

236

Sofern mit den Methoden zur Quantifizierung des operationellen Risikos experimentiertwurde, kamen einfache Top-Down-Verfahren in Betracht. So nutzten die meisten Ban-ken der öffentlich-rechtlichen (75%) und genossenschaftlichen Bankengruppe (63%)den operativen Aufwand als Merkmal zur Bemessung operationeller Risiken. Von ande-ren Banken wurde auch die Ergebnisvolatilität (ohne Risikokosten) als Indikator heran-gezogen.

Bottom-Up-Verfahren fanden dagegen nur vereinzelt Anwendung. So experimentiertenerst fünf bzw. sechs Banken mit Szenarioanalysen bzw. mathematisch-statistischen Ver-fahren. Allerdings beabsichtigten weitere zehn bzw. dreizehn Banken eine baldige oderspätere Umsetzung.

Die Charakteristika der Datengrundlage waren Evidenz dafür, dass Kreditinstitute nocham Anfang der Entwicklung ausgereifter Verfahren standen. So gaben lediglich 11 Ban-ken an, operationelle Risiken zu kategorisieren. Davon gaben fünf Banken Auskunftüber die Anzahl der Risikokategorien und der insgesamt definierten Risikofaktoren. DieAnzahl der Kategorien reichte von 3 bis 12. Lediglich eine der fünf Banken erklärte,dass sie insgesamt 80 Risikoursachen identifiziert und verfolgt.

Unstreitig ist, dass neben den Marktpreis-, Adressenausfall- und operationellen Risikenweitere Risiken bestehen, die Gegenstand einer separaten Analyse sein können.1 Mit ei-ner offenen Frage wurden die Banken gebeten, anzugeben, welche Risiken über dieseRisikokategorien hinaus im Rahmen der Gesamtbanksteuerung analysiert und bewertetwerden.

16 Banken nannten mindestens eine weitere Risikokategorie. Mit sieben Nennungenwurde das Investitions- bzw. das strategische Ergebnisrisiko am häufigsten erwähnt. DieAnalyse dieser Risiken erfolgte mit qualitativ unterschiedlichen Top-Down-Verfahren.Genannt wurde die Bemessung über die Ergebnisvolatilität, die Analyse anhand von Er-gebnisvorauschaurechnungen oder die Zuhilfenahme von Benchmarking. Das Rechtsri-siko wurde von vier Respondenten betrachtet. Die Bewertung erfolgte im Rahmen einesqualitativen Assessments. Als monetärer Bewertungsindikator wurde der Aufwand fürrechtliche Regresspflichten benannt, der im Rahmen von Szenarioanalysen näher abge-schätzt wurde. Das Personalrisiko wurde von zwei Banken als eigene Risikokategorieangegeben. In beiden Fällen wurde dem Risiko mit Hilfe der personellen Kapazitäts-steuerung begegnet. Das Beteiligungsrisiko wurde von zwei Banken, das Immobilienri-siko von einer Bank kalkuliert. Beide Risiken wurden mit Hilfe von mathematisch-statistischen Verfahren bemessen. Die Abb. 76 zeigt die von den Befragten genannten

1 Vgl. Teil 1 A.A.II.


237

sonstigen Risiken und die dazugehörigen Risikoanalyse- und -bewertungsverfahren imÜberblick.

Risikokategorie Anzahl Nennungen Analyse-/ MessverfahrenInvestitionsrisiko/Strategisches Er-gebnisrisiko/ Busi-ness Risk

7 Ergebnisvolatilität/ Ergebnisvorschau/ Ben-chmarking

Rechtsrisiko 4 Qualitatives Assessment; Aufwand für Inan-spruchnahme Haftung, Szenarioanalyse

Personalrisiko 2 PersonalbedarfsplanungBeteiligungsrisiko 2 Mathematisch-Statistisches VerfahrenImmobilienrisiko 1 Mathematisch-Statistisches VerfahrenAbb. 76: Übersicht Risikokategorien und Analyse- und Messverfahren der Sonstigen

Risiken

(d) Umsichtige Wahl der statistischen Parameter Konfidenzniveau, Haltedauerund Korrelation

Maßgebliche Bestimmungsfaktoren der Bewertungsverfahren zur Marktbewertung derFinanzinstrumente sind das Konfidenzniveau, die Haltedauer sowie die Berücksichti-gung der Korrelationen im Rahmen der Risikoermittlung.1 Diese Bestimmungsfaktorenbeeinflussen bei gleicher Methodik c.p. maßgeblich die Höhe der kalkulierten Risiko-beträge. Diejenigen Banken, die Gesamtmodelle zur Value-at-Risk-Berechnung derzentralen Risikoportfolios einsetzten, wurden gebeten, Auskunft über die Wahl der Pa-rameter Konfidenzniveau und Haltedauer in Kalendertagen je Risikokategorie zu geben.

Unabhängig von Bankengruppe und Risikokategorie lag das am häufigsten eingesetzteKonfidenzniveau bei 99% und entsprach damit der bankenaufsichtsrechtlichen Vorgabe.Allerdings unterschied sich die Spannweite der gewählten Sicherheitswahrscheinlich-keiten zwischen den einzelnen Risikokategorien. So wurde das operationelle Risiko miteinem Konfidenzniveau von 99% von allen Bankengruppen unisono konservativ be-wertet und wies keine Spannweite auf. Auf dem zweiten Platz folgte das Adressenaus-fallrisiko mit einem Spektrum von 95% bis 99,9%. Beim Marktrisiko im Handelsbuchbzw. beim Zinsrisiko im Bankbuch lag die Spannweite zwischen 93% und 99,9 bzw.99,5%. Das Ergebnis verdeutlicht eine unterschiedliche Risikopräferenz des Manage-ments.

Bei dem statistischen Parameter Haltedauer wurde zwischen

� dem Adressenausfall- und operationellen Risiko einerseits und

1 Vgl. Teil 2 A.B.I.2).

Dritter Teil

238

� dem Marktrisiko im Handelsbuch und dem Zinsrisiko im Bankbuch andererseits

eine unterschiedliche Handhabung festgestellt.

Die Mehrheit der Befragten nahm für das Adressenausfall- und operationelle Risiko eineHaltedauer von einem Jahr an. Diese Haltedauer entspricht dem längerfristigen, in we-sentlichen Teilen gegenwärtig nicht disponierbaren Charakter des Adressenausfall- undoperationellen Risikos. Beim Marktrisiko des Handelsbuches und beim Zinsrisiko desBankbuchs unterstellte dagegen die Mehrheit der Banken eine Haltedauer von zehn Ta-gen, die mit dem kurzfristigen Planungshorizont der diese Risikokategorien bestimmen-den Geschäfte übereinstimmt.

Für das Handels- und Gesamtbankzinsbuch unterschied sich die Spannweite der jeweili-gen Haltedauer nach Bankengruppen. Eine Haltedauer von bis zu einem Jahr (250 Han-delstagen im Handelsbuch/ 365 Kalendertage im Zinsbuch) bei den genossenschaftli-chen und öffentlich-rechtlichen Instituten dokumentierte, dass das Handels- bzw. Zins-buch hier einem längerfristigen Anlagehorizont besaß und wohl zum Teil der Liquidi-tätsvorsorge diente. Dagegen galt bei den Aktienbanken eine Haltedauer von maximalbis zu 90 Tagen. Dieses Ergebnis zeigt an, dass in bei diesen Instituten eine mindestensquartalsweise Dispositionsfähigkeit der Gesamtbankrefinanzierungen unterstellt wird.Das Ergebnis ist Indiz dafür, dass private Institute, das Gesamtbankzinsbuch bereits ak-tiver bewirtschaften und als Ergebnisquelle nutzen als andere Institutsgruppen. Für öf-fentlich-rechtliche und genossenschaftliche Institute besteht hier die Chance, Ertrag-schancen zu nutzen, die bisher nicht im Fokus der unterjährigen Steuerung standen, unddamit ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken.

Die nachfolgende Abb. 77 fasst das Ergebnis nach Sektoren zusammen.


239

Gesamt GültigFehlendModusMinimumMaximum

Aus

fallr

isiko

, K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Aus

fallr

isiko

, Hal

teda

uer i

n K

alen

derta

gen

Mar

ktris

iko

Han

delsb

uch,

K

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enzn

ivea

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%

Mar

ktris

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Han

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daue

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Kal

ende

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n

Zins

risik

o B

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K

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ivea

u in

%

Zins

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H

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daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Privat-/Aktienbank

Öffentl.-Rechtl.Institut

Genossen-schaftl.Institut

Realkredit-institut

Konfidenzniveau/Haltedauer(nach Sektoren)

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

GültigFehlendModusMinimumMaximum




22 21 67 67 51 51 7 7109 110 64 64 80 80 124 12499 360 99 10 99 10 99 25095 10 93 1 93 1 99 30

99,9 365 99,9 250 99,5 360 99 365

7 7 10 10 10 10 4 45 5 2 2 2 2 8 8

99 360 99 10 99 10 99 36097,5 90 97,5 1 95 1 99 9099 365 99,5 90 99,5 90 99 360

4 3 20 20 16 16 1 161 62 45 45 49 49 64 6499 10 99 10 99 10 99 3095 10 93 1 93 10 99 3099 20 99 250 99 180 99 30

2 1 1 1 5 5 1 13 4 4 4 0 0 4 4

99 250 99 10 99 1 99 25099 250 99 10 95 1 99 25099 250 99 10 99 250 99 250

9 10 36 36 20 20 1 140 39 13 13 29 29 48 4899 10 95 10 95 10 99 36595 10 95 1 95 1 99 36599,9 365 99,9 200 99 360 99 365


Aus

fallr

isiko

, K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Aus

fallr

isiko

, Hal

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uer i

n K

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K

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Mar

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Kal

ende

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n

Zins

risik

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K

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%

Zins

risik

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H

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Kal

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n

Privat-/Aktienbank



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Ope

ratio

nelle

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iko,

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%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

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r in

Kal

ende

rtage

n





22 21 67 67 51 51 7 7109 110 64 64 80 80 124 12499 360 99 10 99 10 99 25095 10 93 1 93 1 99 30

99,9 365 99,9 250 99,5 360 99 365

7 7 10 10 10 10 4 45 5 2 2 2 2 8 8

99 360 99 10 99 10 99 36097,5 90 97,5 1 95 1 99 9099 365 99,5 90 99,5 90 99 360

4 3 20 20 16 16 1 161 62 45 45 49 49 64 6499 10 99 10 99 10 99 3095 10 93 1 93 10 99 3099 20 99 250 99 180 99 30

2 1 1 1 5 5 1 13 4 4 4 0 0 4 4

99 250 99 10 99 1 99 25099 250 99 10 95 1 99 25099 250 99 10 99 250 99 250

9 10 36 36 20 20 1 140 39 13 13 29 29 48 4899 10 95 10 95 10 99 36595 10 95 1 95 1 99 36599,9 365 99,9 200 99 360 99 365


Aus

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isiko

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enzn

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%

Aus

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Zins

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u in

%

Zins

risik

o B

ankb

uch,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut


Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n





22 21 67 67 51 51 7 7109 110 64 64 80 80 124 12499 360 99 10 99 10 99 25095 10 93 1 93 1 99 30

99,9 365 99,9 250 99,5 360 99 365

7 7 10 10 10 10 4 45 5 2 2 2 2 8 8

99 360 99 10 99 10 99 36097,5 90 97,5 1 95 1 99 9099 365 99,5 90 99,5 90 99 360

4 3 20 20 16 16 1 161 62 45 45 49 49 64 6499 10 99 10 99 10 99 3095 10 93 1 93 10 99 3099 20 99 250 99 180 99 30

2 1 1 1 5 5 1 13 4 4 4 0 0 4 4

99 250 99 10 99 1 99 25099 250 99 10 95 1 99 25099 250 99 10 99 250 99 250

9 10 36 36 20 20 1 140 39 13 13 29 29 48 4899 10 95 10 95 10 99 36595 10 95 1 95 1 99 36599,9 365 99,9 200 99 360 99 365

Abb. 77: Konfidenzniveau und Haltedauer nach Sektoren

In der Frage wurde im Weiteren untersucht, warum die jeweilige Sicherheitswahr-scheinlichkeit gewählt wurde. 57 Institute favorisierten die aufsichtsrechtliche Vorgabe,gefolgt von einer subjektiven Experteneinschätzung (34 Nennungen). Die mit einemZiel-Rating verbundene Ausfallwahrscheinlichkeit wurde dagegen lediglich vier mal,darunter drei private Institute, erwähnt.

Dritter Teil

240

Die Mehrheit der Banken, die statistische Verfahren der Risikomessung einsetzten, ad-dierten entweder die jeweils gemessenen Risikobeträge (Korrelation = 1) oder unter-stellten keinen Zusammenhang zwischen den Risikokategorien (Korrelation = 0). Nurwenige Banken berücksichtigten den Risikodiversifikationseffekt mit Hilfe der empi-risch gemessenen Korrelation. Mit dieser Variante berechneten lediglich fünf Bankenden Diversifikationseffekt zwischen dem Zinsänderungsrisiko des Bankbuchs und demMarktrisiko. Für das Depot A und das Bankbuch gaben jeweils drei weitere Banken an,empirisch gemessene Korrelationen zu berücksichtigen.

Das Ergebnis verdeutlicht, dass das Bankmanagement der methodischen Unsicherheitim Einsatz von Korrelationen in den Risikomodellen durch den zurückhaltenden Einsatzempirischer Zusammenhänge in umsichtiger und zugleich vorsichtiger Art Rechnungträgt.

Die folgende Abb. 78 gibt die relative Häufigkeit je paarweiser Risikokategorien für diejeweils favorisierte Variante des Risikodiversifikationseffekts wieder.

in %Adressen-ausfallrisiko

MarktrisikoHandelsbuch

ZinsrisikoBankbuch


Adressen-ausfallrisiko

64


48 68

ZinsrisikoBankbuch

50 53 62


61 65 61 50

Korrelation = 1Legende

Korrelation = 0

Abb. 78: Relative Häufigkeit der am meisten genannten Varianten zur Berücksichti-gung des Diversifikationseffekts in der Risikoberechnung


241

2) Entwicklungspotenziale in den Anwendungsbereichen von Risikosteuerungs-konzepten

(a) Verbesserungsbedarf in der Konzeption von Risikotragfähigkeit und -limiten(1) Überwiegend umsichtige Berücksichtigung der RisikotragfähigkeitDie Fixierung der Risikodeckungsmasse stellt üblicherweise auf tatsächlich vorhandeneKapitalbestandteile ab, die aufsichtsrechtlichen und bilanziellen Kriterien entsprechen.1

Die Befragten wurden gebeten, vorgegebene Kapitalbestandteile einzelnen Belastungs-fällen zuzuordnen. Mit der Frage war das Ziel verknüpft, die tatsächlich „ins Risiko“gestellten Deckungsmassen und die implizit damit verbundene Risikopräferenz desBankmanagements zu analysieren.

Bei der Begrenzung der Gesamtbankrisikotragfähigkeit nutzten die Befragten nahezujede Zuordnungsvariante von Kapitalbestandteilen und Risikobelastungsfällen. Aller-dings konnten typische, mehrheitlich genutzte Kombinationen zwischen Eigenkapitalbe-standteilen und Risikobelastungsfällen identifiziert werden. So gaben 87% der Befrag-ten -weitgehend unabhängig von Bankengruppe und –größe- an, den Übergewinn imNormalbelastungsfall zu riskieren. Weitere 56% der Befragten ordneten stille Reservendem Normalbelastungsfall zu. Somit nahm eine relative Mehrheit des Bankmanage-ments mit einer „normalen“ Eintrittwahrscheinlichkeit in Kauf, dass Ergebnisbestand-teile, die weitgehend ohne Publizitätswirkung sind, verzehrt werden.

Der Mindestgewinn wurde von der relativen Mehrheit (38%) dem außerordentlichenBelastungsfall zugeordnet. Schließlich ordneten die meisten Befragten offene Reserven(49%), das Ergänzungs- (68%) und Nachrangkapital (75%) sowie das gezeichnete Ka-pital (75%) einem extremen Belastungsszenario zu. Immerhin bezogen elf Befragte dasgezeichnete Kapital in den Normalbelastungsfall ein.

Unterschiede nach Bankengruppen und –größenklassen konnten statistisch nicht nach-gewiesen werden.

Im Ergebnis zeigt sich eine weitgehend umsichtige Zuordnung von verfügbarem Dek-kungskapital zu Risikobelastungsfällen. In den Fällen, wo das gezeichnete Kapital imNormalbelastungsfall ins Risiko gestellt wird, besteht dringender Handlungsbedarf, diegewählten Szenarien zu überprüfen. Das gezeichnete Kapital ist aus einem Szenarioherauszunehmen, das bei normalen Geschäftsgang den Verzehr desselben erlaubt.

1 Vgl. Teil 2 A.C.I.3)(a).

Dritter Teil

242

(2) Überwiegend volumenorientierte Limitierung des AusfallrisikosRisikolimite setzen Restriktionen durch das Bestimmen von Positionsobergrenzen, dieim Zeitablauf der Budgetierungsperiode zwingend eingehalten werden müssen. Inner-halb der Limite können Geschäfte ohne Rücksprache eigenverantwortlich abgeschlossenwerden. Dabei bestehen unterschiedliche Möglichkeiten zur Verrechnung von im Bud-getierungszeitraum realisierten Gewinnen und Verlusten.1 Mit der Frage sollte überprüftwerden, welche der materiellen Größen

� Volumen

� Abschreibungen

� Marktwert

zur Limitierung in den einzelnen Risikokategorien herangezogen werden. Diese materi-ellen Größen wurden in aufsteigender Reihenfolge als Entwicklungsstufen des Limitsy-stems gewertet.

81 (62%) Institute setzten in der Ausfallrisikosteuerung (Nominal-)Volumenlimite ein.22 Institute nutzten dieses Risikobegrenzungssystem in Kombination mit einem Ab-schreibungslimit. 13 Institute verwendeten ausschließlich ein Abschreibungslimit undbegrenzten damit handelsrechtlich auszuweisende Verluste. Erst 15 Institute hatten einLimitsystem im Einsatz, dass risikoorientierte Begrenzungsvorschriften berücksichtigte.Davon koppelten 11 Institute ein starres VaR-Limit mit einem Nominallimitsystem, vierweitere Institute verfügten über eine Kombination mit anderen Varianten des VaR-Limitsystems sowie Nominal- und Abschreibungslimiten. Dagegen stellte der exklusiveEinsatz von VaR-Limiten in der Ausfallrisikosteuerung eine Ausnahme dar. Nur vierBanken benutzten dieses Limitsystem ausschließlich. Davon verrechneten drei Bankenkeine Verluste bzw. Gewinne (starres Limitsystem), nur ein Institut wendete bereits eindynamisches Limitsystem an. Ob in Kombination mit anderen Limitvarianten oderStand-Alone: VaR-Limite kamen bevorzugt in größeren Banken zum Einsatz.

Das Ergebnis verdeutlicht, dass nur eine Minderheit der Banken das ökonomische Aus-fallrisiko begrenzt. Dies korreliert mit dem Befragungsergebnis zum Status Quo derkonzeptionellen Messung von Adressenausfallrisiken, das zeigte, dass nur wenige In-stitute die Umsetzung einer VaR-Kreditportfoliosteuerung vollzogen haben.2 So behel-fen sich die meisten Institute mit Volumen- und Nominallimiten, die ausschließlich oderin Kombination mit VaR-Limiten zum Einsatz kommen. Richtig eingesetzt, kann damit

1 Vgl. Teil 2 A.C.I.3)(c).2 Vgl. Teil 3 A.B.III.1)(a).


243

der Bildung von Klumpenrisiken vorgebeugt und näherungsweise das ökonomische Ri-siko begrenzt werden. Für die Zukunft bleibt zu fordern, dass die Limitsysteme parallelzur Entwicklung der Risikomessverfahren der Ausfallrisikosteuerung verbessert werden.

(3) Fortgeschrittene Risikobegrenzungsvorschriften in der Marktpreisrisikosteue-rung des Handelsbuchs und der Zinsrisikosteuerung des Bankbuchs

Im Vergleich zum Ausfallrisiko waren die eingesetzten Marktpreisrisikolimite häufigeram ökonomischen Risiko orientiert und besaßen damit im Durchschnitt eine höhereEntwicklungsstufe. Insgesamt verfügten 60 Banken über ein VaR-Limit. Im direktenVergleich von starren zu dynamischen Limiten überwog der Einsatz ersterer mit 38 zu22 Nennungen. Dabei tendierten Privat-/ Aktienbanken zu einer Verrechnung von Ge-winnen und Verlusten, während öffentlich-rechtliche und genossenschaftliche Instituteeher auf starre Limitsysteme vertrauten. Somit verfügten Privat-/Aktienbanken über dieVoraussetzung, mit den Marktpreisrisikoportfolien bessere risikoadjustierte Ergebnissezu erzielen.1 Innerhalb der jeweiligen Bankengruppen neigten größere Institute VaR-Limiten zu, bei denen Gewinne und Verluste im Zeitablauf verrechnet werden.

Die meisten Banken kombinierten VaR-Limite mit weiteren Begrenzungsvorschriften.So verwendeten 30% der Banken eine Kombination aus Nominal-, Abschreibungs- undValue-at-Risk-Limiten. Weitere 25% der Institute benutzten Verlustlimite in Verbin-dung mit Value-at-Risk-Limiten. 14% der Institute steuerten ihr Marktpreisrisiko aus-schließlich über VaR-Limite. Allerdings setzte ein Fünftel der Befragten mit einemNominallimit, einem Abschreibungslimit oder einer Kombination aus beiden nur einvolumen- oder bilanziell orientiertes Limit ein. 23 Banken machten keine Angabe zumLimitsystem.

In der Zinsrisikosteuerung des Bankbuchs war der Einsatz vermögensorientierter Limit-systeme ähnlich ausgeprägt. So verfügten 57 der Befragten über ein entsprechendes Ri-sikobegrenzungssystem. 21 Banken setzten eine Kombination aus Nominal- und VaR-Limiten ein. 29 Institute nutzten ausschließlich VaR-Limite. Weitere acht Befragte steu-erten ihre Bankbuchpositionen über VaR-Limite in Verbindung mit verlust- oder ab-schreibungsorientierten Risikobegrenzungsvorschriften. Immerhin 13 Institute verwen-deten nur eine volumenbezogene Restriktion für die Steuerung des Bankbuchs. Schließ-lich begrenzten sechs Banken das Risiko nach einem System aus der Kombination vonNominallimiten und publizitätspflichtigem Abschreibungsbedarf. 38 Banken machtenkeine Angaben zum Limitsystem.

Insgesamt erscheint der Entwicklungsstand in der Marktpreisrisikosteuerung im Han-delsbuch am weitesten fortgeschritten. Offenkundig wird das durch die größte absolute

1 Vgl. Teil 2 A.C.I.3)(c)(2).

Dritter Teil

244

Anzahl an in der Bankpraxis verfügbaren VaR-Limiten. Auch der Entwicklungsstandder Limitsysteme für die Zinsrisikosteuerung des Bankbuchs erscheint fortgeschritten.Der relativ hohe Anteil von Banken, die ausschließlich auf VaR-Limite vertrauen, weistdarauf hin, dass die Steuerungsqualität der VaR-Limite für das Bankbuch vom Mana-gement als relativ hoch eingeschätzt wird. Allerdings ist der relative Anteil der Stand-Alone-VaR-Limite bzw. einer Kombination aus VaR- und Nominal- bzw. GuV-Limitenüber das gesamte Sample gesehen geringer als in der Marktrisikosteuerung.

(4) Keine Risikobegrenzungsvorschriften für operationelle RisikenQuantitative Risikobegrenzungsnormen für operationelle Risiken waren im praktischenEinsatz kaum vorhanden und analog zu den verfügbaren Messverfahren noch nicht aus-gereift. Sechs Banken gaben an, operationelle Risiken über nominelle Positionen zu be-grenzen, drei weitere Befragte limitierten Aufwendungen aus operationellen Risiken.Erst zwei Banken verfügten über ein VaR-Limitsystem zur Begrenzung operationellerRisiken.

Wie beim Adressenausfallrisiko ist zu erwarten, dass die Weiterentwicklung eines wirk-samen Limitsystems für operationelle Risiken stark von der Weiterentwicklung derquantitativen Messverfahren abhängen wird.

(b) Entwicklungsbedarf bei der Kapitalallokation(1) Zielgerichtete Eigenkapitalverzinsung bei der Hälfte der UniversalbankenExakt 50% der Institute errechneten einen Renditeanspruch auf das Eigenkapital. Wäh-rend sich Privat- und Aktienbanken ausnahmslos eine explizite Verzinsungs-Benchmarksetzten, formulierten nur 43% der öffentlich-rechtlichen bzw. 45% der genossenschaftli-chen Institute einen Eigenkapitalergebnisanspruch Bei den Realkreditinstituten antwor-teten drei von fünf Instituten bejahend (vgl. Abb. 79).


245

“Bestimmen Sie einenEigenkapital-renditeanspruch?”

Nein Ja

66 65

Anzahl

Anteil anBankengruppe

in %

12

3

29

21

100

60

45

43

Privat-/Aktienbanken

Realkreditinstitut

Genossenschaftlich


“Bestimmen Sie einenEigenkapital-renditeanspruch?”

Nein Ja

66 65

Anzahl

Anteil anBankengruppe

in %

12

3

29

21

100

60

45

43

Privat-/Aktienbanken

Realkreditinstitut

Genossenschaftlich


Abb. 79: Bestimmung des Eigenkapitalrenditeanspruchs nach Bankengruppen

Vor allem (80%) große Institute setzten sich explizite Renditeziele für das Eigenkapital.Kleine Banken folgten mit 45%.

Die nachfolgende Diskussion der Antworten zur Methodik der Ermittlung des Rendite-anspruchs, der Wahl der Eigenkapitalbezugsbasis und der Vorgehensweise bei der Ka-pitalallokation bezieht nur diejenigen Banken mit ein, die die Bestimmung des Rendite-anspruchs bejaht hatten.

(2) Nach Institutsgruppen divergierende Verfahren zur Ermittlung des Rendite-anspruchs

Mit 47 Instituten ermittelten bankengruppenübergreifend die überwiegende Mehrheitder Institute den strukturellen Gewinnbedarf als Renditeanspruch. Dabei richteten sichGenossenschaftsbanken mit 96% bzw. öffentlich-rechtliche Institute mit 80% deutlichhäufiger an aufsichtsrechtlichen Strukturnormen und subjektiven Ausschüttungserfor-dernissen aus als private Institute, von denen 67% angaben, sich am Gewinnbedarf zuorientieren.

Der Einsatz einer risikoorientierten, marktbezogenen Eigenkapitalrenditebenchmark warim Gegensatz zur strukturellen Gewinnbedarfsermittlung bei Universalbanken nochnicht sehr weit verbreitet. Soweit eine risikoorientierte Renditegröße Anwendung fand,

Dritter Teil

246

wurde sie in den überwiegenden Fällen subjektiv festgelegt. Bei 36% der Institute ent-schied das Management über den Risikozuschlag. Lediglich 19% der Banken fundiertendie Benchmark mit Hilfe der Kapitalmarkttheorie auf Basis des CAPM-Ansatzes. Voneiner marktbezogenen Eigenkapitalrendite machten private Institute und Hypotheken-banken wesentlich häufiger Gebrauch als öffentlich-rechtliche und genossenschaftlicheInstitute. Während private Institute ihren Gewinnanspruch mehrheitlich (ca. 70%) zu-gleich an marktorientierten und strukturellen Gewinnnormen orientierten, zogen Spar-kassen und Genossenschaftsbanken eine marktbezogene Rendite deutlich seltener inErwägung.

Das Ergebnis verdeutlicht, dass die mit der Sektorzugehörigkeit verbundene unter-schiedliche Eigentümerstruktur in Zusammenhang mit der Ausrichtung der Steuerungauf Eigenkapitalrenditegrößen steht. Unter dem Druck institutioneller und privater An-teilseigner orientieren private Institute ihre Eigenkapitalrendite vermehrt an risi-koadäquaten Marktstandards, um ihren Eigentümern eine marktorientierte Rendite aufdas bereitgestellte Kapital zu gewähren. Öffentlich-rechtliche und genossenschaftlicheInstitute richten sich in ihrer Steuerung dagegen noch überwiegend an den aufsichts-rechtlichen Vorgaben aus und bleiben des weiteren im Einklang mit ihren Auftragszie-len. Der zunehmende Wettbewerbsdruck führt aber offenbar dazu, dass sich auch dieseInstitutsgruppen künftig an risikoadäquaten Renditen orientieren werden. So planen öf-fentlich-rechtliche und genossenschaftliche Institute demnächst oder später marktorien-tierte Eigenkapitalverzinsungsansprüche zu berücksichtigen.

Die nachfolgende Abb. 80 veranschaulicht das Befragungsergebnis in der Reihenfolgeder relativen Häufigkeit des Einsatzes der erfragten Verfahren zur Ermittlung der Ei-genkapitalrendite.

Struktureller Gewinnbedarf

Risikofr. Verzinsung + subj. Risikozuschlag

Risikofr. Verzinsung + CAPM-Rendite

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich


Risikofr. Verzinsung

85

36

19

16

67

71

38

80

42

96

19

7

27

100

100

100k. A. k. A.

9 75

Umgesetzte Verfahren zur Ermittlung des gesamtbankbezogenen Renditeanspruchs

Abb. 80: Relative Häufigkeit des Einsatzes von Methoden zur Ermittlung des ge-samtbankbezogenen Ergebnisanspruchs


247

Analog zur Ermittlung des Renditeanspruchs zog die überwiegende Zahl der Institutedas bilanzielle Eigenkapital (72%) bzw. die aufsichtsrechtliche Kapitalbasis in Form desKernkapitals (69%) oder in der Auslegung als Eigenmittel (50%) heran. Erst 27% derInstitute setzte den Verzinsungsanspruch in Relation zum ökonomischen Kapital. Dabeiexperimentierten viele Banken mit mindestens zwei Bezugsgrößen parallel in Konsi-stenz nach dem jeweils gewählten Verzinsungsanspruch. Die folgende Abb. 81 spiegeltdie relative Häufigkeit des Einsatzes der jeweiligen Eigenkapitalbezugsbasis in abstei-gender Reihenfolge für das Gesamtsample im Vergleich der einzelnen Bankengruppenwider.

BilanziellesEigenkapital

Kernkapital

HaftendesEigenkapital

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich


Eigenmittel

ÖkonomischesKapital

EigenkapitalIAS

72

69

50

47

27

67

71

33

k. A.

25

70

57

44

53

20

72

76

58

20 67 13

33

33

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

Eigenkapital als Bezugsbasis

Abb. 81: Relative Häufigkeit der Verwendung unterschiedlicher Eigenkapitalbegriffezur Ermittlung des gesamtbankbezogenen Ergebnisanspruchs

(3) Trend zum Einsatz einer risikoorientierten EigenkapitalallokationDie Allokation von Ergebnisansprüchen auf dezentrale Einheiten war in der Bankenpra-xis nur bei wenigen Instituten verbreitet. Weniger als 50% derjenigen Banken, die einengesamtbankbezogenen Ergebnisanspruch ermittelten1, gaben zu dieser Frage Auskunft.

Sofern Eigenkapitalansprüche verteilt wurden, nutzten viele Universalbanken traditio-nelle Verfahren, die die Eigenkapitalkosten nach vereinfachenden Verteilungsschlüsselnweiterbelasten. So verteilten 50% der Institute Eigenkapitalkosten nach dem Gesichts-punkt der Tragfähigkeit und weitere 24% unter Geschäftsvolumenaspekten auf einzelneorganisatorische Einheiten. Für 35% der Befragten war das aufsichtsrechtliche Eigen-mittelerfordernis maßgeblich. Jeweils vier Institute allokierten das ökonomische Risiko-

1 Vgl. Teil 3 A.B.III.2)(b)(1).

Dritter Teil

248

kapital exklusiv oder in Kombination mit dem Haftungskapital. Keiner der Befragtenverauktionierte das ökonomische Kapital in einem dezentralen Verfahren.

Die nachfolgende Abbildung veranschaulicht die im Einsatz befindlichen Allokations-mechanismen in der Reihenfolge der relativen Häufigkeit (vgl. Abb. 82).

Tragfähigkeits-orientierteVerteilung

Haftungskapital-orientierteVerteilung

VolumensorientierteVerteilung

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich


Risikokapital-orientierteVerteilung

Kombination Haftungs-/Risikokapital

Interner Kapitalmarkt

50

35

24

20

20

25

33

17

50

50

36

43

25

29

14

27

69

27

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.

k. A.k. A.k. A.

Umgesetzte Allokationsmechanismen zur Verteilung von Ergebnisansprüchen

Abb. 82: Relative Häufigkeit der eingesetzten Allokationsmechanismen zur Vertei-lung von Ergebnisansprüchen

Institutsgruppenübergreifend wurden risikoorientierte Allokationsverfahren für einebaldige oder spätere Umsetzung geplant. So wollten elf Institute demnächst oder spätereine risikokapitalorientierte Verteilung vornehmen, weitere elf Institute planten eineEinführung in Kombination mit dem Haftungskapital. Darüber hinaus beabsichtigtensechs Institute, mit einem internen Auktionsverfahren zu beginnen.

Das Ergebnis verdeutlicht, dass die Komplexität risikoorientierter Verfahren –zentraloder dezentral- dem weitreichenden Einsatz in der Bankpraxis noch entgegensteht. Diesist verständlich, da bis dato ausschließlich Marktrisiken methodisch und datenseitig re-lativ zuverlässig ermittelt werden konnten. Konzeptionelle Mängel und resultierendefragwürdige Steuerungsimpulse führen dazu, dass risikoorientierte Allokationsmecha-nismen zur Zeit in der Praxis nur bedingt im Einsatz sind. So werden –wenn überhaupt-überwiegend pragmatische Verfahren zur Verteilung der Ergebnisansprüche eingesetzt.Allerdings ist mit zunehmender Entwicklungsstufe der Risikomessverfahren für Kredit-und operationelle Risiken abzusehen, dass die Eigenkapitalbewirtschaftung eine weitereVerbreitung findet.


249

3) Sektorspezifika in der Finanzierungssteuerung

(a) Überragende Bedeutung aufsichtsrechtlicher Kapitalerfordernisse bei derWahl der Eigenkapitalausstattung

Die bankaufsichtsrechtliche Eigenmittelunterlegungspflicht besaß bei der Wahl der Ei-genkapitalausstattung cross-sektional eine herausragende Bedeutung (Mittelwert 3,7[Skalierung von 0 = keine Bedeutung bis 4 = sehr hohe Bedeutung]). Mit Abstand folgtedas Kriterium der finanziellen Flexibilität mit einem Mittelwert von 3,0. Dieses Kriteri-um hatte vor allem für kleinere, genossenschaftliche Institute eine überdurchschnittlicheBedeutung (Mittelwert 3,2).

Auch Risikoüberlegungen nahmen einen hohen Stellenwert ein. So wurde der internenRisikoeinschätzung ebenso eine mittlere bis hohe Bedeutung (Mittelwert 2,8) beigemes-sen wie den Ertrags- und Liquiditätsschwankungen (Mittelwert 2,6).

Externe Kapitalbeschaffungskosten folgten den Risikoüberlegungen nach und hatten fürUniversalbanken eine mittlere bis hohe Bedeutung (Mittelwert 2,5). Obwohl das RatingPreisaufschläge gegenüber einem bonitätsmäßig einwandfreien Unternehmen signali-siert und damit wichtige Bedeutung beim Preis der externen Mittelbeschaffung überKapitalmärkte besitzt, lag es mit einer geringen bis mittleren Bedeutung (Mittelwert 1,6)deutlich zurück. Während es für Aktien- /Privatbanken (Mittelwert 2,4) und Realkre-ditinstitute (Mittelwert 3,7) mindestens gleichbedeutend mit den Kapitalbeschaffungs-kosten war, schätzten genossenschaftliche (Mittelwert 1,4) und öffentlich-rechtliche(Mittelwert 1,6) Institute das Rating gering. Diese institutsspezifischen Unterschiedewaren statistisch signifikant. Das Ergebnis verdeutlicht, das für die meisten öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Institute im Gegensatz zu Privatbanken die Über-legung einer externen Kapitalbeschaffung über den Kapitalmarkt noch keine Rollespielt. Für öffentlich-rechtliche Institute wird sich diese Einschätzung mit dem Wegfallder Gewährträgerhaftung wohl nachhaltig ändern.

Schließlich kam für Universalbanken der Einlagensicherung eine mittlere Bedeutung beider Entscheidung über die Eigenkapitalausstattung (Mittelwert 2,0) zu, während steuer-liche Überlegungen am geringsten (Mittelwert 1,3) beachtet wurden.

Die nachfolgende Abb. 83 veranschaulicht die Bedeutung finanzierungstheoretischerFaktoren für die Wahl der Eigenkapitalausstattung in der Reihenfolge ihrer Bedeutung.

Dritter Teil

250

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich

GesamtSektoren

Aufsichtsrechtl. Eigenmittelunter-legungspflicht

3,7 3,3 3,8 3,6 4,0

Finanzielle Flexibilität

3,0 2,7 2,9 3,2 3,0

Interne Risikoeinschätzung

2,8 3,0 2,5 2,9 2,3

Kreditnachfrage 2,6 2,0 2,5 2,9 2,0

Ertrags-/ Liquidi-tätsschwankungen

2,6 2,6 2,5 2,8 1,3

Externe Kapitalbe-schaffungskosten

2,5 2,4 2,3 2,6 2,5

Einlagensicherung 2,0 2,1 1,7 2,3 2,0

Externes Rating* 1,6 2,4 1,6 1,4 3,7

Steuervorteil aus Abzugsfähigkeit FK-Zinsen

1,6 1,8 1,4 1,7 2,5

Pers. Steuersatz der Anleger für ausge-schüttete Gewinne*

1,3 1,5 1,1 1,4 1,0

* Kennzeichnet eine statistische Signifikanz auf dem 5% -Level.

Realkredit-institut

Privat-/Aktienbank


Genossen-schaftlich

GesamtSektoren

Aufsichtsrechtl. Eigenmittelunter-legungspflicht

3,7 3,3 3,8 3,6 4,0

Finanzielle Flexibilität

3,0 2,7 2,9 3,2 3,0

Interne Risikoeinschätzung

2,8 3,0 2,5 2,9 2,3

Kreditnachfrage 2,6 2,0 2,5 2,9 2,0

Ertrags-/ Liquidi-tätsschwankungen

2,6 2,6 2,5 2,8 1,3

Externe Kapitalbe-schaffungskosten

2,5 2,4 2,3 2,6 2,5

Einlagensicherung 2,0 2,1 1,7 2,3 2,0

Externes Rating* 1,6 2,4 1,6 1,4 3,7

Steuervorteil aus Abzugsfähigkeit FK-Zinsen

1,6 1,8 1,4 1,7 2,5

Pers. Steuersatz der Anleger für ausge-schüttete Gewinne*

1,3 1,5 1,1 1,4 1,0

* Kennzeichnet eine statistische Signifikanz auf dem 5% -Level.* Kennzeichnet eine statistische Signifikanz auf dem 5% -Level.

Abb. 83: Ranking Bedeutung finanzierungstheoretischer Faktoren bei der Festlegungder Eigenkapitalquote

(b) Moderate Nutzung moderner Finanzierungsmöglichkeiten zur Eigenkapital-steuerung

Beim Eigenkapitalmanagement spielten traditionelle Finanzierungsinstrumente eineüberragende Rolle. Unabhängig von Bankengruppe und Größenklasse waren bilanz-wirksame, das Eigenkapital unmittelbar erhöhende oder senkende Maßnahmen diewichtigsten finanzierungspolitischen Stellhebel. Innenfinanzierungspolitische Maßnah-men, wie das Legen stiller Reserven und die Dotierung offener Rücklagen, wurden amhäufigsten genannt. Es folgte eine konstante Ausschüttungspolitik zur Verstetigung derEigenkapitalhöhe. Aktien- und Privatbanken nutzten die Möglichkeiten des Kapital-markts zur Erzielung einer ausgewogeneren Mischung zwischen interner und externer


251

Kapitalzuführung. Moderne Instrumente zur Eigenkapitalbeschaffung wurden von pri-vaten Banken entsprechend häufiger benutzt. Ausschließlich große Institute verbrieftenFinanzaktiva zur Senkung der Eigenkapitalbelastung, während kleinere Banken dieAsset Securisation als finanzierungspolitische Möglichkeit zur Optimierung der Eigen-kapitalstruktur und –rendite noch weitgehend ungenutzt ließen.

C. Zusammenfassung und Ausblick

Ziel dieser Arbeit war es, den theoretischen Status Quo des modernen Konzepts der Ge-samtbanksteuerung nach materiellen und formalen Gesichtspunkten zu erörtern, latenteProblemstellungen der Ertrags- und Risikomessung sowie Kapitalallokation aufzuzei-gen, Lösungsansätze zu entwickeln und den Umsetzungsstand der Gesamtbanksteuerungsowie den Umgang mit den latenten Problemstellungen in der bankbetrieblichen Praxisempirisch zu überprüfen. In der empirischen Untersuchung war es weiterhin Absicht,finanzielle Zielsetzungen der einzelnen Banksektoren kritisch zu beleuchten, Unter-schiede aufzuzeigen und deren Einfluss auf die Ausgestaltung und Umsetzung der mate-riellen Gesamtbanksteuerung zu analysieren.

Im ersten Teil wurde gezeigt, dass die Gesamtbanksteuerung als materielles und forma-les System der Unternehmenssteuerung für Banken zu verstehen ist, die die ertrags-undrisikoorientierte Geschäfts- sowie Finanzierungssteuerung umfasst. Aus Steuerungssichtwurde die Bank als Gesamtportfolio dezentraler Kundengeschäftsportfolios und zentra-ler Risikoportfolios beschrieben. Besondere Bedeutung kam der Tatsache zu, dass dieGesamtbanksteuerung im Hinblick auf die Zielgröße wertfrei ist. Die Steuerungskon-zeption umfasst den bilanziellen und vermögensorientierten Regelkreis und hat damitdas periodische Ergebnis als auch den zeitpunktbezogenen Barwert als Zielgröße. Des-wegen wurden materielle Verfahren zur Ertrags- und Risikosteuerung der einzelnenBankportfolien in beiden Regelkreisen analysiert und aufgezeigt. Dabei verdeutlichtedie Analyse, dass der zeitpunktbezogene Barwert die Anforderung an ein modernes, Er-träge und Risiken einbeziehendes Gesamtbanksteuerungssystem besser erfüllt. DerSteuerungsprozess umfasst den strategischen und operativen Planungsprozess, den Bud-getierungsprozess, sowie den Soll-/ Istvergleich. Im Rahmen des Budgetierungsprozes-ses wurde die besondere Bedeutung der Budgetierung von Risikokapital verdeutlicht.

Im zweiten Teil wurde der Status Quo materieller Verfahren analysiert, latente Problem-stellungen aufgezeigt, entsprechende Lösungsansätze entwickelt und der praktische Ein-satz kritisch gewürdigt. Im Rahmen der Steuerung des dualen Steuerungsansatzes standdie Ermittlung von risikoadäquaten Verrechnungspreisen zwischen dezentralen Kun-dengeschäfts- und zentralem Risikoportfolio im Vordergrund. Dabei wurde zunächst dasProblem risikoadäquater Verrechnungspreise in der Steuerung zinsvariabler Produkteaufgegriffen. Zur Auswahl geeigneter Kalkulationszinssätze wurden das Elastizitätsmo-

Dritter Teil

252

dell im einzel- und portfolioorientierten Ansatz sowie der Ansatz der Gleitenden Durch-schnitte in praktischen Beispielen der Geschäftskalkulation gegenübergestellt. Zum Ein-satz in der Vor- und Nachkalkulation wurde die Steuerungsadäquanz der periodischenund zeitpunktbezogenen Zielgröße problematisiert. Praktikabel ist, bei zinsvariablenGeschäften im Rahmen der monatlichen Ergebnisrechnung des Kundengeschäfts auf ei-nen bilanziellen Ergebnisausweis zurückzugreifen. Bei Anwendung des Elastizitätskon-zepts erwies es sich als vorteilhaft, dass der Übergang vom Portfoliomodell zu einerkontobezogenen Ergebnisrechnung des zinsvariablen Geschäfts auf Basis desselbenKalkulationsmodells erfolgen kann.

Nachfolgend wurden Verfahren zur Berechnung ausfallrisikoadäquater Verrechnungs-preise für Einzelkreditgeschäfte analysiert. Dazu wurden die notwendigen Berech-nungsparameter dargestellt und vorhandene Schätzverfahren zur Berechnung skizziert.Gezeigt wurde, dass allein marginale Ausfallrisikoprämien die Anforderung an eine ri-sikoadäquate Verrechnungspreiskonzeption zwischen Marktbereich und zentraler Aus-fallrisikodisposition erfüllen. Dabei blieb das Problem des Zugangszeitpunkts in denbankspezifischen Portfoliokontext ungelöst. Daraus ergaben sich zeitpunkt- und portfo-lioabhängige Einzelrisikoprämien, die zur Ablehnung von Einzelkreditgeschäften führenkönnen.

Die zur Steuerung zentraler Marktpreis- und Adressenausfallrisikoportfolios vorhande-nen Methoden wurden nach Regelkreisen systematisiert und erläutert. Für Marktpreisri-sikoportfolios im Eigenhandel und für das Gesamtbankzinsbuch wurde der hohe Reife-grad der barwertorientierten Verfahren herausgearbeitet. Im Fall des Gesamtbankzins-buchs galt das sowohl für den bilanziellen als auch für den barwertorientierten Regel-kreis. Herausgestellt wurde, dass die Konzepte zur Steuerung der Zinsspanne vor allemfür strategische Planungszwecke geeignet sind. Dagegen kann die barwertorientierteSteuerung sowohl für strategische als auch operative Steuerungszwecke verwendet wer-den. Gezeigt wurde, dass dazu analog zur Kundengeschäftssteuerung das zinsvariableGeschäft unter Einschluss künftiger Margenbeiträge risikoadäquat zu berücksichtigenist. Im bankbetrieblichen Einsatz muss die optimale Kombination aus Risikoqualität dergenutzten Finanzinstrumente und der bankintern verfügbaren Ressourcen wie knowhow, IT-Systeme, Daten und Investitionsmitteln gefunden werden.

In der Steuerung des Adressenausfallrisikoportfolios wurden ausfallorientierte undmarktwertorientierte Modelle gegenübergestellt. Verdeutlicht wurde, dass marktwertori-entierte und ausfallorientierte Risikomodelle zu den gleichen Ergebnissen führen, soferndiese richtig kalibriert werden. In der bankbetrieblichen Praxis richtete sich die Auswahlwiederum nach dem tatsächlichen Risikoportfoliokontext und den personellen, techni-schen und finanziellen Ressourcen. Zur Bewahrung ihrer Wettbewerbsposition müssenvor allem kleinere und mittlere öffentlich-rechtliche bzw. genossenschaftliche Bankenweitere Voraussetzungen schaffen, Kreditgeschäfte mit Privatkunden und kleinen und


253

mittleren Institutionen risikoadäquat einzuwerben.1 Deswegen steht insbesondere fürdiese Institute eine weitere Qualifizierung der Bonitätsanalyse des einzelengagement-spezifischen Ausfallrisikos im Vordergrund. Damit können sie die Voraussetzung schaf-fen für eine differenzierte Risikobepreisung zwecks Weiterverkauf bzw. Weitergabe desKreditrisikos in ein zentrales Kreditportfolio, das durch spezialisierte Institute aktiv be-wirtschaftet werden kann. Es ist davon auszugehen, dass nur ausgewählte Institute, z.B.Spitzeninstitute der öffentlich-rechtlichen und genossenschaftlichen Sektoren und großePrivatbanken mittel- bis langfristig in der Lage sein werden, genügend diversifizierteKreditportfolien mit Hilfe von Gesamtrisikomodellen aktiv bewirtschaften zu können.Nach dem Befragungsergebnis ist zu erwarten, dass in diesen Instituten der Einsatz vonGesamtmodellen zur Steuerung des unerwarteten Verlusts eine ähnliche Verbreitungfindet wie die Gesamtmodelle zur Steuerung des Marktrisikos im Handelsbuch. Aller-dings ist nach wie vor an der Verbesserung der institutionellen Voraussetzungen bzw.Rahmenbedingungen zu arbeiten, um den Forderungsbestand zunehmend fungibel undhandelbar zu gestalten.

Zur Analyse, Messung und Steuerung operationeller Risiken wurden Lösungsansätzeverdeutlicht. Ansätze des ursachenbezogenen Risikoassessments wurden erläutert undan praktischen Beispielen erklärt. Lösungsansätze zur Messung dieser Risiken wurdennach Top-Down und Bottom-Up-Verfahren systematisiert. Es wurde herausgestrichen,dass erstere lediglich den Anwendungsbereich der Risikokapitalallokation unterstützenkönnen und für eine aktive Risikosteuerung, die Handlungsmaßnahmen für das Be-reichsmanagement gibt, ungeeignet sind. Ausschließlich Bottom-Up-Verfahren gebenhandlungsorientierte Hinweise und unterstützen das Management im aktiven Risikoma-nagement.

Als wichtigste Anwendungsbereiche der Risikomessmodelle wurden die Risikokapital-budgetierung, die Limitierung einzelner Portfolios und die risikoadjustierte Performan-cemessung untersucht. Die Verfahren zur Risikokapitalallokation wurden nach Top-Down und Bottom-Up Allokationsmechanismen systematisiert. Duale Top-Down-Verfahren, die die aufsichtsrechtliche Eigenmittelunterlegungspflicht als Nebenbedin-gung anerkannten, führten im betriebswirtschaftlichen Sinn zu einer Fehlallokation vonRenditeansprüchen, da Geschäftsbereiche, die im Verhältnis zur ökonomischen Eigen-kapitalanforderung höhere aufsichtsrechtliche Eigenmittel banden, durch doppelte Ren-diteansprüche belastet wurden. Als praktikabel erwies sich eine Allokation des Gesamt-bankrenditeanspruchs auf Geschäftsbereiche im Verhältnis zum ökonomisch erforderli-chen Kapital, wobei überschüssiges Eigenkapital in Relation zum Risikokapital eben-falls allokiert wurde. Auch dezentrale Auktionsverfahren erwiesen sich als konzeptio-

1 Die Rettungsaktion für die Schmidt-Bank hat gezeigt, dass eine regionale Tätigkeit zu einer instituts-gefährdenden Konzentration an Adressenausfallrisiken führen kann.

Dritter Teil

254

nell in der Lage, marginale Risiko-/ Renditeansprüche zeitnah auf Geschäftsbereicheoder einzelne Portfolien zu verteilen. Allerdings standen dem Einsatz auf Gesamtbanke-bene methodische Nachholpotenziale bei der Messung des Ausfallrisikos und operatio-neller Risiken entgegen. Vor diesem Hintergrund erscheint das dezentrale Auktionsver-fahren derzeit nur für Marktpreisrisikoportfolien geeignet.

Zur Limitierung einzelner Portfolios erwies sich eine Verrechnung von Gewinnen undVerlusten im Zeitablauf („Dynamisches Limit“) als konzeptionell überlegen. Zu be-gründen ist dies mit im Durchschnitt höheren Limiten, die größere Risikopositionen er-lauben und entsprechende Ertragschancen aufweisen. Eine einseitige Verlustanrechnungerweist sich als nachteilig, da in diesem Fall im Durchschnitt kleinere Limite zur Risi-koübernahme zur Verfügung stehen und Ertragschancen mindern.

In der risikoadjustierten Performancemessung waren Kennziffern, die den Ertrag in dasVerhältnis zum tatsächlichen ökonomischen Risiko setzen gegenüber Kennziffern, dieErträge über das aufsichtsrechtliche Eigenmittelerfordernis relativieren, konzeptionellbesser geeignet. Letztere führen zu einer Fehlallokation der Ressource Risikokapital,wenn ökonomisches und aufsichtsrechtliches Risikomaß nicht übereinstimmen. Desweiteren konnte gezeigt werden, dass das zu Beginn der Planperiode zugeteilte Risiko-kapital maßgeblich für die effektive Ermittlung der risikoadjustierten Performance ist.Wird dagegen die durchschnittliche Auslastung angerechnet, besteht die Gefahr, das zuBeginn der Planperiode von Portfolioverantwortlichen übermäßig hohes Risikokapitalnachgefragt wird, ohne dass es für den Fall zu Konsequenzen führt, das das zugeteilteKapital nicht ausgelastet wurde.

Im dritten Teil wurde der Status Quo der Qualität materieller Verfahren und der An-wendungsbereich empirisch überprüft. Die empirischen Befragungsergebnisse zeigtenzunächst, das sich private, öffentlich-rechtliche und genossenschaftliche Bankengruppenin den Zielsetzungen unterscheiden. Während Privat-/Aktienbanken primär risiko-/rendite- und wertorientierte Zielsetzungen auf Gesamtbankebene verfolgten, fühltensich öffentlich-rechtliche Institute primär dem öffentlichen Auftrag verpflichtet. Genos-senschaftliche Institute präferierten primär rentabilitätsorientierte Ziele, während dasgenossenschaftliche Auftragsziel dieser finanziellen Zielsetzung untergeordnet war.

In der Steuerung des dezentralen Kundengeschäftsportfolios waren die in der bankbe-trieblichen Praxis eingesetzten Verfahren zur Berechnung von Zinskonditionsbeiträgenweit entwickelt. Die Marktzinsmethode war Standard. Auch die Zuordnung von Op-portunitätssätzen zu den Kundengeschäftstypen entsprach mehrheitlich dem Anforde-rungsprofil, eine zinsänderungsrisikofreie, konstante Marge für den Marktbereich zu ge-nerieren und der Treasury faktische Möglichkeiten zur Refinanzierung zu schaffen. DieKalkulation von Sonderrechten war dagegen noch kein Standard. Während in derMarktergebnissteuerung die periodische Ergebnisverdichtung dominierte, planten die


255

Befragten mehrheitlich kurz- bis mittelfristig eine zeitpunktbezogene Ergebnisverdich-tung einzusetzen. Ob und inwieweit das zu einer Ergänzung oder Ablösung des bilanzi-ellen Regelkreises in der internen Steuerung führt, bleibt abzuwarten.

Im Vergleich zur Zinsertragsmessung war beim Status Quo der eingesetzten Kosten-rechnungsverfahren ein merkbares Verbesserungspotenzial auszumachen. Ein generellerGrund ist der nach wie vor erhebliche Gemeinkostenblock der Banken. Die z.T. signifi-kanten Unterschiede zwischen den Bankengruppen können als Hinweis darauf verstan-den werden, dass die bankengruppenbezogene Zentralisierung bestimmter Leistungen(z.B. Zahlungsverkehr, Depotführung, Discount Brokerage) und deren steuerungs-adäquate Verrechnung zwischen Verbundpartner und Primärbank diese Aufgabe in derpraktischen Umsetzung erschwert. Zu prognostizieren ist, das die Zusammenfassung dero.g. Leistungen in leistungsfähige Transaktionsbanken in allen Gruppen zu einer Indu-strialisierung der Leistungserstellungsprozesse führt, die auch die Voraussetzung zu ei-nem Qualitätsschub der materiellen Steuerungsverfahren bildet.

Die Kalkulation von Risikokosten erfolgte mehrheitlich auf einer relativ niedrigen Ent-wicklungsstufe. Sofern umgesetzt, kalkulierte die überwiegende Zahl der BefragtenStandard-Risikokosten auf Basis historischer Ausfalldaten. Zukunftsorientierte Progno-sen bzw. modellgestützte Bepreisungsverfahren waren die Ausnahme. In der Portfo-liosteuerung des Ausfallrisikos bewegte sich die Mehrheit der Banken auf der Stufe derstatischen Analyse des Kreditrisikos. Allerdings war bereits auf dieser Stufe ein breitesQualitätsspektrum festzustellen. Dies zeigte sich z.B. in der unterschiedlichen Anzahlder in der Risikoanalyse benutzten Risikofaktoren und der breit streuenden Anzahl anRatingklassen. Dabei nahm mit der Größe der Bank die Qualität der Risikoanalyse zu.Kleinere Institute müssen mangelnde Ressourcen (Methoden-know how und Technik)in der Kreditrisikoanalyse durch individuelle Kenntnis des Kunden vor Ort ausgleichen.Über Instrumente zur Adressenausfallrisikosteuerung des Kreditbestands im Anlage-portfolio verfügten z.T. größere Institute. Dabei überwogen die Default-Modelle. Be-gründet werden konnte das damit, dass die Geschäftspraxis in den meisten Universal-banken einer buy-and-hold-Strategie entspricht. Die Entwicklungsstufe der Methodenzur Ausfallrisikosteuerung spiegelte sich im Anwendungsbereich der Risikolimite wi-der. Hier überwogen Volumen- und Nominallimitsysteme.

Anders als im Ausfallrisiko kann bei der Marktpreisrisikosteuerung von einem hohenReifegrad in der Anwendung entsprechender Risikomodelle gesprochen werden. DasBefragungsergebnis belegte dies in dreifacher Hinsicht. Erstens waren risikoorientierteBenchmarkverfahren zur Risikoanalyse unabhängig von Bankengruppe und –größe weitverbreitet. Zweitens wurden mit zunehmenden Handelsvolumen und steigender Handel-sintensität und damit umfangreicherem Risikoexposure qualitativ besserer Gesamtmo-delle eingesetzt. Drittens nutzte eine Mehrheit der Befragten eine Kombination ausVaR-, Stop-Loss-, Abschreibungs- und Nominallimiten als Steuerungsrestriktion. In

Dritter Teil

256

Detailbereichen ist eine Weiterentwicklung der Steuerung über risikoorientierte Limit-systeme möglich und kann von der empirischen Forschung unterstützt werden. So istüberprüfbar, in welchem Marktumfeld die dynamische Verrechnung von Gewinnen undVerlusten mit dem allokierten Limit zu vorteilhaften Steuerungsimpulsen führt.

Bei der Steuerung des Zinsänderungsrisikos des Bankbuchs fiel auf, dass unterschiedli-che Steuerungsparadigmen zwischen Privat-/ Aktienbanken und öffentlich-rechtlichenund genossenschaftlichen Instituten existieren. Erstere Institutsgruppe fokussierte dasMarktwertrisiko, während die beiden letzteren Gruppen sich mehrheitlich am Zinsspan-nenrisiko orientieren. Allerdings setzt sich auch bei den öffentlich-rechtlichen und ge-nossenschaftlichen Instituten zunehmend die Erkenntnis durch, dass das Barwertkonzeptin der Aktiv-/Passiv-Steuerung wertvolle Steuerungsimpulse liefert und zu einem nach-haltigen Ergebnisbeitrag führen kann. Dem Befragungsergebnis zur Folge, ist mittelfri-stig eine ähnlich hohe Verbreitung von barwertorientierten Gesamtmodellen zu erwartenwie sie bereits bei der periodischen Steuerung über die dynamische Elastizitätsbilanzexistiert.

Die Steuerung des operationellen Risikos befindet sich bei den meisten Universalban-ken in den Kinderschuhen. Von einer Einbeziehung in die materielle Gesamtbanksteue-rung kann im eigentlichen Sinne bei nur ganz wenigen Banken gesprochen werden.Beim operationellen Risiko gibt es nach wie vor keinen Konsens über methodischeStandards, die Voraussetzung für eine breitere Einführung geeigneter Messverfahrensind.

Bei der Auswahl statistischer Parameter für Risikomodelle zeigte sich, dass mit mo-delltheoretischen Implikationen beim Konfidenzniveau, Haltedauer und Korrelationenin der Praxis umsichtig umgegangen wird. Zumeist wurde mit konservativen Annahmenoperiert, die aufsichtsrechtlichen Standards entsprechen. Die Berücksichtigung von Kor-relationen beschränkte sich in den meisten Fällen auf die Marktpreisrisikoportfolios,während Risiken zwischen Adressenausfallrisiko- und Marktpreisrisikoportfolios in derRegel einfach addiert wurden.

Einen großen Nachholbedarf gibt es bei der Bewirtschaftung der knappen Ressource Ei-genkapital. Nur die Hälfte der Banken berücksichtigte kalkulatorische Renditeansprü-che. Davon verzinsten weniger als zwei Fünftel der Befragten das Eigenkapital nach ri-sikoadjustierten Gesichtspunkten. Logisch ist mithin, dass nur wenige Institute Eigen-kapital nach dem Risikogehalt auf Geschäftsfelder oder Einzelgeschäfte verteilen, son-dern vielfach die Tragfähigkeit in den Vordergrund stellen.

Bei der Finanzierungssteuerung wurden die aufsichtsrechtliche Mindesteigenkapitalaus-stattung zusammen mit der Bewahrung der finanziellen Flexibilität als wichtigste Krite-


257

rien genannt, lediglich Aktienbanken maßen dem externen Bonität in Form des Ratingeine überdurchschnittliche Bedeutung zu.

So belegen die empirischen Befragungsergebnisse, dass es in der bankbetriebwirtschaft-lichen Praxis auf dem Entwicklungspfad zwischen traditionell, bilanziell orientierterund moderner wertorientierter Ertrags-/Risikosteuerung ein Kontinuum an Variationengibt. Institutsgruppenübergreifend können weitere Verbesserungspotenziale in Teilbe-reichen der Kundengeschäftssteuerung, sowie in der Steuerung zentraler Risikoportfo-lios, vor allem bei Adressenausfallrisiken und bei operationellen Risiken erreicht wer-den. Vor dem Hintergrund des weiter gestiegenen Wettbewerbsdrucks gilt es für alleBankengruppen die Gesamtbanksteuerung weiter konsequent wertorientiert voranzutrei-ben und das Geschäftsportfolio noch konsequenter danach auszurichten. Das gilt nichtnur für die unter dem Druck der Aktionäre stehenden Aktienbanken, sondern genausofür die genossenschaftlichen und öffentlich-rechtlichen Institute. Vor dem Hintergrunddes künftigen Wegfalls der Gewährträgerhaftung steht letztere Institutsgruppe inDeutschland vor einer nachhaltigen Änderung im Selbstverständnis des Geschäftssteue-rungsparadigmas.

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Befragungsunterlagen „Gesamtbanksteuerung“

286

Anhang

Gerhard-Mercator-Universität DuisburgFachgebiet Banken und Betriebliche FinanzwirtschaftProf. Dr. Bernd RolfesDipl.-Kfm. Jörn Grimmer

Frau/ HerrVorname NachnameAdresseOrt

Im März 2000Gesamtbanksteuerung – Wissenschaftliche Untersuchung

Sehr geehrte(r)Aufsichtsrechtliche Anforderungen und marktliche, vor allem investive technologiegetriebene Anpassun-gen lassen die Ressource Eigenkapital zunehmend zu einem knappen Gut werden. Danach wird die Ge-samtbanksteuerung in Theorie und Praxis auch zunehmend als wertorientiertes Managementkonzept er-kannt. Allerdings zeigen Diskussionen mit Bankpraktikern unterschiedlicher Institutsgruppen und –grö-ßen, dass sich eingesetzte Methoden der Ertrags-/Risikosteuerung je nach Verwendungsrichtung unter-scheiden und noch nicht von einem Industriestandard gesprochen werden kann. Begründet liegt dies bei-spielsweise in der Komplexität und der relativen Neuheit der Verfahren insbesondere im Risikomanage-ment.

Vor diesem Hintergrund ist es Ziel dieser wissenschaftlichen Untersuchung, den Stand der Gesamtbank-steuerung in der Unternehmenspraxis zu identifizieren und „Best-Practice“-Ansätze zu ermitteln. Dabeisoll insbesondere geprüft werden, inwieweit spezielle Unternehmensmerkmale wie Größe- und Sektorzu-gehörigkeit der Bank das Ziel- und Steuerungssystem beeinflussen.

In die Umfrage werden ca. 670 Kreditinstitute –Privat- und Aktienbanken, Sparkassen, genossenschaftli-che Banken und Hypothekenbanken- in Deutschland, Österreich und der Schweiz einbezogen. Kredit-institute mit Sonderaufgaben, Bausparkassen und Filialen ausländischer Kreditinstitute in den genanntenLändern sind von dieser Erhebung ausgeschlossen. Unseres Wissens wird eine Befragung mit diesem Fo-kus nach Art und Umfang erstmalig in dieser Form durchgeführt.

Sie wurden uns als verantwortliches Mitglied der Geschäftsleitung bzw. zentraler Ansprechpartner fürPlanung/Controlling genannt. In der Anlage erhalten Sie Befragungsunterlagen zur Gesamtbanksteuerung.Wir bitten Sie, die Befragungsunterlagen –sofern Sie nicht selbst für die Gesamtbanksteuerung verant-wortlich zeichnen- an den verantwortlichen Mitarbeiter weiterzuleiten.

Wir glauben, dass wir Ihnen mit den erwarteten Ergebnissen insbesondere auch Anregungen für die bank-betriebliche Praxis geben können, indem vergleichbar wird, wie ähnliche Institute die Gesamtbanksteue-rung gestalten. Teilnehmenden Instituten stellen wir auf Wunsch einen Ergebnisbericht zur Verfügung.Eine vertrauliche Behandlung Ihrer Daten ist selbstverständlich. Über Ihre Beteiligung an der Studie wür-den wir uns sehr freuen.

Wir bedanken uns für Ihre Unterstützung und verbleiben mit freundlichen Grüßen,

Prof. Dr. Bernd Rolfes Dipl.-Kfm. Jörn Grimmer


287

Gerhard-Mercator-Universität Duisburg

Fachgebiet Banken und Betriebliche Finanzwirtschaft

Prof. Dr. Bernd Rolfes

Dipl.-Kfm. Jörn Grimmer

Befragungsunterlagen zur Gesamtbanksteuerung

Angaben zum Beantworter

Name des Beantworters

Abteilung/ Position

Tel./-Durchwahl

E-Mail

Antwortende Bank (Firmenstempel)

Sofern Sie an der Ergebnissen dieser Studie interessiert sind, vermerken Sie dies bitte hier:

� Ja, wir wünschen eine Zusammenfassung der wichtigsten Resultate

Wenn Sie beim Ausfüllen des Fragebogens oder zur Studie insgesamt Rückfragen haben, steht Ihnen

Herr Dipl.-Kfm. Jörn Grimmer

Tel. 0043-1-4780030 oder 0049-172-5344585

E-Mail: [email protected]

zur Beantwortung von Fragen gerne zur Verfügung.

Die streng vertrauliche Behandlung Ihrer Angaben ist selbstverständlich. In den Auswertungen werdenweder Namen noch Firmen genannt. Kein Dritter erhält Einblick in die Fragebögen. Wenn Sie es wün-schen, können Sie den Fragebogen selbstverständlich auch anonym zurücksenden.

Bitte senden Sie den ausgefüllten Fragebogen so bald wie möglich – spätestens jedoch bis zum 19. April2000 – zurück an:

Herrn

Prof. Dr. Bernd Rolfes

Gerhard-Mercator-Universität Duisburg

Fachgebiet Banken und Betriebliche Finanzwirtschaft

z.Hd. Herrn Dipl.-Kfm. Jörn Grimmer

Lotharstraße 65

47048 Duisburg

Befragungsunterlagen Gesamtbanksteuerung

288

Befragungsunterlagen zur Gesamtbanksteuerung

Bearbeitungshinweise zum Ausfüllen der Befragungsunterlagen

Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit zur Beantwortung unserer Fragen nehmen. Die Bearbeitung der Un-terlagen wird voraussichtlich ca. 45 min. dauern.

In der vorliegenden Untersuchung verstehen wir unter Gesamtbanksteuerung ein materielles System ausErtrags-/Risikosteuerung und Kapitalallokation, -budgetierung und -management, das Gesamtbank-, Ge-schäftsbereichs- und Einzelaktivitäten integriert.

Der Fragebogen zur Gesamtbanksteuerung aus 5 Teilen und ist wie folgt strukturiert:

Teil 1: Zielsystem und ZielgrößenTeil 2: KalkulationsverfahrenTeil 3: RisikomanagementTeil 4: Kapitalallokation,–budgetierung und -managementTeil 5: Statistische Angaben

Der Fragebogen enthält Fragen, deren Beantwortung ohne weitere Nachforschungen Ihrerseits durch dasAnkreuzen einer oder mehrerer Antwortvorgaben möglich ist.

Kreuzen Sie bitte bei diesem Zeichen � das Zutreffende an. Es sind auch –soweit zutreffend- Mehrfach-nennungen innerhalb einer Frage möglich. Bei einigen Fragen sind auch vorgegebene Ziffern einzutragen.

Bei verschiedenen Fragen möchten wir Ihre persönliche Einschätzung erfahren. In solchen Fällen findenSie eine Kette von mehreren Gliedern, bei denen die äußersten Punkte bezeichnet sind. Sie kennzeichnendie Extremwerte. Die übrigen Felder stehen für die Zwischenwerte. Kreuzen Sie bitte den zutreffendenWert an.

Beispiel:Welche Bedeutung haben folgende übergeordnete Ziele für Ihre Bank?Kennzeichnen Sie bitte Ihre Präferenz entsprechend der Skala von 0 (Keine) bis 4 (Sehr hoch).

Keine Sehr Hoch0 1 2 3 4

Volumenswachstum � X � � �

Gewinn � � � x �

Zusätzliche Angaben sind erwünscht. Bei einigen Fragen finden Sie dafür ein entsprechendes Feld. SindSie der Meinung, dass an anderer Stelle die vorgegebenen Antwortmöglichkeiten den Sachverhalt nichtausreichend wiedergeben, notieren Sie dieses bitte im Fragebogen.

Bitte schicken Sie den Fragebogen auch dann zurück, wenn Sie nicht alle Fragen beantworten, weil

- Ihnen Fragen übermäßig differenziert erscheinen

- Sie sich im Rahmen ihres Verantwortungsbereichs nicht damit befassen.

Auch wenn nur eine vollständige Beantwortung eine einheitliche Auswertung erlaubt, zögern Sie in sol-chen Fällen nicht, eine Frage zu übergehen. Auch nicht vollständig ausgefüllte Fragebögen können einegroße Hilfestellung sein.


289

Teil 1 Zielsystem und Zielgrößen

1.1 Übergeordnete Zielsetzungen sind Ausgangspunkt für die Festlegung von Strategien und Maßnahmen.Welche Bedeutung haben folgende übergeordnete Ziele für Ihre Bank?

Kennzeichnen Sie bitte Ihre Präferenz entsprechend der Skala von 0 (Keine) bis 4 (Sehr hoch).Keine Sehr Hoch

0 1 2 3 4Nicht rentabilitätsorientierte Auftragsziele (Bsp.: Sparkassen: ÖffentlicherAuftrag; Genossenschaftsbanken: Förderung des Erwerbs oder der Wirtschaftihrer Mitglieder)

� � � � �

Volumenswachstum � � � � �

Gewinn � � � � �

Gewinnwachstum � � � � �

Rentabilität � � � � �

Risikoadjustierte Rentabilität � � � � �

Shareholder Value � � � � �

Sonstige:____________________________________ � � � � �

1.2 Über Erfolgskennzahlen können Maßnahmen in ihrer Ergebniswirkung transparent und konsistent imZielsystem der Bank dargestellt werden. Welche Erfolgskennzahlen setzen Sie auf Gesamtbankebeneein? Zu welchem Zweck finden eingesetzte Erfolgskennzahlen Verwendung?

Kreuzen Sie bitte an.1 = umgesetzt; 2 = geeignet/ demnächst geplant; 3 = geeignet/ spätere oder keine Planung; 4 = ungeeignet/unbekannt; 5 = Ma-nagement-Berichtswesen; 6 = Management-Anreizsystem

1 2 3 4 5 6LeistungsvolumenJahresüberschuß/ BilanzgewinnReturn-on-Equity (vor Steuern oder nach Steuern)Return-on-AssetsCost-/Income-Ratio/ AufwandsrentabilitätCost-/Earnings-RatioEconomic-Value AddedMarket-Value AddedMarktwert/-Buchwert-VerhältnisSonstige:___________________________


290

Teil 2 Kalkulationsverfahren

2.1 Verfahren zur Kalkulation einzelner Ergebnisbestandteile sind die Grundlage für eine objektive undverantwortungsgerechte Ergebnismessung. Welches Verfahren wenden Sie zur Kalkulation von Zins-konditionsbeiträgen an?

Kreuzen Sie bitte an.Schichtenbilanz-Methode �Traditionelles, Teilzinsspannen-

verrechnungskonzept(Wenn Ja, bitte weiter zu Fra-ge 2.3!)

Pool-Methode (Vergleich von Produktzins mit durch-schnittlichem Einstandszins der gegenüberliegenden Bilanz-seite)

�

Einzelgeschäftsbezogene Zins-verrechnungskonzeption(Wenn Ja, bitte weiter mitFrage 2.2!)

Marktzinsmethode �

2.2 Nach welchen Grundsätzen ordnen Sie einzelnen Geschäftsarten Marktzinssätze im Rahmen

der Marktzinsmethode zu?

Kreuzen Sie bitte an.

Legende:1=umgesetzt/EDV-Eigenentwicklung(Host-basiert oder Standardsoftware)2=umgesetzt/EDV-Verbundlösung3=umgesetzt/EDV-Drittanbieter

4=geeignet/EDV demnächst geplant5=geeignet/spätere oder keine EDV-Planung

6=zu aufwendig7=ungeeignet/unbekannt

1 2 3 4 5 6 7Zinsbindungskongruenter MarktzinsKundengeschäft

Feste Verzinsung Zahlungsstromkongruenter MarktzinsZinsbindungOrientierung an der KapitalbindungEinfache Kombination aus Zins- und Kapitalbindung

KundengeschäftVariable VerzinsungFester Kapitalverlauf/Einzelgeschäftsansatz Elastiztiätsorientierter Ansatz

Formale ZinsbindungSubjektive materielle Zinsbindung(Bsp. Experteneinschätzung)

KundengeschäftVariable VerzisnungUnbekanter Kapital-verlauf/ Portfolioansatz

Elastiztiäts-orientierterAnsatz

Objektivierte, materielle Zinsbindung(Bsp. Bodensatzanalyse)Subjektive, Festlegung der Refinanzie-rungstranchen (Bsp. Experten-einschätzung)

Gesamt-refinan-zierung imGleitendenDurch-schnitt

Objektivierte, Festlegung der Refinan-zierungstranchen (Bsp. StatistischeAnalyse)

Subjektive ZinsbindungEigenkapital/ Sach-anlagen

Gesamtrefinanzierung im gleitenden Durchschnitt


291

2.3 Kalkulieren Sie Leistungsstörungen und Geschäfte mit Optionscharakteristika?


1 2 3 4 5 6 7Geschäfte mit LeistungsstörungenGeschäfte mit Optionscharakteristika (Kündigungsklauseln/ Zinsbegren-zungsvereinbarung)

2.4 Grundsätzlich kann bei der Darstellung der Kalkulation nach periodischer und barwertiger Ergebnis-verdichtung unterschieden werden. Welche Ergebnisgrößen verwenden Sie im Kundengeschäft?


1 2 3 4 5 6 7Marge Vorkalkulation

NachkalkulationVorkalkulationBarwertNachkalkulation

2.5 Kostenrechnungssysteme können vor allem nach Umfang und Steuerungsgrad der verrechneten Kostenvoneinander abgegrenzt werden. Welches Kostenrechnungssystem setzen Sie ein?

Kreuzen Sie bitte an.1 2 3 4 5 6 7

Istkostenrechnung auf Vollkostenbasis KostenartenrechnungKostenträgerrechnungKostenstellenrechnung

Ist-Kostenrechnung auf Teilkostenbasis DeckungsbeitragsrechnungPlankostenrechnung auf VollkostenbasisGrenzplankostenrechnungProzessorientierte Standard-EinzelkostenrechnungTarget-Costing

2.6 Die Kalkulation von Risikokosten berücksichtigt den Erwartungswert des Verlusts eines Kreditge-schäfts. Nach welchem Prinzip kalkulieren Sie (Standard-) Risikokosten im Kreditgeschäft?Kreuzen Sie bitte an.

1 2 3 4 5 6 7Keine. Tatsächliche Wertberichtigung/ Ausfallrisikokosten werden angesetzt.Historische AusfallratenPrognostizierte AusfallratenModellgestützte Risikobepreisung (Bsp.: Optionspämien für Einzelkreditnehmer)Marktprämie (Bsp.: Credit-Spreads)


292

2.7 Auf welcher Ebene rechnen Sie Ergebnisbestandteile zu?Kreuzen Sie bitte die jeweils „kleinste“ Ebene an.

ProvisionsertragKondi-tions-

beitrag

EigeneDienst-leistung

Vermitt-lungs-

geschäft

(Stan-dard-)Stück-kosten

(Stan-dard)-Risiko-kosten

Eigen-kapital-kosten

Geschäftsfeld/ Profit Center/ Geschäftsst. � � � � � �

Einzelkunde � � � � � �

Einzelgeschäft � � � � � �

2.8 Die Kalkulationsergebnisse können für verschiedene Zwecke eingesetzt werden.Vermerken Sie bitte den Einsatzbereich der Kalkulationsergebnisse. Wenn die Er-gebnisse Verwendung finden, schätzen Sie bitte den Entwicklungsstand im Hinblickauf Kalkulationsmethodik; Eindeutigkeit der Erfolgsabgrenzung und Steuerungswir-kung ein.Kennzeichnen Sie bitte Ihre Einschätzung entsprechend der Skala von 0 (Unzureichend) bis 4 (Sehr Gut).

Ja Nei

n Konditions-beitrag

(Standard-)Stückkosten

(Standard-)Risikokosten

Eigenkapital-kosten

0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4Erfolgsabgrenzung Markt-/Zentralbereich

� � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

Managementberichtswesen � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

Bepreisung Einzelgeschäft � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

Managementanreizsystem � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �


293

Teil 3 Risikomanagement

3.1 Ausfallrisiko – Bonitätsanalyse und Risikomessung3.1.1 Das Ausfallrisiko dominiert bei den meisten Universalbanken in absoluter Höhe und nach relativer

Größe das Gesamtbankrisiko. In seinen Ausprägungen kann es nach Bonitäts-, Kontrahenten-,Emittenten- und Länderrisiko separat analysiert und bewertet werden. Im Folgenden wird nur dieAnalyse und Messung des Bonitätsrisikos betrachtet.Beim Bonitätsrisiko unterscheiden die meisten Praxisansätze der Bonitätsanalyse nach segment-spezifischen Risikogruppen. Nach welchen Kriterien bilden Sie Risikosegmente?


Kreditart �

Geschäftsfeld �

Größenklassen (Bsp.: Umsatz, Bilanzsumme) �

Branche �

Rechtsform �

Ausfallwahrscheinlichkeit/ Rating �

Keine Segmentierung. (Einzel - KreditnehmerbezogeneBetrachtung)

�

Sonstige:___________________________________ �

3.1.2 Wieviele Faktoren fließen in die Kreditbeurteilung einer Risikogruppe ein?(Falls sich die Anzahl der Einflussfaktoren nach Risikogruppen unterscheidet, geben Sie die maximale An-zahl an.)

Kreuzen Sie bitte an.< 5 5-9 10-14 15-19 20-24 >24

Qualitative Faktoren � � � � � �

Quantitative Faktoren � � � � � �

3.1.3 Zur Analyse von Bonitätsrisiken nach verschiedenen Bonitätsstufen stehen verschiedene Methodenzur Verfügung. Welche Verfahren wenden Sie an?Kreuzen Sie bitte an.

Formelle, wirtschaftliche und persönliche Prüfung (Bsp. „Check-Liste“) �

Scoring �

Diskriminanzanalyse �

Neuronales Netz �

Standardisierte Insolvenzprognose

Sonstige:______________________________ �

Vermögens- und Volatilitätsbewertung/ Krisenwahrscheinlichkeit �


294

3.1.4 In der Praxis kommen kreditnehmerbezogene oder geschäftsbezogene (Bsp.: Besicherung) Bonität-seinstufungen vor. Auch eine Kombination beider Einstufungen ist möglich. Wieviele Bonitätsein-stufungen sieht das Kreditbeurteilungssystem für „gute“ Kredite vor? Wieviele Bonitätseinstufun-gen existieren für „notleidende“ Kredite?

(Gute Kredite = Kredite ohne gesonderte Überwachung, Notleidende Kredite = Kredite mit gesonderterÜberwachung)(Falls die Anzahl der Bonitätseinstufungen sich bei Kreditnehmergruppen unterscheidet, gehen Sie vondem Beurteilungssystem für Kleine/ Mittlere Unternehmen aus.)Tragen Sie bitte ein. (Werten Sie bitte (Hilfs-)Einstufungen wie „+“ oder „-„ als eigene Bonitätsstufe.)

Anzahl Bonitätsstufen Kreditnehmer GeschäftsbezogenGute KrediteNotleidende Kredite

3.1.5 In welcher Relation steht die subjektive, persönliche Bonitätseinschätzung zur objektiven, ma-thematisch-statistisch fundierten Beurteilung bei Ihrem Kreditentscheidungsprozess?

Beurteilen Sie bitte anhand der folgenden Skala von 0 = Nur "Persönliche Managementeinschätzung" bis100 = „Nur mathematisch-statistische Beurteilung“.

Managementeinschätzung Mathematisch-statistische Beurteilung

Kreditnehmergruppe0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Sovereigns/ Institutionen/ Große Untern. � � � � � � � � � � �

Kleine und mittlere Unternehmen � � � � � � � � � � �

Privatkunden � � � � � � � � � � �

3.1.6 Für welche Zeitdauer gilt Ihre Bonitätseinschätzung und warum?Geben Sie bitte die Dauer an. Markieren Sie die Aussage(n), die am ehesten die Wahl Ihrer Zeitdauer begrün-de(t)n.

Die Bonitätseinschätzung gilt für ______ Jahr(e)....die gesetzliche Rechnungslegungsperiode. �

...den periodischen, internen Ratingzyklus. �

...die Zeitdauer des Engagements. �

...anlassbezogen (Bsp. Überziehung o.ä.) revidiert. �

Die Bonitätseinschätzung berück-sichtigt.../ wird...

(Sonstiges):________________________________________ �

3.1.7 Welche Parameter zur Quantifizierung des Ausfallrisikos ermitteln Sie?Kreuzen Sie bitte an.

1 2 3 4 5 6 7Erwartete Ausfallwahrscheinlichkeit des Kunden („Expected Default Frequency“)(Erwarteter) Marktwert der Forderung (bei Ausfall)Wert der gestellten SicherheitErwarteter Ausfall des unbesicherten Marktwerts der Forderung („Loss Given De-fault“)Sonstige:____________________________________________________________


295

3.1.8 Charakterisieren Sie die Datengrundlage zur Schätzung der Ausfallwahrscheinlichkeiten.

Kreuzen Sie bitte zutreffendes an.Verfügbare Datenhistorie: � Keine �<3 Jahre � 3 – 5 Jahre � > 5 JahreAusschließlich interne Daten. �

...Credit-Spreads... �

...Externe Ratings... �

...Ausfallwahrscheinlichkeiten Drittanbieter/Verbund... �

Zur Validierung interner Ausfallwahr-scheinlichkeiten werden herangezogen:

...Sonstige:________________________________ �

3.1.9 Welche Verfahren zur Analyse und Bewertung des unerwarteten Verlusts (Value-at-Risk) im Kre-ditgeschäft wenden Sie an?

Kreuzen Sie bitte an.1 2 3 4 5 6 7

Migrationsanalyse von RatingsMessung der Abweichung vom erwarteten Ausfall („Default-Risiko“)Messung der Abweichung vom erwarteten Kurswert

3.2 Handelsbuch – Marktrisikomessung und -management

3.2.1 Nach dem Kreditrisiko ist das Marktrisiko das zweite wesentliche von Banken übernommene, ge-schäftstypische Risiko. Welche Marktrisiken analysieren und bewerten Sie im Depot A bzw.Handelsbuch?


ZinsrisikoWährungsrisikoAktienkursrisikoSonstige Preisrisiken (Bsp. Edelmetalle)

3.2.2 Mit derivativen Finanzinstrumenten können Marktrisiken gehandelt werden. Im Folgenden werdennur Zinsderivate betrachtet. Wie regelmäßig handeln Sie nachstehende Derivate zur Zinsrisiko-steuerung?

Kennzeichnen Sie bitte die Häufigkeit des Einsatzes entsprechend der Skala von 0 (Nie) bis 4 (Sehr häufig).0 1 2 3 4

Unbedingte Termingeschäfte (z.B. Forwards, Swaps)Nicht börsen-gehandelteGeschäfte Bedingte Termingeschäfte (z.B. Caps, Floors, Swapti-

ons)Unbedingte Termingeschäfte (z.B. Zinsfutures)Börsengehandelte Ge-

schäfte Bedingte Termingeschäfte (z.B. Börsengehandelte Zin-soptionen)


296

3.2.3 Wie bewerten oder messen Sie Marktrisiken im Depot-A bzw. Handelsbuch?Kreuzen Sie bitte an.

1 2 3 4 5 6 7Handelsrechtliche Abschreibungen

Benchmarkszenario (z.B. Standard- oder Crashszenario)Basis Point ValueDuration„Greeks“ (Delta, Gamma, etc.)

Sensitivitäten,Indikatormo-delle

Beta-Modell (Bsp.: Aktienkursrisiko)Varianz-Kovarianz-ModellHistorische Simulation

Markts-zenarien

Gesamtmodelle

Monte-Carlo SimulationAufsichtsrechtliche Standardverfahren

Marktwert-risiko(Value-at-Risk)

Andere Risikomaße:___________________________________

3.3 Bankbuch Zinsrisikoanalyse und –messung

Das Transformationsergebnis hat für das Gesamtbankergebnis eine erhebliche Bedeutung. Zugleichstellt die Analyse und Bewertung des Zinsänderungsrisikos des Bankbuchs wegen der zinsrisikobe-hafteten Fristentransformation einen wesentlichen Baustein der Gesamtbanksteuerung dar. WelcheVerfahren der Zinsrisikomessung setzen Sie für das Bankbuch ein?Kreuzen Sie bitte an.

1 2 3 4 5 6 7Zinsbindungs-/ ZinsablaufbilanzBestehendes GeschäftStatische ElastizitätsbilanzDynamische Elastizitätsbilanz

Zinsspannen-risiko

Bestehendes und künfti-ges Geschäft Marktzinsorientiertes Elastizitätskonzept

(Trennung von Zinskonditions- undStrukturbeiträgen)

Indikatormodell Sensitivitätsmaß (Duration)Gesamtmodelle Varianz-Kovarianz-Modell

Historische Simulation)

Marktwert-risiko/ Value-at-Risk

Monte-Carlo SimulationAndere Risikomaße:_______________

3.4 Operationelles Risiko – Risikoanalyse und Messung

3.4.1 Die Identifizierung, Messung und Steuerung von Betriebsrisiken ist die jüngste Disziplin im Rahmender internen Risikomessung. Unter operationellem Risiko im engeren Sinne wird das Risiko ver-standen, dass Mängel in Informationssystemen oder internen Kontrollen zu unerwarteten Verlu-sten führen. Das Risiko steht in Verbindung mit menschlichen Fehlern, dem Versagen von Sy-stemen und unzureichenden Prozeduren und Kontrollen. Analysieren und bewerten Sie dasoperationelle Risiko bereits mit dem Ziel der Integration in die Gesamtbanksteuerung?Kreuzen Sie bitte zutreffendes an.

Ja. (Bitte weiter mit Frage 3.4.2)Nein. (Bitte weiter mit Frage 3.5)


297

3.4.2 Welche Maßnahmen verwenden Sie zur Analyse operationeller Risiken?Kreuzen Sie bitte zutreffendes an.

Interne Revision/ PrüfungQualitative Selbsteinschätzung (Bsp.: Scoring, Cause-/Effect-Analysis)(Sonstige):________________________________________________________________

3.4.3 Welche Indikatoren bzw. Verfahren verwenden Sie zur Messung operationeller Risiken?Kreuzen Sie bitte zutreffendes an.

1 2 3 4 5 6 7

Operativer AufwandErgebnisvolatilitätSzenarioanalyseMathematisch-statistische VerfahrenSonstige:_________________________________________________________

3.4.4 Charakterisieren Sie die Datengrundlage für die Messung operationeller Risiken.Kreuzen Sie bitte an bzw. tragen Sie bitte ein.

Ja NeinOperationelle Risiken sind kategorisiert und standardisiert.Wenn Ja: Anzahl Risikokategorien Anzahl Risikofaktoren GesamtVerfügbare Datenhistorie: � Keine. � <1 Jahr � 1-3 Jahre � > 3 Jahre

3.5 Statistische Parameter

3.5.1 Statistische Parameter charakterisieren die Risikowerte bei der Verwendung mathematisch-statistischer Verfahren im Risikomanagement. Wenn Sie keine mathematisch-statistischen Ver-fahren zur Value-at-Risk-Berechnung verwenden, gehen Sie bitte weiter zu Frage 3.6!Welche statistischen Parameter benutzen Sie im Normalfall bei der internen Risikomessung?

Konfidenzniveau in % Haltedauer in KalendertagenAusfallrisikoMarktrisiko HandelsbuchZinsrisiko BankbuchOperationelles Risiko

3.5.2 Wo nach richtet sich die Festlegung des Konfidenzniveaus?

Kreuzen Sie bitte Zutreffendes an.Nach aufsichtsrechtlichen Maßstäben �

Nach der Ausfallwahrscheinlichkeit eines Ziel-Ratings �

Nach einer Experteneinschätzung. �

Sonstiges:_______________________________________________________________________ �


298

3.5.3 Welche Korrelation unterstellen Sie zwischen einzelnen Risikokategorien?

Tragen Sie bitte die entsprechenden Ziffern ein. (1=vollständig positive Korrelation [Addition gemessener Ri-siken]; 0=Null-Korrelation; -1= vollständig negative Korrelation 2= empirisch gemessene Korrelation)

Von...../ Zu... a) Ausfall-risko

b) Markt-risikoHandels-buch

c) ZinsrisikoBankbuch

d) Opera-tionellesRisiko

a) Ausfallrisikob) Marktrisiko (Handelsbuch)c) Marktrisiko (Bankbuch)d) Operationelles Risiko

3.6 Risikolimit- und –tragfähigkeit

3.6.1 Zur Begrenzung und Steuerung von Risiken ist ein System aus Risikobegrenzungslimiten ein we-sentlicher Baustein. Welche Limite setzen Sie ein?

Kreuzen Sie bitte Zutreffendes je Risikokategorie an.Ausfall-risiko

Marktrisi-ko Han-delsbuch

ZinsrisikoBankbuch

Operatio-nelles Ri-siko

Nominal- (Volumens-) Limit � � � �

Abschreibungslimit � � � �

Verlust- („Stop-Loss“)-Limit � � � �

Starres Limit � � � �Marktwert-/ Value-at-Risk-Limit Dynamisches Limit � � � �

Sonstiges Limit:_____________________________ � � � �

3.6.2 Das Gesamtbankrisiko sollte stets kleiner sein als die Risikotragfähigkeit der Gesamtbank. Dabeiübernimmt im Wesentlichen das Eigenkapital die erforderliche Verlustausgleichsfunktion. Welcheder nachfolgenden Komponenten werden bei den genannten Belastungsfällen als Risikodeckungs-massen herangezogen?

Kreuzen Sie bitte an. Belastungsfall

Eigenkapitalbestandteil

Normal (mittlereEintrittswahrschein-lichkeit)

Außerordentlich (ge-ringe Eintritts-wahrscheinlichkeit)

Extrem (äußerst ge-ringe Eintritts-wahrscheinlichkeit)

Übergewinn � � � Stille Reserven � � � Mindestgewinn � � � Offene Reserven � � � Ergänzungs- und Nachrangkapital � � � Gezeichnetes Kapital � � �


299

3.7 Risikomanagement – Anwendung und Entwicklungsstand

Vermerken Sie bitte den Einsatzbereich der Ergebnisse der Risikobewertung und –messung. Wennein Einsatz erfolgt, schätzen Sie bitte den entsprechenden Entwicklungsstand ein.

Kennzeichnen Sie bitte Ihre Einschätzung entsprechend der Skala von 0 (Unzureichend) bis 4 (Sehr Gut).

Ja Nei

nAusfallrisiko


ZinsrisikoBankbuch


0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4Limitsystem � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

Managementberichtswesen � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

Management-Anreizsystem � � � � � � � � � � � � � � � � � � � �

3.8 Sonstige Risiken

Außer dem Bonitäts-, Markt- und operationellen Risiko unterliegen Banken weiteren Risiken. Dazuzählt insbesondere das Markterfolgs- und Investitionsrisiko. Das Liquiditätsrisiko soll an dieser Stelleaußer Betracht bleiben. Wenn Sie weitere Risikokategorien analysieren, bewerten und in die Ge-samtbanksteuerung einbeziehen, nennen Sie bitte das entsprechende Risiko und erläutern sie kurzdie Maßnahmen und Verfahren zur Analyse und Bewertung.

Risiko Maßnahmen/ Verfahren

Teil 4 Kapitalallokation, –budgetierung und -management

4.1 Risikobehaftetes Wachstum ist bereits aufgrund aufsichtsrechtlicher Restriktionen mit Eigenkapital zufinanzieren. Insbesondere dann, wenn die externe Eigenkapitalbeschaffung teuer, knapp oder rechtlichnur eingeschränkt möglich ist, kommt der Innenfinanzierung eine wesentliche Bedeutung zu. Eine an-gemessene Eigenkapitalverzinsung ist zur Sicherung der langfristigen Wettbewerbsfähigkeit für alleBankgruppen notwendig. Bestimmen Sie einen Renditeanspruch auf das Eigenkapital?

Ja. (Bitte weiter mit Frage 4.2!)Nein. (Bitte weiter mit Frage 4.5!)


300

4.2. Auf welcher Grundlage bestimmen Sie die Höhe des Eigenkapitalrenditeanspruchs für die Ge-samtbank?


1 = umgesetzt; 2 = geeignet/ demnächst geplant; 3 = geeignet/ spätere oder keine Planung; 4 = ungeeignet/ unbekannt

1 2 3 4Basis Thesaurierungsbedarf, Ausschüttungserfordernisse und Eigenkapitalzuführung Basis risikofreie Verzinsung Basis risikofreie Verzinsung plus subjektiver Risikozuschlag Basis risikofreie Verzinsung plus objektivierter, marktkonformer Risikozuschlag (Bsp: Risi-kozuschlag über Capital Asset Pricing Model)

Sonstiges Verfahren:_____________________________

4.3 Welche Eigenkapitalgröße ziehen Sie als Bezugsbasis für die Ermittlung des Eigenkapitalrenditean-spruchs heran?

Kreuzen Sie bitte an. 1 2 3 4

Kernkapital (Tier-1-Kapital) Haftendes Eigenkapital (Tier-1- und Tier-2-Kapital)

AufsichtsrechtlicheKapitalbasis

Eigenmittel (Tier-1-, Tier-2- und Tier-3- Kapital) Bilanzielles Eigenkapital (Tier-1-Kapital plus ErgänzungskapitalKlasse 1)

Bilanzielle Kapitalbasis

Bilanzielles Eigenkapital nach International Accounting Stan-dards (IAS)

Ökonomische Kapital-basis

Zur Abdeckung eingegangener Risiken benötigtes Kapital

Sonstige Variante:

4.4 Welches Verteilungsprinzip verwenden Sie bei der Allokation von Renditeansprüchen auf orga-nisatorische Einheiten (Bsp.: Geschäftsbereiche, Profit Center)

Kreuzen Sie bitte an. 1 2 3 4

Tragfähigkeitsorientierte Verteilung Volumensorientierte Verteilung

Haftungskapitalorientierte Verteilung Risikokapitalorientierte Verteilung

Zentrale, risikoorientierte Vertei-lung

Kombination von haftungs- und risikokapitalorien-tierter Verteilung

Dezentrale Allokation über internen Kapitalmarkt


301

4.5 In Abhängigkeit der Risikoqualität bestimmter Geschäftsarten und Schuldner schreiben aufsichtsrecht-liche Bestimmungen eine Mindesteigenkapitalquote vor und bilden somit einen wesentlichen Bestim-mungsfaktor für die Eigenkapitalausstattung eines Kreditinstituts. Welche Bedeutung haben folgendeFaktoren bei der Festlegung der Eigenkapitalquote ihres Instituts?

Kennzeichnen Sie bitte die Bedeutung entsprechend der Skala von 0 (Keine) bis 4 (Sehr hoch).

Keine Sehr Hoch0 1 2 3 4

Bankaufsichtsrechtliche Eigenmittelunterlegungspflicht � � � � �

Einlagensicherung der Sicherungsfonds. � � � � �

Interne Risikoeinschätzung. � � � � �

Kreditnachfrage von Kunden. � � � � �

Beibehaltung finanzieller Flexibilität. � � � � �

Potenzielle Ertrags- und Liquiditätsschwankungen. � � � � �

Kosten der externen Kapitalbeschaffung. � � � � �

Steuervorteil aus der Abzugsfähigkeit von Fremdkapitalzinsen. � � � � �

Rating von Ratingagenturen. � � � � �

Persönlichen Steuersatz der Anleger für ausgeschüttete Gewinne. � � � � �

Sonstige:_______________________________________ � � � � �

4.6 Welche Instrumente setzen Sie zur Optimierung des Eigenkapitalmanagements ein?

Kreuzen Sie bitte an.Aktienrückkäufe/ Rücknahme von GeschäftsanteilenVerstetigung der GewinnausschüttungLegung stiller ReservenDotierung offener RücklagenAufnahme von KernkapitalAufnahme von ErgänzungskapitalEinsatz von FinanzderivatenVerbriefung von FinanzaktivaSonstige:________________________________________


302

Teil 5: Statistische Angaben

Land � Deutschland � Österreich � Schweiz Sektorzugehörigkeit (gem. nationaler Stati-stik

� Großbank� Aktienbanken und Bankiers� Kreditbank oder Sonstige Regional-bank� Landesbank/ Sparkasse� Realkreditinstitut/ Landes-Hypothekenbank

� Genossenschaftliche Zentral-bank/ Kreditgenossenschaft (D, CH)� Raiffeisenbank (A)� Volksbank (A)� Kantonalbank

Bilanzsumme in Mio.Euro per 12/1999Nominalvolumen zins-bezogener OTC-Derivate-Geschäfte inMio. Euro per 12/1999

Marktwert zinsbezogenerOTC-Derivate in Mio.Euro per 12/1999

Handelsbuchinstitut Ja � Nein �Im Vergleich zum Sektordurchschnitt ihres Landes gilt:

Höher Gleich GeringerDie Eigenkapitalrendite vor Steuern (RoE v.St.) ist � � �

Die Cost-/Income-Ratio ist � � �

Wir danken Ihnen herzlich für die Unterstützung dieser wissenschaftlichen Untersuchung!

Anhang 1.1 Übergeordnete Zielsetzungen

303

Gesamt GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.

Privat-/Aktienbank

GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.





Realkredit-institut


ÜbergeordneteZiele

Auf

trags

ziel

, Nic

htre

ntab

ilitä

tsor

ient

iert*

Vol

umen

wac

hstu

m

Gew

inn*

,**

Gew

innw

achs

tum

**

Ren

tabi

lität

Ris

ikoa

djus

tierte

R

enta

bilit

ät*,

**

Shar

ehol

der V

alue

*,**

13102,732,0

12831,820,7

13013,030,7

12742,730,9

12743,230,7

12562,831,2

121101,211,3

1200,501,0

1021,310,7

1202,830,8

1112,630,9

1112,930,7

1113,640,7

1113,131,2

4903,332,1

4811,920,8

4812,830,8

4812,520,9

4813,130,8

4812,321,3

4540,600,8

6502,931,7

6501,920,7

6503,230,7

6323,030,9

6323,330,6

6143,031,2

6051,311,3

500,000,0

501,420,9

503,430,5

502,431,3

503,840,4

503,640,5

502,431,5

*Kennzeichnet eine statistische Signifikanz auf dem 5%-Level für Bankengruppen**Kennzeichnet eine statistische Signifikanz auf dem 5%-Level für Größenklassen

Anhang 1.1 Übergeordnete Zielsetzungen

304

Auf

trags

ziel

, Nic

htre

ntab

ilitä

tsorie

ntie

rt*

Vol

umen

wac

hstu

m

Gew

inn*

,**

Gew

innw

achs

tum

**

Ren

tabi

lität

Ris

ikoa

djus

tierte

R

enta

bilit

ät*,

**

Shar

ehol

derV

alue

*,**

4802,421,2

4801,820,6

4803,230,6

4803,030,9

4713,330,6

4533,231,0

4441,311,5

3503,532,1

3502,020,8

3503,130,6

3322,630,8

3413,230,8

3412,22,51,4

3320,801,2

1102,331,6

1101,920,8

1102,320,8

1101,920,9

1102,730,5

1102,931,3

1101,010,9

703,432,8

611,720,5

703,030,8

612,830,8

613,330,5

613,230,8

611,010,6

3002,522,6

2821,620,9

2912,930,9

2912,831,0

2913,330,7

2912,831,2

2731,921,4

< 1 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.

1 – 2,5 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.

2,5 – 4 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.

4–7 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.

> 7 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.

ÜbergeordneteZiele


Auf

trags

ziel

, Nic

htre

ntab

ilitä

tsorie

ntie

rt*

Vol

umen

wac

hstu

m

Gew

inn*

,**

Gew

innw

achs

tum

**

Ren

tabi

lität

Ris

ikoa

djus

tierte

R

enta

bilit

ät*,

**

Shar

ehol

derV

alue

*,**

4802,421,2

4801,820,6

4803,230,6

4803,030,9

4713,330,6

4533,231,0

4441,311,5

3503,532,1

3502,020,8

3503,130,6

3322,630,8

3413,230,8

3412,22,51,4

3320,801,2

1102,331,6

1101,920,8

1102,320,8

1101,920,9

1102,730,5

1102,931,3

1101,010,9

703,432,8

611,720,5

703,030,8

612,830,8

613,330,5

613,230,8

611,010,6

3002,522,6

2821,620,9

2912,930,9

2912,831,0

2913,330,7

2912,831,2

2731,921,4




4–7 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.


ÜbergeordneteZiele


Anhang - 1.2 Erfolgskennzahlen

305

umgesetztdavon: Berichtswesen

AnreizsystemBerichtswesen u. Anreizsystem

geeignet/ demnächst geplantdavon: Berichtswesen


davon: BerichtswesenAnreizsystemBerichtswesen u. Anreizsystem

ungeeignet/unbekanntGesamt

geeignet/ spätere oder keine Planung

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Leistungsvolumen (nach Größenklassen)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

36 84 22 79 5 50 2 67 15 6522 51 17 61 5 50 2 67 10 434 9 1 4

3 7 4 14 3 131 2 1 4 1 4

1 2 1 4

3 7 1 4 1 101 10

1 4

3 7 4 14 4 40 1 33 7 3043 100 28 100 10 100 3 100 23 100

FehlendGesamt

548

7 1 4 7301135 7

Gesamt 131 549








GesamtPrivat-/

AktienbankÖffentlich-Rechtlich

Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Leistungsvolumen (nach Sektoren)

80 75 27 69 45 8356 52 6 67 19 49 30 565 5 2 5 3 6

10 9 4 10 5 93 3 2 4 1 20

2 2 2 4

5 5 1 3 3 6 1 201 1 1 201 1 1 2

019 18 3 33 11 28 4 7 1 20

107 100 9 100 39 100 54 100 5 100

6 2

1

14020

20

67

11Fehlend 24 01036512








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Leistungsvolumen (nach Größenklassen)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

36 84 22 79 5 50 2 67 15 6522 51 17 61 5 50 2 67 10 434 9 1 4

3 7 4 14 3 131 2 1 4 1 4

1 2 1 4

3 7 1 4 1 101 10

1 4

3 7 4 14 4 40 1 33 7 3043 100 28 100 10 100 3 100 23 100

FehlendGesamt

548

7 1 4 7301135 7

Gesamt 131 549








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Leistungsvolumen (nach Sektoren)

80 75 27 69 45 8356 52 6 67 19 49 30 565 5 2 5 3 6

10 9 4 10 5 93 3 2 4 1 20

2 2 2 4

5 5 1 3 3 6 1 201 1 1 201 1 1 2

019 18 3 33 11 28 4 7 1 20

107 100 9 100 39 100 54 100 5 100

6 2

1

14020

20

67

11Fehlend 24 01036512

Anmerkung: Zwischensummen „umgesetzt“, „geeignet/ demnächst geplant“ und „geeignet/ spätere oderkeine Planung“ addieren sich nicht aus den Einzelsummen, da nicht alle Banken, die angaben, dass sie ei-ne entsprechende Kennzahl umgesetzt haben, gleichzeitig darüber Auskunft gaben, ob diese im Berichts-wesen und/oder im Anreizsystem Einsatz fand.


306








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Jahresüberschuss/Bilanzgewinn(nach Größenklassen)

48 100 34 97 11 100 7 100 29 10031 65 26 74 9 82 4 57 12 41

2 4 2 6 1 14 1 3

4 8 4 11 2 18 1 14 11 381 3

1 3

48 100 35 100 11 100 7 100 29 100FehlendGesamt

0 0 0 0 148 35 11 7 30

Gesamt 131






ungeeignet/unbekanntGesamtFehlend


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Jahresüberschuss/Bilanzgewinn(nach Sektoren)

129 99 11 100 48 98 65 100 5 10082 63 4 36 32 65 43 66 3 606 5 1 9 2 4 3 5

22 17 4 36 9 20 8 121 1 1 2

1 1 1 2

130 100 11 100 49 100 65 100 5 1001

1 20

1 0 0 0512 49 65








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Jahresüberschuss/Bilanzgewinn(nach Größenklassen)

48 100 34 97 11 100 7 100 29 10031 65 26 74 9 82 4 57 12 41

2 4 2 6 1 14 1 3

4 8 4 11 2 18 1 14 11 381 3

1 3

48 100 35 100 11 100 7 100 29 100FehlendGesamt

0 0 0 0 148 35 11 7 30

Gesamt 131






ungeeignet/unbekanntGesamtFehlend


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Jahresüberschuss/Bilanzgewinn(nach Sektoren)

129 99 11 100 48 98 65 100 5 10082 63 4 36 32 65 43 66 3 606 5 1 9 2 4 3 5

22 17 4 36 9 20 8 121 1 1 2

1 1 1 2

130 100 11 100 49 100 65 100 5 1001

1 20

1 0 0 0512 49 65



307








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Return on Equity(nach Größenklassen)

29 63 15 48 9 90 3 60 29 9719 41 13 42 8 80 2 40 16 531 2 1 10

3 7 1 3 9 304 9 3 10 1 20 1 32 4 2 6 1 20

1 3

5 11 10 32 1 102 4 2 6

8 17 3 10 1 2046 100 31 100 10 100 5 100 30 100

FehlendGesamt

248 35

4111

72

300






ungeeignet/unbekanntGesamtFehlendGesamt


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Return on Equity(nach Sektoren)

85 70 11 100 31 70 38 61 5 10058 48 3 27 22 50 29 47 4 802 2 1 2 1 2

13 11 5 45 4 9 3 5 1 209 7 3 7 6 105 4 2 4 3 5

16 13 7 15 9 154 3 1 2 3 5

12 10 7 15122 100 11 100 44 100 62 100 5 100

9131

1 350

655

4912

3








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Return on Equity(nach Größenklassen)

29 63 15 48 9 90 3 60 29 9719 41 13 42 8 80 2 40 16 531 2 1 10

3 7 1 3 9 304 9 3 10 1 20 1 32 4 2 6 1 20

1 3

5 11 10 32 1 102 4 2 6

8 17 3 10 1 2046 100 31 100 10 100 5 100 30 100

FehlendGesamt

248 35

4111

72

300








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Return on Equity(nach Sektoren)

85 70 11 100 31 70 38 61 5 10058 48 3 27 22 50 29 47 4 802 2 1 2 1 2

13 11 5 45 4 9 3 5 1 209 7 3 7 6 105 4 2 4 3 5

16 13 7 15 9 154 3 1 2 3 5

12 10 7 15122 100 11 100 44 100 62 100 5 100

9131

1 350

655

4912

3



308








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Return on Assets(nach Sektoren)

28 27 7 78 5 13 13 25 3 7519 19 4 44 4 11 9 17 2 50

1 1 1 2

4 4 2 22 2 411 11 5 13 6 12

3 3 2 5 1 2

28 27 14 38 14 273 3 3 6

35 34 2 22 13 35 19 37102 100 9 100 37 100 52 100 4 10029

131

251

15

1365

1249

312








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Return on Assets(nach Größenklassen)

12 32 3 11 2 20 1 20 10 489 24 1 4 2 20 7 331 3

1 3 2 7 1 54 11 4 14 1 10 2 40

1 4 2 40

9 24 10 36 6 60 1 20 2 102 5 1 4

13 34 11 39 1 10 1 20 9 4338 100 28 100 10 100 5 100 21 100

FehlendGesamt

10 7111

72

309

48 35








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Return on Assets(nach Sektoren)

28 27 7 78 5 13 13 25 3 7519 19 4 44 4 11 9 17 2 50

1 1 1 2

4 4 2 22 2 411 11 5 13 6 12

3 3 2 5 1 2

28 27 14 38 14 273 3 3 6

35 34 2 22 13 35 19 37102 100 9 100 37 100 52 100 4 10029

131

251

15

1365

1249

312








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Return on Assets(nach Größenklassen)

12 32 3 11 2 20 1 20 10 489 24 1 4 2 20 7 331 3

1 3 2 7 1 54 11 4 14 1 10 2 40

1 4 2 40

9 24 10 36 6 60 1 20 2 102 5 1 4

13 34 11 39 1 10 1 20 9 4338 100 28 100 10 100 5 100 21 100

FehlendGesamt

10 7111

72

309

48 35



309








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Cost-/Income-Ratio(nach Sektoren)

93 73 9 82 42 86 37 59 5 10065 51 3 27 32 67 26 41 4 802 2 2 3

13 10 4 36 4 8 4 6 1 2019 15 2 18 4 8 13 214 3 2 4 2 31 1 1 2

1 1 1 2

12 9 3 6 9 142 2 1 2 1 21 1 1 2

4 3 4 6128 100 11 100 49 100 63 100 5 100

3131

016512

0 249 5








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Cost-/Income-Ratio(nach Größenklassen)

29 62 22 63 9 82 5 83 28 9721 45 16 46 6 55 4 67 18 622 4

2 4 3 9 3 27 5 179 19 6 17 2 18 1 17 1 32 4 1 3 1 17

1 3

1 2

5 11 7 202 6

1 2

4 947 100 35 100 11 100 6 100 29 100

FehlendGesamt

111

071 1

300

3548








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Cost-/Income-Ratio(nach Sektoren)

93 73 9 82 42 86 37 59 5 10065 51 3 27 32 67 26 41 4 802 2 2 3

13 10 4 36 4 8 4 6 1 2019 15 2 18 4 8 13 214 3 2 4 2 31 1 1 2

1 1 1 2

12 9 3 6 9 142 2 1 2 1 21 1 1 2

4 3 4 6128 100 11 100 49 100 63 100 5 100

3131

016512

0 249 5








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Cost-/Income-Ratio(nach Größenklassen)

29 62 22 63 9 82 5 83 28 9721 45 16 46 6 55 4 67 18 622 4

2 4 3 9 3 27 5 179 19 6 17 2 18 1 17 1 32 4 1 3 1 17

1 3

1 2

5 11 7 202 6

1 2

4 947 100 35 100 11 100 6 100 29 100

FehlendGesamt

111

071 1

300

3548



310








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Cost-Earnings-Ratio(nach Größenklassen)

18 44 6 20 2 20 2 33 8 4014 34 3 10 1 10 7 35

1 2 3 1 106 15 6 20 1 10 2 33 1 51 2 2 7 1 17

1 3

4 10 10 3 4 40 1 17 8 401 3 1 5

13 32 8 27 3 30 1 17 3 1541 100 30 100 10 100 6 100 20 100

FehlendGesamt

1030

17

111

535

748








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Cost-Earnings-Ratio(nach Sektoren)

36 34 7 70 5 14 21 37 3 7525 23 4 40 4 11 15 26 2 50

3 3 1 10 1 2 1 2516 15 1 10 7 19 8 144 4 2 5 2 41 1 1 2

27 25 2 20 15 41 10 182 2 2 4

28 26 9 25 18 32107 100 10 100 36 100 57 100 4 100

24131

25

2 15

865

134912

3








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Cost-Earnings-Ratio(nach Größenklassen)

18 44 6 20 2 20 2 33 8 4014 34 3 10 1 10 7 35

1 2 3 1 106 15 6 20 1 10 2 33 1 51 2 2 7 1 17

1 3

4 10 10 3 4 40 1 17 8 401 3 1 5

13 32 8 27 3 30 1 17 3 1541 100 30 100 10 100 6 100 20 100

FehlendGesamt

1030

17

111

535

748








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Cost-Earnings-Ratio(nach Sektoren)

36 34 7 70 5 14 21 37 3 7525 23 4 40 4 11 15 26 2 50

3 3 1 10 1 2 1 2516 15 1 10 7 19 8 144 4 2 5 2 41 1 1 2

27 25 2 20 15 41 10 182 2 2 4

28 26 9 25 18 32107 100 10 100 36 100 57 100 4 100

24131

25

2 15

865

134912

3



311








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Economic-Value-Added(nach Sektoren)

2 2 1 2 1 332 2 1 2 1 33

10 10 4 50 4 11 2 44 4 2 5 2 4

31 30 2 25 13 34 15 28 1 333 3 3 6

59 58 2 25 20 54 36 67102 100 100 37 100 54 100 3 10029

131

331

1212

116549

245








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Economic-Value-Added(nach Größenklassen)

2 92 9

3 8 1 11 2 50 4 182 5 2 50

8 21 9 32 3 33 11 502 7 1 5

28 72 19 68 5 56 2 50 5 2339 100 28 100 100 4 100 22 100

9 7 29

3 848 35 11 7 30

FehlendGesamt

8








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Economic-Value-Added(nach Sektoren)

2 2 1 2 1 332 2 1 2 1 33

10 10 4 50 4 11 2 44 4 2 5 2 4

31 30 2 25 13 34 15 28 1 333 3 3 6

59 58 2 25 20 54 36 67102 100 100 37 100 54 100 3 10029

131

331

1212

116549

245








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Economic-Value-Added(nach Größenklassen)

2 92 9

3 8 1 11 2 50 4 182 5 2 50

8 21 9 32 3 33 11 502 7 1 5

28 72 19 68 5 56 2 50 5 2339 100 28 100 100 4 100 22 100

9 7 29

3 848 35 11 7 30

FehlendGesamt

8



312








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Market-Value-Added(nach Sektoren)

7 7 1 10 2 5 3 5 1 335 5 1 3 3 5 1 33

1 1 1 104 4 1 10 3 5

26 25 4 40 9 24 13 241 1 1 2

68 65 4 40 26 70 36 65 2 67105 100 10 100 37 100 55 100 3 100

26131

212

1249

1065

25








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Market-Value-Added(nach Größenklassen)

1 2 2 7 4 171 2 2 7 2 9

1 44 10

9 22 7 25 2 22 8 351 2

27 66 19 68 7 78 4 100 11 4841 100 28 100 9 100 4 100 23 100

FehlendGesamt

7 7 2 37

730113548








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Market-Value-Added(nach Sektoren)

7 7 1 10 2 5 3 5 1 335 5 1 3 3 5 1 33

1 1 1 104 4 1 10 3 5

26 25 4 40 9 24 13 241 1 1 2

68 65 4 40 26 70 36 65 2 67105 100 10 100 37 100 55 100 3 100

26131

212

1249

1065

25








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Market-Value-Added(nach Größenklassen)

1 2 2 7 4 171 2 2 7 2 9

1 44 10

9 22 7 25 2 22 8 351 2

27 66 19 68 7 78 4 100 11 4841 100 28 100 9 100 4 100 23 100

FehlendGesamt

7 7 2 37

730113548



313








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Marktwert-/Buch-wert-Verhältnis(nach Sektoren)

17 16 2 25 6 16 8 1413 12 1 13 5 13 6 11

4 4 3 8 1 21 1 1 3

1 1 1 2

25 23 2 25 8 21 15 274 4 4 7

61 57 4 50 22 56 32 57 3 75107 100 8 100 39 100 56 100 4 10024

131

2525

4 9 1512

1049 65

11








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marktwert-/Buch-wert-Verhältnis(nach Größenklassen)

8 19 4 15 1 10 4 175 12 4 15 1 10 3 13

1 2 1 4 1 10 1 251 4

1 2

9 21 9 33 1 10 6 252 5 2 7

24 57 13 48 7 70 3 75 14 5842 100 27 100 10 100 4 100 24 100

FehlendGesamt 48 35 11 30

637

186








GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Marktwert-/Buch-wert-Verhältnis(nach Sektoren)

17 16 2 25 6 16 8 1413 12 1 13 5 13 6 11

4 4 3 8 1 21 1 1 3

1 1 1 2

25 23 2 25 8 21 15 274 4 4 7

61 57 4 50 22 56 32 57 3 75107 100 8 100 39 100 56 100 4 10024

131

2525

4 9 1512

1049 65

11








Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marktwert-/Buch-wert-Verhältnis(nach Größenklassen)

8 19 4 15 1 10 4 175 12 4 15 1 10 3 13

1 2 1 4 1 10 1 251 4

1 2

9 21 9 33 1 10 6 252 5 2 7

24 57 13 48 7 70 3 75 14 5842 100 27 100 10 100 4 100 24 100

FehlendGesamt 48 35 11 30

637

186

Anmerkung: Zwischensummen „umgesetzt“, „geeignet/ demnächst geplant“ und „geeignet/ spätere oderkeine Planung“ addieren sich nicht aus den Einzelsummen, da nicht alle Banken, die angaben, dass sie ei-ne entsprechende Kennzahl umgesetzt haben, auch darüber Auskunft gaben, ob diese im Berichtswesenund/oder im Anreizsystem Einsatz fand.

Anhang - 2.2 Grundsätze der Zuordnung von Marktzinssätzen im Rahmen der Marktzinsmethode

314

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kalkulations-Verfahren ZKB(nach Sektoren)

SchichtenbilanzmethodePoolmethodeMarktzinsmethodeGesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kalkulations-Verfahren ZKB(nach Größenklassen)

SchichtenmethodePoolmethodeMarktzinsmethodeGesamt

66

123

55

94

131 100 12 100 49 100 65 100

36 100 7 100 30 100

5 100

47 11

2

10

17

831

482

98

45

60

67

87 5 100

65

40

131078

135

397 11 100 7 100 30 100

100 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kalkulations-Verfahren ZKB(nach Sektoren)

SchichtenbilanzmethodePoolmethodeMarktzinsmethodeGesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kalkulations-Verfahren ZKB(nach Größenklassen)

SchichtenmethodePoolmethodeMarktzinsmethodeGesamt

66

123

55

94

131 100 12 100 49 100 65 100

36 100 7 100 30 100

5 100

47 11

2

10

17

831

482

98

45

60

67

87 5 100

65

40

131078

135

397 11 100 7 100 30 100

100 100

Bei einigen Banken erfolgten Doppelnennungen. Diese werden in der Gesamtsumme nicht berücksichtigt.

Anhang - 2.2 Grundsätze der Zuordnung von Marktzinssätzen/ Marktzinsmethode

315

Kundengeschäft, Feste Verzinsung

umgesetzt

davon: EDV-EigenentwicklungEDV-VerbundlösungEDV-Drittanbieter

geeignetdavon: EDV demnächst

geplantspätere oder keine EDV-Anwendung

ungeeignet

zu aufwendigungeeignet/unbekannt

Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Zinsbindungskon-gruenter Marktzins(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 14 1 4 1 9 1

100

12 5524 69 23 82 7

18

4 80 4 183 9 3 11 2 9

2 6 1 4 1 9

1 3 1 9

1 51 9 3 14

35 100 28 100 11 100 5 100 2213 7 2 848 35 11 7 30

32

3

91

9

27

1

96

4

8

2

1

73

9

5

20

18

4

82

19

100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Zinsbindungskon-gruenter Marktzins(nach Sektoren)

umgesetztdavon: EDV-

EDV-VerbundlösungEDV-Drittanbieter



ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenentwicklung 20 20 6 100 4 10 9 17 1 2562 61 28 72 33 63 1 25

8 8 3 8 5 10

4 4 1 3 3 6

2 2 2 4

1 1 1 34 4 2 5 2 50

101 100 39 100 52 100 4 10022 6 10 13 1

123 12 49 65 5

90

6

5

6

89 6

6

100

100

35

1

3

90

3

8

47

5 10

2

2

50

50

90

64

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Zinsbindungskon-gruenter Marktzins(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 14 1 4 1 9 1

100

12 5524 69 23 82 7

18

4 80 4 183 9 3 11 2 9

2 6 1 4 1 9

1 3 1 9

1 51 9 3 14

35 100 28 100 11 100 5 100 2213 7 2 848 35 11 7 30

32

3

91

9

27

1

96

4

8

2

1

73

9

5

20

18

4

82

19

100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Zinsbindungskon-gruenter Marktzins(nach Sektoren)


EDV-VerbundlösungEDV-Drittanbieter



ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenentwicklung 20 20 6 100 4 10 9 17 1 25Eigenentwicklung 20 20 6 100 4 10 9 17 1 2562 61 28 72 33 63 1 25

8 8 3 8 5 10

4 4 1 3 3 6

2 2 2 4

1 1 1 34 4 2 5 2 50

101 100 39 100 52 100 4 10022 6 10 13 1

123 12 49 65 5

90

6

5

6

89 6

6

100

100

35

1

3

90

3

8

47

5 10

2

2

50

50

90

64


316

Kundengeschäft, Feste Verzinsung

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Zahlungsstromkon-gruenter Marktzins(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

17 18 4 57 7

50

5 11 1 3327 29 1 14 12 32 13 28 1 334 4 4 9

30 32 1 14 13 34 15 33 1 33

6 6 3 8 3 7

2 2 1

14

1 28 9 3 8 5 11

94 100 7 100 38 100 46 100 3 10029 5 11 19 2

123 12 49 65 5

48

36

10

51

38

11

5

1

1

71

14

14

19

16

3

18

42

8

22

18

6

48

39

13

2

1

67

33

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Zahlungsstromkon-gruenter Marktzins(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

1 3 3 12 1 17 12 6010 31 7 27 5 50 2 33 3 15

2 6 2 8

11 34 11 42 4 40 2 33 2 10

3 9 2 8 1 17

1 3 1 54 13 1 4 1 10 2 10

32 100 26 100 10 100 6 100 20 10016 9 1 1 1048 35 11 7 30

13

14

5

41

44

16

12

13

1

46

50

4

5

4

1

50

40

10

3

3

50

50

15

2

3

75

10

15

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Zahlungsstromkon-gruenter Marktzins(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

17 18 4 57 7

50

5 11 1 3327 29 1 14 12 32 13 28 1 334 4 4 9

30 32 1 14 13 34 15 33 1 33

6 6 3 8 3 7

2 2 1

14

1 28 9 3 8 5 11

94 100 7 100 38 100 46 100 3 10029 5 11 19 2

123 12 49 65 5

48

36

10

51

38

11

5

1

1

71

14

14

19

16

3

18

42

8

22

18

6

48

39

13

2

1

67

33

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Zahlungsstromkon-gruenter Marktzins(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

1 3 3 12 1 17 12 6010 31 7 27 5 50 2 33 3 15

2 6 2 8

11 34 11 42 4 40 2 33 2 10

3 9 2 8 1 17

1 3 1 54 13 1 4 1 10 2 10

32 100 26 100 10 100 6 100 20 10016 9 1 1 1048 35 11 7 30

13

14

5

41

44

16

12

13

1

46

50

4

5

4

1

50

40

10

3

3

50

50

15

2

3

75

10

15


317

Kundengeschäft: Variable Verzinsung, Fester Kapitalverlauf/ Einzelgeschäftsansatz

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

21 28 4 67 5 20 10 24

2

5029 38 1 17 13 52 15 37

8 11 2 8 6 15

3 4 3 7

1 1 1 2

1 1 1 413 17 1 17 4 16 6

15

2 5076 100 6 100 25 100 41 100 4 10047 6 24 24 1

123 12 49 65 5

58

4

14

76

5

18

5

1

83

17

20

5

80

20

31

4

6

76

10

15

2

2

50

50

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 17 1 8 2

88

13 5911 38 7 58 5 63

3

60 3 144 14 2 17 2 9

2 7 1 8

1 3

1 56 21 1 8 1 13 2 40 3 14

29 100 12 100 8 100 5 100 22 10019 23 3 2 848 35 11 7 30

20

3

6

69

10

21

10

1

1

83

8

8

7

1

25

13

3

2

60

40

18

4

82

18

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

21 28 4 67 5 20 10 24

2

5029 38 1 17 13 52 15 37

8 11 2 8 6 15

3 4 3 7

1 1 1 2

1 1 1 413 17 1 17 4 16 6

15

2 5076 100 6 100 25 100 41 100 4 10047 6 24 24 1

123 12 49 65 5

58

4

14

76

5

18

5

1

83

17

20

5

80

20

31

4

6

76

10

15

2

2

50

50

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 17 1 8 2

88

13 5911 38 7 58 5 63

3

60 3 144 14 2 17 2 9

2 7 1 8

1 3

1 56 21 1 8 1 13 2 40 3 14

29 100 12 100 8 100 5 100 22 10019 23 3 2 848 35 11 7 30

20

3

6

69

10

21

10

1

1

83

8

8

7

1

25

13

3

2

60

40

18

4

82

18


318


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Kapitalbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

5 8 1 5 4 1116 26 8 40 8 227 11 1 5 6 17

7 11 2 10 5 14

7 11 3 15 4 11

1 2 1 3318 30 2 67 5

25

9 25 2 10061 100 3 100 20 100 36 100 262 9 29 29 3

123 12 49 65 5

28

14

19

46

23

31 3 100

10

5

5

50

25

25

18

9

9

50

25

25 2 100

100

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kapitalbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

2

46

3 276 23 5 33 2 40 2

50

1 94 15 3 20

2 8 4 27 1 20

4 15 1 7 1 25 1 9

1 98 31 2 13 2 40 1 25 5

55

26 100 15 100 5 100 4 100 11 10022 20 6 3 1948 35 11 7 30

12

6

8

8

23

31

8

5

2

53

33

13

2

1

2

40

20

40

2

1

1

50

25

25

4

1

6

36

9

45

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Kapitalbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

5 8 1 5 4 1116 26 8 40 8 227 11 1 5 6 17

7 11 2 10 5 14

7 11 3 15 4 11

1 2 1 3318 30 2 67 5

25

9 25 2 10061 100 3 100 20 100 36 100 262 9 29 29 3

123 12 49 65 5

28

14

19

46

23

31 3 100

10

5

5

50

25

25

18

9

9

50

25

25 2 100

100

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kapitalbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

2

46

3 276 23 5 33 2 40 2

50

1 94 15 3 20

2 8 4 27 1 20

4 15 1 7 1 25 1 9

1 98 31 2 13 2 40 1 25 5

55

26 100 15 100 5 100 4 100 11 10022 20 6 3 1948 35 11 7 30

12

6

8

8

23

31

8

5

2

53

33

13

2

1

2

40

20

40

2

1

1

50

25

25

4

1

6

36

9

45


319


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Kombination Zins-und Kapitalbindung(nach Sektoren)


EigenentwicklungEDV-VerbundlösungEDV-Drittanbieter

geeignet

davon: EDV demnächst geplantspätere oder keine EDV-Anwendung

ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

14 20 4 67 2 10 6

58

2 6721 30 8 38 13 334 6 4 10

5 7 1 5 4 10

4 6 1 5 3 8

3 4 1 17 1 5 1 319 27 1 17 8 38 9 23 1 3370 100 6 100 21 100 40 100 3 10053 6 28 25 2

123 12 49 65 5

39

9

22 31

13

4

2

67

33

10

2

9

48

10

43

23

7

10

18

25

2

1

67

33

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kombination Zins-und Kapitalbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 19 1 5 2 25 1 25 5 426 22 11 58 3 38 1 83 11 1 5

2 7 2 11 1

13

1 4 3 16

1 4 2 179 33 1 5 2 25 3 75 4 33

27 100 19 100 8 100 4 100 12 10021 16 3 3 1848 35 11 7 30

14

3

10

52

11

37

13

5

1

68

26

5

5

1

2

63

25

1

3

25

75 6

50

50

56

15

13

6

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Kombination Zins-und Kapitalbindung(nach Sektoren)



geeignet


ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

14 20 4 67 2 10 6

58

2 6721 30 8 38 13 334 6 4 10

5 7 1 5 4 10

4 6 1 5 3 8

3 4 1 17 1 5 1 319 27 1 17 8 38 9 23 1 3370 100 6 100 21 100 40 100 3 10053 6 28 25 2

123 12 49 65 5

39

9

22 31

13

4

2

67

33

10

2

9

48

10

43

23

7

10

18

25

2

1

67

33

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kombination Zins-und Kapitalbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 19 1 5 2 25 1 25 5 426 22 11 58 3 38 1 83 11 1 5

2 7 2 11 1

13

1 4 3 16

1 4 2 179 33 1 5 2 25 3 75 4 33

27 100 19 100 8 100 4 100 12 10021 16 3 3 1848 35 11 7 30

14

3

10

52

11

37

13

5

1

68

26

5

5

1

2

63

25

1

3

25

75 6

50

50

56

15

13

6


320


umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Elastizitätsansatz(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

1 3 1 517 47 6 32 1 11 2 40 3 212 6 4 21 2 22 1 20 1 7

3 8 3 16 1 11 1 7

4 11 4 21 4 44 4 29

1 3 1 78 22 1 5 1 11 2 40 4 29

36 100 19 100 9 100 5 100 14 10012 16 2 2 1648 35 11 7 30

20

7

9

56

19

25

11

1

58

37

5

3

5

1

33

56

11

3

2

60

40

4

5

5

29

36

36

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Elastizitätsansatz(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

8 10 2 33 4 16 2 427 33 7 28 20 417 8 1 4 6 12

11 13 1 17 4 16 5 10 1 33

12 14 2 33 3 12 7 14

2 2 1 4 1 216 19 1 17 5 20 8 16 2

67

83 100 6 100 25 100 49 100 3 10040 6 24 16 2

123 12 49 65 5

42

23

18

51

28

22

2

3

1

33

50

17

12

7

6

48

28

24

28

12

9

57

24

18

1

2

33

67

7

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Elastizitätsansatz(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

1 3 1 517 47 6 32 1 11 2 40 3 212 6 4 21 2 22 1 20 1 7

3 8 3 16 1 11 1 7

4 11 4 21 4 44 4 29

1 3 1 78 22 1 5 1 11 2 40 4 29

36 100 19 100 9 100 5 100 14 10012 16 2 2 1648 35 11 7 30

20

7

9

56

19

25

11

1

58

37

5

3

5

1

33

56

11

3

2

60

40

4

5

5

29

36

36

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Elastizitätsansatz(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

8 10 2 33 4 16 2 427 33 7 28 20 417 8 1 4 6 12

11 13 1 17 4 16 5 10 1 33

12 14 2 33 3 12 7 14

2 2 1 4 1 216 19 1 17 5 20 8 16 2

67

83 100 6 100 25 100 49 100 3 10040 6 24 16 2

123 12 49 65 5

42

23

18

51

28

22

2

3

1

33

50

17

12

7

6

48

28

24

28

12

9

57

24

18

1

2

33

67

7


321

Kundengeschäft: Variable Verzinsung, Unbekannter Kapitalverlauf/ Portfolioansatz

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

ElastizitätsansatzFormale Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

4 7 1 7 3 819 35 1 50 4 27 14 392 4 2 6

3 5 3 8

3 5 3 8

1 2 1 323 42 1 50 10 67 10 28 2 10055 100 2 100 15 100 36 100 268 10 34 29 3

123 12 49 65 5

25

6

24

45

11

44

1 50

1 50

5

10

33

67

19

6

11

53

17

31 2 100

100

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ElastizitätsansatzFormale Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

3 12 1 811 42 4 31 2 50 1 33 1 11

1 4 1 8

1 4 2 15

1 4 2 22

1 48 31 5 38 2 50 2 67 6 67

26 100 13 100 4 100 3 100 9 10022 22 7 4 2148 35 11 7 30

15

2

9

58

8

35

6

2

5

46

15

38

2

2

50

50

1

2

33

67

1

2

6

11

22

67

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

ElastizitätsansatzFormale Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

4 7 1 7 3 819 35 1 50 4 27 14 392 4 2 6

3 5 3 8

3 5 3 8

1 2 1 323 42 1 50 10 67 10 28 2 10055 100 2 100 15 100 36 100 268 10 34 29 3

123 12 49 65 5

25

6

24

45

11

44

1 50

1 50

5

10

33

67

19

6

11

53

17

31 2 100

100

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ElastizitätsansatzFormale Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

3 12 1 811 42 4 31 2 50 1 33 1 11

1 4 1 8

1 4 2 15

1 4 2 22

1 48 31 5 38 2 50 2 67 6 67

26 100 13 100 4 100 3 100 9 10022 22 7 4 2148 35 11 7 30

15

2

9

58

8

35

6

2

5

46

15

38

2

2

50

50

1

2

33

67

1

2

6

11

22

67


322


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

ElastizitätsansatzSubj. Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

8 11 2 67

13

12 3 723 32 10 40 12 29 1 331 1 1 2

3 4 3 7

8 11 4 16 4 10

5 7 2 8 3 725 34 1 33 6 24 16 38 2 6773 100 3 100 25 100 42 100 3 10050 9 24 23 2

123 12 49 65 5

32

11

30

44

15

41

2

1

67

33

3

4

8

52

16

32

16

7

19

38

17

45

1

2

33

67

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ElastizitätsansatzSubj. Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

3 10 1 5 1 17 3 259 31 7 35 4 67 2 33 1 8

1 5

2 7 1 5

3 10 2 10 1 17 2 17

2 7 2 10 1 810 34 6 30 2 33 2 33 5 4229 100 20 100 6 100 6 100 12 10019 15 5 1 1848 35 11 7 30

12

5

12

41

17

41

9

3

8

45

15

40

4

2

67

33

3

1

2

17

33

50 4

2

6

33

17

50

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

ElastizitätsansatzSubj. Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

8 11 2 67

13

12 3 723 32 10 40 12 29 1 331 1 1 2

3 4 3 7

8 11 4 16 4 10

5 7 2 8 3 725 34 1 33 6 24 16 38 2 6773 100 3 100 25 100 42 100 3 10050 9 24 23 2

123 12 49 65 5

32

11

30

44

15

41

2

1

67

33

3

4

8

52

16

32

16

7

19

38

17

45

1

2

33

67

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ElastizitätsansatzSubj. Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

3 10 1 5 1 17 3 259 31 7 35 4 67 2 33 1 8

1 5

2 7 1 5

3 10 2 10 1 17 2 17

2 7 2 10 1 810 34 6 30 2 33 2 33 5 4229 100 20 100 6 100 6 100 12 10019 15 5 1 1848 35 11 7 30

12

5

12

41

17

41

9

3

8

45

15

40

4

2

67

33

3

1

2

17

33

50 4

2

6

33

17

50


323


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

ElastizitätsansatzObj. Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

15 21 6 100 3 14 5 12 1 5016 22 5 23 11 263 4 1 5 2 5

3 4 1 5 2 5

11 15 3 14 8 19

7 10 3 14 4 1017 24 6 27 10 24 1 5072 100 6 22 100 42 100 2 10051 6 27 23 3

123 12 49 65 5

34

14

24

47

19

33

6 100

100

9

14

9

41

18

41

18

10

14

43

24

33

1

1

50

50

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ElastizitätsansatzObj. Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

4 14

11

5 1 20 1 25 8 506 21 8 42 2 13

2 11 1 6

2 7 1 20

4 14 5 26 2 13

3 11 1 5 1 20 1 25 1 69 32 2 11 2 40 2 50 2 13

28 100 19 100 5 100 4 100 16 10020 16 6 3 1448 35 11 7 30

10

6

12

36

21

43

5

3

58

26

16

1

1

3

20

20

60

1

3

25

75

11

2

3

69

13

19

1

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

ElastizitätsansatzObj. Zinsbindung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

15 21 6 100 3 14 5 12 1 5016 22 5 23 11 263 4 1 5 2 5

3 4 1 5 2 5

11 15 3 14 8 19

7 10 3 14 4 1017 24 6 27 10 24 1 5072 100 6 22 100 42 100 2 10051 6 27 23 3

123 12 49 65 5

34

14

24

47

19

33

6 100

100

9

14

9

41

18

41

18

10

14

43

24

33

1

1

50

50

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ElastizitätsansatzObj. Zinsbindung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

4 14

11

5 1 20 1 25 8 506 21 8 42 2 13

2 11 1 6

2 7 1 20

4 14 5 26 2 13

3 11 1 5 1 20 1 25 1 69 32 2 11 2 40 2 50 2 13

28 100 19 100 5 100 4 100 16 10020 16 6 3 1448 35 11 7 30

10

6

12

36

21

43

5

3

58

26

16

1

1

3

20

20

60

1

3

25

75

11

2

3

69

13

19

1


324


umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Gleit. DurchschnittSubj. Festlegung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

3 12 1 811 42 4 31 2 50 1 33 1 111 4 1 8

1 4 2 15

1 4 2

22

1 48 31 5 38 2 50 2 67 6 67

26 100 13 100 4 100 3 100 9 10022 22 7 4 2148 35 11 7 30

15

2

9

58

8

35

6

2

5 38

15

46 2

2

50

50

1

2

33

67

1

2

6

11

67

22

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Gleit. DurchschnittSubj. Festlegung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

4 7 1 7 3 819 35 1 50 4 27 14 392 4 2 6

3 5 3 8

3 5 3 8

1 2 1 323 42 1 50 10 67 10 28 2 10055 100 2 100 15 100 36 100 268 10 34 29 3

123 12 49 65 5

25

6

24

45

11

44

1

1

50

50

5

10

33

67

19

6

11

53

17

31 2 100

100

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Gleit. DurchschnittSubj. Festlegung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

3 12 1 811 42 4 31 2 50 1 33 1 111 4 1 8

1 4 2 15

1 4 2

22

1 48 31 5 38 2 50 2 67 6 67

26 100 13 100 4 100 3 100 9 10022 22 7 4 2148 35 11 7 30

15

2

9

58

8

35

6

2

5 38

15

46 2

2

50

50

1

2

33

67

1

2

6

11

67

22

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Gleit. DurchschnittSubj. Festlegung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

4 7 1 7 3 819 35 1 50 4 27 14 392 4 2 6

3 5 3 8

3 5 3 8

1 2 1 323 42 1 50 10 67 10 28 2 10055 100 2 100 15 100 36 100 268 10 34 29 3

123 12 49 65 5

25

6

24

45

11

44

1

1

50

50

5

10

33

67

19

6

11

53

17

31 2 100

100


325


umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Gleit. DurchschnittObj. Festlegung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 18 1 4 1 20 8 533 11 3 13 2 401 4 2 9 1 20 1 7

3 11 11 48 1 20 3

80

1 7

2 7 3 13 1 20 1 7

6 21 1 4 1 78 29 2 9 1 20 3 20

28 100 23 100 5 100 5 100 15 10020 12 6 2 1548 35 11 7 30

9

5

14

32

18

50

6

14

3

26

61

13

3

1

1

60

20

20

1

4

20

60

9

2

4

60

13

27

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Gleit. DurchschnittObj. Festlegung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

15 20 5 100 5 17 5 138 11 3 10 5 135 7 2 7 3 8

19 25 11 38 8 20

7 9 5 17 2 5

8 11 7 18 1 5014 18 3 10 10 25 1 5076 100 5 29 100 40 100 2 10047 7 20 25 3

123 12 49 65 5

28

26

22

37

34

29

5 100

100

10

16

3

34

55

10

13

10

17

33

25

43 2 100

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Gleit. DurchschnittObj. Festlegung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 18 1 4 1 20 8 533 11 3 13 2 401 4 2 9 1 20 1 7

3 11 11 48 1 20 3

80

1 7

2 7 3 13 1 20 1 7

6 21 1 4 1 78 29 2 9 1 20 3 20

28 100 23 100 5 100 5 100 15 10020 12 6 2 1548 35 11 7 30

9

5

14

32

18

50

6

14

3

26

61

13

3

1

1

60

20

20

1

4

20

60

9

2

4

60

13

27

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Gleit. DurchschnittObj. Festlegung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

15 20 5 100 5 17 5 138 11 3 10 5 135 7 2 7 3 8

19 25 11 38 8 20

7 9 5 17 2 5

8 11 7 18 1 5014 18 3 10 10 25 1 5076 100 5 29 100 40 100 2 10047 7 20 25 3

123 12 49 65 5

28

26

22

37

34

29

5 100

100

10

16

3

34

55

10

13

10

17

33

25

43 2 100


326

Eigenkapital/ Sachanlagen

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

EigenkapitalSubj. Festlegung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignetzu aufwendigungeeignet/unbekannt

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

24 26 4 57 8 26 9 19 3 6017 19 1 14 5 16 10 21 1 20

6 76

3 5 10

4 4 1 14 3 6

7 8 6 19 1 2

4 4 1 3 3 629 32 1 14 10 32 17 35 1 2091 100 7 100 31 100 48 100 5 10032 5 18 17 0

123 12 49 65 5

47

11

33

52

12

36

5

1

1

71

14

14

14

11

45

19

35

24

4

20

50

8

42

4

1

80

20

umgesetzt


geeignet


ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

EigenkapitalSubj. Festlegung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

7 22 1 4 2 29 2 33 12 527 22 3 13 1 14 2 33 4 171 3 3 13 2 9

1 3 1 4 1 14 1 4

1 3 4 17 2 29

3 9 1 412 38 10 43 1 14 2 33 4 1732 100 23 100 7 100 6 100 23 10016 12 4 1 748 35 11 7 30

15

2

15

47

6

47

7

5

11

30

22

48

3

3

1

43

43

14

4

2

66

33

18

1

4

78

4

17

1

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

EigenkapitalSubj. Festlegung(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

24 26 4 57 8 26 9 19 3 6017 19 1 14 5 16 10 21 1 20

6 76

3 5 10

4 4 1 14 3 6

7 8 6 19 1 2

4 4 1 3 3 629 32 1 14 10 32 17 35 1 2091 100 7 100 31 100 48 100 5 10032 5 18 17 0

123 12 49 65 5

47

11

33

52

12

36

5

1

1

71

14

14

14

11

45

19

35

24

4

20

50

8

42

4

1

80

20

umgesetzt


geeignet


ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

EigenkapitalSubj. Festlegung(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

7 22 1 4 2 29 2 33 12 527 22 3 13 1 14 2 33 4 171 3 3 13 2 9

1 3 1 4 1 14 1 4

1 3 4 17 2 29

3 9 1 412 38 10 43 1 14 2 33 4 1732 100 23 100 7 100 6 100 23 10016 12 4 1 748 35 11 7 30

15

2

15

47

6

47

7

5

11

30

22

48

3

3

1

43

43

14

4

2

66

33

18

1

4

78

4

17

1


327

Eigenkapital/ Sachanlagen

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

EigenkapitalGleit. Durchschnitt(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16 21 5 100 5 19 5 12 1 335 7 5 121 1 1 4

6 8 3 11 3 7

11 14 7 26 3 7 1 33

7 9 2 7 5 1230 39 9 33 20 49 1 3376 100 5 27 100 41 100 3 10047 7 22 24 2

123 12 49 65 5

22

17

37

29

22

49

5 100

100

6

10

11

22

37

41

10

6

25

24

15

61

1

1

1

33

33

33

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

EigenkapitalGleit. Durchschnitt(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

4 13 3 14 9 534 13 1 5

1 5

1 3 4 19 1 6

1 3 3 14 3 60 1 33 3 18

4 13 2 10 1 2016 53 7 33 1 20 2 67 4 2430 100 21 100 5 100 3 100 17 10018 14 6 4 1348 35 11 7 30

8

2

20

27

7

67

5

7

9

24

33

43

3

2

60

40

1

2

33

67

9

4

4

53

24

24

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

EigenkapitalGleit. Durchschnitt(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16 21 5 100 5 19 5 12 1 335 7 5 121 1 1 4

6 8 3 11 3 7

11 14 7 26 3 7 1 33

7 9 2 7 5 1230 39 9 33 20 49 1 3376 100 5 27 100 41 100 3 10047 7 22 24 2

123 12 49 65 5

22

17

37

29

22

49

5 100

100

6

10

11

22

37

41

10

6

25

24

15

61

1

1

1

33

33

33

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

EigenkapitalGleit. Durchschnitt(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

4 13 3 14 9 534 13 1 5

1 5

1 3 4 19 1 6

1 3 3 14 3 60 1 33 3 18

4 13 2 10 1 2016 53 7 33 1 20 2 67 4 2430 100 21 100 5 100 3 100 17 10018 14 6 4 1348 35 11 7 30

8

2

20

27

7

67

5

7

9

24

33

43

3

2

60

40

1

2

33

67

9

4

4

53

24

24

Anhang - 2.3 Leistungsstörungen/ Optionscharkateristika

328

Leistungsstörungen(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Leistungsstörungen(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16 14 1 8 10 22 4 7 1 3318 15 1 8 8 18 9 16

9 8 2 4 7 12

18 15 5 42 8 18 4 7 1 33

15 13 2 17 7 16 6 11

31 26 3 25 7 16 21 3710 9 3 7 6 11

117 100 12 100 45 100 57 100 3 10014 4 8 2

131 49 65 5

5 16 11 395 13 6 19 4 40 1 14 2 75 13 2 6 2 7

4 10 3 9 3 30 1 14 7 25

3 8 6 19 1 10 3 43 2 7

18 45 7 22 1 10 2 29 3 115 13 3 9 1 10 1 4

40 100 32 100 10 100 7 100 28 1008 3 1 2

48 35 11 7 30

43

33

41

37

28

35

2

7

3

16

59

25

20

15

10

44

34

23

20

10

27

35

18

47

12

1

1

1

1

33

33

33

33

10

7

23

26

18

58

13

9

10

41

28

31

4

4

2

40

40

20

1

4

2

14

57

29

15

9

4

53

11

32

Leistungsstörungen(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Leistungsstörungen(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16 14 1 8 10 22 4 7 1 3318 15 1 8 8 18 9 16

9 8 2 4 7 12

18 15 5 42 8 18 4 7 1 33

15 13 2 17 7 16 6 11

31 26 3 25 7 16 21 3710 9 3 7 6 11

117 100 12 100 45 100 57 100 3 10014 4 8 2

131 49 65 5

5 16 11 395 13 6 19 4 40 1 14 2 75 13 2 6 2 7

4 10 3 9 3 30 1 14 7 25

3 8 6 19 1 10 3 43 2 7

18 45 7 22 1 10 2 29 3 115 13 3 9 1 10 1 4

40 100 32 100 10 100 7 100 28 1008 3 1 2

48 35 11 7 30

43

33

41

37

28

35

2

7

3

16

59

25

20

15

10

44

34

23

20

10

27

35

18

47

12

1

1

1

1

33

33

33

33

10

7

23

26

18

58

13

9

10

41

28

31

4

4

2

40

40

20

1

4

2

14

57

29

15

9

4

53

11

32

Anhang - 2.3 Leistungsstörungen/ Optionscharkateristika

329

Options-charakteristika(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Options-charakteristika(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

14 12 2 18 7 16 3 510 9 2 18 2 5 6 115 4 1 2 3 5 1 20

20 18 2 18 10 23 8 15

25 22 4 36 11 26 9 16 1 20

31 271

9 10 23 20 369 8 2 5 6 11 1 20

114 100 43 100 55 100 5 10017 1 6 10

131 49 65 5

1 3 3 10 1 14 9 304 11 2 7 2 20 2 71 3 2 7 2 7

4 11 5 17 1 10 1 14 9 30

5 13 7 24 5 50 3 43 5 17

18 47 7 24 2 20 2 29 2 75 13 3 10 1 3

38 100 29 100 10 100 7 100 30 10010 6 148 35 11 7 30

29

45

40

25

40

35

4

6

1

11 100

9

54

36 10

21

12

23

49

28

12

17

26

21

31

47

3

1

1

2 40

60

20

20

6

9

23

17

24

60

7

12

10

24

41

34

2

6

2

20

20

60

1

4

2

14

57

29

13

14

3

44

47

10

12

Options-charakteristika(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Options-charakteristika(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

14 12 2 18 7 16 3 510 9 2 18 2 5 6 115 4 1 2 3 5 1 20

20 18 2 18 10 23 8 15

25 22 4 36 11 26 9 16 1 20

31 271

9 10 23 20 369 8 2 5 6 11 1 20

114 100 43 100 55 100 5 10017 1 6 10

131 49 65 5

1 3 3 10 1 14 9 304 11 2 7 2 20 2 71 3 2 7 2 7

4 11 5 17 1 10 1 14 9 30

5 13 7 24 5 50 3 43 5 17

18 47 7 24 2 20 2 29 2 75 13 3 10 1 3

38 100 29 100 10 100 7 100 30 10010 6 148 35 11 7 30

29

45

40

25

40

35

4

6

1

11 100

9

54

36 10

21

12

23

49

28

12

17

26

21

31

47

3

1

1

2 40

60

20

20

6

9

23

17

24

60

7

12

10

24

41

34

2

6

2

20

20

60

1

4

2

14

57

29

13

14

3

44

47

10

12

Anhang - 2.4 Marge/Barwert

330

Marge Vorkalkulation(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marge Vorkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

38 32 7 78 16 36 13 22 2 5046 41 1 11 22 49 23 3812 11 2 4 9 15 1 25

13 11 1 11 3 7 9 15

3 2 3 5

6 4 2 4 3 5118 100 9 100 45 100 60 100 4 100

13 3 4 5 1131 12 49 65 5

32

24 6 18 1 14 1 17 19 6617 46 17 52 5 71 4 67 3 10

4 11 6 18 2 7

5 11 4 12 1 14 1 17 2 7

2 3 1 3

4 5 2 743 100 33 100 7 100 6 100 29 100

5 2 4 1 148 35 11 7 30

96

16

6

84

13

4

8

1

89

11

40

3

2

89

7

4

45

12

3

75

20

5

3

1

1

75

25

25

11

7

4

81

14

5

29

4

88

12

6

1

85

14

5

1

84

17

24

3

2

83

10

7

Marge Vorkalkulation(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marge Vorkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

38 32 7 78 16 36 13 22 2 5046 41 1 11 22 49 23 3812 11 2 4 9 15 1 25

13 11 1 11 3 7 9 15

3 2 3 5

6 4 2 4 3 5118 100 9 100 45 100 60 100 4 100

13 3 4 5 1131 12 49 65 5

32

24 6 18 1 14 1 17 19 6617 46 17 52 5 71 4 67 3 10

4 11 6 18 2 7

5 11 4 12 1 14 1 17 2 7

2 3 1 3

4 5 2 743 100 33 100 7 100 6 100 29 100

5 2 4 1 148 35 11 7 30

96

16

6

84

13

4

8

1

89

11

40

3

2

89

7

4

45

12

3

75

20

5

3

1

1

75

25

25

11

7

4

81

14

5

29

4

88

12

6

1

85

14

5

1

84

17

24

3

2

83

10

7


331

Marge Nachkalkulation(nach Sektoren)






GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marge Nachkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

37 30 11 92 11 22 12 20 3 6070 57 1 8 34 69 34 56 1 20

8 7 3 6 5 8

5 4 5 8

1 1 3 5

2 2 1 2 2 3123 100 12 49 100 61 100 5 100

8 4132 12 49 65 5

10

85

3 9 1 9 2 29 21 7025 56 25 74 10 91 5 71 5 17

3 7 3 9 2 7

2 4 3 9

3 7

2 745 100 34 100 11 100 7 100 30 100

3 1 0 0 048 35 11 7 30

115

6

2

94

5

2

12 100

100

48

1

97

2

51

8

2

84

13

3

4

1

1

80

20

20

38

5

2

2

22

11

4

4

31

3

92 11 100 7 100 28

2

84

7

9

0 0 0

Marge Nachkalkulation(nach Sektoren)






GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marge Nachkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

37 30 11 92 11 22 12 20 3 6070 57 1 8 34 69 34 56 1 20

8 7 3 6 5 8

5 4 5 8

1 1 3 5

2 2 1 2 2 3123 100 12 49 100 61 100 5 100

8 4132 12 49 65 5

10

85

3 9 1 9 2 29 21 7025 56 25 74 10 91 5 71 5 17

3 7 3 9 2 7

2 4 3 9

3 7

2 745 100 34 100 11 100 7 100 30 100

3 1 0 0 048 35 11 7 30

115

6

2

94

5

2

12 100

100

48

1

97

2

51

8

2

84

13

3

4

1

1

80

20

20

38

5

2

2

22

11

4

4

31

3

92 11 100 7 100 28

2

84

7

9

0 0 0


332

Barwert Vorkalkulation(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

BarwertVorkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16

37

7 87 6 13 4 7 3 6018 15 5 11 12 219 8 4 9 8 14

18 15 24 53 17 30 1 20

15 13 1 13 3 7 11 19

31 26 1 210 9 3 7 4 7

117 100 8 100 45 100 57 100 5 10014 4 8

131 49 65 5

1 3 15 5410 25 4 12 3 384 10 8 24 1 4

9 22 17 52 4 50 5 83 7 25

9 22 2 6 1 17 3 11

1 34 10 1 3 2 7

40 100 33 100 100 6 100 28 1008 2 3 2

48 35 11 7 30

43

33

41

28

35

7

1

412

87

13

15

27

3

33

60

7

42

28

5

49

9

4

11

80

20

20

17

3

18

5

42

7

44

13

13

19

1

39

58

3

4

1

4

8

50

12

50 6

1

100

16

10

2

58

36

7

14

24

0


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16

37

7 87 6 13 4 7 3 6018 15 5 11 12 219 8 4 9 8 14

18 15 24 53 17 30 1 20

15 13 1 13 3 7 11 19

31 26 1 210 9 3 7 4 7

117 100 8 100 45 100 57 100 5 10014 4 8

131 49 65 5

1 3 15 5410 25 4 12 3 384 10 8 24 1 4

9 22 17 52 4 50 5 83 7 25

9 22 2 6 1 17 3 11

1 34 10 1 3 2 7

40 100 33 100 100 6 100 28 1008 2 3 2

48 35 11 7 30

43

33

41

28

35

7

1

412

87

13

15

27

3

33

60

7

42

28

5

49

9

4

11

80

20

20

17

3

18

5

42

7

44

13

13

19

1

39

58

3

4

1

4

8

50

12

50 6

1

100

16

10

2

58

36

7

14

24


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

16

37

7 87 6 13 4 7 3 6018 15 5 11 12 219 8 4 9 8 14

18 15 24 53 17 30 1 20

15 13 1 13 3 7 11 19

31 26 1 210 9 3 7 4 7

117 100 8 100 45 100 57 100 5 10014 4 8

131 49 65 5

1 3 15 5410 25 4 12 3 384 10 8 24 1 4

9 22 17 52 4 50 5 83 7 25

9 22 2 6 1 17 3 11

1 34 10 1 3 2 7

40 100 33 100 100 6 100 28 1008 2 3 2

48 35 11 7 30

43

33

41

28

35

7

1

412

87

13

15

27

3

33

60

7

42

28

5

49

9

4

11

80

20

20

17

3

18

5

42

7

44

13

13

19

1

39

58

3

4

1

4

8

50

12

50 6

1

100

16

10

2

58

36

7

14

24

0


333

BarwertNachkalkulation(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

BarwertNachkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

12 11 3 50 4 9 2 4 3 7514 13 6 14 8 155 5 3 7 2 4

50 46 2 33

28

55 24 44

18 16 1 17 4 9 13 24

1 1 1 29 8 3 7 5 9

109 100 6 100 44 100 55 100 4 10022 6 5 10 1

131 12 49 65 5

1 14 9 367 18 3 10 4 571 3 3 10 1 4

14 36 19 61 3 43 5 71 9 36

10 26 4 13 1 14 3 12

1 34 10 2 6 3 12

39 100 31 100 7 100 7 100 25 1009 4 4 5

48 35 11 7 30

31

68

10

29

62

9

3

3

50

50

13

24

3

30

64

7

12

37

6

23

68

11

3

1

1

75

25

25

10

2

24

5

26

5

62

13

6

23

2

20

74

6

4

3

57

43

1

6

14

85

10

12

3

40

48

12

0

BarwertNachkalkulation(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

BarwertNachkalkulation(nach Größenklassen)

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

12 11 3 50 4 9 2 4 3 7514 13 6 14 8 155 5 3 7 2 4

50 46 2 33

28

55 24 44

18 16 1 17 4 9 13 24

1 1 1 29 8 3 7 5 9

109 100 6 100 44 100 55 100 4 10022 6 5 10 1

131 12 49 65 5

1 14 9 367 18 3 10 4 571 3 3 10 1 4

14 36 19 61 3 43 5 71 9 36

10 26 4 13 1 14 3 12

1 34 10 2 6 3 12

39 100 31 100 7 100 7 100 25 1009 4 4 5

48 35 11 7 30

31

68

10

29

62

9

3

3

50

50

13

24

3

30

64

7

12

37

6

23

68

11

3

1

1

75

25

25

10

2

24

5

26

5

62

13

6

23

2

20

74

6

4

3

57

43

1

6

14

85

10

12

3

40

48

12

0

Anhang - 2.5 Kostenrechnungsverfahren

334

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kostenartenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kostenartenrechnung(nach Größenklassen)

37 35 7 64 12 31 16 31 2 6727 26 19 48 8 159 9 1 9 2 5 5 10 1 33

4 4 1 3 3 6

8 8 1 9 2 5 5 10

9 9 1 3 8 1511 10 2 18 2 5 7 13

105 100 11 40 52 326

131

12 32 7 23 4 57 14 564 11 16 52 3 43 3 75 1 41 3 2 6 6 24

2 5 2 6

6 16 1 3 1 25

8 21 1 35 13 2 6 4 16

38 31 7 4 25

73

12

20

70

12

19

8

1

2

73

9

18

100

33

3

3

84

8

8

29

8

15

1365

1049

112

3

25

100

100 100 100

17

8

13

45

21

34

25

3

3

81

9

9

FehlendGesamt

1048

1004

35

100 100 100 1004

1137

530

7 100 3

1

75

25

21

4

84

56

16

28

16

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kostenartenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kostenartenrechnung(nach Größenklassen)

37 35 7 64 12 31 16 31 2 6727 26 19 48 8 159 9 1 9 2 5 5 10 1 33

4 4 1 3 3 6

8 8 1 9 2 5 5 10

9 9 1 3 8 1511 10 2 18 2 5 7 13

105 100 11 40 52 326

131

12 32 7 23 4 57 14 564 11 16 52 3 43 3 75 1 41 3 2 6 6 24

2 5 2 6

6 16 1 3 1 25

8 21 1 35 13 2 6 4 16

38 31 7 4 25

73

12

20

70

12

19

8

1

2

73

9

18

100

33

3

3

84

8

8

29

8

15

1365

1049

112

3

25

100

100 100 100

17

8

13

45

21

34

25

3

3

81

9

9

FehlendGesamt

1048

1004

35

100 100 100 1004

1137

530

7 100 3

1

75

25

21

4

84

56

16

28

16


335

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kostenträgerrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kostenträgerrechnung(nach Größenklassen)

17 17 5 45 6 17 5 10 1 3317 17 15 43 2 45 5 1 3 4 8

15 15 2 18 4 11 9 18

16 16 1 9 3 9 10 20 2 67

15 15 3 9 12 2414 14 3 27 3 9 8 1699 100 11 35 50 332

131

4 10 2 8 2 29 1 25 8 331 3 13 52 1 14 1 25 1 41 3 4 17

5 13 4 16 2 29 1 25 3 13

9 23 4 16 1 14 2 8

12 31 1 4 1 14 1 257 18 1 4 6 25

39 25 7 4 24

39

31

29

39

31

29

5

3

3

45

27

27

100

22

7

6

112

1449

100 100 1001565

25

63

20

18

11

19

20

22

38

40

1

2

33

67

FehlendGesamt

6

14

19

16

36

49

100 100 100 100 100

15

8

2

60

32

8

3

3

1

43

43

14

2

1

1

50

25

25

13

5

6

54

21

25

948

1035

411

37

630

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kostenträgerrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kostenträgerrechnung(nach Größenklassen)

17 17 5 45 6 17 5 10 1 3317 17 15 43 2 45 5 1 3 4 8

15 15 2 18 4 11 9 18

16 16 1 9 3 9 10 20 2 67

15 15 3 9 12 2414 14 3 27 3 9 8 1699 100 11 35 50 332

131

4 10 2 8 2 29 1 25 8 331 3 13 52 1 14 1 25 1 41 3 4 17

5 13 4 16 2 29 1 25 3 13

9 23 4 16 1 14 2 8

12 31 1 4 1 14 1 257 18 1 4 6 25

39 25 7 4 24

39

31

29

39

31

29

5

3

3

45

27

27

100

22

7

6

112

1449

100 100 1001565

25

63

20

18

11

19

20

22

38

40

1

2

33

67

FehlendGesamt

6

14

19

16

36

49

100 100 100 100 100

15

8

2

60

32

8

3

3

1

43

43

14

2

1

1

50

25

25

13

5

6

54

21

25

948

1035

411

37

630


336

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kostenstellenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kostenstellenrechnung(nach Größenklassen)

12 29 9 29 5 63 1 20 13 522 5 16 52 3 38 3 60 1 41 2 2 6 6 24

6 15 2 6 1 4

8 20 1 3 1 1 4

7 175 12 1 3 3 12

41 31 8 5 25

40 36 7 64 12 29 20 36 1 3325 23 20 49 5 99 8 1 9 2 5 5 9 1 33

9 8 2 5 6 11

11 10 2 18 2 5 7 13

7 6 1 2 6 119 8 1 9 2 5 6 11

110 100 11 41 55 321

131

74

20

16

66

18

14

8

2

1

112

73

18

9

100 100 100 100

34

4

3

849

83

10

7

30

13

12

1065

54

24

22

2

1

25

33

66

15

14

12

FehlendGesamt

748

36

35

29

27

3

1

435

100 100 100 100 100

87

9

3

8 100 4

1

80

20

20

19

2

3

80

8

12

311

27

530

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kostenstellenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kostenstellenrechnung(nach Größenklassen)

12 29 9 29 5 63 1 20 13 522 5 16 52 3 38 3 60 1 41 2 2 6 6 24

6 15 2 6 1 4

8 20 1 3 1 1 4

7 175 12 1 3 3 12

41 31 8 5 25

40 36 7 64 12 29 20 36 1 3325 23 20 49 5 99 8 1 9 2 5 5 9 1 33

9 8 2 5 6 11

11 10 2 18 2 5 7 13

7 6 1 2 6 119 8 1 9 2 5 6 11

110 100 11 41 55 321

131

74

20

16

66

18

14

8

2

1

112

73

18

9

100 100 100 100

34

4

3

849

83

10

7

30

13

12

1065

54

24

22

2

1

25

33

66

15

14

12

FehlendGesamt

748

36

35

29

27

3

1

435

100 100 100 100 100

87

9

3

8 100 4

1

80

20

20

19

2

3

80

8

12

311

27

530


337

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Deckungsbeitrags-rechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Deckungsbeitrags-rechnung(nach Größenklassen)

15 9 28 6 60 1 17 17 5910 16 50 4 40 4 67 4 14

2 4 13 3 10

8 2 6 2 7

5 1 3 1 17 1 3

31 2 7

44 32 10 6 29

48 40 8 73 16 36 22 36 2 5038 31 22 49 15 25 1 259 7 2 4 7 11

12 10 11 18

8 7 1 9 4 9 3 5

3 2 1 2 2 33 2 2 18 1 2

121 100 11 45 61 410

131

95

20

6

78

17

4

8

1

2

73

9

18

40

4

1

112

449

465

15

100 100 100 100

89

9

2

44

14

3

72

23

5

3

1

1

75

25

25

FehlendGesamt

27

13

4

448

100 100 100 100

29

3

335

91

9

10

111

100 5

1

84

17

24

3

2

130

17

83

10

7

34235

18

11

72

62

29

9

100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Deckungsbeitrags-rechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Deckungsbeitrags-rechnung(nach Größenklassen)

15 9 28 6 60 1 17 17 5910 16 50 4 40 4 67 4 14

2 4 13 3 10

8 2 6 2 7

5 1 3 1 17 1 3

31 2 7

44 32 10 6 29

48 40 8 73 16 36 22 36 2 5038 31 22 49 15 25 1 259 7 2 4 7 11

12 10 11 18

8 7 1 9 4 9 3 5

3 2 1 2 2 33 2 2 18 1 2

121 100 11 45 61 410

131

95

20

6

78

17

4

8

1

2

73

9

18

40

4

1

112

449

465

15

100 100 100 100

89

9

2

44

14

3

72

23

5

3

1

1

75

25

25

FehlendGesamt

27

13

4

448

100 100 100 100

29

3

335

91

9

10

111

100 5

1

84

17

24

3

2

130

17

83

10

7

34235

18

11

72

62

29

9

100


338

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Plankostenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Plankostenrechnung(nach Größenklassen)

33

23 7 70 3 10 11 228 9 2 6 6 124 4 3 6 1 100

6 6 3 10 3 6

20 22 2 20 11 35 7 14

16 17 6 19 10 2018 19 1 10 6 19 11 2293 100 10 31 51 138

131

9 24 4 16 1 17 7 324 11 2 8 1 33 1 51 3 1 4 2 9

2 5 1 4 2 33 1 5

5 14 7 28 1 17 2 66 5 23

8 22 7 28 1 58 22 3 12 2 33 5 23

37 25 6 3 22FehlendGesamt

26

34

36

28

36

7

2

1

212

70

20

10

100 100 100 100

5

14

12

1849

16

45

38

20

10

21

1465

40

20

41

1 100

45

14

7

16

38

19

43

100 100 100 100 100

7

8

10

28

32

40

3

2

17

50

33

1 1

2

33

66

10

6

6

45

27

27

1148

1035

511

47

830

21

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Plankostenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Plankostenrechnung(nach Größenklassen)

33

23 7 70 3 10 11 228 9 2 6 6 124 4 3 6 1 100

6 6 3 10 3 6

20 22 2 20 11 35 7 14

16 17 6 19 10 2018 19 1 10 6 19 11 2293 100 10 31 51 138

131

9 24 4 16 1 17 7 324 11 2 8 1 33 1 51 3 1 4 2 9

2 5 1 4 2 33 1 5

5 14 7 28 1 17 2 66 5 23

8 22 7 28 1 58 22 3 12 2 33 5 23

37 25 6 3 22FehlendGesamt

26

34

36

28

36

7

2

1

212

70

20

10

100 100 100 100

5

14

12

1849

16

45

38

20

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1465

40

20

41

1 100

45

14

7

16

38

19

43

100 100 100 100 100

7

8

10

28

32

40

3

2

17

50

33

1 1

2

33

66

10

6

6

45

27

27

1148

1035

511

47

830

21


339

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Grenzplan-kostenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Grenzplan-kostenrechnung(nach Größenklassen)

4 5 1 3 3 71 1 1 2

5 6 1 11 4 9

28 33 3 33 15 48 10 22

23 27 2 22 9 29 12 2725 29 3 33 6 19 15 33 1 10086 100 9 31 45 145

131

2 6 1 33 1 51 3

3 9 1 5 1 5

5 15 10 48 2 29

2

67 9 43

10 29 6 29 2 29 5 2413 38 4 19 3 43 5 2434 21 7 3 21

5

33 39

48 56

4

5 55

44

1

15

15

3

48

48

4

14

27

9

31

60 1 100

100 100 100 100

123 18

492065

45

3

8

23

9

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67

100 100 100 100 100

11

10

53

48

2

5

29

72

1 33

67

1 5

10 48

10 48

1448

1435

411

447

930

FehlendGesamt

6

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Grenzplan-kostenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Grenzplan-kostenrechnung(nach Größenklassen)

4 5 1 3 3 71 1 1 2

5 6 1 11 4 9

28 33 3 33 15 48 10 22

23 27 2 22 9 29 12 2725 29 3 33 6 19 15 33 1 10086 100 9 31 45 145

131

2 6 1 33 1 51 3

3 9 1 5 1 5

5 15 10 48 2 29

2

67 9 43

10 29 6 29 2 29 5 2413 38 4 19 3 43 5 2434 21 7 3 21

5

33 39

48 56

4

5 55

44

1

15

15

3

48

48

4

14

27

9

31

60 1 100

100 100 100 100

123 18

492065

45

3

8

23

9

24

67

100 100 100 100 100

11

10

53

48

2

5

29

72

1 33

67

1 5

10 48

10 48

1448

1435

411

447

930

FehlendGesamt

6


340

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Standard-Einzel-kostenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Standard-Einzel-kostenrechnung(nach Größenklassen)

10 10 5 50 3 7 2 418 17 1 10 11 26 6 126 6 4 9 2 4

32 30 3 30 15 35 13 26 1 50

23 22 1 10 5 12 16 32 1 50

11 10 3 7 8 165 5 2 5 3 6

105 100 10 43 50 226

131

2 6 2 6 1 13 5 204 11 10 32 2 40 2 8

3 10 3 12

6 17 8 26 4 50 3 60 11 44

12 33 5 16 3 38 3 12

8 22 3 104 11 1 4

36 31 8 5 25

34

55

16

33

52

15

6

4

60

40

18

5

42

20 47

12

10

29

11

20

58 2 100

100 100 100 1002

126

491565

35

FehlendGesamt

6

18

12 33

50

17 15

13

3 10

42

48 1

7 88

13 2

3 60

40 10

14

1 4

56

40

100 100 100 100 1001248

435

311

27

530

22

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Standard-Einzel-kostenrechnung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Standard-Einzel-kostenrechnung(nach Größenklassen)

10 10 5 50 3 7 2 418 17 1 10 11 26 6 126 6 4 9 2 4

32 30 3 30 15 35 13 26 1 50

23 22 1 10 5 12 16 32 1 50

11 10 3 7 8 165 5 2 5 3 6

105 100 10 43 50 226

131

2 6 2 6 1 13 5 204 11 10 32 2 40 2 8

3 10 3 12

6 17 8 26 4 50 3 60 11 44

12 33 5 16 3 38 3 12

8 22 3 104 11 1 4

36 31 8 5 25

34

55

16

33

52

15

6

4

60

40

18

5

42

20 47

12

10

29

11

20

58 2 100

100 100 100 1002

126

491565

35

FehlendGesamt

6

18

12 33

50

17 15

13

3 10

42

48 1

7 88

13 2

3 60

40 10

14

1 4

56

40

100 100 100 100 1001248

435

311

27

530

22


341

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Target Costing(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Target Costing(nach Größenklassen)

2 2 2 51 1 1 13

1 1 1 3

33 38 5 63 18 56 10 23

19 22 1 13 8 25 10 2330 35 1 13 5 16 22 50 2 10086 100 8 32 44 245

131

2 61 5

1 5

5 16 9 39 4 57 3 100 12 57

5 16 10 43 1 14 3 1420 63 4 17 2 29 4 1932 23 7 3 21

FehlendGesamt

100 100 100 100

100 100 100 100 100

3

34

3

39

49 57

1

5

2

13

63

25

19

13

59

41

2 5

10 23

32 73 2 100

412

1749

2165

35

2

5

25

6

16

79

9

14

39

60

4

3

57

43

3 100

1

13

7

5

62

33

1648

1235

411

47

930

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Target Costing(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Target Costing(nach Größenklassen)

2 2 2 51 1 1 13

1 1 1 3

33 38 5 63 18 56 10 23

19 22 1 13 8 25 10 2330 35 1 13 5 16 22 50 2 10086 100 8 32 44 245

131

2 61 5

1 5

5 16 9 39 4 57 3 100 12 57

5 16 10 43 1 14 3 1420 63 4 17 2 29 4 1932 23 7 3 21

FehlendGesamt

100 100 100 100

100 100 100 100 100

3

34

3

39

49 57

1

5

2

13

63

25

19

13

59

41

2 5

10 23

32 73 2 100

412

1749

2165

35

2

5

25

6

16

79

9

14

39

60

4

3

57

43

3 100

1

13

7

5

62

33

1648

1235

411

47

930

Anhang - 2.6 Kalkulationsverfahren Standard-Risikokosten

342

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Wertberichtigung/Ist-Ausfälle(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Wertberichtigung/Ist-Ausfälle(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

28 35 2 25 6 22 18 42 2 6710 12 2 7 7 16 1 333 4 2 7 1 2

1 1 1 4

3 4 1 4 2 5

2 2 2 734 42 6 75 13 48 15 3581 100 8 100 27 100 43 100 3 10050 4 22 22

131 12 49 65 5

13 42 11 44 4 255 16 3 12 2 33

2 8 1 17

1 4

2 6 1 4

1 3 1 410 32 6 24 3 50 3 100 12 7531 100 25 100 6 100 16 10017 10 5 4 1448 35 11 7 30

41

4

36 44

5

51 2

6 75

25 10 37 26 60 3 100

2 8 2 5

15 55 15 35

2

18

2

11 35 7 28 3 50 3 100 12 75

254503641658

6 2 8

3 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Wertberichtigung/Ist-Ausfälle(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Wertberichtigung/Ist-Ausfälle(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

28 35 2 25 6 22 18 42 2 6710 12 2 7 7 16 1 333 4 2 7 1 2

1 1 1 4

3 4 1 4 2 5

2 2 2 734 42 6 75 13 48 15 3581 100 8 100 27 100 43 100 3 10050 4 22 22

131 12 49 65 5

13 42 11 44 4 255 16 3 12 2 33

2 8 1 17

1 4

2 6 1 4

1 3 1 410 32 6 24 3 50 3 100 12 7531 100 25 100 6 100 16 10017 10 5 4 1448 35 11 7 30

41

4

36 44

5

51 2

6 75

25 10 37 26 60 3 100

2 8 2 5

15 55 15 35

2

18

2

11 35 7 28 3 50 3 100 12 75

254503641658

6 2 8

3 100


343

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Historische Ausfallraten(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Historische Ausfallraten(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

22 49 10 36 5 56 2 50 16 647 16 8 29 2 22 1 25 2 81 2 1 4 2 8

5 11 3 11 1 11 1 25 4 16

1 2 4 14

4 95 11 2 7 1 11 1 4

45 100 28 100 9 100 4 100 25 1003 7 2 3 5

48 35 11 7 30

55 50 5 50 20 48 29 50 3 10019 17 1 10 9 21 9 16

5 5 1 2 4 7

14 13 2 20 5 12 7 12

5 5 2 5 3 5

4 4 1 2 3 59 8 2 20 4 10 3 5

111 100 10 100 40 100 58 10020 2 9 7 2

131 12 49 65 5

79

19

13 12

18

71 6 60 28 70 42 73 3 100

1710187202

2 20 5 12 6 10

3 100

30 67 19 68 7 78 3 75 20 80

257136

9 20

1 1

1

11

11

4

41

25 16

2 7

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Historische Ausfallraten(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Historische Ausfallraten(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

22 49 10 36 5 56 2 50 16 647 16 8 29 2 22 1 25 2 81 2 1 4 2 8

5 11 3 11 1 11 1 25 4 16

1 2 4 14

4 95 11 2 7 1 11 1 4

45 100 28 100 9 100 4 100 25 1003 7 2 3 5

48 35 11 7 30

55 50 5 50 20 48 29 50 3 10019 17 1 10 9 21 9 16

5 5 1 2 4 7

14 13 2 20 5 12 7 12

5 5 2 5 3 5

4 4 1 2 3 59 8 2 20 4 10 3 5

111 100 10 100 40 100 58 10020 2 9 7 2

131 12 49 65 5

79

19

13 12

18

71 6 60 28 70 42 73 3 100

1710187202

2 20 5 12 6 10

3 100

30 67 19 68 7 78 3 75 20 80

257136

9 20

1 1

1

11

11

4

41

25 16

2 7


344

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

PrognostizierteAusfallraten(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

PrognostizierteAusfallraten(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

19 22 2 22 6 21 11 235 6 2 7 3 61 1 1 2

24 28 1 11 9 31 14 29

22 25 6 21 13 27 1 100

7 8 3 10 2 49 10 2 22 3 10 4 8

87 100 9 100 29 100 48 100 1 10044 3 20 17 4

131 12 49 65 5

9 26 1 5 2 29 3 60 4 213 9 2 10

1 5

8 23 5 24 3 43 2 40 6 32

7 20 9 43 2 29 4 21

3 9 1 5 3 165 14 2 10 2 11

35 100 21 100 7 100 5 100 19 10013 14 4 2 1148 35 11 7 30

25 29 8 28 15 31

46 53 15 52 27 56

16 18 6 20 6 12

2 22

3 1

4

33

4

100

12 34 4 19

15 43 14 67 5 72 10 53

275143238

2

2

29 3 60

40

4 21

2 22

2 22

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

PrognostizierteAusfallraten(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

PrognostizierteAusfallraten(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

19 22 2 22 6 21 11 235 6 2 7 3 61 1 1 2

24 28 1 11 9 31 14 29

22 25 6 21 13 27 1 100

7 8 3 10 2 49 10 2 22 3 10 4 8

87 100 9 100 29 100 48 100 1 10044 3 20 17 4

131 12 49 65 5

9 26 1 5 2 29 3 60 4 213 9 2 10

1 5

8 23 5 24 3 43 2 40 6 32

7 20 9 43 2 29 4 21

3 9 1 5 3 165 14 2 10 2 11

35 100 21 100 7 100 5 100 19 10013 14 4 2 1148 35 11 7 30

25 29 8 28 15 31

46 53 15 52 27 56

16 18 6 20 6 12

2 22

3 1

4

33

4

100

12 34 4 19

15 43 14 67 5 72 10 53

275143238

2

2

29 3 60

40

4 21

2 22

2 22


345

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ModellgestützteRisikobepreisung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ModellgestützteRisikobepreisung(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

1 3 3 151 3 1 4 1 20

1 5

3 10 5 22 2 40

3

60 8 40

7 23 8 35 2 40 3 15

14 47 6 26 1 20 1 20 4 204 13 3 13 1 5

30 100 23 100 5 5 100 20 10018 12 6 2 1048 35 7 30

4 5 1 13 3 9 1 23 4 1 3 1 21 1 1 3

21 25 3 38 12 38 6 14

20 24 1 13 6 19 12 29 1 100

26 31 2 25 6 19 18 438 10 1 13 3 9 4 10

83 100 8 100 32 100 42 100 1 10048 4 12 23 4

131 12 49 65 5

8 10 5 15 2 4

41 49 4 51 18 57 18 43

34 41 3 38 9 28 22 53

1 100

131

2 6 1 1 4 20

551180457133310

18 60 9 39 1 20 1 5 25

20

60

20

4

100

11

3

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ModellgestützteRisikobepreisung(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ModellgestützteRisikobepreisung(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

1 3 3 151 3 1 4 1 20

1 5

3 10 5 22 2 40

3

60 8 40

7 23 8 35 2 40 3 15

14 47 6 26 1 20 1 20 4 204 13 3 13 1 5

30 100 23 100 5 5 100 20 10018 12 6 2 1048 35 7 30

4 5 1 13 3 9 1 23 4 1 3 1 21 1 1 3

21 25 3 38 12 38 6 14

20 24 1 13 6 19 12 29 1 100

26 31 2 25 6 19 18 438 10 1 13 3 9 4 10

83 100 8 100 32 100 42 100 1 10048 4 12 23 4

131 12 49 65 5

8 10 5 15 2 4

41 49 4 51 18 57 18 43

34 41 3 38 9 28 22 53

1 100

131

2 6 1 1 4 20

551180457133310

18 60 9 39 1 20 1 5 25

20

60

20

4

100

11

3


346

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Marktprämie(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marktprämie(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

1 1 1 3

1 1 1 3

15 22 3 43 6 26 6 16

22 32 1 14 10 43 11 29

15 22 1 14 3 13 11 2915 22 2 29 4 17 8 21 1 10069 100 7 100 23 100 38 100 1 10062 5 26 27 4

131 12 49 65 5

1 5

1 5

3 11 2 11 2 40 2 67 6 40

6 22 9 47 2 40 1 33 4 27

10 37 4 21 1 78 30 2 11 1 20 4 27

27 100 19 100 5 100 3 100 15 10021 16 6 4 1548 35 11 7 30

2 2 2 6

451769165745437

30 44 3 43 7 30 19 50 1 100

9 33

2 10

11 58 4 80 3 100 10 67

3352013266718

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Marktprämie(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marktprämie(nach Größenklassen)

FehlendGesamt

1 1 1 3

1 1 1 3

15 22 3 43 6 26 6 16

22 32 1 14 10 43 11 29

15 22 1 14 3 13 11 2915 22 2 29 4 17 8 21 1 10069 100 7 100 23 100 38 100 1 10062 5 26 27 4

131 12 49 65 5

1 5

1 5

3 11 2 11 2 40 2 67 6 40

6 22 9 47 2 40 1 33 4 27

10 37 4 21 1 78 30 2 11 1 20 4 27

27 100 19 100 5 100 3 100 15 10021 16 6 4 1548 35 11 7 30

2 2 2 6

451769165745437

30 44 3 43 7 30 19 50 1 100

9 33

2 10

11 58 4 80 3 100 10 67

3352013266718

Anhang - 2.7 Zurechnungsebene Ergebnisbestandteile

347

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Konditionsbeitrag,Zurechnungsebene(nach Sektoren)

Geschäftsfeld/ Profit Center/ Geschäftsstelle

Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Konditionsbeitrag,Zurechnungsebene(nach Größenklassen)

9 7 10 83 2 4 7 11

100 79 45 96 40 65 5 100

126 100 8

100

47 100 62 100 5 1005 4 2 3

131 12 49 65 5

17 13 2 17 15 24

0


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

6 14 1 3 2 18

24 56 9 82 7 100 30 100

43 100 35 100 11 100 7 100 30 1005 0 0 0

48 35 11 7 30

13 30 4 11

0

12

30 86

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Konditionsbeitrag,Zurechnungsebene(nach Sektoren)


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


9 7 10 83 2 4 7 11

100 79 45 96 40 65 5 100

126 100 8

100

47 100 62 100 5 1005 4 2 3

131 12 49 65 5

17 13 2 17 15 24

0


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

6 14 1 3 2 18

24 56 9 82 7 100 30 100

43 100 35 100 11 100 7 100 30 1005 0 0 0

48 35 11 7 30

13 30 4 11

0

12

30 86

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Provisionsertrag,Eigene Dienstleistung,Zurechnungsebene


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

29 26 1 2 28 51

17 15 1 10 8 19 7 13 1 33

65 59 9 90 34 79 20 36 2 67111 100 10 100 43 100 55 100 3 10020 2 6 10 2

131 12 49 65 5

22 65 7 23

3 9 5 16 5 45 1 14 3 11

9 26 19 61 6 55 6 86 25 89

34 100 31 100 11 100 7 100 28 10014 4 0 0 248 35 11 7 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

29 26 1 2 28 51

17 15 1 10 8 19 7 13 1 33

65 59 9 90 34 79 20 36 2 67111 100 10 100 43 100 55 100 3 10020 2 6 10 2

131 12 49 65 5

22 65 7 23

3 9 5 16 5 45 1 14 3 11

9 26 19 61 6 55 6 86 25 89

34 100 31 100 11 100 7 100 28 10014 4 0 0 248 35 11 7 30

Anhang - 2.8 Einsatzbereich Kalkulationsergebnisse

348

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Provisionsvertrag,Vermittlungsgeschäft,Zurechnungsebene


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

49 41 4 36 6 13 38 62 1 50

12 10 7 15 5 8

59 49 7 64 33 72 18 30 1 50

120 100 11 100 46 100 61 100 2 10011 1 3 4 3

131 12 49 65 5

29 71 12 34 2 20 2 29 4 15

2 5 5 14 3 30 2 7

10 24 18 51 5 50 5 71 21 7841 100 35 100 10 100 7 100 27 1007 1 3

48 11 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

49 41 4 36 6 13 38 62 1 50

12 10 7 15 5 8

59 49 7 64 33 72 18 30 1 50

120 100 11 100 46 100 61 100 2 10011 1 3 4 3

131 12 49 65 5

29 71 12 34 2 20 2 29 4 15

2 5 5 14 3 30 2 7

10 24 18 51 5 50 5 71 21 7841 100 35 100 10 100 7 100 27 1007 1 3

48 11 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

(Standard-) Stück-Kosten, Zurechnungsebene


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

21 19 1 9 19 36 1 25

11 10 1 9 4 9 5 9 1 25

81 72 9 82 41 91 29 55 2 50

113 100 11 100 45 100 53 100 4 10018 1 4 12 1

131 12 49 65 5

15 43 4 12 2 7

4 11 3 9 2 20 1 14 1 4

16 46 26 79 8 80 6 86 25 8935 100 33 100 10 100 7 100 28 10013 2 1 248 35 11 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

(Standard-) Stück-Kosten, Zurechnungsebene


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

21 19 1 9 19 36 1 25

11 10 1 9 4 9 5 9 1 25

81 72 9 82 41 91 29 55 2 50

113 100 11 100 45 100 53 100 4 10018 1 4 12 1

131 12 49 65 5

15 43 4 12 2 7

4 11 3 9 2 20 1 14 1 4

16 46 26 79 8 80 6 86 25 8935 100 33 100 10 100 7 100 28 10013 2 1 248 35 11 30

Anhang - 2.7 Zurechnungsebene Ergebnisbestandteile

349

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

(Standard-) Risikokosten


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

26 26 1 9 4 12 20 38 1 33

10 10 2 18 6 18 2 4

64 64 8 73 24 71 30 58 2 67100 100 11 100 34 100 52 100 3 10031 1 15 13 2

131 12 49 65 5

16 48 6 24 1 14 3 10

1 3 3 12 3 43 1 17 2 7

16 48 16 64 3 43 5 83 24 83

33 100 25 100 7 100 6 100 29 10015 10 4 1 148 35 11 7 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO



Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

26 26 1 9 4 12 20 38 1 33

10 10 2 18 6 18 2 4

64 64 8 73 24 71 30 58 2 67100 100 11 100 34 100 52 100 3 10031 1 15 13 2

131 12 49 65 5

16 48 6 24 1 14 3 10

1 3 3 12 3 43 1 17 2 7

16 48 16 64 3 43 5 83 24 83

33 100 25 100 7 100 6 100 29 10015 10 4 1 148 35 11 7 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenkapitalkosten


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Eigenkapitalkosten


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

29 34 5 50 8 28 15 36 1 25

1 1 1 2

55 65 5 50 21 72 26 62 3 75

85 100 10 100 29 100 42 100 4 10046 2 20 23 1

131 12 49 65 5

11 42 7 30 1 25 1 17 9 35

1 4

14 54 16 70 3 75 5 83 17 65

26 100 23 100 4 100 6 100 26 10022 12 7 1 448 35 11 7 30

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenkapitalkosten


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Eigenkapitalkosten


Einzelkunde

Einzelgeschäft

GesamtFehlendGesamt

29 34 5 50 8 28 15 36 1 25

1 1 1 2

55 65 5 50 21 72 26 62 3 75

85 100 10 100 29 100 42 100 4 10046 2 20 23 1

131 12 49 65 5

11 42 7 30 1 25 1 17 9 35

1 4

14 54 16 70 3 75 5 83 17 65

26 100 23 100 4 100 6 100 26 10022 12 7 1 448 35 11 7 30


350


Privat-/Aktienbank






Realkredit-institut


EinsatzbereichKalkulations-Ergebnisse(nach Sektoren)

Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

-/Ze

ntra

lber

eich

, Kon

ditio

nen-

beitr

ag


Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

-/Ze

ntra

lber

eich

, (St

anda

rd-)

Stüc

kkos

ten*

Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

-/Ze

ntra

lber

eich

, (St

anda

rd-)

Risi

koko

sten

**Er

folg

sabg

renz

ung

Mar

kt-/

Zent

ralb

erei

ch, E

igen

kapi

tal-

Kos

ten*

,**

Ber

icht

swes

en, K

ondi

tions

-be

itrag

Ber

icht

swes

en, (

Stan

dard

-)St

ückk

oste

n*,*

*

Ber

icht

swes

en, (

Stan

dard

-)R

isiko

kost

en**

Ber

icht

swes

en, E

igen

kapi

tal-

Kos

ten*

,**

92 87 82 75 116 108 106 9739 44 49 56 15 23 25 342,9 1,9 2,0 1,6 3,1 1,8 2,1 1,8

3 2 2 1 3 2 2 21,1 1,3 1,3 1,4 0,9 1,2 1,2 1,3

11 11 11 11 12 12 12 121 1 1 1 0 0 0 0

3,3 2,9 3,1 2,7 3,3 2,8 3,0 2,84 3 3 3 4 3 3 3

1,3 1,1 1,2 1,3 1,2 1,1 1,2 1,3

35 34 30 25 43 43 40 3314 15 19 24 6 6 9 162,9 2,1 1,9 1,6 3,1 2,0 2,0 1,7

3 2 2 1 3 2 2 21,1 1,2 1,4 1,3 0,8 1,1 1,2 1,3

43 40 39 37 56 49 50 4822 25 26 28 9 16 15 172,9 1,4 1,6 1,2 2,9 1,4 1,9 1,4

3 1 2 1 3 1 2 11,1 1,2 1,2 1,2 1,0 1,0 1,1 1,1

3 2 2 2 5 4 4 42 3 3 3 0 1 1 1

2,3 0,5 2,5 3,5 3,4 1,8 2,5 3,52 0,5 2,5 3,5 4 2 3 3,5

0,6 0,7 0,7 0,7 0,9 1,5 1,0 0,6


Privat-/Aktienbank






Realkredit-institut



Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

-/Ze

ntra

lber

eich

, Kon

ditio

nen-

beitr

ag


Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

-/Ze

ntra

lber

eich

, (St

anda

rd-)

Stüc

kkos

ten*

Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

-/Ze

ntra

lber

eich

, (St

anda

rd-)

Risi

koko

sten

**Er

folg

sabg

renz

ung

Mar

kt-/

Zent

ralb

erei

ch, E

igen

kapi

tal-

Kos

ten*

,**

Ber

icht

swes

en, K

ondi

tions

-be

itrag

Ber

icht

swes

en, (

Stan

dard

-)St

ückk

oste

n*,*

*

Ber

icht

swes

en, (

Stan

dard

-)R

isiko

kost

en**

Ber

icht

swes

en, E

igen

kapi

tal-

Kos

ten*

,**

92 87 82 75 116 108 106 9739 44 49 56 15 23 25 342,9 1,9 2,0 1,6 3,1 1,8 2,1 1,8

3 2 2 1 3 2 2 21,1 1,3 1,3 1,4 0,9 1,2 1,2 1,3

11 11 11 11 12 12 12 121 1 1 1 0 0 0 0

3,3 2,9 3,1 2,7 3,3 2,8 3,0 2,84 3 3 3 4 3 3 3

1,3 1,1 1,2 1,3 1,2 1,1 1,2 1,3

35 34 30 25 43 43 40 3314 15 19 24 6 6 9 162,9 2,1 1,9 1,6 3,1 2,0 2,0 1,7

3 2 2 1 3 2 2 21,1 1,2 1,4 1,3 0,8 1,1 1,2 1,3

43 40 39 37 56 49 50 4822 25 26 28 9 16 15 172,9 1,4 1,6 1,2 2,9 1,4 1,9 1,4

3 1 2 1 3 1 2 11,1 1,2 1,2 1,2 1,0 1,0 1,1 1,1

3 2 2 2 5 4 4 42 3 3 3 0 1 1 1

2,3 0,5 2,5 3,5 3,4 1,8 2,5 3,52 0,5 2,5 3,5 4 2 3 3,5

0,6 0,7 0,7 0,7 0,9 1,5 1,0 0,6


351




4 –7 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianStandardabw.


EinsatzbereichKalkulations-Ergebnisse(nach Größen-Klassen)


Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

arkt

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Ber

icht

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Kos

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,**

29 28 27 26 39 35 35 3519 20 21 22 9 13 13 132,6 1,3 1,6 1,1 2,8 1,3 1,7 1,3

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5 5 5 4 7 7 7 62 2 2 3 0 0 0 1

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Erfo

lgsa

bgre

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g M

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0,8 1,4 1,2 1,2 0,7 1,4 1,1 1,2








Erfo

lgsa

bgre

nzun

g M

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eich

, Kon

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Mar

kt-/

Zent

ralb

erei

ch, (

Stan

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-)St

ückk

oste

n*Er

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ung

Mar

kt-/

Zent

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erei

ch, (

Stan

dard

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isiko

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29 28 27 26 39 35 35 3519 20 21 22 9 13 13 132,6 1,3 1,6 1,1 2,8 1,3 1,7 1,3

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2,9 1,9 1,3 1,2 3,0 1,9 1,7 1,43 2 1 1 3 2 2 1

1,1 1,0 1,1 1,1 0,9 0,9 1,0 1,2

7 6 5 4 10 9 8 64 5 6 7 1 2 3 5

3,0 2,2 2,6 0,5 3,2 2,0 2,3 1,23 2 3 0,5 3 2 2 1

1,2 0,8 1,1 0,6 0,6 1,0 1,2 1,2

5 5 5 4 7 7 7 62 2 2 3 0 0 0 1

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25 23 23 19 27 26 27 225 7 7 11 3 4 3 8

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0,8 1,4 1,2 1,2 0,7 1,4 1,1 1,2


352


Privat-/Aktienbank






Realkredit-institut




Bep

reis

ung

Einz

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Kon

ditio

nsbe

itrag

Bep

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Stan

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Anr

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nkap

italk

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n

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0,0 1,7 0,0 1,2 0,6 1,5 1,2 1,2


Privat-/Aktienbank






Realkredit-institut




Bep

reis

ung

Einz

elge

schä

ft,

Kon

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nsbe

itrag

Bep

reis

ung

Einz

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nkap

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105 102 102 94 50 46 49 4326 29 29 37 81 85 82 883,2 2,0 2,0 1,7 2,7 1,5 1,8 1,6

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42 43 41 36 20 21 21 197 6 8 13 29 28 28 30

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3 2 2 2 3 1 2 1,50,9 1,1 1,1 1,2 1,5 1,2 1,5 1,4

3 3 3 3 3 3 3 32 2 2 2 2 2 2 2

4,0 3,0 3,0 3,3 3,7 2,3 2,3 3,34 4 3 4 4 2 3 4

0,0 1,7 0,0 1,2 0,6 1,5 1,2 1,2


353








Bep

reis

ung

Einz

elge

schä

ft,

Kon

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itrag

Bep

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m,

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n

34 31 32 31 15 11 13 1214 17 16 17 33 37 35 362,9 1,5 1,6 1,4 2,2 0,7 1,9 1,3

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9 9 8 7 3 3 3 32 2 3 4 8 8 8 8

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0,7 1,4 1,0 1,5 0,6 1,4 1,3 1,6








Bep

reis

ung

Einz

elge

schä

ft,

Kon

ditio

nsbe

itrag

Bep

reis

ung

Einz

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schä

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italk

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n

34 31 32 31 15 11 13 1214 17 16 17 33 37 35 362,9 1,5 1,6 1,4 2,2 0,7 1,9 1,3

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29 30 29 29 12 13 13 136 5 6 6 23 22 22 22

3,1 2,1 1,6 1,4 2,6 1,6 1,4 1,23 2 2 1 3 2 2 1

0,7 0,9 1,1 1,1 1,2 1,0 1,3 1,0

9 9 8 7 3 3 3 32 2 3 4 8 8 8 8

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0,9 1,2 1,3 1,2 1,5 1,7 1,7 1,7

7 7 7 6 4 4 4 20 0 0 1 3 3 3 5

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26 25 26 21 16 15 16 134 5 4 9 14 15 14 17

3,6 2,6 2,9 2,6 3,5 2,0 2,2 2,54 3 3 3 4 2 2 3

0,7 1,4 1,0 1,5 0,6 1,4 1,3 1,6


354

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikosegmente(nach Sektoren)

KreditartGeschäftsfeldGrößenklasse

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikosegmente(nach Größenklassen)

BrancheRechtsformAusfallwahrscheinlichkeit/Rating

Keine Segmentierung (Einzelkreditnehmerbe-trachtung)

5443457915

101

28

4133346011

77

21

45292

9

1

3342177517

75

8

301814284

41

5

57332955

8

82

10

192028419

48

21

5731436314

74

32

10110

3

1

604020400

80

20

KreditartGeschäftsfeldGrößenklasseBrancheRechtsformAusfallwahrscheinlichkeit/Rating


151417296

33

19

3129356013

69

40

149

13194

25

7

4026375411

71

20

73251

10

1

642718459

91

9

43361

7

0

5743438614

100

0

141410203

26

1

474733

67810

87

3

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikosegmente(nach Sektoren)

KreditartGeschäftsfeldGrößenklasse

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikosegmente(nach Größenklassen)

BrancheRechtsformAusfallwahrscheinlichkeit/Rating


5443457915

101

28

4133346011

77

21

45292

9

1

3342177517

75

8

301814284

41

5

57332955

8

82

10

192028419

48

21

5731436314

74

32

10110

3

1

604020400

80

20

KreditartGeschäftsfeldGrößenklasseBrancheRechtsformAusfallwahrscheinlichkeit/Rating


151417296

33

19

3129356013

69

40

149

13194

25

7

4026375411

71

20

73251

10

1

642718459

91

9

43361

7

0

5743438614

100

0

141410203

26

1

474733

67810

87

3

Anhang – 3.1.2 Ausfallrisiko – Anzahl Beurteilungskriterien

355

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Anzahl qualitativer Beurteilungskriterien(nach Sektoren)

< 5 13 12 5 13 8 155-9 46 43 6 60 11 28 25 47 4 8010-14 19 18 1 10 4 10 14 2615-19 10 9 1 10 5 13 4 820-24 4 4 4 10>24 16 15 2 20 11 28 2 4 1 20

Gesamt 108 100 10 100 40 100 53 100 5 100Fehlend 23 2 9 12Gesamt 131 12 49 65

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Anzahl qualitativer Beurteilungskriterien(nach Größenklassen)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

6 16 3 12 1 13 3 1020 53 6 23 3 38 4 57 13 45

9 24 6 23 1 13 3 102 5 4 15 4 14

1 4 1 14 2 71 3 6 23 3 38 2 29 4 14

38 100 26 100 8 100 7 100 29 10010 9 3 148 35 11 30

5

7

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Anzahl qualitativer Beurteilungskriterien(nach Sektoren)

< 5 13 12 5 13 8 155-9 46 43 6 60 11 28 25 47 4 8010-14 19 18 1 10 4 10 14 2615-19 10 9 1 10 5 13 4 820-24 4 4 4 10>24 16 15 2 20 11 28 2 4 1 20

Gesamt 108 100 10 100 40 100 53 100 5 100Fehlend 23 2 9 12Gesamt 131 12 49 65

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

6 16 3 12 1 13 3 1020 53 6 23 3 38 4 57 13 45

9 24 6 23 1 13 3 102 5 4 15 4 14

1 4 1 14 2 71 3 6 23 3 38 2 29 4 14

38 100 26 100 8 100 7 100 29 10010 9 3 148 35 11 30

5

7


356

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Anzahl quantitativer Beurteilungskriterien(nach Sektoren)

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Anzahl quantitativer Beurteilungskriterien(nach Größenklassen)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

33 31 1 10 12 29 18 36 2 4040 38 3 30 13 32 21 42 3 6015 14 1 10 5 12 9 185 5 4 9 1 22 2 1 10 1 2

11 10 4 40 6 15 1 2

106 100 10 100 41 100 50 100 5 10025 2 8 15

131 12 49 65

14 39 9 35 3 38 7 2416 44 7 27 2 25 5 71 10 346 17 5 19 4 14

2 29 3 101 13 1 3

5 19 2 25 4 14

36 100 26 100 8 100 7 100 29 10012 9 3 148 35 11 30

05 100

07

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Anzahl quantitativer Beurteilungskriterien(nach Sektoren)

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

< 55-910-1415-1920-24>24

GesamtFehlendGesamt

33 31 1 10 12 29 18 36 2 4040 38 3 30 13 32 21 42 3 6015 14 1 10 5 12 9 185 5 4 9 1 22 2 1 10 1 2

11 10 4 40 6 15 1 2

106 100 10 100 41 100 50 100 5 10025 2 8 15

131 12 49 65

14 39 9 35 3 38 7 2416 44 7 27 2 25 5 71 10 346 17 5 19 4 14

2 29 3 101 13 1 3

5 19 2 25 4 14

36 100 26 100 8 100 7 100 29 10012 9 3 148 35 11 30

05 100

07


357

Formelle wirtschaftliche und persönliche PrüfungStandardisierte Insolvenzprognose, ScoringStandardisierte Insolvenzprognose, DiskriminanzanalyseStandardisierte Insolvenzprognose, Neuronales NetzVermögens-/ Volatilitätsbewertung; Krisenwahrscheinlichkeit

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Verfahren Bonitätsanalyse(nach Sektoren)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Verfahren Bonitätsanalyse(nach Größenklassen)

Formelle wirtschaftliche und persönliche Prüfung 120 92 11 92 45 92 60 92 4 80Standardisierte Insolvenzprognose, Scoring 78 60 8 67 27 55 41 63 2 20Standardisierte Insolvenzprognose, Diskriminanzanalyse 19 15 4 33 5 10 10 15Standardisierte Insolvenzprognose, Neuronales Netz 3 2 1 8 2 3Vermögens-/ Volatilitätsbewertung; Krisenwahrscheinlichkeit 21 16 3 25 7 14 11 17

44 92 33 94 10 91 7 100 26 87

28 58 23 66 6 55 5 71 16 53

5 10 7 20 1 9 1 14 5 17

2 4 1 9

6 13 10 29 1 9 4 13

Formelle wirtschaftliche und persönliche PrüfungStandardisierte Insolvenzprognose, ScoringStandardisierte Insolvenzprognose, DiskriminanzanalyseStandardisierte Insolvenzprognose, Neuronales NetzVermögens-/ Volatilitätsbewertung; Krisenwahrscheinlichkeit

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Verfahren Bonitätsanalyse(nach Sektoren)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Verfahren Bonitätsanalyse(nach Größenklassen)

Formelle wirtschaftliche und persönliche Prüfung 120 92 11 92 45 92 60 92 4 80Standardisierte Insolvenzprognose, Scoring 78 60 8 67 27 55 41 63 2 20Standardisierte Insolvenzprognose, Diskriminanzanalyse 19 15 4 33 5 10 10 15Standardisierte Insolvenzprognose, Neuronales Netz 3 2 1 8 2 3Vermögens-/ Volatilitätsbewertung; Krisenwahrscheinlichkeit 21 16 3 25 7 14 11 17

44 92 33 94 10 91 7 100 26 87

28 58 23 66 6 55 5 71 16 53

5 10 7 20 1 9 1 14 5 17

2 4 1 9

6 13 10 29 1 9 4 13

Anhang – 3.1.3 Ausfallrisiko – Verfahren der Bonitätsanalyse

358

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

KrediteK

redi

tneh

mer

bez.

Ges

chäf

tsbe

z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

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z.

Ges

chäf

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Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

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Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Gültig 110 63 107 60 11 5 11 5 39 21 38 19 57 34 55 33 3 3 3 3

Fehlend 21 68 24 71 1 7 1 7 10 28 11 30 8 31 10 32 2 2 2 2

Mittelwert 5,5 4,2 3,4 2,7 6,2 4,6 2,7 3,4 5,4 4,2 3,2 2,1 5,3 3,9 3,6 2,7 6,7 7,7 4,3 5,7

Median 4 4 2 2 7 4 3 4 4 4 2 2 4 3 2 2 7 8 3 5

Modus 4 2 2 2 7 4 3 4 4 3 2 2 4 2 2 2 5 5 2 4

Minimum 1 0 1 0 2 2 1 2 1 1 1 1 1 0 1 0 5 5 2 4

Maximum 35 19 18 10 10 7 4 4 35 10 15 4 24 19 18 10 8 10 8 8

Anzahl Bonitäts-stufen (nachSektoren)

<= 1 Mrd.EURO

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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z.

Kre

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ehm

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z.

Ges

chäf

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z.

Kre

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ehm

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z.

Ges

chäf

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Kre

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ehm

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z.

Ges

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Kre

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ehm

erbe

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Ges

chäf

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Kre

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z.

Ges

chäf

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z.

Kre

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ehm

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z.

Ges

chäf

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z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Gültig

Fehlend

Mittelwert

Median

Modus

Minimum

Maximum

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Anzahl Bonitäts-stufen (nachGrößen-klassen)

41 28 40 27 27 14 25 12 9 3 9 3 5 3 5 3 28 15 28 15

7 20 8 21 8 21 10 23 2 8 2 8 2 4 2 4 2 15 2 15

5,4 3,7 3,6 2,8 4,4 3,8 3,6 2,8 5,9 4,7 3,1 2,7 10,4 3,0 6,4 2,7 5,5 5,7 2,5 2,7

3 3 2 2 3 3 2 2 5 5 2 2 4 4 4 3 5 5 2 2

2 2 2 2 3 3 2 2 4 5 2 1 4 4 4 1 4 4 2 2

1 0 1 0 1 1 1 0 3 4 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1

24 19 15 6 18 10 18 10 16 5 9 5 35 4 15 4 10 10 8 8

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

KrediteK

redi

tneh

mer

bez.

Ges

chäf

tsbe

z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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z.

Kre

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z.

Ges

chäf

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Kre

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z.

Ges

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Kre

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z.

Ges

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z.

Kre

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ehm

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z.

Ges

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Kre

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ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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Kre

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ehm

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z.

Ges

chäf

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z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Gültig 110 63 107 60 11 5 11 5 39 21 38 19 57 34 55 33 3 3 3 3

Fehlend 21 68 24 71 1 7 1 7 10 28 11 30 8 31 10 32 2 2 2 2

Mittelwert 5,5 4,2 3,4 2,7 6,2 4,6 2,7 3,4 5,4 4,2 3,2 2,1 5,3 3,9 3,6 2,7 6,7 7,7 4,3 5,7

Median 4 4 2 2 7 4 3 4 4 4 2 2 4 3 2 2 7 8 3 5

Modus 4 2 2 2 7 4 3 4 4 3 2 2 4 2 2 2 5 5 2 4

Minimum 1 0 1 0 2 2 1 2 1 1 1 1 1 0 1 0 5 5 2 4

Maximum 35 19 18 10 10 7 4 4 35 10 15 4 24 19 18 10 8 10 8 8

Anzahl Bonitäts-stufen (nachSektoren)

<= 1 Mrd.EURO

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Gute Kredite

Notlei-dende

Kredite

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

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z.

Kre

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z.

Ges

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z.

Kre

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z.

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Kre

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Ges

chäf

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Kre

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Kre

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z.

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Kre

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Kre

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Ges

chäf

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z.

Kre

ditn

ehm

erbe

z.

Ges

chäf

tsbe

z.

Gültig

Fehlend

Mittelwert

Median

Modus

Minimum

Maximum

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Anzahl Bonitäts-stufen (nachGrößen-klassen)

41 28 40 27 27 14 25 12 9 3 9 3 5 3 5 3 28 15 28 15

7 20 8 21 8 21 10 23 2 8 2 8 2 4 2 4 2 15 2 15

5,4 3,7 3,6 2,8 4,4 3,8 3,6 2,8 5,9 4,7 3,1 2,7 10,4 3,0 6,4 2,7 5,5 5,7 2,5 2,7

3 3 2 2 3 3 2 2 5 5 2 2 4 4 4 3 5 5 2 2

2 2 2 2 3 3 2 2 4 5 2 1 4 4 4 1 4 4 2 2

1 0 1 0 1 1 1 0 3 4 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1

24 19 15 6 18 10 18 10 16 5 9 5 35 4 15 4 10 10 8 8

Anhang - 3.1 Risikoeinschätzung

359

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Große Unternehmen

Kleine und mittlere Unternehmen

Privatkunden

Subj. vs. objektive Bonitäts-einschätzung nach Sektoren

GültigFehlendMittelwert

ModusMedian

MinimumMaximumGültigFehlendMittelwert

ModusMedian


ModusMedian

MinimumMaximum

Große Unternehmen


Privatkunden

Subj. vs. objektive Bonitäts-einschätzung nach Größe

<= 1 Mrd. EURO

> 1-2,5 Mrd. EURO

> 2,5-4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


ModusMedian


ModusMedian


ModusMedian

MinimumMaximum

110 11 46 50 321 1 3 15 245 63 39 46 4050 70 40 50 4030 70 30 70 30

0 30 0 0 30100 90 80 100 50120 12 48 56 4

11 0 1 9 143 58 39 44 3850 60 40 45 3550 70 50 50 20

0 20 0 0 2090 70 70 90 60

117 11 45 57 414 1 4 8 142 54 36 44 5540 50 40 40 5050 30 0 50 20

0 10 0 0 20100 100 100 90 100

34 32 9 7 2814 3 2 0 248 44 43 46 4145 50 40 40 5070 50 30 20 500 0 10 20 0

100 80 80 80 9042 33 9 7 296 2 2 0 1

42 43 36 46 4640 50 30 60 5040 50 20 60 700 0 10 20 0

80 80 60 60 9043 33 9 6 265 2 2 1 4

40 38 44 47 4840 40 30 45 5030 50 20 30 00 0 10 30 0

90 80 80 70 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Große Unternehmen


Privatkunden

Subj. vs. objektive Bonitäts-einschätzung nach Sektoren


ModusMedian

MinimumMaximum


ModusMedian


ModusMedian

MinimumMaximum


ModusMedian


ModusMedian

MinimumMaximum


ModusMedian

MinimumMaximum

Große Unternehmen


Privatkunden

Subj. vs. objektive Bonitäts-einschätzung nach Größe

<= 1 Mrd. EURO

> 1-2,5 Mrd. EURO

> 2,5-4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


ModusMedian

MinimumMaximum


ModusMedian


ModusMedian

MinimumMaximum


ModusMedian


ModusMedian

MinimumMaximum


ModusMedian

MinimumMaximum

110 11 46 50 321 1 3 15 245 63 39 46 4050 70 40 50 4030 70 30 70 30

0 30 0 0 30100 90 80 100 50120 12 48 56 4

11 0 1 9 143 58 39 44 3850 60 40 45 3550 70 50 50 20

0 20 0 0 2090 70 70 90 60

117 11 45 57 414 1 4 8 142 54 36 44 5540 50 40 40 5050 30 0 50 20

0 10 0 0 20100 100 100 90 100

34 32 9 7 2814 3 2 0 248 44 43 46 4145 50 40 40 5070 50 30 20 500 0 10 20 0

100 80 80 80 9042 33 9 7 296 2 2 0 1

42 43 36 46 4640 50 30 60 5040 50 20 60 700 0 10 20 0

80 80 60 60 9043 33 9 6 265 2 2 1 4

40 38 44 47 4840 40 30 45 5030 50 20 30 00 0 10 30 0

90 80 80 70 100

Anhang - 3.1.6 Zeitdauer der Bonitätseinschätzung

360

Gesamt GültigFehlendMittelwertMedianMinimumMaximum

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Zeitdauer Bonitäts-einschätzungen(nach Sektoren)

GültigFehlendMittelwertMedianMinimumMaximum




Bon

itäts

eins

chät

zung

, G

ültig

keits

daue

r in

Jahr

en

Ges

etzl

iche

Rec

hnun

gs-

legu

ngsp

erio

de

Inte

rner

Rat

ingz

yklu

s, pe

riodi

sch

Zeitd

auer

des

En

gage

men

ts

Anl

assb

ezog

ene

Rev

isio

n

Gründe

107 61 87 17241,4

0,525

111

1,11

0,53

39101,3

10,7511

1

53121,6

11

25

41

2,0121

87

3 117 2 6

25 30 4 31

31 45 11 48

2 1 2

1

Gesamt GültigFehlendMittelwertMedianMinimumMaximum

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Zeitdauer Bonitäts-einschätzungen(nach Sektoren)





Bon

itäts

eins

chät

zung

, G

ültig

keits

daue

r in

Jahr

en

Ges

etzl

iche

Rec

hnun

gs-

legu

ngsp

erio

de

Inte

rner

Rat

ingz

yklu

s, pe

riodi

sch

Zeitd

auer

des

En

gage

men

ts

Anl

assb

ezog

ene

Rev

isio

n

Gründe

107 61 87 17241,4

0,525

111

1,11

0,53

39101,3

10,7511

1

53121,6

11

25

41

2,0121

87

3 117 2 6

25 30 4 31

31 45 11 48

2 1 2

1

Anhang - 3.1.6 Zeitdauer der Bonitätseinschätzung

361

< 1 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianMinimumMaximum

1 - 2,5 Mrd.

2,5 – 4 Mrd.

4 – 7 Mrd.

7 Mrd.

Zeitdauer Bonitäts-einschätzungen(nach Größen-klassen)





Bon

itäts

eins

chät

zung

, G

ültig

keits

daue

r in

Jahr

en

Ges

etzl

iche

Rec

hnun

gs-

legu

ngsp

erio

de

Inte

rner

Rat

ingz

yklu

s, pe

riodi

sch

Zeitd

auer

des

En

gage

men

ts

Anl

assb

ezog

ene

Rev

isio

n

Gründe

38 26 31 810

1,9

125

296

1,1113

65

1,11

0,52

61

1,2112

282

1,3115

38

19 21 2 20

4 6 6

3 6 1 4

9 23 17

1

6

< 1 Mrd. GültigFehlendMittelwertMedianMinimumMaximum

1 - 2,5 Mrd.

2,5 – 4 Mrd.

4 – 7 Mrd.

7 Mrd.

Zeitdauer Bonitäts-einschätzungen(nach Größen-klassen)





Bon

itäts

eins

chät

zung

, G

ültig

keits

daue

r in

Jahr

en

Ges

etzl

iche

Rec

hnun

gs-

legu

ngsp

erio

de

Inte

rner

Rat

ingz

yklu

s, pe

riodi

sch

Zeitd

auer

des

En

gage

men

ts

Anl

assb

ezog

ene

Rev

isio

n

Gründe

38 26 31 810

1,9

125

296

1,1113

65

1,11

0,52

61

1,2112

282

1,3115

38

19 21 2 20

4 6 6

3 6 1 4

9 23 17

1

6

Anhang - 3.1.7 Ausfallrisiko - Parameter zur Quantifizierung

362

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Expected DefaultFrequency(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt






GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Expected DefaultFrequency(nach Größenklassen)

21 21 5 50 8 23 8 1511 11 2 20 4 11 5 105 5 2 20 1 3 4 8

32 32 13 36 15 29 2 67

16 16 5 14 10 19

5 5 1 10 1 3 3 610 10 3 8 7 13

100 100 10 100 35 100 52 10031 2 14 13 2

131 12 49 65 5

7 18 3 12 2 33 9 385 13 2 8 1 17 1 14 2 81 3 2 8 1 14 1 4

9 24 7 28 3 50 3 43 10 42

8 21 5 20 1 14 2 8

3 8 1 4 1 145 13 5 20

38 100 25 100 6 100 7 100 24 10010 10 5 648 11 30

1 33

3 100

3507

37 37 9 90 13 37 17 33

1334

34 7 28 3 50 2 29 12 50

48 48 18 50 25 48 3 100

17 45 12 48 3 50 4 57 12 50

15 15 1 10 4 11 10 19

8 21 6 24 1 14

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Expected DefaultFrequency(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt






GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Expected DefaultFrequency(nach Größenklassen)

21 21 5 50 8 23 8 1511 11 2 20 4 11 5 105 5 2 20 1 3 4 8

32 32 13 36 15 29 2 67

16 16 5 14 10 19

5 5 1 10 1 3 3 610 10 3 8 7 13

100 100 10 100 35 100 52 10031 2 14 13 2

131 12 49 65 5

7 18 3 12 2 33 9 385 13 2 8 1 17 1 14 2 81 3 2 8 1 14 1 4

9 24 7 28 3 50 3 43 10 42

8 21 5 20 1 14 2 8

3 8 1 4 1 145 13 5 20

38 100 25 100 6 100 7 100 24 10010 10 5 648 11 30

1 33

3 100

3507

37 37 9 90 13 37 17 33

1334

34 7 28 3 50 2 29 12 50

48 48 18 50 25 48 3 100

17 45 12 48 3 50 4 57 12 50

15 15 1 10 4 11 10 19

8 21 6 24 1 14


363

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Marktwert der Forderung(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marktwert der Forderung(nach Größenklassen)

12 14 4 44 5 17 3 79 10 1 11 1 3 7 153 3 1 3 2 4

20 23 3 33 9 30 6 13 2 67

23 26 7 23 15 33

12 14 4 13 7 159 10 1 11 3 10 6 13

88 100 9 100 30 100 46 10043 3 19 19 2

131 12 49 65 5

3 8 4 18 1 17 4 206 17 2 9 1 51 3 2 9

3 8 2 9 4 67 1 25 10 50

13 36 6 27 1 25 3 15

6 17 2 9 2 50 2 104 11 4 18 1 17

36 100 22 100 6 100 4 100 20 10012 13 5 3 1048 35 11 7 30

1 33

3 100

24 27 5 56 7 23 12 26

10 28 8 36 1 17 5 25

43 49 3 33 16 53 21 46 3 100

16 44 8 36 4 67 2 50 13 65

21 24 1 11 7 23 13 28

10 28 6 27 1 17 2 50 2 10

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Marktwert der Forderung(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Marktwert der Forderung(nach Größenklassen)

12 14 4 44 5 17 3 79 10 1 11 1 3 7 153 3 1 3 2 4

20 23 3 33 9 30 6 13 2 67

23 26 7 23 15 33

12 14 4 13 7 159 10 1 11 3 10 6 13

88 100 9 100 30 100 46 10043 3 19 19 2

131 12 49 65 5

3 8 4 18 1 17 4 206 17 2 9 1 51 3 2 9

3 8 2 9 4 67 1 25 10 50

13 36 6 27 1 25 3 15

6 17 2 9 2 50 2 104 11 4 18 1 17

36 100 22 100 6 100 4 100 20 10012 13 5 3 1048 35 11 7 30

1 33

3 100

24 27 5 56 7 23 12 26

10 28 8 36 1 17 5 25

43 49 3 33 16 53 21 46 3 100

16 44 8 36 4 67 2 50 13 65

21 24 1 11 7 23 13 28

10 28 6 27 1 17 2 50 2 10


364

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Wert der gestellten Sicherheit(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Wert der gestellten Sicherheit(nach Größenklassen)

44 39 5 50 15 37 22 3744 39 3 30 14 34 26 44 1 25

6 5 3 7 3 5

14 12 2 20 5 12 6 10 1 25

5 4 4 10 1 2

1 1 1 2

114 100 10 100 41 100 59 100 4 10017 2 8 6 1

131 12 49 65 5

17 39 8 28 2 29 17 6321 48 13 45 4 57 4 57 2 71 2 4 14 1 14

2 5 3 10 1 14 2 29 6 22

2 5 1 3 2 7

1 2

44 100 29 100 7 100 7 100 27 1004 6 4 3

48 35 11 30

2 50

07

94 82 8 80 32 78 51 86 3 75

39 89 25 86 6 86 5 71 19 70

19 17 2 20 9 22 7 12 1 25

4 9 4 14 1 14 2 29 30

1 1 1 2

1 2

8

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Wert der gestellten Sicherheit(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Wert der gestellten Sicherheit(nach Größenklassen)

44 39 5 50 15 37 22 3744 39 3 30 14 34 26 44 1 25

6 5 3 7 3 5

14 12 2 20 5 12 6 10 1 25

5 4 4 10 1 2

1 1 1 2

114 100 10 100 41 100 59 100 4 10017 2 8 6 1

131 12 49 65 5

17 39 8 28 2 29 17 6321 48 13 45 4 57 4 57 2 71 2 4 14 1 14

2 5 3 10 1 14 2 29 6 22

2 5 1 3 2 7

1 2

44 100 29 100 7 100 7 100 27 1004 6 4 3

48 35 11 30

2 50

07

94 82 8 80 32 78 51 86 3 75

39 89 25 86 6 86 5 71 19 70

19 17 2 20 9 22 7 12 1 25

4 9 4 14 1 14 2 29 30

1 1 1 2

1 2

8


365

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Loss Given Default(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Loss Given Default(nach Größenklassen)

19 20 3 33 8 22 8 1612 12 3 33 1 3 8 163 3 2 5 1 2

20 21 2 22 10 28 6 12 2 67

18 19 6 17 11 22

8 8 1 11 3 8 5 1017 18 6 16 10 2097 100 9 100 36 100 49 10034 3 13 16 2

131 12 49 65 5

6 16 4 17 1 17 8 334 11 5 21 1 17 2 8

2 8 1 17

3 8 3 13 4 67 2 33 8 33

11 30 2 8 1 17 4 17

5 14 1 4 1 17 1 48 22 7 29 1 17 1 4

37 100 24 100 6 100 6 100 24 10011 11 5 1 648 35 11 7 30

1 33

3 100

34 35 6 67 11 30 17 35

10 27 11 46 1 17 2 33 10 42

38 39 2 22 16 45 17 35 3 100

14 38 5 21 4 67 3 50 12 50

25 26 1 11 9 24 15 31

13 35 8 33 1 17 1 17 2 8

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Loss Given Default(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Loss Given Default(nach Größenklassen)

19 20 3 33 8 22 8 1612 12 3 33 1 3 8 163 3 2 5 1 2

20 21 2 22 10 28 6 12 2 67

18 19 6 17 11 22

8 8 1 11 3 8 5 1017 18 6 16 10 2097 100 9 100 36 100 49 10034 3 13 16 2

131 12 49 65 5

6 16 4 17 1 17 8 334 11 5 21 1 17 2 8

2 8 1 17

3 8 3 13 4 67 2 33 8 33

11 30 2 8 1 17 4 17

5 14 1 4 1 17 1 48 22 7 29 1 17 1 4

37 100 24 100 6 100 6 100 24 10011 11 5 1 648 35 11 7 30

1 33

3 100

34 35 6 67 11 30 17 35

10 27 11 46 1 17 2 33 10 42

38 39 2 22 16 45 17 35 3 100

14 38 5 21 4 67 3 50 12 50

25 26 1 11 9 24 15 31

13 35 8 33 1 17 1 17 2 8


366

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Ausfallwahrschein-lichkeit(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Ausfallwahrschein-lichkeit(nach Größenklassen)

Keine< 3 Jahre3- 5 Jahre

1933342817

1525262113

15321

84225178

91212106

1824242012

914181410

1422282215

212

402040> 5 Jahre

Keine Angaben

Gesamt 12 100 65 100 5 100131 49100 100

Interne DatenCredit SpreadExterne Ratings

Gesamt 10 44 492 34Drittanbieter/Verbund

davon:55163142

5554

246

1116

254

1322

112


89

1498

1719291917

59993

142626269

241

4

18369

36

2113

29141443

210

972

73330237

> 5 JahreKeine Angaben

Gesamt 35 100 7 100 30 10048 11100 100



davon:19

36

15

1415

12

4121

4214

149

1710

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Ausfallwahrschein-lichkeit(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Ausfallwahrschein-lichkeit(nach Größenklassen)


1933342817

1525262113

15321

84225178

91212106

1824242012

914181410

1422282215

212

402040> 5 Jahre

Keine Angaben

Gesamt 12 100 65 100 5 100131 49100 100



davon:55163142

5554

246

1116

254

1322

112


89

1498

1719291917

59993

142626269

241

4

18369

36

2113

29141443

210

972

73330237

> 5 JahreKeine Angaben

Gesamt 35 100 7 100 30 10048 11100 100



davon:19

36

15

1415

12

4121

4214

149

1710

Anhang - 3.1.9 Ausfallrisiko – Analyse und Bewertung des unerwarteten Verlusts

367

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Migrationsanalyse-Rating(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt



geeignet


ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Migrationsanalyse-Rating(nach Größenklassen)

13 14 2 29 4 11 5 10 2 672 2 1 14 1 3 1 25 5 2 29 2 6

25 27 2 29 13 37 9 18 1 33

20 21 6 17 14 29

11 12 1 3 10 2018 19 8 23 10 2094 100 7 100 35 100 49 100 3 10037 5 14 16

131 12 49 65

4 11 2 9 1 13 6 301 5 1 51 5 3 43 1 5

5 14 5 23 3 43 7 35

11 30 3 14 5 63 1 14 4 20

6 16 5 23 1 1311 30 5 23 1 13 1 537 100 22 100 8 100 7 100 20 10011 13 3 1048 35 11 30

25

07

20 21 5 71 7 20 6 12 2 67

4 11 4 18 1 13 3 43 8 40

45 48 2 29 19 54 23 47 1 33

16 43 8 36 563

4 57 11 55

29 31 9 26 20 41

17 46 10 45 2 25 1 5

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Migrationsanalyse-Rating(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt



geeignet


ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Migrationsanalyse-Rating(nach Größenklassen)

13 14 2 29 4 11 5 10 2 672 2 1 14 1 3 1 25 5 2 29 2 6

25 27 2 29 13 37 9 18 1 33

20 21 6 17 14 29

11 12 1 3 10 2018 19 8 23 10 2094 100 7 100 35 100 49 100 3 10037 5 14 16

131 12 49 65

4 11 2 9 1 13 6 301 5 1 51 5 3 43 1 5

5 14 5 23 3 43 7 35

11 30 3 14 5 63 1 14 4 20

6 16 5 23 1 1311 30 5 23 1 13 1 537 100 22 100 8 100 7 100 20 10011 13 3 1048 35 11 30

25

07

20 21 5 71 7 20 6 12 2 67

4 11 4 18 1 13 3 43 8 40

45 48 2 29 19 54 23 47 1 33

16 43 8 36 563

4 57 11 55

29 31 9 26 20 41

17 46 10 45 2 25 1 5


368

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Value-at-Risk“Default-Risiko”(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Value-at-Risk“Default-Risiko”(nach Größenklassen)

13 13 5 56 3 8 5 104 4 1 11 2 6 1 2

27 27 2 22 14 39 9 18 2 50

22 22 1 11 7 19 12 24 2 50

14 14 2 6 12 2420 20 8 22 12 24

100 100 9 100 36 100 51 100 4 10031 3 13 14 1

131 12 49 65 5

4 10 1 4 1 14 7 271 3 1 4 2 8

5 13 8 33 4 57 1 25 9 35

8 21 5 21 1 14 2 50 6 23

9 23 4 17 1 2512 31 5 21 1 14 2 839 100 24 100 7 100 4 100 26 1009 11 4 3 4

48 35 11 7 30

17 17 6 67 5 13 6 12

5 13 2 8 1 14 9 35

49 49 3 33 21 58 21 41 4 100

13 33 13 54 5 71 3 75 15 58

34 34 10 28 24 47

21 54 9 38 1 14 1 25 2 8

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Value-at-Risk“Default-Risiko”(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Value-at-Risk“Default-Risiko”(nach Größenklassen)

13 13 5 56 3 8 5 104 4 1 11 2 6 1 2

27 27 2 22 14 39 9 18 2 50

22 22 1 11 7 19 12 24 2 50

14 14 2 6 12 2420 20 8 22 12 24

100 100 9 100 36 100 51 100 4 10031 3 13 14 1

131 12 49 65 5

4 10 1 4 1 14 7 271 3 1 4 2 8

5 13 8 33 4 57 1 25 9 35

8 21 5 21 1 14 2 50 6 23

9 23 4 17 1 2512 31 5 21 1 14 2 839 100 24 100 7 100 4 100 26 1009 11 4 3 4

48 35 11 7 30

17 17 6 67 5 13 6 12

5 13 2 8 1 14 9 35

49 49 3 33 21 58 21 41 4 100

13 33 13 54 5 71 3 75 15 58

34 34 10 28 24 47

21 54 9 38 1 14 1 25 2 8


369

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Value-at-RiskMarktwertrisiko(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Value-at-RiskMarktwertrisiko(nach Größenklassen)

3 4 2 6 1 21 1 1 3

15 19 2 33 8 26 5 12

18 22 1 17 6 19 11 26

16 20 1 17 4 13 11 2628 35 2 33 10 32 15 35 1 10081 100 6 100 31 100 43 100 150 6 18 22 4

131 12 49 65

1 3 2 121 6

3 9 4 20 5 29

8 23 6 30 3 50 4 24

8 23 4 20 1 17 2 67 1 615 43 6 30 2 33 1 33 4 2435 100 20 100 6 100 3 100 17 10013 15 5 4 1348 35 11 7 30

5

100

4 5 3 10 1 2

1 3 3 18

33 41 3 50 14 45 16 37

11 31 10 50 3 50 9 53

44 54 3 50 14 45 26 60 1 100

23 66 10 50 3 50 3 100 5 29

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Value-at-RiskMarktwertrisiko(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Value-at-RiskMarktwertrisiko(nach Größenklassen)

3 4 2 6 1 21 1 1 3

15 19 2 33 8 26 5 12

18 22 1 17 6 19 11 26

16 20 1 17 4 13 11 2628 35 2 33 10 32 15 35 1 10081 100 6 100 31 100 43 100 150 6 18 22 4

131 12 49 65

1 3 2 121 6

3 9 4 20 5 29

8 23 6 30 3 50 4 24

8 23 4 20 1 17 2 67 1 615 43 6 30 2 33 1 33 4 2435 100 20 100 6 100 3 100 17 10013 15 5 4 1348 35 11 7 30

5

100

4 5 3 10 1 2

1 3 3 18

33 41 3 50 14 45 16 37

11 31 10 50 3 50 9 53

44 54 3 50 14 45 26 60 1 100

23 66 10 50 3 50 3 100 5 29


370

Zinsrisiko Währungs-risiko

Aktienkurs-risiko

SonstigePreisrisiken

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kategorien Marktrisiko

Gesamt Nein 8 30 23 92 70Ja 123 94 101 77 39 30Gesamt 131 100 131 100 131 100

Privat-/Aktienbank Nein 1 2 17 6 50Ja 11 92 10 83 6 50

Öffentlich-RechtlichesInstitut

Realkreditinstitut

< 1 Mrd. NeinJaGesamt

1 – 2,5 Mrd. NeinJa

6 13 15 31 18 38 40 8342 88 33 69 30 63 8 1748 100 48 100 48 100 48 100

1 3 8 23 6 17 27 7734 97 27 77 29 83 8 23

Gesamt

2,5 – 4 Mrd. NeinJaGesamt

4 – 7 Mrd. NeinJaGesamt

> 7 Mrd. NeinJaGesamt

35 100 35 100 35 100 35 1001 9 1 9 6 55

11 100 10 91 10 91 5 4511 11 100 11 100 11 100

3 437 100 7 100 7 100 4 577 7 100

1 3 3 10 5 17 16 5329 97 27 90 25 83 14 4730 100 30 100 30 100 30 100

NeinJa 59 91 44 68 13 20Gesamt 65 100 65 100 65 100

Gesamt 12 100 12 100 12 100

Nein 3 6 29 59Ja 49 100 46 94 20 41

49 100 49 1006 21 32 52 80

Nein 1 20 2 40 4 80 5 100Ja 4 80 3 60 1 20Gesamt 5 100 5 100 5 100

Gesamt

Genossenschaftliches Institut

6 2179

100

8 1 892

7165 100

100

5 1090

1009 29

1112

46

444919

27104131

Zinsrisiko Währungs-risiko

Aktienkurs-risiko

SonstigePreisrisiken

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kategorien Marktrisiko

Gesamt Nein 8 30 23 92 70Ja 123 94 101 77 39 30Gesamt 131 100 131 100 131 100

Privat-/Aktienbank Nein 1 2 17 6 50Ja 11 92 10 83 6 50

Öffentlich-RechtlichesInstitut

Realkreditinstitut

< 1 Mrd. NeinJaGesamt

1 – 2,5 Mrd. NeinJa

6 13 15 31 18 38 40 8342 88 33 69 30 63 8 1748 100 48 100 48 100 48 100

1 3 8 23 6 17 27 7734 97 27 77 29 83 8 23

Gesamt

2,5 – 4 Mrd. NeinJaGesamt

4 – 7 Mrd. NeinJaGesamt

> 7 Mrd. NeinJaGesamt

35 100 35 100 35 100 35 1001 9 1 9 6 55

11 100 10 91 10 91 5 4511 11 100 11 100 11 100

3 437 100 7 100 7 100 4 577 7 100

1 3 3 10 5 17 16 5329 97 27 90 25 83 14 4730 100 30 100 30 100 30 100

NeinJa 59 91 44 68 13 20Gesamt 65 100 65 100 65 100

Gesamt 12 100 12 100 12 100

Nein 3 6 29 59Ja 49 100 46 94 20 41

49 100 49 1006 21 32 52 80

Nein 1 20 2 40 4 80 5 100Ja 4 80 3 60 1 20Gesamt 5 100 5 100 5 100

Gesamt

Genossenschaftliches Institut

6 2179

100

8 1 892

7165 100

100

5 1090

1009 29

1112

46

444919

27104131

Anhang - 3.2.2 Marktrisiko – Einsatz von Derivaten zur Zinsrisikosteuerung

371


Privat-/Aktienbank




Genossen-schaftlich


Realkredit-institut


DerivateZinsrisikosteuerung

123 118 113 1138 13 18 18

1,8 1,2 1,2 0,92 1 0 0

1,4 1,3 1,5 1,4

11 11 11 111 1 1 1

3,5 2,8 2,7 2,74 4 3 3

0,7 1,5 1,5 1,5

50 48 46 461 3 5 5

1,7 1,1 1,5 1,01 1 1 0

1,5 1,2 1,6 1,4

60 57 55 555 8 10 10

1,5 1,0 0,6 0,41 1 0 0

1,2 1,1 1,2 0,9

2 2 1 11 1 2 2

3,5 3,0 3,0 3,03,5 3 3 30,7 0,0

Unb

edin

gte

Term

inge

schä

fte,

Nic

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örse

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Bed

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Bör

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delt

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lt


Privat-/Aktienbank




Genossen-schaftlich


Realkredit-institut



123 118 113 1138 13 18 18

1,8 1,2 1,2 0,92 1 0 0

1,4 1,3 1,5 1,4

11 11 11 111 1 1 1

3,5 2,8 2,7 2,74 4 3 3

0,7 1,5 1,5 1,5

50 48 46 461 3 5 5

1,7 1,1 1,5 1,01 1 1 0

1,5 1,2 1,6 1,4

60 57 55 555 8 10 10

1,5 1,0 0,6 0,41 1 0 0

1,2 1,1 1,2 0,9

2 2 1 11 1 2 2

3,5 3,0 3,0 3,03,5 3 3 30,7 0,0

Unb

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Term

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Nic

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Bör

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lt


Privat-/Aktienbank




Genossen-schaftlich


Realkredit-institut



123 118 113 1138 13 18 18

1,8 1,2 1,2 0,92 1 0 0

1,4 1,3 1,5 1,4

11 11 11 111 1 1 1

3,5 2,8 2,7 2,74 4 3 3

0,7 1,5 1,5 1,5

50 48 46 461 3 5 5

1,7 1,1 1,5 1,01 1 1 0

1,5 1,2 1,6 1,4

60 57 55 555 8 10 10

1,5 1,0 0,6 0,41 1 0 0

1,2 1,1 1,2 0,9

2 2 1 11 1 2 2

3,5 3,0 3,0 3,03,5 3 3 30,7 0,0

Unb

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Nic

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Bör

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Anhang - 3.2.2 Marktrisiko – Einsatz von Derivaten zur Zinsrisikosteuerung

372







Unb

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Term

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Nic

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Bed

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Term

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fte,

Bör

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delt

Bed

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häfte

,B

örse

ngeh

ande

lt

43 40 39 395 8 9 9

1,0 0,5 0,2 0,11 0 0 0

0,9 0,7 0,5 0,4

33 32 32 322 3 3 3

1,4 1,0 0,8 0,51 1 0 0

1,2 1,1 1,1 1,1

11 10 9 90 1 2 2

1,8 1,2 2,2 1,72 1 3 1

1,1 1,0 1,5 1,3

7 7 7 70 0 0 0

1,7 0,7 0,9 0,41 1 0 0

1,6 0,5 1,5 0,5

29 29 26 261 1 4 4

3,5 2,7 3,0 2,24 3 3,5 2

0,9 1,3 1,4 1,6







Unb

edin

gte

Term

inge

schä

fte,

Nic

ht b

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ngeh

ande

lt

Bed

ingt

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, N

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bör

seng

ehan

delt

Unb

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Term

inge

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Bör

seng

ehan

delt

Bed

ingt

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rmin

gesc

häfte

,B

örse

ngeh

ande

lt

43 40 39 395 8 9 9

1,0 0,5 0,2 0,11 0 0 0

0,9 0,7 0,5 0,4

33 32 32 322 3 3 3

1,4 1,0 0,8 0,51 1 0 0

1,2 1,1 1,1 1,1

11 10 9 90 1 2 2

1,8 1,2 2,2 1,72 1 3 1

1,1 1,0 1,5 1,3

7 7 7 70 0 0 0

1,7 0,7 0,9 0,41 1 0 0

1,6 0,5 1,5 0,5

29 29 26 261 1 4 4

3,5 2,7 3,0 2,24 3 3,5 2

0,9 1,3 1,4 1,6

3.2.3 Marktrisikomessung

373

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

MarktrisikomessungAbschreibungen(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

MarktrisikomessungAbschreibungen(nach Größenklassen)

29 31 4 80 7 20 16 32 2 6739 42 16 46 23 4612 13 4 11 8 16

2 2 1 3 1 2

11 12 1 20 7 20 2 493 100 5 100 35 100 50 10038 7 14 15 2

131 12 49 65 5

12 33 4 17 2 20 2 40 9 5015 42 15 63 7 70 1 20 1 6

5 14 4 17 3 17

2 6

2 6 1 4 1 10 2 40 5 2836 100 24 100 10 100 5 100 18 10012 11 1 2 1248 35 11 7 30

1 333 100

80 86 4 80 27 77 47 94 2 67

32 89 23 96 9 90 3 60 13 72

2 2 1 3 1 2

2 6

11 12 1 20 7 20 2 4 1 33

2 6 1 4 1 10 2 40 5 28

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

MarktrisikomessungAbschreibungen(nach Sektoren)





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

MarktrisikomessungAbschreibungen(nach Größenklassen)

29 31 4 80 7 20 16 32 2 6739 42 16 46 23 4612 13 4 11 8 16

2 2 1 3 1 2

11 12 1 20 7 20 2 493 100 5 100 35 100 50 10038 7 14 15 2

131 12 49 65 5

12 33 4 17 2 20 2 40 9 5015 42 15 63 7 70 1 20 1 6

5 14 4 17 3 17

2 6

2 6 1 4 1 10 2 40 5 2836 100 24 100 10 100 5 100 18 10012 11 1 2 1248 35 11 7 30

1 333 100

80 86 4 80 27 77 47 94 2 67

32 89 23 96 9 90 3 60 13 72

2 2 1 3 1 2

2 6

11 12 1 20 7 20 2 4 1 33

2 6 1 4 1 10 2 40 5 28


374

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Value-at-RiskBenchmarkszenario(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Value-at-RiskBenchmarkszenario(nach Größenklassen)

33 35 5 63 12 36 12 24 4 10034 36 10 30 24 4918 19 3 38 5 15 10 20

3 3 2 6 1 2

1 1 1 3

1 1 1 34 4 2 6 2 4

94 100 8 100 33 100 49 10037 4 16 16 1

131 12 49 65 5

9 26 5 20 2 25 1 25 16 7014 41 13 52 5 63 2 507 21 4 16 1 13 6 26

1 3 1 4 1 25

1 3

1 42 6 1 4 1 4

34 100 25 100 8 100 4 100 23 10014 10 3 3 748 35 11 7 30

4 100

85 90 8 100 27 71 46 94 4 100

30 88 22 88 8 100 3 75 22 96

4 4 3 9 1 2

2 6 1 4 1 25

5 5 3 9 2 4

2 6 2 8 1 4

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Value-at-RiskBenchmarkszenario(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Value-at-RiskBenchmarkszenario(nach Größenklassen)

33 35 5 63 12 36 12 24 4 10034 36 10 30 24 4918 19 3 38 5 15 10 20

3 3 2 6 1 2

1 1 1 3

1 1 1 34 4 2 6 2 4

94 100 8 100 33 100 49 10037 4 16 16 1

131 12 49 65 5

9 26 5 20 2 25 1 25 16 7014 41 13 52 5 63 2 507 21 4 16 1 13 6 26

1 3 1 4 1 25

1 3

1 42 6 1 4 1 4

34 100 25 100 8 100 4 100 23 10014 10 3 3 748 35 11 7 30

4 100

85 90 8 100 27 71 46 94 4 100

30 88 22 88 8 100 3 75 22 96

4 4 3 9 1 2

2 6 1 4 1 25

5 5 3 9 2 4

2 6 2 8 1 4


375

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR MarktszenarioBasis-Point-Value(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR MarktszenarioBasis-Point-Value(nach Größenklassen)

19 24 4 67 5 14 6 18 4 10022 28 16 44 6 1814 18 2 33 7 19 5 15

8 10 2 6 6 18

3 4 1 3 2 614 18 5 4 9 2680 100 6 100 36 100 34 10051 6 13 31 1

131 12 49 65 5

3 13 3 12 1 14 12 673 13 11 42 5 71 3 502 9 8 31 1 17 3 17

3 13 1 4 1 14 3 17

3 139 39 3 12 2 33

23 100 26 100 7 100 6 100 18 10025 9 4 1 1248 35 11 7 30

4 100

55 69 6 100 28 77 17 50 4 100

8 35 22 85 6 86 4 67 15 83

8 10 2 6 6 18

3 13 1 4 1 14 3 17

17 21 6 17 11 32

12 52 3 12 2 33

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR MarktszenarioBasis-Point-Value(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR MarktszenarioBasis-Point-Value(nach Größenklassen)

19 24 4 67 5 14 6 18 4 10022 28 16 44 6 1814 18 2 33 7 19 5 15

8 10 2 6 6 18

3 4 1 3 2 614 18 5 4 9 2680 100 6 100 36 100 34 10051 6 13 31 1

131 12 49 65 5

3 13 3 12 1 14 12 673 13 11 42 5 71 3 502 9 8 31 1 17 3 17

3 13 1 4 1 14 3 17

3 139 39 3 12 2 33

23 100 26 100 7 100 6 100 18 10025 9 4 1 1248 35 11 7 30

4 100

55 69 6 100 28 77 17 50 4 100

8 35 22 85 6 86 4 67 15 83

8 10 2 6 6 18

3 13 1 4 1 14 3 17

17 21 6 17 11 32

12 52 3 12 2 33


376

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR MarktszenarioDuration(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR MarktszenarioDuration(nach Größenklassen)

20 24 4 80 5 15 9 20 2 10024 28 13 38 11 2514 16 7 21 7 16

3 4 3 7

9 11 4 12 5 11

5 6 2 6 3 710 12 1 20 3 9 6 1485 100 5 100 34 100 44 10046 7 15 21 3

131 12 49 65 5

6 19 3 10 3 38 1 25 7 546 19 12 41 4 50 2 504 13 9 31 1 8

2 6 1 13

4 13 1 3 4 31

4 13 1 85 16 4 14 1 25

31 100 29 100 8 100 4 100 13 10017 6 3 3 1748 35 11 7 30

2 100

58 68 4 80 25 74 27 61 2 100

16 52 24 83 7 88 3 75 8

12 14 4 12 8 18

6 19 1 3 1 13 4 31

15 18 1 20 5 15 9 20

9 29 4 14 1 25 1 8

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR MarktszenarioDuration(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR MarktszenarioDuration(nach Größenklassen)

20 24 4 80 5 15 9 20 2 10024 28 13 38 11 2514 16 7 21 7 16

3 4 3 7

9 11 4 12 5 11

5 6 2 6 3 710 12 1 20 3 9 6 1485 100 5 100 34 100 44 10046 7 15 21 3

131 12 49 65 5

6 19 3 10 3 38 1 25 7 546 19 12 41 4 50 2 504 13 9 31 1 8

2 6 1 13

4 13 1 3 4 31

4 13 1 85 16 4 14 1 25

31 100 29 100 8 100 4 100 13 10017 6 3 3 1748 35 11 7 30

2 100

58 68 4 80 25 74 27 61 2 100

16 52 24 83 7 88 3 75 8

12 14 4 12 8 18

6 19 1 3 1 13 4 31

15 18 1 20 5 15 9 20

9 29 4 14 1 25 1 8


377

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR Marktszenario“Greeks”(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR Marktszenario“Greeks”(nach Größenklassen)

20 25 4 67 8 23 6 17 2 679 11 9 269 11 2 33 5 14 2 6

5 6 3 9 1 3 1 33

12 15 4 11 8 23

7 9 3 9 4 1117 22 3 9 14 4079 100 6 100 35 100 35 100 3 10052 6 14 30 2

131 12 49 65 5

3 13 3 14 1 11 13 652 10 3 33 4 675 24 1 11 1 17 2 10

1 5 1 11 1 17 2 10

5 22 2 10 2 22 3 15

4 17 2 10 1 1111 48 6 2923 100 21 100 9 100 6 100 20 10025 14 2 1 1048 35 11 7 30

38 48 6 100 22 63 8 23 2 67

3 13 10 48 5 56 5 83 15 75

17 22 7 20 9 26 1 33

5 22 3 14 3 33 1 17 5 25

24 30 6 18 18 51

15 65 8 38 1 11

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR Marktszenario“Greeks”(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR Marktszenario“Greeks”(nach Größenklassen)

20 25 4 67 8 23 6 17 2 679 11 9 269 11 2 33 5 14 2 6

5 6 3 9 1 3 1 33

12 15 4 11 8 23

7 9 3 9 4 1117 22 3 9 14 4079 100 6 100 35 100 35 100 3 10052 6 14 30 2

131 12 49 65 5

3 13 3 14 1 11 13 652 10 3 33 4 675 24 1 11 1 17 2 10

1 5 1 11 1 17 2 10

5 22 2 10 2 22 3 15

4 17 2 10 1 1111 48 6 2923 100 21 100 9 100 6 100 20 10025 14 2 1 1048 35 11 7 30

38 48 6 100 22 63 8 23 2 67

3 13 10 48 5 56 5 83 15 75

17 22 7 20 9 26 1 33

5 22 3 14 3 33 1 17 5 25

24 30 6 18 18 51

15 65 8 38 1 11


378

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR MarktszenarioAktienkursrisiko(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR MarktszenarioAktienkursrisiko(nach Größenklassen)

14 21 2 40 6 21 5 15 1 10011 16 9 31 2 6

4 6 2 40 1 3 1 3

3 4 2 7 1 3

8 12 2 7 6 18

9 13 4 14 5 1519 28 1 20 5 17 13 3968 100 5 100 29 100 33 10063 7 20 32 4

131 12 49 65 5

3 13 3 14 2 33 6 461 4 4 19 3 50 3 60

2 10 1 20 1 8

1 5 1 20

4 17 3 14 1 8

5 22 3 14 1 810 43 5 24 1 17 1 823 100 21 100 6 100 5 100 13 2325 14 5 2 1748 35 11 7 30

1 100

29 43 4 80 16 55 8 24 1 100

4 17 9 43 5 83 4 80 7 54

11 16 4 14 7 21

4 17 4 19 1 20 1 8

28 41 1 20 9 31 18 55

15 65 8 38 1 17 2 15

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR MarktszenarioAktienkursrisiko(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR MarktszenarioAktienkursrisiko(nach Größenklassen)

14 21 2 40 6 21 5 15 1 10011 16 9 31 2 6

4 6 2 40 1 3 1 3

3 4 2 7 1 3

8 12 2 7 6 18

9 13 4 14 5 1519 28 1 20 5 17 13 3968 100 5 100 29 100 33 10063 7 20 32 4

131 12 49 65 5

3 13 3 14 2 33 6 461 4 4 19 3 50 3 60

2 10 1 20 1 8

1 5 1 20

4 17 3 14 1 8

5 22 3 14 1 810 43 5 24 1 17 1 823 100 21 100 6 100 5 100 13 2325 14 5 2 1748 35 11 7 30

1 100

29 43 4 80 16 55 8 24 1 100

4 17 9 43 5 83 4 80 7 54

11 16 4 14 7 21

4 17 4 19 1 20 1 8

28 41 1 20 9 31 18 55

15 65 8 38 1 17 2 15


379

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR GesamtmodellVarianz-Kovarianz(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR GesamtmodellVarianz-Kovarianz(nach Größenklassen)

15 20 4 57 7 23 2 6 2 1005 7 1 14 4 13 1 38 11 3 10 4 11

10 13 1 14 4 13 5 14

11 14 4 13 7 19

11 14 4 13 7 1916 21 1 14 5 16 10 2876 100 7 100 31 100 36 100 255 5 18 29 3

131 12 49 65 5

3 14 2 33 10 561 4 2 9 1 17 1 61 4 2 9 1 17 1 20 3 17

3 12 3 14 1 17 1 20 2 11

5 20 3 14 1 17 2 40

5 20 5 23 1 610 40 4 18 1 20 1 625 100 22 100 6 100 5 100 18 10023 13 5 2 1248 35 11 7 30

100

28 37 5 71 14 45 7 19 2 100

2 8 7 32 4 67 1 20 14 78

21 28 1 14 8 26 12 33

8 32 6 27 2 33 3 60 2 11

27 36 1 14 9 29 17 47

15 60 9 41 1 20 2 11

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


15 20 4 57 7 23 2 6 2 1005 7 1 14 4 13 1 38 11 3 10 4 11

10 13 1 14 4 13 5 14

11 14 4 13 7 19

11 14 4 13 7 1916 21 1 14 5 16 10 2876 100 7 100 31 100 36 100 255 5 18 29 3

131 12 49 65 5

3 14 2 33 10 561 4 2 9 1 17 1 61 4 2 9 1 17 1 20 3 17

3 12 3 14 1 17 1 20 2 11

5 20 3 14 1 17 2 40

5 20 5 23 1 610 40 4 18 1 20 1 625 100 22 100 6 100 5 100 18 10023 13 5 2 1248 35 11 7 30

100

28 37 5 71 14 45 7 19 2 100

2 8 7 32 4 67 1 20 14 78

21 28 1 14 8 26 12 33

8 32 6 27 2 33 3 60 2 11

27 36 1 14 9 29 17 47

15 60 9 41 1 20 2 11


380

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR GesamtmodellHistor. Simulation(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR GesamtmodellHistor. Simulation(nach Größenklassen)

14 17 1 20 4 15 6 15 3 10011 13 6 18 5 1212 15 2 40 8 24 2 5

12 15 6 18 6 15

10 12 2 6 8 20

11 13 2 40 4 12 5 1212 15 3 9 9 2282 100 5 100 33 100 41 10049 7 16 24 2

131 12 49 65 5

4 14 2 8 1 14 7 413 10 5 21 3 432 7 4 17 2 29 1 20 3 18

1 3 5 21 1 14 2 40 3 18

5 17 3 13 2 12

5 17 4 17 1 20 1 69 31 1 4 1 20 1 6

29 100 24 100 7 100 5 100 17 10019 11 4 2 1348 35 11 7 30

3 100

37 45 3 60 18 53 13 32 3 100

9 31 11 46 6 86 1 20 10 59

22 27 8 24 14 34

6 21 8 33 1 14 2 40 5 29

23 28 2 40 7 21 14 34

14 48 5 21 2 40 2 12

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


14 17 1 20 4 15 6 15 3 10011 13 6 18 5 1212 15 2 40 8 24 2 5

12 15 6 18 6 15

10 12 2 6 8 20

11 13 2 40 4 12 5 1212 15 3 9 9 2282 100 5 100 33 100 41 10049 7 16 24 2

131 12 49 65 5

4 14 2 8 1 14 7 413 10 5 21 3 432 7 4 17 2 29 1 20 3 18

1 3 5 21 1 14 2 40 3 18

5 17 3 13 2 12

5 17 4 17 1 20 1 69 31 1 4 1 20 1 6

29 100 24 100 7 100 5 100 17 10019 11 4 2 1348 35 11 7 30

3 100

37 45 3 60 18 53 13 32 3 100

9 31 11 46 6 86 1 20 10 59

22 27 8 24 14 34

6 21 8 33 1 14 2 40 5 29

23 28 2 40 7 21 14 34

14 48 5 21 2 40 2 12


381

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR GesamtmodellMonte-Carlo-Simulation(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR GesamtmodellMonte-Carlo-Simulation(nach Größenklassen)

3 5 1 17 2 92 3 1 41 2 1 17 1 3

6 10 1 17 4 17 1 3

11 18 5 22 6 20

17 28 2 33 4 17 10 33 1 10020 33 1 17 7 30 12 4060 100 6 100 23 100 30 10071 6 26 35 4

131 12 49 65 5

3 232 12

1 8

2 50 4 31

4 18 2 12 2 50 3 23

6 27 6 35 2 50 1 25 2 1512 55 7 41 1 2522 100 17 100 4 100 4 100 13 10026 18 7 3 1748 35 11 7 30

6 10 2 33 3 13 1 3

2 12 4 31

17 28 1 17 9 39 7 23

4 18 2 12 2 50 2 50 7 54

37 62 3 50 11 48 22 73 1 100

18 82 13 76 2 50 2 50 2 15

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


3 5 1 17 2 92 3 1 41 2 1 17 1 3

6 10 1 17 4 17 1 3

11 18 5 22 6 20

17 28 2 33 4 17 10 33 1 10020 33 1 17 7 30 12 4060 100 6 100 23 100 30 10071 6 26 35 4

131 12 49 65 5

3 232 12

1 8

2 50 4 31

4 18 2 12 2 50 3 23

6 27 6 35 2 50 1 25 2 1512 55 7 41 1 2522 100 17 100 4 100 4 100 13 10026 18 7 3 1748 35 11 7 30

6 10 2 33 3 13 1 3

2 12 4 31

17 28 1 17 9 39 7 23

4 18 2 12 2 50 2 50 7 54

37 62 3 50 11 48 22 73 1 100

18 82 13 76 2 50 2 50 2 15


382

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR Aufsichtsrechtl.Standardverfahren(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR Aufsichtsrechtl.Standardverfahren(nach Größenklassen)

32 38 4 80 14 39 12 29 229 34 12 33 17 41

8 9 1 20 5 14 2 5

1 1 1 2

1 1 1 2

2 2 1 3 1 212 14 4 11 7 1785 100 5 100 36 100 41 10046 7 13 24 2

131 12 49 65 5

67

9 28 4 19 2 33 2 33 15 7112 38 11 52 3 50 3 502 6 3 14 3 14

1 3

1 5

1 3 1 57 22 2 10 1 17 1 17 2 10

32 100 21 100 6 100 6 100 21 10016 14 5 5 948 35 11 11 30

3 1001 33

69 81 5 100 31 86 31 76 2 67

23 72 18 86 5 83 5 83 18 86

2 2 2 5

1 3 1 5

14 16 5 14 8 20 1 33

8 25 3 14 1 17 1 17 2 10

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR Aufsichtsrechtl.Standardverfahren(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR Aufsichtsrechtl.Standardverfahren(nach Größenklassen)

32 38 4 80 14 39 12 29 229 34 12 33 17 41

8 9 1 20 5 14 2 5

1 1 1 2

1 1 1 2

2 2 1 3 1 212 14 4 11 7 1785 100 5 100 36 100 41 10046 7 13 24 2

131 12 49 65 5

67

9 28 4 19 2 33 2 33 15 7112 38 11 52 3 50 3 502 6 3 14 3 14

1 3

1 5

1 3 1 57 22 2 10 1 17 1 17 2 10

32 100 21 100 6 100 6 100 21 10016 14 5 5 948 35 11 11 30

3 1001 33

69 81 5 100 31 86 31 76 2 67

23 72 18 86 5 83 5 83 18 86

2 2 2 5

1 3 1 5

14 16 5 14 8 20 1 33

8 25 3 14 1 17 1 17 2 10

Anhang - 3.3 Zinsrisikomessung Bankbuch

383

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ZinsspannenrisikoZinsbindungsbilanz(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ZinsspannenrisikoZinsbindungsbilanz(nach Größenklassen)

41 35 9 82 9 21 19 32 4 8057 48 26 62 31 5212 10 2 18 7 17 3 5

2 2 2 3

1 1 1 2

5 4 4 7118 100 11 100 42 100 60 100 5 10013 1 7 5

131 12 49 65

13 30 7 22 2 20 2 29 17 6824 55 18 56 8 80 4 57 3 121 2 7 22 1 14 3 12

2 5

1 4

4 9 1 444 100 32 100 10 100 7 100 25 1004 3 1 5

48 35 11 30

1 20

05

110 93 11 100 42 100 53 88 4 80

38 86 32 100 10 100 7 100 23 92

3 3 3 5

2 5 1 4

5 4 4 7

4 9 1 4

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ZinsspannenrisikoZinsbindungsbilanz(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ZinsspannenrisikoZinsbindungsbilanz(nach Größenklassen)

41 35 9 82 9 21 19 32 4 8057 48 26 62 31 5212 10 2 18 7 17 3 5

2 2 2 3

1 1 1 2

5 4 4 7118 100 11 100 42 100 60 100 5 10013 1 7 5

131 12 49 65

13 30 7 22 2 20 2 29 17 6824 55 18 56 8 80 4 57 3 121 2 7 22 1 14 3 12

2 5

1 4

4 9 1 444 100 32 100 10 100 7 100 25 1004 3 1 5

48 35 11 30

1 20

05

110 93 11 100 42 100 53 88 4 80

38 86 32 100 10 100 7 100 23 92

3 3 3 5

2 5 1 4

5 4 4 7

4 9 1 4


384

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ZinsspannenrisikoStat. Elastizitätsbilanz(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt






GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ZinsspannenrisikoStat. Elastizitätsbilanz(nach Größenklassen)

18 19 3 43 6 17 9 19

2 67

37 39 16 44 20 4311 12

1 149 25 2 4

2 2 1 2

3 3

5 14

22 23 5 14 13 2894 100 8 100 36 100 49 10037 4 13 16 2

131 12 49 65 5

9 26 4 15 1 11 2 33 2 1314 40 12 44 6 67 3 501 3 6 22 1 11 3 19

1 3

10 29 5 19 7 4435 100 27 100 9 100 4 100 16 10013 8 2 3 1448 35 11 7 30

66 70 4 57 31 86 31 66

1 335

22 23

5 1

1

2

2

14

14

28

28

2 4

3 6

13 28

1 33

2 673 100

1 11

1 171 16

1 16

2 13

24 69 22 81 8 89 6 100 6 38

1 3 1 11 3 39

10 29 5 19 7 44

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ZinsspannenrisikoStat. Elastizitätsbilanz(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt






GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ZinsspannenrisikoStat. Elastizitätsbilanz(nach Größenklassen)

18 19 3 43 6 17 9 19

2 67

37 39 16 44 20 4311 12

1 149 25 2 4

2 2 1 2

3 3

5 14

22 23 5 14 13 2894 100 8 100 36 100 49 10037 4 13 16 2

131 12 49 65 5

9 26 4 15 1 11 2 33 2 1314 40 12 44 6 67 3 501 3 6 22 1 11 3 19

1 3

10 29 5 19 7 4435 100 27 100 9 100 4 100 16 10013 8 2 3 1448 35 11 7 30

66 70 4 57 31 86 31 66

1 335

22 23

5 1

1

2

2

14

14

28

28

2 4

3 6

13 28

1 33

2 673 100

1 11

1 171 16

1 16

2 13

24 69 22 81 8 89 6 100 6 38

1 3 1 11 3 39

10 29 5 19 7 44


385

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ZinsspannenrisikoDyn. Elastizitätsbilanz(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ZinsspannenrisikoDyn. Elastizitätsbilanz(nach Größenklassen)

19 20 1 25 6 18 12 2239 41 12 35 27 5014 15 10 29 4 7

3 3 3 6

6 6 1 25 1 3 3 6 1 33

3 3 2 50 1 311 12 4 12 5 9 2 6795 100 4 100 34 100 54 100 3 10036 8 15 11 2

131 12 49 65 5

11 28 3 10 2 29 1 25 2 1320 50 13 45 3 43 3 75

2 5 8 28 1 14 3 20

2 5 1 3

3 10 1 14 2 13

1 3 2 135 13 6 40

40 100 29 100 7 100 4 100 15 1008 6 4 3 15

48 35 11 7 30

72 76 1 25 28 82 43 80

33 83 24 83 6 86 4 100 5 33

9 9 1 25 1 3 6 11 1 33

2 5 4 14 1 14 2 13

14 15 2 50 5 15 5 9 2 67

5 13 1 3 8 53

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ZinsspannenrisikoDyn. Elastizitätsbilanz(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

ZinsspannenrisikoDyn. Elastizitätsbilanz(nach Größenklassen)

19 20 1 25 6 18 12 2239 41 12 35 27 5014 15 10 29 4 7

3 3 3 6

6 6 1 25 1 3 3 6 1 33

3 3 2 50 1 311 12 4 12 5 9 2 6795 100 4 100 34 100 54 100 3 10036 8 15 11 2

131 12 49 65 5

11 28 3 10 2 29 1 25 2 1320 50 13 45 3 43 3 75

2 5 8 28 1 14 3 20

2 5 1 3

3 10 1 14 2 13

1 3 2 135 13 6 40

40 100 29 100 7 100 4 100 15 1008 6 4 3 15

48 35 11 7 30

72 76 1 25 28 82 43 80

33 83 24 83 6 86 4 100 5 33

9 9 1 25 1 3 6 11 1 33

2 5 4 14 1 14 2 13

14 15 2 50 5 15 5 9 2 67

5 13 1 3 8 53


386

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

MarktzinsorientiertesElastizitätskonzept(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

MarktzinsorientiertesElastizitätskonzept(nach Größenklassen)

11 12 2 29 1 3 7 15 1 3331 34 1 14 9 27 21 468 9 7 21 1 2

16 18 2 29 7 21 7 15

7 8 4 12 3 7

3 3 1 14 1 3 1 214 16 1 14 5 15 6 13 2 6790 100 7 100 34 100 46 100 3 10041 5 15 19 2

131 12 49 65 5

4 13 2 7 1 13 2 33 4 2214 47 11 39 4 50 1 17

5 18 1 13 1 6

5 17 5 18 2 25 1 17 3 17

3 11 2 33 2 11

1 3 2 116 20 2 7 6 33

30 100 28 100 8 100 6 100 18 10018 7 3 1 1248 35 11 7 30

50 56 3 43 17 51 29 63 1 33

18 60 18 64 6 75 3 50 5 28

23 26 2 29 11 33 10 22

5 17 8 29 2 25 3 50 5 28

17 19 2 29 6 18 7 15 2 67

7 23 2 7 8 44

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

MarktzinsorientiertesElastizitätskonzept(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

MarktzinsorientiertesElastizitätskonzept(nach Größenklassen)

11 12 2 29 1 3 7 15 1 3331 34 1 14 9 27 21 468 9 7 21 1 2

16 18 2 29 7 21 7 15

7 8 4 12 3 7

3 3 1 14 1 3 1 214 16 1 14 5 15 6 13 2 6790 100 7 100 34 100 46 100 3 10041 5 15 19 2

131 12 49 65 5

4 13 2 7 1 13 2 33 4 2214 47 11 39 4 50 1 17

5 18 1 13 1 6

5 17 5 18 2 25 1 17 3 17

3 11 2 33 2 11

1 3 2 116 20 2 7 6 33

30 100 28 100 8 100 6 100 18 10018 7 3 1 1248 35 11 7 30

50 56 3 43 17 51 29 63 1 33

18 60 18 64 6 75 3 50 5 28

23 26 2 29 11 33 10 22

5 17 8 29 2 25 3 50 5 28

17 19 2 29 6 18 7 15 2 67

7 23 2 7 8 44


387

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR IndikatormodellDuration(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR IndikatormodellDuration(nach Größenklassen)

19 23 4 57 5 17 6 15 4 8012 15 1 14 6 20 6 1510 12 9 30

4 5 2 7 2 5

15 18 1 14 2 7 12 30

10 12 1 14 3 10 6 1512 15 3 10 8 2082 100 7 100 30 100 40 10049 5 19 25

131 12 49 65

4 15 1 4 3 43 11 504 15 7 29 1 14

3 13 1 14 6 27

2 8 1 50 1 5

7 26 6 25 1 14 1 5

5 19 3 13 1 50 1 57 26 2 8 1 14 2 9

27 100 24 100 7 100 2 100 22 10021 11 4 5 848 35 11 7 30

5 1001 20

05

41 50 5 71 20 67 12 30 4 80

8 30 11 46 5 71 17 77

19 23 1 14 4 14 14 35

7 26 8 33 1 14 1 50 2 9

22 271

14 6 20 14 35

12 44 5 21 1 14 1 50 3 14

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VaR IndikatormodellDuration(nach Sektoren)

umgesetzt





GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

VaR IndikatormodellDuration(nach Größenklassen)

19 23 4 57 5 17 6 15 4 8012 15 1 14 6 20 6 1510 12 9 30

4 5 2 7 2 5

15 18 1 14 2 7 12 30

10 12 1 14 3 10 6 1512 15 3 10 8 2082 100 7 100 30 100 40 10049 5 19 25

131 12 49 65

4 15 1 4 3 43 11 504 15 7 29 1 14

3 13 1 14 6 27

2 8 1 50 1 5

7 26 6 25 1 14 1 5

5 19 3 13 1 50 1 57 26 2 8 1 14 2 9

27 100 24 100 7 100 2 100 22 10021 11 4 5 848 35 11 7 30

5 1001 20

05

41 50 5 71 20 67 12 30 4 80

8 30 11 46 5 71 17 77

19 23 1 14 4 14 14 35

7 26 8 33 1 14 1 50 2 9

22 271

14 6 20 14 35

12 44 5 21 1 14 1 50 3 14


388

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


11 13 5 50 4 14 1 2 1 1008 10 1 10 3 11 4 98 10 1 10 4 14 3 7

14 17 1 10 8 29 5 11

11 13 2 7 9 20

12 14 1 10 3 11 8 1819 23 1 10 4 14 14 3283 100 10 100 28 100 44 10048 2 21 21 4

131 12 49 65 5

1 4 1 20 1 20 9 503 10 3 12 1 20 1 201 3 1 4 1 20 4 22

3 10 6 24 2 40 3 17

7 23 4 16

5 17 4 16 2 40 1 611 37 6 24 1 20 1 630 100 25 100 5 100 5 100 18 10018 10 6 2 1248 35 11 7 30

1 100

27 33 7 70 11 39 8 18 1 100

4 13 5 20 3 60 2 40 13 72

25 30 1 10 10 36 14 32

10 33 10 40 2 40 3 17

31 37 2 20 7 25 22 50

16 53 10 40 3 60 2 11

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


11 13 5 50 4 14 1 2 1 1008 10 1 10 3 11 4 98 10 1 10 4 14 3 7

14 17 1 10 8 29 5 11

11 13 2 7 9 20

12 14 1 10 3 11 8 1819 23 1 10 4 14 14 3283 100 10 100 28 100 44 10048 2 21 21 4

131 12 49 65 5

1 4 1 20 1 20 9 503 10 3 12 1 20 1 201 3 1 4 1 20 4 22

3 10 6 24 2 40 3 17

7 23 4 16

5 17 4 16 2 40 1 611 37 6 24 1 20 1 630 100 25 100 5 100 5 100 18 10018 10 6 2 1248 35 11 7 30

1 100

27 33 7 70 11 39 8 18 1 100

4 13 5 20 3 60 2 40 13 72

25 30 1 10 10 36 14 32

10 33 10 40 2 40 3 17

31 37 2 20 7 25 22 50

16 53 10 40 3 60 2 11


389

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


10 11 2 33 1 3 4 9 3 759 10 1 17 2 7 6 138 9 1 17 6 20 1 2

20 23 11 37 8 17 1 33

14 16 1 3 13 28

13 15 2 33 6 20 5 1113 15 3 10 10 2187 100 6 100 30 100 47 100 4 10044 6 19 18

131 12 49 65

2 6 2 7 1 20 1 17 4 223 10 4 15 1 20 1 17 2 111 3 2 7 2 40 1 17

4 13 8 30 1 20 1 17 6 33

7 23 5 19 2 11

4 13 4 15 2 33 3 1710 32 2 7 1 631 100 27 100 5 100 6 100 18 10017 8 6 1 1248 35 11 7 30

15

27 31 4 67 9 30 11 23 3 75

6 19 8 30 4 80 3 50 6 33

34 39 12 40 21 45 1 33

11 35 13 48 1 20 1 17 8 44

26 30 2 33 9 30 15 32

14 45 6 22 2 33 4 22

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


10 11 2 33 1 3 4 9 3 759 10 1 17 2 7 6 138 9 1 17 6 20 1 2

20 23 11 37 8 17 1 33

14 16 1 3 13 28

13 15 2 33 6 20 5 1113 15 3 10 10 2187 100 6 100 30 100 47 100 4 10044 6 19 18

131 12 49 65

2 6 2 7 1 20 1 17 4 223 10 4 15 1 20 1 17 2 111 3 2 7 2 40 1 17

4 13 8 30 1 20 1 17 6 33

7 23 5 19 2 11

4 13 4 15 2 33 3 1710 32 2 7 1 631 100 27 100 5 100 6 100 18 10017 8 6 1 1248 35 11 7 30

15

27 31 4 67 9 30 11 23 3 75

6 19 8 30 4 80 3 50 6 33

34 39 12 40 21 45 1 33

11 35 13 48 1 20 1 17 8 44

26 30 2 33 9 30 15 32

14 45 6 22 2 33 4 22


390

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


1 1 1 52 3 1 5 1 3

10 15 2 33 6 27 2 5

13 19 3 14 9 24 1 50

20 29 3 50 4 18 12 32 1 5022 32 1 17 7 32 14 3768 100 6 100 22 100 38 100 2 10063 6 27 27 3

131 12 49 65 5

1 72 10

1 5 2 50 7 47

7 27 3 15 3 20

6 23 6 30 2 50 2 67 4 2713 50 8 40 1 3326 100 20 100 4 100 3 100 15 10022 15 7 4 1548 35 11 7 30

3 4 2 9 1 3

2 10 1 7

23 34 2 33 9 41 11 29 1 50

7 27 4 20 2 50 10 67

42 62 4 67 11 50 26 68 1 50

19 73 14 70 2 50 3 100 4 27

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO


1 1 1 52 3 1 5 1 3

10 15 2 33 6 27 2 5

13 19 3 14 9 24 1 50

20 29 3 50 4 18 12 32 1 5022 32 1 17 7 32 14 3768 100 6 100 22 100 38 100 2 10063 6 27 27 3

131 12 49 65 5

1 72 10

1 5 2 50 7 47

7 27 3 15 3 20

6 23 6 30 2 50 2 67 4 2713 50 8 40 1 3326 100 20 100 4 100 3 100 15 10022 15 7 4 1548 35 11 7 30

3 4 2 9 1 3

2 10 1 7

23 34 2 33 9 41 11 29 1 50

7 27 4 20 2 50 10 67

42 62 4 67 11 50 26 68 1 50

19 73 14 70 2 50 3 100 4 27

Anhang - 3.4.3 Operationelles Risiko – Messindikatoren bzw. -verfahren

391

Analyse und Bewertung

NeinJaGesamt

Interne Revision/Prüfung

NeinJaGesamtQualitative SelbsteinschätzungNeinJaGesamt

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutOperationelles Risiko

(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROOperationelles Risiko

(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


NeinJaGesamt



Datengrundlage

NeinJaGesamt

83 63 3 25 39 80 38 58 3 6048 37 9 75 10 20 27 42 2 40

131 100 12 100 49 100 65 100 5 100

8 17 2 22 1 9 4 15 1 10040 83 7 78 10 91 23 8548 100 9 100 11 100 27 100

31 65 4 44 4 36 22 81 1 10017 35 5 56 7 64 5 1948 100 9 100 11 100 27 100

37 77 4 44 9 90 23 85 1 5011 23 5 56 1 10 4 15 1 5048 100 9 100 10 100 27 100 2 100

Datengrundlage

NeinJaGesamt

28 58 25 71 8 73 5 71 17 5720 42 10 29 3 27 2 29 13 4348 100 35 100 11 100 7 100 30 100

3 15 1 10 1 33 1 50 2 1517 85 9 90 2 67 1 50 11 8520 100 10 100 3 100 2 100 13 100

16 80 6 60 2 67 2 100 5 384 20 4 40 1 33 8 62

20 100 10 100 3 100 13 100

15 75 9 90 3 100 2 100 8 625 25 1 10 5 38

20 100 10 100 13 100


NeinJaGesamt



GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutOperationelles Risiko

(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROOperationelles Risiko


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


NeinJaGesamt



Datengrundlage

NeinJaGesamt

83 63 3 25 39 80 38 58 3 6048 37 9 75 10 20 27 42 2 40

131 100 12 100 49 100 65 100 5 100

8 17 2 22 1 9 4 15 1 10040 83 7 78 10 91 23 8548 100 9 100 11 100 27 100

31 65 4 44 4 36 22 81 1 10017 35 5 56 7 64 5 1948 100 9 100 11 100 27 100

37 77 4 44 9 90 23 85 1 5011 23 5 56 1 10 4 15 1 5048 100 9 100 10 100 27 100 2 100

Datengrundlage

NeinJaGesamt

28 58 25 71 8 73 5 71 17 5720 42 10 29 3 27 2 29 13 4348 100 35 100 11 100 7 100 30 100

3 15 1 10 1 33 1 50 2 1517 85 9 90 2 67 1 50 11 8520 100 10 100 3 100 2 100 13 100

16 80 6 60 2 67 2 100 5 384 20 4 40 1 33 8 62

20 100 10 100 3 100 13 100

15 75 9 90 3 100 2 100 8 625 25 1 10 5 38

20 100 10 100 13 100


392

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutOperativer Aufwand

(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt






Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROOperativer Aufwand


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

15 50 1 33 6 75 8 423 10 3 161 3 1 5

2 7 1 33 1 5

3 10 1 33 2 11

1 3 1 55 17 2 25 3 16

30 100 3 100 8 100 19 10018 6 3 248 9 11

8 57 3 60 1 50 1 100 2 252 14 1 20

1 13

1 7 1 13

2 14 1 50

1 71 20 4 50

14 100 5 100 2 100 8 1006 5 1 1 5

20 10 3 2 13

827 2

19 63 1 33 6 75 12 63

10 71 4 80 1 50 1 100 3 38

5 17 2 67 3 16

3 21 1 50 1 13

6 20 2 25 4 21

1 7 1 20 4 50

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutOperativer Aufwand

(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt






Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROOperativer Aufwand


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

15 50 1 33 6 75 8 423 10 3 161 3 1 5

2 7 1 33 1 5

3 10 1 33 2 11

1 3 1 55 17 2 25 3 16

30 100 3 100 8 100 19 10018 6 3 248 9 11

8 57 3 60 1 50 1 100 2 252 14 1 20

1 13

1 7 1 13

2 14 1 50

1 71 20 4 50

14 100 5 100 2 100 8 1006 5 1 1 5

20 10 3 2 13

827 2

19 63 1 33 6 75 12 63

10 71 4 80 1 50 1 100 3 38

5 17 2 67 3 16

3 21 1 50 1 13

6 20 2 25 4 21

1 7 1 20 4 50


393

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutErgebnisvolatilität

(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt






Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROErgebnisvolatilität


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

8 36 2 67 3 60 3 21

3 14 1 33 1 20 1 7

3 14 3 21

1 5 1 77 32 1 20 6 43

22 100 3 100 5 100 14 10026 6 5 13 2 10048 9 10 27 2

1 13 2 50 1 50 4 501 50 1 13

1 13

1 13

2 25

1 133 38 2 50 2 258 100 4 100 2 100 8 100

12 6 1 2 100 520 10 3 2 13

8 36 2 67 3 60 3 21

1 13 2 50 2 100 6 75

6 27 1 33 1 20 4 29

3 38

8 36 1 20 7 50

4 50 2 50 2 25

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutErgebnisvolatilität

(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt






Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROErgebnisvolatilität


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

8 36 2 67 3 60 3 21

3 14 1 33 1 20 1 7

3 14 3 21

1 5 1 77 32 1 20 6 43

22 100 3 100 5 100 14 10026 6 5 13 2 10048 9 10 27 2

1 13 2 50 1 50 4 501 50 1 13

1 13

1 13

2 25

1 133 38 2 50 2 258 100 4 100 2 100 8 100

12 6 1 2 100 520 10 3 2 13

8 36 2 67 3 60 3 21

1 13 2 50 2 100 6 75

6 27 1 33 1 20 4 29

3 38

8 36 1 20 7 50

4 50 2 50 2 25


394

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutSzenarioanalyse

(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROSzenarioanalyse


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 23 1 50 1 20 4 27

4 18 3 60

6 27 1 50 1 20 4 27

2 9 2 135 23 5 33

22 100 2 100 5 100 15 10026 7 5 12 2 10048 9 10 27 2

4 40 1 13

1 50 3 38

2 20 1 50 3 38

2 202 20 2 100 1 13

10 100 2 100 2 100 8 10010 1 2 100 520 3 2 13

810

5 23 1 50 1 20 4 27

4 40 1 13

10 45 1 50 4 80 4 27

2 20 2 100 6 75

7 32 7 47

4 40 2 100 1 13

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutSzenarioanalyse

(nach Sektoren)

umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt

umgesetzt




ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EUROSzenarioanalyse


Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

5 23 1 50 1 20 4 27

4 18 3 60

6 27 1 50 1 20 4 27

2 9 2 135 23 5 33

22 100 2 100 5 100 15 10026 7 5 12 2 10048 9 10 27 2

4 40 1 13

1 50 3 38

2 20 1 50 3 38

2 202 20 2 100 1 13

10 100 2 100 2 100 8 10010 1 2 100 520 3 2 13

810

5 23 1 50 1 20 4 27

4 40 1 13

10 45 1 50 4 80 4 27

2 20 2 100 6 75

7 32 7 47

4 40 2 100 1 13


395

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Mathematisch-Statistisches Verfahren(nach Sektoren)umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Mathematisch-Statistisches Verfahren(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

4 15 1 17 2 40 1 72 8 1 17 1 7

6 23 3 50 1 20 2 13

7 27 1 17 2 40 4 27

2 8 2 135 19 5 33

26 100 6 100 5 100 1522 3 5 12 2 10048 9 10 27 2

1 111 11 1 25

1 11 1 25 4 36

2 22 2 100 3 27

2 22 2 502 22 1 99 100 4 100 11 100

11 6 1 2 100 220 10 3 2 13

6 23 2 33 2 40 2 13

2 22 1 25

13 50 4 67 3 60 6 40

3 33 1 25 2 7100 64

7 27 7 47

4 44 2 50 1 9

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Mathematisch-Statistisches Verfahren(nach Sektoren)umgesetzt




ungeeignet


GesamtFehlendGesamt





ungeeignet


Gesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Mathematisch-Statistisches Verfahren(nach Größenklassen)

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

FehlendGesamt

4 15 1 17 2 40 1 72 8 1 17 1 7

6 23 3 50 1 20 2 13

7 27 1 17 2 40 4 27

2 8 2 135 19 5 33

26 100 6 100 5 100 1522 3 5 12 2 10048 9 10 27 2

1 111 11 1 25

1 11 1 25 4 36

2 22 2 100 3 27

2 22 2 502 22 1 99 100 4 100 11 100

11 6 1 2 100 220 10 3 2 13

6 23 2 33 2 40 2 13

2 22 1 25

13 50 4 67 3 60 6 40

3 33 1 25 2 7100 64

7 27 7 47

4 44 2 50 1 9


396

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Anzahl Risikofaktoren/-kategorien(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Gültig

Fehlend

Mittelwert

Median

Modus

Minimum

Maximum

Anzahl Risikofaktoren/-kategorien(nach Größenklassen)

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Kate-gorien

Fak-toren

Gültig

Fehlend

Mittelwert

Median

Modus

Minimum

Maximum

5 1 4 1 1

43 47 5 8 10 10 26 27 2 2

8 80 9 80 3

10 80 10 80 3

10 80 10 80 3

3 80 5 80 3

12 80 12 80 3

2 1 2 1

18 20 9 10 3 3 2 2 11 12

4 10 11 80

4 10 11 80

3 10 10 80

3 10 10 80

5 10 12 80

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutDatenhistorie

(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURODatenhistorie


Keine

< 1 Jahr

1 - 3 Jahre

> 3 Jahre

Gesamt

Fehlend

Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Keine

< 1 Jahr

1 - 3 Jahre

> 3 Jahre

Gesamt

Fehlend

Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

5 50 1 25 1 100 2 33

1 10 2 50 1 17

2 20 1 25 2 33

2 20 1 17

10 100 4 100 1 6 100

10 6 2 2 100 7

20 10 3 2 13

9 43 1 25 2 50 6 46

4 19 2 50 2 15

5 24 1 25 2 50 2 15

3 14 3 23

21 100 4 100 4 100 13 100

27 5 6 14 2 100

48 9 10 27 2

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institutDatenhistorie

(nach Sektoren)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURODatenhistorie


Keine

< 1 Jahr

1 - 3 Jahre

> 3 Jahre

Gesamt

Fehlend

Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Keine

< 1 Jahr

1 - 3 Jahre

> 3 Jahre

Gesamt

Fehlend

Gesamt

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

5 50 1 25 1 100 2 33

1 10 2 50 1 17

2 20 1 25 2 33

2 20 1 17

10 100 4 100 1 6 100

10 6 2 2 100 7

20 10 3 2 13

9 43 1 25 2 50 6 46

4 19 2 50 2 15

5 24 1 25 2 50 2 15

3 14 3 23

21 100 4 100 4 100 13 100

27 5 6 14 2 100

48 9 10 27 2

Anhang – 3.5.1 Statistische Parameter – Haltedauer/ Konfidenzniveau

397


Aus

fallr

isik

o,

Kon

fiden

zniv

eau

in %

Aus

fallr

isik

o, H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Mar

ktris

iko

Han

delsb

uch,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Mar

ktris

iko

Han

delsb

uch,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Zins

risik

o B

ankb

uch,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Zins

risik

o B

ankb

uch,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut


Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n





22 21 67 67 51 51 7 7109 110 64 64 80 80 124 12499 360 99 10 99 10 99 25095 10 93 1 93 1 99 30

99,9 365 99,9 250 99,5 360 99 365

7 7 10 10 10 10 4 45 5 2 2 2 2 8 8

99 360 99 10 99 10 99 36097,5 90 97,5 1 95 1 99 9099 365 99,5 90 99,5 90 99 360

4 3 20 20 16 16 1 161 62 45 45 49 49 64 6499 10 99 10 99 10 99 3095 10 93 1 93 10 99 3099 20 99 250 99 180 99 30

2 1 1 1 5 5 1 13 4 4 4 0 0 4 4

99 250 99 10 99 1 99 25099 250 99 10 95 1 99 25099 250 99 10 99 250 99 250

9 10 36 36 20 20 1 140 39 13 13 29 29 48 4899 10 95 10 95 10 99 36595 10 95 1 95 1 99 36599,9 365 99,9 200 99 360 99 365


Aus

fallr

isik

o,

Kon

fiden

zniv

eau

in %

Aus

fallr

isik

o, H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Mar

ktris

iko

Han

delsb

uch,

K

onfid

enzn

ivea

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%

Mar

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Kal

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n

Zins

risik

o B

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K

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enzn

ivea

u in

%

Zins

risik

o B

ankb

uch,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut


Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n





22 21 67 67 51 51 7 7109 110 64 64 80 80 124 12499 360 99 10 99 10 99 25095 10 93 1 93 1 99 30

99,9 365 99,9 250 99,5 360 99 365

7 7 10 10 10 10 4 45 5 2 2 2 2 8 8

99 360 99 10 99 10 99 36097,5 90 97,5 1 95 1 99 9099 365 99,5 90 99,5 90 99 360

4 3 20 20 16 16 1 161 62 45 45 49 49 64 6499 10 99 10 99 10 99 3095 10 93 1 93 10 99 3099 20 99 250 99 180 99 30

2 1 1 1 5 5 1 13 4 4 4 0 0 4 4

99 250 99 10 99 1 99 25099 250 99 10 95 1 99 25099 250 99 10 99 250 99 250

9 10 36 36 20 20 1 140 39 13 13 29 29 48 4899 10 95 10 95 10 99 36595 10 95 1 95 1 99 36599,9 365 99,9 200 99 360 99 365

Anhang - 3.5.1 Statistische Parameter – Haltedauer/ Konfidenzniveau

398

<= 1 Mrd. EURO


Aus

fallr

isik

o,

Kon

fiden

zniv

eau

in %

Aus

fallr

isik

o, H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

Mar

ktris

iko

Han

delsb

uch,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Mar

ktris

iko

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Kal

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n

Zins

risik

o B

ankb

uch,

K

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enzn

ivea

u in

%

Zins

risik

o B

ankb

uch,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

HaltedauerKonfidenzniveau(nach Größenklassen)

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

K

onfid

enzn

ivea

u in

%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n





>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

2 2 11 11 11 11 1 146 46 37 37 37 37 47 4799 10 99 10 99 10 99 9099 10 93 10 93 10 99 9099 90 99 250 99 180 99 90

3 3 18 18 6 6 1 132 32 17 17 29 29 34 3499 10 95 10 95 10 99 25095 10 95 1 95 10 99 25099 250 99 200 99 360 99 250

3 2 10 10 6 6 0 08 9 1 1 5 5 11 11

95 10 95 10 95 1095 10 95 10 95 1099 90 100 30 100 90

2 3 4 4 3 3 0 05 4 3 3 4 4 7 7

99 10 95 10 95 199 10 95 1 95 1

100 365 99 10 95 63

12 11 24 24 25 25 5 518 19 6 6 5 5 25 2599 360 99 10 99 10 99 36095 250 95 1 95 1 99 3099 365 100 30 99 360 99 365

<= 1 Mrd. EURO


Aus

fallr

isik

o,

Kon

fiden

zniv

eau

in %

Aus

fallr

isik

o, H

alte

daue

r in

Kal

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n

Mar

ktris

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delsb

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%

Mar

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Zins

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ivea

u in

%

Zins

risik

o B

ankb

uch,

H

alte

daue

r in

Kal

ende

rtage

n

HaltedauerKonfidenzniveau(nach Größenklassen)

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

K

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ivea

u in

%

Ope

ratio

nelle

s Ris

iko,

H

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Kal

ende

rtage

n





>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

2 2 11 11 11 11 1 146 46 37 37 37 37 47 4799 10 99 10 99 10 99 9099 10 93 10 93 10 99 9099 90 99 250 99 180 99 90

3 3 18 18 6 6 1 132 32 17 17 29 29 34 3499 10 95 10 95 10 99 25095 10 95 1 95 10 99 25099 250 99 200 99 360 99 250

3 2 10 10 6 6 0 08 9 1 1 5 5 11 11

95 10 95 10 95 1095 10 95 10 95 1099 90 100 30 100 90

2 3 4 4 3 3 0 05 4 3 3 4 4 7 7

99 10 95 10 95 199 10 95 1 95 1

100 365 99 10 95 63

12 11 24 24 25 25 5 518 19 6 6 5 5 25 2599 360 99 10 99 10 99 36095 250 95 1 95 1 99 3099 365 100 30 99 360 99 365

2 2 11 11 11 11 1 146 46 37 37 37 37 47 4799 10 99 10 99 10 99 9099 10 93 10 93 10 99 9099 90 99 250 99 180 99 90

3 3 18 18 6 6 1 132 32 17 17 29 29 34 3499 10 95 10 95 10 99 25095 10 95 1 95 10 99 25099 250 99 200 99 360 99 250

3 2 10 10 6 6 0 08 9 1 1 5 5 11 11

95 10 95 10 95 1095 10 95 10 95 1099 90 100 30 100 90

2 3 4 4 3 3 0 05 4 3 3 4 4 7 7

99 10 95 10 95 199 10 95 1 95 1

100 365 99 10 95 63

12 11 24 24 25 25 5 518 19 6 6 5 5 25 2599 360 99 10 99 10 99 36095 250 95 1 95 1 99 3099 365 100 30 99 360 99 365

Anhang – 3.5.2 Statistische Parameter – Festlegung Konfidenzniveau

399

Gesamt NeinJaGesamt

Aufsichts-rechtlicher Maßstab

Ausfallwahr-scheinlichkeit Ziel-Rating

Experten-einschätzung

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

FestlegungKonfidenzniveau(nach Sektoren) Häufig-

keitGültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

NeinJaGesamtNeinJaGesamtNeinJaGesamtNeinJaGesamt

74 56 127 97 97 7457 44 4 3 34 26

131 100 131 100 131 100

3 25 9 75 7 589 75 3 25 5 42

12 100 12 100 12 100

22 45 49 100 33 6727 55 16 3349 100 49 100

47 72 64 98 55 8518 28 1 2 10 1565 100 65 100 65 100

2 40 5 100 2 403 60 3 605 100 5 100

Gesamt NeinJaGesamt




Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

FestlegungKonfidenzniveau(nach Sektoren) Häufig-

keitGültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


74 56 127 97 97 7457 44 4 3 34 26

131 100 131 100 131 100

3 25 9 75 7 589 75 3 25 5 42

12 100 12 100 12 100

22 45 49 100 33 6727 55 16 3349 100 49 100

47 72 64 98 55 8518 28 1 2 10 1565 100 65 100 65 100

2 40 5 100 2 403 60 3 605 100 5 100

74 56 127 97 97 7457 44 4 3 34 26

131 100 131 100 131 100

3 25 9 75 7 589 75 3 25 5 42

12 100 12 100 12 100

22 45 49 100 33 6727 55 16 3349 100 49 100

47 72 64 98 55 8518 28 1 2 10 1565 100 65 100 65 100

2 40 5 100 2 403 60 3 605 100 5 100

NeinJaGesamt




FestlegungKonfidenzniveau(nach Größenklassen) Häufig-

keitGültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

37 77 48 100 43 9011 23 5 1048 100 48 100

22 63 35 100 26 7413 37 9 2635 100 35 100

4 36 11 100 6 557 64 5 45

11 100 11 100

2 29 7 100 4 575 71 3 437 100 7 100

9 30 26 87 18 6021 70 4 13 12 4030 100 30 100 30 100

NeinJaGesamt




FestlegungKonfidenzniveau(nach Größenklassen) Häufig-

keitGültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %


<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

37 77 48 100 43 9011 23 5 1048 100 48 100

22 63 35 100 26 7413 37 9 2635 100 35 100

4 36 11 100 6 557 64 5 45

11 100 11 100

2 29 7 100 4 575 71 3 437 100 7 100

9 30 26 87 18 6021 70 4 13 12 4030 100 30 100 30 100

Anhang - 3.5.3 Statistische Parameter – Korrelationen

400

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Korrelationen – 1. Teil(nach Sektoren)

Null - KorrelationVollständig positivEmpirisch gemessenGesamtKeine AngabeGesamtNull - KorrelationVollständig positivEmpirisch gemessenGesamtKeine AngabeGesamtNull - KorrelationVollständig positivEmpirisch gemessenGesamtKeine AngabeGesamtNull - KorrelationVollständig positivEmpirisch gemessenGesamtKeine AngabeGesamtNull - KorrelationVollständig positivEmpirisch gemessenGesamtKeine AngabeGesamt

AR

AR

MR

AR

MR

MR

ZBA

RZB

MR

7 28 4 31 2 2216 64 9 69 7 782 8 1 100 1 50

25 100 13 100 9 100106 11 37 56

2

131 12 49 653

13 48 1 25 8 53 4 5013 48 3 75 6 40 4 501 4 1 7

27 100 4 100 15 100 8 100 5104 8 34 57 5131 12 49 65

7 23 1 33 5 28 1 1121 68 1 33 13 72 7 783 10 1 33 1 11 1 100

31 100 3 100 18 100 9 100 1 100100 9 31 56 4131 12 51 65 515 50 1 25 8 53 5 5613 43 3 75 6 40 4 442 7 1 7

30 100 4 100 15 100 9 100101 8 34 56 3131 12 49 65 510 31 1 25 6 35 3 2717 53 2 50 9 53 6 555 16 1 25 2 12 2 18

32 100 4 100 17 100 11 10099 8 32 54 5

131 12 49 65 5

1

5

100

50

1

12

50

50100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



AR

AR

MR

AR

MR

MR

ZBA

RZB

MR

7 28 4 31 2 2216 64 9 69 7 782 8 1 100 1 50

25 100 13 100 9 100106 11 37 56

2

131 12 49 653

13 48 1 25 8 53 4 5013 48 3 75 6 40 4 501 4 1 7

27 100 4 100 15 100 8 100 5104 8 34 57 5131 12 49 65

7 23 1 33 5 28 1 1121 68 1 33 13 72 7 783 10 1 33 1 11 1 100

31 100 3 100 18 100 9 100 1 100100 9 31 56 4131 12 51 65 515 50 1 25 8 53 5 5613 43 3 75 6 40 4 442 7 1 7

30 100 4 100 15 100 9 100101 8 34 56 3131 12 49 65 510 31 1 25 6 35 3 2717 53 2 50 9 53 6 555 16 1 25 2 12 2 18

32 100 4 100 17 100 11 10099 8 32 54 5

131 12 49 65 5

1

5

100

50

1

12

50

50100

Anhang – 3.5.3 Statistische Parameter – Korrelationen

401

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



OR

ZB

OR

OR

ZB

ZB

OR

AR

OR

MR

8 27 1 50 5 36 2 2018 62 1 50 9 64 7 70

3 10 1 10 2 6729 100 2 100 14 100 10 100 3 100

102 10 35 55 2131 12 49 65 5

11 61 1 33 7 88 3 505 28 2 67 1 12 2 332 11 1 17

18 100 3 100 8 100 6 100113 9 41 59 4131 12 49 65 511 65 1 33 7 88 3 505 29 2 67 1 12 2 331 6 1 17

17 100 3 100 8 100 6 100114 9 41 59 5131 12 49 65 511 61 1 33 7 78 3 505 28 2 67 1 11 2 332 11 11 1 17

18 100 3 100 8 100 6 100113 9 41 59131 12 49 65

7 39 1 50 5 63 1 149 50 3 38 6 862 11 1 50 1 100

18 100 2 100 8 100 7 100 1 100113 10 41 58 4131 12 49 65 5

1 33

1 1001 100

45

1 1001 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



OR

ZB

OR

OR

ZB

ZB

OR

AR

OR

MR

8 27 1 50 5 36 2 2018 62 1 50 9 64 7 70

3 10 1 10 2 6729 100 2 100 14 100 10 100 3 100

102 10 35 55 2131 12 49 65 5

11 61 1 33 7 88 3 505 28 2 67 1 12 2 332 11 1 17

18 100 3 100 8 100 6 100113 9 41 59 4131 12 49 65 511 65 1 33 7 88 3 505 29 2 67 1 12 2 331 6 1 17

17 100 3 100 8 100 6 100114 9 41 59 5131 12 49 65 511 61 1 33 7 78 3 505 28 2 67 1 11 2 332 11 11 1 17

18 100 3 100 8 100 6 100113 9 41 59131 12 49 65

7 39 1 50 5 63 1 149 50 3 38 6 862 11 1 50 1 100

18 100 2 100 8 100 7 100 1 100113 10 41 58 4131 12 49 65 5

1 33

1 1001 100

45

1 1001 100

Anhang - 3.5.3 Statistische Parameter – Korrelationen

402

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Korrelationen - 1. Teil(nach Größenklassen)


AR

AR

MR

AR

MR

MR

ZBA

RZB

MR

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

1 20 1 14 1 25 4 444 80 5 71 2 50 5 56

1 14 1 255 100 7 100 4 100 9 100

43 28 7 7 2148 35 11 7 303 60 2 40 4 80 4 332 40 3 60 1 20 7 58

1 85 100 5 100 5 100 12 100

43 30 6 7 1848 35 11 7 301 20 1 13 2 33 3 254 80 7 88 3 50 7 58

1 17 2 175 100 8 100 6 100 12 100

43 27 5 7 1848 35 11 7 303 60 3 50 4 80 5 362 40 3 50 1 20 7 50

2 145 100 6 100 5 100 14 100

43 29 6 7 1648 35 11 7 301 20 2 33 2 40 5 314 80 4 67 2 40 7 44

1 20 4 255 100 6 100 5 100 16 100

43 29 6 7 1448 35 11 7 30

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



AR

AR

MR

AR

MR

MR

ZBA

RZB

MR

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

1 20 1 14 1 25 4 444 80 5 71 2 50 5 56

1 14 1 255 100 7 100 4 100 9 100

43 28 7 7 2148 35 11 7 303 60 2 40 4 80 4 332 40 3 60 1 20 7 58

1 85 100 5 100 5 100 12 100

43 30 6 7 1848 35 11 7 301 20 1 13 2 33 3 254 80 7 88 3 50 7 58

1 17 2 175 100 8 100 6 100 12 100

43 27 5 7 1848 35 11 7 303 60 3 50 4 80 5 362 40 3 50 1 20 7 50

2 145 100 6 100 5 100 14 100

43 29 6 7 1648 35 11 7 301 20 2 33 2 40 5 314 80 4 67 2 40 7 44

1 20 4 255 100 6 100 5 100 16 100

43 29 6 7 1448 35 11 7 30

1 20 1 14 1 25 4 444 80 5 71 2 50 5 56

1 14 1 255 100 7 100 4 100 9 100

43 28 7 7 2148 35 11 7 303 60 2 40 4 80 4 332 40 3 60 1 20 7 58

1 85 100 5 100 5 100 12 100

43 30 6 7 1848 35 11 7 301 20 1 13 2 33 3 254 80 7 88 3 50 7 58

1 17 2 175 100 8 100 6 100 12 100

43 27 5 7 1848 35 11 7 303 60 3 50 4 80 5 362 40 3 50 1 20 7 50

2 145 100 6 100 5 100 14 100

43 29 6 7 1648 35 11 7 301 20 2 33 2 40 5 314 80 4 67 2 40 7 44

1 20 4 255 100 6 100 5 100 16 100

43 29 6 7 1448 35 11 7 30

Anhang – 3.5.3 Statistische Parameter – Korrelationen

403

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

OR

ZBO

RO

RZB

ZBO

RA

RO

RM

R

1 20 1 14 2 40 3 254 80 5 71 2 40 7 58

1 20 2 175 100 7 100 5 100 12 100

43 28 6 7 1848 35 11 7 303 60 3 100 5 562 40 1 100 2 22

2 225 100 1 100 3 100 9 100

43 34 8 7 2148 35 11 7 303 60 3 100 5 632 40 1 100 2 25

1 135 100 1 100 3 100 8 100

43 34 8 7 2248 35 11 7 303 60 3 100 5 562 40 1 100 2 22

2 225 100 1 100 3 100 9 100

43 34 8 7 2148 35 11 7 301 25 2 673 75 4 80 4 67

1 20 1 33 2 334 100 5 100 3 100 6 100

44 30 8 7 2448 35 11 7 30

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %



<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

OR

ZBO

RO

RZB

ZBO

RA

RO

RM

R

1 20 1 14 2 40 3 254 80 5 71 2 40 7 58

1 20 2 175 100 7 100 5 100 12 100

43 28 6 7 1848 35 11 7 303 60 3 100 5 562 40 1 100 2 22

2 225 100 1 100 3 100 9 100

43 34 8 7 2148 35 11 7 303 60 3 100 5 632 40 1 100 2 25

1 135 100 1 100 3 100 8 100

43 34 8 7 2248 35 11 7 303 60 3 100 5 562 40 1 100 2 22

2 225 100 1 100 3 100 9 100

43 34 8 7 2148 35 11 7 301 25 2 673 75 4 80 4 67

1 20 1 33 2 334 100 5 100 3 100 6 100

44 30 8 7 2448 35 11 7 30

1 20 1 14 2 40 3 254 80 5 71 2 40 7 58

1 20 2 175 100 7 100 5 100 12 100

43 28 6 7 1848 35 11 7 303 60 3 100 5 562 40 1 100 2 22

2 225 100 1 100 3 100 9 100

43 34 8 7 2148 35 11 7 303 60 3 100 5 632 40 1 100 2 25

1 135 100 1 100 3 100 8 100

43 34 8 7 2248 35 11 7 303 60 3 100 5 562 40 1 100 2 22

2 225 100 1 100 3 100 9 100

43 34 8 7 2148 35 11 7 301 25 2 673 75 4 80 4 67

1 20 1 33 2 334 100 5 100 3 100 6 100

44 30 8 7 2448 35 11 7 30

Anhang - 3.6.1 Risikolimit und -tragfähigkeit – Limitsystem

404

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Ausfallrisiko(nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

JaNeinGesamtJaNeinGesamtJaNeinGesamtJaNeinGesamt

VaR-Limit, starr

VaR-Limit, dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

81 62 35 27 12 9 15 11 7 550 38 96 73 119 91 116 89 124 95

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

10 83 1 8 3 25 2 172 17 11 92 12 100 9 75 10 83

12 100 12 100 12 100 12 100

30 61 6 12 6 12 7 14 2 419 39 43 88 43 88 42 86 47 9649 100 49 100 49 100 49 100 49 100

39 60 28 43 6 9 5 8 3 526 40 37 57 59 91 60 92 62 9565 100 65 100 65 100 65 100 65 100

2 403 60 5 100 5 100 5 100 5 1005 5 100 5 100 5 100 5 100

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Ausfallrisiko(nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit, dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

81 62 35 27 12 9 15 11 7 550 38 96 73 119 91 116 89 124 95

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

10 83 1 8 3 25 2 172 17 11 92 12 100 9 75 10 83

12 100 12 100 12 100 12 100

30 61 6 12 6 12 7 14 2 419 39 43 88 43 88 42 86 47 9649 100 49 100 49 100 49 100 49 100

39 60 28 43 6 9 5 8 3 526 40 37 57 59 91 60 92 62 9565 100 65 100 65 100 65 100 65 100

2 403 60 5 100 5 100 5 100 5 1005 5 100 5 100 5 100 5 100

81 62 35 27 12 9 15 11 7 550 38 96 73 119 91 116 89 124 95

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

10 83 1 8 3 25 2 172 17 11 92 12 100 9 75 10 83

12 100 12 100 12 100 12 100

30 61 6 12 6 12 7 14 2 419 39 43 88 43 88 42 86 47 9649 100 49 100 49 100 49 100 49 100

39 60 28 43 6 9 5 8 3 526 40 37 57 59 91 60 92 62 9565 100 65 100 65 100 65 100 65 100

2 403 60 5 100 5 100 5 100 5 1005 5 100 5 100 5 100 5 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitAusfallrisiko

(nach Größenklassen)Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

28 58 21 44 2 4 3 6 4 820 42 27 56 46 96 45 94 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

23 66 8 23 6 17 5 1412 34 27 77 29 83 30 86 35 10035 100 35 100 35 100 35 100

6 55 2 18 1 95 45 9 82 11 100 10 91 11 100

11 100 11 100 11 100

3 43 2 29 3 43 2 29 1 144 57 5 71 4 57 5 71 6 867 100 7 100 7 100 7 100 7 100

21 70 2 7 1 3 4 13 2 79 30 28 93 29 97 26 87 28 93

30 100 30 100 30 100 30 100 30 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitAusfallrisiko


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

28 58 21 44 2 4 3 6 4 820 42 27 56 46 96 45 94 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

23 66 8 23 6 17 5 1412 34 27 77 29 83 30 86 35 10035 100 35 100 35 100 35 100

6 55 2 18 1 95 45 9 82 11 100 10 91 11 100

11 100 11 100 11 100

3 43 2 29 3 43 2 29 1 144 57 5 71 4 57 5 71 6 867 100 7 100 7 100 7 100 7 100

21 70 2 7 1 3 4 13 2 79 30 28 93 29 97 26 87 28 93

30 100 30 100 30 100 30 100 30 100

28 58 21 44 2 4 3 6 4 820 42 27 56 46 96 45 94 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

23 66 8 23 6 17 5 1412 34 27 77 29 83 30 86 35 10035 100 35 100 35 100 35 100

6 55 2 18 1 95 45 9 82 11 100 10 91 11 100

11 100 11 100 11 100

3 43 2 29 3 43 2 29 1 144 57 5 71 4 57 5 71 6 867 100 7 100 7 100 7 100 7 100

21 70 2 7 1 3 4 13 2 79 30 28 93 29 97 26 87 28 93

30 100 30 100 30 100 30 100 30 100

Anhang – 3.6.1 Risikolimit und -tragfähigkeit – Limitsystem

405

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Marktrisiko(nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

59 45 45 34 52 40 38 29 22 1772 55 86 66 79 60 93 71 109 83

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

4 33 7 58 3 25 5 428 67 12 100 5 42 9 75 7 58

12 100 12 100 12 100 12 100

21 43 15 31 24 49 23 47 11 2228 57 34 69 25 51 26 53 38 7849 100 49 100 49 100 49 100 49 100

33 51 29 45 20 31 12 18 6 932 49 36 55 45 69 53 82 59 9165 100 65 100 65 100 65 100 65 100

1 20 1 20 1 204 80 4 80 4 80 5 100 5 1005 100 3 100 3 100 5 100 5 100

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Marktrisiko(nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

59 45 45 34 52 40 38 29 22 1772 55 86 66 79 60 93 71 109 83

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

4 33 7 58 3 25 5 428 67 12 100 5 42 9 75 7 58

12 100 12 100 12 100 12 100

21 43 15 31 24 49 23 47 11 2228 57 34 69 25 51 26 53 38 7849 100 49 100 49 100 49 100 49 100

33 51 29 45 20 31 12 18 6 932 49 36 55 45 69 53 82 59 9165 100 65 100 65 100 65 100 65 100

1 20 1 20 1 204 80 4 80 4 80 5 100 5 1005 100 3 100 3 100 5 100 5 100

59 45 45 34 52 40 38 29 22 1772 55 86 66 79 60 93 71 109 83

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

4 33 7 58 3 25 5 428 67 12 100 5 42 9 75 7 58

12 100 12 100 12 100 12 100

21 43 15 31 24 49 23 47 11 2228 57 34 69 25 51 26 53 38 7849 100 49 100 49 100 49 100 49 100

33 51 29 45 20 31 12 18 6 932 49 36 55 45 69 53 82 59 9165 100 65 100 65 100 65 100 65 100

1 20 1 20 1 204 80 4 80 4 80 5 100 5 1005 100 3 100 3 100 5 100 5 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitMarktrisiko


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

21 44 21 44 12 25 6 13 4 827 56 27 56 36 75 42 88 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

19 54 14 40 16 46 13 37 3 916 46 21 60 19 54 22 63 32 9135 100 35 100 35 100 35 100 35 100

4 36 4 36 5 45 4 36 2 187 64 7 64 6 55 7 64 9 82

11 100 11 100 11 100 11 100 11 100

4 57 3 43 4 57 1 14 4 573 43 4 57 3 43 6 86 3 437 100 7 100 7 100 7 100 7 100

11 37 3 10 15 50 14 47 9 3019 63 27 90 15 50 16 53 21 7030 100 30 100 30 100 30 100 30 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitMarktrisiko


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

21 44 21 44 12 25 6 13 4 827 56 27 56 36 75 42 88 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

19 54 14 40 16 46 13 37 3 916 46 21 60 19 54 22 63 32 9135 100 35 100 35 100 35 100 35 100

4 36 4 36 5 45 4 36 2 187 64 7 64 6 55 7 64 9 82

11 100 11 100 11 100 11 100 11 100

4 57 3 43 4 57 1 14 4 573 43 4 57 3 43 6 86 3 437 100 7 100 7 100 7 100 7 100

11 37 3 10 15 50 14 47 9 3019 63 27 90 15 50 16 53 21 7030 100 30 100 30 100 30 100 30 100

21 44 21 44 12 25 6 13 4 827 56 27 56 36 75 42 88 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

19 54 14 40 16 46 13 37 3 916 46 21 60 19 54 22 63 32 9135 100 35 100 35 100 35 100 35 100

4 36 4 36 5 45 4 36 2 187 64 7 64 6 55 7 64 9 82

11 100 11 100 11 100 11 100 11 100

4 57 3 43 4 57 1 14 4 573 43 4 57 3 43 6 86 3 437 100 7 100 7 100 7 100 7 100

11 37 3 10 15 50 14 47 9 3019 63 27 90 15 50 16 53 21 7030 100 30 100 30 100 30 100 30 100

Anhang - 3.6.1 Risikolimit und -tragfähigkeit – Limitsystem

406

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Zinsrisiko Bankbuch (nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

42 32 25 19 22 17 36 27 21 1689 68 106 81 109 83 95 73 110 84

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

2 17 1 8 4 33 4 33 4 3310 83 11 92 8 67 8 67 8 6712 100 12 100 12 100 12 100 12 100

9 18 8 16 7 14 17 35 7 1640 82 41 84 42 86 32 65 42 8449 100 49 100 49 100 49 100 49 100

30 46 16 25 10 15 14 22 7 1135 54 49 75 55 85 51 78 58 8965 100 65 100 65 100 65 100 65 100

1 20 1 20 1 20 3 604 80 5 100 4 80 4 80 2 40

50 100 5 100 5 100 5 100 5 100

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Zinsrisiko Bankbuch (nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

42 32 25 19 22 17 36 27 21 1689 68 106 81 109 83 95 73 110 84

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

2 17 1 8 4 33 4 33 4 3310 83 11 92 8 67 8 67 8 6712 100 12 100 12 100 12 100 12 100

9 18 8 16 7 14 17 35 7 1640 82 41 84 42 86 32 65 42 8449 100 49 100 49 100 49 100 49 100

30 46 16 25 10 15 14 22 7 1135 54 49 75 55 85 51 78 58 8965 100 65 100 65 100 65 100 65 100

1 20 1 20 1 20 3 604 80 5 100 4 80 4 80 2 40

50 100 5 100 5 100 5 100 5 100

42 32 25 19 22 17 36 27 21 1689 68 106 81 109 83 95 73 110 84

131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

2 17 1 8 4 33 4 33 4 3310 83 11 92 8 67 8 67 8 6712 100 12 100 12 100 12 100 12 100

9 18 8 16 7 14 17 35 7 1640 82 41 84 42 86 32 65 42 8449 100 49 100 49 100 49 100 49 100

30 46 16 25 10 15 14 22 7 1135 54 49 75 55 85 51 78 58 8965 100 65 100 65 100 65 100 65 100

1 20 1 20 1 20 3 604 80 5 100 4 80 4 80 2 40

50 100 5 100 5 100 5 100 5 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitZinsrisiko Bankbuch


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

21 44 13 27 7 15 7 15 4 827 56 35 73 41 85 41 85 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

14 40 8 23 7 20 7 20 3 921 60 27 77 28 80 28 80 32 9135 100 35 100 35 100 35 100 35 100

2 18 2 18 2 18 2 189 82 11 100 9 82 9 82 9 82

11 100 11 100 11 100 11 100

1 14 1 14 1 14 1 14 3 436 86 6 86 6 86 6 86 4 577 100 7 100 7 100 7 100 7 100

4 13 3 10 5 17 5 17 9 3026 87 27 90 25 83 25 83 21 7030 100 30 100 30 100 30 100 30 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitZinsrisiko Bankbuch


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

21 44 13 27 7 15 7 15 4 827 56 35 73 41 85 41 85 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

14 40 8 23 7 20 7 20 3 921 60 27 77 28 80 28 80 32 9135 100 35 100 35 100 35 100 35 100

2 18 2 18 2 18 2 189 82 11 100 9 82 9 82 9 82

11 100 11 100 11 100 11 100

1 14 1 14 1 14 1 14 3 436 86 6 86 6 86 6 86 4 577 100 7 100 7 100 7 100 7 100

4 13 3 10 5 17 5 17 9 3026 87 27 90 25 83 25 83 21 7030 100 30 100 30 100 30 100 30 100

21 44 13 27 7 15 7 15 4 827 56 35 73 41 85 41 85 44 9248 100 48 100 48 100 48 100 48 100

14 40 8 23 7 20 7 20 3 921 60 27 77 28 80 28 80 32 9135 100 35 100 35 100 35 100 35 100

2 18 2 18 2 18 2 189 82 11 100 9 82 9 82 9 82

11 100 11 100 11 100 11 100

1 14 1 14 1 14 1 14 3 436 86 6 86 6 86 6 86 4 577 100 7 100 7 100 7 100 7 100

4 13 3 10 5 17 5 17 9 3026 87 27 90 25 83 25 83 21 7030 100 30 100 30 100 30 100 30 100

Anhang – 3.6.1 Risikolimit und -tragfähigkeit – Limitsystem

407

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Operationelles Risiko(nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

6 5 3 2 2 2 2 2 1 1125 95 128 98 129 98 129 98 130 99131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

2 17 1 8 1 8 1 810 83 12 100 11 92 11 92 11 9212 100 12 100 12 100 12 100

1 2 1 248 98 48 98 49 100 49 100 49 10049 100 49 100 49 100 49 100 49 100

3 5 2 3 1 2 100 1562 95 63 97 64 98 55 85 65 10065 100 65 100 65 100 65 100

5 100 5 100 5 100 5 100 5 1005 100 5 100 5 100 5 100 5 100

Gesamt JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limit

Privat-/Aktienbank



Realkredit-institut

Operationelles Risiko(nach Sektoren)

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

6 5 3 2 2 2 2 2 1 1125 95 128 98 129 98 129 98 130 99131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

2 17 1 8 1 8 1 810 83 12 100 11 92 11 92 11 9212 100 12 100 12 100 12 100

1 2 1 248 98 48 98 49 100 49 100 49 10049 100 49 100 49 100 49 100 49 100

3 5 2 3 1 2 100 1562 95 63 97 64 98 55 85 65 10065 100 65 100 65 100 65 100

5 100 5 100 5 100 5 100 5 1005 100 5 100 5 100 5 100 5 100

6 5 3 2 2 2 2 2 1 1125 95 128 98 129 98 129 98 130 99131 100 131 100 131 100 131 100 131 100

2 17 1 8 1 8 1 810 83 12 100 11 92 11 92 11 9212 100 12 100 12 100 12 100

1 2 1 248 98 48 98 49 100 49 100 49 10049 100 49 100 49 100 49 100 49 100

3 5 2 3 1 2 100 1562 95 63 97 64 98 55 85 65 10065 100 65 100 65 100 65 100

5 100 5 100 5 100 5 100 5 1005 100 5 100 5 100 5 100 5 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitOperationelles Risiko


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

2 4 2 4 2 4 1 2 1 246 96 46 96 46 96 47 98 47 9848 100 48 100 48 100 48 100 48 100

2 633 94 35 100 35 100 35 35 10035 100

2 18 1 99 82 10 91 11 100 11 100 11 100

11 100 11 100

7 100 7 100 7 100 7 100 7 100

1 330 100 30 100 30 100 29 97 30 100

30 100

JaNeinGesamt

Normal-limit

Abschrei-bungslimit

Verlust-limitOperationelles Risiko


Gül-tig,in %


VaR-Limit, starr

VaR-Limit,dyn.

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

Häu-fig-keit

Gül-tig,in %

<= 1 Mrd. EURO

>1-2,5Mrd.

EURO

>2,5-4Mrd.

EURO

>4-7Mrd.

EURO

>7 Mrd. EURO

2 4 2 4 2 4 1 2 1 246 96 46 96 46 96 47 98 47 9848 100 48 100 48 100 48 100 48 100

2 633 94 35 100 35 100 35 35 10035 100

2 18 1 99 82 10 91 11 100 11 100 11 100

11 100 11 100

7 100 7 100 7 100 7 100 7 100

1 330 100 30 100 30 100 29 97 30 100

30 100

2 4 2 4 2 4 1 2 1 246 96 46 96 46 96 47 98 47 9848 100 48 100 48 100 48 100 48 100

2 633 94 35 100 35 100 35 35 10035 100

2 18 1 99 82 10 91 11 100 11 100 11 100

11 100 11 100

7 100 7 100 7 100 7 100 7 100

1 330 100 30 100 30 100 29 97 30 100

30 100

Anhang - 3.6.1 Risikolimit und -tragfähigkeit – Risikodeckungsmasse

408

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikodeckungsmasse(nach Sektoren)

Übe

rgew

inn

Still

e R

eser

ven

Min

dest

gew

inn

Off

ene

Res

erve

nE

rgän

zung

s-u.

Nac

hran

gkap

ital

NormalAußerordentlichExtremGesamtFehlendGesamtNormalAußerordentlichExtremGesamtFehlendGesamtNormalAußerordentlichExtremGesamtFehlendGesamtNormalAußerordentlichExtremGesamtFehlendGesamtNormalAußerordentlichExtremGesamtFehlendGesamt

NormalAußerordentlichExtremGesamtFehlendGesamt

Gez

eich

nete

sK

apita

l

94 87 10 100 31 79 50 91 3 756 6 3 8 2 4 1 258 7 5 13 3 5

108 100 10 100 39 100 55 100 4 10023 2 10 10 1

131 10 49 65 566 56 7 58 25 58 32 55 2 4035 30 3 25 9 21 31 53 2 4017 14 2 17 9 21 5 9 1 20

118 100 12 100 43 100 58 100 5 10013 0 6 7 0

131 12 49 65 537 36 5 50 12 33 18 35 2 5039 38 5 50 13 36 20 38 1 2526 25 11 31 14 27 1 25

102 100 10 100 36 100 52 100 4 10029 2 13 13 1

131 12 49 65 521 24 3 25 10 32 6 15 2 5023 27 2 17 9 29 10 26 2 5042 49 7 58 12 39 12 3186 100 12 100 31 100 39 100 4 10045 0 18 26 1

131 12 49 65 512 19 1 10 5 21 4 16 2 508 13 1 10 4 17 2 8 1 25

43 68 8 80 15 63 19 76 1 2563 100 10 100 24 100 25 100 4 10068 2 25 40 1

131 12 49 65 511 21 1 10 4 29 4 16 2 502 4 1 10 1 4

40 75 8 80 10 71 20 80 2 5053 100 10 100 14 100 25 100 4 10078 2 35 40 1

131 10 49 65 5

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikodeckungsmasse(nach Sektoren)

Übe

rgew

inn

Still

e R

eser

ven

Min

dest

gew

inn

Off

ene

Res

erve

nE

rgän

zung

s-u.

Nac

hran

gkap

ital



Gez

eich

nete

sK

apita

l

94 87 10 100 31 79 50 91 3 756 6 3 8 2 4 1 258 7 5 13 3 5

108 100 10 100 39 100 55 100 4 10023 2 10 10 1

131 10 49 65 566 56 7 58 25 58 32 55 2 4035 30 3 25 9 21 31 53 2 4017 14 2 17 9 21 5 9 1 20

118 100 12 100 43 100 58 100 5 10013 0 6 7 0

131 12 49 65 537 36 5 50 12 33 18 35 2 5039 38 5 50 13 36 20 38 1 2526 25 11 31 14 27 1 25

102 100 10 100 36 100 52 100 4 10029 2 13 13 1

131 12 49 65 521 24 3 25 10 32 6 15 2 5023 27 2 17 9 29 10 26 2 5042 49 7 58 12 39 12 3186 100 12 100 31 100 39 100 4 10045 0 18 26 1

131 12 49 65 512 19 1 10 5 21 4 16 2 508 13 1 10 4 17 2 8 1 25

43 68 8 80 15 63 19 76 1 2563 100 10 100 24 100 25 100 4 10068 2 25 40 1

131 12 49 65 511 21 1 10 4 29 4 16 2 502 4 1 10 1 4

40 75 8 80 10 71 20 80 2 5053 100 10 100 14 100 25 100 4 10078 2 35 40 1

131 10 49 65 5

94 87 10 100 31 79 50 91 3 756 6 3 8 2 4 1 258 7 5 13 3 5

108 100 10 100 39 100 55 100 4 10023 2 10 10 1

131 10 49 65 566 56 7 58 25 58 32 55 2 4035 30 3 25 9 21 31 53 2 4017 14 2 17 9 21 5 9 1 20

118 100 12 100 43 100 58 100 5 10013 0 6 7 0

131 12 49 65 537 36 5 50 12 33 18 35 2 5039 38 5 50 13 36 20 38 1 2526 25 11 31 14 27 1 25

102 100 10 100 36 100 52 100 4 10029 2 13 13 1

131 12 49 65 521 24 3 25 10 32 6 15 2 5023 27 2 17 9 29 10 26 2 5042 49 7 58 12 39 12 3186 100 12 100 31 100 39 100 4 10045 0 18 26 1

131 12 49 65 512 19 1 10 5 21 4 16 2 508 13 1 10 4 17 2 8 1 25

43 68 8 80 15 63 19 76 1 2563 100 10 100 24 100 25 100 4 10068 2 25 40 1

131 12 49 65 511 21 1 10 4 29 4 16 2 502 4 1 10 1 4

40 75 8 80 10 71 20 80 2 5053 100 10 100 14 100 25 100 4 10078 2 35 40 1

131 10 49 65 5

Anhang – 3.6.1 Risikolimit und -tragfähigkeit – Risikodeckungsmasse

409

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikodeckungsmasse(nach Größenklassen)

Übe

rgew

inn

Still

e R

eser

ven

Min

dest

gew

inn

Off

ene

Res

erve

nE

rgän

zung

s-u.

Nac

hran

gkap

ital



Gez

eich

nete

sK

apita

l<= 1 Mrd.

EURO> 1- 2,5 Mrd.

EURO> 2,5 - 4 Mrd.

EURO> 4 - 7 Mrd.

EURO> 7 Mrd. EURO

36 90 26 93 8 80 3 75 21 812 5 1 4 1 10 2 82 5 1 4 1 10 1 25 3 12

40 100 28 100 10 100 4 100 26 1008 7 1 3 4

48 35 11 7 3021 50 18 58 6 60 3 50 18 6216 38 9 29 3 30 1 17 6 215 12 4 13 1 10 2 33 5 17

42 100 31 100 10 100 6 100 29 1006 4 1 1 1

48 35 11 7 3017 46 9 33 1 14 2 40 8 3110 27 11 41 5 71 3 60 10 3810 27 7 26 1 14 8 3137 100 27 100 7 100 5 100 26 10011 8 4 2 448 35 11 7 306 21 6 29 2 25 7 286 21 6 29 3 38 1 25 7 28

16 57 9 43 3 38 3 75 11 4428 100 21 100 8 100 4 100 25 10020 14 3 3 548 35 11 7 303 17 4 25 2 29 3 181 6 0 4 57 3 18

14 78 12 75 1 14 5 100 11 6518 100 16 100 7 100 5 100 17 10030 19 4 2 1348 35 11 7 303 16 1 11 2 40 5 331 5 1 7

15 79 8 89 3 60 5 100 9 6019 100 9 100 5 100 5 100 15 10029 26 6 2 1548 35 11 7 30

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikodeckungsmasse(nach Größenklassen)

Übe

rgew

inn

Still

e R

eser

ven

Min

dest

gew

inn

Off

ene

Res

erve

nE

rgän

zung

s-u.

Nac

hran

gkap

ital



Gez

eich

nete

sK

apita

l<= 1 Mrd.

EURO> 1- 2,5 Mrd.

EURO> 2,5 - 4 Mrd.

EURO> 4 - 7 Mrd.

EURO> 7 Mrd. EURO

36 90 26 93 8 80 3 75 21 812 5 1 4 1 10 2 82 5 1 4 1 10 1 25 3 12

40 100 28 100 10 100 4 100 26 1008 7 1 3 4

48 35 11 7 3021 50 18 58 6 60 3 50 18 6216 38 9 29 3 30 1 17 6 215 12 4 13 1 10 2 33 5 17

42 100 31 100 10 100 6 100 29 1006 4 1 1 1

48 35 11 7 3017 46 9 33 1 14 2 40 8 3110 27 11 41 5 71 3 60 10 3810 27 7 26 1 14 8 3137 100 27 100 7 100 5 100 26 10011 8 4 2 448 35 11 7 306 21 6 29 2 25 7 286 21 6 29 3 38 1 25 7 28

16 57 9 43 3 38 3 75 11 4428 100 21 100 8 100 4 100 25 10020 14 3 3 548 35 11 7 303 17 4 25 2 29 3 181 6 0 4 57 3 18

14 78 12 75 1 14 5 100 11 6518 100 16 100 7 100 5 100 17 10030 19 4 2 1348 35 11 7 303 16 1 11 2 40 5 331 5 1 7

15 79 8 89 3 60 5 100 9 6019 100 9 100 5 100 5 100 15 10029 26 6 2 1548 35 11 7 30

36 90 26 93 8 80 3 75 21 812 5 1 4 1 10 2 82 5 1 4 1 10 1 25 3 12

40 100 28 100 10 100 4 100 26 1008 7 1 3 4

48 35 11 7 3021 50 18 58 6 60 3 50 18 6216 38 9 29 3 30 1 17 6 215 12 4 13 1 10 2 33 5 17

42 100 31 100 10 100 6 100 29 1006 4 1 1 1

48 35 11 7 3017 46 9 33 1 14 2 40 8 3110 27 11 41 5 71 3 60 10 3810 27 7 26 1 14 8 3137 100 27 100 7 100 5 100 26 10011 8 4 2 448 35 11 7 306 21 6 29 2 25 7 286 21 6 29 3 38 1 25 7 28

16 57 9 43 3 38 3 75 11 4428 100 21 100 8 100 4 100 25 10020 14 3 3 548 35 11 7 303 17 4 25 2 29 3 181 6 0 4 57 3 18

14 78 12 75 1 14 5 100 11 6518 100 16 100 7 100 5 100 17 10030 19 4 2 1348 35 11 7 303 16 1 11 2 40 5 331 5 1 7

15 79 8 89 3 60 5 100 9 6019 100 9 100 5 100 5 100 15 10029 26 6 2 1548 35 11 7 30

Anhang - 4.2 Kapitalallokation, - budgetierung und –management - Eigenkapitalrenditeanspruch

410

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Struktureller Gewinnbedarf (nach Sektoren)

umgesetztgeeignet/demnächst geplantspätere oder keine Planungungeeignet/unbekanntGesamtFehlendGesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Struktureller Gewinnbedarf (nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

RisikofreieVerzinsung (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

RisikofreieVerzinsung (nach Größenklassen)


47 85 6 67 16 80 24 96 1 1001 2 1 52 4 2 105 9 3 33 1 5 1 4

55 100 9 100 20 100 25 10010 3 1 465 12 21 29

19 100 10 83 2 100 2 67 14 741 5

1 33 1 52 17 3 16

12 100 3 100 19 1003 1 1 5

22 13 3 24

5 16 4 27 1 1002 6 2 13

11 35 2 40 4 40 5 3313 42 3 60 6 60 4 2731 100 5 100 10 100 15 10034 7 11 1465 12 21 29

1 10 1 20 3 212 205 50 2 40 1 100 3 212 20 2 40 1 100 8 57

10 100 5 100 14 10012 8 2 2 1022 13 3 3 24

1 10023

19 203

123

1 1

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Struktureller Gewinnbedarf (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Struktureller Gewinnbedarf (nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

RisikofreieVerzinsung (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

RisikofreieVerzinsung (nach Größenklassen)


47 85 6 67 16 80 24 96 1 1001 2 1 52 4 2 105 9 3 33 1 5 1 4

55 100 9 100 20 100 25 10010 3 1 465 12 21 29

19 100 10 83 2 100 2 67 14 741 5

1 33 1 52 17 3 16

12 100 3 100 19 1003 1 1 5

22 13 3 24

5 16 4 27 1 1002 6 2 13

11 35 2 40 4 40 5 3313 42 3 60 6 60 4 2731 100 5 100 10 100 15 10034 7 11 1465 12 21 29

1 10 1 20 3 212 205 50 2 40 1 100 3 212 20 2 40 1 100 8 57

10 100 5 100 14 10012 8 2 2 1022 13 3 3 24

1 10023

19 203

123

1 1

Anhang - 4.2 Kapitalallokation, - budgetierung und –management - Eigenkapitalrenditeanspruch

411

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikofreie Verzinsung + subj. Risikozuschlag(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikofreie Verzinsung + subj. Risikozuschlag(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikofreie Verzinsung + marktkonformerRisikozuschlag(nach Sektoren)umgesetztgeeignet/demnächst geplantspätere oder keine Planungungeeignet/unbekanntGesamtFehlendGesamt

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikofreie Verzinsung + marktkonformerRisikozuschlag(nach Größenklassen)umgesetztgeeignet/demnächst geplantspätere oder keine Planungungeeignet/unbekanntGesamtFehlendGesamt

13 36 5 71 5 42 3 19 1 100

42

2 2925 5615

22

333

9258

100 1004

1004

10036 7 12 1629 5 9 1365 12 21 29

1 10 3 43 1 50 1 100 7 44

60 3 43 1 50 5 316

30 1 14 4 253

100 7 100 100 16 10010 2 1812 6 1 2

2422 13 3 3

7 19 3 38 1 9 1 74 11 1 13 3 27

5 3615 42 3 38 6 558 57

1 3310 28 1 13 1 9

14 10036 100 8 100 11 1001529 4 102965 12 21

1 10 1 14 5 291 14 1 100 2 12

3 30 2 29 1 100 9 536 60 3 43 1 6

10 100 7 100 17 10012 6 2 2 722 13 3 3 24

123

2 67

3 10003

Anhang - 4.3 Kapitalallokation, - budgetierung und –management – Bezugsbasis Eigenkapitalrendite

412

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kernkapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kernkapital (nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftendes Eigenkapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftendes Eigenkapital (nach Größenklassen)


29 69 5 71 7 54 16 761 2 1 54 10 1 14 2 15 1 58 19 1 14 4 31 3 14

42 100 7 100 13 100 21 10023 5 8 8 265 12 21 29 3

12 50 1 33 4 44 7 58

1 4 1 1111 46 2 67 4 44 5 4224 100 3 100 9 100 12 10041 9 12 17 365 12 21 29 3

5 83 4 50 1 50 2 29

1 1001 17 4 50 1 50 5 716 100 8 100 2 100 7 100

16 5 2 1 1722 13 3 3 24

12 80 8 80 1 50 8 571 7

1 50 3 212 13 2 20 1 100 3 21

15 100 10 100 2 100 14 1007 3 1 2 10

22 13 3 3 24

1 100

1

1 100

1 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kernkapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kernkapital (nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftendes Eigenkapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftendes Eigenkapital (nach Größenklassen)


29 69 5 71 7 54 16 761 2 1 54 10 1 14 2 15 1 58 19 1 14 4 31 3 14

42 100 7 100 13 100 21 10023 5 8 8 265 12 21 29 3

12 50 1 33 4 44 7 58

1 4 1 1111 46 2 67 4 44 5 4224 100 3 100 9 100 12 10041 9 12 17 365 12 21 29 3

5 83 4 50 1 50 2 29

1 1001 17 4 50 1 50 5 716 100 8 100 2 100 7 100

16 5 2 1 1722 13 3 3 24

12 80 8 80 1 50 8 571 7

1 50 3 212 13 2 20 1 100 3 21

15 100 10 100 2 100 14 1007 3 1 2 10

22 13 3 3 24

1 100

1

1 100

1 100


413

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenmittel(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenmittel(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital (nach Größenklassen)


15 47 8 53 4 333 9 1 7 2 173 9 2 13 1 8

11 34 2 40 4 27 5 4232 100 5 100 15 100 12 10033 7 6 17 365 12 21 29

5 71 3 33 1 50 1 50 5 421 11 2 17

1 14 1 11 1 501 14 4 44 1 50 5 427 100 9 100 2 100 2 100 12 100

15 4 1 1 1222 13 3 3 24

23 72 2 67 7 70 13 722 6 1 10 1 61 3 1 66 19 1 33 2 20 3 17

32 100 3 100 10 100 18 10033 9 11 11 265 12 21 29

11 85 6 86 1 100 1 50 4 441 14 1 11

1 81 8 1 50 4 44

13 100 7 100 2 100 9 1009 6 2 1 15

22 13 3 3 24

3

3

1 100

1 100

1 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenmittel(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Eigenmittel(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital (nach Größenklassen)


15 47 8 53 4 333 9 1 7 2 173 9 2 13 1 8

11 34 2 40 4 27 5 4232 100 5 100 15 100 12 10033 7 6 17 365 12 21 29

5 71 3 33 1 50 1 50 5 421 11 2 17

1 14 1 11 1 501 14 4 44 1 50 5 427 100 9 100 2 100 2 100 12 100

15 4 1 1 1222 13 3 3 24

23 72 2 67 7 70 13 722 6 1 10 1 61 3 1 66 19 1 33 2 20 3 17

32 100 3 100 10 100 18 10033 9 11 11 265 12 21 29

11 85 6 86 1 100 1 50 4 441 14 1 11

1 81 8 1 50 4 44

13 100 7 100 2 100 9 1009 6 2 1 15

22 13 3 3 24

3

3

1 100

1 100

1 100


414

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital IAS(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital IAS(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ÖkonomischesKapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ÖkonomischesKapital(nach Größenklassen)


5 20 4 67 1 132 8 1 17 1 95 20 3 38 2 18

13 52 1 17 4 50 8 7325 100 6 100 8 100 11 10040 6 13 18 365 12 21 29

5 451 14 1 92 29 1 20 1 100 1 94 57 4 80 1 100 4 367 100 5 100 11 100

15 8 2 2 1322 13 3 3 24

8 27 2 25 1 11 4 339 30 3 38 3 33 3 258 27 2 25 4 44 2 175 17 1 13 1 11 3 25

30 100 8 100 9 100 12 10035 4 12 17 265 12 21 29

3 43 2 29 1 50 2 171 14 1 50 1 50 6 50

2 29 2 29 1 50 3 252 29 2 29 1 87 100 7 100 2 100 2 100 12 100

15 6 1 1 1222 13 3 3 24

3

1 100 1 100

3

1 100

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital IAS(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

BilanziellesEigenkapital IAS(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ÖkonomischesKapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

ÖkonomischesKapital(nach Größenklassen)


5 20 4 67 1 132 8 1 17 1 95 20 3 38 2 18

13 52 1 17 4 50 8 7325 100 6 100 8 100 11 10040 6 13 18 365 12 21 29

5 451 14 1 92 29 1 20 1 100 1 94 57 4 80 1 100 4 367 100 5 100 11 100

15 8 2 2 1322 13 3 3 24

8 27 2 25 1 11 4 339 30 3 38 3 33 3 258 27 2 25 4 44 2 175 17 1 13 1 11 3 25

30 100 8 100 9 100 12 10035 4 12 17 265 12 21 29

3 43 2 29 1 50 2 171 14 1 50 1 50 6 50

2 29 2 29 1 50 3 252 29 2 29 1 87 100 7 100 2 100 2 100 12 100

15 6 1 1 1222 13 3 3 24

3

1 100 1 100

3

1 100

Anhang - 4.4 Kapitalallokation, - budgetierung und –management – Verteilungsprinzip

415

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Tragfähigkeits-orientierte Verteilung (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Tragfähigkeits-orientierte Verteilung (nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VolumensorientierteVerteilung(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VolumensorientierteVerteilung(nach Größenklassen)


14 50 1 25 3 30 9 691 4 1 106 21 4 40 2 157 25 3 75 2 20 2 15

28 100 4 100 10 100 13 10037 8 11 16 265 12 21 29

5 63 2 33 1 50 1 50 5 501 17

2 25 1 17 1 50 2 201 13 2 33 1 50 3 308 100 6 100 2 100 2 100 10 100

14 7 1 1 1422 13 3 3 24

6 24 1 17 2 25 3 275 20 5 454 16 2 33 2 25

10 40 3 50 4 50 3 2725 100 6 100 8 100 11 10040 6 13 18 365 12 21 29

3 30 1 20 1 50 1 145 501 10 1 20 1 100 1 141 10 3 60 1 50 5 71

10 100 5 100 2 100 7 10012 8 2 1 1722 13 3 3 24

1 100

1 100

3

3

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Tragfähigkeits-orientierte Verteilung (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Tragfähigkeits-orientierte Verteilung (nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VolumensorientierteVerteilung(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

VolumensorientierteVerteilung(nach Größenklassen)


14 50 1 25 3 30 9 691 4 1 106 21 4 40 2 157 25 3 75 2 20 2 15

28 100 4 100 10 100 13 10037 8 11 16 265 12 21 29

5 63 2 33 1 50 1 50 5 501 17

2 25 1 17 1 50 2 201 13 2 33 1 50 3 308 100 6 100 2 100 2 100 10 100

14 7 1 1 1422 13 3 3 24

6 24 1 17 2 25 3 275 20 5 454 16 2 33 2 25

10 40 3 50 4 50 3 2725 100 6 100 8 100 11 10040 6 13 18 365 12 21 29

3 30 1 20 1 50 1 145 501 10 1 20 1 100 1 141 10 3 60 1 50 5 71

10 100 5 100 2 100 7 10012 8 2 1 1722 13 3 3 24

1 100

1 100

3

3


416

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftungskapital-orientierte Verteilung(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftungskapital-orientierte Verteilung(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikokapital-orientierte Verteilung(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikokapital-orientierte Verteilung(nach Größenklassen)


7 35 1 33 3 43 3 301 5 1 104 20 2 29 2 208 40 2 67 2 29 4 40

20 100 3 100 7 100 10 10045 9 14 19 365 12 21 29

1 20 1 25 1 50 4 441 11

2 40 1 25 1 502 40 2 50 4 445 100 4 100 2 100 9 100

17 9 1 3 1522 13 3 3 24

4 20 2 50 2 296 30 3 43 3 335 25 2 50 1 14 2 225 25 1 14 4 44

20 100 4 100 7 100 9 10045 8 14 20 365 12 21 29

1 25 3 331 50 1 100 4 44

2 50 1 25 1 50 1 112 50 2 50 1 114 100 4 100 2 100 9 100

18 9 1 2 1522 13 3 3 24

3

3

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftungskapital-orientierte Verteilung(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Haftungskapital-orientierte Verteilung(nach Größenklassen)


GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikokapital-orientierte Verteilung(nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Risikokapital-orientierte Verteilung(nach Größenklassen)


7 35 1 33 3 43 3 301 5 1 104 20 2 29 2 208 40 2 67 2 29 4 40

20 100 3 100 7 100 10 10045 9 14 19 365 12 21 29

1 20 1 25 1 50 4 441 11

2 40 1 25 1 502 40 2 50 4 445 100 4 100 2 100 9 100

17 9 1 3 1522 13 3 3 24

4 20 2 50 2 296 30 3 43 3 335 25 2 50 1 14 2 225 25 1 14 4 44

20 100 4 100 7 100 9 10045 8 14 20 365 12 21 29

1 25 3 331 50 1 100 4 44

2 50 1 25 1 50 1 112 50 2 50 1 114 100 4 100 2 100 9 100

18 9 1 2 1522 13 3 3 24

3

3


417

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kombination von Haf-tungs- u. Risikokapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kombination von Haf-tungs- u. Risikokapital (nach Größenklassen)


4 20 3 50 144 20 1 17 3 33 1 147 35 1 17 3 50 3 435 25 1 17 1 17 3 43

20 100 6 100 6 100 7 10045 6 15 22 265 12 21 29

4 361 25 3 27

3 75 1 25 1 100 2 181 25 2 50 2 184 100 4 100 11 100

18 9 2 3 1322 13 3 24

1 100

1 100

3

3

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kombination von Haf-tungs- u. Risikokapital (nach Sektoren)


<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Kombination von Haf-tungs- u. Risikokapital (nach Größenklassen)


4 20 3 50 144 20 1 17 3 33 1 147 35 1 17 3 50 3 435 25 1 17 1 17 3 43

20 100 6 100 6 100 7 10045 6 15 22 265 12 21 29

4 361 25 3 27

3 75 1 25 1 100 2 181 25 2 50 2 184 100 4 100 11 100

18 9 2 3 1322 13 3 24

1 100

1 100

3

3

Anhang - 4.5 Kapitalallokation, - budgetierung und –management – Festlegung Eigenkapitalquote

418


Auf

sich

tsre

chtli

che

Eige

n-m

ittel

unte

rlegu

ngsp

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t

Einl

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Inte

rne

Risi

koei

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Kre

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Fina

nz. F

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bilit

ät

Ertra

gs-/L

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schw

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rne

Kap

ital-

besc

haffu

ngsk

oste

n

Steu

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rteil

aus A

bzug

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K-Z

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n

Exte

rnes

Rat

ing

Pers

. Ste

uers

atz

der A

nleg

er

füra

usge

sch.

Gew

inne

Privat-/Aktienbank






Realkredit-institut


129 119 120 117 115 110 113 112 114 1122 12 11 14 16 21 18 19 17 19

3,7 2,0 2,8 2,6 3,0 2,6 2,5 1,6 1,6 1,34 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,7 1,0 1,0 0,9 0,8 0,8 0,9 0,8 1,0 0,6

12 10 11 11 10 9 11 10 11 100 2 1 1 2 3 1 2 1 2

3,3 2,1 3,0 2,0 2,7 2,6 2,4 1,8 2,4 1,54 2 3 2 3 2 3 1 3 1

0,9 0,9 1,0 0,9 0,8 1,0 1,2 1,1 1,2 1,1

48 45 47 44 46 45 44 45 45 451 4 2 5 3 4 5 4 4 4

3,8 1,7 2,5 2,5 2,9 2,5 2,3 1,4 1,6 1,14 2 3 3 3 3 2 1 1 1

0,4 0,8 1,0 0,8 0,9 0,9 0,9 0,6 0,9 0,2

64 59 58 59 56 53 54 53 53 531 6 7 6 9 12 11 12 12 12

3,6 2,3 2,9 2,9 3,2 2,8 2,6 1,7 1,4 1,44 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,8 1,2 0,9 0,9 0,8 0,7 0,9 0,9 0,7 0,6

5 5 4 3 3 3 4 4 5 40 0 1 2 2 2 1 1 0 1

4,0 2,0 2,3 2,3 3,0 1,3 2,0 2,5 3,4 1,04 1 3 3 4 1 2,5 2,5 4 1

0,0 0,8 1,0 1,8 1,3 1,7 1,3 0,0

Festlegung Eigenkapitalquote(nach Sektoren)

1,2 0,6


Auf

sich

tsre

chtli

che

Eige

n-m

ittel

unte

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flich

t

Einl

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g

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Fina

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bilit

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gs-/L

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Kap

ital-

besc

haffu

ngsk

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n

Steu

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rteil

aus A

bzug

s-fä

higk

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K-Z

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Exte

rnes

Rat

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Pers

. Ste

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der A

nleg

er

füra

usge

sch.

Gew

inne

Privat-/Aktienbank






Realkredit-institut


129 119 120 117 115 110 113 112 114 1122 12 11 14 16 21 18 19 17 19

3,7 2,0 2,8 2,6 3,0 2,6 2,5 1,6 1,6 1,34 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,7 1,0 1,0 0,9 0,8 0,8 0,9 0,8 1,0 0,6

12 10 11 11 10 9 11 10 11 100 2 1 1 2 3 1 2 1 2

3,3 2,1 3,0 2,0 2,7 2,6 2,4 1,8 2,4 1,54 2 3 2 3 2 3 1 3 1

0,9 0,9 1,0 0,9 0,8 1,0 1,2 1,1 1,2 1,1

48 45 47 44 46 45 44 45 45 451 4 2 5 3 4 5 4 4 4

3,8 1,7 2,5 2,5 2,9 2,5 2,3 1,4 1,6 1,14 2 3 3 3 3 2 1 1 1

0,4 0,8 1,0 0,8 0,9 0,9 0,9 0,6 0,9 0,2

64 59 58 59 56 53 54 53 53 531 6 7 6 9 12 11 12 12 12

3,6 2,3 2,9 2,9 3,2 2,8 2,6 1,7 1,4 1,44 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,8 1,2 0,9 0,9 0,8 0,7 0,9 0,9 0,7 0,6

5 5 4 3 3 3 4 4 5 40 0 1 2 2 2 1 1 0 1

4,0 2,0 2,3 2,3 3,0 1,3 2,0 2,5 3,4 1,04 1 3 3 4 1 2,5 2,5 4 1

0,0 0,8 1,0 1,8 1,3 1,7 1,3 0,0

Festlegung Eigenkapitalquote(nach Sektoren)

1,2 0,6

Anhang - 4.5 Kapitalallokation, - budgetierung und –management – Festlegung Eigenkapitalquote

419

Gesamt< 1 Mrd.


Auf

sich

tsre

chtli

che

Eige

n-m

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unte

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Einl

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g

Inte

rne

Risi

koei

nsch

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Kre

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achf

rage

Fina

nz. F

lexi

bilit

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Ertra

gs-/L

iqui

ditä

ts-

schw

anku

ngen

Exte

rne

Kap

ital-

besc

haffu

ngsk

oste

n

Steu

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aus A

bzug

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K-Z

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der A

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usge

sch.

Gew

inne

Privat-/Aktienbank1 – 2,5 Mrd.


Öffentl.-Rechtl.Institut2,5 – 4 Mrd.


Genossen-schaftl.Institut4 –7 Mrd.


Realkredit-Institut> 7 Mrd.


Festlegung Eigenkapitalquote(nach Größenlassen)

48 44 43 45 42 40 41 40 38 400 4 5 3 6 8 7 8 10 8

3,5 2,3 2,8 2,8 3,1 2,7 2,6 1,6 1,2 1,44 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,7 1,1 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 0,8 0,4 0,6

35 35 34 34 34 34 33 34 35 330 0 1 1 1 1 2 1 0 2

3,7 2,0 2,8 2,8 3,1 2,8 2,5 1,5 1,5 1,34 2 3 3 3 3 2 1 1 1

0,6 1,0 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 0,6 0,8 0,5

11 11 11 10 10 8 10 10 11 100 0 0 1 1 3 1 1 0 1

3,5 1,8 2,7 2,3 2,6 2,5 2,0 1,3 1,5 1,34 2 3 2 3 3 2 1 1 1

0,8 0,9 1,1 0,7 1,0 0,8 0,9 0,7 1,0 0,7

6 5 5 4 5 5 4 4 4 41 2 2 3 2 2 3 3 3 3

3,8 1,8 2,6 2,5 2,8 3,2 1,8 1,8 1,5 1,04 1 3 2,5 3 3 2 2 1,5 1

0,4 1,3 1,1 0,6 0,4 0,8 0,5 0,5 0,6 0,0

29 24 27 24 24 23 25 24 26 251 6 3 6 6 7 5 6 4 5

3,8 1,7 2,7 2,1 3,0 2,1 2,6 1,8 2,6 1,24 1,5 3 2 3 2 3 1 3 1

0,6 0,9 1,1 1,0 1,0 0,8 1,0 1,1 1,2 0,6

Gesamt< 1 Mrd.


Auf

sich

tsre

chtli

che

Eige

n-m

ittel

unte

rlegu

ngsp

flich

t

Einl

agen

sich

erun

g

Inte

rne

Risi

koei

nsch

ätzu

ng

Kre

ditn

achf

rage

Fina

nz. F

lexi

bilit

ät

Ertra

gs-/L

iqui

ditä

ts-

schw

anku

ngen

Exte

rne

Kap

ital-

besc

haffu

ngsk

oste

n

Steu

ervo

rteil

aus A

bzug

s-fä

higk

eitF

K-Z

inse

n

Exte

rnes

Rat

ing

Pers

. Ste

uers

atz

der A

nleg

er

füra

usge

sch.

Gew

inne

Privat-/Aktienbank1 – 2,5 Mrd.


Öffentl.-Rechtl.Institut2,5 – 4 Mrd.


Genossen-schaftl.Institut4 –7 Mrd.


Realkredit-Institut> 7 Mrd.


Festlegung Eigenkapitalquote(nach Größenlassen)

48 44 43 45 42 40 41 40 38 400 4 5 3 6 8 7 8 10 8

3,5 2,3 2,8 2,8 3,1 2,7 2,6 1,6 1,2 1,44 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,7 1,1 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 0,8 0,4 0,6

35 35 34 34 34 34 33 34 35 330 0 1 1 1 1 2 1 0 2

3,7 2,0 2,8 2,8 3,1 2,8 2,5 1,5 1,5 1,34 2 3 3 3 3 2 1 1 1

0,6 1,0 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 0,6 0,8 0,5

11 11 11 10 10 8 10 10 11 100 0 0 1 1 3 1 1 0 1

3,5 1,8 2,7 2,3 2,6 2,5 2,0 1,3 1,5 1,34 2 3 2 3 3 2 1 1 1

0,8 0,9 1,1 0,7 1,0 0,8 0,9 0,7 1,0 0,7

6 5 5 4 5 5 4 4 4 41 2 2 3 2 2 3 3 3 3

3,8 1,8 2,6 2,5 2,8 3,2 1,8 1,8 1,5 1,04 1 3 2,5 3 3 2 2 1,5 1

0,4 1,3 1,1 0,6 0,4 0,8 0,5 0,5 0,6 0,0

29 24 27 24 24 23 25 24 26 251 6 3 6 6 7 5 6 4 5

3,8 1,7 2,7 2,1 3,0 2,1 2,6 1,8 2,6 1,24 1,5 3 2 3 2 3 1 3 1

0,6 0,9 1,1 1,0 1,0 0,8 1,0 1,1 1,2 0,6

48 44 43 45 42 40 41 40 38 400 4 5 3 6 8 7 8 10 8

3,5 2,3 2,8 2,8 3,1 2,7 2,6 1,6 1,2 1,44 2 3 3 3 3 3 1 1 1

0,7 1,1 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 0,8 0,4 0,6

35 35 34 34 34 34 33 34 35 330 0 1 1 1 1 2 1 0 2

3,7 2,0 2,8 2,8 3,1 2,8 2,5 1,5 1,5 1,34 2 3 3 3 3 2 1 1 1

0,6 1,0 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 0,6 0,8 0,5

11 11 11 10 10 8 10 10 11 100 0 0 1 1 3 1 1 0 1

3,5 1,8 2,7 2,3 2,6 2,5 2,0 1,3 1,5 1,34 2 3 2 3 3 2 1 1 1

0,8 0,9 1,1 0,7 1,0 0,8 0,9 0,7 1,0 0,7

6 5 5 4 5 5 4 4 4 41 2 2 3 2 2 3 3 3 3

3,8 1,8 2,6 2,5 2,8 3,2 1,8 1,8 1,5 1,04 1 3 2,5 3 3 2 2 1,5 1

0,4 1,3 1,1 0,6 0,4 0,8 0,5 0,5 0,6 0,0

29 24 27 24 24 23 25 24 26 251 6 3 6 6 7 5 6 4 5

3,8 1,7 2,7 2,1 3,0 2,1 2,6 1,8 2,6 1,24 1,5 3 2 3 2 3 1 3 1

0,6 0,9 1,1 1,0 1,0 0,8 1,0 1,1 1,2 0,6

Anhang - 4.6 Kapitalallokation, - budgetierung und –management – Instrumente EK- Management

420

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Instrumente Eigen-kapitalmanagement(nach Sektoren)

Aktienrückkauf/Rück-nahme Geschäftsanteile Verstetigung der Gewinnausschüttung

Legen Stiller Reserven

Dotierung offener RücklagenAufnahme von Kernkapital

Aufnahme Ergänzungskapital

Einsatz Finanzderivate

Verbriefung Finanzaktiva

8 6 3 25 2 4 3 5

84 64 6 50 25 51 49 75 4 80

105 80 7 58 43 88 53 82 2 40

99 76 8 67 32 65 55 85 4 80

47 36 5 42 5 10 33 51 4 80

80 67 8 67 27 55 40 62 5 100

20 15 4 33 7 11 7 11 1 20

10 8 4 33 4 8 1 2

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Instrumente Eigen-kapitalmanagement(nach Größenklassen)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

4 8 1 9 3 10

36 75 24 69 3 27 3 43 18 60

35 73 34 97 9 82 5 71 22 73

38 79 26 74 8 73 3 43 24 80

19 40 10 29 2 18 16 53

24 50 26 74 5 45 2 29 23 77

2 4 7 20 2 18 1 14 8 27

1 9 9 30







1 20

GesamtPrivat-/


Genossen-schaftlich

Realkredit-institut

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

Gültig,in %

Instrumente Eigen-kapitalmanagement(nach Sektoren)







8 6 3 25 2 4 3 5

84 64 6 50 25 51 49 75 4 80

105 80 7 58 43 88 53 82 2 40

99 76 8 67 32 65 55 85 4 80

47 36 5 42 5 10 33 51 4 80

80 67 8 67 27 55 40 62 5 100

20 15 4 33 7 11 7 11 1 20

10 8 4 33 4 8 1 2

Häufig-keit

Gültig,in %

Häufig-keit

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Gültig,in %

Häufig-keit

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Gültig,in %

Instrumente Eigen-kapitalmanagement(nach Größenklassen)

<= 1 Mrd. EURO

> 1- 2,5 Mrd. EURO

> 2,5 - 4 Mrd. EURO

> 4 - 7 Mrd. EURO

> 7 Mrd. EURO

4 8 1 9 3 10

36 75 24 69 3 27 3 43 18 60

35 73 34 97 9 82 5 71 22 73

38 79 26 74 8 73 3 43 24 80

19 40 10 29 2 18 16 53

24 50 26 74 5 45 2 29 23 77

2 4 7 20 2 18 1 14 8 27

1 9 9 30

4 8 1 9 3 10

36 75 24 69 3 27 3 43 18 60

35 73 34 97 9 82 5 71 22 73

38 79 26 74 8 73 3 43 24 80

19 40 10 29 2 18 16 53

24 50 26 74 5 45 2 29 23 77

2 4 7 20 2 18 1 14 8 27

1 9 9 30







1 20

E R K L Ä R U N G

(gemäß § 8 Abs. IV der Promotionsordnung der Fakultät 3 Wirtschaftswissenschaftan der Gerhard-Mercator-Universität Duisburg)

Hiermit versichere ich, dass ich die vorliegende Dissertation selbstständig und ohne un-erlaubte Hilfe angefertigt und andere als die in der Dissertation angegebenen Hilfsmittelnicht benutzt habe. Alle Stellen, die wörtlich oder sinngemäß aus anderen Schriften ent-

nommen sind, habe ich als solche kenntlich gemacht. Zusätzlich erkläre ich, dass dievorliegende Dissertation noch keiner(m) anderen Fakultät (Fachbereich) oder einer ihrer

(seiner) Mitglieder vorgelegen hat.

Wiesbaden, den 2.Mai 2003

(Jörn Ulrich Grimmer)

Gesamtbanksteuerung – Theoretische und empirische · PDF fileTeil 3 Empirische...

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