Risikosteuerungsinstrumente


Zur Überwachung und Steuerung von Risiken verwenden wir zahlreiche quantitative und qualitative Methoden. Es gehört zu unseren Grundsätzen, dass wir die Angemessenheit und Zuverlässigkeit der verwendeten Messinstrumente und Kenngrößen mit Blick auf das sich ändernde Risikoumfeld ständig prüfen. Manche dieser Instrumente können für mehrere Risikoarten genutzt werden, andere sind auf die besonderen Merkmale bestimmter Risikokategorien zugeschnitten. Nachstehend sind die wichtigsten internen Instrumente und Kenngrößen aufgeführt, die wir derzeit für die Messung und Steuerung der Risiken sowie die dazugehörige Berichterstattung verwenden:

  • RWA Äquivalent – Ist definiert als die Summe aus den risikogewichteten Aktiva („RWA“) und einem theoretischen Betrag für speziell zugeordnete Kapitalabzugspositionen vom Tier-1-Kernkapital, der diese in RWA konvertiert. RWA sind die Kerngröße für die Ermittlung der aufsichtsrechlichen Kapitaladäquanz, dargestellt durch die Tier-1-Kernkapitalquote. RWA Äquivalente werden bei der Zielsetzung für das Wachstum unserer Geschäftsbereiche verwendet und werden im Rahmen unseres Managementreportings überwacht. Grundsätzlich werden die RWA im Einklang mit der aktuell gültigen „Basel 2.5“ europäischen (CRD) Richtlinie sowie deren Umsetzung in deutsches Recht gemäß Solvabilititätsverordnung („SolvV“) ermittelt. Darüber hinaus bestimmen wir jedoch auch RWA Äquivalente unter Maßgabe der pro-forma Basel 3 Anforderungen, die wir für die in die Zukunft gerichtete Risiko- und Kapitalplanung verwenden.
  • Erwarteter Verlust – Wir nutzen den erwarteten Verlust zur Messung unseres Kredit- und operationellen Risikos. Der erwartete Verlust misst den Verlust, der innerhalb eines Jahres ab dem jeweiligen Berichtstermin aus diesen Risiken zu erwarten ist. Er wird auf der Grundlage historischer Verlustdaten ermittelt. Für die Berechnung des erwarteten Verlusts aus dem Kreditrisiko werden Kreditrisikoeinstufungen, erhaltene Sicherheiten, Fälligkeiten und statistische Durchschnittsverfahren berücksichtigt, um die Risikoeigenschaften unserer unterschiedlichen Arten von Engagements und Fazilitäten zu erfassen. Alle Parameterannahmen basieren auf statistischen Durchschnittswerten für einen Zeitraum von bis zu neun Jahren. Diese wurden auf Basis unserer historischen Ausfall- und Verlustdaten sowie externer Orientierungsgrößen berechnet. Wir setzen den erwarteten Verlust als Instrument in unserem Risikomanagementprozess ein. Außerdem ist er ein Bestandteil unseres Systems für die Managementberichterstattung. Die relevanten Ergebnisse der Berechnung des erwarteten Verlusts werden darüber hinaus zur Ermittlung der aggregierten Wertberichtigungen für Kreditausfälle in Betracht gezogen, die in unserem Jahresabschluss enthalten sind. Für das operationelle Risiko berechnen wir den erwarteten Verlust anhand statistischer Durchschnittswerte, die auf internen Verlustdaten, aktuellen Risikoentwicklungen sowie zukunftsgerichteten Expertenschätzungen basieren.
  • Return on risk-weighted assets („RoRWA”) – In Zeiten knappen aufsichtsrechtlichen Eigenkapitals ist der Ertrag auf die risikogewichteten Aktiva („RoRWA“) ein wichtiges Maß, um die Wirtschaftlichkeit unserer Kundenbeziehungen einzuschätzen, insbesondere in Bezug auf das Kreditrisiko. RoRWA ist zurzeit die vorrangige Leistungskennzahl und hat daher einen höheren Stellenwert als der zuvor verwendete, auf dem Ökonomischen Eigenkapital basierende „Risk Adjusted Return on Capital“ („RARoC“).
  • Value-at-Risk – Wir verwenden das Value-at-Risk-Verfahren, um quantitative Kenngrößen für unsere Marktrisiken im Handelsbuch unter normalen Marktbedingungen abzuleiten. Die Value-at-Risk-Werte sind Teil der internen und externen (aufsichtsrechtlichen) Berichterstattung. Für ein bestimmtes Portfolio misst der Value-at-Risk den potenziellen künftigen Verlust (bezogen auf den Marktwert), der mit einem vorher definierten Konfidenzniveau unter normalen Marktbedingungen in einer bestimmten Periode nicht überschritten wird. Der Value-at-Risk für ein Gesamtportfolio misst unser diversifiziertes Marktrisiko (aggregiert unter Verwendung zuvor ermittelter Korrelationen) in diesem Portfolio.
  • Ökonomisches Kapital – Das Ökonomische Kapital ist eine Messgröße zur Ermittlung des Eigenkapitals, das benötigt wird, um extreme unerwartete Verluste aus unserem Portfolio aufzufangen. „Extrem“ bedeutet hier, dass das berechnete Ökonomische Kapital mit einer Wahrscheinlichkeit von 99,98 % die in einem Jahr anfallenden aggregierten unerwarteten Verluste abdeckt. Wir berechnen das Ökonomische Kapital für das Ausfall-, Transfer- und Abwicklungsrisiko als Komponenten des Kreditrisikos, für das Marktrisiko einschließlich des handelsbezogenen Ausfallrisikos sowie für das operationelle und das allgemeine Geschäftsrisiko.
  • Stresstests – Kredit-, Markt- und operationelle Risiken sowie Liquiditätsrisiken sind Gegenstand regelmäßiger Stresstests. Das Stresstest-Rahmenwerk auf Konzernebene umfasst regelmäßige konzernweite Stresstests, die auf einer Anzahl von Szenarien sowie einem makroökonomischen globalen Abschwungszenario basieren, die von DB Research zur Verfügung gestellt und konsistent für alle Risikoarten angewandt werden, jährliche Reverse-Stresstests und für die Kapitalplanung relevante Stresstests sowie Stresstests basierend auf Ad-hoc-Szenarien. Die Hot Spots der Abschwungsszenarien verändern sich im Laufe der Zeit entsprechend der Veränderung wirtschaftlicher und politischer Rahmenbedingungen rund um den Globus. Vor der Einschätzung der Stressauswirkungen werden die Szenarien in den geeigneten Governance-Ausschüssen diskutiert und genehmigt. Zusätzlich findet seit 2012 das Stressprogramm in unserem „Living Wills Recovery Planning“-Projekt Eingang. Hierzu werden Stressauswirkungen speziell definierter Sanierungsindikatoren für eine Reihe von Beinahe-Ausfallszenarien vor und nach der Anwendung von Erholungsmaßnahmen durchgeführt. Im Einzelnen bewerten wir eine Reihe von Sanierungsindikatoren unter Stress, wie beispielsweise unsere Tier-1-Kernkapitaquote, die interne Kapitaladäquanzquote sowie die Nettoliquiditätsposition („NLP“) und vergleichen deren gestresste Werte mit dem Ampelstatus (rot–gelb–grün) („RAG“), den wir in unserer Risikotoleranz auf Konzernebene definiert haben. Die RAG-Niveaus entsprechen Normal-, „Frühwarn-“ und Krisensituationen und sind folgendermaßen definiert: für die Tier-1-Kernkapitaquote [>6,5 %, 6,5 % … 5 %, <5 %], für die interne Kapitaladäquanzquote [>135 %, 135 % … 120 %, <120 %] sowie für die Nettoliquiditätsposition [>5 Mrd €, 5 Mrd € … 0 Mrd €, <0 Mrd €]. Für die oben genannten Stresstests war es der Bank im Berichtsjahr 2012 möglich, nach Anwendung von Gegenmaßnahmen einen grünen RAG-Status für alle Indikatoren zu erzielen.
  • Weiterhin ergänzen wir unsere risikospezifischen Analysen der Kredit-, Markt-, operationellen und Liquiditätsrisiken um Stresstests. Für das Kreditrisikomanagement führen wir Stresstests durch, um den Einfluss von Veränderungen der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen oder spezifischer Parameter auf unser Kreditportfolio beziehungsweise Teile davon einzuschätzen. Auch der Einfluss auf die Bonitätseinstufung unseres Portfolios wird berücksichtigt. Wir führen Stresstests zur Steuerung des Marktrisikos durch, da Value-at-Risk-Berechnungen auf Basis historischer Daten aus der jüngeren Vergangenheit Risiken nur bis zu einem bestimmten Konfidenzniveau ermitteln und von einer guten Verwertbarkeit der Aktiva ausgehen. Sie spiegeln daher nur das Verlustpotenzial unter relativ normalen Marktbedingungen wider. Stresstests helfen uns, die Auswirkungen potenzieller extremer Marktbewegungen auf den Wert unserer marktrisikosensitiven Aktiva einzuschätzen. Das betrifft neben unseren hochliquiden auch unsere weniger liquiden Handelspositionen sowie unsere Investitionen. Die Korrelationen zwischen Marktrisikofaktoren, die unseren aktuellen Stresstests zugrunde liegen, wurden aus volatilen Marktverhältnissen abgeleitet. Sie stimmen mit den Marktverhältnissen überein, die während der jüngsten Stressphasen an den Märkten beobachtet wurden. Mithilfe von Stresstests ermitteln wir das Ökonomische Kapital, das unter extremen Marktbedingungen, auf denen unsere Simulationen basieren, zur Unterlegung unserer Marktrisiken erforderlich ist. Zur Steuerung unseres operationellen Risikos führen wir Stresstests durch, um die Sensitivität unseres Ökonomischen Kapitalmodells bei Veränderungen wesentlicher Modellkomponenten einschließlich externer Verluste einzuschätzen. Im Rahmen unseres Liquiditätsrisikomanagements verwenden wir Stresstests und Szenarioanalysen, um den Einfluss plötzlich auftretender Stressereignisse auf unsere Liquiditätsposition zu untersuchen.