14. November 2012

Risikomodelle bleiben wichtiges Instrument für Investoren

Zumeist werden laut einer Union-Studie darüber Diversifikationseffekte abgebildet. Für Prognosen zu Korrelationen werden Risikomodelle nur von den wenigsten Institutionellen genutzt.

Finanzmathematische Risikomodelle sind im Zuge der Finanzmarktkrise stark in die Kritik geraten. Ungeachtet dessen haben sie in ihrer Bedeutung für institutionelle Investoren nichts eingebüßt. Dieser Schluss ergibt sich aus der neuen Risikomanagementstudie von Union Investment und der Leibniz Universität Hannover, für die 106 institutionelle Anleger befragt wurden. Mit 85 Prozent der Befragten hält nach wie vor die große Mehrheit Risikomodelle für wichtig. Für gut drei Viertel haben sie im Rahmen ihrer Entscheidungsprozesse eine hohe bis außerordentliche Bedeutung. Lediglich 15 Prozent der Befragten stehen den Methoden zur Messung von Kapitalmarktrisiken skeptisch bis ablehnend gegenüber.
Wie aus der Studie weiter hervorgeht, versuchen 90 Prozent der befragten Investoren über Risikomodelle Diversifikationseffekte abzubilden. Für die Prognose von Korrelationen nutzt hingegen nur ein gutes Drittel Risikomodelle. Dies hält Alexander Schindler, Vorstand bei Union Investment, für bedenklich: „Im aktuellen Kapitalmarktumfeld kommt es mehr denn je auf die Diversifikation der Vermögensanlagen an. Die systematische Beurteilung von Korrelationseffekten ist damit wichtiger geworden.“ Am häufigsten verwenden institutionelle Investoren finanzmathematische Modelle für Risikomaßprognosen sowie zur Prognose von Volatilitäten und Renditen.
Am häufigsten werden Risikomodelle in Bereich der traditionellen Asset-Klassen eingesetzt. Am stärksten ausgeprägt ist die Anwendung im Rentensegment, wo immerhin 73 Prozent derartige Modelle einsetzen. Eher selten werden Modelle in den alternativen Anlageklassen, wie Private Equity und Hedgefonds genutzt. Das ist für Professor Daniel Rösch, der gemeinsam mit Professor Philipp Sibbertsen die Risikomanagementstudie leitete, nicht überraschend: „Dieser Befund ist nicht verwunderlich und liegt vor allem in der Komplexität begründet, diese Asset-Klassen mittels Modellen abzubilden.“  
Verbesserungsbedarf an ihren Risikomodellen sieht lediglich ein Viertel der Studienteilnehmer, wobei immerhin sechs Prozent den Entwicklungsstand ihrer Modelle sogar als mangelhaft bis sehr mangelhaft bezeichnen. Die Mehrheit der Befragten sieht jedoch den Entwicklungsstand als hoch beziehungsweise befriedigend an. Knapp zwei Drittel der Modelle werden von den Investoren im Übrigen im eigenen Haus entwickelt, wenngleich sie dafür größtenteils externe Unterstützung heranziehen. 
Mit der Datenqualität steht und fällt der Nutzen von Risikomodellen
Entscheidend für den Erfolg von Risikomodellen sind laut Rösch die Datenverfügbarkeit und Datenqualität. Diese beiden Faktoren seien Schlüsselgrößen für die empirische Kalibrierung und die statistische Schätzung von Modellen. Bei Asset-Klassen, für die nur wenige oder keine Zeitreihendaten zur Verfügung stehen, werfe die Modellierung von Modellen deshalb Probleme auf. Hier kann der Studie zufolge eine statistische Parameterschätzung oft nur unter vereinfachten Annahmen und Inkaufnahme großer Schätzunsicherheit erfolgen. Dies könne wiederum zu einer großen Unschärfe der Risikoprognose führen.
Allerdings müsse auch bei Asset-Klassen, für die zahlreiche empirische Daten zur Verfügung stehen, die Verwendung historischer Daten kritisch hinterfragt werden, wie es in der Studie weiter heißt. Denn Modelle, die sich ausschließlich auf historische Daten stützen, berücksichtigen außergewöhnliche Ereignisse, die sogenannten Schwarzen Schwäne, nicht ausreichend. Diese Herausforderung lässt sich nach Ansicht der Studienautoren bewältigen, indem die bestehenden ökonomischen Modelle zum Bespiel um Analysen des Modellrisikos oder Stresstests ergänzt werden.
Ebenfalls kritisch sehen die Studienautoren, dass die meisten Risikomodelle eindimensional sind. In der Regel betrachten diese als Partialmodelle nur einzelne Risikoarten oder Risikotreiber. Rösch weist darauf hin, dass in den Krisen der vergangenen Jahre deutlich wurde, dass „Risiken interdependent sind und sich gegenseitig verstärken können.“ Er geht davon aus: „In Zukunft werden daher Abhängigkeiten zwischen den Risikoarten und Risikotreibern und deren Messung von verstärktem Interesse sein.“ Dazu trägt laut Union-Vorstand Alexander Schindler auch die verstärkte Regulierung bei. „Die zentrale Herausforderung liegt darin, Risiken nicht bloß einzeln zu betrachten, sondern im Gesamtkontext zu verstehen und zu bewerten“, so Schindler.      
portfolio institutionell newsflash 14.11.2012/kbe

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