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02 | 2010 NEWS

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u Business u Praxisbericht Bausparkasse Schwäbisch Hall Quellsysteme ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) Antragsscoring Verhaltensscoring Ausfalldatenbank Bestandsdaten Fehlertabellen Eingangsdaten Eingangsdaten für Validierung Aufbereitung Selektion / Konsolidierung / Bereinigung / Plausibilisierung Fehlertabellen Grundgesamtheit Grundgesamtheit Analyse Fachliche Module für Trennschärfe / Kalibrierung / Stabilität Ergebnisse/Report Ergebnistabellen Reports Historisierung Abbildung 2: Schematische Darstellung der fachlichen Zielarchitektur Die verwendeten Quellsysteme beinhalten historisierte Daten auf Monatsbasis zum Antrags- und Verhaltensscoring sowie zusätzlich alle relevanten Daten zu ausgefallenen Kontrahenten in einer Ausfalldatenbank. Darüber hinaus werden weitere Bestandsdaten verwendet, um alle notwendigen Informationen zur PD- und LGD-Prognose bzw. deren Realisationen berücksichtigen zu können. Die Datenhaltung erfolgt dabei einerseits auf einer Host-, andererseits auf einer Unix-Umgebung, sodass eine plattformübergreifende Lösung umgesetzt wurde. Nach Abzug der Eingangsdaten aus den Quellsystemen ist in einem nächsten Schritt die Aufbereitung der Daten notwendig. Hierbei werden die relevanten Daten selektiert und konsolidiert. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, die Daten mithilfe von institutsindividuell definierten Routinen zu plausibilisieren und weiter aufzubereiten. Die daraus entstehenden Resultate dienen zur Analyse der Datenqualität im Sinne der qualitativen Validierung und unterstützen zusätzlich die allgemeine Prozessvalidierung in hohem Maße. Zum Aufbau der Grundgesamtheit für die Validierung sind weitere Schritte zu berücksichtigen. Beispielsweise ist hier der Aufbau von Kohorten (relevanter Zeitraum von einem Jahr) 2 oder die Segmentierung in die relevanten Ratingsysteme für die Validierung der Ausfallwahrscheinlichkeitsprognose und die Zuweisung von Erlösen oder Ausfallkosten 3 zur Validierung der Verlustquotenprognose zu nennen. Nachdem die Grundgesamtheit erstellt wurde, können darauf die relevanten Module für die quantitative Validierung zur Prüfung der Trennschärfe, der Kalibrierung und der Stabilität der Ratingsysteme angewendet werden. Dabei handelt es sich um mathematisch-statistische Verfahren, welche speziell für das zu analysierende Ratingsystem definiert und spezifiziert werden müssen. 4 In diesem Zusammenhang wurde ein Fachkonzept erstellt, welches die relevanten Validierungsmethoden beschreibt und eine Einordnung der Ergebnisse durch Ableitung geeigneter Maßnahmen je Ergebnisausprägung vornimmt. 48 I NEWS 02/2010

Business t Praxisbericht Bausparkasse Schwäbisch Hall t Im letzten Schritt sind die Berichte bzw. die Darstellung der Ergebnisse in geeigneter Form zu bestimmen. Zudem muss dafür Sorge getragen werden, dass die jeweiligen Ergebnisse historisiert werden und somit reproduzierbar sind, um den Anforderungen der internen/externen Revision bzw. der Bankenaufsicht zu genügen. Technologische Umsetzung Für die technologische Umsetzung hat sich die Bausparkasse Schwäbisch Hall für den umfassenden Einsatz der Software SAS® entschieden. Damit erfolgen sowohl die Datenhaltung als auch die Aufbereitung der Daten und die Anwendung der statistischen Validierungsmethoden medienbruchfrei. Die Lösung basiert dabei auf dem SAS Enterprise Guide 4.1®, der eine individualisierte und speziell angepasste Lösung ermöglicht. Mit Unterstützung von msgGillardon hat die Bausparkasse Schwäbisch Hall ihren Bedürfnissen entsprechend einerseits die fachliche Spezifikation erstellt und andererseits die technologische Realisierung durchgeführt. Die Lösung erlaubt dabei eine flexible Unterstützung des gesamten Prozesses zur Erzeugung des aufsichtsrechtlich geforderten Validierungsberichts für den Fachbereich. Zudem können die Ergebnisse in geeigneter Form für weitere Gebiete der Unternehmenssteuerung individualisiert aufbereitet und weiterverwendet werden. Validierungsmethoden Im Rahmen der technologischen Umsetzung wurden für sämtliche relevante Einzelaspekte einer quantitativen Validierung von Kreditrisikoparametern entsprechende statistische Methoden zur Modellanalyse spezifiziert und implementiert. Zusätzlich dazu wurden Datenplausibilisierungsroutinen sowie die Schätzung der einzelnen LGD-Verfahren und eine Simulation des Erwarteten Verlusts (EL) für Bestandsdaten integriert. Beispielhaft für die umgesetzten Validierungsmethoden findet sich im nachfolgenden Abschnitt eine kurze fachliche Beschreibung zweier Methoden zur Überprüfung der Trennschärfe und der Kalibrierung eines Ratingsystems zur Prognose von Ausfallwahrscheinlichkeiten. Grundsätzliches Ziel einer Analyse der Trennschärfe ist die Beantwortung der Frage, inwiefern sich ein Ratingsystem eignet, zwischen „guten“ und „schlechten“ Kreditnehmern zu differenzieren, also bereits im Vorfeld, vor Eintreten eines möglichen Ausfallereignisses, anhand des zugewiesenen Ratings anzuzeigen, wie sich der Kreditnehmer zukünftig verhalten wird. Ein Ratingsystem liefert somit stets einen Wahrscheinlichkeitswert als Indikation für ein zukünftiges Verhalten. Ist nun nach einem definierten Beobachtungszeitraum, beispielsweise einem Jahr, das Eintreten eines Ausfallereignisses ex post zu beobachten bzw. auszuschließen, so ist im Rahmen der Validierung dieses empirische Ergebnis mit der ursprünglichen Prognose zu vergleichen. In der Regel erfolgt diese Gegenüberstellung aggregiert auf Ratingklassenebene, da für diese ein vergleichbares Ausfallverhalten unterstellt wird. Man spricht hierbei auch von sogenannten Risikopools, für welche die Erwartungshaltung gilt, dass bei schlechterer Bonitätsprognose auch eine höhere relative Häufigkeit an Ausfällen auftritt. Ein geeignetes und bei der Bausparkasse Schwäbisch Hall umgesetztes Maß hierfür ist der AUC (Area Under the Curve) in Verbindung mit der grafischen Darstellung der ROC (Receiver Operating Characteristic). Dabei handelt es sich bei dem AUC um eine auf einen Einzelwert verdichtete Kennzahl eines Flächenmaßes. Die ROC dagegen stellt ein grafisches Instrument zur Beurteilung der Trennschärfe dar, welche ein detaillierteres Bild über die Stärken bzw. mögliche Schwachstellen eines Ratingmodells liefert. 2 Eine anschauliche Beschreibung des Aufbaus von Kohorten für das Backtesting von Ausfallwahrscheinlichkeiten findet sich beispielsweise in [Engelmann/Rauhmeier 2006] in Kapitel XIV. 3 Vgl. hierzu die detaillierten Ausführungen in [Fachgremium IRBA 2005] oder [Mach/ Schlottmann 2008]. 4 Zu den möglichen mathematisch-statistischen Verfahren zur Validierung von Ratingsystemen existiert eine Vielzahl an Quellen. Eine gute Übersicht der Verfahren findet sich beispielsweise in [BCBS 2005] oder [Engelmann/Rauhmeier 2006]. NEWS 02/2010 I 49

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