Solvency II a)Risikomanagement im Vergleich der Sektoren b)Prüfung von Steuerungssystemen c)BaFin...

Solvency II

a) Risikomanagement im Vergleich der Sektoren

b) Prüfung von Steuerungssystemen

c) „BaFin White Paper on Internal Models – Key Issues” (Februar 2005)

d) CEIOPS’ answer to CfA11 (November 2005)

Q-RM, BaFin, April 2006

Internal Models - Key Issues | 11.04.23

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Investmentfonds, Banken, Versicherer

Fonds

Hedgefonds

Banken

Derivatehäuser

Erstversicherer

Rückversicherer

Kom

ple

xit

ät

der

Pro

du

kte

Komplexität der Risikotreiber

Marktrisiko + Kreditrisiko

+ exotische Deriv. (z.B. Wetter)

+ versicherungstechn. Risiken

+ längere Zeithorizonte

größere Unsicherheit


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Sektorübergreifende Prüfungen durch Q-RM

head: Gerhard Stahlhead count: etwa 28 in Q1/2006

Banken Fonds Versicherer

• Marktrisikomodelle (Amendment to Basel I, seit 1998)

• interne Ratings (Basel II IRBA, seit 2005)

• OpRisk (Basel II AMA, ab 2006)

• Hedgefonds (DerivateV/OGAW-RL, seit 2004)

• seit 2005

• potentiell: Solvency II (ab 2010)

vor-Ort-Prüfungen von internen Modellen


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Modelle: Gemeinsamkeiten und Unterschiede

Gemeinsamkeiten / Synergieeffekte

teilweise ähnliche Produkte: • strukturierte Produkte

• Zins- und Kreditderivate

teilweise gleiche Tools und Modelle:

• Marktrisiko (Black-Karasinski für Zinsrisiken)

• Kreditrisiko (CreditMetrics)

Banken / Basel II Versicherer / Solvency II

• input-orientiert

• Teilmodelle (Marktrisiko und Ratings)

• kürzere Planungshorizonte

• Aggregation von Risikozahlen

• tausende Risikotreiber(=Risikofaktoren) oder simples „Earnings at Risk”

• output-orientiert

• holistischer Modellansatz

• längere Planungshorizonte

• Aggregation von Verteilungen

• goldener Mittelweg: wenige Kumulszenarien, die die Verluste auf Gruppenebene erklären


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BaFin versus S&P

BaFin (interne Modelle) S&P (ERM)

Strukturen von Organisation und Ablauf; organisatorischer Wandel

Risk Management Culture

Aggregations- und Reportingprozesse (bottom-up)

Risk Capital Models,Extreme Event Management

Strategie und Risikosteuerung(top-down)

Risk Control Processes,Strategic Risk Management

Grundsätzlich unterschiedlich: Prüfungstiefe und aufsichtliche Mittel

Grundsätzlich vergleichbar: Prüfungsthemen


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Werkzeuge der Prüfer

Wichtige Abstraktionen und grafische Werkzeuge:

• Organisationsstruktur „Org charts”

• Ablauforganisation „Flow charts”

• Steuerungssysteme Regelkreise


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board

Aufbauorganisation

COO (IT)

...

Business Head

local BH

...

IT development

CRO/CFO

regional CFO RC RM

BAC LEC VaR/regCap econCap

Focus auf:

• Rollen und Verantwortlichkeiten

• Reporting Lines

Typischer Output:

1. Org-Charts: Baumartige Strukturen

2. Besonderheiten: Matrixorganisation, Komitees


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Ablauforganisation

Focus auf:

• Fluss der Information durch verschiedene IT-Systeme und Organisationseinheiten

• „Prozess Eignerschaft”

• Schnittstellen zwischen Organisationseinheiten

• „Performance Indikatoren”, „Six sigma”, „Statistische Prozess- Kontrolle”

Typischer Output:

• „Flussdiagramme”

Frage der Berater, Wirtschaftsprüfer und Aufseher:

• Sind Prozesse fähig und unter Kontrolle?


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Beispiel: Input-Process

FOBloomberg

Risk System B

Risk System

A

Risk Engine

P&L System

XY

ZFX

Bonds

Credit Derivatives

OTC Derivatives Front Office

Summit

Repo Magellan

sys1

Money Market Kondor +

System A

collector

System B

Risk E

xposure D

atabase

Traded Loans sys2P&L

TraderAcceptance

of P&L and RiskTrade Capture

Process

RiskSensitivity

Engine

Risk System

C


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Trader Acceptanceof P&L and Risk

Trade Capture Process

Risk

Exposu

re D

ata

base

XYZ

Risk Sensitivity

Engine

FX

Repo

MoneyMarket

Bonds

OTC Derivatives

Credit Derivatives

Traded Loans

Front Office

Summit

sys2

FO Bloomberg

Kondor +

Magellan

sys1

System A

System B

collector

P&L System

Risk Engine

P&L

Risk System A

Risk System B

Risk System C


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Trader Acceptanceof P&L and Risk

Trade Capture Process

Risk

Exposu

re D

ata

base

XYZ

Risk Sensitivity

Engine

FX

Repo

MoneyMarket

Bonds

OTC Derivatives

Credit Derivatives

Traded Loans

Front Office

Summit

sys2

FO Bloomberg

Kondor +

Magellan

sys1

System A

System B

collector

P&L System

Risk Engine

P&L

Risk System A

Risk System B

Risk System C


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Sektorübergreifende Invarianten

Gemeinsamkeiten und Unterschiede:

• Orgcharts und Flowcharts sind für jedes Unternehmen verschieden (insbesondere zwischen Sektoren)

• Gemeinsamkeiten = „industry practices” wechseln alle 3 Jahre

Was bleibt immer gleich?

Was kann als Rahmenwerk zur Prüfung interner Modelle dienen?

Regelkreise!


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Steuerungssysteme

Focus auf:

• die Zielgrößen (Parameter, die kontrolliert werden sollen)

• die Information, die über die Abweichung von der Zielgröße erhoben wird

• das Model, das der Steuermann benutzt, um den Einfluss von Umwelt und Steuerimpulsen auf die Zielgrößen zu prognostizieren

• die Steuerungsimpulse, die zur Zielerreichung gesetzt werden

• wie die Umgebung die Zielerreichung beeinflußt

Abstrahiert von:

• Organisationsstruktur, innerem Aufbau, konkreten Abläufen


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Control Systems

controller

controlled area

representationagent

Affectedvariables

Observedvariables

disturbances/environment

information/perception

higher order goals

information/decision

dynamics

action


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Prinzipien-basierte Regulierung

die gleiche Regelkreis-Struktur:

• Steuerung der Raumtemperatur (Puffer: Wärmedämmung)

• Auto fahren (Puffer: Airbags)

• ein Unternehmen führen (Puffer: Kapital)

regulatorische Anforderungen in Steuersystemen formulieren:

• Ziele, Informationsflüsse, Steuerimpulse unabhängig von Sektor und Unternehmensgröße


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Literatur zur Theorie der Steuerung

Norbert WienerCybernetics (1948)

Ross AshbyAn introduction to cybernetics (1956)

Heylighen and JoslynPrincipia Cybernetica Web (1993-2003)

Barry ClemsonCybernetics: A new management tool (1984)

Hood, Rothstein and BaldwinThe Government of Risk (2001)


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White Paper – (1) The guiding principle

Twin problems of traditional, prescriptive rule-based regulation:

• complexity & variety: there is no “world-formula”

• speed of innovation: international mediation of rule-based standard methods is regularly outpaced by markets

(Basel II)

Basel Committee of Banking Supervision (BCBS), 1995:

“The guiding principle of such an approach is the preservation of banks’ incentives to measure market risks as accurately as possible and to continue to upgrade their internal models as financial markets and technology evolve.”

• “as accurately as possible” “as accurately as necessary”

• Ashby’s law: “Only variety can destroy variety.”

• internal models = higher degrees of freedom


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White Paper – (1) Das Leitprinzip

Doppelproblem der beschreibenden, Regelbasierten Regulierung:

1. Komplexität & Abweichung: Es gibt keine „Weltformel”

2. Schneller Fortschritt: Internationale Implementierung Regel- basierter Methoden wird immer wieder von der Marktentwicklung überholt (Basel II)

Basel Komitee für Bankenaufsicht (BCBS), 1995:

„Das Leitprinzip […] ist die Aufrechterhaltung der Anreize für die Bank, das Marktrisiko so exakt wie möglich zu messen und ihre internen Modelle laufend der Entwicklung der Finanzmärkte und der Technik anzupassen.”

• „So exakt wie möglich” „So exakt wie nötig”

• Ashbys Gesestz: „Nur Vielfalt kann Vielfalt zerstören.”

• Interne Modelle = Höherer Freiheitsgrad


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White Paper – (1) Das Leitprinzip

Zu vermittelnde Grundsätze und Widersprüche

• „So exakt wie möglich” „So exakt wie nötig”

• Ashbys Gesestz: „Nur Vielfalt kann Vielfalt zerstören.”

• Interne Modelle = Höherer Freiheitsgrad


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The incentive structure (“win-win”)

benefits:

• more relevant and adequate supervision (e.g. for derivatives)

• supervisors and senior management speak the same language

• continual development is in the firm’s own interest

• supervisors get access to more relevant risk exposure data

• common calibration target: comparability of risks

deal between supervisors and firms:

• “lower regulatory capital in exchange for more timely and more detailed information”

• similar to rating agencies, except for depth of examination and in the case of “gambling for resurrection”


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Die Anreiz-Struktur (“win-win”)

Nutzen:

• Relevantere und angemessenere Überwachung (z.B. für Derivate)

• Aufsicht und Geschäftsführung sprechen die selbe Sprache

• Fortwährende Entwicklung ist im eigenen Interesse der Firma

• Aufsicht erhält Zugang zu relevanteren Risikodaten

• Allgemeines Ziel der Abgleichung: Vergleichbarkeit der Risiken

Übereinkunft zwischen Aufsicht und Instituten:

• „Niedrigeres Regulatives Kapital im Austausch für detailliertere und zeitnahere Information”

• Ähnlich wie Rating-Agenturen abgesehen von der Tiefe der Betrachtung und bei Fällen von „Spekulieren auf eine höhere Neubewertung”


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Statistical model (multivariate regression)

inputs: 1. risk exposure data2. historical risk driver

data

output:distributional forecast for each portfolio

statistical quality:How well is the P&L explained?

subsidiary branch/ business line

flood

storm

interest rates

stock m

arket

defaults or dow

n-grades

…

property & casualty

motor insurance

industrial property insurance

assets/reserves

life life insurance

assets/reserves

bank trading book

banking book

…


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Aggregation

complexity problem:

• top-level model not fine-grained enough for lines of business; lower-level-models cannot explain diversification effects

possible solutions:

1. lower-level-models and top-level model complement each other and re-use IT infrastructure and databases

2. aggregation of distributional forecasts of lower-level-models via a copula assumption

3. aggregation of risk numbers via square root formula only in exceptional cases (holding without genuine business; merger of two firms; partial use of standard formula)


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Aggregation

Problem der Komplexität:

• Top Level-Modelle sind nicht exakt genug für den Geschäftsbereich, Low Level-Modelle können die Effekte der Risikostreuung nicht erklären

Mögliche Lösungen:

1. Low Level- und Top Level-Modelle ergänzen einander und benutzen dieselben Datenbestände und IT-Strukturen

2. Aggregation von Voraussagen von Verteilungsvorhersagen von Low Level-Modellen über eine Copula-Annahme

3. Aggregation von Risikozahlen über Quadratwurzelformeln nur in Ausnahmefällen (Holding ohne echtes Geschäft, Zusammenschlüsse zweier Firmen, Teilweise Benutzung von Standardformeln)


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CEIOPS’ answer - (1) SCR framework

Common goal and target criterion (CfA10)

goal: • absorb unforeseen losses• reasonable assurance to policyholders that payments will be madetarget criterion:• 1-year• TailVaR (VaR as approximation)• 99.5%

Standard formula (CfA10) Internal models (CfA11)

• low-cost inputs• one-size-fits-all • formulaic computation of a risk number• targeted at top level of aggregation

• more detailed risk exposure data• tailor-made to the business/processes• provides distributions• used for subportfolios as well


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Structure of internal Models (CfA11)

• internal use more important than regulatory; clear separation

• SCR/EC = “airbag”: just one aspect of car safety

• distributions: VaR/TailVaR-debate less important for internal models

• distinction of risk exposure, risk driver, and probability distribution

SCR (regulatory capital)internal model (in wider risk management sense)

reporting / monitoring

actions / steering

actuarial model (i.m. in the narrow sense)

riskexposure

data

risk driver data

internal risk control functions

Forecastsfor P&L

distributions

SCR estimate

pillar-1 SCR

adjusted SCR

Pillar-1recalibration

Pillar-2adjustment


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Struktur interner Modelle (CfA11)

• Interne Nutzung wichtiger als regulative – Klare Trennung

• SCR/EC = „Airbag”: Nur ein Aspekt von Sicherheit im Fahrzeug

• Verteilungen: VaR/TailVaR-Debatte weniger wichtig für interne Modelle

• Unterscheidung von Risk Exposure, - Driver, und Wahrscheinlichkeitsverteilung

SCR (regulatory capital)internal model (in wider risk management sense)

reporting / monitoring

actions / steering

risk

exposuredata

risk driver data

internal risk control functions

Forecastsfor P&L

distributions

SC

R

estim

ate

pilla

r-1

SC

R

ad

juste

d

SC

R

Pillar-1recalibration

Pillar-2adjustment

actuarial model (i.m. in the narrow sense)


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Validation & Comparability

2. Internal risk management 3. “SCR estimate”

use test:

• actuarial model is genuinely relevant for and used within risk management

• is in line with the overall policy / strategy on capital

• quantitative aspect: proper sorting/ranking of risks

calibration test:

Is the SCR estimate at least as conservative as the target criterion? Or is the undertaking too optimistic?

1. Base methodology (“actuarial model”)

statistical quality test:

Is the methodology that underlies both internal use and regulatory SCR computation sound?

• quality and amount of input data

• internal consistency

• in line with standards of actuarial science and mathematical statistics?


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Key questions & debated issues

CEIOPS Consultation

• flexibility versus freedom

• control versus incentives

• range of methods versus clear separation of s.f. & i.m.

• Basel II and Solvency II: copy or innovate (credit risk, i.m.)

• uniform risk measure? VaR versus TailVaR

• SCR adjustment (pillar 2) needs to be restricted/harmonized

• transition period of 3 years too long

Key Question: freedom versus comparability

”[...] A balance needs to be struck between giving insurers the flexibility to develop models that genuinely reflect the risk profile and fit their risk management processes on the one hand and setting a minimum level of prescription to ensure comparability of the SCR estimates on the other hand.” (CfA11, paragraph 11.70)


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CEIOPS Pillar 1 WG – (1) Next steps

Issues:

1. partial models / aggregation for non-holistic models

2. back-testing requirements (evaluation of predictive power)

3. more explicit criteria for the three “tests”

4. valuation of liabilities (technical reserves) enjoys same freedom as risk model? (UK proposal / John Tiner’s speech)

5. comparability


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CEIOPS Säule 1 WG – (1) Die nächsten Schritte

Issues:

1. Teilmodelle/Aggregation für Nicht-Holistische Modelle

2. Back-Testing Anforderungen (Bewertung der Aussagekraft der Vorhersagen)

3. Ausführlichere Kriterien für die drei „Tests”

4. Hat die Bewertung von Verbindlichkeiten (Technische Reserven) die gleichen Freiheiten wie das Risikomodell?(Britischer Vorschlag, Rede von John Tiner)

5. Vergleichbarkeit


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What kind of comparability?

use test, statistical quality test:

• Tommaso Padoa-Schioppa: “Self vs. public discipline” (2002)

• principle-based regulation (goal-oriented)

• process-oriented supervision: looking at internal processes

conclusions:

quality criteria cannot be externally given; quality is always relative to the risk strategy of the undertaking

internal models are not comparable in the sense that the same model may be perfect for A and insufficient for B

should not even try (same sorting of risks systemic risk)

refrain from creating the “super-map” of business processes

comparability on how to validate, not on how to build models


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Welche Art Vergleichbarkeit?

1.Use-Test, Test der Statistischen Qualität:

• Tommaso Padoa-Schioppa: „Eigene gegen öffentliche Disziplin” (2002)

• Prinzipienbasierte Regulierung (Zielorientiert)

• Prozessorientierte Überwachung: Betrachtung interner Prozesse

2.Schlussfolgerungen:

1. Qualitätskriterien können nicht von außen vorgeschrieben werden Qualität ist immer relativ zur Risikostrategie des Unternehmens

2. Interne Modelle sind nicht vergleichbar - in dem Sinne, dass dasselbe Modell zwar perfekt für A, für B jedoch nutzlos wäre

3. Nicht einmal versuchen (Gleiche Risikosortierung Systemrisiko)

4. Abstand nehmen von der Erstellung des „Superschemas” für Geschäftsprozesse

5. Vergleichbarkeit der Bewertung, nicht der Schaffung von Modellen

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