Banken können Extrem-Risiken besser berechnen

Wie das Institut für Wirtschaftsmathematik der Technischen Universität Wien mitteilt, ist das Risiko von Mrd.-Schäden anhand der Simulationstechnik schneller und genauer berechenbar als mit bislang gängigen Modellen.

Während extrem hohe Ausfälle bisher nur schwer einzuschätzen waren, soll die übliche Risikoanalyse von Finanzinstituten damit nunmehr über eine vielversprechende Alternative zu umstritteneren Simulationsmodellen verfügen.

Um ein Vielfaches genauer

Die Technik arbeitet mit makroökonomischen Dimensionen wie dem Bruttoinlandsprodukt oder Wechselkursen und berechnet Finanzdaten in acht Dimensionen.

Nach Angaben der Entwickler, der TU-Forschungsassistentin Ranja Reda, dem Wirtschaftsmathematiker Walter Schachermayer und Susanne Klöppel von der Schweizer Grossbank Credit Suisse, kann das Risiko hoher Verluste damit «um ein Vielfaches genauer und knapp hundert Mal schneller» berechnet werden als etwa mit der weit verbreiteten Monte-Carlo-Simulation.

«Zu lange Rechenzeiten»

Obwohl gängige mathematische Modelle zur Verlustrisikokalkulation wie das Gauss-Copula-Modell in der Finanzwelt weitgehend als unzureichend kritisiert würden, stünden sie weiterhin in grossem Stil in Verwendung.

Dies sei vornehmlich auf den Mangel an «einfach zu bedienenden Alternativen» zurückzuführen, anhand derer Banken und Versicherungen genauere Berechnungen durchführen können.

«Das Problem ist, dass die derzeit verwendeten Monte-Carlo-Simulationen sehr lange Rechenzeiten brauchen und zudem im Bereich der extrem hohen Verlustsummen sehr ungenaue Resultate liefern», erklärt Reda.

Bessere Zusammenarbeit mit Experten

Angesichts der existenzbedrohlichen Situation, in der sich viele grosse Konzerne seit Ausbruch der Finanzkrise befinden, habe die Genauigkeit bei Verlustrisikoberechnungen jedoch an Bedeutung gewonnen. Zuvor traten Verluste in mehrstelliger Mrd.-Höhe statistisch vergleichsweise selten auf.

Nunmehr sei bei der Verlustabschätzung eine bessere Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Mathematikern und praxisnahen Wirtschaftstreibenden erforderlich, unterstreicht die Forscherin. Ob die neue Simulationstechnik dazu beitragen kann, bleibt vorerst offen.

(tri/pte)