Effiziente Bewertung komplexer exotischer Derivate für eine große US-amerikanische Investmentbank (G-SIB)

Herausforderung

  • Die Bank führte die Berechnung zukünftiger Ausfallrisiken von Derivatepositionen unter Verwendung der Monte Carlo-Simulation (MCS) durch.
  • Diesem numerischen Verfahren liegen tausende Aufrufe unterschiedlicher Bewertungsfunktionen zugrunde, wodurch bei komplexen exotischen Positionen eine extreme Rechenleistung nötig war.
  • Die Bank nutzte u.a. manuelle Korrekturverfahren, um Performancegewinne in der Simulation zu erzielen, was jedoch durch Approximationen zu Bewertungsdifferenzen führte.
  • Die FED monierte diese Vorgehensweise und entzog der Bank die Erlaubnis ihre IMM zur Kapitalberechnung zu nutzen.

Erfolg

  • Das neu implementierte Verfahren minimiert durch eine Reduktion der manuellen Korrekturverfahren die Prozesskomplexität deutlich, wodurch einerseits eine Reduktion des Prozessrisikos und anderseits eine erhebliche Performancesteigerung erzielt wurden.
  • NPP’s können durch kürzere Modellentwicklungs- und -validierungszeiten deutlich schneller realisiert werden.
  • Weiterhin erlaubt der Ansatz die effiziente Berechnung der Ausfallrisiken der Risikoparameter von: XVA, RWA, Kreditlinien, Kontrahentenrisiken und Stresstests.

Ansatz

  • Eine regressionsbasierte Bewertungsmethode (Regressor) wurde entwickelt und in die parallele Multiserver-Infrastruktur der Bank implementiert.
  • Der Regressor wurde unter Verwendung des bestehenden Bewertungsmodells validiert.
  • Durch die Einführung einer gemeinsamen Datenquelle für den Handel und das Risikomanagement wurden Inkonsistenzen beseitigt.
  • Tests und Dokumentationen wurden angefertigt und vom Modellrisikomanagement abgenommen.
  • Ein Monitoring wurde implementiert, welches eine fortlaufende Überwachung der Genauigkeit und Validität der Bewertungsergebnisse ermöglicht.

Service: Counterparty Credit Risk