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Kurz vor „Go-Live“ von IFRS 9 wird im Kreditrisikomanagement heiß diskutiert: Über die Validierung des Expected Credit Loss und die Aufnahme von weiten Teilen des IFRS 9 in die aktuellen Stress Testing-Übungen der EBA/EZB. Fraglich ist, wie eine angemessene Validierung aussehen könnte und wie man sicherstellt, dass die Datentemplates, die man im Zuge dessen an EBA/EZB übergibt, vollständig und sinnvoll abstimmbar sind.

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Die methodischen und konzeptionellen Anforderungen bei der Validierung von IFRS 9 sind gestiegen: Bei der Risikovorsorgeermittlung nach IAS 39 stand regelmäßig ein Backtesting im Vordergrund. Das betraf jedoch aufgrund der Fokussierung des Modells auf incurred losses im Wesentlichen das ausgefallene Portfolio (bzw über die Identifikation des „IBNR“-Teil das Lebendgeschäft). Ebenso betraf es jene Vorsorgen, die auf statistischen Methoden basieren, und üblicherweise über gesonderte Prozesse evaluiert wurden (zB bei IRB-Banken über die regulatorischen Validierungen).

Neue Vorgaben der EBA

Die European Bank Authority (EBA) hat nun in ihrer „Guideline on credit institutions credit risk management practices and accounting for expected credit losses“ konkrete Vorgaben zu den Anforderungen an eine adäquate IFRS 9-Validierung erstellt. Hauptziel ist es, die Genauigkeit und Konsistenz der verwendeten Modelle zur Bestimmung des Kreditrisikos und zur Berechnung des ECLs validieren zu können. Die Validierung soll folgende Bereiche umfassen:

  • Modellinput: Validierung der Verfügbarkeit, Qualität und Verlässlichkeit der den Modellen zugrunde liegenden Daten.
  • Modelldesign: Validierung der generellen Angemessenheit der Konzepte und Methodologien zur Bestimmung der Kreditrisikoparameter sowie der Verwendung von zukunftsorientierter Information.
  • Modellperformance: Validierung der Resultate der Modelle anhand interner Performanceschwellen. Dort, wo die Schwellen durchbrochen werden, müssen die Modelle entweder rekalibriert oder neu entwickelt werden.

Neben umfangreichen Dokumentationsanforderungen werden auch Governance-Themen adressiert. So soll die Modellvalidierung etwa unabhängig von der Entwicklung passieren. In der Guideline wird außerdem von den Instituten gefordert, dass der Validierungsprozess selbst durch unabhängige Parteien einem Review unterzogen wird (interne oder externe Stellen).

Institute müssen sich nun überlegen, wie sie diesen Anforderungen nachkommen können. Die verschiedenen Aspekte könnten in eine qualitative Validierung sowie eine quantitative Validierung unterteilt werden.

Qualitative und quantitative ­Validierung

Die qualitative Validierung umfasst die Analyse der Angemessenheit der verwendeten Methoden und Modelle. Der Fokus wird auf die Performance der geschätzten Kreditrisikoparameter sowie des berechneten ECLs gelegt. Dies wird mittels statistischer Tests, Abstandsmaße und anderer Verfahren eingeschätzt. Die Validierung der Datenbasis durch Einschätzung der Qualität und Verfügbarkeit der Daten, sowie die Durchführung von Qualitäts- und Plausibilitätschecks, erstreckt sich auf beide Aspekte.

Erweiterung bestehender Konzepte

Sinnvoll ist es, bei der Validierung der IFRS 9-Modellierung auf bereits bestehende Validierungsprozesse zurückzugreifen (zB Validierung/Evaluierung von internen Ratingsystemen und regulatorischer Risikoparameter). Aufgrund wesentlicher konzeptioneller Unterschiede zwischen regulatorischen Risikoparametern und IFRS 9-Kreditrisikoparametern ist eine Überarbeitung und Erweiterung der bestehenden Konzepte notwendig:

  • Lifetime- vs 12-Monats-Perspektive
    Der regulatorische Horizont des Expected Loss ist mit zwölf Monaten limitiert. Im Gegensatz dazu ist für die Berechnung des Lifetime-ECLs unter IFRS 9 eine Modellierung der Risikoparameter für die gesamte Laufzeit des Finanzinstruments notwendig. Es müssen auch die Validierungsmethoden erweitert werden, um eine Aussage über die Genauigkeit der Parameterschätzung für längere Perioden liefern zu können. Die Anwendung bestehender Methoden wie zB Binomial- oder Chi-Quadrat-Tests auf 12-Monats-Zeitscheiben stellt eine einfache Erweiterung dar. Grundlage ist die Aufbereitung der historischen Beobachtungen über mehrere Zeitscheiben zB mittels eines Kohortenansatzes. Für den Risikoparameter PD ist zusätzlich zur Einzelbetrachtung von 12-Monats-Zeitscheiben die Validierung über mehrere Zeitscheiben notwendig. Aber auch der LGD und EAD müssen, sofern modelliert, validiert werden. Gibt es zu Parametern keine Modellierung, so gilt: Es sollte über den Aufbau von Datenreihen oder das Nutzen einer bereits vorhandenen Datenbasis nachgewiesen werden, dass ggf eingesetzte „Standard-Werte“ (zB LGD von 45 Prozent) unverzerrt und der Größe und Komplexität des Portfolios angemessen sind. Der quantitativen Validierung der Lifetime-Parameter sind durch die Verfügbarkeit historischer Beobachtungen Grenzen gesetzt. Umso wichtiger ist hier eine profunde Validierung des Modelldesigns.

  • Point-in-time Betrachtung und PIT/FLI
    Grundlage für eine präzise PIT/FLI-Adjustierung der Risikoparameter ist: Die ins Modell übernommenen makroökonomischen Prognosen und Szenarien müssen aussagekräftig, unverzerrt und konsistent mit anderen Quellen innerhalb der Banken sein (zB Stress Testing oder Budget- und Kapitalplanungen). Prognosen makroökonomischer Variablen (zB BIP-Wachstum, Arbeitslosigkeitsraten) können via Backtesting mit den tatsächlich beobachteten Werten verglichen werden. Im Prinzip können für das Backtesting von PIT-PDs und PIT-LGDs analoge Methoden wie in bereits vorhandenen Validierungsprozessen verwendet werden. Wichtig ist die Restriktion der verwendeten Datenbasis auf die tatsächlich relevanten Zeitperioden. Für den Parameter EAD ist dieses Thema nur insofern relevant, als die Komponenten des EAD tatsächlich zeitlichen Schwankungen unterliegen. Die Wahl der Performanceschwellen ist für solche Vergleiche eine besondere Herausforderung: Beobachtbare makroökonomische Größen fließen oft nicht direkt in die Risikoparametermodelle ein, es werden transformierte Werte verwendet.

  • Stufentransfer
    Ein „Novum“ in der ECL-Modellvalidierung und eine klare Herausforderung stellt die Validierung des Stufentransfer-Kriteriums dar. Bei der Entwicklung des Standards wurde dieses Kriterium bewusst als offen gelassene Ermessensentscheidung der Bank formuliert. Allerdings gilt es Backstop-Indikatoren wie zB 30-Tage-Überfälligkeiten zu beachten. Grundlage für eine sinnvolle Validierung kann daher das Definieren von Key Performance-Indikatoren sein, die die Transferlogik in ihrer Effizienz und Stabilität evaluieren sollen. Bspw würde ein direkter Transfer von Stufe 1 auf Stufe 3 ein Indikator sein, dass die aktuelle Stufentransferlogik problembehaftet ist. Bei Definition einer geeigneten Gruppe solcher KPIs (zB acht bis zehn) kann über eine Dashboard-Logik der Stufentransfer somit validiert werden.

Das Stress Testing der EBA

Am 7. Juni 2017 veröffentlichte die EBA Entwürfe ihrer Methodologie und Templates zum EU-weiten Stresstest 2018. Ziel des Stresstests ist es, die Widerstandsfähigkeit der EU-Banken unter einem makroökonomischen Basisszenario sowie einem adversen Szenario für den Zeithorizont 2018 bis 2020 zu untersuchen. Eine wesentliche Rolle spielt dabei die Aufnahme des IFRS 9: Einerseits führt er zu wesentlichen methodischen Änderungen bei der Prognose des Kreditrisikos, andererseits beeinflusst er aber auch andere Risikobereiche (zB Marktrisiko).

Ausgangspunkt für den Stresstest sind die Zahlen zum 31. Dezember 2017. Diese müssen allerdings bereits die Auswirkungen von IFRS 9 beinhalten. Die Bereitstellung von IFRS 9-Zahlen vor Erstanwendung des Standards übt zusätzlichen Druck auf die laufenden IFRS 9-Projekte aus.

Grundlegende Annahmen bei der Umsetzung der Projektionen

  • Die Projektionen der Risikovorsorge basieren auf einem Basis- und einem adversen Szenario.
  • Es wird eine perfekte Voraussicht der makroökonomischen Projektionen angenommen, die PIT/FLI-Adjustierung der Kreditrisikoparameter muss diese Annahme berücksichtigen.
  • Nach Ende des Zeithorizonts des Stresstests wird eine Rückkehr der Kreditrisikoparameter im adversen Szenario zu jenen des Basisszenarios angenommen.
  • Die Kreditrisikoparameter des Basisszenarios werden nach Ende des Zeithorizonts als konstant angenommen.

Projektion der Stufentransfers

Die EBA Entwürfe sehen Projektionen der Stufentransfers zwischen den Stufen 1, 2 und 3 vor. Die Flüsse zwischen den Stufen sind zentrale Kenngrößen, die zusätzlich modelliert werden müssen. Grundlage dafür ist eine Quantifizierung der Wahrscheinlichkeit eines Stufentransfers: Je nach Konstruktion des Stufentransfer-Modells ist diese Wahrscheinlichkeit nicht automatisch aus dem ECL-Modell ableitbar und kann zu zusätzlichem Modellierungs- und Implementierungsaufwand führen. Die EBA Entwürfe beinhalten Einschränkungen bei den Stufentransfers: Ein Transfer aus Stufe 3 ist bspw nicht vorgesehen. Das heißt: Die Gesundung eines Kredites ist nicht möglich, was im Zuge der Implementierung innerhalb des bestehenden ECL-Tools berücksichtigt werden muss.

Diese Einschränkung kann zu Inkonsistenzen mit den verwendeten Kreditrisikomodellen und -tools führen. Eine frühzeitige Analyse dieser Lücken und zusätzlichen Annahmen ist empfehlenswert, um mögliche Adjustierungen in der Vorbereitungsphase durchführen zu können. Zusätzlich wird ein quantitatives Backstop-Kriterium für den Transfer in Stufe 2 definiert: Eine Verdreifachung der 12-Monats-PIT-PD (ie relativer Anstieg von +200 Prozent) verglichen mit der PIT-PD bei Zugang führt zu einem Transfer in Stufe 2. Eine Abstimmung der verwendeten Transferlogik mit diesem Backstop-Kriterium ist erforderlich.

Neue Herausforderung

Validierung und Stress Testing sind eng verknüpft mit dem Bilanzierungsstandard IFRS 9 und betreffen hier va das Kreditrisikomanagement. Die konzeptionellen Schwerpunkte des ECL-Modells (Lifetime-Perspektive, Berücksichtigung makroökonomischer Prognosen bzw zukunftsgerichteter Bedingungen und des Stufentransfers) stellt das Kreditrisikomanagement vor eine Herausforderung: Die Schwerpunkte in den aktuellen Validierungs- und Stress Testing-Prozess effektiv und effizient einzubetten.

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