Wenn Modellrisiken im Finanzbereich auftreten

Was ist Modellrisiko?

Modellrisiko ist eine Risikoart, die auftritt, wenn a Finanzmodell wird verwendet, um quantitative Informationen zu messen, wie z Marktrisiken oder Werttransaktionen, und das Modell versagt oder funktioniert unzureichend und führt zu nachteiligen Ergebnissen für das Unternehmen.

Ein Modell ist ein System, eine quantitative Methode oder ein Ansatz, der auf Annahmen und wirtschaftlichen, statistischen, mathematischen oder finanziellen Theorien und Techniken beruht. Das Modell verarbeitet Dateneingaben zu einer quantitativen Schätzung der Ausgabe.

Finanzinstitute und Investoren verwenden Modelle, um den theoretischen Wert von Aktienkursen zu ermitteln und Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Während Modelle nützliche Werkzeuge sein können, Investitionsanalyse, können sie auch verschiedenen Risiken ausgesetzt sein, die durch die Verwendung ungenauer Daten, Programmierfehler, technische Fehler und Fehlinterpretationen der Modellausgaben entstehen können.

Modellrisiko verstehen

Das Modellrisiko wird als Teilmenge von Betriebsrisiko, da das Modellrisiko hauptsächlich das Unternehmen betrifft, das das Modell erstellt und verwendet. Händler oder andere Anleger, die ein bestimmtes Modell verwenden, verstehen möglicherweise seine Annahmen und Einschränkungen nicht vollständig, was die Nützlichkeit und Anwendung des Modells selbst einschränkt.

Bei Finanzunternehmen kann das Modellrisiko das Ergebnis von Finanztransaktionen beeinflussen Wertpapierbewertungen, aber es ist auch ein Faktor in anderen Branchen. Ein Modell kann die Wahrscheinlichkeit, dass ein Fluggast ein Terrorist oder eine betrügerische Kreditkartentransaktion ist, falsch vorhersagen. Dies kann auf falsche Annahmen, Programmier- oder technische Fehler und andere Faktoren zurückzuführen sein, die das Risiko eines schlechten Ergebnisses erhöhen.

Was sagt Ihnen das Konzept des Modellrisikos?

Jedes Modell ist eine vereinfachte Version der Realität, und bei jeder Vereinfachung besteht die Gefahr, dass etwas nicht berücksichtigt wird. Annahmen zur Entwicklung eines Modells und Eingaben in das Modell können stark variieren. Die Verwendung von Finanzmodelle hat sich in den letzten Jahrzehnten im Zuge der Fortschritte bei Rechenleistung, Softwareanwendungen und neuen Arten von Finanztiteln stark verbreitet. Vor der Entwicklung eines Finanzmodells führen Unternehmen häufig eine finanzielle Vorhersage, das ist der Prozess, durch den die Erwartungen an zukünftige Ergebnisse bestimmt werden.

Einige Unternehmen, z. B. Banken, beschäftigen einen Modellrisikobeauftragten, um ein Finanzmodell zu erstellen Risikomanagement Programm, das darauf abzielt, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass die Bank aufgrund von Modellrisikoproblemen finanzielle Verluste erleidet. Zu den Bestandteilen des Programms gehört die Einrichtung von Modell-Governance und -Richtlinien. Es beinhaltet auch die Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten an Personen, die die Finanzmodelle fortlaufend entwickeln, testen, implementieren und verwalten.

Beispiele aus der Praxis für Modellrisiken

Langfristiges Kapitalmanagement

Das Langfristiges Kapitalmanagement (LTCM)-Debakel im Jahr 1998 wurde dem Modellrisiko zugeschrieben. In diesem Fall wurde ein kleiner Fehler in den Computermodellen der Firma aufgrund der hohen Hebelwirkung um mehrere Größenordnungen vergrößert Handelsstrategie LTCM beschäftigt.

Auf seinem Höhepunkt verwaltete der Hedgefonds ein Vermögen von über 100 Milliarden US-Dollar und erzielte jährliche Renditen von über 40 %. LTCM hatte bekanntlich zwei Nobelpreisträger in Wirtschaftswissenschaften als Hauptaktionäre, aber das Unternehmen implodierte aufgrund seines Finanzmodells, das in diesem speziellen Marktumfeld versagte.

JPMorgan Chase

Fast 15 Jahre später erlitt JPMorgan Chase (JPM) massive Handelsverluste durch a Value at Risk (VaR)-Modell, das Formel- und Betriebsfehler enthielt. Risikomanager verwenden VaR-Modelle, um die möglichen zukünftigen Verluste eines Portfolios abzuschätzen. Im Jahr 2012 entpuppte sich der von CEO Jamie Dimon proklamierte "Sturm in einer Teekanne" als Verlust von 6,2 Milliarden US-Dollar, der aus schiefgelaufenen Trades resultierte synthetischer Kredit Portfolio (SCP).

Ein Händler hatte große Derivat Positionen, die durch das damals bestehende VaR-Modell gekennzeichnet waren. Als Reaktion darauf nahm der Chief Investment Officer der Bank Anpassungen des VaR-Modells vor, aber aufgrund von a Tabellenkalkulationsfehler im Modell, Handelsverluste durften sich ohne Warnsignale der Modell.

Dies war nicht das erste Mal, dass VaR-Modelle versagt haben. In den Jahren 2007 und 2008 wurden VaR-Modelle dafür kritisiert, dass sie die umfangreichen Verluste, die viele Banken während der globale Finanzkrise.