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Deterministische Simulationsmodelle als Insolvenzprognoseverfahren sind sowohl im bank als auch im versicherungsregulato

Deterministische Simulationsmodelle als Insolvenzprognoseverfahren

Deterministische Simulationsmodelle als Insolvenzprognoseverfahren sind sowohl im bank- als auch im versicherungsregulatorischen Kontext bei der Ermittlung der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen von Bedeutung, aber auch bei der Ratingvergabe durch die großen Ratingagenturen. Die Vergabe von Ratings auf Basis von deterministischen Simulationen (Stressszenarien) wird sogar explizit als ein zulässiges Verfahren für die Bonitätsbeurteilung im Regelwerk von Basel II erwähnt, das ansonsten methodisch sehr offen ist.

Einperiodenmodelle vs. Mehrperiodenmodelle Bearbeiten

Im Fall von Mehrperiodensimulationen werden auf Basis eines oder mehrerer Szenarien je ein Entwicklungspfad des Unternehmens über einen bestimmten Zeitraum ermittelt („simuliert“). Im (typischeren) Fall von Einperiodensimulationen wird auf eine zeitlich differenzierte Modellierung der Szenarien verzichtet; stattdessen werden nur die unmittelbaren Auswirkungen bestimmter „außergewöhnlicher, aber plausibler Schockereignisse“ auf das Unternehmen betrachtet. Die einzelnen Szenarien können dabei sowohl aus detaillierten Beschreibungen der Ausprägungen einzelner Risikofaktoren als auch – im Fall von Mehrperiodensimulationen – allgemeinen Fortschreibungsregeln bestehen.

Szenarioanalyse vs. Sensitivitätsanalyse Bearbeiten

Je nachdem, ob den Analysen konkrete benennbare Ereignisse mit genau spezifizierten Auswirkungen auf die modellierten Risikofaktoren zugrunde liegen oder nicht, wird begrifflich nach Szenario- und Sensitivitätsanalysen unterschieden. Sensitivitätsanalysen liegt ferner typischerweise ein deutlich kürzerer Prognosehorizont zugrunde als Szenarioanalysen. Die in den jeweiligen Szenarien unterstellten Ausprägungen der Risikofaktoren können auf rein fiktiven Vorgaben basieren, sich an (ungünstigen) historischen Beobachtungen („historische Simulation“) orientieren oder aus vorgeschalteten Modellannahmen („Makromodellen“) abgeleitet werden.

Einsatz von deterministischen Simulationsmodellen bei Banken Bearbeiten

Die im Bankenkontext derzeit verwendeten deterministischen Simulationsmodelle (Stresstestmodelle) werden allerdings überwiegend nicht zur Erstellung von Insolvenzprognosen bzw. der hiermit korrespondierenden Ermittlung „ökonomischen Kapitals“, sondern zur Festlegung von Investitionslimiten und zur Kapitalallokation verwendet, insbesondere im Zusammenhang mit der Modellierung außergewöhnlicher Risiken, die im Rahmen herkömmlicher VaR-Ansätze nicht adäquat abgebildet werden können. Die von den Banken verwendeten Modelle unterscheiden sich zwischen den verschiedenen Finanzinstitutionen erheblich, die Ergebnisse werden geheim gehalten. Die Analysen beziehen sich hauptsächlich auf liquide Märkte, seltener auch auf nichthandelbare Kreditrisiken und unterschiedliche Risikoarten (darunter besonders häufig auf Zinsänderungsrisiken).

Bei Verwendung historischer Szenarien werden folgende Ereignisse von Banken besonders häufig zugrunde gelegt: „Schwarzer Montag“ (Oktober 1987), weltweite Anleihenmarktkrise (1994), Asienkrise (1997), Russlandkrise – z. T. in Kombination mit der LTCM-Krise (1998), Terroristische Anschläge in den USA (2001). Erstaunlich ist dabei, wie unterschiedlich Banken identische historische Ereignisse modellieren. Die mit „Schwarzer Montag (1987)“ betitelten Szenarien bestehen beispielsweise aus Kursverlusten des S&P 500-Aktienindex um 4 % bis 36 %, im Median um 23 %. Ferner unterscheiden sich die simultan für die anderen Märkte angenommenen Auswirkungen. Nur die Hälfte der „Schwarzer Montag (1987)“- Szenarien betrachteten zusätzlich auch die Anleihemärkte – wobei in 60 % der Szenarien rückläufige und in 40 % der Szenarien steigende Zinsen unterstellt wurden. Gegenüber der historischen Simulation hat die modellgestützte Vorgehensweise bei der Definition der Risikoparameter den Vorteil, dass sie nicht auf wenige, möglicherweise zufällige oder untypische historische Ereignisse zur Modellierung künftiger adverser Ereignisse angewiesen ist. Andererseits erfordert die modellgestützte Vorgehensweise eine explizite Modellierung der gemeinsamen Verteilungsfunktion aller Risikoparameter – wofür aber möglicherweise die theoretischen und empirischen Grundlagen fehlen.

Ergebnisse der Simulation sind die für die einzelnen Szenarien ermittelten Ausfallzustände (Solvenz vs. Insolvenz oder Einhaltung vs. Nichteinhaltung aufsichtsrechtlicher Vorgaben) bzw. -zeitpunkte (bei Mehrperiodenbetrachtungen). Insolvenzprognosen können aber auch mittels herkömmlicher empirisch-statistischer Verfahren auf Basis von Kennzahlen erstellt werden, die auf dem Modelloutput (beispielsweise der simulierten EBIT-Marge, der Eigenkapitalquote zum Ende des Simulationszeitraumes usw.) basieren.

Kritik an deterministischen Simulationsmodellen Bearbeiten

Theoretische Schwachpunkte der deterministischen Simulationen sind die Beschränkung auf eine geringe Anzahl von Szenarien (häufig wird nur ein einziges Szenario betrachtet) und/oder Risikofaktoren trotz Nichtadditivität der üblichen Risikomaße, die willkürliche Wahl von Szenarien, deren Relevanzen (Wahrscheinlichkeit, mit der ein Szenario mit mindestens genau so großer Schadenswirkung eintritt) unbestimmt sind und individuell differieren können. Weitere Probleme beim praktischen Einsatz der Stresstestmodelle resultieren aus der mangelnden Verfügbarkeit historischer Daten und, speziell bei Einperiodensimulationen, aus dem zu kurzfristigen, ereignisbezogenen Prognosehorizont der Modelle, bei denen Folge- und Langzeiteffekte vernachlässigt werden. „Gerade die Kumulierung von ‚Stress-Ereignissen’ wirkt aber unter Umständen stabilitätsgefährdend, während isolierte Schocks für sich genommen relativ unproblematisch erscheinen können.“

Einige der genannten Kritikpunkte an deterministischen Simulationen könnten relativ einfach durch eine stochastische Modellierung der individuellen Risiken behoben werden. Der Verzicht hierauf wird mit dem dafür erforderlichen, speziell im regulatorischen Kontext als unangemessen hoch erachteten individuellen Modellierungsaufwand begründet. Ferner werden szenariobasierte Simulationsansätze als leichter kommunizierbar angesehen als stochastische Simulationsverfahren, oder es wird auf die höheren rechentechnischen Anforderungen verwiesen.

Quellen Bearbeiten

  1. Zu aufsichtsrechtlichen deterministischen Simulationsmodellen im Kontext von Versicherungsunternehmen siehe Cummins, Grace, Phillips (1999), BaFin (2004), Lopez (2005, S. 2f.) und im Kontext von Banken siehe Deutsche Bundesbank (2003, 2004). Zum Einsatz deterministischer Simulationsmodelle durch Banken siehe FRB (1998), Paura, Jokivuolle (2004), Sorge (2004), Basler Ausschuss (2005b) und Lopez (2005).
  2. siehe hierzu ausführlich Treacy, Carey (2000) und Carey, Hrycay (2001). Die Vergabe von Ratings auf Basis von Stressszenarien wird insbesondere dann praktiziert, wenn eine kreditzyklusübergreifende Stabilität der Ratingurteile angestrebt wird (“rating through the cycle”), siehe Löffler (2004) und Basler Ausschuss (2005a, S. 12 und S. 21ff.). Zum Rating von Versicherungsunternehmen mittels deterministischer Simulationen siehe FitchRatings (2003)
  3. siehe FRB (1998, S. 42) “Stress testing is used routinely by the credit rating agencies, who often assign credit ratings on the basis of a security’s ability to withstand various stress scenarios: to qualify for a AAA rating, the security would have to avoid defaulting under a AAA-scenario, to quality for a AA rating, the security would have to withstand a AA-scenario, and so forth.”
  4. siehe Basler Ausschuss (2004, §415): “A borrower rating must represent the bank’s assessment of the borrower’s ability and willingness to contractually perform despite adverse economic conditions or the occurrence of unexpected events. For example, a bank may base rating assignments on specific, appropriate stress scenarios.”
  5. Dieser Artikel basiert auf Bemmann (2007, Abschnitt 2.3.3.5).
  6. siehe Sorge (2004, S. 1)
  7. Beispielsweise wird bei den Szenarien „R 10“/„A 35“/ „RA 25“ der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht pauschal ein Wertverlust aller von den untersuchten Versicherungsunternehmen gehaltenen festverzinslichen Wertpapiere von 10%/0%/5% und ein gleichzeitiger Kursrückgang der gehaltenen Aktien um 0%/35%/20% unterstellt, siehe BaFin (2004, o. S.). Die Stresstests von JPMorgan Chase (2005, S. 73) hingegen bestehen aus Szenarien, bei denen jeweils die individuellen Preisentwicklungen für ca. 10.000 Einzelpositionen vorgegeben werden.
  8. Der Stresstest für Lebensversicherungsunternehmen von FitchRatings (2003, S. 7) basiert auf einem Szenario, bei dem gleichzeitig die Immobilienpreise um 15%, Aktien um 35% und festverzinsliche Wertpapiere um 12% an Wert verlieren.
  9. Basler Ausschuss (2005a, S. 3f.)
  10. siehe Deutsche Bundesbank (2003, S. 57ff.)
  11. siehe Basler Ausschuss (2005b, S. 4ff.) für die Ergebnisse einer Befragung zu den verwendeten Stresstestverfahren von 64 Finanzinstitutionen aus 16 Ländern
  12. siehe Fender, Gibson, Mosser (2001, S. 2ff.), Basler Ausschuss (2005b, S. 4) und Deutsche Bundesbank (2004, S. 80) und Lopez (2005, S. 1)
  13. siehe Basler Ausschuss (2005b, S. 1f.)
  14. siehe Basler Ausschuss (2005b, S. 30) oder analog Lopez (2005, S. 2)
  15. siehe Fender, Gibson, Mosser (2001, S. 4)
  16. Siehe FRB (1998, S. 42): “In principle, stress testing could at least partially compensate for the data limitations, estimation problems, and shortcomings in available back-testing methods for credit risk models. Most of the uncertainty within credit risk models (and the infeasibility of backtesting) relates to estimation of the joint probability distribution of risk factors. Stress tests circumvent these difficulties by specifying, albeit arbitrarily, particular economic scenarios against which the bank’s capital adequacy might be judged - without regard to the probability of that event actually occurring. […].”
  17. Offenkundig ist die Wahrscheinlichkeit für eine Bank oder Versicherung aufgrund adverser Effekte insolvent zu werden wesentlich geringer als die Wahrscheinlichkeit gegen bestimmte regulatorische Forderungen zu verstoßen – schließlich ist es gerade das Ziel dieser regulatorischen Forderungen, Insolvenzen mit einer großen Wahrscheinlichkeit zu vermeiden, siehe Paura, Jokivuolle (2004, S. 1809).
  18. Siehe das von Cummins, Grace, Phillips (1999) für die aufsichtsrechtliche Insolvenzprognose von US-Versicherungsunternehmen entwickelte Simulationsmodell (cash flow simulation model).
  19. siehe Sorge (2004, S. 27)
  20. siehe Lopez (2005, S. 2)
  21. Siehe Sorge (2004, S. 16): „Most macro stress-tests performed to date have shown that the first-year effects of macroeconomic shocks are very small compared to current levels of capitalization in banking systems across countries. Historical experience, however, suggests that systemic episodes are the result of financial system strains that persist for a number of years and progressively weaken the cushioning capacity of capital. It would be desirable, therefore, to lengthen the horizon of macro stress-tests (so far typically limited to one year) allowing for serially correlated shocks to build up economic imbalances over time […].“
  22. Deutsche Bundesbank (2004, S. 81)
  23. Cummins, Grace, Phillips (1999, S. 424): “The reason for choosing a scenario testing rather than a stochastic approach is that accurate stochastic modeling requires careful estimation of probability distributions, which are likely to vary by company. Such a detailed analysis would not be feasible in a regulatory context where approximately 2000 companies are to be analyzed within a few months’ time.”
  24. Cummins, Grace, Phillips (1999, S. 424): “The scenario approach is also much easier to explain to nontechnical users and thus would be more likely than the stochastic approach to gain widespread acceptance among regulatory personnel.”
  25. siehe Sorge (2004, S. 6)

Literatur Bearbeiten

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Veröffentlichungsdatum:
Deterministische Simulationsmodelle als Insolvenzprognoseverfahren sind sowohl im bank als auch im versicherungsregulatorischen Kontext bei der Ermittlung der Ausfallwahrscheinlichkeit von Unternehmen von Bedeutung 1 aber auch bei der Ratingvergabe durch die grossen Ratingagenturen 2 3 Die Vergabe von Ratings auf Basis von deterministischen Simulationen Stressszenarien wird sogar explizit als ein zulassiges Verfahren fur die Bonitatsbeurteilung im Regelwerk von Basel II erwahnt das ansonsten methodisch sehr offen ist 4 5 Inhaltsverzeichnis 1 Einperiodenmodelle vs Mehrperiodenmodelle 2 Szenarioanalyse vs Sensitivitatsanalyse 3 Einsatz von deterministischen Simulationsmodellen bei Banken 4 Kritik an deterministischen Simulationsmodellen 5 Quellen 6 LiteraturEinperiodenmodelle vs Mehrperiodenmodelle BearbeitenIm Fall von Mehrperiodensimulationen werden auf Basis eines oder mehrerer Szenarien je ein Entwicklungspfad des Unternehmens uber einen bestimmten Zeitraum ermittelt simuliert Im typischeren Fall von Einperiodensimulationen wird auf eine zeitlich differenzierte Modellierung der Szenarien verzichtet stattdessen werden nur die unmittelbaren Auswirkungen bestimmter aussergewohnlicher aber plausibler Schockereignisse 6 auf das Unternehmen betrachtet Die einzelnen Szenarien konnen dabei sowohl aus detaillierten Beschreibungen der Auspragungen einzelner Risikofaktoren als auch im Fall von Mehrperiodensimulationen allgemeinen Fortschreibungsregeln bestehen 7 8 Szenarioanalyse vs Sensitivitatsanalyse BearbeitenJe nachdem ob den Analysen konkrete benennbare Ereignisse mit genau spezifizierten Auswirkungen auf die modellierten Risikofaktoren zugrunde liegen oder nicht wird begrifflich nach Szenario und Sensitivitatsanalysen unterschieden Sensitivitatsanalysen liegt ferner typischerweise ein deutlich kurzerer Prognosehorizont zugrunde als Szenarioanalysen 9 Die in den jeweiligen Szenarien unterstellten Auspragungen der Risikofaktoren konnen auf rein fiktiven Vorgaben basieren sich an ungunstigen historischen Beobachtungen historische Simulation orientieren oder aus vorgeschalteten Modellannahmen Makromodellen abgeleitet werden 10 Einsatz von deterministischen Simulationsmodellen bei Banken BearbeitenDie im Bankenkontext derzeit verwendeten deterministischen Simulationsmodelle Stresstestmodelle werden allerdings uberwiegend nicht zur Erstellung von Insolvenzprognosen bzw der hiermit korrespondierenden Ermittlung okonomischen Kapitals sondern zur Festlegung von Investitionslimiten und zur Kapitalallokation verwendet 11 insbesondere im Zusammenhang mit der Modellierung aussergewohnlicher Risiken die im Rahmen herkommlicher VaR Ansatze nicht adaquat abgebildet werden konnen 12 Die von den Banken verwendeten Modelle unterscheiden sich zwischen den verschiedenen Finanzinstitutionen erheblich die Ergebnisse werden geheim gehalten Die Analysen beziehen sich hauptsachlich auf liquide Markte seltener auch auf nichthandelbare Kreditrisiken und unterschiedliche Risikoarten darunter besonders haufig auf Zinsanderungsrisiken 13 Bei Verwendung historischer Szenarien werden folgende Ereignisse von Banken besonders haufig zugrunde gelegt Schwarzer Montag Oktober 1987 weltweite Anleihenmarktkrise 1994 Asienkrise 1997 Russlandkrise z T in Kombination mit der LTCM Krise 1998 Terroristische Anschlage in den USA 2001 14 Erstaunlich ist dabei wie unterschiedlich Banken identische historische Ereignisse modellieren Die mit Schwarzer Montag 1987 betitelten Szenarien bestehen beispielsweise aus Kursverlusten des S amp P 500 Aktienindex um 4 bis 36 im Median um 23 Ferner unterscheiden sich die simultan fur die anderen Markte angenommenen Auswirkungen Nur die Halfte der Schwarzer Montag 1987 Szenarien betrachteten zusatzlich auch die Anleihemarkte wobei in 60 der Szenarien rucklaufige und in 40 der Szenarien steigende Zinsen unterstellt wurden 15 Gegenuber der historischen Simulation hat die modellgestutzte Vorgehensweise bei der Definition der Risikoparameter den Vorteil dass sie nicht auf wenige moglicherweise zufallige oder untypische historische Ereignisse zur Modellierung kunftiger adverser Ereignisse angewiesen ist Andererseits erfordert die modellgestutzte Vorgehensweise eine explizite Modellierung der gemeinsamen Verteilungsfunktion aller Risikoparameter wofur aber moglicherweise die theoretischen und empirischen Grundlagen fehlen 16 Ergebnisse der Simulation sind die fur die einzelnen Szenarien ermittelten Ausfallzustande Solvenz vs Insolvenz oder Einhaltung vs Nichteinhaltung aufsichtsrechtlicher Vorgaben 17 bzw zeitpunkte bei Mehrperiodenbetrachtungen Insolvenzprognosen konnen aber auch mittels herkommlicher empirisch statistischer Verfahren auf Basis von Kennzahlen erstellt werden die auf dem Modelloutput beispielsweise der simulierten EBIT Marge der Eigenkapitalquote zum Ende des Simulationszeitraumes usw basieren 18 Kritik an deterministischen Simulationsmodellen BearbeitenTheoretische Schwachpunkte der deterministischen Simulationen sind die Beschrankung auf eine geringe Anzahl von Szenarien haufig wird nur ein einziges Szenario betrachtet und oder Risikofaktoren trotz Nichtadditivitat der ublichen Risikomasse 19 die willkurliche Wahl von Szenarien deren Relevanzen Wahrscheinlichkeit mit der ein Szenario mit mindestens genau so grosser Schadenswirkung eintritt unbestimmt sind und individuell differieren konnen Weitere Probleme beim praktischen Einsatz der Stresstestmodelle resultieren aus der mangelnden Verfugbarkeit historischer Daten 20 und speziell bei Einperiodensimulationen aus dem zu kurzfristigen ereignisbezogenen Prognosehorizont der Modelle bei denen Folge und Langzeiteffekte vernachlassigt werden 21 Gerade die Kumulierung von Stress Ereignissen wirkt aber unter Umstanden stabilitatsgefahrdend wahrend isolierte Schocks fur sich genommen relativ unproblematisch erscheinen konnen 22 Einige der genannten Kritikpunkte an deterministischen Simulationen konnten relativ einfach durch eine stochastische Modellierung der individuellen Risiken behoben werden Der Verzicht hierauf wird mit dem dafur erforderlichen speziell im regulatorischen Kontext als unangemessen hoch erachteten individuellen Modellierungsaufwand begrundet 23 Ferner werden szenariobasierte Simulationsansatze als leichter kommunizierbar angesehen als stochastische Simulationsverfahren 24 oder es wird auf die hoheren rechentechnischen Anforderungen verwiesen 25 Quellen Bearbeiten Zu aufsichtsrechtlichen deterministischen Simulationsmodellen im Kontext von Versicherungsunternehmen siehe Cummins Grace Phillips 1999 BaFin 2004 Lopez 2005 S 2f und im Kontext von Banken siehe Deutsche Bundesbank 2003 2004 Zum Einsatz deterministischer Simulationsmodelle durch Banken siehe FRB 1998 Paura Jokivuolle 2004 Sorge 2004 Basler Ausschuss 2005b und Lopez 2005 siehe hierzu ausfuhrlich Treacy Carey 2000 und Carey Hrycay 2001 Die Vergabe von Ratings auf Basis von Stressszenarien wird insbesondere dann praktiziert wenn eine kreditzyklusubergreifende Stabilitat der Ratingurteile angestrebt wird rating through the cycle siehe Loffler 2004 und Basler Ausschuss 2005a S 12 und S 21ff Zum Rating von Versicherungsunternehmen mittels deterministischer Simulationen siehe FitchRatings 2003 siehe FRB 1998 S 42 Stress testing is used routinely by the credit rating agencies who often assign credit ratings on the basis of a security s ability to withstand various stress scenarios to qualify for a AAA rating the security would have to avoid defaulting under a AAA scenario to quality for a AA rating the security would have to withstand a AA scenario and so forth siehe Basler Ausschuss 2004 415 A borrower rating must represent the bank s assessment of the borrower s ability and willingness to contractually perform despite adverse economic conditions or the occurrence of unexpected events For example a bank may base rating assignments on specific appropriate stress scenarios Dieser Artikel basiert auf Bemmann 2007 Abschnitt 2 3 3 5 siehe Sorge 2004 S 1 Beispielsweise wird bei den Szenarien R 10 A 35 RA 25 der Bundesanstalt fur Finanzdienstleistungsaufsicht pauschal ein Wertverlust aller von den untersuchten Versicherungsunternehmen gehaltenen festverzinslichen Wertpapiere von 10 0 5 und ein gleichzeitiger Kursruckgang der gehaltenen Aktien um 0 35 20 unterstellt siehe BaFin 2004 o S Die Stresstests von JPMorgan Chase 2005 S 73 hingegen bestehen aus Szenarien bei denen jeweils die individuellen Preisentwicklungen fur ca 10 000 Einzelpositionen vorgegeben werden Der Stresstest fur Lebensversicherungsunternehmen von FitchRatings 2003 S 7 basiert auf einem Szenario bei dem gleichzeitig die Immobilienpreise um 15 Aktien um 35 und festverzinsliche Wertpapiere um 12 an Wert verlieren Basler Ausschuss 2005a S 3f siehe Deutsche Bundesbank 2003 S 57ff siehe Basler Ausschuss 2005b S 4ff fur die Ergebnisse einer Befragung zu den verwendeten Stresstestverfahren von 64 Finanzinstitutionen aus 16 Landern siehe Fender Gibson Mosser 2001 S 2ff Basler Ausschuss 2005b S 4 und Deutsche Bundesbank 2004 S 80 und Lopez 2005 S 1 siehe Basler Ausschuss 2005b S 1f siehe Basler Ausschuss 2005b S 30 oder analog Lopez 2005 S 2 siehe Fender Gibson Mosser 2001 S 4 Siehe FRB 1998 S 42 In principle stress testing could at least partially compensate for the data limitations estimation problems and shortcomings in available back testing methods for credit risk models Most of the uncertainty within credit risk models and the infeasibility of backtesting relates to estimation of the joint probability distribution of risk factors Stress tests circumvent these difficulties by specifying albeit arbitrarily particular economic scenarios against which the bank s capital adequacy might be judged without regard to the probability of that event actually occurring Offenkundig ist die Wahrscheinlichkeit fur eine Bank oder Versicherung aufgrund adverser Effekte insolvent zu werden wesentlich geringer als die Wahrscheinlichkeit gegen bestimmte regulatorische Forderungen zu verstossen schliesslich ist es gerade das Ziel dieser regulatorischen Forderungen Insolvenzen mit einer grossen Wahrscheinlichkeit zu vermeiden siehe Paura Jokivuolle 2004 S 1809 Siehe das von Cummins Grace Phillips 1999 fur die aufsichtsrechtliche Insolvenzprognose von US Versicherungsunternehmen entwickelte Simulationsmodell cash flow simulation model siehe Sorge 2004 S 27 siehe Lopez 2005 S 2 Siehe Sorge 2004 S 16 Most macro stress tests performed to date have shown that the first year effects of macroeconomic shocks are very small compared to current levels of capitalization in banking systems across countries Historical experience however suggests that systemic episodes are the result of financial system strains that persist for a number of years and progressively weaken the cushioning capacity of capital It would be desirable therefore to lengthen the horizon of macro stress tests so far typically limited to one year allowing for serially correlated shocks to build up economic imbalances over time Deutsche Bundesbank 2004 S 81 Cummins Grace Phillips 1999 S 424 The reason for choosing a scenario testing rather than a stochastic approach is that accurate stochastic modeling requires careful estimation of probability distributions which are likely to vary by company Such a detailed analysis would not be feasible in a regulatory context where approximately 2000 companies are to be analyzed within a few months time Cummins Grace Phillips 1999 S 424 The scenario approach is also much easier to explain to nontechnical users and thus would be more likely than the stochastic approach to gain widespread acceptance among regulatory personnel siehe Sorge 2004 S 6 Literatur BearbeitenBaFin siehe Bundesanstalt fur FinanzdienstleistungsaufsichtBemmann M 2007 Entwicklung und Validierung eines stochastischen Simulationsmodells fur die Prognose von Unternehmensinsolvenzen zugelassene Dissertation Technische Universitat Dresden TUDpress Verlag der Wissenschaften Dresden ISBN 978 3 940046 38 3 2007 Bundesanstalt fur Finanzdienstleistungsaufsicht Hrsg 2004 Rundschreiben 1 2004 VA Durchfuhrung von Stresstests 2004 Basler Ausschuss siehe Basler Ausschuss fur Bankenaufsicht Basler Ausschuss fur Bankenaufsicht Hrsg 2004 Internationale Konvergenz der Kapitalmessung und Eigenkapitalanforderungen Uberarbeitete Rahmenvereinbarung Ubersetzung der Deutschen Bundesbank 06 2004 Basler Ausschuss fur Bankenaufsicht Hrsg 2005a Studies on the Validation of Internal Rating Systems PDF 503 kB Working Paper No 14 uberarbeitete Version 05 2005 Basler Ausschuss fur Bankenaufsicht Hrsg 2005b Stress testing at major financial institutions survey results and practice PDF 198 kB Committee on the Global Financial System Working Paper 01 2005 Carey M S Hrycay M 2001 Parameterizing Credit Risk Models with Rating Data in Journal of Banking and Finance Bd 25 1 S 197 270 2001 Cummins J D Grace M F Phillips R D 1999 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