Risikotragsähigkeitsrechnung nach MaRisk: Methoden und praktische Umsetzung

Einleitung

Die Risikotragsähigkeit (RiskBearing Capacity) ist ein Kernkonzept des MaRisk-Risikomanagements. Sie stellt sicher, dass Banken nur solche Risiken eingehen, die sie mit ihrem verfügbaren Risikokapital tragen können. Die BaFin verlangt eine regelmäßige, methodisch fundierte Risikotragsähigkeitsrechnung (RTF-Rechnung).

Konzeptionelle Grundlagen

Definition

Risikotragsähigkeit liegt vor, wenn:

• Die Risikodeckungsmasse (verfügbares Kapital) >= Risikodeckungsbedarf (aggregierte Risiken)
• Nach Eintritt aller modellierten Risiken das Institut überlebensfähig bleibt
• Regulatorische Mindestkapitalanforderungen jederzeit erfüllt sind

Regulatorische Anforderungen

MaRisk AT 4.1:

• Ermittlung der Risikodeckungsmasse
• Quantifizierung wesentlicher Risiken
• Aggregation der Risiken unter Berücksichtigung von Diversifikation
• Gegenüberstellung von Deckungsmasse und Risiken
• Stresstests und Szenarioanalysen
• Mindestens jährliche Durchführung

Perspektiven der Risikotragsähigkeit

Going-Concern-Perspektive

Ziel: Fortführung des Geschäftsbetriebs

Risikodeckungsmasse:

• Haftendes Eigenkapital (CET1, AT1)
• Stille Reserven (Bewertungsunterschiede)
• Nachrangige Verbindlichkeiten (teilweise)
• Minus regulatorische Mindestkapitalanforderungen
• Minus Puffer (Kapitalerhaltungs-, CCyB-Puffer)

Betrachtungshorizont: 1 Jahr

Gone-Concern-Perspektive (Liquidation)

Ziel: Ordnungsgemäße Abwicklung und Gläubigerschutz

Risikodeckungsmasse:

• Liquidationswert der Aktiva
• Stille Reserven vollständig
• Minus Verbindlichkeiten

Betrachtungshorizont: Abwicklungszeitraum (variabel)

Methoden der Risikotragsähigkeitsrechnung

1. Barwertansatz (präferiert)

Konzept:

• Bewertung zu beizulegenden Zeitwerten (Fair Value)
• Stille Reserven werden berücksichtigt
• Ökonomische Sichtweise

Risikodeckungsmasse:

RDM = Eigenkapital (buchmäßig)
      + Stille Reserven
      + Ergänzungskapital
      - Immaterielle Vermögenswerte
      - Regulatorische Abzugspositionen
      - Mindestkapitalanforderungen (CET1 + Puffer)

Vorteile:

• Realitätsnähere Abbildung der Kapitalsituation
• Einbeziehung von Bewertungsreserven
• Frühzeitigere Risikosignale

Nachteile:

• Volatilität durch Marktwerte
• Komplexere Bewertung
• Datenqualität kritisch

2. Periodenerfolgsansatz

Konzept:

• Begrenzte Verlusttragfähigkeit im laufenden Geschäftsjahr
• Fokus auf GuV-Positionen

Risikodeckungsmasse:

RDM = Geplanter Jahresüberschuss
      + Risikovorsorge (Kreditrisiko)
      + Verwaltungsaufwand (reduzierbar)
      + Stille Reserven (realisierbar)

Anwendung:

• Ergänzend zum Barwertansatz
• Kurzfristige Steuerung
• Verknüpfung mit Budgetierung

Quantifizierung der Risiken

Wesentliche Risikoarten

Risikoart	Messmethode	Konfidenzniveau	Betrachtungshorizont
Adressenausfall	Internal Ratings, Expected Loss	99,9%	1 Jahr
Marktpreis	Value-at-Risk, Sensitivitäten	99,0%	1 Jahr
Zinsänderung	Barwertänderung, Duration Gap	99,0%	1 Jahr
Liquidität	Liquidity-at-Risk	99,0%	1 Monat / 1 Jahr
Operationell	AMA, Standardansatz	99,9%	1 Jahr

Value-at-Risk (VaR)

Definition: Der maximale Verlust, der mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit (z.B. 99%) in einem definierten Zeitraum nicht überschritten wird.

Berechnung:

• Historische Simulation: Basierend auf vergangenen Preisbewegungen
• Varianz-Kovarianz-Ansatz: Normalverteilungsannahme
• Monte-Carlo-Simulation: Stochastische Modellierung

Kritik:

• Tail-Risiken werden unterschätzt
• Keine Aussage über Verlust im Extremfall
• Ergänzung durch Expected Shortfall (ES) empfohlen

Aggregation von Risiken

Diversifikationseffekte

Korrelationen zwischen Risikoarten:

• Adressrisiko vs. Marktrisiko: 0,3-0,5
• Zinsrisiko vs. Kreditrisiko: 0,4-0,7
• Operationelle Risiken: meist unkorreliert

Aggregationsformel (Varianz-Kovarianz):

Gesamt-VaR² = Σ VaR_i² + 2 * Σ Σ ρ_ij * VaR_i * VaR_j

Methoden:

• Einfache Addition: Konservativ, keine Diversifikation
• Korrelationsmatrix: Standard-Ansatz
• Copula-Ansätze: Komplexer, tail-dependencies

Herausforderungen

• Datenverfügbarkeit: Historische Korrelationen instabil
• Tail-Dependence: In Krisen brechen Diversifikationseffekte zusammen
• Modellrisiko: Fehlspezifikation der Abhängigkeiten

Stresstest und Szenarioanalysen

Reverse Stresstests

Konzept:

• Ausgangspunkt: Kapitalverzehr bis zur Insolvenz
• Rückwärts: Welche Szenarien führen dazu?
• Identifikation von Vulnerabilitäten

Nutzen:

• Extremrisiken identifizieren
• Diversifikationsillusion aufdecken
• Notfallplanung

Szenario-Analysen

Makroökonomische Szenarien:

• Basisszenario: Erwartete Entwicklung
• Stressszenario: Rezession, Zinsschock
• Extremszenario: Systemkrise, Pandemie

Bankenspezifische Szenarien:

• Ausfall größter Kreditnehmer
• Massenabhebungen (Bank Run)
• Cyber-Attacke
• Reputationsschaden

Limite und Steuerung

Limitstruktur

Gesamtbanklimit:

• Obergrenze für aggregierte Risiken
• Z.B. 80% der Risikodeckungsmasse
• Verbleibende 20% als Risikopuffer

Risikoartenlimite:

Beispiel für große Regionalbank:
- Kreditrisiko: 60% (größte Position)
- Zinsrisiko: 25%
- Marktpreisrisiko: 10%
- Operationelle Risiken: 5%
Summe vor Diversifikation: 100%
Nach Diversifikation: ~80%

Sub-Limite:

• Branchen (Kreditrisiko)
• Länder
• Laufzeitbänder (Zinsrisiko)
• Einzelgeschäfte

Eskalationsprozesse

Warnschwellen:

• Grün: < 70% Auslastung - Business as usual
• Gelb: 70-85% - Intensivierte Überwachung, Berichterstattung
• Orange: 85-95% - Genehmigungspflicht Geschäftsleitung
• Rot: > 95% - Neugeschäftsstopp, Risikoreduktion

Berichterstattung

Inhalte des RTF-Berichts

1. Executive Summary
2. Risikodeckungsmasse (Entwicklung, Zusammensetzung)
3. Risikodeckungsbedarf (je Risikoart)
4. Gegenüberstellung (Auslastungsgrade)
5. Limitüberwachung
6. Stresstestergebnisse
7. Maßnahmen bei kritischen Auslastungen

Frequenz

• Geschäftsleitung: Monatlich
• Aufsichtsrat: Quartalsweise
• BaFin: Im Rahmen SREP / ICAAP (jährlich)

Integration mit ICAAP/ILAAP

ICAAP (Internal Capital Adequacy Assessment Process)

Zusammenhang:

• RTF-Rechnung ist Kernstück des ICAAP
• ICAAP umfasst zusätzlich:
  • Kapitalplanung (mehrjährig)
  • Szenarioanalysen
  • Verwendungsrechnung (Capital Allocation)

ILAAP (Internal Liquidity Adequacy Assessment Process)

Liquidity-at-Risk:

• Analoges Konzept zur RTF für Liquidität
• Gegenüberstellung: Liquidity Buffer vs. Liquidity Stress

Praktische Umsetzung

Systemlandschaft

Anforderungen:

• Integration von Quelldaten (Core Banking, Treasury, Risk)
• Risikoaggregation in Echtzeit
• Simulationsfähigkeit (Szenarien)
• Reporting-Funktionalität

Anbieter:

• SAP Risk Management
• Oracle Financial Services Analytical Applications (OFSAA)
• SAS Risk Management
• Moody's RiskFoundation

Datenqualität

Herausforderungen:

• Granularität der Daten (Einzelgeschäft vs. Portfolio)
• Konsistenz über Risikoarten hinweg
• Aktualität (Near-time für Limite)

Best Practices:

• Data Governance Framework
• Automatisierte Plausibilitätschecks
• Regelmäßige Datenqualitätsberichte

Fazit

Die Risikotragsähigkeitsrechnung ist unverzichtbarer Bestandteil eines modernen Bankrisikomanagements. Sie erfordert methodisches Know-how, robuste IT-Systeme und hochqualitative Daten. Ein gut kalibriertes RTF-System schützt die Bank vor Überforderung, ermöglicht optimale Kapitalallokation und schafft Transparenz für Management und Aufsicht.